Analysis for Pattern Recognition in Panel Data by Hidden Markov Model

패널조사는 개인이나 가족, 기업 등을 대상으로 동일한 항목에 대한 여러 회에 걸쳐 측정한 자료를 수집할 수 있다는 점에서 연구자들이 다양한 분석방법을 적용하여 필요한 정보를 제공할 수 있는 중요한 원천이다. 특히 동일한 개체에 대해 반복 측정한 자료를 이용하여 주요 경향에 대해 다른 변수들에 의한 영향 정도를 제시하는 것은 패널자료를 이용한 가장 기본적인 분석의 목표이다. 그러나 패널조사가 진행된 전 기간에 걸쳐 특정 항목에 대한 지속적인 변화를 체계적으로 살펴보는 것은 간단한 작업이 아니다. 왜냐하면 각각의 조사 시점마다 해당 항목에 대한 응답의 변화는 상당히 많은 조합으로 나타나기 때문이다. 본 연구에서는 은닉마르코프모형을 이용해 패널조사를 통해 수집한 특정 항목에 대한 자료에 대한 분석 방법을 소개하고, 한국미디어 패널조사 자료를 대상으로 분석 과정과 결과를 제시하였다. 분석에 사용한 자료는 지난 2012년 부터 2023년까지 한국미디어패널조사를 통해 조사한 개인들의 14개 클라우드 서비스 항목으로, 각 개인의 인구통계적 요인에 따른 클라우드 서비스의 선택 패턴을 은닉마르코프모형을 이용해 분석한 결과를 제시하였다. 특정 연도의 횡단면 분석에서는 연령별 차이가 특정 클라우드 서비스 선택에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 전 기간에 걸친 자료를 은닉마르코프모형을 이용한 분석에서는 연령별 차이가 아닌, 성별, 소득, 직업 유무 등에 의해 달라져 다른 결과가 나타났다.