본 연구는 스트레스 요인과 대응방식을 유형별로 구분하여 그 중에서 초고령 노인의 우울에 관련된 것은 어떤 것인지, 그리고 다양한 연령집단에서 스트레스 요인과 우울의 관계를 조절하는 것으로 확인된 유형의 대응방식이 우리나라 초고령 노인에서도 같은 효과를 보이는지 조사하였다. 이를 위해 지역사회에 거주하는 205명의 초고령 노인을 대상으로 기술적 분석, 위계적 회귀분석 등을 실시하였다. 분석결과 요약은 다음과 같다. 첫째, 표본에 포함된 초고령 노인의 평균적인 우울 수준은 우울 의심(경증 우울)에 해당하였으며 상당수의 응답자가 우울증과 우울 의심을 가지고 있었다. 둘째, 스트레스 요인은 초고령 노인의 우울에 강력한 영향을 미쳤다. 건강문제로 인한 스트레스가 초고령노인의 우울에 가장 큰 영향력을 나타냈고 경제문제, 가족문제, 사별로 인한 스트레스의 영향도 높은 수준에서 유의미하였다. 셋째, 경제문제, 가족문제로 인한 스트레스가 우울에 미치는 영향에 대해 정서중심 대응방식의 조절효과가 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 초고령 노인에 초점을 맞춘 우울관련 연구와 대책의 활성화, 초고령 노인의 스트레스 요인과 그로 인한 스트레스를 해결하거나 관리하기 위한 방안 마련, 스트레스요인이 초고령 노인의 우울을 초래하는 것을 막기 위해 정서중심 대응방식을 많이 사용하도록 할 것 등이 논의되었다.;Despite the rapid increase of the oldest old and their vulnerability to depression, few studies have addressed this issue in Korea. The present study investigated the impact of stressors and coping on depression among a sample of Korean oldest old. In particular, whether coping methods such as emotion-focused coping and problem-focused coping attenuate the influence of stressors(health problems, financial hardship, difficulties with family, widowhood) on depression were assessed. 205 community residing oldest old were include in the analysis. Hierarchical regression model was estimated by entering socio-demographics, stressors, coping, interaction terms between stressors and coping. Major findings were as follows. First, the mean score of depressive symptoms suggested that a significant number of the respondents were depressed. Second, greater stressors were strongly related to a high level of depression among the oldest old. Third, emotion-focused coping had a moderating effect on the influences of financial hardship, difficulties with families on depression. Based on the findings, some implications such as activating research and policy making focused on depression of the oldest old, understanding and developing emotion-focused coping behaviors by the oldest old to reduce harmful effect of stressors on depression were suggested.
본 연구는 노년기 장애수준에 영향을 미치는 지역사회환경의 특성을 살펴보고자 개인 수준의 노인실태조사 2011년 자료와 지역사회수준의 251개 시군구 국가통계자료를 결합하여 다층분석(Hierarchical Linear Model)을 실시하였다. 연구대상은 2011년 노인실태조사에 참여한 65세 이상 노인 총 8,902명으로 남성이 3,642명(40.9%), 여성이 5,260명(59.1%)이다. 연구결과를 살펴보면 첫째, 여성보다 남성인 경우가, 학력수준이 높아질수록, 가구소득이 증가할수록, 주관적 건강상태를 부정적으로 인지할수록, 인지기능이 낮을수록 노년기 장애수준이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 지역별 노년기 장애수준이 유의미한 차이를 보였으며, 노인이 거주하는 지역의 사회경제적 수준이 낮을수록 노년기 장애수준이 높은 것으로 나타났다. 또한 노인이 거주하는 지역에 설치된 노인여가복지시설의 수가 적을수록 노년기 장애수준이 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구결과를 통하여 개인수준의 영향을 통제한 이후에도 지역사회의 사회경제적 수준과 자원이 노년기 장애수준에 유의미한 영향을 미치고 있음을 알 수 있으며, 나아가 노년기 장애 악화를 지연시키기 위해서는 지역사회 차원의 다각적인 접근이 필요함을 제시하고 있다.;The purpose of this study is to investigate the effects of community environment factors on ADL/IADL disability in the Korean old adults. This study uses the Survey of Living Conditions and Welfare Needs of Korean older Persons in 2011 as individual?level and 251 local government data from KOSIS(Korean Statistical Information Service) as community?level. Hierarchical Linear Model is used to combine individual?level data with community-level data. Samples consist of 3,642(40.9%) men and 5,260(59.1%) women aged 65 above. As the results, first, disability in later life is associated with sex, education, family income, subjective health and cognitive functioning. Second, there is statistically significant difference in disability score by the local community. The increase of disability is related with the decline of the economic status and the decrease of the number of welfare facilities for the aged in their community. These findings reveal that community?level factors affect the disability in later life after controlling individual?level factors. This study underscores the need for attention in the community environment where older people live to postpone the deterioration of disability in later life.
본 연구는 제4차 국민노후보장패널을 이용하여 65세 이상 노년층의 여가활동 실태를 살펴보고 유형화 작업을 실시하였다. 그 결과 여가활동부족형, 정적놀이형, 운동참여형, 자연친화형, 친목교류형의 5가지 유형이 확인되었다. 이중 여가활동 참여시간이 다른 유형의 1/4~1/7 수준인 여가활동부족형이 전체 노년층의 약 72%로 가장 큰 비중을 차지하며, 여가활동에 대한 만족이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 따라서 우리나라 노년층의 상당수는 특별한 여가활동 없이 일상생활을 무료하게 보내고 있으므로 정책적 관심과 지원이 필요한 것으로 보인다. 여가활동 유형에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과, 일상활동에 제한이 있고, 수발가족이 있으며, 취업상태에 있는 고연령의 여성일수록 여가활동부족형에 속할 가능성이 증가하였다. 그러나 경제수준이 높고, 도지역에 거주할수록 여가활동부족형에 속할 가능성이 감소하였다. 그러므로 저소득가구에 속하며 건강수준이 낮고, 수발가족이 있는 여성노인이 노년층 여가정책의 최우선대상으로 선정되어야 할 것이다.;This study was conducted with objectives to assess the status of leisure activities for older people in Korea using the fourth wave of the Korean Retirement and Income Study (KReIS) and Cluster Analysis. The results of this study show that the pattern of leisure activities is in 5 types - less leisure, playing indoor games, engaging in physical activities, enjoying in nature, engaging in social activities. Older people in Less leisure are less participated in leisure activities than the other types and its type accounts for 72% of all older people. And age, gender, health status and economic level are effects on the leisure activities pattern. Therefore, it is the target group who older poor females with restrictions in activities of daily living. These findings suggest that most of Korean older people spend or kill their time without certain leisures and accordingly it is needed a special political attention to support for older poor females.
본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 인터넷 중독(internet addiction disorder)관련 위험에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 주제분석(text mining)과 요인분석(factor analysis)에서 인터넷 중독 감정은 일반과 중독으로 분류되어 소셜 빅데이터 문서에서 인터넷 중독여부의 의사결정이 가능한 것으로 나타났다. 인터넷 중독 폐해요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘불안요인’이 높고 ‘유해요인’이 높은 요인으로 나타났으며, 인터넷 중독 영향요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘정신건강요인’이 높고 ‘친구관계요인’이 높은 조합으로 나타났다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 인터넷 관련 문서에 대한 네트워크 분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 우리나라의 인터넷 중독 위험에 대한 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회조사가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 소셜 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.;The purpose of this study is to develop a prediction model about risk factors related to Korean Internet Addiction Disorder, by applying network analysis and decision making-tree analysis to the social big data that are collected from online news sites, blogs, internet cafes, social network service, and internet message boards. The Big Data Document made possible to figure out the decision-making process of Internet Addiction classification through text Mining and factor analysis, which are classified into two categories as ‘general’ and ‘addiction’. A Combination of highest ‘anxiety factor’ and high ‘harmful factor’ had the most influence on Internet addiction. Also, both highest ‘mental health factors’ and high ‘relationship with friends factors’ influenced the most when it comes to Internet addiction. Based on the study, data mining analysis and network analysis of Internet Social Big Data was presented as a prediction model for Internet addiction risk factor, which was considered significant in both policy and analysis methodology.