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저자정보
정현우 (인하대학교) 조윤상 (인하대학교) 고건우 (인하대학교) 송재익 (나이스지니데이타) 유동현 (인하대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
49 - 72 (24page)
DOI
10.7465/jkdi.2023.34.1.49

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재현 데이터 생성은 개인정보 보호와 데이터 유용성 확보 측면에서 최근 많은 관심을 받는 통계적 노출 제어의 주요 분야이다. 본 연구에서는 고객의 신용카드 거래 데이터를 기반으로 범주형 변수와 연속형 변수가 혼합된 상황 하에서 최근 재현 데이터 생성에 많이 활용되는 synthpop, 변분 오토인코더, 생성적 적대 신경망 모형을 적용하고 재현 데이터의 노출 위험 및 유용성을 측정하여 비교하였다. 노출 위험 측도로는 외부 공격자 가정에 기반한 목표 속성 식별 확률을 고려하였으며 유용성 지표로는 성향점수 기반 평균제곱오차 및 관심 통계량의 비를 고려하였다. 노출 위험과 유용성 측도의 비교 결과로 synthpop은 노출 위험과 유용성이 가장 높게 나타났으며 변분 오토인코더는 저빈도의 범주와 다수의 범주를 지닌 변수를 지닌 신용 카드 거래 데이터에 대한 재현 성능이 유용성 측면에서 가장 낮게 나타났다. 조건부 벡터 기반의 생성적 적대 신경망 모형의 노출 위험은 synthpop과 비교시 상대적으로 낮은 위험도와 유사한 유용성을 나타내었다.
#변분 오토인코더 #신용카드 거래 데이터 #재현 데이터 #적대적 생성 신경망 #Credit card transaction #generative adversarial network #synthetic data #synthpop #variational autoencoder

목차

요약
1. 서론
2. 재현데이터 생성 방법론
3. 신용카드 거래 데이터
4. 신용카드 거래 데이터에 대한 재현 데이터 생성 방법론의 비교
5. 결론
References
Abstract

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