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자료유형
학술저널
저자정보
조건형 (서강대학교) 정강수 (서강대학교) 박석 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.9
발행연도
2018.9
수록면
957 - 968 (12page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.9.957

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오늘날 교통량 데이터는 도로 설계 및 교통 흐름 분석 등의 많은 분야에서 활용되고 있다. 이러한 교통량 데이터는 민감한 개인의 위치 정보를 포함하고 있어, 개인의 이동 경로 노출과 같은 프라이버시 침해를 야기할 수 있다. 차분 프라이버시를 교통량 데이터에 적용할 경우 민감한 개인 정보를 보호하면서도 데이터의 유용성을 조절할 수 있다는 장점이 있으나 교통량 데이터는 시간의 흐름에 따라 무한대의 크기를 가지므로 모든 데이터를 보호하려면 과도한 노이즈가 삽입된다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 일정 시간 범위에 포함되는 교통량 데이터에 대해서만 차분 프라이버시를 적용하는 연구가 진행되었으나 기존 연구들에서는 윈도우의 길이가 고정되어 있어 시간대의 특수성이 고려되지 않고 도로 구간의 상관 관계를 고려하지 않는 한계가 있었다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해, 도로 구간 간의 상관 관계와 시간대를 고려한 가변 길이 윈도우 기법을 제안한다.
#위치기반 서비스 #차분 프라이버시 #도로 교통망 #주기적 교통량 #location-based service #differential privacy #road network #periodically traffic data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 가변 길이 윈도우 w-event 프라이버시 기법
4. 실험
5. 결론 및 추후 연구
References

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
L. Sweeney, K-anonymity: a model for protecting privacy, International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems, Vol. 10, No. 5, pp. 557-570, 2002. A. Machanavajjhala, J. Gehrke, D. Kifer and M. Venkitasubramaniam, L-diversity: privacy beyond k-anonymity, International Conference on Data Engineering, pp. 24-24, 2006. C. Dwork, Differential privacy, Automata, languages and programming, p. 1, 2006. C. Dwork, M. Naor, T. Pitassi, and G. N. Rothblum, Differential privacy under continual observation, ACM symposium on Theory of computing, pp. 715- 724, 2010. G. Kellaris et al., Differentially private event sequences over infinite streams, VLDB Endowment, Vol. 7, Issue 12, pp. 1155-1166, 2014.

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