공식 통계 생산을 위한 데이터 통합의 절차적 관리 프레임워크 = A Process-Oriented Management Framework for Data Integration in Official Statistics

국문 초록 (Abstract)

공공 및 민간 자료의 활용이 확대됨에 따라, 데이터 통합은 공식 통계 생산의 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 기존 연구는 레코드 연계나 통계적 매칭 등 주로 개별 기법의 기술적 특성에 초점을 두어, 데이터 통합 전 과정에서 발생하는 오류와 불확실성을 어떻게 설계·관리할 것인지에 대한 논의는 상대적으로 제한적이었다. 이에 본 연구는 데이터 통합을 개별 기법의 집합이 아닌, 공식 통계 생산 과정에 내재한 절차적 관리 프레임워크로 정립한다. 본 연구는 통합 목적, 자료 구조, 통합 방법 차이를 설계 변수로 설정하고, 이를 바탕으로 데이터 통합을 「①전처리 및 정합성 점검—②결합—③결측값 대체—④보정 및 대표성 점검—⑤최종 품질 점검」의 5단계로 구조화하였다. 각 단계는 서로 다른 오류와 불확실성을 관리하고, 다음 단계로의 이행 여부를 판단하는 관리적 관문으로 기능한다. 또한 통합 목적, 자료 구조, 통합 방법에 따라 단계별 관리 강도와 판단 기준이 달라지는 조건부 구조를 가지며, 최종 품질 점검에서 확인된 문제는 이전 단계로 환류되어 통합 설계를 재조정하는 근거로 활용된다. 특히 본 연구는 과정 중심의 단계별 품질 점검과 결과 중심의 최종 평가를 결합한 이원적 품질관리 구조를 제시함으로써, 공식 통계 생산의 재현성과 투명성을 높이는 기틀을 마련하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The increasing use of administrative, private-sector, and other multi-source data has made data integration an essential component of official statistics production. Previous studies have mainly focused on specific techniques such as record linkage and statistical matching, while providing limited discussion of how errors and uncertainties generated across the integration process should be managed. The present study conceptualizes data integration as a procedural quality management framework embedded in the production system of official statistics. It classifies data integration by integration purpose, data structure, and integration method, and positions these classifications as design variables that shape the operation of the integration process. Based on this perspective, this study proposes a five-stage framework: preprocessing and consistency verification, matching, imputation, statistical adjustment, and final quality assessment. Rather than operating as a fixed linear sequence, these stages function as conditional gatekeepers whose management intensity, decision criteria, and feedback direction vary according to the type of integration and the nature of quality risks. The framework also incorporates feedback mechanisms through which problems identified in later stages can lead to the repetition or redesign of preceding stages. The contribution of this study lies not in proposing a new linkage technique, but in reorganizing dispersed quality management elements from existing practices and international guidelines into a coherent procedural framework for official statistics production. By doing so, it provides a conceptual basis for managing data integration as a structured statistical production process rather than a one-time technical procedure.