마이크로데이터 매스킹기법 실무 활용 안내서 paragraph_id 14076

매스킹(masking)이란 원자료에 적절한 변환을 통해 간접적인 식별 정보를 가리는 것이며, 매스킹된 자료란 변환된 자료와 변환에 관한 정보 모두를 의미한다. 변환에 관한 정보는 이용자의 분석이 올바르게 진행되는데 필요하기 때문에 함께 제공되어야 한다. 여러 변수의 조합으로 인해 간접적인 식별 정보가 생길 때 자료들을 약간씩 변형하여 그러한 식별이 불가능하도록 해주는 기법들을 매스킹 기법이라 하지만, 자료를 이용할 때 어떠한 변환이 행해졌는지에 대한 정보가 주어지는 것은 이용자의 적절한 자료 분석에 필수적이라 하겠다. 매스킹 기법들은 크게 네 가지 범주로 구분할 수 있다. 여기에는 ①부분적으로 자료 값을 제공하거나(sampling), ②자료 값을 가리거나(suppression), ③구분할 수 없는 그룹으로 값을 섞어 제공하거나(aggregation), 혹은 ④자료 값을 변조(perturbative data)하는 것들이 해당된다. 또한, 매스킹 기법들을 연속형이나 범주형 등 변수의 형식에 따라 적용할 수 있는 기법들로 분류하기도 한다. 이 절에서는 비교적 널리 사용되고 있는 매스킹 기법들을 하나씩 간단히 살펴보도록 한다.