http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Ability-based Cooperation in a Prisoner’s Dilemma Game
정한준 한국경제학회 2012 The Korean Economic Review Vol.28 No.2
This paper studies the possibility of whole population cooperation based on different abilities of players. Consider the following infinitely repeated game, similar to Ghosh and Ray (1996). At each stage, uncountable numbers of players, who are randomly matched without information about their partners’ past actions, play a prisoner’s dilemma game. The players have the option to continue their relationship, and they all have the same discount factor. Also, they have two possible types: high ability player (H) or low ability player (L). H can produce better outcomes for his partner as well as for himself than L can. We look for an equilibrium that is robust against both pair-wise deviation and individual deviation, and call such equilibrium a social equilibrium. In this setting, long-term cooperative behavior among the whole population can take place in a social equilibrium because of the players’preference for their partners’ ability. In addition, a folk theorem of this model is proposed.
쿼드 트리를 이용한 동적 공간 분할 기반 차분 프라이버시 k-평균 클러스터링 알고리즘
구한준(Hanjun Goo),정우환(Woohwan Jung),오성웅(Seongwoong Oh),권수용(Suyong Kwon),심규석(Kyuseok Shim) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.3
최근 공개되는 데이터에 적용하는 다양한 프라이버시 보호 기법들이 연구가 되어왔다. 그 중 차분 프라이버시는 본래의 데이터에 확률적인 노이즈를 더하여 공격자의 사전 지식에 상관없이 개인 정보를 보호한다. 기존 차분 프라이버시를 만족하는 k-평균 클러스터링은 데이터로부터 차분 프라이버시를 만족하는 히스토그램 형태로 바꾼 뒤. k-평균 클러스터링 알고리즘을 수행한다. 하지만 이는 데이터의 분포와 상관없이 등간격으로 히스토그램을 만들기 때문에 노이즈가 삽입되는 버킷이 많아지는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터의 분포를 더 적은 버킷으로 나타낼 수 있는 쿼드 트리를 이용하여 히스토그램을 만든 뒤 k-평균을 찾는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험을 통해 기존의 알고리즘보다 더 좋은 성능을 가지는 것을 보인다. There have recently been several studies investigating how to apply a privacy preserving technique to publish data. Differential privacy can protect personal information regardless of an attacker’s background knowledge by adding probabilistic noise to the original data. To perform differentially private k-means clustering, the existing algorithm builds a differentially private histogram and performs the k-means clustering. Since it constructs an equi-width histogram without considering the distribution of data, there are many buckets to which noise should be added. We propose a k-means clustering algorithm using a quad-tree that captures the distribution of data by using a small number of buckets. Our experiments show that the proposed algorithm shows better performance than the existing algorithm.