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개인정보의 비식별화에 따른 기계학습의 예측 정확도 분석 연구
A Study on the Prediction Accuracy of Machine Learning using De-Identified Personal Information
- 정홍주;
- 이나영;
- 설수진;
- 한경석
초록
개인정보 보호 및 개인정보 보호법 개정에 따른 개인정보 비식별화 관련 사항이 대두되고 있다. 또한 4차 산업혁명의 원동력으로 인공 지능과 기계학습의 활용이 증대되고 있다. 본 논문에서는 k-익명성(k=2)을 적용한 비식별화 개인정보를 활용하여 기계학습의 의사결정나무 알고리즘으로 예측 정확도를 실험적으로 검증한다. 그리고 입력 데이터의 예측 결과를 비교하여 기계학습에서 비식별화 개인정보를 활용 시 제한 사항을 알아보고자 한다. 개인정보보호법 개정안에 따라 기계학습에 비식별화 개인정보를 사용할 경우, 개인정보 비식별화 수준과 분석 알고리즘을 고려하여 활용해야 한다는 것을 제안한다.
키워드
k-익명성; 기계학습; 비식별화; 의사결정나무; k-anonymity; machine learning; de-identification; decision tree
- 제목
- 개인정보의 비식별화에 따른 기계학습의 예측 정확도 분석 연구
- 제목 (타언어)
- A Study on the Prediction Accuracy of Machine Learning using De-Identified Personal Information
- 저자
- 정홍주; 이나영; 설수진; 한경석
- 발행일
- 2020-10
- 저널명
- 정보과학회논문지
- 권
- 47
- 호
- 10
- 페이지
- 906 ~ 910
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국정보과학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 5 페이지
- ISSN
- E 2383-6296
P 2383-630X