머신러닝 기반의 우리나라 장애인 경제활동 수준 예측 - 랜덤포레스트 변수 선별 기법에 따른 정부 예산의 중요도 중심으로 - = Prediction of The Economic Activity Level of The Disabled in Korea Based On Machine Learning - Focusing on the Importance of the Government Budget According to Random Forest Feature Selection -

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study predicts the economic activity level of the disabled in Korea using various machine learning methods. While the previous studies mainly focused on testing the relationship between the economic activity level and the life satisfaction or the social security system, this study aims at the accurate prediction of the economic activity level of the disabled using various machine learning methods with the random forest feature importance and the forecast combination. Dependent variables such as economic activity rate, employment rate and independent variables such as the government budgets for the disabled compose the dataset in this study, to which seven different machine learning methods and two forecast combinations are applied. The prediction performances of the machine learning method and the forecast combination differed depending on the dependent variables and prediction intervals. But it was found that the forecast combination was relatively superior to other methods in terms of the stability of prediction. The case using the random forest feature importance achieves more accurate results than the case using all variables. This study has significance in that it accurately predicted the economic activity level of the disabled and achieved the stability of the prediction, increasing the practicality from a policy perspective.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 우리나라 장애인의 경제활동 수준을 다양한 머신러닝 기법으로 예측하고자 하였다. 장애인의 경제활동 수준과 관련한 기존 연구들은 장애인의 삶의 만족도, 사회보장제도 등과 연관된 인과성 검증을 중심으로 이루어진 데 반해, 본 연구는 정확한 예측을 위해 다양한 머신러닝 기법을 사용하였으며, 특히 랜덤포레스트 변수 중요도와 예측조합법을 사용하여 예측의 안정성을 도모하였다. 본 연구에서 사용된 데이터는 종속변수를 장애인의 경제활동참가율과 취업률, 실업률로 설정하고 설명변수를 정부의 장애인 관련 예산으로 설정하였다. 설명변수를 모두 사용한 경우와 랜덤포레스트 변수 중요도로 선별한 경우를 6가지의 머신러닝 기법과 2가지의 예측조합법을 적용하여 예측결과들을 비교하였다. 분석 결과, 종속변수별, 예측구간별로 예측성능이 높은 머신러닝 기법 및 예측조합법은 상이하였으나, 예측의 안정성 측면에서는 예측조합법이 상대적으로 우수한 것으로 나타났다. 그리고 설명변수를 랜덤포레스트 변수 중요도로 선별한 경우가 더 양호한 결과를 보여주었다. 이에 따라, 본 연구는 장애인의 경제활동 수준을 정확히 예측하고 예측의 안정성을 도모하여 정책적 관점에서도 실용성을 제공할 수 있다고 볼 수 있다.

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