Factors Associated with Depressive Symptoms in Older Adults in Korea: Evidence from a Machine Learning Approach

이 연구의 목적은 한국 고령자의 우울과 관련된 변수를 머신러닝 기법을 활용하여 다면적으로 파악하고, 이를 바탕으로 주요 연관요인과 우울과의 관계를 실증분석하는데 있다. 이를 위해 한국고령화패널(The Korean Longitudinal Study of Aging: KLoSA) 9차(2022년)자료로부터 도출된 167개의 변수 가운데 우울과 유의한 관련을 보이는 요인을 선별하고, 이들이 연속형 우울 변수와 이진형 우울 변수와 어떠한 관련을 보이는지를 랜덤 포레스트를 활용한 분석과 다중회귀분석 및 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구 결과 두 모형에서 공통적으로 사회적 접촉 빈도 및 가족관계 관련 지표, 주관적 건강, 활동 제한, 경제 상태 등이 중요 상위 변수로 나타났다. 이러한 결과는 고독고, 병고, 무위고, 빈고가 노년기 삶의 질에 주요한 지표가 된다는 선행연구의 결과와 맥을 같이 하나, 우울을 연속형과 이진형 중 무엇으로 고려하느냐에 따라 각 영역의 구체적인 변수에서는 차이가 있었다. 이 논문에서는 상기 결과의 시사점에 대해 고찰하고, 노인 복지와 관련된 정책적 함의를 논의하였다.