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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김덕현 (경상국립대학교) 정대율 (경상국립대학교) 유동희 (경상국립대학교)
저널정보
한국사회보장학회 사회보장연구 사회보장연구 제37권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
105 - 138 (34page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

의사결정나무를 활용한 노인 빈곤 예측모형 개발 및 중요 규칙 도출: 현 세대 노인 특성을 중심으로
김덕현 ,  정대율 ,  유동희 사회보장연구 2021.01 학술저널

2020

의사결정나무를 활용한 독거노인 빈곤 결정요인 분석: 절대빈곤과 상대빈곤 비교 연구
김덕현 ,  유동희 ,  정대율 한국경영학회 융합학술대회 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 고령화연구패널(KLoSA) 자료를 이용하여 노인 빈곤에 관한 예측모형을 개발하고 노인 빈곤에 영향을 주는 요인들을 통해 노인 빈곤을 결정하는 주요 규칙을 도출하고자 하였다. 이때 노인 빈곤을 노인의 상대빈곤과 절대빈곤 관점에서 구분하여 그 차이점을 파악하고자 하였다. 이를 위해, 먼저 고령화연구패널 7차 응답자 중 연령이 만 65세 이상인 노인을 연구대상자로 선정하였다. 다음으로 의사결정나무 기법을 활용하여 노인 빈곤 예측모형을 개발하였는데 예측모형을 개발할 때 발생할 수 있는 과적합 문제를 완화하기 위해 SMOTE 방식의 데이터 균형화를 진행하였다. 다음으로 예측모형 개발에 사용된 독립변수의 종류에 따라 두 종류의 실험을 실시하였다. 첫 번째 실험에서는 일반적으로 노인 빈곤에 영향력이 큰 변수인 소득, 소비, 자산을 독립변수에 포함하여 예측모형을 구축하였고, 두 번째 실험에서는 소득, 소비, 자산 변수를 독립변수에 일부 포함 시키지 않고 예측모형을 구축하였다. 그 결과 절대빈곤과 상대빈곤 모두에서 데이터 균형화를 진행하였을 때 예측모형의 예측률이 상승하는 것을 확인할 수 있었으며, 첫 번째 실험을 통해 구축된 예측모형이 두 번째 실험을 통해 구축된 예측모형보다 절대빈곤과 상대빈곤 모두에서 높은 예측률을 기록하였다. 절대빈곤은 사적이전소득의 월평균 용돈과 상관관계가 높게 나타났고, 상대빈곤은 공적이전소득의 기초연금과 높은 상관관계를 보여주었다. 여기에서, 절대빈곤과 상대빈곤의 결정요인으로 거주형태, 현재 노동여부, 배우자의 경제활동상태, 연령, 규칙적인 운동 여부, 통증으로 인한 일상생활의 어려움 등이 분석되었다. 또한 본 연구에서는 데이터 균형화를 진행한 두 번째 실험 결과를 바탕으로 절대빈곤에 관한 7개의 규칙과 상대빈곤에 관한 11개의 규칙을 도출하였고, 이를 토대로 절대빈곤과 상대빈곤을 완화할 수 있는 유용한 방안들을 제시하였다.
#노인빈곤 #상대빈곤 #절대빈곤 #데이터 마이닝 #의사결정나무

목차

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참고문헌 (32)

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김덕현 / 2019 / 의사결정나무 기법을 이용한 노인들의 자살생각 예측모형 및 의사결정 규칙 개발 / 정보시스템연구 28(3):249~276 google schola 김량형 / 2016 / 데이터마이닝 기법을 이용한 기업부실화 예측 모델 개발과 예측 성능 향상에 관한 연구 / Information Systems Review 18(2):173~198 dbpia 김연명 / 2017 / 빈곤완화 효과를 통해서 본 기초연금의 정책목표 설정 / 한국사회정책 24(4):89~112 dbpia 김원섭 / 2016 / 우리나라 공적연금의 보편적 중층보장체계로의 재구축 방안에 관한 연구 / 사회보장연구 32(4):1~29 dbpia 김태일 / 2017 / 노동시장의 변화와 국민연금 사각지대에 대한 대안 - 국민연금 기여보조에 대한 제안 - / 한국정책학회보 26(2):395~418 dbpia

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