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머신러닝을 이용한 개인 단위 디지털정보소외계층 판별 연구
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- 통권
- 2024 경영정보관련 춘계통합학술대회 (2024.05)바로가기
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- 페이지
- pp.353-357
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A455374
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원문정보
초록
- 한국어
- 최근 심화된 디지털정보격차는 일상의 키오스크 이용 및 정부 지원 정책 확인 등 다양한 분야에서 나타나고 있다. 이에 정부와 기업은 문제 해결을 위한 방법을 시행 중에 있으나, 대상자 선별을 위한 식별 기준은 부족한 실정이다. 이에 개인 격차 수준의 식별을 위해 통계 데이터를 분석하고, 군집분석을 통해 계층을 분류하여 개인 단위의 판별모델을 개발하였다. 연구 결과, 랜덤 포레스트 알고리즘이 높은 디지털정보화수준 집단과 낮은 집단을 구분하는 데 가장 적합한 것으로 나타났다. 이 모델은 정확한 대상 선별과 실무적 의사결정에 기여할 수 있다.
목차
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 디지털정보격차
2. 증거기반정책
3. 머신러닝
Ⅲ. 연구설계
1. 데이터 수집
2. 데이터 가공 및 정제
3. 머신러닝 모형 개발
Ⅳ. 연구결과
1. 예측 모형 성과
2. 예측 기여
Ⅵ. 결론
References
키워드
디지털정보격차 정보소외계층 군집분석 머신러닝 랜덤 포레스트저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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