• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.601-608
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• 2021

본 연구는 2019년 통계청의 생활시간조사 데이터를 활용하여 도시에서 거주하고 있는 1인 가구 40, 50대 중년여성 594명을 대상으로 시간 부족과 여유로 구분하여 시간인지 정도에 따라 일상생활-주 활동의 수행에 소비하는 시간량 패턴에 대하여 알아보았다. 일상생활 행동별 시간량의 차이에서는 두 그룹 모두 개인 관리에 상대적으로 많은 시간을 소비하고 있음을 알 수 있었다. 시간 부족 그룹은 일, 문화 및 여가활동, 가정관리순, 시간 여유 그룹은 문화 및 여가활동, 일, 가정관리 등의 순으로 일상 시간을 사용하였다. 1인 중년여성의 시간인지는 일상생활의 주요 행동 패턴의 차이를 보이며, 문화 및 여가활동과 일은 이들의 중요한 일상 행동으로 보인다. 이 연구는 중년층 내 1인 가구 중년여성의 시간 사용을 살펴봄으로써, 향후 노년기 삶의 질 제고를 위한 생활시간 활용 방향과 정책 지원의 기초자료를 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.321-324
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• 2019

최근 국내에는 실업률 상승, 혼인률 하락 등 청년층 생애주기 변화, 단독거주, 고령층의 증가에 따라 1인 가구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 추세는 지속될 것으로 예상되어 1인 가구를 겨냥한 맞춤형 보안솔루션에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기술을 적극적으로 접목할 수 있을 것으로 기대되는 디지털 도어락의 구현에 관한 연구를 수행하였다. 사물 인터넷 기술은 5G 시대의 도래에 따라 다시금 주목받고 있다. 이는 4차 산업혁명 시대의 핵심 기반 기술로 주요 IT 기업들이 상용화 기술 확보를 추진하고 있는 상황이다. 한편 디지털 도어락은 열쇠가 필요하지 않으며 위급상황이나 안전상황에 클릭 한번으로 출동 요원의 출동을 곧바로 요청할 수 있어 고객에게 편의성과 보안성을 제공한다. 하지만 비밀번호 방식의 디지털 도어락은 주기적으로 비밀번호를 교체해주지 않는 이상 지속적으로 같은 자리의 버튼만을 누르게 된다. 이렇게 되면 해당 위치에 지문이 남아서 비밀번호가 노출될 위험이 있다. 그러나 사물 인터넷 기술을 이용한 디지털 도어락을 사용하게 된다면 안전한 도어락 사용으로 주거 보안을 실현할 수 있다. 따라서 1인 가구를 노리는 범죄를 예방하기 위해 라즈베리 파이와 아두이노의 UART 통신, 머신러닝 CV를 이용하여 얼굴 인식으로 동일인임을 판단하는 디지털 도어락을 구현했다.

• 한국인구학
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• 제29권3호
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• pp.73-87
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• 2006

본 연구는 유자녀가구를 가구주의 성별에 따라 남성한부모가구, 여성한부모가구, 양부모가구로 분류한 다음 가구유형별 경제적 빈곤실태를 비교하여 분석하였다. 그 결과, 한부모가구라 할지라도 가구주 성에 따라 이질적인 사회인구학적 특성이 발견되었다. 또한 여성한부모가구주들은 대졸 이상의 학력을 가진 경우에도 상대적 빈곤층에 속할 확률이 높았다. 이는 단순히 인적자본의 확충만으로는 이들 가구를 상대적 빈곤에서 벗어나게 하는 데 많은 제약이 있음을 의미한다. 다음으론 경제적으로 취약한 한부모가구들에서 이전소득보다는 가구주 근로소득의 절대적 비중이 크게 나타났다. 한부모가구의 빈곤탈출을 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 최저생계비 기준의 단순한 상향조정보다는 어린 자녀를 가진 한부모가족을 위한 직접적인 양육 및 주거비절감 대책이 요구된다. 둘째, 남성한부모가구의 경우에도 공적이전소득의 빈곤감소효과가 매우 적기 때문에 이에 대한 제도적 보완이 시급하다. 최저생계비 결정 및 집행과정에 있어서도 현재는 가구원 총수만이 고려되고 있으나, 사적이전소득의 격차와 기타 사회인구학적 특성의 차이를 고려하여 가구주의 성별, 자녀수, 자녀의 연령 등에 따라 차등화된 세부 기준에 따라 시행되는 편이 보다 합리적이다. 셋째, 저소득층 한부모가구주들을 대상으로 보다 나은 근로조건과 경제적 인센티브를 주는 근로연계형 복지제도와 대상자의 특성별 맞춤형 직업훈련 프로그램이 시행되어야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.611-619
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• 2022

본 연구는 2017년, 2019년 국민건강영양조사 자료를 활용하여 1인 독거가구 중 우울증 및 자살생각에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하였다. 분석에 포함된 변수는 인구사회, 경제학적 변수, 건강상태 및 건강행동 변수를 고려하였다. 분석결과 우울증 유병은 활동제한 여부(OR: 4.753, p-value: <.0001), 현재흡연 여부(OR: 2.013, p-value: 0.044)와 통계적으로 유의한 관련성이 있었고, 자살생각은 가구소득(OR: 3.526, p-value: 0.043), 주관적 건강상태(OR: 2.945, p-value: 0.007), 활동제한(OR: 2.263, p-value: 0.003), 현재흡연 여부(OR: 2.000, p-value: 0.023)와 통계적으로 유의한 관련성이 있었다. 이처럼 1인 독거가구는 그 자체로 심리적 불안감을 가질 수 밖에 없고, 사회경제적, 신체적으로 위기에 처하여 정신건강 문제를 일으킬 수 밖에 없으므로 지역사회에서 사회적 네트워크 시스템을 구축하여 이들을 조기에 발견하여 적절한 중재를 통해 비관적 결과로 이어지지 않도록 해야할 것이다.

• 대전발전포럼
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• 통권48호
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• pp.25-38
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• 2014

• 대전발전포럼
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• 통권48호
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• pp.13-24
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• 2014

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.95-103
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• 2019

최근 1인 가구가 다양한 연령대에서 증가하고 있으며 무연고자의 사망도 점차 증가한다. 1인 가구의 무연고사의 경우 주위에 돌봐줄 사람이 없어 많이 발생하며 최근에는 노인뿐만 아니라 다양한 연령대에서 발생한다. 우리는 혼자 사는 사람의 이상 징후를 탐지하고자 홈 CCTV를 이용한 영상 패턴 알고리즘과 음성을 인식하는 음성 패턴 알고리즘, 움직임 및 요리 등에서 발생하는 먼지를 탐지하는 센서로 먼지 패턴 알고리즘을 연구 및 개발하였다. 개별적으로 제안된 패턴 알고리즘은 탐지 영역을 벗어나게 되면 탐지하지 못하는 단점이 존재한다. 개별 패턴 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 융합 방식을 연구했으며, 다수의 사용자 행동 패턴을 분석하여 그 성능을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.295-300
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• 2017

본 연구는 최근 급증하고 있는 1인 가구 내 개인이 직면할 수 있는 심리적 소외감을 해결할 수 있는 대안으로 인간과 정서적으로 소통할 수 있는 소셜로봇의 역할 탐색에 목적이 있다. 먼저 문헌연구를 통해 소셜로봇의 정의와 특징을 파악 후 소셜로봇의 현황과 미래 전망을 분석하였다. 이를 기반으로 향후 소셜로봇의 잠재적 수요자가 될 수도권에 거주하는 만 20세 이상 30세 이하의 1인 가구를 대상으로 심층인터뷰를 하여 사용자 경험 측면에서 소셜로봇에게 필요한 역할을 정리하였다. 그 결과 모든 실험자는 자신에게만 특화되어 상호작용할 수 있는 소셜로봇이 필요하다고 응답했으나, 로봇과의 애착 형성 필요성에 대해서는 개인마다 차이를 보였다. 이를 통해 개인별 생활 방식 및 성향 등에 따라 소셜로봇에게 요구하는 점이 다르다는 것을 파악하였다. 따라서 향후 소셜로봇이 인간의 삶 속에 자리매김하기 위해서는 개별 맞춤형 소셜로봇의 기술 개발과 사용자 경험 측면에서의 고려가 필요하다는 함의를 도출할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.395-404
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• 2022

본 연구는 1인 가구 중고령자의 비만 영향요인을 교육 수준에 따라 비교분석함으로써, 노인 비만 예방, 그리고 교육 수준에 따른 차별화된 개입방안을 모색하는 데 목적을 두었다. 국민건강영양조사 20년도 자료를 활용하여 총 400명의 응답자의 자료를 통해 교차분석, 로지스틱 회귀분석 등을 실시하였고, 분석 결과 교육 수준이 낮을 경우 비만에 영향을 줄 수 있는 신체활동에서 취약성이 나타났으며, 교육 수준이 높은 집단에서는 외식과 나트륨 섭취 등의 위험요인 점수가 높음을 확인하였다. 교육 수준 구분을 통해 영향요인을 비교분석한 결과, 교육 수준이 낮은 집단에서는 앉아서 보내는 시간이 위험요인이었고, 교육 수준이 높은 집단에서는 나트륨 섭취가 비만 위험요인인 것으로 나타났다. 이를 통해 1인 가구 중고령자들을 대상으로 한 건강한 영양 섭취 및 신체활동 교육을 실시하고, 교육수준에 따라 차별화된 개입 등이 필요함을 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.47-54
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• 2022

최근 딥러닝 기술의 발달로 사람의 행동을 인식하는 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 1인 가구 환경에서 발생할 수 있는 위험 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 1인 가구의 특성상 개인의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 개인의 프라이버시 보호를 위해 가우시안 블러 필터가 적용된 프라이버시 보호 영상에서 사람의 위험 행동을 인식한다. 위험 행동 인식 방법은 객체 검출 모델인 YOLOv5 모델을 활용하여 영상에서 사람 객체 검출 및 전처리 방법을 적용한 후 행동 인식 모델의 입력값으로 활용하여 위험 행동을 인식한다. 실험에는 ResNet3D, I3D, SlowFast 모델을 사용하였고, 실험 결과 SlowFast 모델이 프라이버시 보호 영상에서 95.7%로 가장 높은 정확도를 달성하였다. 이를 통해 개인의 프라이버시를 보호하면서 1인 가구 환경에서 사람의 위험 행동을 인식하는 것이 가능하다.