Health and Social Welfare Review

Abstract

This study aimed to identify latent subtypes of happiness trajectories during early adolescence and to explore key predictors of trajectory membership using machine learning approaches. Data were drawn from Waves 12 to 15 of the Panel Study on Korean Children (PSKC), corresponding to grades 5 through 8. Latent Class Growth Analysis (LCGA) was conducted to identify distinct trajectories of happiness over time. Baseline individual, family, peer, environmental, and future-oriented variables were then used to develop machine learning models predicting trajectory membership. Multiple models were compared, and SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis was applied to the best-performing model to examine the relative importance of predictors. Three distinct happiness trajectories were identified: a high-level slow-decline group, a mid-level average-decline group, and a low-level rapid-decline group. Among the machine learning models, the Random Forest demonstrated the most stable predictive performance. SHAP analysis indicated that multidimensional factors contributed to classifying different happiness trajectories. The findings suggest that changes in overall happiness during early adolescence can be characterized by distinct latent trajectories with different initial levels and rates of decline. Furthermore, the use of machine learning models allowed for a more flexible prediction of happiness trajectories by accounting for the combined influence of individual, family, peer, environmental, and expectations and perceptions about the future.

초록

본 연구는 초기 청소년의 전반적 행복감 변화 궤적의 하위 유형을 규명하고, 머신러닝을 활용하여 행복감 궤적 유형을 예측하는 주요 변인을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 한국아동패널조사(KCPS) 12-15차 자료(초5-중2)를 활용하여 잠재계층성장분석을 실시하여 행복감 변화 궤적 유형을 도출하였다. 기저선 시점의 개인, 가족, 또래, 환경 및 미래인식 관련 변인을 투입하여 행복감 궤적 집단을 예측하는 머신러닝 모델들을 구축·비교하였으며, 최적 모델에 대해서 SHAP 분석을 실시하였다. 초기 청소년기의 행복감 변화 궤적은 고수준-완만감소형, 중간수준-평균감소형, 저수준-빠른감소형의 세집단으로 분류되었다. 머신러닝 모델 중에서는 랜덤포레스트가 가장 안정적인 예측성능을 보였으며, 상대적 중요도 분석 결과, 다차원적 요인이 행복감 궤적 분류에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 초기 청소년기의 전반적 행복감 변화가 서로 다른 수준과 감소속도를 지닌 잠재집단으로 구분됨을 확인하였으며, 머신러닝 모델을 통해 개인, 가족, 또래, 환경 및 미래 관련 변인이 복합적으로 작용하는 행복감 변화 궤적을 유연하게 예측할 수 있음을 보여주었다.

Abstract

The purpose of this study is to identify the types of housing instability among young adult heads of household in Korea using latent class analysis and to explore differences in depression levels across groups within each type of housing instability. This study utilized data from the 2022 Youth Life Survey, which targeted a sample of 5,374 young adult heads of household. The main findings are as follows. First, types of housing instability were divided into two groups - those with higher levels of housing instability and those with lower levels. No significant differences were observed between these groups in terms of age, average monthly income, or housing type. However, significant differences were identified in educational level, employment status, region, and perceived health within the group with higher levels of housing instability. Second, depression levels differed significantly between the types of housing instability, with higher levels of depression among those with higher housing instability compared to those with low housing instability. Based on these findings, this study suggests policy and practical implications, including strengthening housing quality standards, supporting the remodeling of older houses, and establishing an integrated support system for vulnerable groups to alleviate housing instability and improve the mental health of young adult heads of household.

초록

본 연구의 목적은 잠재계층분석(Latent Class Analysis)을 통해 국내 청년 가구주의 주거불안정의 유형을 도출하고, 주거불안정의 유형이 우울에 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 2022년 청년 삶 실태조사(Youth Life Survey) 데이터를 활용하였으며, 임차 중인 청년 가구주 5,374명을 대상으로 분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 청년 가구주의 주거불안정의 유형은 크게 고수준 복합 주거불안정 유형과 저수준 주거불안정 유형으로 나뉘었으며 두 집단 간에 연령, 월평균소득, 가구 형태 등에서 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 고수준 복합 주거불안정 집단은 교육 수준, 취업 상태, 지역, 주관적 건강에서 유의미한 차이를 보였다. 둘째, 주거불안정 유형이 청년 가구주의 우울 수준에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났는데 저수준 주거불안정 유형에 비해 고수준 복합 주거불안정 유형에서 우울 수준이 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 청년 가구주의 주거불안정 완화와 정신건강 증진을 위해 주거품질 기준 강화, 노후 주택 리모델링 지원, 취약계층 맞춤형 통합 지원 체계 구축 등의 정책적 함의와 실천적 시사점을 제시하였다.

Abstract

초록

본 연구는 혼자 생활하고 있는 중고령자의 여가활동이 어떠한 구조로 이루어지고 있으며, 이들이 가진 여가유형이 1인가구 중고령자의 우울수준에 어떠한 관련성이 있는지 실증적으로 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 전국의 만 50세에서 만 69세까지의 중고령자를 대상으로 여가활동 현황을 조사한 자료 중 1인가구 중고령자 168명의 자료를 최종적으로 분석에 활용하였다. 여가활동 유형을 분석하기 위해 여가활동 내용, 여가 동반자 여부, 여가의 일상성 여부를 기준으로 잠재집단분석을 활용하였다. 1인가구 중고령자의 여가유형은 일상적 홀로 운동형(26.8%), 관계적 운동･오락형(28.0%), 일상적 취미활동형(23.3%), 여가소홀형(21.4%)의 네 가지 유형으로 나타났다. 그리고 1인 가구 중고령자의 여가활동유형이 우울수준에 미치는 영향을 규명하기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 여가소홀형에 비해 일상적 취미활동형의 우울수준이 통계적으로 유의하게 낮았다. 그 밖에 여성에 비해 남성이, 미혼자에 비해 이혼･별거 또는 사별을 경험한 중고령자의 우울수준이 높았다. 그리고 주관적 건강상태가 좋을수록, 자녀 또는 자녀배우자와의 만남빈도가 많을수록 우울수준이 낮아지는 것으로 분석되었다. 본 연구결과를 토대로 1인 중고령자의 건강한 여가활동 영위와 정신건강증진을 위한 제언을 제시하였다.;This study attempted to identify the leisure activity types in which middle-aged people living alone engage, and to examine the relationship between leisure types and depressive symptoms. Latent class analysis and hierarchical regression analysis were conducted on a total of 168 people age 50-69 living alone. We identified four types of leisure activities the subjects engaged in: individual-oriented routine physical exercise (26.8%), socially-oriented/recreational activities (28.0%), hobby-oriented activities (23.3%), and leisure-neglect (21.4%). Hobby-oriented activities were associated with the lowest depressive symptoms. Also, men were more depressed than women, and the level of depressive symptoms was higher among those who experienced divorce or bereavement than among unmarried people. The higher the subjective health status, the higher the frequency of meeting with children, the lower the depression level. Based on these results, we suggested some implications for supporting healthy leisure activities and for reducing the level of depression among middle-aged people living alone.