비식별화는 데이터셋으로부터 개인정보를 제거함으로써 개인을 식별할 수 없도록 하는 방법으로, 정보를 수집, 가공, 저장, 배포하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출 위험도를 낮추기 위해 사용한다. 그간 비식별화와 관련된 알고리즘, 모델 등의 관점에서 많은 연구가 이루어졌지만, 대부분은 정형 데이터를 대상으로 하는 제한적인 연구로, 비정형 데이터에 대한 고려는 상대적으로 많지 않은 실정이다. 특히 비정형 텍스트가 빈번히 사용되는 의료 분야의 경우에서는 개인 식별 정보들을 단순 제거함으로써 개인정보 노출 위험도는 낮추지만, 그에 따른 데이터 활용성이 떨어지는 점을 감수하는 실정이다. 본 연구는 개인정보 보호 이슈가 가장 중요하고 따라서 비식별화가 활발하게 연구되고 있는 의료분야 데이터 중 비정형 텍스트를 대상으로 k-익명성 보호모델을 적용한 비식별화 수행 방안을 제시하고, 비식별화 결과에 대한 새로운 유용도 측정 기법을 제안하여 이를 통해 직관적으로 데이터 활용성을 판단할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 연구의 결과물이 의료 분야뿐만 아니라 비정형 텍스트가 활용되는 모든 산업 분야에서 활용될 경우, 개인 식별 정보가 포함된 비정형 텍스트의 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
대내외 환경이 급격하게 변화함에 따라, 기업이 직면하는 보안 위협에 대한 보호대책 구현의 중요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 상황에서 설계 초기 단계부터 보안을 접목하는 SbD(Security by Design, 보안내재화) 접근법의 필요성이 부각되고 있으며, 위협 모델링은 SbD의 핵심적인 도구로 인식되고 있다. 특히, 비용과 시간을 절약하기 위해 보안 문제를 조기에 발견하고 해결하는 Shift Left 전략의 적용을 위해서는 소프트웨어 개발자와 같은 보안 전문성이 부족한 직원의 위협 모델링 수행이 요구된다. 다양한 자동화된 위협 모델링 도구들이 출시되고 있으나, 보안 전문성이 부족한 직원이 사용하기엔 사용성이 부족하여 위협 모델링 수행에 제약이 따른다. 이를 해소하기 위해 위협 모델링 도구 관련 연구들을 분석하여 GQM접근법 기반의 사용성 평가기준을 도출하였다. 도출한 기준에 대한 전문가 설문을 진행하여 타당성과 객관성을 확보하였다. 위협 모델링 도구 3종(MS TMT, SPARTA, PyTM)의 사용성 평가를 수행하였으며, 평가 결과 MS TMT의 사용성 수준이 타 도구 대비 우세함을 확인하였다. 본 연구는 사용성 평가기준을 제시하여 보안 전문성이 부족한 직원도 효과적으로 위협 모델링을 수행할 수 있는 환경을 조성하는데 기여하는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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