데이터 간의 종속성을 가지는 시계열 데이터, 공간 데이터 또는 시공간 데이터 분석에서 중요한 목적 중의 하나인 최적의 예측을 위한 이론적, 방법론적, 알고리즘적 도전적 이슈들 중에 본 연구자가 지금까지 고민해온 몇 가지 이슈들에 대한 심도 있는 연구를 통해, 이론의 확장, 방법론 모색, 효과적 알고리즘 개발 등으로 나름의 해결책을 제시하는 것이 본 연구과제...

디지털 대전환으로 데이터는 4차 산업혁명의 핵심자원으로 부상하고 있으며, 정부는 데이터 경제의 안전한 토대 마련 및 활성화를 위하여 본 연구 과제를 추진하였다. 이를 위해 데이터 보호 기술의 핵심인 재현자료 생성 기반 기술을 확보하고, 시장 안착 및 지속적인 성장을 위한 기반을 조성하고자 한다. 먼저, 기반 기술 확보를 위해 주요 수요처인 통계청과 기타 예...

연구 개발 목표를 달성하기 위해, 기반 기술 확보 및 기반 조성을 위한 연구 개발을 수행한다. 먼저, 기반 기술 확보를 위한 연구는 크게 4가지로 구분하여 수행한다. 첫 번째는 Membership Collision Attack 노출 위험도 지표, 고립도 기반 위험도 지표, SGIS 등 지리 정보와의 연계 공격 노출 위험도 지표, 서베이 데이터의 특성을 반영하는 유용성 지표, 재현 마이크로데이터로부터 추정한 매크로 값의 불확실성 지표, 위험성을 통제하면서 유용성을 극대화하는 minmax 원리를 이용한 통합지표 등 평가 지표 개발을 위한 연구를 수행한다. 두 번째는, 재현 자료 생성 기법 연구이다. Score-based Generative Model 기법, Bayesian multiple imputation 등 5건의 접근법 및 알고리즘을 연구·고도화하여 현재 수준 대비 기법의 유용성을 10% 향상하고, 원자료 대비 통계 추론의 정확성은 95%를 달성할 계획이다. 세 번째는 재현 자료 생성 자동 추천 기법의 개발이다. 재현 자료 평가 행렬 구축, 추천 알고리즘 탐색, 추천 알고리즘 평가 및 검증, 재현 자료 평가 행렬 구축의 4단계로 진행하며, Oracle과의 일치도(Cohen`s kappa)가 0.5 이상인지를 검증한다. 마지막으로, 재현자료 생성기법의 원자료와의 일관성(consistency) 상승 연구이다. 기계학습을 이용한 불가능 사상 탐색 및 방지 기법을 개발하여, 재현자료의 유용성 및 생성 편의성을 극대화한다. 다음으로, 시장 안착 및 지속 성장을 위한 기반 조성 연구는 다음과 같다. 공개 SW인 R의 `synthpop` 패키지 개선을 포함하여 4개의 공개 SW를 개발 및 고도화한다. 공개된 R-package를 활용하여 사용자들이 다양한 환경에서 재현 자료 생성 기법을 적용할 수 있는 토대를 마련하고, 경진대회 등의 피드백을 활용하여 더 고도화된 재현 자료 생성 기법을 개발하는 데 활용하고자 한다. 공급자와 수요자의 활용 편의성을 높이기 위해 가이드라인을 작성 및 공개하여 재현 자료 생성의 접근성, 활용성, 안전성을 제고한다.

연구 개발 목표를 달성하기 위해, 기반 기술 확보 및 기반 조성을 위한 연구 개발을 수행한다. 먼저, 기반 기술 확보를 위한 연구는 크게 4가지로 구분하여 수행한다. 첫 번째는 Membership Collision Attack 노출 위험도 지표, 고립도 기반 위험도 지표, SGIS 등 지리 정보와의 연계 공격 노출 위험도 지표, 서베이 데이터의 특성을 반영하는 유용성 지표, 재현 마이크로데이터로부터 추정한 매크로 값의 불확실성 지표, 위험성을 통제하면서 유용성을 극대화하는 minmax 원리를 이용한 통합지표 등 평가 지표 개발을 위한 연구를 수행한다. 두 번째는, 재현 자료 생성 기법 연구이다. Score-based Generative Model 기법, Bayesian multiple imputation 등 5건의 접근법 및 알고리즘을 연구·고도화하여 현재 수준 대비 기법의 유용성을 10% 향상하고, 원자료 대비 통계 추론의 정확성은 95%를 달성할 계획이다. 세 번째는 재현 자료 생성 자동 추천 기법의 개발이다. 재현 자료 평가 행렬 구축, 추천 알고리즘 탐색, 추천 알고리즘 평가 및 검증, 재현 자료 평가 행렬 구축의 4단계로 진행하며, Oracle과의 일치도(Cohen`s kappa)가 0.5 이상인지를 검증한다. 마지막으로, 재현자료 생성기법의 원자료와의 일관성(consistency) 상승 연구이다. 기계학습을 이용한 불가능 사상 탐색 및 방지 기법을 개발하여, 재현자료의 유용성 및 생성 편의성을 극대화한다. 다음으로, 시장 안착 및 지속 성장을 위한 기반 조성 연구는 다음과 같다. 공개 SW인 R의 `synthpop` 패키지 개선을 포함하여 4개의 공개 SW를 개발 및 고도화한다. 공개된 R-package를 활용하여 사용자들이 다양한 환경에서 재현 자료 생성 기법을 적용할 수 있는 토대를 마련하고, 경진대회 등의 피드백을 활용하여 더 고도화된 재현 자료 생성 기법을 개발하는 데 활용하고자 한다. 공급자와 수요자의 활용 편의성을 높이기 위해 가이드라인을 작성 및 공개하여 재현 자료 생성의 접근성, 활용성, 안전성을 제고한다.