KCI우수등재
기계학습 기법을 활용한 생활체육 참여효과 예측변수 탐색: 2020년 국민생활체육조사 자료 분석 = Predictor Exploration on the Effect of Sports For All Participation via Machine Learning: 2020 National Survey on Sports for All Data Analysis
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2022
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Korean
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KCI우수등재
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29-42(14쪽)
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그간 생활체육 참여효과에 대한 연구는 이론적으로 확인된 소수의 변수에 대하여 전통적인 분석기법을 적용해왔다. 본 연구의 목적은 기계학습 기법을 통해 생활체육 대용량 자료가 제공하는 수백 개의 변수를 모두 활용하여 주요 생활체육 참여효과 예측변수를 탐색하는 것이다. 기계학습 기법 중 해석이 가능한 예측모형을 도출하는 벌점회귀모형이 특히 사회과학 연구에서 각광받고 있다. 본 연구는 벌점회귀모형 중 group Enet과 group Mnet을 활용하여 2020년 국민생활체육조사에 응답한 6,194명의 121개 군의 252개 변수를 탐색하였다. 기계학습 시 자료 분할로 야기되는 편향을 고려하여 100번의 모형화가 실시된 결과, 총 12개 군의 36개 변수가 생활체육 참여를 예측하는 주요 예측변수로 선택되었다. 이 중 본인의 건강상태에 대한 인식, 근린 체육시설 인지 여부 등은 선행연구에서 활용되었던 변수들이다. 새롭게 파악한 예측변수로 체육 동호회 미가입 이유, 1년간 규칙적 체육활동의 변화, 체육활동 시 안전사고 예방 관련 변수, 거주 지역 등이 있다. 본 연구는 생활체육 대용량 자료에 벌점회귀모형을 적용한 첫 번째 연구로 의의를 지닌다. 국민생활체육조사와 같은 생활체육 대용량 자료의 가능한 모든 변수를 하나의 모형에서 탐색하는 기계학습 연구 및 이를 토대로 하는 증거기반 정책 입안을 위한 체계적인 논의가 필요한 시점이다.
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