• 제목/요약/키워드: 노인 인식

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CNN-LSTM 기반 시계열 센서 데이터를 이용한 노인 활동 인식 시스템 (Senior Activity Recognition System using Time-series sensor data based on CNN-LSTM)

  • 이선민;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1230-1233
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    • 2023
  • 최근, 65세 이상의 1인 가구가 급증함에 따라 노인을 대상으로 한 다양한 연구 및 서비스가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터를 이용하여 CNN-LSTM 기반의 노인 활동 인식 시스템을 제안한다. 수집된 데이터는 3축 가속도 센서가 내장된 2개의 디바이스를 등과 허벅지에 부착하였다. 수집 주기는 50hz로 진행되었으며, 각 행동은 2초를 기준으로 산정하였다. 학습데이터의 입력값으로 사용하기 위해, 슬라이딩 윈도우를 50%로 적용하여 시퀀스를 구성하였다. 모델은 특징을 반영하기 위한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 시계열적 특성을 반영하기 위한 LSTM(Long-Short Term Memory)을 하이브리드한 1차원 형태의 CNN-LSTM 모델을 사용한다. 행동은 4가지로 분류하였으며, 97%의 정확도를 나타내고 있다.

환자평가표에 의한 요양병원 입원 노인들의 일상생활사 의사결정 인식기술 상태와 일상생활수행능력 간의 관계 (Relationship between the State of Decision Making Recognition Technology for Daily Living and Activities of Daily Living(ADL) of Inpatients in Geriatric Hospital on the Patient Core Card)

  • 임정도;이성호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권11호
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    • pp.328-336
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    • 2014
  • 본 연구는 2013년 12월 현재 요양병원에 입원생활 중인 노인들 중 환자평가표의 평가구분에서 계속입원중인 환자 평가를 받은 3개월 이상 입원중인 노인들을 대상으로 실질적으로 부양 및 요양간병 시 집중적으로 관심을 가져야 하는 일상생활활동이 무엇인지를 파악해 보고자 하였다. 연구결과, 일상생활사에 관한 의사결정을 할 수 있는 인식기술 상태와 일상생활활동수행능력들 간의 인과관계를 로지스틱 함수를 이용하여 추정한 결과, 일상생활사 의사결정 인식기술 상태가 심하게 손상된 경우에는 노인들에게 실질적으로 부양 및 요양간병 시 '식사하기' 활동과 '옮겨 앉기' 활동에 집중적으로 관심을 가져야 한다는 것을 확인하였다. 또한 '식사하기' 활동과 '옮겨 앉기' 활동 외의 활동들은 일상생활사에 관한 의사결정을 할 수 있는 인식기술 상태보다는 노화나 질병으로 인한 신체적 기능이 떨어져서 나타난 결과로 유추해 볼 필요성이 있을 것이다. 따라서 이 경우에는 부양이나 요양간병 시 도움을 받는 노인들의 인격이나 수치심 등 자존감을 고려하여 수발자들은 행동과 언어에 각별히 신경을 써야 할 것이다.

노인시설 종사자의 업무스트레스, 업무만족, 치매 및 인간중심보호 인식 연구: 사회복지사, 간호사, 생활지도원의 비교 (A Study on Work Stress, Satisfaction, and Dementia Attitudes of Social Care Work Force of Dependent Elders)

  • 최희경
    • 한국사회복지학
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    • 제59권3호
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    • pp.175-199
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    • 2007
  • 이 연구에서는 부산과 대구 지역의 노인시설에 근무하는 사회복지사, 간호사, 생활지도원 502명을 대상으로, 노인보호 관련 종사자들의 업무특성을 반영하여 고안된 측정도구들을 활용하여 이들의 일반적인 특성과 업무 스트레스, 업무 만족, 치매 및 인간중심 보호와 관련된 인식과 태도를 조사하여 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 노인시설 종사자들의 급여수준이 낮고 근무시간이 길며 업무 부담이 과중한 상태인 것으로 나타났다. 치매 및 인간중심 보호와 관련된 종사자들의 인식수준은 높은 편이었으나, 업무 만족 수준이 낮았고 노인에 대한 보호 제공 및 업무환경과 관련된 스트레스가 높게 나타났다. 노인장기요양보험제도 시행을 앞두고 노인에게 사회적 보호를 제공할 전문 인력의 원활한 수급과 전문성 향상, 보호의 질 제고를 위하여 노인시설 종사인력에 대한 처우 개선과 인력 확충, 중장년기 인력 활용, 노인시설 종사인력에 대한 전문적 훈련과 교육 강화, 노인시설에서의 인간중심 보호 방식의 도입과 실천이 필요함을 제시하였다.

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지역사회 당뇨병 노인의 당뇨병 임파워먼트와 건강인식이 당뇨병 자가간호행위에 미치는 영향 (The Effects of Diabetes Empowerment and Health Perception on Diabetes Self-Care Behavior in Community Diabetic Elderly)

  • 박금옥;정수경
    • 융합정보논문지
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    • 제11권9호
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    • pp.43-49
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    • 2021
  • 본 연구는 지역사회 당뇨병 노인을 대상으로 당뇨병 임파워먼트, 건강인식, 당뇨병 자가간호행위 간의 상관관계를 파악하고 당뇨병 노인의 당뇨병 자가간호행위에 미치는 영향요인을 파악하고자 시행되었다. 일 지역 보건소에 등록된 65세이상 당뇨병 노인 80명을 대상으로 설문조사하였다. 평균 나이는 71.15세였고 남자가 41명, 여자가 39명이 포함되었다. 당뇨병 자가간호행위는 경제적 상태(r=.245, p=.029), 당뇨병 임파워먼트(r=.406, p<.001)와 유의한 양의 상관관계를 나타내었으나 건강인식(r=.127, p=.263)과는 유의한 상관관계를 나타내지 않았다. 본 연구결과, 당뇨병 노인의 당뇨병 자가간호행위에 미치는 요인으로 당뇨병 노인의 당뇨병 임파워먼트와 경제적 상태가 유의한 영향요인으로 나타났으며 수정된 모형의 설명력은 19.6%(F=10.623, p<.001)로 나타났다. 따라서 지역사회 당뇨병 노인의 당뇨병 임파워먼트를 향상시킬 수 있도록 지역사회 프로그램을 개발하고 공중보건 차원에서 경제적 지원 정책도 함께 제공된다면 지역사회 당뇨병 노인의 자가간호행위의 향상을 도모할 수 있을 것이다.

서울·경인지역 노인자원봉사 활성화 방안 연구 - 장애요인 및 실천적 대안을 중심으로 - (Fieldworkers' Perceptions of the Policies and the Strategies for Promoting Elderly Volunteering Actions and the Exploring Alternatives in the Volunteering Work: Focused on Elderly-barrier and Practical Suggestions)

  • 이현주;송민경
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.576-590
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    • 2021
  • 기존의 노인 자원봉사 활성화 방안들의 구상은 역할관점에 기반 한 활동이론(active theory)을 적용하여 '선배 시민(Senior Citizen)'으로서 노인이 자원봉사활동을 통해 지역사회공동체에 건강성을 부여하는데 있다. 또한 시민성 개발을 위한 평생교육/학습모델을 전제로 노인 자원봉사자 및 활동영역을 확대하고자 한다. 이에, 본 연구에서는 노인 자원봉사 활성화를 위해 제시된 제도 방안들을 자원봉사 실천현장의 실무자들이 이를 어떻게 인식하고 적용하고 있는지를 파악하고, 이들이 당면하고 있는 장애요인들과 실천대안들을 면밀히 탐색하고자 하였다. 이를 위하여, 서울과 수도권 지역의 노인복지관 및 자원봉사센터 12개 기관의 실무자와 심층면접을 진행하였다. '직접적 내용분석'을 활용하여, 활성화 방안의 주제 범주로 12개를 도출하여 실무자들의 인식을 노인 자원봉사 활성화 주제범주별로 분석하였다. 본 연구 결과로, 노인 자원봉사 정책방안과 실천 현안에 대한 현장 실무자들의 경험과 인식을 통해 재점검하였으며, 향후 노인 자원봉사 활성화를 위한 장애요인과 실천적 대안들을 실무자들의 견지에서 제시하였다.

텍스트 마이닝 분석을 통한 노인학대 관련 연구 동향 분석 : 2004년~2021년까지 발행된 국내 학술논문을 중심으로 (Analysis of Research Trends in Elder Abuse Using Text Mining : Academic Papers from 2004 to 2021.)

  • 윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.25-40
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    • 2022
  • 본 연구는 초고령화사회 진입을 목전에 두고 있는 우리나라에서 지속적으로 증가하고 있는 노인학대 학술 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 분석 자료는 노인보호전문기관이 설립된 2004년부터 2021년까지 18년간 국내 전문학술지에 게재된 노인학대 관련 학술논문의 제목, 주제어, 초록을 텍스트로 전환하고, 분석 시기는 3개 구간으로 세분화 하여 논문의 패턴 및 전체 데이터 속에 의미를 파악하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 총 249편의 논문이 선정되었고(1구간은 81편, 2구간 64편, 3구간은 104편이 논문이 각각 선정). 연 평균 13.8편으로 2014년 이후 꾸준히 증가 후 2020년부터 연 평균이하로 감소하고 있다. 둘째 노인학대 텍스트 마이닝 결과 i) 상위 주요 키워드인 단어 빈도분석 결과 모든 구간(2004년~2021년)에 공통적으로 나타난 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 인식, 가족, 사회, 방안, 경험, 학대피해노인, 학대예방, 우울 등이다. ii) TF-IDF 분석 결과 모든 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 영향, 인식, 사회, 방안, 학대예방, 경험, 우울 등으로 나타났고, iii) 연결중심성 분석 결과 전 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 특성, 인식, 가족, 방안, 사회, 학대예방, 경험 등이다. 셋째, CONCOR 분석 결과 1구간은 5개의 군집으로, 2구간은 7개의 군집으로, 3구간은 6개의 군집으로 각각 나타났다. 상기의 분석 결과 등을 바탕으로 노인학대 학술 연구의 동향을 살펴보았고, 이를 바탕으로 향후 노인학대 학술 연구를 위한 다양한 제언을 제시하였다.

음주노인의 주관적 건강인식이 우울 변화 궤적에 미치는 영향 (Influence of elderly drinkers' subjective health perception on the change in the trajectory of depression)

  • 박규희;허원구
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권10호
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    • pp.509-519
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    • 2016
  • 본 연구는 음주노인의 종단자료를 사용하여 주관적 건강인식의 변화가 우울 변화 궤적에 미치는 영향을 분석한 서술조사 연구이다. 본 연구는 고령화연구패널조사 1차(2006), 2차(2008), 3차(2010), 4차(2012) 자료를 모두 통합하여 균형패널를 구축하였으며, 최종 분석대상자는 네 시점 모두에서 응답한 음주노인 총 543명의 자료를 분석하였다. 연구방법으로는 기술통계와 변인들 간의 관계성을 검증하기 위하여 잠재성장모형을 이용하였다. 그 결과 첫째, 주관적 건강인식의 초기값이 우울수준 초기값에 미치는 영향이 부적(-)인 관계로 통계적으로 유의미하였다. 둘째, 한 주관적 건강인식 초기값이 우울의 변화율에 미치는 영향은 정적(+)인 관계가 있는 것으로 나타났으며, 초기 주관적 건강인식이 높은 음주노인은 우울 수준 변화율도 높다는 것을 의미하나 통계적으로 유의미하지 않았다. 셋째, 주관적 건강인식 변화율이 우울 변화율에 미치는 영향은 부적(-)인 관계가 있는 것으로 나타나 통계적으로 유미한 결과를 보였다. 즉 주관적 건강인식 변화율이 높을수록 우울의 변화율이 낮은 것으로 나타나, 주관적 건강인식의 증가속도가 빨라지면 음주노인의 우울은 증가속도가 느려진다고 할 수 있다. 이상을 토대로 지역사회에서 노인의 음주예방과 건강을 위한 프로그램을 개발하여 우울증과 자살을 예방하는 실효성 있는 정책과 시행이 요구된다.

치매 환자를 포함한 한국 노인 음성 데이터 딥러닝 기반 음성인식 (Deep learning-based speech recognition for Korean elderly speech data including dementia patients)

  • 문정현;강준서;김기웅;배종빈;이현준;임창원
    • 응용통계연구
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    • 제36권1호
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    • pp.33-48
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    • 2023
  • 본 연구에서는 발화자가 동물이나 채소와 같은 일련의 단어를 무작위로 일 분 동안 말하는 한국어 음성 데이터에 대한 자동 음성 인식(ASR) 문제를 고려하였다. 발화자의 대부분은 60세 이상의 노인이며 치매 환자를 포함하고 있다. 우리의 목표는 이러한 데이터에 대한 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 비교하고 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 자동 음성 인식은 컴퓨터가 사람이 말하는 말을 자동으로 인식하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 기술이다. 최근 들어 자동 음성 인식 분야에서 성능이 좋은 딥러닝 모델들이 많이 개발되어 왔다. 이러한 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터는 대부분 대화나 문장 형식으로 이루어져 있다. 게다가, 발화자들 대부분은 어휘를 정확하게 발음할 수 있어야 한다. 반면에, 우리 데이터의 발화자 대부분은 60세 이상의 노인으로 발음이 부정확한 경우가 많다. 또한, 우리 데이터는 발화자가 1분 동안 문장이 아닌 일련의 단어를 무작위로 말하는 한국어 음성 데이터이다. 따라서 이러한 일반적인 훈련 데이터를 기반으로 한 사전 훈련 모델은 본 논문에서 고려하는 우리 데이터에 적합하지 않을 수 있으므로, 우리는 우리의 데이터를 사용하여 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 처음부터 훈련한다. 또한 데이터 크기가 작기 때문에 일부 데이터 증강 방법도 적용한다.