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경기도의 정책방향 및 대안 수립을 위한 기본연구 · 정책연구 · 수탁연구 · 기타연구에 대한 연구자료 입니다.
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연구보고서 상세내용
제목 Machine Learning기법을 활용한 주민생활의료 편의시설 만족 예측모형 추정 : 접근성을 중심으로
저자 황금회 과제분류 기본과제연구
발행월 2019-12 보고서번호 2019-04
판매유무 원문 PDF
국문요약 HWP 외국어 요약 English
보도자료 인포그래픽스
설문조사를 통해 측정된 시설만족도는 표본수가 적어 취약한 경우가 있는데, 읍면동의 인구수가 적은 지역에서 표본수 또한 낮게 설정되어 신뢰성이 저하된다. 실제 설문조사에서 응답한 생활의료 편의시설에 대한 주민만족도를 원용하고, 읍면동, 마을 등의 소지역에서도 불충분한 표본수의 한계를 극복하고, 일상생활에서 필수적인 의료 편의시설에 대한 만족도는 Machine Learning (ML)의 Random Forest (RF) 예측모형을 이용하여 예측할 수 있음을 실증적으로 규명하였다.
소규모 설문표본을 원용함으로써 의료시설 만족도를 간접적으로 예측할 수 있다는 사실을 무엇보다 향후 주민의 주관적 반응과 관련한 설문조사를 보완할 수 있다는 점에서 바람직하다. 매년 의료시설을 포함하는 생활 편의시설에 대한 시민 만족도를 조사하는 데 수십억원의 조사비용이 수반되고 있으므로, 조사비용을 절감하는 동시에 읍면동이나 마을 등의 소규모 지역을 대상으로 의료 등 각종 편의시설 만족도를 예측할 수 있다. 예시적으로 삶의 질, 주관적 건강인식 정도 등의 설문문항이 포함된 지역사회건강 조사데이터를 대상으로 2차적으로 가공하고 분석하는 ML모형을 추정할 경우, 커뮤니티 공간단위에서 다양하고, 응용가능성의 폭이 넓은 데이터를 활용할 수 있을 것이다.
경기도민에 대한 삶의 질 설문조사에서 측정된 생활의료 편의시설에 대한 주민 만족도를 활용하여, 읍면동, 마을 단위의 소지역에서도 설문조사의 원칙인 인구비례 표본추출의 한계점을 극복할 수 있는 간접적 만족도를 측정 할 수 있으며, 이와 관련한 시사점은 다음과 같다.
첫째, 경기도의 주거커뮤니티에 위치하고 있는 생활편의시설의 주민 만족도 관련한 설문조사는 소규모의 표준 표본만을 조사하고, 시설만족도는 Machine Learning예측모형을 활용하여 2차적으로 추정할 수 있을 만큼 모형의 예측력이 높으므로, 주거커뮤니티를 대상으로 많은 설문조사비용을 소요되지 않은 예산을 투입하여 시설만족도를 예측할 수 있으므로 예산절약에 기여할 것이다.
또한 다양한 의견을 보유한 주거커뮤니티의 주민을 대상으로 새로운 방식의 표본 설문조사를 실시함으로써 현재까지 조사하지 못한 주민들의 의견을 조사하고 주민참여를 통한 커뮤니티개발 및 도시개발이나 도시계획을 수립하는데 유용한 의견을 분석하고 중요한 요인이나 변수를 분석하고 중요성을 파악할 수 있다.
둘째, 삶의 질 만족도에 대한 2차적 예측을 마을 등의 커뮤니티 수준에서 예측할 수 있으며, 불만족도가 높은 생활편의시설의 정책적 사각지대를 추정할 수 있을 것이다. 특히 인구변화가 많은 소규모지역에서 생활의료 시설이 폐업이나 신규 개설이 빈번할 경우 주민생활에 미치는 영향을 예측할 수 있으며, 생활편의 수준에 대한 영향을 추정할 수 있고, 정책적인 대안이 시급한 상황에 대해 빠르게 대처할 수 있을 것으로 판단된다. 최근 공공의대 신설 사례를 참고하면 의료기관을 신설하거나 폐쇄할 경우 주민에게 미치는 주관적 영향 평가방법으로 활용할 수 있고, 민간 의료시설이나 공공의료기관이 폐쇄될 경우 ML기법을 이용한 주민시설 만족도에 대해 패쇄 전후의 영향을 예측할 수 있을 것이다.
또한 민간에서 제공하는 생활의료시설에 대한 만족도가 미흡할 경우 공공의료시설을 제공하는 방안을 강구할 수 있는데, 생활의료의 사각지대를 추정하고 정부에서 제공할 수 있는 공공의료시설을 고려하는데 유익하다. 고령인구가 급증할 것으로 전망하는 향후에 고령인구의 급격한 변화를 수반하는 소규모지역 등의 커뮤니티를 대상으로 고령자 생활의료시설에 대한 만족도를 추정하는 것은 향후 과제이다. 또한 유소년인구, 경제활동인구 등을 대상으로 하는 각종 사회경제적 현상을 연계하는 분석 또한 의미가 적지 않을 것이며, 특히 공공의료시설에 대한 사각지대를 추정하는데 역할이 기대된다.

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  • 최종수정일 : 2018-04-13