SOM(Self-Organizing Map) 기법을 이용한 종단자료 분석방법론

빅 데이터 시대가 도래하면서 수많은 데이터가 축적되고 확대되고 있다. 비정형 데이터뿐만 아니라 정형데이터도 지속적으로 저장되고 있다. 특히 교육계와 의료계에서 정기적인 설문조사나 코호트 조사 등 종단자료가 축적되고 있다. 그렇지만 종단 자료에 대한 분석방법론은 아직 충분하지 않다. 본 연구에서는 종단자료를 분석하는 새로운 방법론을 제안한다. 이 분석방법은 Kohonen Network으로 알려져 있는 SOM 기법과 연관 규칙 마이닝 방법이 결합되어 있다. 이 방법론은 실제 자료에 적용하여 실용성을 검증하였다. 사용된 데이터는 성형외과 웹 사이트 속성에 관한 종단 자료로 2011∼2013년간 3개년 조사자료 총 279개 종단자료에 적용하였다. 분석결과 신뢰성이 있는 종단 궤적(longitudinal trajectory)을 얻을 수 있었으며, 이를 바탕으로 잠재성장모형의 조건적 모델을 도출할 수 있었다.