• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.1-17
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• 2022

We propose a test of consistency for two differentially private histograms using parametric bootstrap. The test can be applied when the original raw histograms are not available but only the differentially private histograms and the privacy level α are available. We also extend the test for the case where the privacy levels are different for different histograms. The resident population data of Korea and U.S in year 2020 are used to demonstrate the efficacy of the proposed test procedure. The proposed test controls the type I error rate at the nominal level and has a high power, while a conventional test procedure fails. While the differential privacy framework formally controls the risk of privacy leakage, the utility of such framework is questionable. This work also suggests that the power of a carefully designed test may be a viable measure of utility.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.205-208
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• 2021

지능정보사회의 발전에 따라 사이버 공격은 업종과 규모를 가리지 않고 모든 기업을 대상으로 이뤄지고 있다. 이러한 현실을 반영하여 최근 정보통신망법은 모든 정보통신서비스 제공자에게 특정지위의 정보보호 최고책임자(CISO)를 지정하도록 개정되어 시행될 예정이다. 그러나 정보통신망법령은 업종별 정보화 특성을 고려하지 아니하고, 매출액·자산총액 기준으로만 정보보호 최고책임자의 지위를 차등화하고 있으며, 차등화된 지위는 임원·비임원 여부로만 규정되어 있어 현장에서 실효성이 발휘되기 곤란하다는 문제가 있다. 본 논문은 정보보호 거버넌스 관점에서 지위를 차등화하고 업종별 특성과 종업원 수 기준에 따른 정보보호 최고책임자의 법적 지위 요건을 제시하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.6
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• pp.1041-1059
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• 2016

The increasing demand from researchers and policy makers for microdata has also increased related privacy and security concerns. During the past two decades, a large volume of literature on statistical disclosure control (SDC) has been published in international journals. This review paper introduces relatively recent SDC approaches to the communities of Korean statisticians and statistical agencies. In addition to the traditional masking techniques (such as microaggregation and noise addition), we introduce an online analytic system, differential privacy, and synthetic data. For each approach, the application example (with pros and cons, as well as methodology) is highlighted, so that the paper can assist statical agencies that seek a practical SDC approach.

• Agrochemical news magazine
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• v.22 no.1 s.164
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• pp.18-21
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• 2001

• Review of KIISC
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• v.28 no.6
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• pp.39-44
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• 2018

우리나라 방위산업은 고등훈련기, 잠수함 등을 수출할 정도로 발전했으며, 방산 기술력은 선진국 대비 80% 수준으로 평가받고 있다. 이렇게 방위산업이 발전함에 따라 국가 안보상 중요한 정보를 유출하려는 시도도 증가하고 있다. 이러한 상황에서 정부는 방산업체에서 보유한 중요 정보를 보호하기 위한 정책들을 시행하고 있으나 방산업체별 다양한 특성을 고려하지 않은 채 획일화된 정책을 추진함으로써 투자 대비 효과성이 떨어지는 것이 현실이다. 따라서, 본 논문에서는 보안에 대한 투자 대비 효과성을 높이기 위해 방산업체 특성을 고려한 차등화 된 보안정책 개발에 활용할 수 있도록 핵심 평가 요소를 도출하고 요소별 가중치를 산출하는데 목적이 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.29-34
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• 1996

In data transmission system, some data are more sensitive to channel errors. Unequal error protection method increases transmission reliability by protecting channel error sensitive data more than other data. However, this method cannot be directly applied to vector quantized signals which are designed by LBG algorithm that assumes no channel distortion in the design, process. Therefore, in this paper, to apply unequal error protection to vector quantized signals, we propose a method which systematically assigns binary indexes to code vectors. We applied the proposed method to the transmission of vector quantized first-order Gauss-Marcov signals assuming that the percentage of the important data is 50%

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.8-13
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• 2003

Historically, IP-based internets have been able to provide a simple best-effort delivery service to all applications they carry. Best effort treats all packets equally, with no service level, packet loss, and delay. But the needs of users have changed. The want to use the new real-time, multimedia, and multicasting applications. Thus, there is a strong need to be able to support a variety of traffic with a variety of quality-of-service requirements. The DiffServ architecture, proposed by the Internet Engineering Task Force(IETF), has become the most viable solution for provising QoS over IP networks. The DiffServ architecture does not specify any handling method between AF out-profile packets and BE packets. This paper propose a mechanism for supporting inter class fairness in the DiffServ architecture. Ⅰ proposed a modified Weighted Round Robin method to protect the BE traffic from AF out-profile packets in the core routers. The proposed technique is evaluated through simulation. Simulation results indicate that the proposed method provides better protection not only for BE packets from AF out-profile packets, but also for the AF in-profile packets in congested networks.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.670-671
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• 2013

빅데이터 환경에서 개인정보가 포함된 데이터가 공개될 경우 많은 프라이버시 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 공개 시에 개인정보를 보호하기 위한, 공개정보 안전성 검증 체계를 제안한다. 제안하는 검증 체계는 개인정보가 포함된 공개정보에 대하여 익명화 수행을 지원하고, 익명화된 데이터에 대하여 비익명화를 수행하는 등 공개정보에 대한 안전성을 평가하고, 이를 관리 감독하는 체계이다. 안전성 검증은 공개되는 정보에 따라서 다양하게 이루어 질 수 있으며, 검증의 강도에 따라서 안전성 인증 레벨을 차등 부여한다. 제안하는 체계는 빅데이터 환경에서 데이터 공개 시 개인정보보호를 위한 최소한의 안전성 보장체계라 할 수 있으며, 제안하는 체계를 통하여 빅데이터 환경에서 개인정보에 안전한 데이터 공개 환경이 조성될 것으로 기대한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.15A no.3
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• pp.155-160
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• 2008

RFID technology has been gradually expanding its application. One of the important performance issues in RFID systems is to resolve the collision among multi-tags identification on restricted area. We consider a new anti-collision scheme based on Class Identification algorithm using Depth-First scheme. We evaluate how much performance can be improved by Class identification algorithm in the cases of Query-tree more then 17% identification rate and 150% performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.243-244
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• 2024

IoT 장치의 개수가 급증함에 따라 네트워크 환경에서 송수신되는 데이터 양이 증가하였고, 이에 따라 데이터 전송과정의 보안 강화가 중요해지고 있다. 기존에는 데이터에 인공 노이즈를 추가하는 차등 프라이버시 기법(Differential Privacy, DP)을 적용하여 데이터를 보호하고 있다. 하지만 DP가 적용된 데이터를 수신하는 정상 사용자의 머신러닝 학습 정확도가 감소되는 문제가 있다. 본 논문에서는 고신뢰 데이터 전송을 위한 데이터 인코딩 기반의 DP 기법인 EN-DP (Encoding-based DP) 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, EN-DP 를 통한 정상 사용자와 공격자 간의 학습 능력 정확도 간극을 종래 모델 대비 최대 17.16% 개선할 수 있음을 입증하였다.