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영어

This study proposes a big data-based analytical method to detect high-risk areas for solitary deaths among the elderly in Seoul. The study categorizes and analyzes the risk factors of solitary deaths into demographic, health, economic, and socio-environmental factors. Using data collected from the Seoul Open Data Plaza and Public Data Portal, variables were generated and scatter plots were created using K-means clustering, followed by visual implementation through map creation. The analysis identified Jungnang-gu, Gangbuk-gu, Nowon-gu, Eunpyeong-gu, Gangseo-gu, and Gwanak-gu as the highest-risk areas. This study addresses the limitations of previous survey-based research through big data analysis. The findings are expected to enhance the efficiency of solitary death prevention programs and serve as a basis for informed decision-making in budget allocation across districts.

한국어

본 연구는 서울시 노인 고독사 방지를 위해 고독사 고위험 지역을 탐지하기 위한 빅데이터 기반 분석 방법을 제안한다. 본 연구에서는 고독사 위험 요인을 인구학적, 건강학적, 경제적, 사회환경적 요인으로 분류하여 분석하였다. 서울시 열린데이터 광장과 공공데이터 포털에서 수집된 데이터를 이용하여 변인을 생성하고 K-means 클러스터링을 사용하여 산포도를 작성한 후 지도를 통해 시각적으로 구현하였다. 분석 결과 중랑구, 강북구, 노원구, 은평구, 강서구, 관악구가 가장 고위험 지역으로 나타났다. 본 연구에는 기존 설문조사 기반 연구의 한계를 빅데이터 분석을 통해 보완하 였다는 함의가 존재한다. 연구결과가 고독사 예방 사업의 효율성을 높이고 자치구별로 적절한 예산 배정을 위한 의사결 정 기반 자료로 활용되기를 기대한다.