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논문KCI 등재

머신러닝과 네트워크 분석을 활용한 연령집단별후속출산의도 예측 모형 비교

Comparison of Predictive Models for Subsequent Childbirth Intentions by Age Group Using Machine Learning and Network Analysis

엄연용
육아정책연구소 (Korea Institute of Child Care & Education)|2024.12|육아정책연구 (Korean Journal of Child Care and Education Policy)|제18권 제3호|pp. 99-122|DOI 10.5718/kcep.2024.18.3.99

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네트워크분석랜덤포레스트스태킹StackingRandomForest후속출산의도그래디언부스팅subsequent childbirthGradientBoostingNetworkAnalysis
주제분류사회과학일반

초록

본 연구의 목적은 후속출산의도를 예측하는 요인을 탐색하고 네트워크 분석을 통해 요인 간의 상호작용 및 예측요인의 중요도를 파악하는 것이다. 이를 위해 2022년 한국 영유아 교육･보육 패널 자료 중 어머니 1,922명의 자료를 분석하였다. 개인요인, 양육요인, 가구요인, 환경요인의 20개의 예측요인과 후속출산의도 간의 관계를 설정하고 랜덤포레스트, 그래디언부스트, 로지스틱, 스태킹 모델을 적용하였다. 연구 결과, 네 가지 모델의 성능은 F1 .60~.87으로 나타났다. 20대 집단에서 후속출산의도를 예측하는 주요 요인은 양육스트레스, 성격(그릿), 우울로 나타났고 30대 집단에서는 어머니연령, 부부갈등, 양육스트레스, 40대 집단에서는 사회적지지, 총자녀수, 학력으로 나타났다. 본 연구를 통해 후속출산의도를 예측할 수 있는 주요 요인을 탐색하였으며 후속출산을 지원하기 위한 실증적인 자료와 토대를 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

This study aimed to explore the factors predicting the intention of subsequent childbirth and to identify the interactions and importance of these predictive factors through network analysis. For this purpose, data from 1,922 mothers in 2022 Korean Early Childhood education and care panels were analyzed. Relationships between 20 predictive factors, including individual, parenting, household, and environmental factors, and intention for subsequent childbirth were established, and Random Forest, Gradient Boosting, Logistic Regression, and Stacking models were applied. The results showed that the performance of the four models ranged from F1 .60 to .87. In the 20s age group, parenting stress, personality (grit), and depression were the main factors predicting subsequent childbirth intentions. The main factors in the 30s group, were mother’s age, marital conflict, and parenting stress, whereas in the 40s group, the main factors were social support, total number of children, and education level. This study is significant in that it explored the main factors that can predict the intention of a subsequent childbirth and provided empirical data and a foundation to support subsequent childbirth through the interrelationships among these factors.

참고문헌 (54)

  1. 강유선, "어머니의 가족 상호작용과 육아지원기관 충분성 인식이 후속출산계획에 미치는 영향", 유아교육학논집, 22(3), pp.299~320 (2018)
  2. 강유선, "후속출산에 영향을 미치는 요인 탐색", 한국영유아보육학, 110, pp.59~84 (2018)
  3. 강현구, "지역경제적 특성 및 생애주기적 특성이 어머니의 후속출산의도에 미치는 영향", 육아정책연구, 8(2), pp.175~208 (2014)
  4. 공선영, "경제위기 이후 인구학적 특성 및 사회경제적 특성이 기혼여성의 출산에 미친영향", 보건과 사회과학, 19(1), pp.119~149 (2006)
  5. 김미나, "보육서비스 만족도와 양육효능감이 후속출산의도에 미치는 영향 36개월 이하 한 자녀 어머니를 대상으로", 유아교육·보육복지연구, 22(3), pp.123~144 (2018)
  6. 김은경, "후속 자녀 출산 계획에 영향을 미치는 부모 특성 및 지역사회 환경요인에 관한 연구", 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지, 9(7), pp.443~454 (2019)
  7. 김종훈, "아버지의 자녀양육참여와 사회적 지원이 후속출산계획에 미치는 영향 : 어머니의 양육스트레스 매개를 중심으로", 아동학회지, 34(1), pp.87~102 (2013)
  8. 김지영, "출신국 출산율과 이주여성의 자녀 출산", 다문화사회연구, 14(3), pp.109~143 (2021)
  9. 김하나, "여성의 결혼, 출산자녀 수 결정에 영향을 주는 사회경제적 요인분석", 2008년제2회 여성가족패널 학술대회 자료집, pp.391~416 (2008)
  10. 김희명, "한국판 아동용 끈기(Grit)척도의 타당화", 교육논총, 35(3), pp.63~74 (2015)
  11. 류기철, "한국여성의 출산율 변화와 출산간격 영향요인", 한국인구학, 32(1), pp.1~23 (2009)
  12. 2021년도가족과 출산 조사: (구)전국 출산력 및 가족보건복지 실태조사, "박종서", 한국보건사회연구원, ~ (2021)
  13. 배광일, "생태학적 변인이 출산의도에 미치는 영향 연구", 한국가족관계학회지, 16(2), pp.123~149 (2011)
  14. 백지희, "한 자녀 부모의 후속출산 관련 요인에 관한 체계적 문헌고찰", 학습자중심교과교육연구, 21(6), pp.65~81 (2021)
  15. 서미정, "부모의 심리사회적 특성이 후속 출산계획에 미치는 영향", 육아정책연구, 5(1), pp.127~148 (2011)
  16. 서정연, "출산자녀수별 기혼여성의 출산의지에 영향을 미치는 요인", 한국인구학, 38(3), pp.1~24 (2015)
  17. 송영주, "어머니의 취업여부에 따른 후속출산계획 관련 심리사회적 요인 탐색", 열린유아교육연구, 16(3), pp.185~206 (2011)
  18. 송유미, "Q방법을 활용한 취업모의 둘째 자녀 출산기피 요인의 유형화", 한국콘텐츠학회논문지, 16(2), pp.714~728 (2016)
  19. 엄연용, "아동기 자녀를 둔 부모의 양육불안 경험에 대한 질적 연구", 한국심리학회지 상담 및 심리치료, 34(4), pp.1229~1251 (2022)
  20. 이미란, "기혼 여성이 처한 환경적 요인이 자녀에 대한 가치관과 출산 행태에 미치는영향", 한국가족관계학회지, 15(1), pp.99~121 (2010)
  21. 이영환, "어머니 결혼만족도와 우울의 종단관계 연구", 한국영유아보육학, 87, pp.163~185 (2014)
  22. 이정원, "유자녀 취업여성의 후속출산의도 결정 경로 분석 : 가치관적 요인을 중심으로", 사회복지연구, 40(1), pp.323~351 (2009)
  23. 이진화, "한자녀 가정의 후속출산계획에 영향을 미치는 변인에 관한 연구 : 가족 환경적 특성과 유아변인 간의 구조적 관계를 중심으로", 육아정책연구, 9(2), pp.1~22 (2015)
  24. 이진화, "어머니의 개인 심리적 특성과 가정환경자극 수준이 후속출산계획에미치는 영향", 생태유아교육연구, 14(1), pp.79~100 (2015)
  25. 이진화, "모의 후속출산계획에서 한자녀 취업모의 일반적 변인에 따른차이와 부모됨이 미치는 영향", 육아정책연구, 6(1), pp.125~141 (2012)
  26. 이형민, "후속출산계획의 영향요인에 관한 연구 한국의 영아기 자녀를 둔 가구를 중심으로 한국의 영아기 자녀를 둔 가구를 중심으로", 한국영유아보육학, 70, pp.1~31 (2012)
  27. 임양미, "의사결정나무분석을 적용한 비취업모와 취업모의 후속출산계획 예측요인 탐색", 한국가정과교육학회지, 27(4), pp.155~172 (2015)
  28. 임영일, "인구동향조사 출생·사망통계", 통계청, ~ (2024)
  29. 임현주, "인구, 사회학적 변인, 경제변인, 양육, 출산변인에 따른 후속출산계획 연구", 유아교육연구, 33(3), pp.35~58 (2013)
  30. 임현주, "부부특성 및 사회적 지원과 어머니의 심리적 특성이 후속출산에 미치는 효과 모의 취업과 후속출산계획 여부에 따른 다중집단분석", 유아교육연구, 33(2), pp.121~144 (2013)
  31. 임현주, "부부특성, 출산관련 정서, 어머니의 정서특성이 후속출산계획에 미치는 변인탐색 : 구조방정식을 중심으로", 유아교육연구, 31(5), pp.183~202 (2011)
  32. 임효진, "어머니의 심리적, 관계적 변인과 양육스트레스, 후속출산의도의 구조적 관계", 열린유아교육연구, 20(2), pp.297~318 (2015)
  33. 정미라, "첫 자녀를 둔 가구의 후속출산에 영향을 미치는 변인 탐색", 유아교육연구, 33(1), pp.259~277 (2013)
  34. 정은희, "기혼여성의 둘째자녀 출산계획 및 출산과 관련된 요인", 보건사회연구, 33(1), pp.5~34 (2013)
  35. 출산지원정책의 타당성 및 지원효과 분석, "조병구", 한국개발 연구원, ~ (2007)
  36. 최분희, "우리나라 광역지방자치단체 출산장려 프로그램의 효과성에 관한 실증적 연구", 사회적경제와 정책연구, 7(1), pp.187~213 (2017)
  37. 최여진, "유자녀 임신부의 후속출산결정경험", 가정과삶의질연구, 36(1), pp.25~43 (2018)
  38. 최항준, "취업모의 심리변인, 사회적 지원변인, 경제변인 및 자녀(영아)의 기질변인이후속출산계획에 미치는 영향", 한국영유아보육학, 93, pp.89~114 (2015)
  39. 하민경, "어머니가 인식하는 양육스트레스와 아버지 양육참여가 후속출산계획 자녀수에미치는 영향", 학습자중심교과교육연구, 20(3), pp.1139~1155 (2020)
  40. 현정환, "부모의 후속출산에 영향을 미치는 요인에 대한 탐색", 한국영유아보육학, 114, pp.25~43 (2019)
  41. 현정환, "영유아 자녀를 둔 부모의 비모성적 양육관이 후속출산의지에 미치는 영향에대한 연구", 한국영유아보육학, 118, pp.101~122 (2019)
  42. Adsera, A., "Vanishing children from high unemployment to low fertility in developed countries", American Economic Review, 95(2), pp.189~193 (2005)
  43. Becker, G. S., "Fertility and the economy", Journal of Population Economics, 5(3), pp.185~201 (1992)
  44. Belsky, J., "The determinants of parenting : A process model", Child Development, 55(1), pp.83~96 (1984)
  45. Breiman, L., "Random Forests", Machine Learning, 45, pp.5~32 (2001)
  46. Cox, D. R., "The regression analysis of binary sequences", Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Methodological), 20(2), pp.215~232 (1958)
  47. Duckworth, A. L., "Grit : Perseverance and passion for long-term goals", Journal of Personality and Social Psychology, 92(6), pp.1087~1101 (2007)
  48. Gietel-Basten, S., "Future fertility in low fertility countries. World Population and Human Capital in the Twenty-First Century: An Overview" (2014), Oxford
  49. Kohler, H. P., "Parity Progression Ratios with Continued Fertility Postponement:Assessing the Implications of Delayed Childbearing for Fertility in Sweden, the Netherlands and Spain. International Perspectives on Low Fertility:Trends, Theories and Policies" (2001), Mauldin
  50. Lesthaeghe, R., "Is low fertility a temporary phenomenon in the European Union", Population and Development Review, 25(2), pp.211~228 (1999)
  51. Morgan, S. P., "Low fertility at the turn of the twenty-first century", Annual Review of Sociology, 32(1), pp.375~399 (2006)
  52. Natekin, A., "Gradient boosting machines : A tutorial", Frontiers in Neurorobotics, 7, pp.1~21 (2013)
  53. Sebastian, R., "머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로" (2019), 길벗
  54. Syarif, I., "Application of bagging, boosting and stacking to intrusion detection", International Workshop on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 7376(8), pp.593~602 (2012)

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