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제작 : 김인수 튜터

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01. 개요

🔬 심리적 특성과 약물 사용 패턴을 분석하여 위험도를 예측하세요!

• 약물 사용과 중독은 개인과 사회에 심각한 영향을 미치는 공중 보건 문제입니다.
• 개인의 성격 특성과 심리적 성향이 약물 사용 행동에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것은 효과적인 예방과 개입 전략을 수립하는 데 매우 중요합니다.
• 이를 해결하기 위해, 심리 특성과 약물 사용 이력을 분석하고, 머신러닝 모델을 활용하여 약물 사용 위험도를 예측하는 시스템을 구축하려 합니다.

🔬 당신은 보건 데이터 분석 팀(Data Analyst)입니다!

• 개인의 성격 특성, 충동성, 감각추구성향 등의 데이터를 활용하여 약물 사용 여부를 자동으로 분류하는 모델을 개발해야 합니다.
• 주어진 데이터를 바탕으로 탐색적 데이터 분석(EDA), 전처리, 모델링을 수행하여 약물 사용 위험 예측의 정확도를 최적화하세요.
• 약물 사용 위험도를 평가하고, 이를 시각적으로 표현하는 것도 중요한 목표입니다.

02. 배경

🔬 심리적 특성과 약물 사용 분석의 필요성

• 심리적 특성과 약물 사용 간의 관계
  • 성격 5요인(신경증, 외향성, 개방성, 친화성, 성실성), 충동성, 감각추구성향 등의 심리적 요인이 약물 사용 행동에 미치는 영향을 분석하면, 중독 위험군을 조기에 식별하고 개입할 수 있습니다.
  • 머신러닝을 활용하여 복합적인 심리 및 인구통계학적 요인 간의 패턴을 학습하고, 개인의 약물 사용 가능성을 예측할 수 있습니다.
• 약물 사용 패턴 및 진행 과정 분석
  • 18가지 약물에 대한 사용 이력과 빈도(최근 사용 여부 등)를 분석하여 약물 사용의 진행 과정과 위험 요인을 이해할 수 있습니다.
  • 게이트웨이 드럭(Gateway Drug) 가설을 검증하여, 특정 약물이 더 강한 중독성을 가진 약물 사용으로 이어지는 패턴을 분석할 수 있습니다.
• 예측 모델의 필요성
  • 기존의 약물 사용 연구는 개별 요인 간 관계 분석에 초점이 맞춰져 있어, 다차원적인 데이터 해석이 어렵습니다.
  • 머신러닝 모델을 활용하면 개인의 성격과 심리적 특성을 기반으로 약물 사용 위험도를 보다 정밀하게 예측할 수 있습니다.