머신러닝을 통한 행복 예측 요인 탐색: 여가 요인을 중심으로

• 영문명: Exploring the Factors Influencing Happiness using Machine Learning: Focusing on Factors of Leisure
• 발행기관: 한국여가문화학회
• 저자명: 김의재(Kim, Euijae) 강현욱(Kang, Hyunwook)
• 간행물 정보: 『여가학연구』제20권 제3호, 167~181쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 예술체육 > 예술일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.08.31

국문 초록

본 연구의 목적은 머신러닝을 기반으로 행복 예측 모형을 구축하고, 행복에 영향을 미치는 여가 요인을 탐색하는 데 있다. 연구 방법은 문화체육관광부가 발표한 '2019 국민여가활동조사' 자료를 이용하여 유효 응답자 10,060명의 데이터를 분석하였으며, 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 튜닝 및 모델 평가 과정을 거쳤다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 행복 지수를 가장 잘 예측한 모형은 일반 선형 회귀 모형으로 나타났다. 둘째, 행복을 예측하는 주요 여가 요인은 여가 시간, 여가 활동 목적, 여가활동 동반자, 일과 여가의 균형, 여가 비용, 여가 활동 유형, 여가 활동 빈도 순으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 국민의 행복 수준을 향상시킬 수 있는 방안에 대해 논의하였다.

영문 초록

This study aimed to identify related factors of leisure that affect happiness using machine learning. This study used data the '2019 National Leisure Survey' released by the Ministry of Culture, Sports and Tourism, and analyzed data from 10.060 people. Data analysis process has gone through data preprocessing, model learning, model tuning and model evaluation. This study found that amount of leisure time, main purpose of leisure activity, type of leisure activities partner, work-leisure balance, leisure expenses, type of leisure activity and frequency of leisure participation were the major factors for predicting the happiness. Based on these findings, we discussed a plan to improve the people's happiness.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구 결과

Ⅳ. 논의

키워드

여가 여가 시간 일과 삶의 균형 여가 비용 여가 활동 유형 행복 삶의 질 머신러닝 기계학습 Leisure Leisure time Work-life balance Leisure expenses Leisure activities Happiness Quality of life Machine learning