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분석 방법론

NOH 합성 오디언스 분석 · 2026

# 데이터 인용 체인

공개 통계

통계청 KOSIS · 대법원 성명 등록부 · 국민건강보험공단 외 62개 공공기관

↓ NVIDIA가 PGM 기반 합성 데이터 생성

NVIDIA Nemotron-Personas-Korea v1.0

Kim, H. et al. (2026). NVIDIA Corporation. · CC BY 4.0

↓ NOH가 독립 secondary analysis

NOH 합성 오디언스 분석 결과

APA 7판·IEEE 데이터셋 인용 표준 준수

본 분석의 데이터 인용 체인: 공개 통계(원천) → NVIDIA(PGM 기반 합성 데이터 생성) → NOH(독립 분석). NOH는 NVIDIA가 공식 발표한 Nemotron-Personas-Korea 데이터셋의 최종 사용자로서 본 분석을 단독 수행했으며, 원천 통계 기관과는 직접적 관계가 없습니다. 본 인용 체인은 APA 7판·IEEE의 데이터셋 인용 표준을 따릅니다.

# 사용 데이터셋

데이터셋	NVIDIA Nemotron-Personas-Korea v1.0
인용	Kim, H. et al. (2026). NVIDIA Corporation.
라이선스	CC BY 4.0
생성 방법	Probabilistic Graphical Model + Gemma-4-31B (arXiv:2509.10127 (정렬 오차 37.9-49.8% 감소))

# 표본 설계

N = 518,058

14세 이상, 60대+ 포함 NVIDIA 원본 33% 비율 유지, 성별 균등화 + stratified random sampling

⚠ 통계 기반 합성 데이터 분석. 실제 한국인 전수 조사 아님.

# FAQ

Q. 왜 합성 데이터인가?

통계 기반 합성 방식은 원천 통계의 분포를 보존하면서 개인 식별을 원천 차단합니다. NOH는 실제 개인 데이터를 수집하거나 보유하지 않습니다. NVIDIA Nemotron 데이터셋은 공공기관 통계를 PGM으로 재현한 공개 연구 결과입니다.

Q. 합성 표본(N=518,058)이 갤럽 1,000명보다 더 신뢰할 수 있나?

표본 크기가 크다고 정확도가 자동으로 높아지진 않습니다. 합성 데이터는 원천 통계가 포착한 변수만 반영하며, 새로운 현상이나 태도 변화는 놓칠 수 있습니다. NOH 분석 결과는 참고 지표로만 사용하고, 중요한 의사결정에는 반드시 공식 통계기관 발표를 우선 확인하세요.

Q. 다른 매체가 NOH 분석 결과를 인용할 때 표기법은?

아래 BibTeX 코드를 복사해서 사용하거나, 인라인 인용 시 'NOH (NO HUMAN), 2026, nohhuman.com/methodology' 형식으로 표기해주세요.

# BibTeX 인용 코드

@misc{noh_methodology_2026,
  title  = {NOH (NO HUMAN) Data Analysis Methodology},
  publisher = {더블에이파트너스},
  year   = {2026},
  url    = {https://nohhuman.com/methodology}
}