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전주기적 비식별화 관리 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019004855
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 전주기적 비식별화 관리 장치에 관한 것으로, 비식별 처리 요구에 따라, 비식별 처리 및 평가를 위한 단위 컴포넌트가 조합된 전주기적 작업 흐름 파싱 정보를 전달하는 데이터 처리 조합수단; 단일 동작 가능한 단위 컴포넌트들로 이루어지고, 데이터 처리 조합수단으로부터 전달되는 전주기적 작업 흐름 파싱 정보에 따라 단위 컴포넌트를 조합하며, 입력되는 데이터를 상기 조합된 단위컴포넌트들을 이용하여 비식별 처리하는 데이터 비식별 처리수단; 및 데이터의 비식별 처리를 평가하는 단위 컴포넌트들로 이루어지고, 데이터 처리 조합수단으로부터 전달되는 전주기적 작업 흐름 파싱 정보에 따라, 단위 컴포넌트를 조합하여 비식별 처리된 데이터에 대한 비식별 적정성을 평가하는 비식별 적정성 평가수단;를 포함한다.
Int. CL G06F 21/62 (2013.01.01) G06F 21/50 (2013.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020180067678 (2018.06.12)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0050691 (2019.05.13) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170145948   |   2017.11.03
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영민 대전광역시 유성구
2 이연희 대전광역시 유성구
3 김선진 대전광역시 유성구
4 박홍규 대전광역시 서구
5 오세원 대전광역시 서구
6 김내수 대전광역시 대덕구
7 유웅식 세종특별자치시 누리로 **,
8 표철식 세종특별자치시 새롬남로 ***,

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.06.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-0577735-30
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번호 청구항
1 1
비식별 처리 요구에 따라, 비식별 처리 및 평가를 위한 단위 컴포넌트가 조합된 전주기적 작업 흐름 파싱 정보를 전달하는 데이터 처리 조합수단; 데이터를 비식별 처리하는 단위 컴포넌트들로 이루어지고, 상기 전주기적 작업 흐름 파싱 정보에 따라 상기 단위 컴포넌트를 조합하며, 입력되는 데이터를 상기 조합된 단위 컴포넌트들을 이용하여 비식별 처리하는 데이터 비식별 처리수단; 및 데이터의 비식별 처리를 평가하는 단위 컴포넌트들로 이루어지고, 상기 전주기적 작업 흐름 파싱 정보에 따라 상기 단위 컴포넌트를 조합하여 상기 비식별 처리된 데이터에 대한 비식별 적정성을 평가하는 비식별 적정성 평가수단;를 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
2 2
제 1항에 있어서, 상기 데이터 처리 조합수단은, 개인 정보의 비식별화 작업 흐름을 작업자가 선택할 수 있도록, 비식별 처리 및 평가를 위해 필요한 단위 컴포넌트로 이루어진 작업 흐름 정보를 제공하는 정보 제공부; 및 작업자의 선택에 따라 단위 컴포넌트가 조합된 전주기적 작업 흐름 파싱 정보를 전달하는 정보 전달부를 포함하여 이루어지는 전주기적 비식별화 관리 장치
3 3
제 1항에 있어서, 입력 데이터의 종류, 국가에 따른 작업 흐름 파싱 정보가 저장된 저장부를 더 포함하고, 상기 데이터 처리 조합수단은, 상기 비식별 처리 요구에 따른 작업 흐름 파싱 정보를 저장부로부터 확인하고, 그 정보를 바탕으로 작업 흐름 파싱 정보를 제공하는 것인 전주기적 비식별화 관리 장치
4 4
제 1항에 있어서, 상기 데이터 비식별 처리수단은, 결측치 값을 채우는 단위 컴포넌트, 이상치 값을 제거하는 단위 컴포넌트를 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
5 5
제 1항에 있어서, 상기 데이터 비식별 처리수단은, 수집된 데이터의 컬럼 별 속성 정보, 즉 컬럼이 식별자에 해당하는지, 민감정보에 해당하는지 등을 관리해주는 속성자 관리 모듈; 및 각 컬럼의 속성 및 특성을 고려하여 비식별 조치 방법을 추천해주는 비식별 조치 추천 모듈을 더 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
6 6
제 1항에 있어서, 상기 데이터 비식별 처리수단은, 무작위로 선택한 데이터 값의 전체 및 일부 내용을 무작위로 생성한 데이터로 변경 또는 추가하는 단위 컴포넌트들로 이루어진 무작위화 모듈; 데이터 값의 범위를 일반화 및 범주화시켜 특정 개인을 식별치 못하게 하는 단위 컴포넌트들로 이루어진 일반화 모듈; 및 특정 데이터 값을 삭제하는 단위 컴포넌트들로 이루어진 데이터 삭제 모듈;을 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
7 7
제 1항에 있어서, 상기 비식별 적정성 평가수단은, 적정성 정도를 측정하기 위해, 같은 값들로 비식별 처리된 식별자, 속성자들의 레코드들의 집합인 동질집합(equivalence class) 내에 레코드들의 수를 k개 이상 유지하게 하여 특정 개인이 식별될 확률을 1/k 이하로 낮추는 k-익명성, 동질 집합 내 l개의 서로 다른 민감 정보를 가지게 하는 l-다양성, 동질 집합 내의 특성 분포와 전체 데이터 집합에서 특성 분포의 차이가 t이하임을 보장하게 하는 t-근접성 유형의 컴포넌트를 포함하는 프라이버시 보호 모듈;을 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
8 8
제 7항에 있어서, 상기 비식별 적정성 평가수단은, 상기 프라이버시 보호 모듈과 상기 위험도 분석 모듈을 통해 비식별 데이터의 적정성 평가를 수행하는 적정성 분석 및 평가 모듈;을 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
9 9
제 8항에 있어서, 상기 비식별 적정성 평가수단은, 각국의 개인정보 보호 관련 법제를 관리하는 개인 정보 법제 관리 모듈을 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
10 10
제 1항에 있어서, 상기 비식별 적정성 평가수단은, 비식별 처리된 데이터의 재식별 위험도가 어느 정도인지 정량적으로 측정해주는 컴포넌트를 포함하는 위험도 분석 모듈;을 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
11 11
제 10항에 있어서, 상기 비식별 적정성 평가수단은, 위험도 분석을 위해, Sample uniqueness, population uniqueness, global risk, HIPAA SafeHarbor 모델 중 적어도 하나의 모델을 이용하는 전주기적 비식별화 관리 장치
12 12
제 1항에 있어서, 단일 동작 가능한 단위 컴포넌트들로 이루어지고, 상기 데이터 처리 조합수단으로부터 전달되는 전주기적 작업 흐름 파싱 정보에 따라 상기 단위 컴포넌트를 조합하며, 상기 적정성 평가를 통과한 비식별 처리 데이터의 활용 가능성 정도를 평가하는 데이터 활용성 평가수단;을 더 포함하여 이루어지는 전주기적 비식별화 관리 장치
13 13
제 12항에 있어서, 상기 데이터 활용성 평가수단은, 기본적인 데이터 통계값을 구하는 단위 컴포넌트, 각 컬럼 별 상관관계 분석하는 단위 컴포넌트 및 비식별 처리로 파생된 동질집합 관련 통계 정보 등을 획득하는 단위 컴포넌트를 구비한 통계분석 모듈; 원본 대비 비식별 처리된 데이터의 손실률 정도를 분석 및 비교하는 단위 컴포넌트, 셀 단위의 손실율을 컬럼 단위로 확장해서 컬럼 단위로 손실율을 분석할 수 있는 단위 컴포넌트 및 이를 확장하여 전체 데이터 단위로 손실율을 분석할 수 있는 단위 컴포넌트를 구비한 데이터 손실율 분석 모듈; 및 원본 데이터 기반 학습 결과 대비 비식별 처리 데이터 기반 학습 결과를 비교 및 분석하고, 데이터 공개의 목적인 통계 및 학술 목적 활용 측면의 손실율을 분석할 수 있도록, Decision Tree, Regression와 같은 학습 모델의 단위 컴포넌트가 구비된 학습 검증 모듈을 포함하여 이루어지는 전주기적 비식별화 관리 장치
14 14
제 13항에 있어서, 상기 학습 검증 모듈은 상기 학습 방법들을 활용하여 원본 데이터 기반 학습 결과 대비 비식별 처리 데이터 기반 학습 결과를 비교 분석할 수 있도록, Regression, Classification, Decision Tree, SVM 등 다양한 학습 모델로 이루어진 단위 컴포넌트를 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
15 15
제 1항에 있어서, 비식별 처리된 데이터의 활용성 정도를 다양한 방법으로 측정하는 데이터 활용도 평가부를 더 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
16 16
제 15항에 있어서, 상기 데이터 활용 평가부는, 데이터 기본 통계, 동질집합 통계, 데이터 값 빈도 통계, Contingency table 기능들을 수행하는 단위 컴포넌트를 구비한 통계 분석 모듈; 및 원본 대비 비식별 처리된 데이터의 손실률 정도를 분석 및 비교하는 데이터 손실율 분석 모듈;을 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
17 17
제 16항에 있어서, 상기 데이터 활용 평가부는, 데이터 차원에서 데이터 손실 정도만으로 활용성을 평가하는 단위 컴포넌트와 상기 통계 분석 모듈 및 학습 검증 모듈을 이용해 원본 데이터 대비, 비식별 처리된 데이터의 통계 정보 및 학습 결과 정보에 기반하여 데이터의 활용성을 평가하는 단위 컴포넌트를 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
18 18
제 1항에 있어서, 단일 동작 가능한 단위 컴포넌트들로 이루어지고, 상기 데이터 처리 조합수단으로부터 전달되는 전주기적 작업 흐름 파싱 정보에 따라 상기 단위 컴포넌트를 조합하며, 입력된 데이터의 전처리를 수행하는 데이터 전처리수단;을 더 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
19 19
제 18항에 있어서, 상기 데이터 전처리수단은, 결측값을 채우거나 잡음값을 완화하고, 이상값을 발견 및 제거하여 데이터 불일치 문제를 해결하는 단위 컴포넌트들을 포함하는 데이터 정제 모듈; 다수의 데이터 셋으로부터 원하는 데이터만을 선택하여 하나의 데이터 셋으로 통합 및 병합하는 단위 컴포넌트들을 포함하는 데이터 통합 모듈; 분석 결과를 동일하게 유지하면서 데이터의 크기를 축소하는 단위 컴포넌트들을 제공하는 데이터 축소 모듈; 및 Data Mining 알고리즘의 효율성을 극대화하기 위해, 데이터 특성을 유지하면서 데이터를 임의로 변형하는 단위 컴포넌트들을 포함하는 데이터 변형 모듈;을 포함하는 전주기적 비식별화 관리 장치
20 20
복수의 단위 컴포넌트를 구비한 데이터 비식별 처리수단을 포함하는 비식별화 관리 장치의 데이터 비식별화 관리 방법에 있어서, 데이터 처리 조합수단이 데이터의 비식별 처리를 위한 상기 데이터 비식별 처리수단으로부터 복수의 단위 컴포넌트 정보를 작업자 단말에 제공하는 단계; 상기 데이터 처리 조합수단이 작업자 단말을 통해 비식별 처리 및 평가를 위한 단위 컴포넌트가 조합된 전주기적 작업 흐름 파싱 정보를 선택하여 데이터 비식별 처리수단에 전달하는 단계; 및 상기 데이터 비식별 처리수단이 상기 데이터 처리 조합수단으로부터 전달되는 전주기적 작업 흐름 파싱 정보에 따라 상기 단위 컴포넌트를 조합하며, 입력된 데이터를 상기 조합된 단위 컴포넌트들을 이용하여 비식별 처리하는 단계;를 포함하는 전주기적 비식별화 관리 방법
지정국 정보가 없습니다
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1 US20190138749 US 미국 FAMILY

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1 국가과학기술연구회 한국전자통신연구원 융합연구사업 자가학습형 지식융합 슈퍼브레인 핵심기술개발