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데이터베이스 기반 프라이빗 공간 분해(PSD: Private Spatial Decomposition)를 수행하는 방법에 있어서,2차원 위치 데이터셋(two-dimensional location dataset)에 기반하여, 전체영역에서 객체들의 밀도가 높은 서브영역들인 핫스팟(hotspot)들을 검출하는 핫스팟 검출과정; 및상기 검출된 핫스팟들에 기반하여, 상기 전체영역을 복수의 그리드로 분할(split)하는 그리드 파티셔닝을 통해 상기 핫스팟들의 경계를 검출하는 핫스팟 경계 검출 과정을 포함하고,상기 핫스팟 경계 검출 과정은,상기 핫스팟에 존재하는 n개의 객체들 O = {o1, o2, …, on}의 리스트를 2차원 좌표상에서 정렬하는 객체 정렬 과정;상기 정렬된 좌표의 인터벌에 스코어를 랭크(rank)하고, 상기 인터벌에 상기 랭크된 스코어에 비례하는 확률값을 도출하는 확률값 도출 과정; 및상기 인터벌 중 특정 인터벌(Ik)을 선택하고, 상기 선택된 특정 인터벌(Ik)에 잡음 값을 부가하는 잡음 값 부가 과정을 포함하고,상기 핫스팟의 경계(boundary)들에 해당하는 좌측-하단(left-bottom) 및 우측-상단(top-right) 좌표들은 상기 각각의 핫스팟 내의 상기 객체들의 위치에 의해 결정되고,상기 객체들의 특정 위치는 상기 핫스팟의 구조로부터 유추(infer)되는 것을 특징으로 하는,프라이빗 공간 분해 수행 방법
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제1 항에 있어서,상기 서브영역(R)과 상기 서브영역(R)을 둘러싸는 상기 전체영역(B)에 대하여, 상기 서브영역(R)의 상대 밀도(relative density)는 에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는, 프라이빗 공간 분해 수행 방법
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제3 항에 있어서,상기 전체영역을 상기 검출된 핫스팟을 이용하여 상기 객체들로 채운 후, 각각의 핫스팟은 균일한 상기 복수의 그리드로 분할되고, 상기 그리드의 크기(m)은 으로 결정되고, N은 상기 핫스팟 내의 객체들의 개수이고, ε은 프라이버시 버짓(privacy budget)이고, c는 상수 값인 것을 특징으로 하는, 프라이빗 공간 분해 수행 방법
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제4 항에 있어서,상기 복수의 그리드의 각각에 대하여, 상기 객체의 실제 카운트(actual count)에 라플라시안 잡음 을 부가하는 것을 특징으로 하고,εc는 각각의 그리드의 실제 카운트 값에 상기 라플라시안 잡음을 부가하는데 사용되는 파라미터와 연관된, 프라이빗 공간 분해 수행 방법
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제5 항에 있어서,상기 프라이버시 버짓은,상기 잡음이 부가된 상기 핫스팟의 경계들을 추출하는데 사용되는 제1파라미터에 기반하여 추정된 제1프라이버시 버짓(εh); 및상기 각각의 그리드의 상기 실제 카운트 값에 상기 라플라시안 잡음을 부가하는데 사용되는 제2파라미터에 기반하여 추정된 제2프라이버시 버짓(εc)을 모두 포함하는 총 프라이버시 버짓인 것을 특징으로 하는, 프라이빗 공간 분해 수행 방법
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제7 항에 있어서,상기 핫스팟 경계 검출 과정을 수행하는 제어부의 입력은 상기 2차원 위치 데이터셋 및 상기 총 프라이버시 버짓(ε)이고, 상기 제어부의 출력은 상기 위치 데이터셋의 스큐-인지 그리트 파티셔닝(SAGA: Skew-aware Grid pArtitioning) 히스토그램인 것을 특징으로 하는, 프라이빗 공간 분해 수행 방법
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제8 항에 있어서,상기 핫스팟 검출 과정 이전에, 사용자 단말로부터의 입력에 기반하여 질의 범위를 결정하고, 상기 결정된 질의 범위에 따라 상기 객체들의 개수를 추정하는 객체 추정 과정을 더 포함하는, 프라이빗 공간 분해 수행 방법
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제9 항에 있어서,상기 핫스팟 검출과정에서 사용되는 상기 2차원 위치 데이터셋은,상기 전체영역 중 상기 결정된 질의 범위에 대응하는 상기 서브영역들을 결정하여, 상기 서브영역별로 상기 2차원 위치 데이터셋의 분포가 결정되는 것을 특징으로 하는, 프라이빗 공간 분해 수행 방법
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