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학술저널
저자정보
권희용 (인하대학교) 임종혁 (인하대학교) 이문규 (인하대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제15권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
7 - 17 (11page)

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기계 학습은 다양한 현상의 예측 및 분석 등을 가장 정확하게 수행하는 기술 중 하나이다. K-평균 클러스터링은 주어진 데이터들을 비슷한 데이터들의 군집으로 분류하는 기계 학습 기법의 한 종류로 다양한 분야에서 사용된다. K-평균 클러스터링의 성능을 높이기 위해서는 가능하면 많은 데이터에 기반한 분석을 수행하는 것이 바람직하므로, K-평균 클러스터링은 데이터를 제공하는 다수의 클라이언트들과 제공받은 데이터들을 사용하여 클러스터의 중심값을 계산하는 서버가 있는 모델에서 수행될 수 있다. 그러나 이 모델은 클라이언트들의 데이터가 민감한 정보를 포함하고 있는 경우, 서버가 클라이언트들의 프라이버시를 침해할 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다수의 클라이언트가 있는 모델에서 이러한 문제를 해결하기 위해 동형 암호를 사용하여 클라이언트의 프라이버시를 보호하며 기계 학습을 수행할 수 있는 프라이버시 보장형 K-평균 클러스터링 방법을 제안한다.
#프라이버시 보장 #K-평균 클러스터링 #동형 암호

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D. Alahakoon / 2016 / Smart Electricity Meter Data Intelligence for Future Energy Systems: A Survey / IEEE Transactions on Industrial Informatics 12(1):425~436 google schola G. Litjens / 2017 / A survey on deep learning in medical image analysis / Medical image analysis 42:60~88 google schola 고종민 / 2016 / MRI를 이용한 치매 진단을 위한 패턴인식 기법의 비교분석 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 12(4):47~57 dbpia A. Kamilaris / 2018 / Deep learning in agriculture: A survey / Computers and Electronics in Agriculture 147:70~90 google schola 하지수 / 2015 / 통합 전자전에서 기계학습을 이용한 위협체 역추정 모델링 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 11(5):43~52 dbpia

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