Abstract

본 연구에서는 통계기관에서 마이크로자료를 제공할 때, 연속형 변수를 마스킹하는 기법으로 잘 알려진 승법잡음모형을 적용하는 경우 원자료의 평균과 분산을 유지할 수 있는 변수 변환 방안을 제시하고, 제시된 방법의 적절성과 다양한 잡음생성 분포에 따른 마스킹자료의 유용성을 검토하였다. 아울러 여러 변수들을 대상으로 승법잡음모형을 적용하는 경우 변수들 간의 상관관계를 유지하기 위해서는 잡음생성과정에서 어떤 측면이 고려되어야 하는지 살펴보았다. 본 연구에서는 제시된 변수 변환 방법의 적절성과 자료의 유용성 등을 평가하기 위해 우리나라 가계조사자료를 이용한 모의실험을 수행하였다. Multiplicative noise model is the one of popular method for masking continuous variables. In this paper, we propose the transformation on the variable to which random noise was multiplied. An advantage of the masking method using proposed transformation is that the masking data users can obtain the unbiased values of mean and variance of original (unmasked) data. We also consider the data utility and correlation structure of variables when we apply the proposed multiplicative noise scheme. To investigate the properties of the method of masking based on multiplicative noise, a simulation study has been conducted using the 2008 Householder Income and Expenditure Survey data.

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