컴플라이언스

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수집일 2026-08-08
개인정보/컴플라이언스

집계 분석 원칙과 재식별 방지

이 프로젝트의 목적은 개인 추적이 아니라, 합법적이고 안전한 방식으로 지역·국적·체류자격·대학 단위 시장 기회를 이해하는 것입니다.

사용 금지 식별자
7종
사용 안 함개인 식별자 전면 배제
분석 데이터 단위
집계
공공통계·집계값개인 단위 미수집
소수 셀 처리
마스킹
병합·비공개count < 5 비공개
집계 원칙
3대
처리·방지·결합전 페이지 공통 적용

사용 금지 개인 식별자

아래 항목은 어떤 형태로도 수집·저장·표시하지 않습니다.

전면 금지
외국인등록번호여권번호국내거소신고번호이름전화번호상세주소계좌번호

개인 단위 외국인 데이터 결합 금지 — 집계 단위 통계만 사용합니다.

개인정보 처리 원칙

본 대시보드는 개인 단위 외국인 정보를 수집·저장·표시하지 않습니다. 모든 분석은 공공통계 또는 집계 단위 데이터만 사용합니다. 외국인등록번호, 여권번호, 국내거소신고번호, 이름, 전화번호, 상세주소, 계좌번호는 사용하지 않습니다.

재식별 방지

국적, 학교, 체류지역, 금융정보를 지나치게 세분화하면 개인 재식별 위험이 있습니다. 따라서 소수 셀은 마스킹하거나 상위 지역·상위 분류로 병합합니다.

내부 금융 데이터 결합 원칙

내부 금융 데이터는 개인 단위가 아닌 지역·월·국적·세그먼트 단위 집계값만 사용합니다. 개인 단위 분석이 필요한 경우에는 데이터전문기관을 통한 가명정보 결합 절차를 별도로 검토해야 합니다.

소수 셀 처리 기준

재식별 위험을 낮추기 위한 소수 셀 마스킹.

현재 적용: count 1~4 → “<5”예시 정책: 상위 지역 병합
소수 셀 마스킹 적용 중
if 1 <= count <= 4:
  display = "<5"
상위 지역 병합 예시(미적용)
if count < 10:
  merge_to_parent_region()

현재 구현은 범용 원본 뷰어에서 1~4명 소수 셀을 “<5”로 마스킹합니다(정부 공표 집계는 이미 소수 셀이 없어 미적용). 상위 지역 병합은 예시 정책이며, 실제 운영에서는 금융기관 내부 규정·개인정보보호법·신용정보법·데이터 결합 심사 기준에 맞춰 임계값과 병합 정책을 도입·조정해야 합니다.