Comparative analysis of random forest on depression experiences of metropolitan and provincial residents

광역시·도민의 우울경험에 대한 Random Forest 비교분석

본 연구는 광역시와 광역도 간의 개인적 요인과 건강수준 정도가 우울경험 여부에 영향을 미치는 변수의 중요도를 파악하고자 시도되었다. 본 연구의 자료는 질병관리청의 2021년 지역사회건강조사 데이터를 활용하였다. 광역시의 데이터는 4,602건을 이용하였고, 광역도는 19,545건의 데이터를 이용하였다. 자료 분석에 활용된 빅데이터는 R 4.3.0 for Windows를 활용하여 단어 빈도 분석과 machine learning기법인 Random Forest분석을 실시하였다. 연구결과, train 데이터와 test 데이터의 과적합(overfitting)의 문제는 발생하지 않았으며, machine learning 기법의 분류모델은 약 94% 수준으로 나타났다. 분석 결과 광역시와 광역도 간의 우울경험여부에 미치는 중요도가 각각 다르게 나타났다. 두 지역의 시민에게 미치는 우울경험의 원인을 다르게 접근함으로써 보다 더 효율적인 정책수립이 가능 할 것으로 판단된다.