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한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2006년 추계학술대회 논문집
발행연도
2006.11
수록면
235 - 243 (9page)

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유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 개인 데이터가 언제 어디서나 수집될 수 있다. 일단 대량의 데이터가 축적되면, 그로부터 유용한 지식을 도출하기 위한 데이터 마이닝, 즉 유비쿼터스 데이터 마이닝 작업이 수행될 것이다. 다시 말하면, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 개인 데이터의 수집 및 사용이 더욱 확산될 것이고, 따라서 프라이버시의 침해는 더욱 악화될 것이다. 민감한 개인 데이터를 보호하기 위해서는, 개인 데이터의 제공 수준의 결정이 그 데이터의 소유자 자신의 판단에 맡겨져야 한다. 즉 데이터 마이닝 작업에 필요한 속성의 일부가 그 결과를 사용할 개인의 판단에 따라 제공되지 않을 수 있게 되는 것이다. 데이터 마이닝에 필요한 속성의 구성이 일정하게 제공되지 않는다면, 데이터 마이닝 모델은 그에 걸맞게 구축되어야 한다. 본 연구에서는, 개인 데이터의 제공 정도가 프라이버시 보호 수준에 따라 달라질 때에 대응하기 위한 데이터 마이닝 모델링 프레임워크를 제시한다.
#Ubiquitous Data Mining #Personal Data #Privacy #Missing Data #Artificial Neural Network

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 개인 데이터
4. 데이터 마이닝 모델 구축
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
〈부록〉 개인 데이터의 유형

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-003-017539300