본 연구는 사회적 고립 수준에 따라 인지기능에 차이가 있는지, 그리고 사회적 고립을 구성하는 개별 항목이 인지기능 수준과 관련성이 있는지 분석하는 것이 목적이다. 본 연구는 사회적 고립을 배우자 혹은 자녀가 없는 구조적 고립상태와 가족, 친구, 공식적 사회단체 등과 접촉하지 않는 접촉 고립상태로 구분하였다 본 연구는 한국고령화연구패널 5차 자료 중 65세 이상 노인 3,971명을 대상으로 다변수 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과에 의하면 사회적으로 고립되어 있을수록 인지기능 수준이 낮다는 점을 확인하였다. 사회적 고립의 여러 구성 요소 중 친구 이웃 고립, 사회활동 고립이 인지기능과 관련성이 있다는 점도 확인하였다. 노인의 인지기능 약화를 방지하기 위해 다양한 사회활동 참여를 위한 정책이 필요한 것으로 판단된다. 사회적 고립의 영향을 고려할 때 향후 사회적 고립에 영향을 주는 요인을 분석하는 것도 필요하다.
본 연구는 한국노인의 사회적 연계망 자체를 좀 더 심도있게 이해하기 위하여 2014년도 노인실태조사자료(65세 이상 10,279명)를 활용하여 관계망 크기, 연계와의 접촉 빈도, 연계에 대한 친밀도를 중심으로 잠재프로파일분석(LPA)을 실시하였다. 그 결과 노인의 사회적 연계망은 고립형(11.6%), 가족의례형(17.7%), 가족친밀형(23.6%), 제한적 다층친밀형(28.4%), 다층형(18.8%)의 다섯 개 유형으로 도출되었다. 또한 도출된 잠재집단 유형별 특징을 비교하였고, 사회적 관계망 유형에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위한 다항로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 고립형 노인의 3/4은 여성이며 독거가구 비율이 약 절반을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 평균연령이 높고, 도시지역에 거주하는 노인, 신체적 제한이 있는 노인, 사회적 지위가 낮은 직종에 종사한 노인이 고립형에 속할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 반면 다층형의 경우 여성보다는 남성노인이, 연령이 낮을수록, 학력이 높을수록, 전문 관리 사무직에 종사한 노인일수록 다층형에 속할 가능성이 높았다. 한편 가족의례형과 가족친밀형은 배우자 혹은 자녀를 중심으로 연계망이 형성되어 있고, 노인부부가구의 비중이 높다는 공통점을 가지고 있으나, 가족의례형은 상대적으로 여성 비중이 높다는 특징이 있다. 그리고 제한적 다층친밀형은 배우자보다는 자녀와 친구 이웃과의 연계망의 크기, 빈도, 친밀도가 다층형 다음으로 높은 집단으로 여성노인 및 저학력이면서 농림어업에 종사한 비중이 높게 나타났다. 이러한 연구결과에 기초하여 노년기의 사회적 연계망 유형의 다양성이 갖는 학술적 및 정책적 함의와 향후 연구방향을 논의하였다.
한국이 초고령사회로 진입하면서 노인 복지에 대한 필요성이 증가하고 있으나 현재 복지 인력 부족이 사회문제로 대두되고 있다. 이에 대한 해결책으로 노인의 사회적 고립감 완화와 위급 상황 시 비상 연락 등의 기능을 하는 노인 돌봄 로봇이 활발히 연구되고 있다. 하지만 이러한 기능들은 사용자의 접촉이 있어야만 작동하여 기존 노인 돌봄 로봇의 한계점으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기존의 문제를 해결하기 위해 상용화된 노인 돌봄 로봇과 카메라를 통해 직접적인 접촉 없이도 사용자와 상호작용할 수 있는 돌봄 로봇 시스템을 제안한다. 돌봄 로봇에 연결된 엣지 디바이스에 표정 인식 모델과 행동 인식 모델을 탑재하였고, 공공데이터를 통해 모델의 학습 및 성능검증을 진행했다. 실험 결과를 통해 표정 인식과 행동 인식의 성능이 각각 정확도 96.5%, 90.9%인 것을 확인할 수 있으며, 수행 시간의 경우에는 각각 50ms, 350ms인 것을 확인할 수 있다. 해당 결과는 제안한 시스템의 표정 및 행동 인식 정확도가 높고 추론 시간이 효율적임을 확인하며, 이는 비접촉 상황에서도 원활한 상호작용을 가능하게 한다.
알루미늄은 취약한 내식성을 보완하기 위하여 나노다공성의 산화물 피막을 형성하는 양극산화 처리를 주로 활용한다. 이러한 나노다공성 산화물 피막에 소수성 처리와 불용성의 윤활유를 침지하면 표면에 접촉하는 물을 비롯한 다른 유체들의 젖음성을 크게 감소시킬 수 있으며, 이로 인하여 부식성 물질이 다공성 구조물로 침입하는 것을 억제할 수 있다. 따라서 양극산화 피막에 윤활유 침지를 이용하여 알루미늄의 부식에 대한 저항성을 크게 향상시킬 수 있으며, 추가적으로 외부의 물리적인 손상에 대한 치유 능력을 얻을 수 있다. 이러한 성능뿐만 아니라 침지된 윤활유의 내구성은 나노다공성 산화피막의 물리적 형상에 따라 차이가 날 수 있다. 본 연구에서는 나노다공성의 양극산화 피막의 기공 구조를 다양하게 변화시켜 그 형상에 따라서 윤활유를 침지 후 알루미늄 소재의 내식성 및 자기 치유 특성의 차이에 대하여 알아보았다. 기공의 형상은 한쪽 끝이 막혀있는 기둥형, 후처리를 통한 확장된 기둥형 및 침상형의 기공 구조를 제조하였고, 전압제어를 통한 병목 형상의 기공 구조를 구현하여 그 특성 차이를 비교하였다. 기공들이 서로 고립된 형태를 가질수록 윤활유가 안정적으로 산화물에 침지될 수 있으며, 기공의 공간이 클수록 더 많이 윤활유를 포함하여 우수한 자기 치유 특성을 보여주었다. 병목 형상의 가공 구조는 내부의 충분한 크기의 기공 공간과 표면에 작은 기공을 가지고 있기 때문에 우수한 내구성과 자기 치유 특성을 보여준다.
전기 아연도금은 철강의 내식성을 향상시키기 위한 희생양극으로 사용되어 왔다. 이러한 아연 도금층의 내식성은 그 아연에 의하여 부식으로부터 보호받는 철강 소재의 수명과 직결됨에 따라 아연 도금층의 성능 특히 부식저항성을 높이는 연구는 소재 수명 뿐만이라 성능의 유지하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전기 아연 도금층에 표면에너지가 낮은 물질인 테플론을 얇게 코팅함으로써 발수성 표면을 구현하였다. 발수성 표면은 물에 대한 젖음성이 매우 낮기 때문에 부식 저항성이 높은 것으로 알려져 있는데, 이는 표면의 거칠기를 제어함으로써 그 효과를 극대화 할 수 있다. 본 연구에서는 특히 전기 아연 도금의 후처리로 알려진 인산염 처리를 이용하여 전기 아연 도금층의 표면형상 구조를 제어하였다. 그리고 그 표면에 테플론을 코팅함으로써 초발수 성질을 구현하였고, 이를 통해 아연 도금층의 내식성 향상에 대하여 분석하였다. 그 결과, 인산염처리에 의하여 표면형상의 구조가 거칠어질수록 테플론 코팅 후 접촉각과 물방울의 이동성은 증가하였다. 이는 표면형상에 의해서 공기층이 물방울 아래에 고립되어 있다는 것을 의미하고, 이러한 공기층으로 인하여 아연 도금층의 내식성은 크게 증가하였다.
최근 기후변화에 따른 서울의 강수 특성이 변화하고 있으며, 장마철 국지성 집중호우에 의한 하천 내 고립사고 발생 등 그 피해가 가속화될 전망이다. 하천의 안전사고 예방을 위해서는 상류에서 빠르게 유입되는 유량의 계측을 통한 홍수 예·경보가 무엇보다 중요하며, 실시간 계측된 유속과 유량 정보는 하류 지역의 홍수 도달시간 확보로 한 발 빠른 대응을 가능하게 한다. 본 연구에서는 우이천 시범유역을 대상으로 총 6개 지점에 대하여 CCTV기반 자동유량계측 기술을 시범적용하였으며, 사용된 자동유량계측 지점은 기존 환경부의 월계2교, 중랑교 지점과 더불어 추가로 중랑천 월계1교지점, 우이천 본류(창번2교)와 소하천구간(인수천: 지성교, 백운천: 청담교) 지점이다. 우이천과 중랑천 합류 후에는 하도구간에 대하여 중랑교 지점에 설치된 환경부의 계측 정보를 활용하여 홍수파의 도달시간을 검증하였다. 분석결과, 유량계측 오차는 0.9~8.9%로 분석되었으며, 유속계측 오차 또한 현장 계측 결과와 10%이내의 오차범위를 보임으로서 안정된 수리량 계측이 가능함을 검증하였다. 또한, SWMM 모델링 결과와 결합하여 Flow Nomograpgh 작성을 실시하였으며, 상하류 연계 홍수 예·경보 가능성을 진단하였다. 이는 실시간 계측된 자료와 모형을 통한 시뮬레이션 정보를 활용한 유역 단위의 신뢰성 있는 유출응답(강우-유량-수위 관계) 규명을 가능하게 하였다. 향후 지방하천과 소하천의 경우, 국가하천 수준에 부합하는 표준화된 수리량 계측 체계를 마련할 필요성이 있으며, 소유역 규모의 수량-수질 수자원 기초조사자료 생산은 지방하천설계 및 관련 이·치수계획 수립에도 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 우리나라 노인의 성공적 노화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 시도된 이차자료분석 연구이다. 2018년 제7차 고령화연구패널 조사 자료를 이용하여 65세 이상의 노인 중 비동거 자녀가 1인 이상이고 연구 변수에 결측치가 없는 4,106명을 대상으로 하였다. 자료는 빈도분석, 교차분석, 독립표본 t검정, 이항 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다. 연구 결과 노인의 성공적인 노화에 영향을 미치는 요인은 연령, 배우자 유무, 교육 수준, 주거 형태, 주관적 건강, 운동, 음주, 비동거 자녀와의 비대면 접촉 빈도로 나타났으며 설명력은 24.1%였다. 자녀 결속을 중심으로 노인이 성공적 노화를 영위하기 위해서는 자녀가 가까이 살고 자주 만나는 것보다 노인의 삶의 위로가 되고 관계의 연속으로 삶의 만족도를 높일 수 있는 비대면 연락 빈도가 중요하게 나타났다. 본 연구를 바탕으로 코로나19(COVID-19) 감염 우려로 인해 사회적으로 고립되어 있는 노인들의 성공적인 노화를 위한 다양한 전략이 필요하다.
본 연구의 목적은 현상학적인 방법을 통해 발달장애 아동이 있는 어머니의 양육 경험의 의미가 무엇인지 이해하여 본질을 추구하고 그 현상의 의미를 심층적으로 기술하고자 함이다. 본 연구의 대상자는 C 시에 있는 장애인복지관에서 치료를 받고 있는 발달장애 아동을 돌보고 있는 어머니 11명을 편의표본 추출하여 선정하였다. 연구방법은 심층 인터뷰와 녹음 테이프를 사용하여 2018년 2월에서 2018년 4월까지 자료를 수집하였다. 인터뷰 자료는 Giorgi의 현상학적 분석방법으로 분석하였다. 분석결과는 다음과 같은 일곱 가지 구성요소가 도출되었다: 장애진단이 늦어짐을 후회함, 장애자녀 수용이 어려움, 주변의 참기 어려운 시선, 장애자녀로 인한 가족 간의 불화, 장애자녀 양육을 수용하고 전념함, 장애자녀 양육에 지쳐감, 장애자녀를 받아들임. 결론으로 발달장애 아동 어머니의 양육태도는 발달장애 아동뿐만 아니라 어머니의 정서적 안정을 포함한 일상생활과 대인관계의 사회적 접촉기회, 사회적 고립 여부까지도 영향을 줄 수 있기 때문에 발달장애자녀를 돌보는 어머니들을 위한 신체적, 심리적, 정서적인 지원을 위한 의료나 복지가 체계적으로 도입되어야 할 것으로 사료된다.
경관지수는 면적 및 밀도, 모양, 중심지, 고립 및 접근, 접촉 및 산포, 연결성 등 경관생태의 공간적 구조와 패턴에 관한 다양한 정보를 제공해 준다. 현재 100개 이상의 경관지수가 개발되어 많은 연구들에 이들이 사용되고 있다. 그러나 경관지수는 공간해상도 및 분석범위 등 분석 스케일에 따라 다른 결과를 도출할 수 있어서 오류의 가능성을 가지고 있다. 이 연구는 경관지수의 스케일 민감성을 검토하여 우리나라의 복잡한 경관생태에서 비교적 안정적 결과를 도출하는 지수들을 선별하였다. 이를 위해 서울의 5개 연도 - 1985, 1991, 1996, 2000 및 2003년 - Landsat TM/ETM+ 영상을 이용하여 20 범주의 셀 크기와 41 범주의 분석범위에 대해 FRAGSTATS에 탑재된 54개 클래스 수준 지수의 민감성을 검토하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 54개 클래스 수준 지수 중 19개 지수가 스케일 변화에 안정적인 것으로 나타났다. 둘째, 단편화 정도가 지수의 민감성에 영향을 미치며, 녹지비율 $40{\sim}50%$를 기준으로 지수반응 패턴이 변하는 현상이 발견되었다. 셋째, 국내 관련연구에서 빈번히 이용된 16개 지수 중 6개만이 우리나라의 복잡한 경관생태에서 안정적인 결과를 도출하였는데, 이는 단편화 정도 및 녹지비율에 따라 세심한 지수 선정이 필요함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 음성 신호 대신 초음파 도플러 신호를 이용하여 음성을 인식하는 새로운 음성 인식 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 주변 잡음에 대한 강인성과 무 접촉식 센서 사용에 따른 사용자의 불편함 감소를 포함하는 기존의 음성/무음성 인식 방법에 비해 몇 가지 장점을 갖는다. 제안된 방법에서는 40 kHz의 주파수를 갖는 초음파 신호를 입 주변에 방사하여, 반사된 신호를 취득하고, 취득된 신호의 도플러 주파수 변화를 이용하여 음성 인식을 구현하였다. 단일 채널 초음파 신호를 사용하는 기존의 연구와 달리, 다양한 위치에서의 취득된 초음파 신호를 음성 인식에 사용하기 위해 다채널 취득 장치를 고안하였다. PCA(Principal Component Analysis)특징 변수를 사용한 음성 인식에는 좌-우 모델을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 60개의 한국어 고립어에 대해 6명의 화자로부터 취득된 초음파 도플러 신호를 인식에 사용하였으며, 기존 음성기반 음성인식 기법과 비교할 만한 수준의 인식율을 얻을 수 있었다. 또한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 단일 채널 음성 인식 방법과 비교하여 우수한 성능을 나타내었으며, 특히 잡음 환경에서도 90 % 이상의 인식율을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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