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마이크로데이터 매스킹기법 실무 활용 안내서 paragraph_id 14065

가공데이터
content_id
CNTS-00118884024
도서명
마이크로데이터 매스킹기법 실무 활용 안내서
발행기관
통계청 통계개발원
연도
KDC 분류
사회학, 사회문제
문단 (context)
한편, 범주형 자료에 대해서는 연속형 자료와 같은 통계량들 대신 자료값, 교차표 비교, 엔트로피 기반 측도 등을 이용한다. 먼저 범주형 변수의 자료값을 직접 이용하여 거리를 측정할 때는 명목형 변수에 대해서는 매스킹 전후 값이 같으면 거리는 0, 다르면 거리는 1인 지시 함수를 사용한다. 반면 순서형 변수에 대해서는 두 값의 차이를 변수 범위로 나누는 방법 등을 이용해 거리를 정의한다. 다음으로 변수 조합에 따라 만들 수 있는 교차표의 빈도수를 가지고 매스킹 전후 거리를 측정하기도 한다. 마지막으로 잡음추가, 감추기, 재코딩 방법들을 일반화시킨 PRAM(Post-Randomization) 기법을 적용한 경우에는 엔트로피(Shannon's entropy)를 이용하여 측정하기도 한다(Domingo-Ferrer와 Torra, 2001).

기계독해 질의응답 4건

question_id질문답변 불가정답
1008193 재코딩 방법과 잡음추가를 적용한 경우 측정 시 무엇을 이용하니 가능 엔트로피
1008194 잡음추가나 재코딩 방법들을 적용한 경우 무엇을 활용해 측정하지 가능 엔트로피
1008195 무엇을 이용해 재코딩 방법과 잡음추가를 적용했을 때 잴까 가능 엔트로피
1008196 거리 차이를 적용한 경우 측정 시 이용하는 게 뭐야 불가 엔트로피