Earticle

현재 위치 Home

기타

노인 고독사 방지를 위한 빅데이터 기반 고독사 고위험 지역 탐지 연구
A Big Data Analysis to Prevent Elderly Solitary Deaths by High-risk Area Clusterization

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제24권 제5호 (2024.10)바로가기
  • 페이지
    pp.177-182
  • 저자
    김소연, 김수형, 이봉규
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A457406

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This study proposes a big data-based analytical method to detect high-risk areas for solitary deaths among the elderly in Seoul. The study categorizes and analyzes the risk factors of solitary deaths into demographic, health, economic, and socio-environmental factors. Using data collected from the Seoul Open Data Plaza and Public Data Portal, variables were generated and scatter plots were created using K-means clustering, followed by visual implementation through map creation. The analysis identified Jungnang-gu, Gangbuk-gu, Nowon-gu, Eunpyeong-gu, Gangseo-gu, and Gwanak-gu as the highest-risk areas. This study addresses the limitations of previous survey-based research through big data analysis. The findings are expected to enhance the efficiency of solitary death prevention programs and serve as a basis for informed decision-making in budget allocation across districts.
한국어
본 연구는 서울시 노인 고독사 방지를 위해 고독사 고위험 지역을 탐지하기 위한 빅데이터 기반 분석 방법을 제안한다. 본 연구에서는 고독사 위험 요인을 인구학적, 건강학적, 경제적, 사회환경적 요인으로 분류하여 분석하였다. 서울시 열린데이터 광장과 공공데이터 포털에서 수집된 데이터를 이용하여 변인을 생성하고 K-means 클러스터링을 사용하여 산포도를 작성한 후 지도를 통해 시각적으로 구현하였다. 분석 결과 중랑구, 강북구, 노원구, 은평구, 강서구, 관악구가 가장 고위험 지역으로 나타났다. 본 연구에는 기존 설문조사 기반 연구의 한계를 빅데이터 분석을 통해 보완하 였다는 함의가 존재한다. 연구결과가 고독사 예방 사업의 효율성을 높이고 자치구별로 적절한 예산 배정을 위한 의사결 정 기반 자료로 활용되기를 기대한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

Elderly Solitary Death High-Risk Area Detection Big Data Analysis Seoul

저자

  • 김소연 [ Soyon Kim | 정회원, 연세대학교 정보대학원 ]
  • 김수형 [ Soo Hyung Kim | 준회원, 연세대학교 정보대학원 ]
  • 이봉규 [ Bong Gyou Lee | 정회원, 연세대학교 정보대학원 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

이 권호 내 다른 논문 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 제24권 제5호

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장