이 연구는 우리 사회에서 중년층의 노부모 부양관이 세대간 지원관계와 자신의 노후 부양관에 미치는 영향을 분석하고 있다 이를 통해 세대관계 연구에서 흔히 사용되는 교환이론적 접근을 우리 사회에 적용하는 것이 타당한가를 검증한다. 이 연구는 전국의 중년층을 대상으로 수집한 김두섭 외(2000) 의 자료를 활용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 노부모에게 지원을 제공하고 있거나 상호적 관계에 있는 중년층에 서 전통적 노부모 부양관이 강하게 나타난다. 이는 교환이론의 설명에 바탕을 둔 기존 연구들의 설명과는 일치하지 않는 결과이며, 우리 사회의 세대관계 분석에서 효규범을 고려하여야 함을 의미한다. 이 연구에서는 이러한 결과를 바탕으로 노부모 부양이 단일세대에 한정되어지는 교환적 관계의 설명이 아니라, 효규범의 영향력에 의해서 자녀의 지원이 세대를 넘어 이어지는 연결적 보상체계라는 새로운 설명모형을 제시하였다. 둘째, 중년층 자신의 노후 부양관에 환한 분석에서는 세대관계 유형이나 자신의 노부모 부양관과 무관하게 절대 다수의 중년층이 자신의 노후책임이 자신에게 있다고 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이는 우리사회 중년층이 자신은 노부모 부양의 경험이 있고, 전통적인 노부모 부양관을 가지고 있다고 하더라도 자신의 노후에는 자녀의 부양을 기대하지 못하는 중간자적 위치에 있음을 시사한다. 이 연구는 우리 사회의 세대관계를 설명하기 위하여 교환이론의 설명과는 다른 대안적 설명틀을 제시하면서, 중년층의 현실을 실증적으로 보여주었다는 데 의의가 있다
There are no products, systems to manage health and detect security for infant, the old and the weak in Korea. Recently, the concerns of parents are increasing more about all of children(baby, infant, etc) because rate of birth is decreasing gradually. Also, the average span of human life is on an increasing trend according to well-being and evolution of medical treatment. Therefore, this treatise analyzed problems in managing and following-up infant, the old and the weak at present. By using TRIZ to solve problems, we devised new conceptional ideas, detail designs to manage health, detect security, cope with correspondences for them and developed the prototype and tested it. Excellent performances are proved through various field test.
This study examines adult perceptions of old age planning and the factors that explain the degree of their planning for the future. The data came from 478 adults between the age of 30 and 59 living in Gunpo city. Major findings can be summarized as follows. First, we find that participants are well aware of the need for old age planning, and that the majority of them think aey are responsible for their old age security. Nevertheless they are not preparing for later life very much. Second, they are doing their best planking for their later lives in the area of social activities. The degree of participants' preparation varies depending on their age and socioeconomic factors. Finally, participants who strongly recognize their parents' role are also more likely to plan for the future. These results suggest that the educational programs and systems for pre-instruction about various plans for old age be developed for even younger people.
이 논문의 목적은 현재 40-50대의 중년층과 노부모 사이에 이루어지는 세대관계의 심층적 구조를 밝히고, 이 구조에 영향을 미치는 제반요인들을 설명하는데 있다. 그리고 세대관계의 유형에 따라 중년층 자신의 노후부양태도와 노후생활에 대한 대책행위가 어떻게 달라지는가를 분석하였다. 이 연구를 위해 구조화된 질문지를 활용하는 전국전인 면접조사가 이루어졌다. 이 논문은 중년층과 노부모의 세대관계를 세대간 근접성, 지원가능, 그리고 노부모 부양관 에 따라 다섯 가지 유형으로 분류하였다. 중년층의 지배적인 세대관계는 노부모와 별거하면서 지원기능을 유지하는 형태로 나타났다. 별거사항에서 이루어지는 지원관계에는 중년층의 사회 계층적 지위나 노부모와의 정서적 연대와 관련된 요인들이 중요하게 작용하는 것으로 밝혀졌다. 중년층 자신의 노후생활에 대한 부양관과 노후대책 행위는 세대관계의 유형에 따라 유의미한 차이가 존재한다. 근접성, 지원관계, 노부모 부양관 모두에서 전통적인 세대관계를 유지하는 중년층은 자신의 노후생활에 대해서도 가족의 부양을 강조하며, 독립적인 노후대책을 마련하는데 소극적이다. 반면, 노부모와 동거하고 지원기능을 유지하더라도 노부모부양관이 약한 증년층은, 자신의 노후 생활에 대하여 독립성을 강조하고, 스스로 노후대책을 마련하는데 적극적인 것으로 확인되었다.
This study investigated the prediction of fathering and child's attachment to father based on socio-emotional competence and father-child relationship. Fifty-five toddlers and their parents were assessed by the Generative Fathering Questionnaire (Yee et al., 1999) and the Attachment Security Q Set (Waters, 1987) when the children were 2 years old. After 12 months, the child's socio-emotional competence and father-child relationship were assessed by questionnaire. The child's socio-emotional competence was predicted by father's sense of responsibility for child rearing but not by father's involvement in child rearing. Attachment security partly predicted child's socio-emotional competence and father-child relationship. Among the sub-categories of father-child relationship, warmth and closeness of the relationship was related to child's socio-emotional competence.
본 연구는 그동안 사회적 안전망이 미흡한 가운데 우리나라의 고령인구 부양에 중요한 역할을 해온 사적소득이전에 대한 미시적 분석을 통해 향후 노후소득보장정책에 시사점을 제공하고 있다. 한국노동패널 자료에 따르면, 만 60세 이상 노인가구주 세대의 다섯 가구 중 두 가구는 매월 자식들로부터 생활비 등의 경제적 도움을 받고 있는 것으로 조사되었으며, 공공부조 등 공적소득이전은 사적소득이전을 구축하는 효과를 가진 것으로 나타났다. 또한 지금까지는 사적이전이 공적이전보다 빈곤완화효과가 큰 것으로 나타났지만, 외환위기 후 복지지출의 확대와 함께 공적이전의 비중이 대폭 높아져, 공적이전을 주 소득원으로 살아가는 만 60세 이상 고령자는 2003년 기준으로 약 4분의 1에 달하는 것으로 조사되었다. 그러나 같은 해 기준으로 국민기초생활보장제도의 보호지정을 실질적으로 필요로 하면서도 수급권에서 배제된 것으로 추정되는 노인가구주 세대는 약 12%로서, 이들 가구의 빈곤 해소를 위해서는 예산 확보와 함께 사각지대를 없애기 위한 전달체계 개선이 필요할 것으로 보인다. 이처럼 여전히 광범한 빈곤노인계층이 존재하는 한편, 고령인구에 대한 사적 부양이 공적 부양으로 전환되면서 재정건전성이 우려되고 있는 현 상황에서 소득재분배의 효과가 적고 경직적 비용부담이 큰 보편급여의 확대보다는 취약노인계층에 대한 집중적인 지원을 강화할 필요가 있을 것이다.
This study is applied to the Erikson's concept of generative fathering that meets the needs of the next generation and investigated the relationship between generative fathering and the attachment security. Sixty-five of 30-36 months old children (37 boys and 28 girls) and their parents participated in this study. Fathers completed the questionnaire of parental generativity, which include items on their support of physical development, social-emotional development and intellectual development. Children's attachment was reported by mothers using the Attachment Q-set. Results revealed that father's parental generativity was noted as 3.09 in 1 to 5 child rearing activities. But the results showed that there was a significant difference in child's sex and child's birth order. Also, it was found that children's secure attachnent to their fathers was not high. There was an association between fathering generativity and children's secure attachment. This findings imply that father's active child rearing participation will increase children's secure attachment.
본 연구는 아동실종예방을 위한 시큐리티 분야의 교육적 역할증진에 대하여 교육적 중요성을 인식하고 올바르게 실천 해 나아갈 방향을 제공하고자한다. 연구대상은 수도권지역의 유치원 및 초등학교 6,7,8세 아동전기의 부모 363명을 대상으로 본 연구자가 제작한 "아동실종예방교육의 참여도와 실태에 관한 조사" 설문지를 사용하여 수행되었다. 자료처리는 SPSS/WIN 12.0을 사용하여 전사적 통계처리를 실시하였고 빈도분석과 t-검증을 실시하여 조사하였다. 구체적으로 예방교육의 교육담당자의 올바른 선택과 가정에서의 실종예방 교육의 참여도는 어떠한지를 알아보고, 얼마나 자주, 어떠한 방법으로 이루어지고 있는지를 조사하여 아동실종예방교육에 대한 요구 및 참여도를 조사하였다.
본 연구는 가족복지정책의 방향성을 모색하는 가운데 주요한 의제가 되고 있는 노인과 이혼가족 아동을 둘러싸고 발생하는 제반 부양관련 쟁점을 분석하였다. 우리나라는 급속한 고령화와 이혼율 증가라는 사회적 변화 속에서 사적 부양과 공적 부양간 영역 및 경계, 부양관계, 부양의무자 역할 등에 대한 쟁점이 본격화될 전망이다. 이에 따라 양 부양체계의 범위와 역할은 물론 가족부양의 성격, 방법, 기간, 성립요건 등에 대한 사회적 합의를 이루어내는 과정이 필요하다. 또 현행 가족구조와 인구구조의 변화로 고려해볼 때 가족을 통한 부양보다는 사회적 부양으로 전환되어야 할 것이다. 그러나 가족부양 및 사회부양에 대한 내용을 규율하는 현행 민법과 사회복지법은 여전히 가족부양의 정책기조를 강하게 유지하고 있었으며 사적-공적 부양체계 간 관계정립이나 부양방식에 대한 미흡한 규정으로 많은 논란을 내포하고 있는 것으로 나타났다. 특히 사회구성원의 기본적인 생활안정과 유지를 목적으로 하는 사회복지법의 취지에도 불구하고 부양과 관련하여 사회보험법은 형식적이고 피상적인 가족부양 원칙을, 공공부조법은 강한 가족부양의무를 부과하는 이중적인 기준을 적용하고 있었다. 결론에서는 급변하는 사회와 경제불안의 일상적 위협 속에서 노인과 이혼가족 아동부양에 대한 합리적이고 현실적인 방안을 모색해야 할 필요성을 제안하였다.
Tariq Rafiq;Zafar Iqbal;Tahreem Saeed;Yawar Abbas Abid;Muneeb Tariq;Urooj Majeed;Akasha
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.179-186
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2023
For the future prosperity of any society, the sound growth of children is essential. Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurobehavioral disorder which has an impact on social interaction of autistic child and has an undesirable effect on his learning, speaking, and responding skills. These children have over or under sensitivity issues of touching, smelling, and hearing. Its symptoms usually appear in the child of 4- to 11-year-old but parents did not pay attention to it and could not detect it at early stages. The process to diagnose in recent time is clinical sessions that are very time consuming and expensive. To complement the conventional method, machine learning techniques are being used. In this way, it improves the required time and precision for diagnosis. We have applied TFLite model on image based dataset to predict the autism based on facial features of child. Afterwards, various machine learning techniques were trained that includes Logistic Regression, KNN, Gaussian Naïve Bayes, Random Forest and Multi-Layer Perceptron using Autism Spectrum Quotient (AQ) dataset to improve the accuracy of the ASD detection. On image based dataset, TFLite model shows 80% accuracy and based on AQ dataset, we have achieved 100% accuracy from Logistic Regression and MLP models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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