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머신러닝을 활용한 청소년 정서·행동문제 잠재프로파일의 예측 및 영향 변수 탐색 = Exploring Predictors of Adolescent Emotional and Behavioral Problems Using Latent Profile Analysis and Machine Learning
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2021
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57-78(22쪽)
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연구목적: 잠재프로파일분석과 머신러닝 기법을 이용하여 청소년의 정서·행동문제 잠재 집단을 분류하고 예측한다. 연구방법: 한국아동·청소년패널(KCYPS) 2018의 중학교 1학년 패널 1차 년도(N=2,590)와 2차 년도(N=2,438) 자료를 이용하여 잠재프로파일분석으로 청소년의 정서·행동문제 잠재집단을 확인하였다. 그 다음 정서·행동 위험집단과 정서·행동 준위험 집단을 분별하기 위하여 로지스틱 회귀모형과 랜덤포레스트 알고리즘을 적용한 머신러닝 모델을 구축하였다. 이를 위해 1차 년도 자료를 훈련 데이터로, 2차 년도 자료를 시험 데이터로 이용하였으며, 자료가 제공하는 총 73개의 예측 요인을 모두 투입하였다. 연구결과: 첫째, 잠재프로파일분석의 결과로 1년차와 2년차 자료 모두에서 ‘정서·행동 안정 집단’, ‘주의집중·공격성 우세 집단’, ‘정서·행동 준위험 집단’, ‘정서·행동 위험 집단’ 등 4개의 잠재집단을 도출하였다. 둘째, 머신러닝 모델은 정분류율 76.1%∼88.1%, AUC 84.2%∼89.4%의 양호한 예측률을 보였다. 셋째, 두 머신러닝 모델에서 부정적 교우 관계와 학업 무기력이 정서·행동문제 위험 집단을 예측하는 데 가장 중요한 변수로 꼽혔으며, 그 외에 삶의 만족도, 행복감, 자아존중감, 스마트폰 의존도, 인지된 부정적 양육태도 등이 중요한 변수로 뽑혔다. 결론: 사람중심적 접근인 잠재프로파일분석과 머신러닝 기법을 함께 활용함으로써 위기 청소년 집단을 예측하고 분류하여 이들을 위한 맞춤 개입의 근거를 제시할 수 있었다. 또한 탐색적 연구의 특성을 활용해 부정적 교우관계 및 학업 무기력과 같이 청소년의 정서·행동 위험 집단에 핵심적 변수를 파악하여 청소년의 정서·행동문제를 예방하는 효과적인 방법을 모색하였다.
더보기Objectives: Using latent profile analysis and machine learning, this study aims to identify and predict adolescents’ latent groups of emotional and behavioral problems. Method: This study used the 1st year (N=2,590) and 2nd year (N=2,438) data of first year middle school student panels obtained from the Korea Children & Youth Panel Survey 2018. Moreover, behavioral and emotional problems of adolescents were confirmed through the latent profile analysis. To distinguish the emotional-and-behavioral-risk group and the near-risk group, this study constructed a machine learning model applying logistic regression analysis and random forest algorithm. Hence, the first year data were utilized as the training data and the second year the test data, thus inputting 73 predictive factors. Results: Four latent groups were identified from both waves: the stable, the attention-problems-and-aggression, the near-risk, and the at-risk. Machine learning algorithms for both models indicated a decent performance, with AUCs ranging from 84.2% to 89.4%. Additionally, negative peer relationship and academic helplessness were found the most important in predicting the near- and the at-risk groups, and academic helplessness for only the at-risk group. Smartphone dependency, self-esteem, life satisfaction, and perceived negative parenting attitude were also important variables. Conclusions: Person-centered approaches, such as latent profile analysis, as well as machine learning algorithms in developmental studies can serve as evidence for identifying and predicting adolescent groups at risk and providing customized intervention. Adopting the characteristics of explorative research, this study sought effective methods to prevent emotional and behavioral problems in adolescents by identifying key variables, such as negative peer relationship and academic helplessness.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2018-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2015-03-12 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of Korean Family Relations Association -> Journal of Family Relations | KCI등재 |
2015-03-11 | 학회명변경 | 영문명 : Korean Association Of Family Relation -> Korean Association Of Family Relations | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-05-09 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of Family Relations -> Journal of Korean Family Relations Association | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.11 | 1.11 | 1.22 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.26 | 1.41 | 1.552 | 0.15 |
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