초기 청소년의 행복감 변화 궤적에 대한 예측요인 탐색: 잠재계층성장분석과 머신러닝을 활용하여

초록

본 연구는 초기 청소년의 전반적 행복감 변화 궤적의 하위 유형을 규명하고, 머신러닝을 활용하여 행복감 궤적 유형을 예측하는 주요 변인을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 한국아동패널조사(KCPS) 12-15차 자료(초5-중2)를 활용하여 잠재계층성장분석을 실시하여 행복감 변화 궤적 유형을 도출하였다. 기저선 시점의 개인, 가족, 또래, 환경 및 미래인식 관련 변인을 투입하여 행복감 궤적 집단을 예측하는 머신러닝 모델들을 구축·비교하였으며, 최적 모델에 대해서 SHAP 분석을 실시하였다. 초기 청소년기의 행복감 변화 궤적은 고수준-완만감소형, 중간수준-평균감소형, 저수준-빠른감소형의 세집단으로 분류되었다. 머신러닝 모델 중에서는 랜덤포레스트가 가장 안정적인 예측성능을 보였으며, 상대적 중요도 분석 결과, 다차원적 요인이 행복감 궤적 분류에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 초기 청소년기의 전반적 행복감 변화가 서로 다른 수준과 감소속도를 지닌 잠재집단으로 구분됨을 확인하였으며, 머신러닝 모델을 통해 개인, 가족, 또래, 환경 및 미래 관련 변인이 복합적으로 작용하는 행복감 변화 궤적을 유연하게 예측할 수 있음을 보여주었다.

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