[논문]중고령자의 디지털정보접근수준 예측요인 분석 : 성별차이를 중심으로

김수경; 신혜리; 김영선

doi:10.22693/niaip.2020.27.1.055

중고령자의 디지털정보접근수준 예측요인 분석 : 성별차이를 중심으로
Analysis on Predictive Factors of Digital Accessibility Level of Middle-old Age Group: Focused on Gender Difference 원문보기

정보화 정책 = Informatization policy, v.27 no.1 = no.102, 2020년, pp.55 - 71

김수경 (Dept. of Gerontology, Kyung Hee University) , 신혜리 (Dept. of Gerontology, Kyung Hee University) , 김영선 (Dept. of Gerontology, Kyung Hee University)

초록
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중고령자의 디지털정보접근수준은 장애인, 청소년 등 다른 계층에 비해 빠르게 증가하고 있다. 하지만 이들을 대상으로 한 디지털정보접근수준과 관련 된 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서, 본 연구는 전국의 장·노년층을 대상으로 디지털정보접근수준과 관련된 변인들을 탐색하기 위해 인구사회학적 변인, 신체 및 정신건강 변인이 중고령자의 디지털정보접근수준에 미치는 영향을 확인하였다. 본 연구에서는 한국정보화진흥원의 2018년 디지털정보격차 실태조사 자료 중 55세에서 84세에 해당하는 1661명의 자료를 분석하였다. 위계적 다중회귀분석 결과, 남성과 여성 중고령자 모두 교육수준이 높을수록, 경제수준이 높을수록, 삶의 만족도가 높을수록 디지털정보접근수준이 높게 나타났으며 남성 중고령자의 경우 비독거일수록, 여성 중고령자의 경우 연령이 낮을수록 디지털정보접근수준이 높게 나타나 성별에 따라 차이를 보였다. 본 연구결과는 남·여성 중고령자의 디지털정보접근수준과 관련된 특성들을 이해하고, 중고령자의 디지털정보접근수준 향상을 위한 실천적 개입에 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Digital accessibility of the middle-aged and elderly has been increasing at a faster pace than other groups such as the handicapped and adolescents. However, studies related to the digital accessibility of middle and older adults are scarce. In order to examine variables affecting accessibility to digital information of the middle-aged and elderly people, this study researches the impacts of sociodemographic, physical and mental health and social activity variables on the accessibility of digital information. We analyzed data of 1,661 people between the ages of 55 and 84 from the 2018 Status Survey on Digital Divide conducted by the National Information Society Agency. The hierarchical multiple regression analysis shows the higher education, economic, and life satisfaction levels are, the higher digital accessibility levels of both male and female are. The result of the analysis also shows that the aged male has a higher accessibility level when he does not live alone; meanwhile, the aged female has higher digital capability as her age is lower, which describes that there are differences between gender. We expect the result of this study to be used as an important reference to understand factors related to digital accessibility level and active intervention for improving digital accessibility of the middle-aged and elderly male and female.

주제어

표/그림 (8)

표 <표 1> 디지털정보접근수준에 영향을 미치는 요인에 대한 동향연구 Predictive Factors of Digital Accessibility Level
그림 <그림 1> 연구모형 Research Model
표 <표 2> 변수의 정의 Definitions of variables
표 <표 3> 연구대상자의 일반적 특성 Demographic Characteristics
표 <표 4> 주요변수특성 Characteristics of Main Variables
표 <표 5> 주요 변수 간 상관관계 Correlation Analysis Between Key Variables
표 <표 6> 남성 중고령자 집단 위계적 회귀분석 결과 Results of Hierarchical Multiple Regression Analysis of Mid-old Male Group
표 <표 7> 여성 중고령자 집단 위계적 회귀분석 결과 Results of Hierarchical Multiple Regression Analysis of Mid-old Female Group

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 디지털정보접근수준에 영향을 주는 예측요인을 분석할 때 성별에 따른 집단별 차이를 살펴보기 위해 남성과 여성 집단으로 구분하여 장·노년층의 디지털정보접근수준과 관련된 변인들을 탐색해보고자 한다.
본 연구는 국내·외에서 밝혀진 디지털정보접근수준 연관성 요인을 인구사회학적 요인, 신체 및 정신건강요인 2가지의 영역으로 분류하여 탐색하고자 한다.
본 연구는 기존의 연구들이 디지털정보접근수준의 예측요인들을 살펴보았던 것에서 나아가 성별의 차이에 따른 집단 차이를 분석하여, 중고령자 집단 내에서도 서로 다른 특성을 갖고 있기 때문에 차별화된 프로그램 및 정책을 수행해야하는 필요성을 규명하였다는 의의를 가진다. 하지만 본 연구의 분석 자료의 한계로 인해 다양한 예측변수를 함께 살펴보지 못한 한계를 갖고 있다.
본 연구는 만 55세 이상 중고령자 1,661명을 대상으로 디지털정보접근수준과 관련된 변인들을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 위계적 다중회귀분석을 활용하여, 인구사회학적 변인, 신체 및 정신건강 변인들이 디지털정보접근수준에 미치는 독립적인 효과를 검증하였다.
본 연구의 목적은 성별에 따른 중고령자의 디지털정보접근수준 예측요인을 검증하는 것이다. 이를 위해 다음과 같은 절차를 거쳤다.
이상의 연구들을 고려하여 본 연구는 선행연구에서 언급된 2가지 요인으로 디지털정보접근수준 예측 요인을 밝히고자 한다. 기존의 연구에서 공통적으로 많이 포함하고 있는 인구사회학적 요인인 연령, 성별, 교육 수준, 경제수준, 거주 지역, 독거여부를 포함하였고 신체 및 정신건강요인에는 삶에 대한 만족도, 일상생활 만족도를 고려하였다.

가설 설정

가설 3. 디지털정보접근수준에 영향을 미치는 요인은 성별에 따라 차이를 보일 것이다.

제안 방법

그 중 디지털정보화 수준을 접근, 역량, 활용으로 분류하여 제시하였는데 역량은 컴퓨터·모바일 기기 기본 이용능력이며, 활용수준은 컴퓨터·모바일 기기 인터넷 양적·질적 활용 정도를 측정한다.
본 연구의 주요변수는 종속변수로 디지털정보접근수준, 독립변수로 인구사회학적변수(연령, 교육수준, 거주지역, 경제수준, 독거여부), 신체 및 정신건강요인 변수(삶에 대한 만족도, 일상생활 만족도)이며, 연구모형에 대한 분석을 실시하기 전에 각 변수의 평균, 표준편차 등의 기술 분석을 실시하였다. 또한 변수들의 정규성을 살펴보기 위해 왜도와 첨도를 살펴보았다. 주요변수의 기술 분석 결과는 <표 4>와 같다.
895로 나타나 적합하다고 판단하였다. 마지막으로 다중공선성의 문제가 있는지 검증하기 위해 모든 모형의 상승변령(VIF)을 확인하였다. 그 결과 최솟값이 1.
본 연구에서 문항에 대한 응답범주는 각각 “매우 그렇지 않다(=1)”부터 “매우 그렇다(=7)”에까지 이르는 7점 척도로 측정된 리커트(Likert) 척도를 합산하여 사용하였다.
본 연구에서 문항에 대한 응답범주는 각각 “전혀 만족하지 않는다(=1)”부터 “매우 만족한다(=4)”에 이르는 4점 척도로 측정된 리커트(Likert)척도를 합산하여 사용하였다.
본 연구에서는 디지털정보화수준의 예측요인을 밝히기 위해 인구사회학적요인, 신체 및 정신건강요인으로 2가지 요인을 독립변수로 설정하였다. 인구사회학적요인은 성별, 만 연령, 교육수준, 거주지역, 경제수준, 독거여부를 변수로 사용하였다.
본 연구의 주요변수는 종속변수로 디지털정보접근수준, 독립변수로 인구사회학적변수(연령, 교육수준, 거주지역, 경제수준, 독거여부), 신체 및 정신건강요인 변수(삶에 대한 만족도, 일상생활 만족도)이며, 연구모형에 대한 분석을 실시하기 전에 각 변수의 평균, 표준편차 등의 기술 분석을 실시하였다. 또한 변수들의 정규성을 살펴보기 위해 왜도와 첨도를 살펴보았다.
본 연구는 만 55세 이상 중고령자 1,661명을 대상으로 디지털정보접근수준과 관련된 변인들을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 위계적 다중회귀분석을 활용하여, 인구사회학적 변인, 신체 및 정신건강 변인들이 디지털정보접근수준에 미치는 독립적인 효과를 검증하였다.
본 연구에서는 디지털정보화수준의 예측요인을 밝히기 위해 인구사회학적요인, 신체 및 정신건강요인으로 2가지 요인을 독립변수로 설정하였다. 인구사회학적요인은 성별, 만 연령, 교육수준, 거주지역, 경제수준, 독거여부를 변수로 사용하였다.
2018 디지털정보격차실태조사의 일반국민 표본 크기는 7,000명(55세 장노년층 2,300명 포함)이다(National Information Society Agency, 2018). 표본추출은 광역지자체별 층화확률비례추출 방식으로 설정하였으며 조사방법은 2018년 9월부터 2018년 12월까지 구조화된 설문에 의한 대인 면접조사(Face to Face Interview)로 진행되었다. 2018 디지털정보격차실태조사는 교육수준, 가구소득, 학력 등의 인구사회학적 특성과 삶의 만족도, 일상생활 만족도 등의 심리적 변수, 디지털정보화 수준 등과 관련된 질문을 포함하고 있어 디지털정보접근수준 예측요인에 관한 분석을 시도하는 본 연구에 적합하다고 판단하였다.

대상 데이터

2018 디지털정보격차실태조사는 교육수준, 가구소득, 학력 등의 인구사회학적 특성과 삶의 만족도, 일상생활 만족도 등의 심리적 변수, 디지털정보화 수준 등과 관련된 질문을 포함하고 있어 디지털정보접근수준 예측요인에 관한 분석을 시도하는 본 연구에 적합하다고 판단하였다. 본 연구는 2018 디지털정보격차실태조사에서 제시하고 있는 중고령자에 대한 기준(55세 이상)을 적용하였으며, 전체 조사 대상자 2,303명 중 모든 변수에 대해 목록별 결측치 제거방식(List wise deletion)을 사용하여 남성 중고령자 집단 704명과 여성 중고령자 집단 957명, 총 1661명을 최종분석 대상자로 선정하였다.
본 연구는 2018년 한국정보화진흥원이 시행하였으며, 디지털정보격차해소 정책의 연간 추진 성과를 계량적으로 측정하고 향후 정책 추진 방향 도출에 필요한 기초자료를 제공하는 것에 목표를 둔 2018 디지털정보 격차실태조사를 사용하였다. 2018 디지털정보격차실태조사의 일반국민 표본 크기는 7,000명(55세 장노년층 2,300명 포함)이다(National Information Society Agency, 2018).

데이터처리

남성 중고령자와 여성 중고령자 집단에서 나타나는 주요 변수들이 두 집단 간에 유의미한 차이가 있는가를 알아보기 위해 t검증을 실시하였다<;표 4>. 남성 중고령자와 여성 중고령자 집단 간에 유의마한 차이를 보인 변수는 디지털정보접근수준, 교육수준, 독거여부 변수이다.
첫째, 주요 변인들 간의 관계를 알아보기 위해 Pearson 상관 분석을 실시하였고, 연구대상자의 일반적인 인구사회학적 및 건강 특성을 확인하기 위하여 빈도분석과 기술 분석을 실시하였다. 둘째, 연구 모형을 검증하기 위하여 인구사회학적 변수는 연령, 교육수준, 거주지역, 경제수준, 독거여부가 투입되었고 신체 및 정신건강요인 변수는 삶에 대한 만족도, 일상생활 만족도를 투입하여 상관분석 및 위계적 회귀분석(Hierarchical Regression Analysis)을 실시하였다. 이를 위한 연구의 연구모형은 <그림 1>과 같다.
위계적 회귀분석을 실행하기 전에 각 변수들 간의 상관관계를 살펴보기 위해 상관관계 분석을 하였다. 피어슨 상관분석 결과를 살펴보면, 교육수준, 경제수준, 삶의 만족도는 디지털정보접근수준과 정적 상관관계를 보인 반면, 연령, 거주지역, 독거여부는 디지털정보접근수준과 부적 상관관계를 보였다.
이를 위해 다음과 같은 절차를 거쳤다. 첫째, 주요 변인들 간의 관계를 알아보기 위해 Pearson 상관 분석을 실시하였고, 연구대상자의 일반적인 인구사회학적 및 건강 특성을 확인하기 위하여 빈도분석과 기술 분석을 실시하였다. 둘째, 연구 모형을 검증하기 위하여 인구사회학적 변수는 연령, 교육수준, 거주지역, 경제수준, 독거여부가 투입되었고 신체 및 정신건강요인 변수는 삶에 대한 만족도, 일상생활 만족도를 투입하여 상관분석 및 위계적 회귀분석(Hierarchical Regression Analysis)을 실시하였다.

이론/모형

791로 나타났다. 삶에 대한 만족도는 Diener 외(1985)가 개발한 삶의 만족도 척도(Satisfaction With Life Scale: SWLS)를 사용하였다. SWLS척도는 Diener et al.

성능/효과

75)로 나타났으며, 교육수준은 최소 1(초졸 이하)에서 최대 4(대졸이상) 분포하는 것으로 나타났다. 경제수준도 최소 1(200만원 미만)에서 최대 5(500만 원 이상)까지 분포하는 것으로 나타났다. 삶의 만족도는 최소 5점에서 최대 32점까지 분포하였으며 평균 20.
교육수준(β=.229, p<.001), 경제수준(β=.062, p<.05), 독거여부(β=-.097, p<.01), 삶의 만족도(β=.102, p<.05)가 디지털정보접근수준에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
마지막으로 다중공선성의 문제가 있는지 검증하기 위해 모든 모형의 상승변령(VIF)을 확인하였다. 그 결과 최솟값이 1.033, 최댓값이 1.453로 나타나 모든 회귀모형에 심각한 다중공선성의 문제는 없는 것으로 밝혀졌다. 이상의 모든 분석은 SPSS 25.
구체적으로 살펴보면, Journal of information and communication convergence engineering(2016)은 성별에 따라 정보화 교육 내용에 차이가 있다고 보고하였다. 기초적 수준의 정보화 교육 내용 중 인터넷 이용 방법, 포토샵 등 멀티미디어, 스마트폰 이용 방법의 경우 남성이 여성에 비해 교육받은 경험이 상대적으로 높았으며, 데이터 관리 등 비교적 난이도가 높은 교육의 경우 근소하게 여성이 남성보다 교육받은 경험이 높게 나타났다. 또한 정보화 교육 참여여부 결정시 고려요인으로는 남녀 모두 가장 중요한 요인으로 교육훈련 내용 및 교육프로그램(각각 32.
둘째, 남녀 집단별 차별화된 프로그램 접근이 필요하다. 남성노인의 경우 독거노인일수록 디지털정보접근수준이 낮은 것으로 나타났고 여성노인의 경우 연령대가 높을 경우 디지털정보접근수준이 낮은 것으로 나타났다. 여성노인은 독거노인이라고 하더라도 남성 노인에 비해 상대적으로 넓은 사회적 관계망을 보유하고 있어 디지털정보접근수준이 낮지 않게 나타났지만, 연령대가 높아질수록 그 사회적 관계망 내 소속된 여성노인들 또한 디지털정보접근수준이 낮기 때문에, 연령대에 따라 여성노인의 디지털정보접근수준이 달라지는 것으로 파악된다.
91)로 나타나 중고령자들은 평균 2개 이상의 디지털정보화 기기를 사용하는 것으로 나타났다. 독립변수인 연령은 최소 55세에서 최대 80세까지 분포하였으며 남성평균 62.81세(SD=5.69), 여성평균 62.82(SD=5.75)로 나타났으며, 교육수준은 최소 1(초졸 이하)에서 최대 4(대졸이상) 분포하는 것으로 나타났다. 경제수준도 최소 1(200만원 미만)에서 최대 5(500만 원 이상)까지 분포하는 것으로 나타났다.
디지털정보접근수준은 여성 중고령자 평균 2.91(.91)로 남성 중고령자 평균 3.03(.88)보다 낮게 나타났으며, 성별에 따른 디지털정보접근수준 차이는 유의미한 차이(p<.05)가 있는 것으로 나타났다.
인구사회학적 변인에서는 교육수준의 영향력이 가장 컸다. 또한 신체 및 정신건강요인에서는 삶의 만족도의 상대적 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. 인구사회학적 변인, 신체 및 정신건강요인의 조정된 R제곱 값(Adj.
본 연구에서 일상생활 만족도의 신뢰도(Cronbach’sα)는 0.791로 나타났다.
경제수준도 최소 1(200만원 미만)에서 최대 5(500만 원 이상)까지 분포하는 것으로 나타났다. 삶의 만족도는 최소 5점에서 최대 32점까지 분포하였으며 평균 20.93(SD=4.27)으로 나타났다. 일상생활 만족도의 경우 최소 9점에서 최대 32점까지 분포하였으며 남성의 경우 평균 22.
본 연구의 주요 결과와 이에 대한 논의는 다음과 같다. 연구결과 남성과 여성 중고령자 모두 교육수준이 높을수록, 경제수준이 높을수록, 삶의 만족도가 높을수록 디지털정보접근수준이 높게 나타났다. 본 연구에서 75세 미만의 젊은 중고령자가 대부분(남성 96%, 여성 96.
정규 P-P도표에서 회귀표준화 잔차들이 직선과 가까이 분포되어 있었고, 산점도에서 잔차의이분산성이 미확인되어 등분산 가정 및 정규분포를 충족하고 있었다. 이어서 오차항 간의 자기상관성 분석을 위해 Dubin-Watson 상관계수를 살펴본 결과, 각 회귀모형의 값이 2.085, 1.895로 나타나 적합하다고 판단하였다. 마지막으로 다중공선성의 문제가 있는지 검증하기 위해 모든 모형의 상승변령(VIF)을 확인하였다.
즉, 연령이 낮을수록, 교육수준이 높을수록, 경제수준이 높을수록, 삶의 만족도가 높을수록 디지털정보접근수준이 높은 것으로 해석할 수 있다. 인구사회학적 변인에서는 경제수준의 영향력이 가장 크게 나타났으며, 신체 및 정신건강요인에서는 삶의 만족도의 상대적 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. 인구사회학적 변인, 신체 및 정신건강요인의 조정된 R제곱 값(Adj.
회귀분석을 진행하기 이전에 기본적인 가정 검증을 실시한 결과, 모든 연속 변수가 정상분포를 따르는 것으로 나타났다. 정규 P-P도표에서 회귀표준화 잔차들이 직선과 가까이 분포되어 있었고, 산점도에서 잔차의이분산성이 미확인되어 등분산 가정 및 정규분포를 충족하고 있었다. 이어서 오차항 간의 자기상관성 분석을 위해 Dubin-Watson 상관계수를 살펴본 결과, 각 회귀모형의 값이 2.
주요변수의 기술 분석 결과는 <표 4>와 같다. 종속 변수인 디지털정보접근수준은 최소 1점에서 최대 6점으로 분포하였으며, 남성평균 3.03(SD=0.88), 여성 평균 2.91(SD=0.91)로 나타나 중고령자들은 평균 2개 이상의 디지털정보화 기기를 사용하는 것으로 나타났다. 독립변수인 연령은 최소 55세에서 최대 80세까지 분포하였으며 남성평균 62.
피어슨 상관분석 결과를 살펴보면, 교육수준, 경제수준, 삶의 만족도는 디지털정보접근수준과 정적 상관관계를 보인 반면, 연령, 거주지역, 독거여부는 디지털정보접근수준과 부적 상관관계를 보였다. 즉, 교육수준과 경제수준은 높을수록, 삶의 만족도가 높을수록 디지털정보접근수준이 높음을 의미하며, 연령은 낮을수록, 군지역에 거주하는 중고령자보다 시지역에 거주하는 중고령자가, 혼자 사는 중고령자보다 2인 이상 함께 사는 중고령자가 디지털정보접근수준이 상대적으로 높다고 해석할 수 있다. 상관계수 및 유의수준에 대한 결과는<표 5>와 같다.
001)가 디지털정보접근수준에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 연령이 낮을수록, 교육수준이 높을수록, 경제수준이 높을수록, 삶의 만족도가 높을수록 디지털정보접근수준이 높은 것으로 해석할 수 있다. 인구사회학적 변인에서는 경제수준의 영향력이 가장 크게 나타났으며, 신체 및 정신건강요인에서는 삶의 만족도의 상대적 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다.
첫째, 인구사회학적 영역에서는 대표적으로 연령, 성별, 교육수준, 경제수준, 독거여부 등이 디지털정보접근 수준과 연관성을 가지는 것으로 나타났다(Baek, 2003; Lee & Myung, 2010; Min, 2011; Park & Jang, 2013; Paul, et al., 2005; Sum, et al., 2008; Shin & Kim, 2019; Yang & Lim, 2019).
위계적 회귀분석을 실행하기 전에 각 변수들 간의 상관관계를 살펴보기 위해 상관관계 분석을 하였다. 피어슨 상관분석 결과를 살펴보면, 교육수준, 경제수준, 삶의 만족도는 디지털정보접근수준과 정적 상관관계를 보인 반면, 연령, 거주지역, 독거여부는 디지털정보접근수준과 부적 상관관계를 보였다. 즉, 교육수준과 경제수준은 높을수록, 삶의 만족도가 높을수록 디지털정보접근수준이 높음을 의미하며, 연령은 낮을수록, 군지역에 거주하는 중고령자보다 시지역에 거주하는 중고령자가, 혼자 사는 중고령자보다 2인 이상 함께 사는 중고령자가 디지털정보접근수준이 상대적으로 높다고 해석할 수 있다.
이를 위한 연구의 연구모형은 <그림 1>과 같다. 회귀분석을 진행하기 이전에 기본적인 가정 검증을 실시한 결과, 모든 연속 변수가 정상분포를 따르는 것으로 나타났다. 정규 P-P도표에서 회귀표준화 잔차들이 직선과 가까이 분포되어 있었고, 산점도에서 잔차의이분산성이 미확인되어 등분산 가정 및 정규분포를 충족하고 있었다.

후속연구

따라서 후속연구에서는 중고령자들의 신체·심리·정서·경제적 차원과 관련된 다양한 예측요인과 디지털정보접근수준 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다.
본 연구는 기존의 연구들이 디지털정보접근수준의 예측요인들을 살펴보았던 것에서 나아가 성별의 차이에 따른 집단 차이를 분석하여, 중고령자 집단 내에서도 서로 다른 특성을 갖고 있기 때문에 차별화된 프로그램 및 정책을 수행해야하는 필요성을 규명하였다는 의의를 가진다. 하지만 본 연구의 분석 자료의 한계로 인해 다양한 예측변수를 함께 살펴보지 못한 한계를 갖고 있다. 따라서 후속연구에서는 중고령자들의 신체·심리·정서·경제적 차원과 관련된 다양한 예측요인과 디지털정보접근수준 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	중고령자의 디지털정보접근수준의 특징은?	중고령자의 디지털정보접근수준은 장애인, 청소년 등 다른 계층에 비해 빠르게 증가하고 있다. 하지만 이들을 대상으로 한 디지털정보접근수준과 관련 된 연구는 찾아보기 어렵다.
	위계적 다중회귀분석으로 알아본 남·여성 중고령자의 디지털정보접근수준의 특성은?	본 연구에서는 한국정보화진흥원의 2018년 디지털정보격차 실태조사 자료 중 55세에서 84세에 해당하는 1661명의 자료를 분석하였다. 위계적 다중회귀분석 결과, 남성과 여성 중고령자 모두 교육수준이 높을수록, 경제수준이 높을수록, 삶의 만족도가 높을수록 디지털정보접근수준이 높게 나타났으며 남성 중고령자의 경우 비독거일수록, 여성 중고령자의 경우 연령이 낮을수록 디지털정보접근수준이 높게 나타나 성별에 따라 차이를 보였다. 본 연구결과는 남·여성 중고령자의 디지털정보접근수준과 관련된 특성들을 이해하고, 중고령자의 디지털정보접근수준 향상을 위한 실천적 개입에 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
	디지털정보접근수준이란?	디지털정보접근수준이란 디지털 격차의 구성요소인 접근, 역량, 활용 중 하나이며 2018 디지털정보격차실태조사에 의하면 유무선 정보기기 보유 여부와 인터넷 상시 접속 가능 여부로 정의된다. 디지털 기기에 대한 접근성 및 인프라 구축 환경은 디지털 격차를 좁히는 주요한 요소 중 하나이다.

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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].

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