제1장 서론(001)
제2장 통계자료의 비밀공개(003)
2.1 비밀공개의 정의(003)
2.2 비밀공개의 정의(005)
2.3 식별과 유일성(006)
2.4 모집단의 유일성 추정(009)
2.5 부모집단의 유일성(011)
제3장 통계짜료의 비밀 보호기법(013)
3.1 가공방법에 따른 분류(013)
3.2 통계종류에 따른 분류(014)
3.2.1 매크로통계 비밀보호(014)
3.2.2 마이크로통계 비밀보호(017)
3.3 변수 형태에 따른 분류(020)
3.3.1 이산형 변수의 비밀보호(020)
3.3.2 연속형 변수의 비밀보호(017)
3.4 비밀보호기법의 평가기준(023)
3.4.1 기밀성(023)
3.4.2 안정성(023)
3.4.3 유연성(024)
3.4.4. 정보량(024)
3.4.5. 비용성(025)
제4장 비밀보호기법의 통계적 해석(026)
4.1 Coding Approch(026)
4.2 Micro-Aggregation(028)
4.2.1 개별 순위방법(028)
4.2.2 단일 축 순위방법(031)
4.2.3 단일 축 순위방법 사례(031)
4.3 반올림(036)
4.3.1 전통적 반올림법(036)
4.3.2 Sum-unbiased 반올림법(037)
4.3.3 Zero-restricted 50/50 반올림법(038)
4.3.4 Nargundkar & Saveland`s unbiased 반올림법(038)
4.3.5 원자료와 반올림된 자료의 평균과 분산(039)
4.3.6 반올림에 의한 정도의 손실(040)
4.4 구간자료(040)
4.5 노이즈 추가(043)
4.6 표본(044)
4.6.1 총�� 데힌 븐신츠장(044)
4.6.2 평균에 대한 분산추정(045)
4.6.3 중앙값에 대한 분산추정(046)
4.6.4 다른 크기으 ㅣ표본에 대한 분산 추정(047)
4.7 자료교환(048)
4.8 양적 테이블자료(050)
4.8.1 민감한 셀의 정의(051)
4.8.3 p% 기준(051)
4.8.3 p-q 기준(052)
4.8.4 (n,k) 기준(053)
4.8.5 선형민감도간의 관계(054)
제5장 센서스 데이터 비밀보호 사례분석(056)
5.1 매크로 통계자료 비밀보호 사례분석(056)
5.1.1 테이블 자료 사례분석(056)
5.1.2 Micro-Aggregation 사례분석(063)
5.1.3 구간자료 사례분석(067)
5.2 마이크로 통계자료 비밀보호 사례분석(070)
5.2.1 익명화(070)
5.2.2 Top & Bottom coding(070)
5.2.3 표본(072)
5.2.4 자료교환(084)
제6장 결론 및 제언(089)
참고문헌(093)
붙임 1. 비밀보호방법의 평가(099)
붙임2. 미국 국립보건센터의 마이크로데이터 제공정책(099)
붙임 3. 뉴질랜드 통계청의 비밀보호방법 메뉴얼(139)
제2장 통계자료의 비밀공개(003)
2.1 비밀공개의 정의(003)
2.2 비밀공개의 정의(005)
2.3 식별과 유일성(006)
2.4 모집단의 유일성 추정(009)
2.5 부모집단의 유일성(011)
제3장 통계짜료의 비밀 보호기법(013)
3.1 가공방법에 따른 분류(013)
3.2 통계종류에 따른 분류(014)
3.2.1 매크로통계 비밀보호(014)
3.2.2 마이크로통계 비밀보호(017)
3.3 변수 형태에 따른 분류(020)
3.3.1 이산형 변수의 비밀보호(020)
3.3.2 연속형 변수의 비밀보호(017)
3.4 비밀보호기법의 평가기준(023)
3.4.1 기밀성(023)
3.4.2 안정성(023)
3.4.3 유연성(024)
3.4.4. 정보량(024)
3.4.5. 비용성(025)
제4장 비밀보호기법의 통계적 해석(026)
4.1 Coding Approch(026)
4.2 Micro-Aggregation(028)
4.2.1 개별 순위방법(028)
4.2.2 단일 축 순위방법(031)
4.2.3 단일 축 순위방법 사례(031)
4.3 반올림(036)
4.3.1 전통적 반올림법(036)
4.3.2 Sum-unbiased 반올림법(037)
4.3.3 Zero-restricted 50/50 반올림법(038)
4.3.4 Nargundkar & Saveland`s unbiased 반올림법(038)
4.3.5 원자료와 반올림된 자료의 평균과 분산(039)
4.3.6 반올림에 의한 정도의 손실(040)
4.4 구간자료(040)
4.5 노이즈 추가(043)
4.6 표본(044)
4.6.1 총�� 데힌 븐신츠장(044)
4.6.2 평균에 대한 분산추정(045)
4.6.3 중앙값에 대한 분산추정(046)
4.6.4 다른 크기으 ㅣ표본에 대한 분산 추정(047)
4.7 자료교환(048)
4.8 양적 테이블자료(050)
4.8.1 민감한 셀의 정의(051)
4.8.3 p% 기준(051)
4.8.3 p-q 기준(052)
4.8.4 (n,k) 기준(053)
4.8.5 선형민감도간의 관계(054)
제5장 센서스 데이터 비밀보호 사례분석(056)
5.1 매크로 통계자료 비밀보호 사례분석(056)
5.1.1 테이블 자료 사례분석(056)
5.1.2 Micro-Aggregation 사례분석(063)
5.1.3 구간자료 사례분석(067)
5.2 마이크로 통계자료 비밀보호 사례분석(070)
5.2.1 익명화(070)
5.2.2 Top & Bottom coding(070)
5.2.3 표본(072)
5.2.4 자료교환(084)
제6장 결론 및 제언(089)
참고문헌(093)
붙임 1. 비밀보호방법의 평가(099)
붙임2. 미국 국립보건센터의 마이크로데이터 제공정책(099)
붙임 3. 뉴질랜드 통계청의 비밀보호방법 메뉴얼(139)