그동안 데이터 개방, 기술수용이론 등 빅데이터 활용의 영향요인에 대한 법·정책적 연구는 다수 있었으나, 제약선 역할을 하는 개인정보 규제요인 또는 데이터 결합요인이 빅데이터 활용에 미치는 영향에 대한 실증연구는 거의 없었다. 이에 본 연구는 델파이 분석(Delphi Analysis)을 통해 빅데이터 활성화에 부정적(-) 관계를 보이는 개인정보 규제요인과 긍정적(+) 효과를 보이는 데이터 결합요인이 무엇으로 구성되는지 요인의 우선순위를 시론적으로 탐색하였다. 델파이 분석결과, 개인정보 규제요인은 가명정보 등 활용제도 도입, 개인정보 비식별화 근거 명확성, 데이터 결합규정 명확성, 개인정보 정의 명확성, 개인정보 동의 용이성, 개인정보 감독기구 통합, 개인정보 법률간 정합성, 법령위반시 적정 처벌강도, EU GDPR 비교시 적정 과징금 순으로 상위요인이 조사되었다. 다음으로 데이터 결합요인은 결합 비식별성, 결합데이터 표준화, 결합 책임성, 결합기관 유형, 경합경험, 결합 기술가치 순으로 조사되었다. 이러한 연구결과는 빅데이터 활성화를 위해 개인정보 규제와 데이터 결합정책 설계 시 어느 구성요인을 우선적으로 제도개선 해야 하는지 시사점을 제공한다.
최근 빅데이터 활용의 영향요인으로 개인정보 규제요인과 가명정보 결합이 핵심 정책수단으로 등장하고 있다. 본 연구는 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용의 관계에서 제3의 변수로서 가명정보 결합의 매개효과 및 조절효과를 실증분석하였다. 분석결과, 첫째, 개인정보 규제요인 중 개인정보 정의, 개인정보 동의, 법령위반 처벌강도 요인이, 그리고 가명정보 결합요인 중 결합 비식별성, 결합 가명정보 표준화, 결합 책임성이 빅데이터의 활용에 정(+)의 유의한 관계를 보였다. 둘째, 가명정보 결합 요인 중 결합 비식별성, 결합 가명정보 표준화, 결합 책임성이 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용과의 관계에서 정(+)의 매개효과를 보였다. 셋째, 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용과의 관계에서 가명정보 결합기관 유형인 자유형, 중개형, 지정형의 순서에 따라 조절효과가 다를 것이라는 가설은 기각되었다. 이상의 분석결과를 기반으로 개인정보 보호와 빅데이터 활용이 조화를 이루는 '착한규제'의 정책대안을 제시하였다.
개인정보 보호법과 가명정보 처리 가이드라인에 따르면, 서로 다른 결합신청자들이 결합을 희망할 때 Salt값을 포함한 결합키 생성항목의 해시값으로 매핑을 진행한다. 결합키 생성항목의 예시로는 성명, 전화번호, 생년월일, 주소 등의 개인정보가 될 수 있으며, 해시 함수의 특성상 서로 다른 결합신청자들이 이들의 항목을 정확히 동일한 형태로 저장하고 있을 때 문제없이 결합을 진행할 수 있다. 하지만 이러한 기법은 서로 다른 결합신청자들의 데이터베이스 갱신 시점이 달라서 발생하는 주소 변경, 개명 등의 시나리오에서의 결합은 취약하다. 따라서 본 연구에서 우리는 주소 변경, 개명 등의 결합키 생성항목이 갱신된 시나리오에서도 개인정보보호를 만족하는 강건한 결합키 생성기법을 확률적 자료 연계를 통한 임계값을 바탕으로 제안하며, 본 연구 결과를 활용한 국내 빅데이터 및 인공지능 사업의 발전에 기여하고자 한다.
Researches on digit recognition have been conducted actively for a long time because the classes to recognize are much fewer than other character sets and because it is very likely thatthe digit recognition can be applied to many problems in real world, The recent studies on designingrecognition system with high performance are in progress with two different aspects. One is toconstruct a recognizer using several features at the same time, and the other is to use severalrecognizers. In this paper, we propose a multistage combination method to recognize the unconstrainedhandwritten numerals. The method is a two-stage combination method which uses multiplecombination methods at the same time unlike the existing methods with only one combination method.The recognizers are first combined by several combination methods of different classes simultaneously,and then the results of them are combined by another combination method to generate a final result.Five recognizers and eight combination methods are used in the proposed system. The experimentalresults showed that the recognition rates on CENPARMI and CEDAR data were 97.75% and 98.6%,respectively and the recognition performance could be improved as the process passed through stages,We could get the best performance by combining the combination methods of different classes, whichmeans there are a complementary relation among them, The proposed method can be considered asan extended version of the existing combination methods.
When conscious and unconscious exploring information of space-visitors which is contained in the information acquired in the process of seeing any space is analyzed, it can be found what those visitors pick up as factors in the space for its selection as visual information in order to put it into action. This study, with the object of the space reproduced in three dimensions from the cafe which was visited for conversation, has analyzed the process of acquiring space-information by sex to find out the features of scanning path, findings of which are the followings. First, the rate of scanning type of males was "Combination (50.5%)- Circulation (31.0%) and that of females "Horizontal (32.5%) - Combination (32.1%)", which shows that there was a big difference by sex in the scanning path which took place in the process of observing any space. Second, when the features of continuous observation frequency by sex is looked into, the trends of increased "horizontal" scanning and decreased "Combination" scanning of both showed the same as the frequency of continuous observations increased, while in case of "Circulation" scanning, that of females was found to decrease but that of males showed the aspect of confusion. Third, the 'Combination' scanning of males was found strong at the short observation time with three times of continuous observation frequency defined as "Attention Concentration" while the distinct feature was seen that the scanning type was dispersed to "combination-circulation" as the frequency of continuous observation increased. Females start the information acquirement with "combination-circulation" but in the process of visual appreciation they showed a strong "Horizontal" These scanning features can be defined as those by sex for acquiring space information and therefore are very significant because they are fundamental studies which will enable any customized space-design by sex.
An error analysis of PPP (Precise Point Positioning) using IF (Ionosphere Free) combination is given in this paper. It is shown that the performance of the ordinary model with positions, clock bias, integer ambiguities and ionosphere delay as unknowns is equivalent to that of an ionosphere difference combination where ionosphere delay is cancelled out. Furthermore, it is shown that IF combination is an ionosphere difference combination but not unique. It is also proved that all difference models show same performances. The error analysis evaluated with a hardware simulator and real measurements show that the ionosphere delay is effectively eliminated by IF combination or equivalently by the ionosphere difference combination. However, if bias errors such as troposphere, clock bias or multipath are included in the measurements, the performance of the IF combination is degraded because the bias errors are amplified by the ionosphere difference operation.
In this paper, we propose a probabilistic framework to predict the interaction probability of proteins. The notion of domain combination and domain combination pair is newly introduced and the prediction model in the framework takes domain combination pair as a basic unit of protein interactions to overcome the limitations of the conventional domain pair based prediction systems. The framework largely consists of prediction preparation and service stages. In the prediction preparation stage, two appearance pro-bability matrices, which hold information on appearance frequencies of domain combination pairs in the interacting and non-interacting sets of protein pairs, are constructed. Based on the appearance probability matrix, a probability equation is devised. The equation maps a protein pair to a real number in the range of 0 to 1. Two distributions of interacting and non-interacting set of protein pairs are obtained using the equation. In the prediction service stage, the interaction probability of a protein pair is predicted using the distributions and the equation. The validity of the prediction model is evaluated fur the interacting set of protein pairs in Yeast organism and artificially generated non-interacting set of protein pairs. When 80% of the set of interacting protein pairs in DIP database are used as foaming set of interacting protein pairs, very high sensitivity(86%) and specificity(56%) are achieved within our framework.
자동종속 감시 시스템 (ADS-B; automatic dependent surveillance - broadcast) 시스템과 다변측정 항공감시 시스템(MLAT, multilateration) 시스템은 통신/항행/감시 및 교통관리 (CNS/ATM; communications, navigation, and surveillance/air traffic management)의 다양한 분야 중에서 감시분야에 속한다. ADS-B와 MLAT는 위성 및 디지털 통신 기술을 기반으로 구현되어 레이더 보다 성능이 뛰어나지만, 여전히 오차는 가지고 있다. 우는 이러한 오차를 줄이기 위해 reweighted convex combination method를 제안한다. Reweighted convex combination method는 기존의 convex combination method를 개선한 정보융합 기법으로 시스템에 주어지는 가중치를 재조정하여 항공기 추적 성능을 향상시킨다. reweighted convex combination method을 ADS-B와 MLAT에 적용 시켰을 때, 평균 51.51 %의 성능향상이 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5087-5102
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2015
Rapid popularization of smart cell phone equipped with camera has led to a number of new legal and criminal problems related to multimedia such as digital image, which makes cell phone source identification an important branch of digital image forensics. This paper proposes a classifier combination based source identification strategy for cell phone images. To identify the outlier cell phone models of the training sets in multi-class classifier, a one-class classifier is orderly used in the framework. Feature vectors including color filter array (CFA) interpolation coefficients estimation and multi-feature fusion is employed to verify the effectiveness of the classifier combination strategy. Experimental results demonstrate that for different feature sets, our method presents high accuracy of source identification both for the cell phone in the training sets and the outliers.
This paper compares domain combination based protein-protein interaction prediction method with domain based protein-protein interaction method. The prediction accuracy and reliability of the methods are compared using the same prediction technique and interaction data. According to the comparison, domain combination based prediction method has showed superior prediction accuracy to domain based prediction method for protein pairs with fully overlapped domains with protein pairs in learning sets. When we consider that domain combination based method has the effects of assigning a weight to each domain interaction, it implies that we can improve the prediction accuracies of currently available domain or domain combination based protein interaction prediction methods further by developing more advanced weight assignment techniques. Several significant facts revealed from the comparative studies are also described in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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