k-평균 군집화 알고리즘을 활용한 지역별 고향사랑기부제 특성 분석

• 영문명: Regional Characteristic Analysis of Hometown Love Donation Using k-Means Clustering Algorithm
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 이지인(Ji In Lee) 박예나(Yae Na Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.27 No.1, 125~140쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.02.28

국문 초록

본 연구는 기계학습 기법을 활용하여 고향사랑기부제 시행 첫해인 2023년의 데이터를 기반으로 한국 지방자치단체를 유형화하는 것을 목표로 하였다. 주요 분석 방법으로 k-평균 군집분석과 주성분 분석(PCA)을 사용하였으며, 군집 수 산정을 위해 엘보우 기법과 대푯값 간 RMSE를 검토하여 최적의 군집 수를 8로 설정하였다. k-평균 군집분석 결과, 군집 1이 가장 많은 지방자치단체를 포함하고 있으며, 군집 2, 5, 7, 8은 10개 미만의 지방자치단체로 구성되었다. 군집별 특성을 분석하기 위해 주성분 분석과 PCA-Biplot을 활용하여 결과를 시각화하였고 변수들의 평균값을 표준점수로 정규화하여 비교하였다. 주성분 분석 결과, 첫 번째 주성분이 데이터의 분산을 대부분 설명하며, 군집들이 횡단적으로 분포하는 경향이 확인되었다. PCA-Biplot 시각화와 표준점수 분석을 통해 군집들이 주로 답례품 품목과 기부금 금액 변수에 영향을 받는 것으로 나타났으며, 군집 4의 기금사업 관련 변수들은 대부분 양의 값을 보였다. 본 연구는 고향사랑기부제에 대한 데이터 기반 분석을 통해 제도적 제언을 도출하였으며, 정책 도입 전 선행연구와는 차별화된 실증 분석을 제공하였다. 연구의 한계로는 첫해 데이터의 부족과 변수의 다양성 부족이 있으며, 향후 연구에서는 답례품의 질, 배달 현황, 기부자 감사 편지, 기금사업 진행 상황 등 추가 변수를 고려한 심층분석으로 이어질 수 있다.

영문 초록

This study aims to classify South Korean local governments based on data from the first year of the Hometown Love Donation Program in 2023 using machine learning techniques. The primary analytical methods employed are k-means clustering and Principal Component Analysis (PCA). To determine the optimal number of clusters, both the Elbow Method and RMSE of cluster centroids were examined, leading to the selection of 8 clusters as the optimal number. The k-means clustering analysis revealed that the first cluster contains the largest number of local governments, while clusters 2, 5, 7, and 8 include fewer than 10 local governments each. To further analyze cluster characteristics, PCA and PCA-Biplot were performed, with variables normalized using Z-scores for comparison. The PCA results indicated that the first principal component explains most of the data variance, with clusters showing a cross-sectional distribution. PCA-Biplot and Z-score analyses demonstrated that clusters are primarily influenced by variables related to gift items and donation amounts, with the fourth cluster exhibiting predominantly positive values for fund allocation variables. This study provides data-driven insights and institutional recommendations for the Hometown Love Donation Program, distinguishing itself from prior studies through empirical analysis. Limitations include the focus on data from only the first year of the program and a limited range of variables. Future research should consider additional factors such as gift quality, delivery status, donor thank-you notes, and fund utilization to offer a more comprehensive classification of local governments.

목차

1. 서론

2. 선행연구

3. 연구 방법

4. 연구 결과

5. 결론

References

키워드

고향사랑기부제 지방자치단체 유형화 k-평균 군집분석 주성분 분석 Hometown Love Donation Program Local Government Classification k-means Clustering Principal Component Analysis PCA-Biplot