전세계적으로 저출산과 고령화 문제가 중요한 이슈로 등장하고 있다. 최근 우리나라의 경우에도 핵가족화와 맞벌이 가구가 증가하고 있어 유아와 치매노인들의 양육과 보호에 어려움을 가지고 있는 것이 사실이다. 사이코패스와 같은 정신 질환자들의 유아 납치 및 살인사건과 같은 중대범죄가 빈번하게 발생되고 있다. 고령화 사회로 진입한 우리나라의 경우에도 치매 환자와 인지능력이 저하된 노인 들의 실종사고 발생 사례와 독거노인들의 고독사가 증가하고 있는 관계로 유아위치 추적기와 노인 위치 추적기의 필요성이 대두되고 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 GPS와 Zigbee/wifi무선 기술을 이용하는 위치 추적기의 프로토타입 모델을 제작하였다. 다양한 형태의 악세사리를 제작하면 저렴한 비용으로 고령화 사회의 노인문제와 저출산 가정의 유아 보호에 효과적으로 이용될 것으로 기대 된다.
이 연구는 한국사회의 인구구조의 고령화가 노동시장에 미칠 영향을 인구학적 측면에서 예측하고자 한다. 이 연구에서는 인구구조의 고령화가 경제에 미칠 영향을 이론적으로 살펴보고, 인구추계 및 다양한 경제활동 참가율 자료를 활용하여 인구구조의 변천에 따라 앞으로 발생할 노동력의 부족분을 추정하였는데, 분석결과는 2020년에서 2030년 사이에 노동시장의 변동이 본격적으로 나타날 것으로 예측되었다. 노동참가율을 높이는 경우에도 노동력 부족의 발생 시점을 연기하거나, 노동력 부족을 완화하는 효과만 있을 뿐, 고령화에 따른 노동력 부족을 완전히 상쇄시키지는 못하는 것으로 나타났다. 이 연구는 마지막으로 인구구조의 변천에 대응한 노동력 활용 정책의 실행에 있어서 정부 및 우리사회가 유념해야 할 중요 사항들을 제시한다.
최근 들어 근로자의 이동시간 단축을 통한 에너지 절감뿐만 아니라 저출산 고령화에 따른 노인 인구의 경제활동 유도, 출산여성에 대한 경력단축 방지, 장애인에 대한 근로활동 제공 등을 위한 근로 환경의 변화가 요구되고 있다. 이러한 근로환경을 제공하기 위한 스마트워크는 기존 사무실에서 근무하는 환경을 탈피하여 댁내, 스마트워크 센터, 또는 이동 중에도 마치 직장에서 근무하는 것처럼 업무를 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 스마트워크는 현재 사용중인 여러 가지의 기술들을 근로환경에 맞게 채택하여 구현할 수 있으며, 특히 근로자의 업무 생산성을 높이기 위한 협업기능이 제공될 필요가 있다. 영상협업 기능은 영상, 음성 및 콘텐츠 공유를 통해 원격지 간에 효과적인 업무를 수행할 수 있도록 제공하는 기능이다. 본 논문은 스마트워크에서 영상협업을 제공하기 위하여 요구되는 상호연동 기능확장을 위한 표준화 이슈에 대하여 기술한다.
본 연구는 저출산 고령화의 진전과 여성 경제활동참여 증대 등에 따른 가구구조 변화가 가계생산에 영향을 주어 서비스 수요를 변화시키는 효과를 분석한다. 특히 기존에 가계생산에 의존하던 가사노동 및 돌봄서비스 등을 시장서비스로 대체하는 과정에서 추가적인 서비스 수요가 발생할 수 있음을 이론적 실증적으로 분석하고 있다. 우선 3부문 시간배분모형을 통해 가계생산의 시장화가 서비스산업의 확장을 가져오는 메커니즘을 이론적으로 탐색하였다. 다음으로, 우리나라 가구구조 변화가 각 소비항목별 수요에 미치는 효과를 분석하기 위해 QUAIDS 수요분석모형에 따른 엥겔곡선을 추정하였다. 분석자료로는 "가계동향조사"를 이용하였다. 분석 결과에 따르면, 단신가구의 증가, 유배우가구의 감소, 6세 미만 자녀 가구의 감소와 같은 가구 구성의 변화, 그리고 맞벌이가구의 증가 등은 의료비, 교육훈련비, 가사서비스 등 전형적으로 가계생산서비스를 대체하는 시장서비스에 대한 수요를 증가시키고 있는 것으로 분석되었다.
본 논문의 목적은 한국 정부가 인구 고령화 문제에 대응하고자 저출산 고령사회위원회를 통해 제시한 고령친화산업 활성화 정책 분석을 통해 한국의 고령친화산업 발전을 위한 함의를 제공하는 것이다. 이를 위해 제1-3차 저출산 고령사회기본계획에 제시된 고령친화산업 활성화 정책 중에서 한국 노인의 대표 3대 고통 완화와 직접적으로 관련된 정책을 분석 자료로 하여 그것의 구체적 내용, 공통 핵심 논리와 그 타당성을 분석해 정책적 이론적 함의를 도출했다. 분석 결과, 제1차 기본계획은 경제적 빈곤 문제 완화, 제2차 기본계획은 신체적 건강 문제 완화, 제3차 기본계획은 신체적 건강 문제와 심리적 외로움 문제 완화와 관련된 정책을 제시하였고, 이들은 공통적으로 논리적 한계를 지닌 성공적 노화와 활동적 노화 개념에 기반 해 있었으며, 분야의 협소함, 내용의 부실함, 정책의 불연속성을 띠고 있었다. 이상의 분석 결과는 연속성을 담보한 고령친화산업 활성화 정책이 내실 있고 다양해져야 하며, 성공적 노화의 탈-맥락성의 한계 및 소비자본주의와의 선택적 친화성, 활동적 노화의 예방 중심성, 노인의 (비)심리적 자원의 사회성, 사회투자국가 관련 리에이블먼트의 한계로부터 정책적 함의뿐만 아니라, 노화의 모델화를 통한 이분법적 노화 인식의 한계를 넘어 노화에 대한 사회 구성적 시각이 필요하다는 이론적 함의도 제공해주고 있다. 끝으로, 본 논문의 한계와 함께 필요한 후속 연구를 제안했다.
ICT 기술이 타 산업과의 융합으로 새로운 산업과 일자리를 창출하는 창조경제 실현의 핵심수단으로 재조명되면서, 국가의 산업 경쟁력 제고와 전반적인 사회문제 해결은 물론 저출산 고령화, 산업 기술 패러다임 변화 등에 따른 장기적인 국가적 수요를 해결할 수 있는 대안으로 인지되고 있다. 이러한 이유로 ICT 기반의 융합 R&D형태를 갖는 창조융합분야의 R&D역할과 중요성은 더욱 커지고 있는 실정이다. 본 고에서는 이와 관련된 미래창조과학부의 2015년 창조융합분야의 R&D 추진방향을 소개하고자 한다.
스마트폰의 확산과 초고속 네트워크의 활성화, ICT 기술의 발전으로 인해 언제 어디서나 유연하게 근무할 수 있는 여건이 성숙되어 가고 있으며, 새로운 원격 업무환경 도입을 통해 저출산, 고령화 등의 사회문제에 대한 해소는 물론 GHG 가스의 배출감소에 도움을 줄 수 있는 스마트워크에 대한 관심이 더해가고 있다. 본 고에서는 스마트워크 서비스를 위해 필요한 요소 기술들과 국제표준화 기구에서 최근 추진되고 있는 관련 표준화 동향에 대해 소개한다.
신정부가 출범하면서 ICT는 타 산업과의 융합으로 새로운 일자리를 창출하는 창조경제 실현의 핵심수단으로 부상하고 있으며, 장기적으로는 저출산, 고령화, 산업 전반의 패러다임 변화, 생태계 중심 경쟁구조 재편 등 새로운 국가 수요의 해결 수단으로 주목 받고 있다. 본고에서는 급변하는 ICT 산업과 기술, 그리고 국가적 미래 수요에 대응하기 위해 미래창조과학부가 향후 5년간 ICT 분야 연구개발(R&D)의 방향을 제시하고 이에 기반한 새로운 기술 및 서비스 개발을 위한 추진전략을 담고 있는 "ICT R&D중장기 추진전략"의 주요 내용 및 세부 추진계획을 소개한다.
우리나라는 세계에서 가장 빠른 속도의 저출산·고령화와 저성장·저금리의 시대에 적응해야 하는 직면해 처해 있다. 저출산, 고령화로 인하여 건강보험 재정수입 요인은 감소하고 있으며, 국민의 건강에 관한 관심, 고비용 의료기술 및 의약품의 개발은 건강보험 재정 지출은 증가하게 있다. 본 연구에서는 건강보험의 보장성 강화와 재정의 안정화, 의료의 형평성에 대하여 검토해보고자 한다. 첫째, 국내의 정책보고서, 국내외 문헌, 선행연구를 통해 건강보험의 현황과 한계를 파악하였다, 둘째, 외국의 건강보험정책인 재정 안정화 대책에 대하여 구분하여 검토하였다. 이 연구를 근거로 건강보험의 보장성 강화와 재정 안정화를 통하여 지속 가능한 건강보험을 유지하기 위해서는 현재 건강보험의 재정수입 구조를 혁신하여야 할 것이다. 또한, 정부지원금의 확대, 새로운 조세 수입을 발굴하여야 할 것이다. 진료비 지불제도, 의료전달체계를 개편하여 재정을 절감하는 정책도 필요할 것이다.
저출산 고령화 사회로의 진입은 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 사회 문제를 야기하고 있다. 그 중에서 고령 인구 증가로 인한 의료 수요 증가와 이를 뒷받침 할 의료인력 부족은 곧 다가올 사회문제이다. 4차 산업 혁명으로 인해 다양한 사회문제에 대한 혁신적인 해법들이 제시되고 있는데, 본 기고문에서는 다가올 고령화 사회에서 의료인력 부족 등에 의한 해결법으로 원격의료 지원을 위한 인공지능 활용을 다루고자 한다. 병 진단 및 예측을 위한 여러 가지 인공지능 알고리즘은 이미 많이 개발 되어 있으나, 일반적으로 딥러닝에 많이 쓰이는 인공신경망 구조인 합성곱 뉴럴네트워크(convolution neural network)나 기존 퍼셉트론(perceptron) 구조에서 벗어나 확률론적 인공신경망 중에 하나인 베이지안 뉴럴네트워크(Bayesian neural network)를 다루고자 한다. 그중에서 연산효율적이며 뉴로모픽 하드웨어로 구현 가능성이 높고 실제 진단 예측(diagnosis prediction) 문제 해결에 강점을 보이는 알고리즘으로써 naive Bayes classifer를 활용한 연구를 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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