Effectiveness of a Home Modification Intervention Utilizing a Machine Learning-Based Livability Prediction Model : A Pilot Study of Older Adults with Disabilitis

목적 : 본 연구는 지역사회 거주 장애 노인을 대상으로 개인-환경 간 상호작용을 반영한 거주 적합성(Livability) 평가에 기반하여 결정 트리 기반 머신러닝 알고리즘의 결과를 활용하여 가정환경 수정 중재를 제공하고 효과성을 검증하고자 하 였다. 연구방법 : 연구참여자는 지역사회 거주 장애 노인 9명이었으며, 중재는 총 4회기(주 1회, 40분)로 구성되었다. 거주 적합 성(Livability Scale), 작업수행능력(COPM), 목표성취(GAS), 삶의 질(WHOQOL-BREF)은 사전, 사후, 추적의 세 시점 에서 평가되었으며, 추적 평가는 중재 종료 3개월 후에 실시되었다. 중재는 Livability Scale을 활용하여 결정 트리 기반 머신러닝 알고리즘(Random Forest)을 활용한 변수 중요도(feature importance)로 거주 부적합 항목을 식별하여 중재의 우선순위로 활용하였다. 분석은 세 시점에서 반복측정된 자료를 SPSS 26.0을 사용하여 Friedman 검정 및 Bonferroni 사후 비교를 통해 분석하였다. 결과 : 분석 결과, 거주 적합성의 환경, 작업, 수행 영역과 작업수행능력, 목표성취도, 삶의 질의 하위 영역에서 통계적으 로 유의미한 향상이 나타났다. COPM 만족도는 모든 시점에서 유의하게 증가하여 중재 효과의 지속 가능성을 확인하였다. 결론 : 가정환경 수정에서 개인–환경 상호작용을 반영한 정량적 평가와 머신러닝 기반의 예측 모형을 활용하여 중재의 실 효성을 높일 수 있는 실증적 근거를 제공한다. 이를 통해 장애 노인을 포함한 다양한 취약계층을 위한 맞춤형 주거 중재 및 정책 개발에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.