머신러닝을 이용한 스마트폰 의존도 영향력 분석 – 불균형 데이터 중심으로

송광윤; 김윤수; 장인홍

doi:10.7465/jkdi.2023.34.5.735

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송광윤 (조선대학교) 김윤수 장인홍 (조선대학교)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제5호

발행연도: 2023.9

수록면: 735 - 750 (16page)

DOI: 10.7465/jkdi.2023.34.5.735

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스마트폰은 우리에게 편리함을 제공하지만 제공받은 만큼 우리는 스마트폰에 매우 종속된 삶을 살아간다. 스마트 과의존이란 의존하는 만큼 과도한 스마트폰 사용으로 인간에게 신체적·심리적 문제를 일으킬 수 있음을 의미하며, 이와 관련된 많은 연구는 영유아·청소년·장노년층 등 계층을 구분하여 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 한국지능정보사회진흥위원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사에서 활용한 설문조사 데이터를 기반으로 설문 전체 대상에 대한 머신러닝 기법인 랜덤포레스트를 활용한 스마트폰 과의존 분류 모형을 제안하고, 스마트폰 과의존에 관한 데이터는 불균형 데이터로 스마트폰 과의존 대상자가 일반사용자군에 비해 매우 적은 비율을 가지고 이를 극복하고자 오버샘플링 기법을 활용하였으며, 스마트폰 과의존 대상자의 비율을 2배, 3배, 4배씩 늘려가며 정분류율, 민감도, 특이도, 정밀도, F1 score에 대한 우수함을 보여준다. 이를 통해 스마트폰 과의존 분류에 영향을 많이 미치는 변수는 스마트폰 여가 추구로 게임, 영화, 동영상 시청 등 여가 활동에 활용하는 스마트폰 사용이 과의존에 가장 영향을 많이 미치는 변수로 나타났다. 우리는 모두 자연스레 스며든 스마트폰에 대한 과의존으로 향하고 있을 수 있다. 과거의 엄격한 스마트폰 과의존 기준을 좀 더 완화하여 현재 상황을 받아들이고 개선해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다.

#렌덤포레스트 #불균형 데이터 #스마트폰 과의존 #오버샘플링 #Imbalanced data #oversampling #random forest #smartphone overdependence

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