개인 정보 보호를 강화하는 보건의료 빅데이터 연계 프로세스
기타서명 |
Healthcare Big
Data Linkage Process with Enhanced Privacy Protection |
저자 |
김현준 |
발행사항 |
청주
: 충북대학교, 2017 |
형태사항 |
v,
41 p. : 삽화, 표 ; 26 cm. |
일반주기명 |
충북대학교
논문은 저작권에 의해 보호됩니다,지도교수:조완섭,참고문헌 : p.39-41 |
학위논문사항 |
학위논문(석사)--
충북대학교 일반대학원 : 비즈니스데이터융합학과 2017. 8 |
KDC |
004.61
5 |
발행국 |
충청북도 |
언어 |
한국어 |
출판년 |
2017 |
주제어 |
데이터연계,빅데이터 |
소장기관 |
충북대학교
도서관 (243009) |
초록 |
With
big data technology, diversity of data can be used to discover and reveal
hidden information. Data linkage is the most essential and effective method
to gain benefit from such diversity of data. However, most of the existing
data is fragmented. And linking that kind of data may have limitations due to
privacy issues and legal reasons. Here we proposed a personal information
protection method for linking healthcare big data. We used exact matching
methods and a total of five organizations participated in the data linkage
process. The five organizations are linked requesting organization,
deliberation and encryption authority, data retention and provisioning
organizations, link numbering organization, linkage and storage organization.
The personal identifier used in the linkage are encrypted with the SHA-256
one-way hash algorithm to avoid the risk of personal information leakage. It
also minimizes the movement of the encrypted personal identifier by giving a
separate connection number. In this process, we expect that data that have
been linked can be used for various researches and decision making area with
enhanced privacy and security issues. Furthermore, the linkage process seems
to alleviate Big Brother by the sharing of duties among the organizations. ; |
목차 |
I.서
론 1 ;
1.1 연구 배경 및 필요성 1 ;
1.2 연구 목적 및 범위 4 ;
II. 관련 연구 6 ;
2.1 데이터연계 6 ;
2.2 개인정보 비식별화 12 ;
2.3 해외 사례 17 ;
III. 개인 수준 데이터 연계 프로세스 21 ;
3.1 참여 기관 및 역할 21 ;
3.2 연계 방식 29 ;
3.3 개인 정보 비식별화 31 ;
3.4 데이터 교환을 위한 API 34 ;
IV. 결론 36 |
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