[논문]희소 부분 최소 제곱법을 이용한 우리나라 청소년 인터넷 중독 자료 분석

한정섭; 박수빈; 이동환

doi:10.5351/kjas.2018.31.2.253

초록
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본 연구에서는 우리나라 청소년의 인터넷 중독 자료를 희소 부분 최소제곱법을 적용 하여 분석하였다. 서울 성모병원에서 수집된 자가보고 방식의 인터넷 중독 측도와 다양한 임상 및 정신 병리학적 설문 문항들을 자료로 활용하였다. 표본의 개수보다 설문 문항의 수가 많은 고차원 자료이며, 각 세부문항끼리는 상관관계가 높아 부분 최소제곱법이 좋은 회귀분석 모형이다. 보다 높은 예측 성능과 해석력을 얻기위해 희소성 제약 조건이 가능한 희소 부분 최소 제곱법을 이용하였고, 2가지 다른 벌칙함수를 이용하여 가장 좋은 방법을 선택하였다. 또한, 제안된 최종 모형을 통해 인터넷 중독이 임상 및 정신 병리학적 측도들로 잘 설명됨을 보이고, 공격성과 관련된 다른 설문 문항이 설문 문항이 모형의 잠재성분을 구별하고 설명하는데 역할을 한다는 유의미한 결과를 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Internet addiction in adolescents is an important social issue. In this study, sparse partial least-squares regression (SPLS) was applied to internet addiction data in Korean adolescent samples. The internet addiction score and various clinical and psychopathological features were collected and anal...

Internet addiction in adolescents is an important social issue. In this study, sparse partial least-squares regression (SPLS) was applied to internet addiction data in Korean adolescent samples. The internet addiction score and various clinical and psychopathological features were collected and analyzed from self-reported questionnaires. We considered three PLS methods and compared the performance in terms of prediction and sparsity. We found that the SPLS method with the hierarchical likelihood penalty was the best; in addition, two aggression features, AQ and BSAS, are important to discriminate and explain latent features of the SPLS model.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 우리나라 청소년들의 자가 설문 자료 (Cho 등, 2014)를 기반으로 인터넷 중독 정도와 우울, 불안, 충동성, 분노 등의 질환 정도 등의 선형 연관성을 확인해보고 인터넷 중독 정도에 대한 예측 모형을 수립하기 위해 부분 최소 제곱(partial least-squares; PLS) 회귀 모형을 이용하여 분석하였다. PLS 회귀 모형은 설명 변수의 개수가 많고 서로 상관성이 높을 때 이들의 선형 결합으로 적은 수의 잠재변수를 만들어 설명변수들의 차원을 요약하고, 만들어진 잠재 변수들을 이용하여 종속 변수를 모형화함으로써 해석력과 예측력을 높일 수 있는 회귀 모형 가운데 하나이다 (ter Braak과 de Jong, 1998).

제안 방법

변수가 수가 자료에 비해 많은 자료의 분석에 모든 변수들을 이용하여 적합한 결과는 해석에 어려움이 있기 때문에 희소 부분 최소 제곱법을 도입하여 변수 및 성분을 축소, 선택하였다. 이를 실제 자료인 우리나라 청소년 게임 중독 자료에 적용하였으며 그 결과 그 중 계층적 가능도 벌점 함수를 도입한 희소부분 최소 제곱법(SPLS-HL)이 예측력이 가장 좋음을 알 수 있었다.
Lee 등 (2011)에서는 L1 페널티와 함께 Lee와 Oh (2014)의 다단계가능도 기반의 벌점함수를 비교한바 있다. 본 논문에서도 인터넷 중독 척도를 비롯한 여러 질환 척도들이 상관성이 높은 여러 문항으로 구성되어 있어, PLS와 SPLS 모형을 이용하여 분석을 하고, 예측력 비교를 하였다.
여러 차원 축소 방법론들을 비교하기 위하여 인터넷 게임 중독 자료의 부스트랩 표본을 이용한 모의실험을 진행하였다. 모의실험은 총 1,000번의 부스트랩 표본을 추출하여 진행하였으며, 각 부스트랩 표본 중, 전체 표본의 80%에 대하여 10-폴드 교차 타당법(10-fold cross validation)을 이용하여 최적 조율 모수들을 찾은 뒤, 희소성 비율로 벌점함수에 의해 0으로 추정된 β 원소들의 비율을 계산하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 2013년 4–5월 동안 가톨릭대학교 서울성모병원에서 강원도 춘천시 지역 청소년(중학생) 593명을 대상으로 실시한 인터넷게임 이용 실태 조사 설문 자료 (Cho 등, 2014)를 이용하였다. Cho 등 (2014)는 본래 표준화된 자가 진단 인터넷 중독 측도를 개발하기 위해 본 자료를 수집하였다.

데이터처리

모의실험은 총 1,000번의 부스트랩 표본을 추출하여 진행하였으며, 각 부스트랩 표본 중, 전체 표본의 80%에 대하여 10-폴드 교차 타당법(10-fold cross validation)을 이용하여 최적 조율 모수들을 찾은 뒤, 희소성 비율로 벌점함수에 의해 0으로 추정된 β 원소들의 비율을 계산하였다. 또한 예측력의 비교를 위해 나머지 20% 표본을 이용하여 제곱근 평균 예측오차(root mean-squared prediction error; RMSPE)를 계산하여 예측력을 비교하였다. 본 연구에서 고려된 방법들은 다음과 같다.
여러 차원 축소 방법론들을 비교하기 위하여 인터넷 게임 중독 자료의 부스트랩 표본을 이용한 모의실험을 진행하였다. 모의실험은 총 1,000번의 부스트랩 표본을 추출하여 진행하였으며, 각 부스트랩 표본 중, 전체 표본의 80%에 대하여 10-폴드 교차 타당법(10-fold cross validation)을 이용하여 최적 조율 모수들을 찾은 뒤, 희소성 비율로 벌점함수에 의해 0으로 추정된 β 원소들의 비율을 계산하였다. 또한 예측력의 비교를 위해 나머지 20% 표본을 이용하여 제곱근 평균 예측오차(root mean-squared prediction error; RMSPE)를 계산하여 예측력을 비교하였다.

이론/모형

하지만, 모형을 적합함에 있어 모든 설명 변수를 사용하기 때문에 결과를 해석하거나 중요한 변수를 찾는데 있어 어려움이 있다. PLS 모형에 벌점화 방법을 적용하여, PLS를 수행하면서도 변수를 선택하는 SPLS 회귀 분석 방법들이 제안되었고, 본 연구에서는 Lee 등 (2011)에서 제안한 다단계 가능도(hierarchical likelihood)를 이용한 SPLS 방법을 사용하였다.
예측 오차면에서 가장 뛰어난 SPLS-HL 방법을 이용하여 K와 벌점 함수의 조절 모수 λ를 10-폴드 교차 타당법을 이용하여 최적 조율 모수를 찾고, 다시 전체 자료를 이용하여 적합하여 결과를 보았다. K = 2가 선택되었으며, SPLS-HL의 희소성 성질에 의해 인터넷 중독 정도를 설명하는데 있어서 최종 모형에서 선택되지 않고 탈락한 21개의 설명변수들을 확인할 수 있다 (Table 3.

성능/효과

변수가 수가 자료에 비해 많은 자료의 분석에 모든 변수들을 이용하여 적합한 결과는 해석에 어려움이 있기 때문에 희소 부분 최소 제곱법을 도입하여 변수 및 성분을 축소, 선택하였다. 이를 실제 자료인 우리나라 청소년 게임 중독 자료에 적용하였으며 그 결과 그 중 계층적 가능도 벌점 함수를 도입한 희소부분 최소 제곱법(SPLS-HL)이 예측력이 가장 좋음을 알 수 있었다. 고려할 수 있는 여러가지 정신질환 측도들을 모든 변수들들 활용하여 인터넷 중독 정도를 예측하는 것이 가능함을 보였으며, 예측 뿐만 아니라 적합된 잠재 성분의 계수들의 부호를 통해 표본을 잠재성분별로 유형화가 가능하다는 장점도 얻을 수 있었다.
3) 오차가 가장 작은 것으로 나타났다. 즉, SPLS-HL의 경우 세 가지 방법 중 가장 효율적으로 자료의 정보를 요약하여 예측력을 높일 수 있었다. Figure 3.
고려할 수 있는 여러가지 정신질환 측도들을 모든 변수들들 활용하여 인터넷 중독 정도를 예측하는 것이 가능함을 보였으며, 예측 뿐만 아니라 적합된 잠재 성분의 계수들의 부호를 통해 표본을 잠재성분별로 유형화가 가능하다는 장점도 얻을 수 있었다. 특히 본 인터넷 중독 자료 분석에서는 충동적 공격성(AQ)과 공격 신념(BSAS) 두 설문 점수들에 따라 잠재 성분을 구성하는 계수들의 부호가 달라져 잠재성분 추정치의 정도에 따라 환자군을 유형화 할 수 있다. 이는 인터넷 중독 환자들을 해당 유형별로 맞춤형 예방 또는 치료하는데 반영할 수 있을 것으로 기대된다.

후속연구

PLS및 SPLS 모형은 잠재성분을 설명변수들의 선형 모형을 표현하고 있다. 또한 모형에서의 잠재성분간의 연관성은 현재 고려하고 있지 않아, 이는 구조방정식 모형을 통해 해결 될 수 있으며, 의미 있는 후속 연구 주제가 될 것이다.
특히 본 인터넷 중독 자료 분석에서는 충동적 공격성(AQ)과 공격 신념(BSAS) 두 설문 점수들에 따라 잠재 성분을 구성하는 계수들의 부호가 달라져 잠재성분 추정치의 정도에 따라 환자군을 유형화 할 수 있다. 이는 인터넷 중독 환자들을 해당 유형별로 맞춤형 예방 또는 치료하는데 반영할 수 있을 것으로 기대된다. PLS및 SPLS 모형은 잠재성분을 설명변수들의 선형 모형을 표현하고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인터넷 중독이란?	인터넷 중독(internet addiction)은 주로 인터넷 사용의 조절 장애로 정의되며 (Young, 1996), 최근 들어 그 심각성에 대한 인식이 커져 세계적으로 관심 받는 질환(disorder)의 하나로 인식되고 있다 (Laconi 등, 2014). 인터넷 사용 인구는 전세계적으로 25억명 가량에 달하고 있으며 (Mok 등, 2014), 우리나라 또한 스마트폰을 비롯한 여러 매체의 높은 보급율을 바탕으로 인터넷의 접근이 매우 용이해진 이후로, 인터넷의 과 사용, 나아가 중독 문제로까지 중요한 사회적 이슈가 되고 있다.
	부분 최소 제곱 회귀 모형의 장단점은 무엇인가?	PLS 모형은 설명변수의 개수가 자료의 개수보다 많은(n < p) 경우에도, 모형화가 가능하다는 장점이있지만, 잠재변수를 만들 때 모든 변수들을 사용함으로 중요한 변수들을 선택하지는 못함으로 최종 모형의 회귀 계수를 해석하는데 어려움이 남을 수 있다. Chun과 Kele¸ s (2010), Lee 등 (2011)은 PLS 모형에 벌점화 방법(penalization method)을 이용하여 차원요약과 변수 선택이 동시에 가능한 희소 부분 최소 제곱(sparse PLS; SPLS) 방법을 제안한 바 있다.
	청소년들의 과도한 인터넷 사용은 어떤 위험성이 있나?	인터넷 사용 인구는 전세계적으로 25억명 가량에 달하고 있으며 (Mok 등, 2014), 우리나라 또한 스마트폰을 비롯한 여러 매체의 높은 보급율을 바탕으로 인터넷의 접근이 매우 용이해진 이후로, 인터넷의 과 사용, 나아가 중독 문제로까지 중요한 사회적 이슈가 되고 있다. 특히 청소년들의 과도한 인터넷 사용은 정상적인 일상생활을 방해하고, 성인이 되어서도 계속 영향을 미칠 수 있다는 점에서 조기 진단과 치료는 매우 중요하다는 보고가 있다 (Cho 등 2008). 이에 인터넷 중독을 정의하고, 중독 여부를 판단하는 인터넷 중독 진단 척도의 개발이 우선적으로 중요하게 연구되어 왔다.

참고문헌 (16)

Cho, H., Kwon, M., Choi, J.-H., Lee, S.-K., Choi, J.-S., Choi, S.-W., and Kim, D.-J. (2014). Development of the internet addiction scale based on the internet gaming disorder criteria suggested in DSM-5, Addictive Behaviors, 39, 1361-1366.

상세보기
Cho, S. C., Kim, J. W., Kim, B. N., Lee, J. H., and Kim, E. H. (2008). Biogenetic temperament and character pro？les and attention de？cit hyperactivity disorder symptoms in Korean adolescents with problematic Internet use, CyberPsychology and Behavior, 11, 735-737.

상세보기
Chun, H. and Keles, S. (2010). Sparse partial least squares regression for simultaneous dimension reduction and variable selection, Journal of the Royal Statistical Society. Series B, 72, 3-25.

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Dhaha, I. S. Y. (2013). Predictors of Facebook addiction among youth: a structural equation modeling, Journal of Social Sciences, 2, 186-195.
Hulland, J. S. (1999). Use of partial least squares (PLS) in strategic management research: a review of four recent studies, Strategic Management Journal, 20, 195-204.

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Kang, M. C. and Oh, I. S. (2001). Development of Korean internet addiction scales, Korea Journal of Youth Counseling, 9, 114-135.
Kim, E., Cho, I., and Kim, E. J. (2017). Structural equation model of smartphone addiction based on adult attachment theory: mediating e？ects of loneliness and depression, Asian Nursing Research, 11, 92-97.

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Laconi, S., Rodgers, R. F., and Chabrol, H. (2014). The measurement of internet addiction: a critical review of existing scales and their psychometric properties, Computers in Human Behavior, 41, 190-202.

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Lee, D., Lee, W., Lee, Y., and Pawitan, Y. (2011). Sparse partial least-squares regression and its applications to high-throughput data analysis, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 109, 1-8.

상세보기
Lee, Y. and Oh, H. (2014). A new sparse variable selection via random-e？ect model, Journal of Multivariate Analysis, 125, 89-99.

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Lim, J.-A., Gwak, A. R., Park, S. M., Kwon, J.-G., Lee, J.-Y., Jung, H. Y., Sohn, B. K., Kim, J.-W., Kim, D. J., and Choi, J.-S. (2015). Are Adolescents with internet addiction prone to aggressive behavior? The mediating e？ect of clinical comorbidities on the predictability of aggression in adolescents with internet addiction, Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 18, 260-267.

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Mok, J.-Y., Choi, S.-W., Kim, D.-J., Choi, J.-S., Lee, J., Ahn, H., Choi, E.-J., and Song, W.-Y. (2014). Latent class analysis on internet and smartphone addiction in college students, Neuropsychiatric Disease and Treatment, 10, 817-828.

상세보기
ter Braak, C. J. F. and de Jong, S. (1998). The objective function of partial least squares regression, Journal of Chemometrics, 12, 41-54.

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Tibshirani, R. (1996). Regression shrinkage and selection via the LASSO, Journal of the Royal Statistical Society B, 58, 267-288.
Young, K. (1996). Internet addiction: the emergence of a new clinical disorder, CyberPsychology and Behavior, 3, 237-244
Young, K. (1998). Caught in the Net, John Wiley & Sons, New York.

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