개인정보의 비식별화에 따른 기계학습의 예측 정확도 분석 연구 


47권  10호, pp. 906-910, 10월  2020
10.5626/JOK.2020.47.10.906


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  요약

개인정보 보호 및 개인정보 보호법 개정에 따른 개인정보 비식별화 관련 사항이 대두되고 있다. 또한 4차 산업혁명의 원동력으로 인공 지능과 기계학습의 활용이 증대되고 있다. 본 논문에서는 k-익명성(k=2)을 적용한 비식별화 개인정보를 활용하여 기계학습의 의사결정나무 알고리즘으로 예측 정확도를 실험적으로 검증한다. 그리고 입력 데이터의 예측 결과를 비교하여 기계학습에서 비식별화 개인정보를 활용 시 제한 사항을 알아보고자 한다. 개인정보보호법 개정안에 따라 기계학습에 비식별화 개인정보를 사용할 경우, 개인정보 비식별화 수준과 분석 알고리즘을 고려하여 활용해야 한다는 것을 제안한다.


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  논문 참조

[IEEE Style]

H. Jung, N. Lee, S. Seol, K. Han, "A Study on the Prediction Accuracy of Machine Learning using De-Identified Personal Information," Journal of KIISE, JOK, vol. 47, no. 10, pp. 906-910, 2020. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.10.906.


[ACM Style]

Hongju Jung, Nayoung Lee, Soo-jin Seol, and Kyeong-Seok Han. 2020. A Study on the Prediction Accuracy of Machine Learning using De-Identified Personal Information. Journal of KIISE, JOK, 47, 10, (2020), 906-910. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.10.906.


[KCI Style]

정홍주, 이나영, 설수진, 한경석, "개인정보의 비식별화에 따른 기계학습의 예측 정확도 분석 연구," 한국정보과학회 논문지, 제47권, 제10호, 906~910쪽, 2020. DOI: 10.5626/JOK.2020.47.10.906.


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