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자료유형
학술저널
저자정보
도유록 (울산대학교 생활과학연구소)
저널정보
한국가족관계학회 한국가족관계학회지 한국가족관계학회지 제26권 제3호
발행연도
2021.10
수록면
57 - 78 (22page)
DOI
https://doi.org/10.21321/jfr.26.3.57

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연구목적: 잠재프로파일분석과 머신러닝 기법을 이용하여 청소년의 정서?행동문제 잠재집단을 분류하고 예측한다. 연구방법: 한국아동?청소년패널(KCYPS) 2018의 중학교 1학년 패널 1차 년도(N=2,590)와 2차 년도(N=2,438) 자료를 이용하여 잠재프로파일분석으로 청소년의 정서?행동문제 잠재집단을 확인하였다. 그 다음 정서?행동 위험집단과 정서?행동 준위험 집단을 분별하기 위하여 로지스틱 회귀모형과 랜덤포레스트 알고리즘을 적용한 머신러닝 모델을 구축하였다. 이를 위해 1차 년도 자료를 훈련 데이터로, 2차 년도 자료를 시험 데이터로 이용하였으며, 자료가 제공하는 총 73개의 예측 요인을 모두 투입하였다. 연구결과: 첫째, 잠재프로파일분석의 결과로 1년차와 2년차 자료 모두에서 ‘정서?행동 안정 집단’, ‘주의집중?공격성 우세 집단’, ‘정서?행동 준위험 집단’, ‘정서?행동 위험 집단’ 등 4개의 잠재집단을 도출하였다. 둘째, 머신러닝 모델은 정분류율 76.1%∼88.1%, AUC 84.2%∼89.4%의 양호한 예측률을 보였다. 셋째, 두 머신러닝 모델에서 부정적 교우관계와 학업 무기력이 정서?행동문제 위험 집단을 예측하는 데 가장 중요한 변수로 꼽혔으며, 그 외에 삶의 만족도, 행복감, 자아존중감, 스마트폰 의존도, 인지된 부정적 양육태도 등이 중요한 변수로 뽑혔다. 결론: 사람중심적 접근인 잠재프로파일분석과 머신러닝 기법 을 함께 활용함으로써 위기 청소년 집단을 예측하고 분류하여 이들을 위한 맞춤 개입의 근거를 제시할 수 있었다. 또한 탐색적 연구의 특성을 활용해 부정적 교우관계 및 학업 무기력과 같이 청소년의 정서?행동 위험 집단에 핵심적 변수를 파악하여 청소년의 정서?행동문제를 예방하는 효과적인 방법을 모색하였다.
#청소년 #정서·행동문제 #잠재프로파일분석 #머신러닝 #로지스틱 회귀분석 #랜덤포레스트 #adolescents #emotional and behavioral problems #latent profile analysis #machine learning #logistic regression #random forest

목차

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강제욱 / 2019 / 청소년의 스마트폰 사용시간과 우울증상 및 자살의 관계 / 사회정신의학 24(2):48~57 google schola 고은경 / 2020 / 잠재계층성장분석과 머신러닝에 의한 초등학교 저학년 학업수행능력의 종단 유형 예측 / 학습자중심교과교육연구 20(18):1211~1230 Crossref 고은경 / 2020 / 잠재프로파일분석과 머신러닝을 활용한 한국 초등학교 1학년 아동의 학교적응 예측 / 아동학회지 41(4):75~90 dbpia 김광일 / 1984 / 간이 정신진단검사 실시 요강 / 중앙적성연구소 google schola 김선희 / 1998 / 아동 및 청소년의 행동 문제척도 개발 / 한국가정관리학회지 16(4):155~166 google schola

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