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KIHASA 발간물연구보고서 2023-14

보건복지분야 위기대응 예측모델링 연구: 정신건강 사례를 중심으로

Predictive Modeling of Crisis Response in the Health and Social Welfare Sectors

서명/저자사항
보건복지분야 위기대응 예측모델링 연구 : 정신건강 사례를 중심으로 / 오미애 , 박성준 , 안수인 , 최호식 , 박민수 , 조현경
대등서명
Predictive Modeling of Crisis Response in the Health and Social Welfare Sectors
발행사항
세종 : 한국보건사회연구원 , 2023
형태사항
328p. : 도표 ; 24cm
총서사항
연구보고서 2023-14
ISBN
9788968279690
주기사항
참고문헌 수록
URL
소장정보
위치등록번호청구기호 / 출력상태반납예정일
이용 가능 (2)
자료실EM054107대출가능-
자료실EM054108대출가능-
이용 가능 (2)
  • 등록번호
    EM054107
    상태/반납예정일
    대출가능
    -
    위치/청구기호(출력)
    자료실
  • 등록번호
    EM054108
    상태/반납예정일
    대출가능
    -
    위치/청구기호(출력)
    자료실
목차
Abstract 1 요 약 3 제1장 서론 11 제1절 연구의 배경 및 목적 13 제2절 연구의 내용 및 방법 20 제2장 정신건강 및 자살 고위험군에 대한 이론적 검토 23 제1절 정신건강 고위험군의 특성 25 제2절 자살 고위험군의 특성 33 제3절 소결 47 제3장 예측 모델 적용을 위한 공공데이터 검토 51 제1절 검토 대상 공공데이터 개요 53 제2절 자살 고위험군 관련 선행연구 실증 분석 변수 84 제3절 소결 113 제4장 공공데이터를 활용한 정책 대상별 예측 모델 115 제1절 청소년건강행태조사를 활용한 예측 모델 117 제2절 정신건강실태조사를 활용한 예측 모델 139 제3절 소결 173 제5장 심층 분석Ⅰ: 자살 고위험군에 대한 위험 인자 탐색을 위한 패널데이터 생존 분석 모형 적용 179 제1절 한국복지패널의 분석 개요 182 제2절 통계량 산출 및 집단 간 비교 193 제3절 생존 분석 결과 205 제4절 소결 255 제6장 심층 분석Ⅱ: 텍스트 데이터 기반 자살 고위험군 탐지를 위한 딥러닝 적용 259 제1절 텍스트마이닝 및 자연어처리 기반 분석 방법 261 제2절 텍스트의 그룹화 분석 결과 272 제3절 문장 임베딩을 활용한 분석 결과 282 제4절 소결 300 제7장 결론 및 시사점 303 제1절 결론 305 제2절 시사점: 정책적 활용 측면 308 제3절 시사점: 예측 모형 활용 측면 314 참고문헌 321