스마트 미터 데이터의 프라이버시 보호와 에너지 자원 최적 제어

**1. 연구 배경 및 동기** 스마트 미터는 전력 소비를 고해상도로 측정해 DER(분산 에너지 자원) 운영에 필수적인 데이터를 제공한다. 그러나 이러한 세밀한 데이터는 소득, 거주 여부, 가구 규모 등 개인의 민감 정보를 추론할 수 있어 프라이버시 위험이 크다. 기존 연구는 데이터 집계, 차등 프라이버시, 정보 이론적 방법 등을 통해 프라이버시를 보호했지만, 유틸리티(특히 최적 제어 성능)를 크게 손상시키는 경우가 많았다. **2. 문제 정의** 논문은 두 가지 목표를 동시에 만족하는 데이터 변환 방법을 제시한다. - **프라이버시 목표**: 변형된 스마트 미터 데이터와 민감 속성 사이의 상관관계를 최소화한다. - **유틸리티 목표**: 변형된 데이터를 사용해 배터리 저장 시스템의 최적 제어를 수행했을 때, 실제 비용(L_u)이 원본 데이터 기반 최적값과 크게 차이 나지 않게 한다. 이를 위해 최소-극대(minimax) 최적화 문제를 구성한다. **3. 수학적 모델링** - **데이터 생성 모델**: 원시 수요 d ∈ ℝ^H에 대해 선형 변환 G와 표준 정규 노이즈 ε를 결합해 ˜d = d + G·