• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2503-2508
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• 2013

최근 20~30년사이 수도권 1인가구의 비율은 크게 증가하였으며, 총 인구의 감소에도 불구하고 1인가구수는 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 그러나 국내 교통분야에서는 1인가구 증가가 교통분야에 미치는 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구는 수도권 가구통행실태조사를 활용하여 가구 속성별로 가구규모에 따른 통행발생의 차이를 알아보기로 하였다. 연구방법으로는 수도권 가구통행실태조사 자료에서 가구 속성과 가구원 속성, 통행 속성에 대하여 가구규모별로 통행발생횟수(/일/인)을 산출하였다. 유의성검토를 거쳐 1인가구와 타 규모(2인 이상)가구와의 비교를 통하여 1인가구만의 통행발생 특성을 분석하였다. 연구 결과로는 전체적으로 1인가구의 통행발생은 타 규모 가구의 통행발생보다 높게 나타났으며, 주택종류, 거주형태, 지역, 통행수단 속성에서도 차별된 통행발생 특성을 보여주었다. 본 연구의 결과가 1인가구의 통행발생 특성을 반영한 통행발생모형 구축 등 교통정책개발에 이바지하길 기대하여본다.

• 서비스연구
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• 제5권1호
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• pp.105-111
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• 2015

올해 초 통계청에서 발표한 '한국 사회동향 2012' 보고서에 따르면, 2010년을 기준으로 한국의 1인 가구가 전체 가구 중 23.9%로 4인 가구의 22.5%를 앞지른 것으로 나타났으며, 2011년까지 가장 많던 2인 가구를 제쳤다. 금융업계와 통계청에 따르면 지난해 국내 1인 가구는 25.3%로 총 453만 9,000가구 이상으로 추정된다. 즉 우리나라의 네 가구 중 한 가구는 1인 가구인 셈이다. 더 나아가 통계청의 '2010~2035년 장래 가구 추계 보고서'에 따르면 우리나라는 2035년 1인 가구가 세 가구 중 한 가구로 해당되는 상황인 34.3%까지 증가할 것으로 추측하고 있다. 우리나라의 1인 가구의 증가원인은 혼인율 감소, 이혼율 증가, 저 출산, 고령층의 증가 등으로 간추려 나타낼 수 있다. 또한 우리나라뿐만 아니라 전 세계에서도 1인 가구는 증가 추세이다. 2011년 기준으로 1인 가구는 2억 4200만 가구로 그 비율이 13%에 달했고 중국과 미국의 1인 가구 비율은 30%에 달하며 스웨덴, 노르웨이, 필리핀, 덴마크는 전체 가구의 약 40% 수준까지 이른다. 현재까지는 경제협력개발기구(OECD) 평균에 미치지 못하고 있지만, 매우 빠른 속도로 상승하는 것으로 볼 때 이를 뛰어 넘을 것으로 예상된다. 이에 정부에서는 1인 가구 급증을 주시하며 대책 마련에 힘쓰고 있다. 이런 내용을 통계수치로 나타낸 자료를 통해 1인 가구의 특징을 알아낼 수 있다. 또한 상관분석을 이용하여 1인 가구와 소비트렌드 사이간의 연관성을 파악할 수 있으며 미래의 소득수준에 따른 1인 가구의 증가율을 예측할 수 있다.

• 한국주거학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.69-77
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• 2012

The purpose of this study was to explore housing cost burden of young single- or two-person households in the United States who have recently moved for job-related reasons. Total 580 households were selected from 2009 American Housing Survey public-use microdata for data analysis. The findings are as follows: (1) Targeted single-person households were characterized as younger households with higher educational attainment, lower household income, and greater proportion of renters, multifamily housing residents and households with housing cost burden than other households; (2) two-person households showed a higher income level and lower housing cost burden; (3) characteristics that showed significant influences on housing cost burden were household size, householder's age, gender, race and educational attainment, household income level and tenure type; and (4) a linear combination of household size, household income, whether or not a low-income household, residency in metropolitan area, and home structural type were found to be most efficient to predict a single- or two-person household's housing cost burden regardless of the household size.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제21권4호
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• pp.321-331
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• 2016

Objectives: The purpose of this study was to examine the economic characteristics of single-person households and explain the effects of them on the food service industry. Methods: For this paper, I analysed the data related with single-person households and the food service industry in two surveys, Household Income and Expenditure Survey and Wholesale and Retail Trade Survey published by Statistics Korea from 2006 to 2015, with an empirical test performed utilizing these data. The indicators of the age of householders, disposable income per capita, and the rate of household of worker were compared between single and multi-person households. Furthermore, sales and the number of establishments in the food service industry were used as industry-variables, and disposable income, eating-out expenses and the rate of single-person households as the household-variables were used in a panel analysis. Results: The results showed that household incomes were lower, age of householder was higher, and the percentage of household of worker was lower in single-person households in contrast to multi-person households. According to the empirical analysis, eating-out expenses of single-person households, in comparison to multi-person households, has significantly positive effects on the growth of the food service industry. This means that the recent trend of increasing numbers of single-person households may help the growth of the food service industry. Conclusions: The growth in the rate of single-person households has been one of the most striking demographic shifts in recent decades. Their economic characteristics and the effects were analyzed to give the managers in the food service industry and the policy-makers useful information in dealing with this new trend. Moreover, in considering the fact that single-person households eat out more frequently than multi-person households, the food service business should develop the managerial strategies focused on acclimatizing to single-person households.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제21권3호
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• pp.551-573
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• 2015

한국사회 4가구 중 한 가구가 혼자 사는 가구이다. 전체가구 중 1인가구는 23.9%를 차지하고 있으며, 대도시 서울 역시 혼자 사는 사람들이 24.4%에 달한다. 1인가구라 불리는 이들의 비율은 20년 전에는 9%에 지나지 않았으며, 30년 전에는 단지 4.5% 사람들만 혼자 살았다. 지금까지 우리사회 가구의 전형적인 모습으로 여겨진 부모와 2명의 자녀로 구성된 4인 가구는 23.5%로 줄었다. 대도시 서울에서 혼자 사는 사람과 2인가구를 합한 소규모 가구가 전체 가구의 절반에 이르는 47%에 달하고 있다. 지난 시간동안 발생한 1인가구의 급속한 증가 원인은 무엇일까? 이 글은 이 질문에 답하기 위한 현황 분석과 정책으로 구성되어 있다. 우리 사회의 1인가구 증가는 한 가지 이유만으로는 설명하기는 어려운 복합적인 이유가 자리 잡고 있다. 여성의 경제활동 증가, 젊은 세대의 결혼관 변화에 따른 비(非)혼과 만혼의 증가, 한국의 교육환경에 기인한 기러기 가족 증가, 이혼·별거 등 경제적 빈곤함에 기인한 가족 해체 등에 기인한 비(非)자발전 독신층 증가, 그리고 고령화 진전에 따른 노인 독신가구의 증가 등 여러 요인들과 함께 맞물려 있기 때문이다. 따라서 서로 다른 유형의 1인가구가 존재하기 때문에 이들이 야기할 사회문제도 상이하다. 자발적 1인가구로서의 골드족을 제외한 산업예비군으로서의 젊은 1인가구, 중장년 1인가구, 고령1인가구의 '빈곤'과 '사회적 고립'이다.

• 토지주택연구
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• 제11권2호
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• pp.1-14
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• 2020

The aim of this study is to empirically identify the differentiating characteristics of determinant factors on sing-person households' commuting mode choice compared to multi-person households' one in order to establish the customized police directions to decrease private car use in commuting. While the study use the 2% sample survey data on the population and housing in 2015, it employ multinomial logit models on relative choice probability of such alternative commuting modes as bus, subway or rail, and walking, rather than driving. As potential determinant factors, the study employs demographic, socio-economic, and housing and residential one for both models of single-person and multi-person households. The study finds that the behavior of commuting mode choice has distinctive difference by gender, marriage status, physical activity constraint, job type, residential period in current housing of the single-person household's workers compared to the multi-person households' ones. Based on the findings, the study deduce ten commuting policy directions customized for the single-person household.

• 지역연구
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• 제34권1호
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• pp.49-60
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• 2018

본 연구의 목적은 청년 1인 가구 증가와 함께 나타나는 주거 문제의 원인을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 생애 주기 가설을 기반으로 주택 수요 함수를 추정하였다. 추정 결과, 청년 1인 가구의 주택 수요와 항상소득 잔차로 인한 주택 수요가 다른 집단에 비해 유의미하게 낮게 나타났다. 이는 청년 1인 가구의 주택 소비에 항상소득이 충분히 실현되지 못하고 있으며, 이를 뒷받침할 금융 시장의 역할이 미비함을 의미한다. 본 연구에서는 항상소득 실현의 어려움과 주택 금융 부족을 청년 1인 가구 주택 수요 불균형 현상의 원인으로 분석하였다. 따라서 청년 1인 가구의 주택 문제를 해결하기 위해 항상소득과 현재 주택 수요의 균형을 유도하는 정책이 도입되어야 한다.

• 한국가족복지학
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• 제59호
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• pp.55-79
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• 2018

본 연구의 목적은 1인 가구 중장년과 다인 가구 중장년의 사회경제적 박탈과 우울의 변화궤적을 살펴보고, 두 집단 간에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 또한 사회경제적 박탈이 우울에 영향을 미치는지 종단적 관계를 검증한다. 분석 자료는 한국복지패널 자료 제7차(2012년)부터 제11차(2016년) 중 1인 가구와 다인 가구 총 4,212건을 활용하였다. 두 집단 간의 차이를 검증하고자 잠재성장모형으로 분석하였다. 분석 결과 1인 가구의 사회경제적 박탈과 우울이 다인 가구 보다 높게 나타났으며, 집단 간 유의한 차이가 있는 것을 확인하였다. 또한 다인 가구의 사회경제적 박탈은 시간의 흐름에 따라 감소하는 경향을 보였으나 1인 가구는 유의하지 않았다. 나아가 1인 가구와 다인 가구 모두 사회경제적 박탈이 높을수록 우울도 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 1인 가구와 다인 가구 중장년의 사회경제적 박탈과 우울의 관계를 심층적으로 규명하였다는데 의의가 있으며, 중장년 1인 가구에 대한 복지적 개입의 필요성을 제시하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.21-28
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• 2018

1인가구의 급증과 스마트 디바이스 사용의 증가로 1인가구 중심의 컨텍스트 분석과 1인가구 제품에 대한 구체적인 디자인 방향성이 필요한 실정이다. 기존 연구들은 1인가구와 다인가구의 구분없이 스마트 디바이스의 전반적인 컨텍스트에 대한 분석을 진행하였다. 하지만 1인가구는 다인가구에 비해 가족 구성원수와 연령 분포, 주거 공간의 차이가 있기 때문에 스마트 디바이스에 대한 차별화된 행태를 분석해야 한다. 이에 본 연구는 실제 1인가구의 스마트 디바이스 사용 환경을 조사 범위로 한정 짓고, 기존의 포괄적인 컨텍스트의 정의를 사용자의 상황을 중심으로 한정지어 정리하였다. 그리고 구체적이고 실증적인 연구 결과를 위해 사용자 리서치를 통해 나온 Contextual Task를 통하여 Consolidated Flow Model을 구축하였다. 이는 1인가구의 물리적 공간 보장, 효율성, 라이프스타일 반영, 안전성 보장 등의 인터랙션 특징을 나타내고 있다.

• 한국가족관계학회지
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• 제21권2호
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• pp.25-51
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• 2016

Objectives: This research started with the attempt to comprehend the relationship between household types and psychological stability by linking single-person households to the emotional index "depression." Method: For this purpose, we first compare to see if there is a difference in socio-demographic variables, social relationships, the degree of depression between single households and multi-person households, and to comprehend the relative influence that household types have on depression by taking other factors under consideration. Results: Then based on the results, we compare and analyze the factors that affect the degree of depression on single-person households and multi-person households, respectively. To summarize the results, first of all, residents in single-person households are somewhat older but show lower level of income, education, and health condition compared to peers inmulti-person households. They also had a consistently high level not only in the frequency of contact and emotional connection with families, relatives, and friends, but also in the degree of depression when compared to multi-person households. Secondly, for depression, considering the various factors targeting all the households, the following had a strong influence in the order of "health condition compared to peers," "emotional connection with family," "household types," "emotional connection with colleagues," "frequency of contact with neighbors," "gender," and "age."The degree of depression increases in the following conditions: if the health condition is worse, lower emotional connection with family, single-person household, lower emotional connection with colleagues, lower the frequency of contact with neighbors, female, and older the age. Thirdly, comparing the factors that affect depression by dividing single-person households and multi-person households, "health condition compared to peers" and "emotional connection with family" had the largest effect in common, respectively. In cases of living alone, regardless of other factors, the degree of depression increases with "health condition compared to peers" and "emotional connection with family." Conclusions: On the contrary, in multi-person households, "health condition compared to peers," "emotional connection with family," "emotional connection with colleagues," "income," and "gender" are important.