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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 213 - 219 (7page)
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본 연구는 스마트폰 과의존을 진단하고 예측하기 위하여 할 수 있는 분류분석 방법과 스마트폰 과의존 분류율에 영향을 미치는 중요변수를 규명하고자 시도되었다. 이를 위해 인공지능의 방법인 기계학습 분석 기법 중 의사결정트리, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신의 분류율을 비교하였다. 자료는 한국정보화진흥원에서 제공한 ‘2018년 스마트폰 과의존 실태조사’에 응답한 25,465명의 데이터였고, R 통계패키지(ver. 3.6.2)를 사용하여 분석하였다. 분석한 결과, 3가지 분류분석 기법은 정분류율이 유사하게 나타났으며, 모델에 대한 과적합 문제가 발생되지 않았다. 3가지 분류분석 방법 중 서포트벡터머신의 분류율이 가장 높게 나타났고, 다음으로 의사결정트리 기법, 랜덤포레스트 기법 순이었다. 스마트폰 이용 유형중 분류율에 영향을 미치는 상위 3개 변수는 생활서비스형, 정보검색형, 여가추구형이었다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Yonhap News / Korea's smartphone holding rate is the world's number one
Mengwei Bian / 2014 / Linking Loneliness, Shyness, Smartphone Addiction Symptoms, and Patterns of Smartphone Use to Social Capital / Social Science Computer Review 33(1):61~79
David B. Newman / 2014 / Leisure and Subjective Well-Being: A Model of Psychological Mechanisms as Mediating Factors / Journal of Happiness Studies 15(3):555~578
김미영 / 2013 / 노인의 스마트폰 사용과 건강정보활용 / 질적연구 14(1):13~22
한상연 / 2011 / 스마트폰 사용이 삶의 질에 미치는 영향 분석연구 / 정보사회와 미디어 (20):49~84
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