Exploring Methodologies for Identifying Vulnerable Areas in Social Services Using Machine Learning and Regression Analysis

본 연구는 머신러닝과 회귀분석을 활용하여 사회서비스 취약지구를 추출하기 위한 연구방법론을 탐색하고 정립하는 데 그 목적을 두었다. 그리고 연구방법의 적용가능성을 검증하기 위해 서울특별시의 청소년활동 서비스 취약지구를 추출하고자 하였다. 구체적으로 데이터는 정부 오픈 API를 통해 수집하였으며, 분석의 용이성을 위해 전처리 과정을 진행하였다. 그다음으로 사회서비스와 데이터의 특성을 잘 반영할 수 있는 각각의 후보 분석기법을 선정하고 적합도 검증을 실시하였다. 최종적으로 머신러닝 기법으로 랜덤포레스트를 회귀분석은 지리가중회귀를 채택하였다. 여기서 회귀분석을 하는 이유는 머신러닝의 단점을 보완하기 위함이다. 분석결과 서울시내 청소년활동 서비스 취약지역으로 총 9곳이 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 사회복지영역에서 머신러닝과 같은 첨단기술을 적용하는 방법과 가능성을 진단하고 그 한계를 극복하는 방안을 논의하였다.