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자료유형
학술저널
저자정보
이상인 (전북대학교) 김종완 (전북대학교)
저널정보
한국감성과학회 감성과학 감성과학 제27권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
15 - 26 (12page)
DOI
https://doi.org/10.14695/KJSOS.2024.27.3.15

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본 연구는 성격이 정신병리를 예측하는 가를 지도식 기계학습 방법론을 통해 확인해보고자 하였다. 이를 위해, 한국판 싱어루미스 심리 유형 검사(K-SLTDI) 제 2판과, KSCL-95 검사를 사용하여 전국의 총 521명의 성인을 대상으로 비대면 설문조사를 실시하였다. 예측 분석을 위하여 군집분석, 분류분석, 회귀기반 디코딩을 수행하였다. 그 결과 정신병리의 심 각도를 반영하는 4개의 군집을 확인하였다. 또한, 한국판 싱어루미스 심리 유형 검사로 정신병리 수준에 대한 가설 기반 및 데이터 기반 심각도가 반영된 군집을 예측할 수 있었으며, 이는 전체 KSCL-95 및 3개의 상위 범주, 그리고 타당도에 대해 모두 정확하게 분류되었다. 회귀기반 디코딩 결과는 SLTDI 유형검사는 전체 검사 데이터를 활용하였을 때 임상수준 을 유의미하게 예측할 수 있었으며, KSCL-95의 22가지 하위 범주 중 긍정왜곡, 우울, 불안, 강박, PTSD, 정신증, 스트레 스 취약성, 대인민감, 낮은 조절을 유의수준에서 개별적으로 예측하였다. 이러한 연구 결과는 성격 검사가 정신병리의 심 각도에 대한 선별 도구로 활용될 수 있고 예방 및 조기 개입 전략을 구현하는 데 활용될 수 있음을 시사한다.
#심리 유형 #기계학습 #싱어루미스 심리 유형 검사 #성격 #정신병리 #간이정신진단검사 #Psychological Typology #Machine Learning #Singer-Loomis Type Deployment Inventory #Personality #Mental Health #KSCL-95

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