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CRT 알고리즘을 이용한 우리나라 노인의 사회활동 영향요인 예측 모형 개발
Development of Predictive Model of Social Activity for the Elderly in Korea using CRT Algorithm 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.10, 2018년, pp.243 - 248  

변해원 (호남대학교 보건과학대학 언어치료학과)

초록
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노년기의 사회참여는 사회적 상호작용의 기회를 제공하여 삶의 만족감을 고취시키기 때문에 성공적인 노화를 달성하기 위해서 중요하다. 이 연구는 우리나라 지역사회 노인을 대상으로 노년기 사회 활동의 관련요인과 사회 참여를 예측하는 통계적 분류 모형을 구축하였다. 분석 대상은 2015년도 지역사회 건강조사를 완료한 60세 이상 노인 1,864명(남 829명, 여 1,035명)이었다. 결과 변수는 지난 1달 간 사회 활동 경험(있음, 없음)으로 정의하였다. 예측모형은 Classification and Regression Trees(CRT) 알고리즘 기반 의사결정나무모형을 이용하여 구축하였다. 연구결과, 사회참여의 유의미한 분류 변수는 주관적 건강, 이웃과의 만남빈도, 친척과의 만남빈도, 배우자 동거여부이었고, 그 중에서도 가장 우선적으로 관여하는 예측 요인은 주관적 건강수준이었다. 본 연구의 결과를 기초로 도래하는 초고령사회의 성공적인 노화를 대비하기 위해서 노인의 사회 활동에 대한 사회적 관심과 지원이 요구된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The social activities of the elderly are important in successfully achieving aging by providing opportunities for social interaction to enhance life satisfaction. The purpose of this study is to identify the related factors of the elderly social activities and build a statistical classification mode...

주제어

#성공적 노화   #사회 참여   #노인   #주관적 건강   #예측모형  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 데이터마이닝의 대표적인 통계적 분류 기법인 의사결정나무는 단일 종속변수에 대해 여러 복합적인 요인들의 계층적 영향을 나무 형태의 시각적인 모형으로 경로를 표현하기 때문에 도출된 결과를 해석하기 수월할 뿐만 아니라 의사결정에 유용한 규칙들을 분석하는데 용이하므로 관심변수에 영향을 미치는 요인들을 발견하고 의사결정을 선택하기 위한 분석방법으로 다양한 분야에서 이용되고 있다[9]. 본 연구는 우리나라 지역사회 전국조사의 데이터를 대상으로 Classification and Regression Trees(CRT) 알고리즘을 이용하여 노년기 사회 활동의 관련요인과 사회 참여를 예측하는 통계적 분류 모형을 구축하였다.
  • 결과 변수는 지난 1달 간 사회활동참여 경험(있음, 없음)으로 정의하였다. 설명변수는 연령(65-75세, 75세 이상), 성, 최종학력(초등학교 이하, 중학교, 고등학교, 대학졸업 이상), 현재 취업 상태(취업, 미취업), 가구 월 평균 총 소득(200만원 미만, 200-400만원, 400만원 이상), 배우자 유무(배우자가 있고 함께 살고 있음, 배우자가 있으나 함께 살고 있지 않음, 배우자 없음), 음주빈도(주1회 이하, 주1회 이상), 흡연(현재흡연자, 비흡연자), 주관적 건강상태(좋음, 보통, 나쁨), 주당 걷기 실천 일수(2일 이상, 1일 미만), 최근 1년간 우울감 경험(없음, 있음), 최근 2주간 질환 및 사고경험(없음, 있음), 주관적 스트레스 수준(있음, 없음), 이웃과의 만남빈도(1달에 한번 미만, 1달에 두 번 이상), 친척과의 만남빈도(1달에 한번 미만, 1달에 두 번 이상)를 포함하였다.
  • 지역사회건강조사는 근거중심의 보건사업 수행의 기반을 마련하고, 지역건강통계를 생산하기 위한 목적에서 수행되었으며, 조사항목은 건강행태, 의료이용, 삶의 질, 경제활동 등으로 구성되어있다. 조사방법은 훈련된 조사원이 대상자의 집을 직접 방문하여 노트북을 사용하여 1:1면접조사를 수행하는 방식을 이용하였다[10].

대상 데이터

  • 본 연구에서는 건강설문과 가구조사를 완료한 60세 이상 노인 1,864명(남 829명, 여 1,035명)을 분석하였다.
  • 질병관리본부가 전국의 254개 보건소 및 35개 대학교와 협력하여 2015년 8월 31일부터 11월 8일까지 조사를 수행한 2015년도 지역사회건강조사의 원시자료를 분석하였다. 지역사회건강조사는 근거중심의 보건사업 수행의 기반을 마련하고, 지역건강통계를 생산하기 위한 목적에서 수행되었으며, 조사항목은 건강행태, 의료이용, 삶의 질, 경제활동 등으로 구성되어있다.

데이터처리

  • 05로 설정하였고, 부모마디 수는 250명, 자식마디 수는 150명, 분지가지 개수는 각각 4개로 제한하였다. 모형의 타당성 평가는 10-fold 교차타당성 검정을 이용하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
노인 사회활동 영향 요인 연구결과, 사회참여의 유의미한 분류 변수는? 예측모형은 Classification and Regression Trees(CRT) 알고리즘 기반 의사결정나무모형을 이용하여 구축하였다. 연구결과, 사회참여의 유의미한 분류 변수는 주관적 건강, 이웃과의 만남빈도, 친척과의 만남빈도, 배우자 동거여부이었고, 그 중에서도 가장 우선적으로 관여하는 예측 요인은 주관적 건강수준이었다. 본 연구의 결과를 기초로 도래하는 초고령사회의 성공적인 노화를 대비하기 위해서 노인의 사회 활동에 대한 사회적 관심과 지원이 요구된다.
노년기의 사회참여에는 어떤 것들이 있는가? 노년기는 인생의 마지막 주기로서 지속적인 사회참여를 통해 발전을 달성한다면, 만족스럽고 성공적인 삶을 영위할 수 있다[2]. 이 같은 노년기의 사회참여는 노년기 이전에 미리 계획해서 지금까지 해오던 활동을 더 새롭게 발전시키는 것, 새로운 일이나 활동을 시작하는 것, 자기계발을 계속하는 것, 또는 취미나 특기를 새로 개발하여 즐기는 것 등이 될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 현재까지 노인보건정책의 주요목표는 건강행위나 노년기 적응에 국한되어있으며, 노년기의 사회참여와 발달의 촉진은 여전히 미흡한 실정이다[3].
2017년부터 이후 예상되는 우리나라의 노인인구의 추세는? 저출산과 함께 평균수명이 증가하면서 우리나라의 노인인구는 급증하는 추세이다. 우리나라는 2017년을 기준으로 65세 이상 노인 인구가 전체의 14% 이상을 상회하는 고령사회(aging society)로 이미 진입하였고, 2026년에는 노인인구가 20%를 초과하는 초고령 사회(super-aged society)에 진입할 뿐만 아니라 2040년이 되면 우리나라 국민 3명 중 1명이 노인인 사회가 될 것으로 전망되고 있어 미래 사회에 대한 장기적인 대비가 필요하다[1]. 특히, 최근에 노인세대에 진입한 1955년에서 1963년 사이에 태어난 베이비부머 세대의 경우 건강상태, 근로능력, 의욕이 충분함에도 불구하고 은퇴 후 노년기 사회활동이 저조함으로써 경제적, 정서적 측면에서 노인의 삶이 취약성을 드러내고 있다[1].
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참고문헌 (15)

  1. M. Hwang & S. Jung. (2011). The ageing society of Korea and the population estimate. Korea Journal of Population Studies, 34(2), 113-133. UCI : http://uci.or.kr/G704-000152.2011.34.2.004 

  2. A. Sarvimaki & B. Stenbock­Hult. (2000). Quality of life in old age described as a sense of well­being, meaning and value. Journal of Advanced Nursing, 32(4), 1025-1033. DOI: https://doi.org/10.1046/j.1365-2648.2000.01568.x 

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  3. S. Kwon & M. R. Reich. (2005). The changing process and politics of health policy in Korea. Journal of Health Politics Law, 30(6), 1003-1026. DOI: https://doi.org/10.1215/03616878-30-6-1003 

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  7. M. Tajvar, M. Arab & A. Montazeri. (2008). Determinants of health-related quality of life in elderly in Tehran, Iran. BMC public health, 8(1), 323. DOI: https://doi.org/10.1186/1471-2458-8-323 

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  9. H. Byeon. (2015). The factors of participating in a smoking cessation program using integrated method of decision tree and neural network algorithm. Journal of the Korea Convergence Society, 6(2), 25-30. DOI : 10.15207/JKCS.2015.6.2.025 

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  10. Korea Center for Disease Control and Prevention. (2017). National sample design for 2015 community health survey. Seoul: Korean Association for Survey Research. 

  11. J. Choi & D. Seo. (1999). Decision trees and its applications. Journal of Korean Official Statistics, 4(1), 61-83. 

  12. Y. Takeyachi, S. I. Konno, K. Otani, K. Yamauchi, I. Takahashi, Y. Suzukamo & S. I. Kikuchi. (2003). Correlation of low back pain with functional status, general health perception, social participation, subjective happiness, and patient satisfaction. Spine, 28(13), 1461-1466. DOI: 10.1097/01.BRS.0000067091.88283.B6 

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  13. M. Pinquart. (2001). Correlates of subjective health in older adults: A meta-analysis. Psychology and aging, 16(3), 414-426. 

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  14. T. E. Seeman, T. M. Lusignolo, M. Albert & L. Berkman. (2001). Social relationships, social support, and patterns of cognitive aging in healthy, high-functioning older adults: MacArthur studies of successful aging. Health psychology, 20(4), 243. DOI: http://dx.doi.org/10.1037/0278-6133.20.4.243 

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  15. H. G. Koo. (2016). A study on proposal to develop senior related policies : convergence approach of both age norm and hoping activities. Journal of Digital Convergence, 14(4), 101-110. DOI : http://doi.org/10.14400/JDC.2016.14.4.101 

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