한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

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관계형 테이블 합성데이터를 위한 기존 평가 지표의 한계와 개발 방향

Limitations and Improvements of Evaluation Metrics for Relational Tabular Synthetic Data

  • 이수빈 (이화여자대학교 인공지능융합전공) ;
  • 배호 (이화여자대학교 사이버보안학과)
  • Su-Bin Lee (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Ewha Womans University) ;
  • Ho Bae (Dept. of Cyber Security, Ewha Womans University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

합성데이터는 통계적 특성이 유사한 가상의 데이터로, 개인정보 보호 및 데이터 부족 문제를 해결하는 데 기여한다. 이를 관계형 데이터베이스로 확장한 관계형 테이블 합성데이터는 금융, 통신 등 다양한 응용 분야에서 사용되고 있으며 이에 대한 유용성과 안전성을 평가하는 다양한 지표들이 개발되어왔다. 그러나 현재 사용되는 평가지표는 단일 테이블이나 여러 테이블을 하나로 결합한 후 평가하는 경우가 많아 관계형 데이터의 복잡한 구조를 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 관계형 테이블 합성데이터 평가 시 기존 지표에 대한 한계를 분석하고, 데이터 간 관계 보존을 효과적으로 평가할 수 있는 포괄적 평가 지표의 필요성을 강조하며, 이를 위한 향후 지표 개발 방향성을 논의한다. 본 연구는 관계형 테이블 합성데이터의 신뢰성과 품질을 높이는 데 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.

키워드

과제정보

이 논문은 2024 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.RS-2022-00155966, 인공지능융합혁신인재양성(이화여자대학교))

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