차등정보보호와 구조비모수모형의 추정

2021과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)(R&D)
프로젝트 소개
본 과제는 개인정보를 지키기 위해 일부러 ‘오염된 데이터’를 받아도, 원본데이터에 숨은 규칙을 통계모형으로 추정하고 비관측 현상도 설명·예측하는 방법론 개발 연구임. 연구 목표는 구조비모수모형의 추정 기법을 차등정보보호 조건 하의 additive perturbation 및 일반적 오염메카니즘에 맞춰 확립하고, 유클리드데이터뿐 아니라 힐버트공간 데이터까지 포함하는 추정 이론을 제공하는 데 있음. 기대 효과는 차등정보보호+비유클리드공간 분석을 가능하게 하여 데이터과학 시대의 통합 비모수 도구와 새로운 통계 패러다임을 선도하는 데 기여함.
차등정보보호구조비모수모형힐버트공간커널평활법평활역적합회귀함수및사상사영기법보흐너적분Differential privacystructured nonparametric modelsHilbert spacekernel smoothingsmooth backfittingregression function and mapprojection methodsBochner integral
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)(R&D)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
서울대학
과제 수행연도
2021
과제 수행기간
2019.03.01 ~ 2024.02.29
과제 고유번호
1711143909
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
261,590,000
정부지원연구개발비
261,590,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관서울대학대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL