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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제35권 제6호
- 발행연도
- 2008.12
- 수록면
- 481 - 494 (14page)
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본 논문에서는 시계열 데이타 클러스터링에서 DFT 진폭 기반의 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기존의 프라이버시 보호 연구인 DFT 계수 기법은 원본과 유사한 데이타가 복원될 수 있어 프라이버시 보호 측면에서 큰 문제점이 있다. 반면에, 제안한 DFT 진폭 기법은 DFT 변환 후에 위상을 제외한 진폭만을 사용함으로써 원본 데이타를 복원하기 매우 어려운 특징을 가진다. 본 논문에서는 우선 기존의 DFT 계수 기법이 복원이 용이한 함수이고, 제안한 DFT 진폭 기법이 복원이 어려운 함수임을 체계적으로 설명한다. 다음으로, 클러스터링 정확도를 대신하고 진폭을 선택하기 위한 척도로서 거리-순서 보존 정도의 개념을 제안한다. 거리-순서 보존 정도는 객체들의 상대적 순서가 클러스터링 보호 함수의 적용 전후에 얼마나 보존되는지의 척도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 거리-순서 보존 정도의 개념을 사용하여 DFT 진폭 기법에서 진폭을 선택하는 탐욕적 전략들을 제시한다. 즉, 제안한 탐욕적 전략은 거리-순서 보존 정도를 극대화하는 방향으로 DFT 진폭을 선택하여, 궁극적으로 클러스터링 정확도를 높이고자 하는 방법이다. 마지막으로 실험을 통해 제안한 거리-순서 보존 정도가 클러스터링 정확도를 대신할 수 있는 척도임을 보인다. 또한, 제안한 DFT 진폭 기법의 탐욕적 전략들이 기존의 DFT 계수 기법에 비해 정확도가 크게 떨어지지 않음을 확인한다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 DFT 진폭 기법은 DFT 계수 기법에 비해 프라이버시 보호 정도를 크게 개선했을 뿐 아니라 비교적 정확한 클러스터링 정확도를 보이는 우수한 연구 결과라 사료된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 정의
4. DFT 진폭 기반의 프라이버시 보호 클러스터링
5. DFT 진폭 선택 전략
6. 성능평가
7. 결론
참고문헌
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - R. Agrawal / 2000 / Privacy Preserving Data Mining / the Int’l Conf. on Management of Data : 439 ~ 450
2. [학술지(정기간행물)] - Y. Lindell / 2000 / Privacy Preserving Data Mining / Advances in Cryptology 1807 : 35 ~ 53
3. [학술대회논문] - S. Rizvi / 2002 / Maintaining Data Privacy in Association Rule Mining / the 28th Int’l Conf.on Very Large Data Bases : 682 ~ 693
4. [학술대회논문] - A. V. Evfimievski / 2002 / Privacy Preserving Mining of Association Rules / the 8th Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining : 217 ~ 228
5. [학술대회논문] - J. Vaidya / 2002 / Privacy Preserving Association Rule Mining in Vertically Partitioned Data / the 8th Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining : 639 ~ 644
2. [학술지(정기간행물)] - Y. Lindell / 2000 / Privacy Preserving Data Mining / Advances in Cryptology 1807 : 35 ~ 53
3. [학술대회논문] - S. Rizvi / 2002 / Maintaining Data Privacy in Association Rule Mining / the 28th Int’l Conf.on Very Large Data Bases : 682 ~ 693
4. [학술대회논문] - A. V. Evfimievski / 2002 / Privacy Preserving Mining of Association Rules / the 8th Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining : 217 ~ 228
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