랜덤 포레스트를 활용한 고령자의 삶의 만족도 영향요인 탐색 = Exploration of Factors Affecting Life Satisfaction of Older Adults Using Random Forest

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to identify the variables that affect the life satisfaction of Older Adults by using a random forest, one of the representative techniques of machine learning, and to understand the influence relationship with life satisfaction. For this purpose, the 7th data of the Korean Longitudinal Study of Ageing(KLoSA) was used, and a total of 60 variables including the life satisfaction of older adults were finally used for the analysis. The explanatory variables were largely composed of demographic background, family (children and grandchildren, parents and siblings), health, employment, income and consumption, assets, and subjective expectations. For the analysis method, random forest was used to derive variables with high importance among 59 explanatory variables, and multiple regression analysis was performed to identify the relationship between major variables and life satisfaction. The main results are as follows. First, a random forest analysis using 500 trees and 13 split variables showed that the degree of depression, average monthly allowance, subjective perception of social hierarchy, life expectancy, subjective health, number of grandchildren, age, job expectation, personal wealth, total amount of money received. The relative importance of the 10 variables was the highest. Second, as a result of analyzing the partial dependence on life satisfaction of older adults according to the top 10 variables of importance, the patterns of influence on life satisfaction by each variable were very different. Third, as a result of performing multiple regression analysis by inputting the top 10 variables of importance, it was found that the monthly average pocket money had the greatest influence on life satisfaction, followed by subjective perception of social hierarchy, subjective health, and life expectancy. However, these results may be slightly different from the partial dependence results, indicating that not only regression analysis but also partial dependence analysis should be considered in order to comprehensively examine the effects of related variables on life satisfaction of older adults. Based on the above results, the recommendations of this study are as follows. First, research on the lives of older adults needs to be analyzed from a more comprehensive perspective. Second, in addition to the current working status used in the analysis of this study, additional analysis is needed on the variables related to employment of older adults. Third, based on the research results, policy support for the lives of older adults should be provided from more diverse aspects

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 머신러닝의 대표적 기법 중 하나인 랜덤 포레스트를 활용하여 고령자의 삶의 만족도에 영향을 미치는 다양한변인 중 상대적 중요도가 높은 주요 요인을 도출하고, 이러한 요인들과 고령자의 삶의 만족도의 영향 관계를 파악하는 데 목적이있다. 이를 위해 고령화연구패널조사(KLoSA) 7차 자료를 사용하였으며, 최종적으로 고령자의 삶의 만족도를 포함하여 총 60개의 변수를분석에 활용하였다. 설명변수는 크게 인구통계학적 배경, 가족(자녀 및 손자녀, 부모 및 형제자매), 건강, 고용, 소득과 소비, 자산, 주관적 기대감 등으로 구성되었다. 분석 방법은 59개의 설명변수 중 중요도가 높은 변수들을 도출하기 위해 랜덤 포레스트를 활용하였으며, 주요 변수들과 삶의 만족도 사이의 관계를 규명하기 위해 다중 회귀분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 먼저 500개의나무와 13개의 분할변수를 사용한 랜덤 포레스트 분석 결과, 우울증 정도, 월평균 용돈, 주관적 계층의식, 수명 기대감, 주관적 건강상태, 손자녀 수, 연령, 일자리 기대감, 개인 총자산, 지원받은 금전 총액의 10개 변수에 대한 상대적 중요도가 가장 높게 나타났다. 둘째, 중요도 상위 10개 변수에 따른 고령자 삶의 만족도에 대한 부분 의존성을 분석한 결과 변수별로 삶의 만족도에 미치는 영향의 패턴이매우 상이하게 나타났다. 셋째, 중요도 상위 10개 변수를 투입하여 다중 회귀분석을 실시한 결과 월평균 용돈이 가장 큰 영향을 미치는것으로 나타났고, 주관적 계층의식, 주관적 건강상태, 수명 기대감 순으로 삶의 만족도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만이러한 결과는 부분 의존성 결과와는 다소 상이할 수 있는데, 이는 관련 변수가 고령자의 삶의 만족도에 미치는 영향을 종합적으로살펴보기 위해서는 회귀분석뿐만 아니라 부분 의존성 분석까지 함께 고려되어야 함을 나타낸다. 이상의 결과를 바탕으로 내린 이연구의 제언은 다음과 같다. 첫째, 고령자의 삶과 관련한 연구가 보다 종합적인 시각에서 분석될 필요가 있다. 둘째, 이 연구의 분석에서활용된 현재 노동 여부 외에도 고령자의 고용과 관련된 변수들에 대한 추가적인 분석이 필요하다. 셋째, 연구 결과를 바탕으로 고령자의삶에 대한 정책적 지원이 보다 다각적인 측면에서 제공되어야 할 것이다

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