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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
엄지은전승환전수영
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.
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Graduate School > Department of Applied Statistics > 1. Journal Articles

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