확률화응답기법을 이용한 연속형 변수의 마스킹 방법

• 영문명: Masking Method for Continuous Variables using Randomized Response Technique
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김현지(Hyeon-Ji Kim) 손창균(Chang-Kyoon Son)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.17 No.4, 1957~1967쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.08.30

국문 초록

조사 자료를 통해 사회 현상을 보다 면밀하게 분석하기 위해 마이크로데이터에 대한 수요가 대폭 증가하고 있다. 하지만 마이크로 데이터에는 응답자 개인 사생활을 파악할 수 있는 정보들이 함께 수록되어 있기 때문에 개인의 중요한 정보가 다수의 이용자들에게 노출될 위험이 있다. 그러므로 마이크로 데이터를 제공할 경우에는 사전에 응답자의 개인정보가 노출되지 않도록 해야 한다. 개인정보 보호를 위한 마스킹(masking) 방법은 여러 가지가 있지만, 마스킹 대상 변수에 대해 기존의 방법은 복잡하거나 적용방법이 어려우며, 가공단계에서 마스킹하기 때문에 마이크로데이터에 적용하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 민감 정도가 다른 데이터에 대해 유연하게 노출위험도를 조절할 수 있는 방법으로 개인적으로 민감한 조사에서 응답자의 사생활을 보호할 수 있는 조사 기법인 연속형 변수에 대한 연속형 확률화응답기법(randomized response technique)을 적용한 마스킹 기법을 제안하였다. 제안된 방법의 효율성을 평가하기 위해 한국복지패널(KOWEPS) 자료의 소득, 지출 및 재산 변수를 사용하였다.

영문 초록

There is a significant and growing demand for micro-data in order to carefully analyze the social phenomenon through survey data. However, micro-data have important information of the individual because they are listed with information for identifying a responder privacy are susceptible to a number of users. Therefore, when data are to be provided a micro-personal information it should not be exposed in advance of the respondents. The conventional method is difficult or complicated masking for the target variable, and there is a limit for the application to mirco data for masking in the macro-level Therefore, in this paper to compensate for these disadvantages of existing masking methods, we suggest the masking method which applied by a continuous randomized response technique (RRT) to investigate the continuous variables with protect the privacy of the respondents personally sensitive survey in a way that allows flexibility to adjust the difference exposure risk with data. To evaluate the efficiency of the suggested masking method, we use the variables of income, expenditure and asset in Korea welfare panel (KOWEPS) data.

목차

1. 서론

2. 마이크로데이터의 마스킹 방법

3. 확률화응답기법을 이용한 마스킹 방법

4. 기존의 마스킹 방법들과의 효율성 비교

5. 결론

References

키워드

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