LASSO 방법을 이용한 프라이버시 침해 우려 행태 분석Analysis of Privacy Invasion Concern Using LASSO Method
- Other Titles
- Analysis of Privacy Invasion Concern Using LASSO Method
- Authors
- 엄지은; 전승환; 전수영
- Issue Date
- 2019
- Publisher
- 한국자료분석학회
- Keywords
- LASSO 회귀; 의사결정나무; 미디어패널; 다중공선성; 과적합.; LASSO regression; decision tree; media panel; multi-collinearity; over-fitting.
- Citation
- Journal of The Korean Data Analysis Society, v.21, no.1, pp.95 - 106
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- Journal of The Korean Data Analysis Society
- Volume
- 21
- Number
- 1
- Start Page
- 95
- End Page
- 106
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/69400
- DOI
- 10.37727/jkdas.2019.21.1.95
- ISSN
- 1229-2354
- Abstract
- 다양한 미디어 채널 사용이 급격히 증가함과 동시에 각종 서비스와 미디어 콘텐츠를 이용하기 위해서는 개인정보를 기재해야한다. 하지만 요즈음 급증하고 있는 개인정보의 유출에 많은 문제점이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 2014년-2017년 기간 동안의 미디어패널 자료를 이용하여 프라이버시 침해 우려 정도에 대해 다방면으로 분석을 진행하였다. 보통 설명변수가 많을 경우 다중공선성 및 과적합 문제가 발생하게 되는데 이를 해결하기 위해 벌점화 모형 중에서 LASSO 방법이 주로 사용된다. 이에 본 논문에서는 LASSO 회귀모형으로 연도별 프라이버시 우려 정도에 미치는 변수를 선택한 후 의사결정나무 분석을 이용하여 프라이버시 침해 우려에 관한 이용자들의 특징을 분류해보았다. 분석 결과, 개인 프라이버시 침해에 대해 2014년-2017년 각각 SNS 활동, 스마트폰 이용시간, 와이파이존 이용시간, 인터넷 카페 활동 빈도가 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 성별과 핸드폰 제조사 브랜드 별로 나누어 분석해본 결과, 남성들은 카오디오, 문서작업, 가구원 수에 영향을 많이 받고, 여성들은 월평균 소득, 수면시간, 애플리케이션 관련 지출금액, 음악/음원 청취 시간에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 핸드폰 브랜드별 분석 결과에서 삼성과 LG는 연도 추세를 따라가는 공통점도 보였지만 세 브랜드 모두 각자의 특징을 보였고, 특히 애플의 경우 삼성, LG와는 확연히 다른 형태를 보였다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - Graduate School > Department of Applied Statistics > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.