표제지
목차
요약 10
Abstract 11
제1장 서론 12
1.1. 연구의 배경 및 목적 12
1.2. 연구의 범위 및 방법 14
제2장 이론적 배경 15
2.1. 개인정보보호 15
2.1.1. 개인정보의 개념 15
2.1.2. 개인정보보호 관련 정책 및 제도 16
2.1.3. 개인정보보호 기술 18
2.1.4. 개인정보보호와 데이터 효용성의 균형 22
2.2. 딥러닝 모델 23
2.2.1. 트랜스포머(Transformer) 23
2.2.2. 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network) 26
2.3. 선행 연구 29
제3장 제안 기법 31
3.1. 데이터 전처리(Data Preprocessing) 31
3.2. Transformer-TrajGAN 모델 33
3.2.1. 경로 생성자(Trajectory Generator) 34
3.2.2. 경로 판별자(Trajectory Discriminator) 36
제4장 실험 및 결과 38
4.1. 데이터셋 38
4.2. 실험 결과 39
제5장 결론 43
참고문헌 45
[표 1] 국내 개인정보의 유형과 범주 15
[표 2] 개인정보보호 관련 국내외 정책 및 제도 17
[표 3] 가명처리 기술 유형 18
[표 4] 익명화 모델의 유형 19
[표 5] 공격기법에 따른 프라이버시 보호 모델 20
[표 6] 주요 PET 종류 21
[표 7] 주요 GAN 모델 28
[표 8] NYC Check-in 데이터셋 속성 39
[표 9] TUL 알고리즘 수행 결과 40
[표 10] 실험 데이터에 대한 FAD, MAD 41
[그림 1] 글로벌 LBS 시장 규모 추이(좌), 코로나 19 동선 추적 앱(우) 13
[그림 2] 정보주체의 개인정보보호 중요성 인식 조사 16
[그림 3] 개인정보보호와 데이터 효용성 관계도 22
[그림 4] 트랜스포머 모델 구조 24
[그림 5] DCGAN Generator 구조 27
[그림 6] 제안 모델의 동작 흐름도 31
[그림 7] Transformer-TrajGAN 신경망 구조 33
[그림 8] 원본 경로 데이터와 합성 경로 데이터 시각화 39
[그림 9] Transformer-TrajGAN 의 loss 값 변화 42