의사결정트리 분석법을 이용한 연간 총소득 항목별 노인의 특성 분석

저작시기 2018.12 |등록일 2018.12.29 한글파일한컴오피스 (hwp) | 41페이지 | 가격 6,000원
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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.

참고 자료

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.
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