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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노건 (프람트테크놀로지) 전종훈 (명지대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제24권 제1호
발행연도
2019.2
수록면
121 - 137 (17page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

의료 비정형 텍스트 비식별화 및 속성기반 유용도 측정 기법
노건 ,  전종훈 한국전자거래학회지 2019.02 학술저널
의료 비정형 텍스트 비식별화 방안 및 속성기반 유용도 측정 기법
노건 컴퓨터공학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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비식별화는 데이터셋으로부터 개인정보를 제거함으로써 개인을 식별할 수 없도록 하는 방법으로, 정보를 수집, 가공, 저장, 배포하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출 위험도를 낮추기 위해 사용한다. 그간 비식별화와 관련된 알고리즘, 모델 등의 관점에서 많은 연구가 이루어졌지만, 대부분은 정형 데이터를 대상으로 하는 제한적인 연구로, 비정형 데이터에 대한 고려는 상대적으로 많지 않은 실정이다. 특히 비정형 텍스트가 빈번히 사용되는 의료 분야의 경우에서는 개인 식별 정보들을 단순 제거함으로써 개인정보 노출 위험도는 낮추지만, 그에 따른 데이터 활용성이 떨어지는 점을 감수하는 실정이다. 본 연구는 개인정보 보호 이슈가 가장 중요하고 따라서 비식별화가 활발하게 연구되고 있는 의료분야 데이터 중 비정형 텍스트를 대상으로 k-익명성 보호모델을 적용한 비식별화 수행 방안을 제시하고, 비식별화 결과에 대한 새로운 유용도 측정 기법을 제안하여 이를 통해 직관적으로 데이터 활용성을 판단할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 연구의 결과물이 의료 분야뿐만 아니라 비정형 텍스트가 활용되는 모든 산업 분야에서 활용될 경우, 개인 식별 정보가 포함된 비정형 텍스트의 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
#비식별화 #k-익명성 #유용도 측정 기법 #의료 비정형 텍스트 비식별화 #De-Identification #k-Anonymity #Utility Measurement #Unstructured Text De-Identification

목차

초록
ABSTRACT
1. 연구 개요
2. 비식별화(De-identification)
3. 필요성 및 유사 연구
4. 연구 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Bayardo, R. J. / 2005 / Data privacy through optimal k-anonymization / 21st International Conference on Data Engineering (ICDE’05) google schola El Emam, K. / 2009 / A Globally Optimal k-Anonymity Method for the De-Identification of Health Data / Journal of the American Medical Informatics Association 16(5):670~682 google schola Prasser, F. / 2015 / Medical Data Privacy Handbook / Springer google schola Finkel, J. / 2005 / Incorporating Non-local Information into Information Extraction Systems by Gibbs Sampling / Proceedings of the 43nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics google schola Garfinkel, S. L. / 2015 / De-Identification of Personal Information / National Institute of Standards and Technology google schola

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