초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 IoT 및 5G 통신의 발달로 인한 실시간으로 축적되는 대용량 데이터를 딥러닝 기술로 분석하고 그 결과를 활용하는 환경이 조성됨에 따라 “안전한” 빅데이터 저장/관리/분석 지원을 위한 딥러닝 기반 데이터 프라이버시에 관련된 연구 개발을 목표로함.
특히 실시간으로 축적되어 처리되는 시공간 경로 데이터의 경우에는 그 복잡성으로 인하여 다양한 비식별화 모델이 적용이 되어야 하며 처리 방법 역시 신속해야 한다.
본 연구는 시공간 데이터 모델에 대한 가장 최근의 비식별화 방법인 지역 차분 프라이버시 방

□ 연구개요
본 연구는 IoT 및 5G 통신의 발달로 인한 실시간으로 축적되는 대용량 데이터를 딥러닝 기술로 분석하고 그 결과를 활용하는 환경이 조성됨에 따라 “안전한” 빅데이터 저장/관리/분석 지원을 위한 딥러닝 기반 데이터 프라이버시에 관련된 연구 개발을 목표로함.
특히 실시간으로 축적되어 처리되는 시공간 경로 데이터의 경우에는 그 복잡성으로 인하여 다양한 비식별화 모델이 적용이 되어야 하며 처리 방법 역시 신속해야 한다.
본 연구는 시공간 데이터 모델에 대한 가장 최근의 비식별화 방법인 지역 차분 프라이버시 방법과 딥러닝 기술을 이용하여 개인 경로 정보를 보호하고 이를 응용할 수 있는 서비스를 구축하도록 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구는 딥러닝 기술을 이용하여 시공간 경로 정보를 보호하고 비식별화 방법인 지역 차분 프라이버시 기반의 연구를 진행하였다.

1) GAN 기반의 시공간 경로 데이터 비식별화 연구
- cGAN 기반의 시공간 경로 데이터 생성 알고리즘 개발
- AC-GAN 기반의 시공간 경로 데이터 생성 알고리즘 개발
- Attention 기법을 적용한 시공간 경로 데이터 비식별화

2) GAN 기반의 시공간 경로 데이터에 대한 차분 프라이버시 연구
- 접두사 트리를 적용한 시공간 경로 데이터에 대한 통계 질의 전역 차분 프라이버시 개발
- LDP(Local Differential Privacy) 기반 합성 경로 생성 알고리즘 개발

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
1) 산업적 및 경제적 기대효과
- 시공간 경로 데이터에 관한 선제적 연구와 적용 사례 확보를 통한 국가 기술 경쟁력 강화
- 빅데이터 기술을 활용한 비식별화 핵심 기술 개발을 통해 국내 SW산업의 미래 경쟁력 확보

2) 기술적 기대효과
- 5G 빅데이터 환경에서 개인정보 비식별화된 시공간 경로 데이터의 수집·배포 기술 개발은 본 과제의 가장 큰 기술적 기여 부분임
- 개인 정보 비식별화로 인한 공공 데이터의 활용성 증대 기대
- 신뢰성 있는 정보를 제공함으로써, 기존 빅데이터 분석, 분류, 추천 솔루션의 개선 및 확장에 기여

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 2.1 GAN 기반의 시공간 경로 데이터 비식별화 연구 (2021년-2022년 진행) ... 4
• 2.2 GAN 기반의 시공간 경로 데이터에 대한 차분 프라이버시 연구 (2023년-2024 진행) ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 9
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
• 3) 목표 달성 수준 ... 10
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 12
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
• 6. 자체점검표 ... 13
• 7. 참고문헌 ... 13
• 끝페이지 ... 30