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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤지영 (한국고용정보원) 김소정 (성신여자대학교)
저널정보
한국기업교육학회 기업교육과 인재연구 기업교육과인재연구 제25권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
1 - 29 (29page)

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본 연구는 우리나라의 고령 인구의 증가로 인한 사회⋅경제적 문제에 대비하기 위한 일환으로 고령층의 경제활동 참여와 임금근로의 참여에 대한 요인들을 밝히기 위한 목적으로 실시하였다. 본 연구에서는 고령층 경제활동의 참여에 영향을 주는 요인들을 머신러닝 기법을 활용해 탐색적으로 접근하여 확장된 시각으로 고령층의 경제활동 참여와 임금근로 참여에 영향을 주는 요인들을 밝히고자하였다. 이를 위해 한국고용정보원에서 고령화연구패널조사의 2020년도 연구패널의 총 대상 6,488명중 신규 패널을 제외하고 최종 보고된 기존 패널 5,717명을 그 대상으로 하였다. 본 연구에서 활용한분석방법은 머신러닝 기법으로 통용되고 있는 의사결정나무, 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 익스트림 그래디언트 부스팅 및 인공신경망(심층신경망) 모형이다. 그 결과, 고령층의 경제활동 참여 영향요인을 밝히는 모형을 예측하기 위해 5개의 머신러닝 기법을 비교, 그 중 가장 예측력이 높은 익스트림 그래디언트 부스팅 모형을 활용해 상위 30개 요인을 분석한 결과, 경제상태, 신체건강, 정신건강의순으로 나타났다. 둘째, 고령층의 임금근로 참여 영향 요인을 밝히는 모형을 예측하기 위해 5개의 머신러닝 기법을 비교, 그 중 가장 예측력이 높은 익스트림 그래디언트 부스팅 모형을 활용해 상위 30 개 요인을 분석한 결과, 신체건강, 경제상태, 정신건강의 순으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 고령층의 경제활동 참여의 필요성과 이를 지원하는 정책적 제도적 노력이 필요함을 시사하였다.
#주제어: 머신러닝 #고령층 #경제활동 참여 #임금근로 참여 #고령화연구패널조 #Key words : Machine Learning #Elderly's Participation #Economic Activities #Financial Status #KLoSA

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