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논문 기본 정보

자료유형
연구보고서
저자정보
권남희 (서울대학교) 이정아 (서울대학교)
저널정보
한국고용정보원 세미나 자료 2022 고용패널조사 학술대회
발행연도
2022.6
수록면
963 - 985 (23page)

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본 연구의 목적은 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트에 기초하여 고령자의 우울을 예측하는 요인을 광범위하게 탐색하는 것이다. 이를 위해 제8차 고령화패널조사 자료의 55세 이상 고령자 6,317명을 분석 대상으로 하였다. 인구통계학적 배경, 가족, 건강상태, 자산, 주관적 기대감 및 삶의 만족도와 관련한 53개의 설명변수를 분석에 포함하였다. 전체 대상자 중 우울한 고령자의 비율이 낮기 때문에 발생하는 클래스 불균형 문제를 고려하여 과소표집과 과대표집 리샘플링 기법을 활용하여 모델의 성능을 비교한 결과, 과소표집의 균형 정확도가 79.7%로 가장 높았다. 과소표집 표본을 사용한 결과, 고령자의 우울 예측에 중요한 상위 10개 변수는 친한 사람들과 만나는 횟수, 삶의 만족도(자녀와의 관계), 치매의심 및 인지기능 저하 여부, 노인구강건강지수, 삶의 만족도(배우자와의 관계), 삶의 만족도(자신의 건강상태), 도구적 일상활동 수행능력 지수, 삶의 만족도(전반적인 삶의 질), 수도권 거주 여부, 지난 2년간 건강검진 수혜 여부인 것으로 나타났다. 이후 부분 의존도 분석을 통해 중요도가 높은 변수들의 값에 따라 고령자의 우울에 영향을 미치는 정도가 상이한 것을 확인하였다. 본 연구 결과가 고령자의 우울 예방 및 조기 진단을 위한 정신건강 정책의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
#고령자 #우울 #불균형 자료 #머신러닝 #랜덤 포레스트

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 고찰 및 결론
참고문헌

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