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초록
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데이터 3법 시행 이후로 가명정보 활용이 가능해짐 에 따라 비식별화 기술이 주목받고 있다. 본 논문에 서는 안전한 빅데이터 활용을 위해 ε-차분 프라이버 시의 필요성과 의료 빅데이터에서 ε-차분 프라이버 시 적용 과정에 있어 효율적인 ε를 결정하기 위해 민감도를 설정하기 위한 방법을 연구하였다. 또한, t-근접성과 피어슨 상관계수를 이용해 민감도를 구 하고 추출한 의료 빅데이터에 적합한 ε를 결정하여 차분 프라이버시를 적용하여 변조 이후의 결과와 그 에 대한 분석을 제시하고자 한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. ε-차분 프라이버시
2.1 ε-차분 프라이버시의 필요성
2.2 ε-차분 프라이버시
2.3 ε-차분 프라이버시의 구현
3. 민감도에 따른 ε-차분 프라이버시 적용
3.1 t-근접성을 이용한 ε-차분 프라이버시 적용
3.2 피어슨 상관계수를 이용한 ε-차분 프라이버시적용
4. 결론
References
1. 서론
2. ε-차분 프라이버시
2.1 ε-차분 프라이버시의 필요성
2.2 ε-차분 프라이버시
2.3 ε-차분 프라이버시의 구현
3. 민감도에 따른 ε-차분 프라이버시 적용
3.1 t-근접성을 이용한 ε-차분 프라이버시 적용
3.2 피어슨 상관계수를 이용한 ε-차분 프라이버시적용
4. 결론
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