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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전해정 (상명대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제25권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
489 - 497 (9page)
DOI
10.5392/JKCA.2025.25.01.489

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본 연구에서는 삶의 만족도에 영향을 미치는 요인을 2016년부터 2023년까지 패널자료를 사용해 종속변수는 삶의 만족도로 독립변수는 자가거주, 주거면적, 주거위치, 주택유형, 연령, 교육수준, 혼인상태, 건강상태, 가구원수, 종교, 성별과 소득으로 설정하여 데이터마이닝 기법인 의사결정나무, 랜덤포레스트와 XGBoost 모형을 이용해 분석하였다. 의사결정나무 분석결과, 가장 높은 영향력을 보인 변수는 소득, 건강상태, 주거면적, 60대 이상 연령, 가구원 수, 교육 수준 대졸이상, 주택형태 빌라 순으로 나타났다. 랜덤 포레스트 모형의 분석결과, 가장 높은 영향력을 보인 변수는 소득, 주거면적, 가구원 수, 종교, 자가거주, 건강상태, 성별, 연령대 순으로 나타났다. XGBoost 모형의 분석결과, 가장 높은 영향력을 보이는 변수는 건강상태 관련 변수, 연령대를 나타내는 변수, 교육수준을 나타내는 변수 순으로 나타난 반면, 가장 낮은 영향력을 보이는 변수들은 혼인상태 관련 변수, 종교 관련 변수, 주택유형 관련 변수, 교육수준 고졸로 나타났다. XGBoost 모형의 정확도는 0.686, ROC-AUC 값은 0.686로 평가되어 큰 차이는 존재하지 않으나 XGBoost 모형이 의사결정나무와 랜덤 포레스트 모형에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있다
#삶의 만족도 #패널자료 #의사결정나무 #랜덤 포레스트 모형 #XGBoost 모형 #Life Satisfaction #Panel Data #Decision Tree #Random Forest Model #XGBoost Model

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구모형
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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