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[2026 New] Advanced Data Analytics Semi-Professional (ADsP) Certification

[S1] 018-01. 개인 정보 비식별화 기법

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107

icedratini0931

11 asked

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데이터마스킹도 잡음 추가가 있고, 잡음 첨가도 잡음을 추가한다는 설명이 있는데, 어떻게 다른건가요?

잡음 첨가 기법은 예시가 없어서 더 차이가 구분이 안되는 것 같습니다.

r 빅데이터 ADsP

Answer 1

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SoYoung Yoon

안녕하세요!

지난 번 답변에 미흡함이 있어 다시 답변을 드립니다.

데이터마스킹은 민감데이터 보호 및 비식별화가 목적으로 개인정보보호와 비식별화 처리를 위해 일부 정보를 *라던가 공백 등으로 대체하는 방법이 사용되며, 원래 데이터와의 직접적 연관성이 차단되는 방식입니다.

잡음 추가는 원본 데이터에 무작위 잡음을 추가하는 것으로 원본 데이터와 유사성을 일정 부분 유지하고 있으며, 주로 데이터의 민감도 완화 목적으로 합니다. 방식에 있어서는 가우시안 노이즈를 추가하거나, 텍스트 데이터에 오타, 동의어 삽입을 하는 방식으로 동작합니다.

 

좋은 질문 감사합니다!

Sampling Bias

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과목뵬교안 자료

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교안 및 문제의 PDF파일은 어디서 다운로드 받나요?

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3과목 3챕터 의사결정나무 강의 영상 오류

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교재와 강의가 다른 부분이 많이 있는 것 같습니다.

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또..... 강의 오류.....

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59 확률분포 차례인데 58 확률 기본 용어 강의가 동일하게 나옵니다.

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교재에 내용이 없습니다. & 강의가 없습니다.

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42회 기출 비밀번호

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