○ 연구배경 및 목적
 - (배경) 그동안 복지사각지대 대상자는 기초생활보장제도를 중심으로 경제적 어려움을 겪고 있는 대상에 대하여 예측모델을 통하여 위험 대상자를 선별하고 있음
 - (필요성) 하지만, 인공지능 기술은 계속해서 발전되고 있으며 정확도를 높이기 위해서는 최신 인공지능 기술과의 비교 및 모형의 파라미터 튜닝이 필요한 상황
 - (목적) 최신 인공지능 기술에 대해 탐색하여 현재 활용하고 있는 알고리즘과의 실험 및 비교 분석을 수행하여 최종 사각지대 발굴률 향상을 위한 제언을 수행하고자 함

○ 주요내용
 - 복지사각지대 개념과 인공지능 최신기술에 대한 선행 연구 검토 
 - 복지사각지대 외부 연계 27종에 대한 연계정보에 대한 세부 내용 정리
 - SEMMA (Sampling, Exploration, Modification, Modeling, Assessment) 데이터 분석 방법론에 의거하여 각 단계에서 수행 해야되는 부분에 대한 데이터 분석
 - 오차분류표 (Classification Table)을 통해서 기존에 활용되는 모형과 최신 모형 (XGBoost, NN, Logistic, Stacking 등)간의 성능 평가를 수행하였음.
 - 최종적으로 복지사각지대 대상자 발굴률 향상을 위한 방안을 제시함

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