의사결정트리 분석법을 이용한 연간 총소득 항목별 노인의 특성 분석

목차

제 1장 서론
1.1 연구의 필요성 및 목적
1.2 연구내용 및 방법

제 2장 관련 연구
2.1 의사결정트리 알고리즘
2.2 노인실태조사

제 3장 노인 경제상태 의사결정트리
3.1 전체 시스템 구성 및 프로세스 구조
3.2 노인 특성분석을 위한 트리 생성결과
3.3 성능평가 및 분석

제 4장 결론

참고문헌

본문내용

유엔은 65세 이상 노인의 비율이 총 인구 대비 7%이상을 고령화 사회, 14%이상을 고령사회, 20%이상을 초 고령사회 라고 이야기 한다.
[그림 1-1]을 통해 노인인구의 가파른 증가로 인하여 노인이 한국사회에서 갖는 영향력이 커지고 있으며 이러한 영향력은 지속적으로 증가 할 것으로 예상되고 있다. 통계청의 최근 추계에 의하면 2017년 65세 이상 노인은 전체인구의 약 13%이며, 이러한 노인인구의 규모는 2040년이 되면 30%를 넘고 약 1,500만 명이 될 것으로 예상하고 있다. 또한, 2055년에는 노인인구의 규모가 40%가 넘을 것으로 예상하고 있다. 이러한 노인인구의 절대수 증가와 더불어 인구구성에서 갖는 비중의 증대는 노인인구에 대한 끊임없는 사회적 관심을 필요로 한다. 2017년 유소년(0~14세)보다 65세 이상 노인인구가 많아져서 노령화 지수가 100을 넘어섰다. 노인인구 중 85세 이상의 비중이 계속적으로 증대하고 있어 2015년 7.8%에서 2017년 8.5%, 2021년에는 10%를 넘어설 것으로 예상된다[6].
우리나라 사회의 압축적인 경제적 변화로 인하여 어르신의 특성은 급속도로 변해가고 있어 변화하는 어르신의 특성을 지속적으로 파악할 필요성이 있다. 연도별로 노인실태조사에 기초해볼 때 어르신의 도시지역 거주율은 지속적으로 증가추세를 보이고 있으며, 국민연금제도의 성장에 따라서 공적연금소득을 가진 어르신의 비율이 1994년 약 2%에서 2011년도의 약 25%로 증가하였다. 한쪽으로는, 노년기의 가구 형태에도 큰 변화가 생겨 20년 전에는 약 50%의 노인이 자녀와 동거하고 있었지만, 2014 년에는 약 25%만이 자녀와 동거하고 있고 약 75%가 노인단독 가구이다. 그러므로 어르신에 대한 복지정책은 노년기의 긴 빈 둥우리 단계를 보낸 후 홀로 생활하다가 사망에 이르는 과정을 기본으로 설정하고 설계해야 할 것이다. 노인의 사회 경제적 위상의 변화도 지속될 것이며 그 변화의 속도 또한 가파를 것으로 전망되고 있다.

참고자료

· 박명화, 최소라, 신아미, 구철회. (2013). 의사결정나무 분석법을 활용한 우울 노인의 특성 분석. 대한간호학회지 제43권 제1호.
· 최종후, 서두성. (1999). 데이터마이닝 의사결정나무의 응용. 통계청「통계분석연구」제4권 제1호(99. ) 61-83.
· 김영진, 류정우, 송원문, 김명원. (2013) 의사결정트리를 이용한 날씨에 따른 화재발생 확률 측모델.
· 문유형, (2013). 의사결정트리 알고리즘을 이용한 학생취업상황예측연구.
· 정경희, 오영희, 이윤경, 오미애, 강은나, 김경래 황남희, 김세진, 이선희, 이석구, 홍송이. (2013). 2017년도 노인실태조사.
· 김진철 (2000) 데이터마이닝의 소개와 의사결정나무를 이용한 실제 자료의 분석.
· 황태건, (2017) 의사결정트리를 활용한 관광지 선택과정에 대한 연구_수도권 관광객을 대상으로.
· 양영권 기자. (2018). 지난해 생산연령인구 첫 감소, 고령사회 '공식 진입'. Available: http://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2018082708534141207
· https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B2%B0%EC%A0%95_%ED%8A%B8%EB%A6%AC_%ED%95%99%EC%8A%B5%EB%B2%95
· 보건복지부. (2011). 노인실태조사.
· 보건복지부. (2014). 노인실태조사.
· 통계청. (2018). 고령자통계.