랜덤 포레스트 머신러닝 분석을 활용한 장애인의 정신건강 위험 요인 탐색: 임금근로 장애인을 중심으로
Exploring Risk Factors for Mental Health in Individuals with Disabilities Using Random Forest Machine Learning Analysis: Focusing on Wage-Employed Individuals with Disabilities
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
연구문제: 이 연구는 장애인의 정신건강 위험 요인을 랜덤 포레스트 머신러닝을 활용하여 분석하고, 주요 예측변수를 도출하는 것을 목표로 하였다. 연구방법: 한국장애인고용패널조사(2024) 8차 데이터를 활용하여 3,736명의 장애인을 대상으로 정신건강 위험군을 예측하는 53개 변수를 분석하였다. 이를 위해 랜덤 포레스트 모델의 성능을 평가하고, 주요 위험 요인을 도출하였으며, 데이터 분석은 SPSS 26.0과 통계 패키지 R 4. 4. 2 버전을 활용하였다. 연구결과: 변수 범주별로는 개인 내적 요인 4개, 장애특성 요인 2개, 경제 요인 2개, 근로 및 직무 요인 1개, 생활습관 요인 1개가 정신건강 위험 예측에 상위 10위의 높은 중요도 지수를 가진 변수들로 나타났다. 그리고 랜덤 포레스트로 구성한 예측모델의 정확도가 높아 전반적으로 신뢰할 만한 결과를 제공하였다. 논의: 이 연구는 랜덤 포레스트 머신러닝을 활용한 장애인의 정신건강 위험 예측 모델을 제시하였으며, 장애수용을 비롯한 장애인에 대한 심리·경제적 지원이 중요한 개입 요인임을 확인하였다. 이러한 점을 바탕으로 장애인 정신건강 증진에 관한 구체적인 정책적 개입과 맞춤형 지원의 필요성을 논의하였다.
Abstract
Objective: This study aimed to analyze the risk factors for mental health in individuals with disabilities using the Random Forest machine learning technique and to identify key predictive variables. Methodology: The study utilized data from the 2024 Korean Panel Survey of Employment for the Disabled (KPSED), analyzing 53 variables to predict mental health risk groups among 3,736 individuals with disabilities. The performance of the Random Forest model was evaluated, and key risk factors were identified. And data analysis was conducted using SPSS 24.0 and R 4.4.2 Findings: The results indicated that four personal internal factors, two disability-related factors, two economic factors, one work-related factor, and one lifestyle factor were among the top 10 variables with the highest importance scores in predicting mental health risks. Furthermore, the prediction model constructed with the Random Forest method demonstrated high accuracy, providing reliable results. Conclusion: This study presents a predictive model for mental health risks in individuals with disabilities using machine learning, highlighting the significance of psychological and economic support alongside disability acceptance. Based on these findings, the study discusses the need for concrete policy interventions and tailored support to promote mental health in individuals with disabilities.