KCI등재
머신러닝 기법을 활용한 고령자 경제활동 및 임금근로 여부에 미치는 영향 요인 탐색 = Exploring Factors Affecting the Economic Activities and Paid Labor among the Elderly using Machine Learning Method
저자
발행기관
학술지명
기업교육과인재연구(Journal of Corporate Education and Talent Research)
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발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1-29(29쪽)
제공처
소장기관
This study aims to identify factors affecting the elderly’s participation in economic activities and wage labor to address socioeconomic issues associated with Korea’s aging population. To explore these factors, this study used machine learning methods. As the study’s sample, we selected 5,717 latest panel responses out of 6,488 responses from elderly participants in the 2020 Korea Longitudinal Study of Ageing (KLoSA) by the Korea Employment Information Service. For analysis, this study used various machine learning methods such as decision tree, random forest, gradient boosting, extreme gradient boosting, and artificial neural network (deep neural network) models. To predict the factors affecting elderly people’s participation in economic activities, five machine learning methods were compared. The extreme gradient boosting model was selected as the most effective for prediction. An analysis of the top 30 factors showed that financial status was the most predictive factor, followed by physical health and mental health. Second, five machine learning methods were compared to select the most effective model in identifying the factors affecting elderly people’s participation in paid labor; the extreme gradient boosting model was selected. The analysis of the top 30 factors showed that physical health was the most determinant, followed by financial status and mental health. Based on these findings, this research revealed elderly people’s needs for participating in economic activities and suggested the necessity of policy efforts to support their needs.
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