Application of Artificial Neural Network Model to an Analysis of the Major Factors Affecting the Intention of the Elderly Single Person Households Living in Non-housing Accommodation to Move to Share House

This study aims to examine the major factors of the intention to live in shared housing while focusing on the elderly single person households who live in non-housing accommodation. As an analysis method, Artificial Neural Network (ANN) multi-layer perceptron model was computed. The major findings are as follows: The analysis found that the important factors that affect the intention to move to shared housings are 'Living in Seoul Metropolitan Area (SMA)', 'Threat of eviction', 'Occupancy type', 'Intention to move to Public Rental Housing (PRH)' and 'Relationship with neighborhoods'. As implications of the results of the study, it might be necessary to provide an elderly-friendly shared housing model in SMA when relating to the 'aging in place'. Finally, the public sectors should focus on increasing the supply of the elderly customized shared housing in order to revitalize the sense of community.

신경망분석을 활용한 비주택 고령자 1인 가구의 공유주택 거주 의향에 미치는 중요 요인 분석

본 연구에서는 주택이외 거처에 거주하는 고령자 1인 가구의 공유주택 거주의사에 미치는 중요 요인을 분석하여 고령자 맞춤형 공유주택 유형 개발 및 공급 계획의 방향성과 정책적 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위하여 인공신경망(Artificial neural network) 다층퍼셉트론(Multi-layer Perceptron) 모형을 연구의 방법론으로 사용하였으며, 신경망 분석으로 산출한 노드별 가중치 값을 가중치 분할법을 사용하여 중요도 분석을 실시하였다. 분석결과, 주택 이외의 거처에 거주하는 고령자 1인 가구의 공유주택 거주의향에 상대적으로 중요한 영향력을 미치는 요인들은 수도권 거주 여부, 퇴거위협, 점유형태, 공공임대주택 입주의사, 이웃과의 관계 순으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 한 정책적 시사점으로 첫째, 수도권을 중심으로 한 고령자 맞춤 공유주택 공급이 필요한 것으로 판단된다. 둘째, 주거 안정성 측면에서 공공 공유주택 공급이 필요하다. 셋째, 공동체 의식의 회복 차원에서 고령자 공유주택 공급 확대는 필요한 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 신경망이 가지는 블랙박스(Black box) 한계를 줄이고 정확도 높은 예측을 하는 방향으로 연구를 추진할 필요가 있을 것으로 사료된다.