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통계모형의 정확도에 기반한 비식별화 데이터의 품질 측정

Data Quality Measurement on a De-identified Data Set Based on Statistical Modeling

  • 투고 : 2019.03.04
  • 심사 : 2019.04.18
  • 발행 : 2019.05.28

초록

본 연구에서는 개인정보 비식별화 데이터의 통계적 유용성에 대한 품질 측정 방안에 대하여 통계 모형화에 따른 예측 정확도 측면에서 고찰하였다. 4차 산업혁명 시대에서 정보통신기술을 통한 혁신에는 반드시 빅데이터의 효과적인 활용이 필수적이지만, 개인정보 이슈는 적극적인 빅데이터 활용에 제약이 되고 있다. 이를 해결하기 위해 비식별화 가이드라인이 제정되었으며 다양한 개인정보 비식별화 방법이 활용되면서 개인정보의 실질적인 재식별 가능성은 매우 낮아졌다. 반면에 강력한 비식별화는 데이터의 유용성을 떨어뜨리는 부작용이 나타날 수 있다. 그 동안은 재식별 불가능한 비식별화 방법이 연구의 주를 이루어 왔다면 본 연구에서는 대표적인 비식별 방법인 KLT 모형에 의한 비식별화 데이터에 대한 통계적 유용성 측면의 품질 측정에 대하여 연구하였다. 비식별화 데이터에 대한 통계적 예측모형의 정확도에 기반하여 비식별화 된 데이터의 통계적 유용성이 어느 정도 훼손되는지에 대하여 사례분석을 수행하였다. 또한, 비식별 자료에 어느 정도의 비식별화 되지 않은 자료가 추가되어야 예측모형의 정확도를 회복하는 지를 살펴봄으로써 비식별화된 자료의 데이터 유용성 정도에 대한 새로운 측정지표를 제안하였다.

키워드

개인정보;데이터 품질;비식별화;예측모형;KLT모형

표 1. 원본DB 구성 변수들

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표 2. 비식별 전후의 추정된 회귀계수

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표 3. 검증용 자료의 분류성능

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표 4. 두 모형의 분류성능

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