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초록

영어

The quality of life, frailty, economic activity, and other indicators are crucial for assessing older adults' overall well-being and health status. A comprehensive evaluation using this information helps predict the health status of older adults. This study aims to apply and compare machine learning-based prediction models for comprehensive health indicators of community-dwelling older adults. Utilizing data from 4,652 individuals provided by the Aging Research Panel, we assessed various machine learning techniques to fit the predictor variables. Our findings reveal that the LightGBM Regression model performed the best, with an RMSE of 5.082 and an MSE of 25.83. The Gradient Boosting model best predicted current health status, with an RMSE of 0.588 and an R-Square of 0.456. Additionally, the Random Forest model showed strong performance in predicting economic activity participation among older adults. These machine learning-based models offer valuable insights for evaluating health status and predicting economic activity participation, highlighting the importance of employing diverse methodologies for comprehensive predictions.

한국어

노인들의 삶의 질, 악력, 경제활동 등 다양한 지표들은 그들의 종합적인 복지와 건강 상태를 반영한다. 이러한 정보를 활용한 종합적인 평가는 노인의 건강 상태를 예측하는 데 유용하다. 본 연구에서는 지역사회 거주 노인의 건 강을 예측하는 종합적인 지표에 대해 기계학습 기반 예측 모델을 적용하고 비교하는 것을 목표로 한다. 고령화연구패 널에서 제공하는 4652명의 데이터를 활용하여 예측 변수에 맞게 다양한 머신러닝 기법을 사용하여 각 모델을 평가 하였다. 그 결과, 악력 예측에는 LightGBM Regression 모형이 RMSE 5.082, MSE 25.83로 가장 우수한 성능을 보였으며, 현재 건강 상태 예측에서는 Gradient Boosting이 RMSE 0.588과 R-Square 0.456로 가장 좋은 성과를 보였다. 한편 고령층의 경제활동 참여에 대한 예측 결과는 Random Forest 모델이 우수함을 드러냈다. 이러한 기계 학습 기반 예측 모델은 노인의 건강 상태 평가와 경제활동 참여 예측에 대한 방향성을 제시하며, 종합적인 예측을 위 해 다양한 방법론을 수행하여야 함을 시사한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험 방법
1. 데이터셋 준비
2. 분석절차 및 방법
3. 기계학습 알고리즘
4. 기계학습 실험 설정
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 회귀 문제에 대한 실험 결과
2. 분류 문제에 대한 실험 결과
3. 실험 결과에 대한 논의
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 아잠 [ Rakhmatov Azam | 준회원, 가천대학교 IT융합공학과(컴퓨터공학전공) 석사과정 ] 제1저자
• 이재형 [ Jaehyeong Lee | 준회원, 가천대학교 IT융합공학과(컴퓨터공학전공) 박사과정 ] 참여저자
• 윤유림 [ Yourim Yoon | 정회원, 가천대학교 컴퓨터공학부(컴퓨터공학전공) 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700