[논문]의사결정나무분석을 활용한 노인빈곤 결정요인 분석

박미영

doi:10.14400/jdc.2018.16.7.063

의사결정나무분석을 활용한 노인빈곤 결정요인 분석
Determinant of the Elderly Poverty Using Decision Tree Analysis 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.16 no.7, 2018년, pp.63 - 69

박미영 (대구대학교 사회복지학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 6차 년도 국민노후보장패널조사 자료를 활용하여 노인빈곤에 영향을 미치는 원인을 규명하고자 한다. 이에 본 연구에서는 성별, 연령, 교육수준, 건강상태와 같은 노인의 개인적 특성, 거주지역, 가족 구성 형태와 같은 노인가구의 특성, 근로소득 유무, 임금근로자 여부와 같은 노인 근로적 특성, 그리고 공적연금수급 여부, 사적연금수급 여부, 사회보장급여수급 여부, 부동산 소득 여부, 개인연금형태 수입 여부와 같은 은퇴 후 근로 외의 발생소득 특성을 노인빈곤 변인으로 선정하였다. 본 연구는 6차 년도 조사대상 5,254가구 중 65세 이상 그리고 노인가구를 분류한 후 결측값이 포함된 것을 제외한 총 3,418명이 분석에 활용하였다. 의사결정나무분석 결과, 노인빈곤에 영향을 미치는 가장 중요한 변인은 근로소득 유무로 나타났다. 근로소득이 없는 빈곤노인의 경우 공적연금수급 여부, 교육수준, 거주지역이 그리고 근로소득이 있는 빈곤노인의 경우 임금근로자 여부와 성별이 빈곤에 영향을 미치는 변인으로 확인되었다. 이런 분석결과를 토대로, 노인빈곤을 해소하기 위한 방안으로 Senior re-employment 노동환경 조성, 무료 직업교육 프로그램 개발 제공, 공적연금 수급 확대 및 미래연금수급 안전성 보장 및 강화 차원의 현행 연금제도 개선 필요성, 여성 노인 우선적 고용 및 임금근로 조건에 의한 노인 고용 업체 인센티브 제공 등을 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study is to examine the determinants of the elderly poverty by using the Decision-tree analysis. In line with this perspective, this study includes individual characteristics, family characteristics, working characteristics, and periodic income characteristics after retirement as determinants for senior poverty. The study uses data from the Korean Retirement and Income Study based on panel survey and employs the Decision-tree analysis to explain the causes of the elderly poverty. As the result of analysis, earned wage has the greatest effect on the elderly poverty. Depending on status of the earned wage, there are 2 different variable groups. One with no earned wage includes public pension, education, and residence, paid employee and gender in the other with earned wage. Based on the analytical results, the study suggests measures to address the elderly poverty.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

즉 그간에 다루어진 노인빈곤 원인을 확대 및 추가하여 개인적 특성, 노인가구의 특성, 노인 근로적 특성, 은퇴 후 근로 외의 발생소득 특성으로 분류하고자 한다. 또한 본 연구는 6차 년도(2015년) 국민 노후보장패널조사 자료를 활용함으로써 시간적 변화를 반영하고자 한다.
본 연구는 6차 년도(2015-2017년) 국민노후보장패널 조사 자료를 활용하여 노인빈곤에 영향을 미치는 원인을 찾고자 하였다. 이에 본 연구에서는 선행연구 검토를 통해 성별, 연령, 교육수준, 건강상태와 같은 본인의 개인적 특성, 거주지역, 가족 구성 형태와 같은 노인가구의 특성, 근로소득 유무, 임금근로자 여부와 같은 노인 근로적 특성, 그리고 공적연금수급 여부, 사적연금수급 여부, 사회 보장급여수급 여부, 부동산 소득 여부, 개인연금형태 수입 여부와 같은 은퇴 후 근로 외의 발생소득 특성을 노인 빈곤 변인으로 선정하였다.
본 연구는 노인빈곤 원인을 규명하기 위해 한국연금 공단에서 실시하고 있는 6차 년도(2015-2017년) 국민노후보장패널조사 자료를 분석에 활용하고자 한다. 6차 년도 조사대상 가구는 5,254가구였다.
본 연구는 노인빈곤 원인을 밝혀내기 위해 의사결정 나무분석을 활용하고자 한다. 의사결정나무분석은 각 자료 내에 존재하는 관계와 규칙을 탐색하고 찾아내어 나뭇가지 모양의 나무구조로 도형화하여 분류모형을 제공하는 분석기법이다.
본 연구는 최옥금(2009)과 홍백의(2005)의 노인빈곤의 판단기준인 가구의 총소득을 균등화 지수로 조정한 가구 균등화 소득을 활용하여 중위소득을 구한 다음 이 중위 소득의 40%에 해당하는 소득을 빈곤선으로 정의하고 이를 활용하고자 한다.
둘째, 노인 가구의 특성도 노인 빈곤에 영향을 미친다는 연구결과에 기반하여, 거주지역 (대도시, 중소도시), 가족 구성 형태(배우자, 배우자+손자 녀, 1인 단독가구)를 노인가구의 특성 변인으로 선정하고자 한다. 셋째, 노인가구의 근로적 특성이 노인빈곤과 직접적인 상관성을 지니고 있기 때문에, 본 연구에서는 근로소득 유무, 임금근로자 여부를 선정하고자 한다. 끝으로, 은퇴 후 근로 외의 발생하는 소득의 여부에 따라 노인빈곤이 달라짐을 고려할 때, 공적연금수급 여부, 사적연금수급 여부, 사회보장급여수급 여부, 부동산 소득 여부, 개인연금형태 수입 여부를 포함하고자 한다.
이에 본 연구는 노인빈곤 원인을 포괄적이고 보편적인 관점에서 그간에 언급된 노인 빈곤의 원인을 확장하여 규명해 보고자 한다. 즉 그간에 다루어진 노인빈곤 원인을 확대 및 추가하여 개인적 특성, 노인가구의 특성, 노인 근로적 특성, 은퇴 후 근로 외의 발생소득 특성으로 분류하고자 한다.
이후 일부 연구[11]에서 이런 문제점을 개선하고자 더많은 원인변수를 반영한 연구모형을 설정하고 종단면적 혹은 패널데이터를 활용하여 노인빈곤 원인을 규명하고자 하였다. 하지만 지나치게 가구 및 인구통계학적 특성에 역점을 둠으로써 노인빈곤의 원인을 가정적 요인과 개인적 요인에만 국한하였다는 비판을 면하기 어려울 것이다.
본 연구는 선행연구 검토를 토대로 노인빈곤 원인을 선정하였다. 첫째, 노인빈곤은 노인의 개인적 특성과 밀접한 상관성을 지니는 만큼 본 연구에서는 성별, 연령(65세 이상), 교육수준(중등교육, 고등교육), 건강상태(나쁨, 좋음)를 포함하고자 한다. 둘째, 노인 가구의 특성도 노인 빈곤에 영향을 미친다는 연구결과에 기반하여, 거주지역 (대도시, 중소도시), 가족 구성 형태(배우자, 배우자+손자 녀, 1인 단독가구)를 노인가구의 특성 변인으로 선정하고자 한다.

가설 설정

본 연구는 노인빈곤 결정요인을 규명하는데 있어서 다음과 같은 한계가 있었다. 첫째, 본 연구가 결정한 노인 빈곤선과 실제의 노인 빈곤 간에 어느 정도 차이가 있을수 있다. 이를 문제를 해결하기 위해 기초생활수급대상 노인을 포함한 모델을 구축하여야 했으나 그러지 못하였다.

제안 방법

셋째, 노인가구의 근로적 특성이 노인빈곤과 직접적인 상관성을 지니고 있기 때문에, 본 연구에서는 근로소득 유무, 임금근로자 여부를 선정하고자 한다. 끝으로, 은퇴 후 근로 외의 발생하는 소득의 여부에 따라 노인빈곤이 달라짐을 고려할 때, 공적연금수급 여부, 사적연금수급 여부, 사회보장급여수급 여부, 부동산 소득 여부, 개인연금형태 수입 여부를 포함하고자 한다.
첫째, 노인빈곤은 노인의 개인적 특성과 밀접한 상관성을 지니는 만큼 본 연구에서는 성별, 연령(65세 이상), 교육수준(중등교육, 고등교육), 건강상태(나쁨, 좋음)를 포함하고자 한다. 둘째, 노인 가구의 특성도 노인 빈곤에 영향을 미친다는 연구결과에 기반하여, 거주지역 (대도시, 중소도시), 가족 구성 형태(배우자, 배우자+손자 녀, 1인 단독가구)를 노인가구의 특성 변인으로 선정하고자 한다. 셋째, 노인가구의 근로적 특성이 노인빈곤과 직접적인 상관성을 지니고 있기 때문에, 본 연구에서는 근로소득 유무, 임금근로자 여부를 선정하고자 한다.
본 연구에서 의사결정나무모형의 알고리즘은 CHAID 를 이용하며, 노인빈곤이란 목표변수가 이산형으로 측정되었기에 카이제곱-검정을 수행할 것이다. 모형 추정의 최대 반복계산 수는 과적합을 방지하기 위해 5000번으로 설정하였다. 트리 깊이를 나타내는 최대수준 수는 알고리즘이 자동으로 그리고 최종노드의 최소수준은 6으로 설정하였다.
모형의 과적합 여부를 파악하기 위해 훈련데이터와 검정데이터를 구분하여 분할표본 타당성 검사를 실시하였다. 전체표본 중에서 훈련데이터 70% 그리고 검정데이터 30%로 설정하고 임의할당방식을 활용하여 표본추출을 실시한 결과, 훈련표본의 평균 위험도와 표준오차오 류가 0.
본 연구에서 의사결정나무모형의 알고리즘은 CHAID 를 이용하며, 노인빈곤이란 목표변수가 이산형으로 측정되었기에 카이제곱-검정을 수행할 것이다. 모형 추정의 최대 반복계산 수는 과적합을 방지하기 위해 5000번으로 설정하였다.
홍백의(2005)는 4인 가구 중위소득의 40%를 기준으로 하는 상대적 빈곤개념을 이용하여 빈곤자와 비빈곤자를 구분하였다. 이때 가구 규모에 따른 소득의 차이를 조정 하기 위해서 OECD의 국가 간 비교연구에서 자주 활용되고 있는 가구 균등화 지수를 이용하여 가구소득을 조정 하였다. 즉, 가구 규모를 조정한 가구소득이 해당 가구의 빈곤선보다 적으면 그 가구의 모든 구성원은 빈곤한 것으로 간주한 것이다[10].
본 연구는 6차 년도(2015-2017년) 국민노후보장패널 조사 자료를 활용하여 노인빈곤에 영향을 미치는 원인을 찾고자 하였다. 이에 본 연구에서는 선행연구 검토를 통해 성별, 연령, 교육수준, 건강상태와 같은 본인의 개인적 특성, 거주지역, 가족 구성 형태와 같은 노인가구의 특성, 근로소득 유무, 임금근로자 여부와 같은 노인 근로적 특성, 그리고 공적연금수급 여부, 사적연금수급 여부, 사회 보장급여수급 여부, 부동산 소득 여부, 개인연금형태 수입 여부와 같은 은퇴 후 근로 외의 발생소득 특성을 노인 빈곤 변인으로 선정하였다. 의사결정나무분석 결과, 노인 빈곤에 영향을 미치는 가장 중요한 변인은 근로소득 유무로 나타났다.
이에 본 연구는 노인빈곤 원인을 포괄적이고 보편적인 관점에서 그간에 언급된 노인 빈곤의 원인을 확장하여 규명해 보고자 한다. 즉 그간에 다루어진 노인빈곤 원인을 확대 및 추가하여 개인적 특성, 노인가구의 특성, 노인 근로적 특성, 은퇴 후 근로 외의 발생소득 특성으로 분류하고자 한다. 또한 본 연구는 6차 년도(2015년) 국민 노후보장패널조사 자료를 활용함으로써 시간적 변화를 반영하고자 한다.

대상 데이터

본 연구는 노인빈곤 원인을 규명하기 위해 한국연금 공단에서 실시하고 있는 6차 년도(2015-2017년) 국민노후보장패널조사 자료를 분석에 활용하고자 한다. 6차 년도 조사대상 가구는 5,254가구였다. 이 중에서 65세 이상 그리고 노인가구를 분류한 후 결측값이 포함된 노인가구를 제외한 총 3,418명이 분석에 활용되었다.
본 연구는 선행연구 검토를 토대로 노인빈곤 원인을 선정하였다. 첫째, 노인빈곤은 노인의 개인적 특성과 밀접한 상관성을 지니는 만큼 본 연구에서는 성별, 연령(65세 이상), 교육수준(중등교육, 고등교육), 건강상태(나쁨, 좋음)를 포함하고자 한다.
6차 년도 조사대상 가구는 5,254가구였다. 이 중에서 65세 이상 그리고 노인가구를 분류한 후 결측값이 포함된 노인가구를 제외한 총 3,418명이 분석에 활용되었다.

데이터처리

대표본이라 상위노드와 하위 노드의 숫자는 각각 100과 50으로 설정하였다. 노드 분할에서 유의수준은 5%, 기준은 Person 카이제곱 통계량을 이용하였으며, SPSS 21을 활용하여 분석하였다.

성능/효과

의사결정나무분석 결과, 노인 빈곤에 영향을 미치는 가장 중요한 변인은 근로소득 유무로 나타났다. 근로소득이 없는 빈곤노인의 경우 공적 연금수급 여부, 교육수준, 거주지역이 그리고 근로소득이 있는 빈곤노인의 경우 임금근로자 여부와 성별이 빈곤에 영향을 미치는 변인으로 확인되었다.
이상과 같은 노인빈곤 원인에 관한 연구들의 결과를 요약 정리해보면, 남성보다는 여성, 나이가 많을수록, 교육수준이 낮을수록, 혼자 살수록, 건강상태가 나쁠수록 노인의 빈곤율은 높아짐을 알 수 있다. 대도시에 살고, 가구 구성원의 근로가 적을수록, 육체적 노동 중심의 직종에 종사할수록 노인의 빈곤은 심해지는 것으로 나타났다. 또한, 부동산 소득 및 금융소득이 없을 때, 사회보장급여 수급이 없을 때와 같이 노후 노동 외의 소득이 없을 때 빈곤율이 증가하는 것을 확인할 수 있다.
둘째, 공적연금수급 여부가 노인빈곤을 결정하는 원인 으로 나타났다. 공적연금의 경우 고등교육 이상을 받는 노인이 중등교육 이하의 노인보다 훨씬 많았다.
대도시에 살고, 가구 구성원의 근로가 적을수록, 육체적 노동 중심의 직종에 종사할수록 노인의 빈곤은 심해지는 것으로 나타났다. 또한, 부동산 소득 및 금융소득이 없을 때, 사회보장급여 수급이 없을 때와 같이 노후 노동 외의 소득이 없을 때 빈곤율이 증가하는 것을 확인할 수 있다.
반면, 사회보장급여수급자가 2,934명으로 비수급자 484명에 비해 매우 많은 것으로 나타났다. 부동산으로부터 소득이 있는 노인 3명, 기타 개인연금 형태의 수입이 있는 노인 9명으로 나타나 근로 외 소득발생원이 매우 미흡하다는 것을 확인할 수 있다.
셋째, 거주지역, 임금근로와 같은 취업형태, 성별도 노인빈곤에 영향을 미치는 변인으로 확인되었다. 대도시보다는 중소도시에 거주하는 노인이 더 빈곤한 것으로 나타났는데, 이는 중소도시에 거주하는 노인이 경제활동을 위한 기회를 얻기가 쉽지 않기 때문일 것이다.
은퇴 후 근로 외 발생하는 소득의 경우, 공적연금수급자가 1,301명이고 비수급자가 2,117명으로 나타났으며, 사적연금수급자는 14명 그리고 비수급자는 3,404명으로 조사되어 연금수급자가 많지 않다는 것을 알 수 있다. 반면, 사회보장급여수급자가 2,934명으로 비수급자 484명에 비해 매우 많은 것으로 나타났다.
이에 본 연구에서는 선행연구 검토를 통해 성별, 연령, 교육수준, 건강상태와 같은 본인의 개인적 특성, 거주지역, 가족 구성 형태와 같은 노인가구의 특성, 근로소득 유무, 임금근로자 여부와 같은 노인 근로적 특성, 그리고 공적연금수급 여부, 사적연금수급 여부, 사회 보장급여수급 여부, 부동산 소득 여부, 개인연금형태 수입 여부와 같은 은퇴 후 근로 외의 발생소득 특성을 노인 빈곤 변인으로 선정하였다. 의사결정나무분석 결과, 노인 빈곤에 영향을 미치는 가장 중요한 변인은 근로소득 유무로 나타났다. 근로소득이 없는 빈곤노인의 경우 공적 연금수급 여부, 교육수준, 거주지역이 그리고 근로소득이 있는 빈곤노인의 경우 임금근로자 여부와 성별이 빈곤에 영향을 미치는 변인으로 확인되었다.
이상과 같은 노인빈곤 원인에 관한 연구들의 결과를 요약 정리해보면, 남성보다는 여성, 나이가 많을수록, 교육수준이 낮을수록, 혼자 살수록, 건강상태가 나쁠수록 노인의 빈곤율은 높아짐을 알 수 있다. 대도시에 살고, 가구 구성원의 근로가 적을수록, 육체적 노동 중심의 직종에 종사할수록 노인의 빈곤은 심해지는 것으로 나타났다.
이상과 같은 연구의 한계에도 불구하고, 본 연구는 노인빈곤 원인에 관한 기존연구에 비해 한층 더 발전된 모습을 보여주었다고 할 수 있을 것이다. 하지만 본 연구가 지닌 한계 즉 실제적 빈곤선과 양적 변수를 제대로 반영 하지 못한 점을 수정·보완한 연구모형을 통해 노인빈곤 원인에 대하여 더 상세하게 설명할 수 있는 후속연구가 이루어져야 함은 분명하다고 할 것이다.
이상을 종합해 보면, 노인빈곤에 영향을 미치는 가장 중요한 변수는 근로소득 유무로 나타났다. 근로소득이 없는 노인의 경우인 노드 ‘1’과 근로소득이 있는 노인의 경우인 노드 ‘2’로 분류될 수 있다.
모형의 과적합 여부를 파악하기 위해 훈련데이터와 검정데이터를 구분하여 분할표본 타당성 검사를 실시하였다. 전체표본 중에서 훈련데이터 70% 그리고 검정데이터 30%로 설정하고 임의할당방식을 활용하여 표본추출을 실시한 결과, 훈련표본의 평균 위험도와 표준오차오 류가 0.166과 0.022로 나타났으며, 검정표본의 평균 위험 도와 표준오차오류가 0.175와 0.034로 두 표본의 평균 위험도 차이는 0.009, 표준오차오류 차이는 0.012로 나타났 다.
첫째, 노인빈곤에 영향을 미치는 결정변인이 근로소득 유무로 나타난 것은 매우 당연한 결과로 보인다. 은퇴 후경제활동에 배제됨으로써 노인들의 삶의 질이 저하뿐만 아니라 나아가 인간으로서의 기본적인 삶조차도 영위하기 어려워지고 있는 것이 바로 소득이 없기 때문이라는 것은 이미 주지된 사실이다.

후속연구

이를 문제를 해결하기 위해 기초생활수급대상 노인을 포함한 모델을 구축하여야 했으나 그러지 못하였다. 둘째, 변수를 지나치게 명목형 척도로 구성하여 변수가 지닌 정보를 활용하기 위한 추가적인 분석이 어려웠다. 때문에 노인빈곤 원인변수에 관한 상세한 설명에 한계가 있었다.
이로 인한 노인빈곤의 문제를 개선하기 위해서는 중소도시의 지자체와 중앙정부가 노인의 경제활동 참여 기회를 확대하기 위한 중소도시 맞춤형 일자리 사업을 확대·강화할 필요가 있을 것이다. 또한 기업체가 여성 노인을 우선적으로 고용하고 임금근로 조건으로 노인을 고용할 수 있도록 유도하기 위해서, 정부는 세금감면, 보조금 지급 등과 같은 다양한 인센티브 정책을 마련하여 시행하는 방안을 적극적으로 고려할 필요가 있을 것이다.
또한 은퇴 후 제2의 직업을 가질 수 있도록 정부 그리고 민간기업 주도 하에 나이 및 성별을 고려한 무료 직업교육 프로그램을 개발· 제공할 필요가 있을 것이다.
이상과 같은 연구의 한계에도 불구하고, 본 연구는 노인빈곤 원인에 관한 기존연구에 비해 한층 더 발전된 모습을 보여주었다고 할 수 있을 것이다. 하지만 본 연구가 지닌 한계 즉 실제적 빈곤선과 양적 변수를 제대로 반영 하지 못한 점을 수정·보완한 연구모형을 통해 노인빈곤 원인에 대하여 더 상세하게 설명할 수 있는 후속연구가 이루어져야 함은 분명하다고 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	의사결정나무분석이란 무엇인가?	본 연구는 노인빈곤 원인을 밝혀내기 위해 의사결정 나무분석을 활용하고자 한다. 의사결정나무분석은 각 자료 내에 존재하는 관계와 규칙을 탐색하고 찾아내어 나뭇가지 모양의 나무구조로 도형화하여 분류모형을 제공하는 분석기법이다. 이 분석기법은 관측치의 선형성, 정규성, 등분산성의 가정을 고려할 필요가 없는 비모수적인 방법이다.
	근로소득과 관련한 노인빈곤을 해결하려는 정부의 노력으로는 무엇이 있는가?	은퇴 후경제활동에 배제됨으로써 노인들의 삶의 질이 저하뿐만 아니라 나아가 인간으로서의 기본적인 삶조차도 영위하기 어려워지고 있는 것이 바로 소득이 없기 때문이라는 것은 이미 주지된 사실이다. 이에 정부가 노인일자리 창출 및 기초노령연금제도 등을 시행하고 있으나 여전히 노인빈곤을 해결하는데 역부족한 것으로 보인다. 현재 한국 평균 수명이 80대 초반이며 앞으로 수명이 더 연장될 것을 고려한다면, 건강한 노인이 경제활동에 참여할수 있는 근로환경을 조성하는 것은 매우 시급한 문제임을 두말할 필요가 없을 것이다.
	본 연구에서 이전 연구의 한계점을 극복하기 위해 노인 빈곤의 원인을 확장하여 규명하는데 어떤 방법을 사용했는가?	이에 본 연구는 노인빈곤 원인을 포괄적이고 보편적인 관점에서 그간에 언급된 노인 빈곤의 원인을 확장하여 규명해 보고자 한다. 즉 그간에 다루어진 노인빈곤 원인을 확대 및 추가하여 개인적 특성, 노인가구의 특성, 노인 근로적 특성, 은퇴 후 근로 외의 발생소득 특성으로 분류하고자 한다. 또한 본 연구는 6차 년도(2015년) 국민 노후보장패널조사 자료를 활용함으로써 시간적 변화를 반영하고자 한다.

참고문헌 (21)

http://www.yonhapnewstv.co.kr/MYH20180418002600038/?did1947m
T. W. Kim, J. W. Jung & J. M. Lee. (2015). A Study of Elderly Poverty and Depression: Focusing on the Multidimensional Concept of Poverty. Health and Social Welfare Review, 35(3), 71-102.

상세보기
S. H. Lee. (2015). Change in Household Consumption Expenditure Structure in 2015: Based on Effect of Increasing Elderly Population on Economy. KB Knowledge Vitamin, 15-19.
S. H. Seok. (2010). An Analysis on the Anti-poverty Effectiveness of the Basic Old-Age Pension System. Journal of Welfare for the Aged, 50, 335-352.
J. E. Seok. (2010). Impacts on the Effectiveness and the Efficiency of Poverty Alleviation of Public Pension and Basic Old-Aged Pension: Seoul Metropolitan City. Social Welfare Policy, 37(3), 193-214.

상세보기
K. D. Nam. (2010). Korean Elders' Poverty and Basic Old Age Pension's Measures for Mitigating Their Poverty. Welfare Administration Study, 26, 235-260.
S. H. Him. (2016). An Analysis on the Poverty Reduction Effects of Basic Pension. Health and Welfare Policy Forum, 236, 82-97.
H. G. Jung, J. A. Jo, H. Y. Oh, G. J. Byeon & S. H. Moon. (1998). The 1998 Elderly Living Condition Survey. Korean Institute for Health and Social Affairs.
H. S. Choi & Y. K. Ryu. (2003). A Study on the Levels, Trends, and Composition of the Old-Age Poverty in Korea. Journal of Korean Gerontological Society, 23(3), 143-160.
B. E. Hong. (2005). Factors Influencing the Economic Status of the Elderly in Korea. Korean Journal of Social Welfare, 57(4), 275-290.
O. G. Choi. (2007). Factors Influencing Poverty of the Elderly: Utilizing the Panel Data Model. Korean Journal of Social Welfare, 59(1), 5-25.
J. S. Choi. (2009). Study on the Cause and Improvement Measures of Poverty in Seniors. Korean Journal of Local Government & Administration Studies, 23(1), 457-467.
S. H. S & H. S. Kim. (2012). Determinants of Poverty in Elderly-Headed Households in Korea. Korean Journal of Public Finance, 5(3), 99-124.
M. J. Hwang. (2016). Determinant of Poverty among the Elderly Living Alone: Using Decision Tree Analysis. Journal of The Korea Knowledge Information Technology Society, 11(4), 351-358.
D. K. McLaughlin & L. Jensen. (2000). Work History and US Elders' Transitions into Poverty. The Gerontologist, 40(4), 469-479.

상세보기
K. A. Rupp, A. Strand & P. S. Davies. (2003). Poverty among Elderly women: Assessing SSI Options to Strengthen Social Security Reform. Journal of Gerontology, 58B(6), s359-s368.
D. K. McLaughlin & L. Jensen. (1994). Poverty Dynamics among U.S. Elders: Implications of Occupation, Gender and Residence. paper prepared for presentation at the 1994 Meetings of the Population Association of America.
R. B. Schiller. (2003). The Economics of Poverty and Discrimination. Prentice Hall.
K. McGarry & R. F. Schoeni. (2005). Widow Poverty and Out-of-Pocket Medical Expenditures near the End of Life. Journals of Gerontology, 60, s160-s168.
K. Z. Hong. (2004). Analyzing the Length of Poverty Spells. Korean Journal of Social Welfare Studies, 24, 187-210.
H. J. Jin. (2010). Analysis for Consumer Groups Using Decision Tree Model: Focused on Tangerine Consumption. Korea Agricultural Research, 51(1), 19-40.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증