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2023년 2학기 방송통신대 비정형데이터분석 중간과제물)개인정보 가명정보 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어, 맵리듀스 과정 등
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자료설명
교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여
과제물에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.
구매자분들이 바쁜 일상 속에서도 양질의 리포트를 작성하시는 데
시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물입니다.
리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^
4번은 r코드를 실행한 결과를 html파일(4번문제.html)로 첨부했습니다.
문단 모양(왼쪽
과제물에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.
구매자분들이 바쁜 일상 속에서도 양질의 리포트를 작성하시는 데
시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물입니다.
리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^
4번은 r코드를 실행한 결과를 html파일(4번문제.html)로 첨부했습니다.
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목차/차례
- 1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오. 또한 가명정보 활용이 개인에게 미치는 영향에 관해 개인정보 보호의 입장에서 논하시오. (9점)
- 1) 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오.
- ①개인정보 ②가명정보 ③익명정보 ④교재 외 사례
- 2) 가명정보 활용이 개인에게 미치는 영향에 관해 개인정보 보호의 입장에서 논하시오.
- 2. 빅데이터 시대에 접어들어 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유는 무엇인지 기술하고 자신이 비정형데이터 분석자라고 가정할 때, 어떠한 어려움이 예상되며 어떤 해결책을 제시할 수 있을지 (독창적으로) 논하시오. (9점)
- 1) 비정형데이터 분석의 중요성이 부각되는 이유
- 2) 비정형데이터 분석의 어려움과 해결책
- 3. 다음 [보기]와 같은 텍스트 데이터가 존재한다고 가정하자. 이 데이터가 맵리듀스 과정의 input 데이터라면 이후의 맵리듀스 과정은 어떻게 진행될 것인지 단계별로 도시하고 설명하시오. (단, Splitting 단계에서는 문장구조에 상관없이 첫 단어부터 시작하여 세 단어씩 나누어진다고 가정하고 대소문자는 구별하지 않음) (6점)
- 4. R의 ‘rvest 및 ‘dplyr 패키지를 이용하여 웹페이지(교재 사례 외)의 텍스트를 읽어오는 코드를 작성하고 실행결과를 제시하시오. 단, 과제 작성일을 명시하고 당일 최신 갱신된 웹페이지의 내용을 읽어와야 합니다. (6점)
- 5. 참고문헌
본문/내용
1. 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오. 또한 가명정보 활용이 개인에게 미치는 영향에 관해 개인정보 보호의 입장에서 논하시오. (9점)
1) 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오.
개인정보, 가명정보, 익명정보의 차이를 설명하기에 앞서, 비식별화의 개념부터 정리할 필요가 있다. 비식별화란, 빅데이터 분석 결과물에서 개인 식별자 값이 제거 또는 알아볼 수 없도록 변환되거나 개인정보가 표본값, 평균값, 최대최소값 등으로 범주화되는 등으로 인해 개인에 대한 식별성이 제거되어도 빅데이터의 활용 목적이 상당부분 달성될 수 있다는 점에 착안하여, 이 경우 ‘개인정보’에 대해 부과되는 엄격한 규제의 적용을 전부 또는 일부 면해주는 접근방식이다.
이때 비식별화의 핵심은 어느 정도로 개인을 알아보기 어렵도록 조치해야 하느냐이다. 이에 대해 유럽의 일반 개인정보 보호법(GDPR, General Data Protection Regulation)은 가명화(pseudonymisation) 및 익명화(anonymisation)라는…
1) 개인정보, 가명정보, 익명정보의 개념을 약술하고 각 개념에 대해 구체적인 (교재 외의 독창적인) 사례를 들어 설명하시오.
개인정보, 가명정보, 익명정보의 차이를 설명하기에 앞서, 비식별화의 개념부터 정리할 필요가 있다. 비식별화란, 빅데이터 분석 결과물에서 개인 식별자 값이 제거 또는 알아볼 수 없도록 변환되거나 개인정보가 표본값, 평균값, 최대최소값 등으로 범주화되는 등으로 인해 개인에 대한 식별성이 제거되어도 빅데이터의 활용 목적이 상당부분 달성될 수 있다는 점에 착안하여, 이 경우 ‘개인정보’에 대해 부과되는 엄격한 규제의 적용을 전부 또는 일부 면해주는 접근방식이다.
이때 비식별화의 핵심은 어느 정도로 개인을 알아보기 어렵도록 조치해야 하느냐이다. 이에 대해 유럽의 일반 개인정보 보호법(GDPR, General Data Protection Regulation)은 가명화(pseudonymisation) 및 익명화(anonymisation)라는…
참고문헌
장영재·손원·황희진, 비정형데이터분석, 한국방송통신대학교출판문화원, 2020.
R Documentation : https://www.r-project.org/other-docs.html
가명정보 처리 가이드라인, 개인정보보호위원회, 2022.4.
전승재·권헌영(2018), 『개인정보, 가명정보, 익명정보에 관한4개국 법제 비교분석』. 정보법학 제22권 제3호.
국가법령정보센터 https://www.law.go.kr/
개인정보보호포털 https://www.privacy.go.kr/nns/ntc/inf/personalInfo.do
개인정보보호위원회 https://www.pipc.go.kr/np/
개인정보보호위원회·보건복지부, 보건의료 데이터활용 가이드라인 2020.8.
금융위원회·금융감독원, 금융분야 가명·익명처리 20안내서(2022.01).
비정형 데이터로부터 새로운비즈니스 인사이트를 찾아내는 방법
https://www.ibm.com/downloads/cas/NDJYNLAV
R Documentation : https://www.r-project.org/other-docs.html
가명정보 처리 가이드라인, 개인정보보호위원회, 2022.4.
전승재·권헌영(2018), 『개인정보, 가명정보, 익명정보에 관한4개국 법제 비교분석』. 정보법학 제22권 제3호.
국가법령정보센터 https://www.law.go.kr/
개인정보보호포털 https://www.privacy.go.kr/nns/ntc/inf/personalInfo.do
개인정보보호위원회 https://www.pipc.go.kr/np/
개인정보보호위원회·보건복지부, 보건의료 데이터활용 가이드라인 2020.8.
금융위원회·금융감독원, 금융분야 가명·익명처리 20안내서(2022.01).
비정형 데이터로부터 새로운비즈니스 인사이트를 찾아내는 방법
https://www.ibm.com/downloads/cas/NDJYNLAV
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I D : meme******* Date : 2023-09-04 FileNo : 23091176 |
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