대규모 궤적 데이타를 위한 데이타 마이닝 툴

이재길(Jae-Gil Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.3

궤적(trajectory) 데이타는 실세계 어디에서든지 쉽게 찾아볼 수 있다. 최근 들어, 위성, 센서, RFID, 비디오 및 무선 통신 기술의 발전으로 말미암아 이동 객체를 체계적으로 추적하고, 많은 양의 궤적 데이타를 수집할 수 있게 되었다. 이에 따라, 궤적 데이타의 분석에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 대규모 궤적 데이타를 위한 마이닝 툴을 개발한다. 본 마이닝 툴에서는 가장 널리 사용되는 마이닝 연산인 집단화(clustering), 분류(classification), 이상치 발견(outlier detection)을 제공한다. 궤적 집단화는 공통적인 이동 패턴을 발견하며, 궤적 분류는 궤적에 기반하여 이동 객체의 범주를 예측하며, 궤적 이상치 발견은 나머지 궤적들과 크게 다르거나 일관적이지 않은 궤적을 발견한다. 본 마이닝 툴의 가장 큰 장점은 데이타 마이닝 도중에 부분 궤적 정보를 활용한다는 점이다. 본 마이닝 툴의 우수성은 다양한 실제 궤적 데이타 셋을 사용하여 입증되었다. 본 논문의 결과로 궤적 데이타 마이닝을 위한 실용적인 소프트웨어를 개발하였고 많은 실제 응용에 적용될 수 있을 것이라 사료된다. Trajectory data are ubiquitous in the real world. Recent progress on satellite, sensor, RFID, video, and wireless technologies has made it possible to systematically track object movements and collect huge amounts of trajectory data. Accordingly, there is an ever-increasing interest in performing data analysis over trajectory data. In this paper, we develop a data mining tool for massive trajectory data. This mining tool supports three operations, clustering, classification, and outlier detection, which are the most widely used ones. Trajectory clustering discovers common movement patterns, trajectory classification predicts the class labels of moving objects based on their trajectories, and trajectory outlier detection finds trajectories that are grossly different from or inconsistent with the remaining set of trajectories. The primary advantage of the mining tool is to take advantage of the information of partial trajectories in the process of data mining. The effectiveness of the mining tool is shown using various real trajectory data sets. We believe that we have provided practical software for trajectory data mining which can be used in many real applications.

모수적 궤적 기반의 분절 HMM을 이용한 연속 음성 인식

윤영선,오영환 한국음향학회 2000 韓國音響學會誌 Vol.19 No.3

본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다. In this paper, we propose a new trajectory model for characterizing segmental features and their interaction based upon a general framework of hidden Markov models. Each segment, a sequence of vectors, is represented by a trajectory of observed sequences. This trajectory is obtained by applying a new design matrix which includes transitional information on contiguous frames, and is characterized as a polynomial regression function. To apply the trajectory to the segmental HMM, the frame features are replaced with the trajectory of a given segment. We also propose the likelihood of a given segment and the estimation of trajectory parameters. The obervation probability of a given segment is represented as the relation between the segment likelihood and the estimation error of the trajectories. The estimation error of a trajectory is considered as the weight of the likelihood of a given segment in a state. This weight represents the probability of how well the corresponding trajectory characterize the segment. The proposed model can be regarded as a generalization of a conventional HMM and a parametric trajectory model. The experimental results are reported on the TIMIT corpus and performance is show to improve significantly over that of the conventional HMM.

청소년 비행궤적에 관한 두 가지 모모델의 검증: 집단기반궤적 모델과 성장혼합 모델을 중심으로

이상문 ( Sang Moon Lee ) 대한범죄학회 2011 한국범죄학 Vol.5 No.2

범죄학자들은 시간의 경과에 의한 비행이나 범죄행동의 궤적에 관한 다양한 유형과 그 원인들을 제시하고 있다. 궤적의 유형은 4가지로 분류될 수 있다: 1) 연령-범죄 곡선은 모든 유형의 위반자들이나, 시간, 공간에 관계없이 일정한 유형을 지니며, 발달궤적은 단일하다. 2) 비행의 궤적은 크게 두 가지로 구분되며, 두가지 특성의 집단이 존재한다. 3) 발달궤적은 다양하며, 다양한 유형의 위반자 집단이 존재한다. 4)발달궤적은 다양하지만 예측하기 어려우며 특이하게 구별되는 위반자 집단은 존재하지 않는다. 궤적을 결정하는 원인에 관해서도 두 가지 시각으로 나뉠 수있다: 1) 집단 이질성 시각은 비행이나 범죄행동은 시간의 경과에 관계없이 변하지 않는 개인의 다양한 특성의 반영임을 주장한다. 2) 상태 의존 시각은 비행이나 범죄 과정은 생애 과정을 통해사회적 환경에 의해 차이가 있음을 나타낸다. 이와 같은 분석틀에 따라서, 본 연구는 비행이나 범죄행동의 궤적에 관한 5가지 가설을 제시한다: 1) 단일 궤적/ 집단 이질성 견해, 2) 이원적 궤적/ 집단 이질성 및 상태 의존 견해, 3) 다원적 궤적/ 집단 이질성견해, 4) 다원적 궤적/ 집단 이질성 및 상태 의존 견해, 5) 다원적궤적/ 상태 의존 견해. 본 연구는 이와 같은 가설들을 집단기반궤적 모델과 성장혼합 모델을 통해 검증하고자 한다. 분석을 위해 한국청소년패널연구 1-4차년도 자료가 사용되었다. 연구의 결과는 다음과 같다: 1)비행의 궤적은 단일한 궤적을 가지는 집단이나 혹은 두 가지 유형의 궤적을 가지는 집단으로 구별된다. 2) 비행집단은 “만성적인 위반자” 혹은 “생애 지속적” 유형의 궤적을 나타내지 않지만, 이와 같은 비율의 고위험 집단의 존재 가능성도 제기된다. 3) 비행의 궤적에 영향을 주는 요인은 상태 의존 시각보다 집단 이질성 시각에 의해 더 잘 설명된다. Criminologists have suggested the different types and causes of delinquent or criminal behavior trajectory over the life course. The types of trajectory can be classified into 4 different views: 1) The developmental trajectory is unique, which suggests that age-crime curve is invariant for all offenders, in all times and places; 2) The developmental trajectory is twofold, which claims that there are two distinct classes of offenders; 3) The developmental trajectory is multiple, which proposes that there are a number of different offending groups; and 4) The developmental trajectory may be multiple but unpredictable, which asserts there are no distinct offending groups. The causes of determining trajectory also can be divided into two perspectives: 1) Population heterogeneity perspective suggests delinquent or criminal behavior is a reflection of different traits which is stable over time; and 2) State dependence perspective asserts delinquent or criminal processes vary by social context over the life course. Based on this framework, this study suggests 5 different assumptions of delinquent or criminal trajectory: 1) unique trajectory/ population heterogeneity, 2) dual trajectories/ population heterogeneity and state dependence, 3) multiple trajectories/ population heterogeneity, 4) multiple trajectories/ population heterogeneity and state dependence, and 5) multiple trajectories/ state dependence. This study tests these assumptions using group-based trajectory modeling and growth mixture modeling. 4 wave data of the Korea Youth Panel Survey is used to test these assumptions. The results indicate that 1) delinquent trajectory can be explained as a unique or two pathways; 2) The type of "chronic offender" or "life-course persistent" is not found but there is a possibility that some delinquents may be this type; and 3) Population heterogeneity perspective is more supportive than state dependence perspective.

ECoMOT : 비디오 데이터내의 이동체의 제적을 이용한 효율적인 내용 기반 멀티미디어 정보검색 시스템

심춘보,장재우,신용원,박병래,Shim Choon-Bo,Chang Jae-Woo,Shin Yong-Won,Park Byung-Rae 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.1

이동체는 시간의 흐름에 따라 공간적인 위치, 모양, 크기등과 같은 다양한 속성들이 변화하며, 이러한 이동체는 시간과 공간적인 특성을 모두 가지고 있는 비디오 데이터의 중요한 특징정보에 해당한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서도 특히 비디오 데이터내의 이동체의 궤적 정보를 이용하여 보다 효율적인 비디오 데이터 자체의 내용을 기반으로 하는 멀티미디어 정보검색 시스템인 ECoMOT(Efficient Content-based Multimedia Information Retrieval System using Moving Objects' Trajectories)을 제안한다. ECoMOT 시스템은 비디오 데이터내의 이동체의 궤적을 토대로 내용 기반 검색을 지원하기 위해 다음과 같은 기법을 포함한다. : (1) 다수의 이동체들의 궤적 정보를 모델링하기 위한 다중 궤적(multiple trajectory) 모델링 기법; (2) 다수의 이동체들로 구성된 주어진 두 궤적들 간의 유사도를 측정하여 유사성이 높은 순으로 검색할 수 있는 다중 궤적 기반 유사 궤적 검색 기법; (3) 대용량 궤적 데이터에서 원하는 궤적을 빠르게 검색할 수 있는 중첩 시그니쳐-기반 궤적 색인 기법(superimposed signature-based trajectory indexing technique); (4) 그래픽 인터페이스를 이용한 편리한 이동체의 궤적 추출 과 질의 생성 및 검색 인터페이스. A moving object has a various features that its spatial location, shape, and size are changed as time goes. In addition, the moving object has both temporal feature and spatial feature. It is one of the highly interested feature information in video data. In this paper, we propose an efficient content-based multimedia information retrieval system, so tailed ECoMOT which enables user to retrieve video data by using a trajectory information of moving objects in video data. The ECoMOT includes several novel techniques to achieve content-based retrieval using moving objects' trajectories : (1) Muitiple trajectory modeling technique to model the multiple trajectories composed of several moving objects; (2) Multiple similar trajectory retrieval technique to retrieve more similar trajectories by measuring similarity between a given two trajectories composed of several moving objects; (3) Superimposed signature-based trajectory indexing technique to effectively search corresponding trajectories from a large trajectory databases; (4) convenient trajectory extraction, query generation, and retrieval interface based on graphic user interface

무차별 대입법과 원 경로를 이용한 지형 추종의 궤적 생성에 관한 연구

강승훈,이현주,이상철,전지연,임동주 한국항공우주학회 2023 韓國航空宇宙學會誌 Vol.51 No.10

적의 방공망에 피탐되지 않기 위한 방법 중 하나로 지형 추종이 사용될 수 있다. 지형 추종을 수행하기위해 비행 궤적을 생성할 필요가 있다. 항공기 진행 방향의 지형 프로파일을 사용하여 최소 이격거리, 항공기의 속력, 상승각 및 하강각 제한 그리고 수직가속도의 제한을 만족하는 비행 궤적을 생성한다. 본 논문에서는 기존에 개발된 지형 추종 궤적 생성 알고리즘에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 지형추종 궤적 생성 알고리즘은 두 단계로 구성될 수 있다. 먼저, 지형 프로파일이 입력되면 최소 이격거리와비행 상승각 및 하강각의 제한을 만족하는 비행 경로를 생성한다. 비행 경로를 생성하기 위한 기존 방법은모폴로지 연산을 사용한다. 다음으로, 비행 경로에 항공기의 속력, 비행 상승각 및 하강각 제한 그리고 수직가속도의 제한을 만족하는 원 경로를 생성하여 적용하고 궤적으로 변환한다. 비행 경로 생성에 소요되는시간을 단축하기 위해 모폴로지 연산 방법의 대안으로 무차별 대입법을 제안한다. 지형 추종 궤적 생성 알고리즘은 일정 주기마다 궤적을 생성할 때 이전 궤적과 현재 궤적이 연결되지 않는 궤적 불연속 문제가 발생하는 경우가 있다. 궤적 불연속 문제를 해결하기 위해 반지름 제한을 완화하여 원 경로를 생성하는 방법을 제안하며 기존 원 경로 생성 방법을 보완하였다. 무차별 대입법과 모폴로지 연산 방법을 이용하여 비행 경로를 생성하고 생성 시간을 비교하였고, 무차별 대입법 기반의 비행 경로에 보완한 원 경로 방법을 적용하여 궤적 불연속 문제가 발생하지 않는 것을 확인하였다. One of the methods to avoid detection by enemy air defense systems is terrain following. To perform terrain following, it is necessary to generate flight trajectories. This paper proposes new methods that can be applied to existing terrain following trajectory generation algorithms. The terrain following trajectory generation algorithm consists of two steps. First, when the terrain profile is given, a flight path which satisfies the minimum clearance height and limits of climb and descent angles is generated. The generation of flight paths is conducted by using the morphology method in the existing method. Next, a circular path is applied to the flight path, and then converted into a trajectory. The circular path satisfies the aircraft's speed, limits on climb and descent angles and the vertical acceleration. In this paper, to reduce the runtime of generating the flight path, a brute force method is proposed. The terrain following trajectory generation algorithm sometimes generates the discontinued trajectories which refers that the previous and current trajectories are not connected. To address this problem, a method to generate circular path without the limitation of radius is proposed, which could improve the existing circular path method. Through simulation, runtimes of the flight path generation using the brute force method and the morphology method are compared. Additionally, the improved circular path method is applied to the flight path using the brute force. The result of the improved circular path shows that the trajectory discontinuity problem did not occur

공간 네트워크 상의 이동객체를 위한 시그니처 기반의 궤적 색인구조

김영진,김영창,장재우,심춘보,Kim, Young-Jin,Kim, Young-Chang,Chang, Jae-Woo,Sim, Chun-Bo 한국공간정보시스템학회 2008 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.10 No.3

공간 네트워크 상을 움직이는 많은 이동객체들의 궤적 분석을 통해서 많은 정보를 얻을 수 있다. 이를 위해서, 궤적을 효과적으로 검색 할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리를 제외하고는 연구가 많이 부족한 실정이다. 또한, FNR-트리나 MON-트리는 에지를 지난 이동객체의 이동정보인 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하며, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 시그니처 기반의 궤적 색인 구조인 SigMO-트리를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 전체 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의로 분류하고, 이들을 처리 하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 각 질의처리 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니처 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-트리, MON-트리보다 성능이 우수함을 보인다. Because we can usually get many information through analyzing trajectories of moving objects on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. Also, because FNR-tree and MON-tree store the segment unit of moving objects, they can't support the trajectory of whole moving objects. In this paper, we propose an efficient trajectory index structures based on signatures on a spatial network, named SigMO-Tree. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attributes, and design an index structure which supports not only range query but trajectory query by preserving the whole trajectory of moving objects. In addition, we divide user queries into trajectory query based on spatio-temporal area and similar-tralectory query, and propose query processing algorithms to support them. The algorithm uses a signature file in order to retrieve candidate trajectories efficiently Finally, we show from our performance analysis that our trajectory index structure outperforms the existing index structures like FNR-Tree and MON-Tree.

공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인구조의 설계 및 구현

엄정호(Jung-Ho Um),장재우(Jae-Woo Chang) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.35 No.2

대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리 할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다. Because moving objects usually move on spatial networks, efficient trajectory index structures are required to achieve good retrieval performance on their trajectories. However, there has been little research on trajectory index structures for spatial networks such as FNR-tree and MON-tree. But, because FNR-tree and MON-tree are stored by the unit of the moving object's segment, they can't support the whole moving objects' trajectory. In this paper, we propose an efficient trajectory index structure, named Trajectory of Moving objects on Network Tree(TMNTree), for moving objects. For this, we divide moving object data into spatial and temporal attribute, and preserve moving objects' trajectory. Then, we design index structure which supports not only range query but trajectory query. In addition, we divide user queries into spatio-temporal area based trajectory query, similar-trajectory query, and k-nearest neighbor query. We propose query processing algorithms to support them. Finally, we show that our trajectory index structure outperforms existing tree structures like FNR-Tree and MON-Tree.

도로 네트워크 상에서 대용량 궤적 데이터 정보 보호를 위한 l-warping 기반 궤적 k-익명화 기법

김용기 차세대컨버전스정보서비스학회 2021 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 Vol.10 No.4

To improve the reliability of the trajectory data mining result, it is necessary to reduce errors while calculating similarity measures. On the other hand, protecting users' privacy is the important issue. For this, trajectory anonymization schemes were proposed to make a representative trajectory by grouping K similar trajectories. We, in this paper, propose an efficient trajectory anonymization scheme using length-based warping (l-warping) technique for data mining applications. To reducing errors of calculating distances and similarities among trajectories, we, first, propose a representative trajectory generation algorithm based on our l-warping distance. Our scheme can reduce the number of eliminated parts when calculating the distances between two trajectories. Secondly, we propose a trajectory reconstruction algorithm which is suitable for applications which need the partial path information of trajectories such as mobile commerce advertisement system. Finally, we show from performance analysis that our scheme outperforms the existing schemes in terms of the anonymization efficiency and the accuracy of reconstruction data. 이동 객체 궤적 데이터에 대한 데이터 마이닝 결과의 신뢰성을 향상시키기 위해 궤적 데이터 사이의 유사도 측정 시 발생하는 오차를 감소시키는 연구가 필수적이다. 한편, 이동 객체 궤적 데이터는 사용자의 위치 등 민감한 개인 정보를 포함하기 때문에, 이를 보호하기 위한 기법이 요구된다. 이를 위해, K개의 유사한 궤적 그룹화 기반의 궤적 익명화 기법을 이용하여 대표 궤적을 생성하는 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 응용의 신뢰성 향상을 위해, 길이 기반 워핑 기법을 사용하여 효율적인 궤적 k-익명화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 첫째, l-warping 기법을 통해 노드간 중복을 허용함으로써, 궤적 간 거리 측정 시 일부 구간이 삭제되는 문제점을 해결한다. 둘째, 궤적 구간별 출현 빈도를 고려한 궤적 재구성을 통해 원본과 재구성된 데이터 사이의 유사도 및 데이터 마이닝 적합도를 향상시킨다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안하는 기법이 궤적 정보 보호의 정도, 수행 시간 효율성, 재구성된 데이터의 정확성 측면에서 기존의 기법보다 우수함을 나타낸다.

궤적 데이터 마이닝 연구 동향: 응용 분야와 분석 방법론을 중심으로

김지연,이도현,이지윤,조주연,강영옥 한국지도학회 2022 한국지도학회지 Vol.22 No.3

최근 GPS에 기반한 위치 수집 기술의 발전과 스마트폰과 같은 GPS를 탑재한 디바이스의 폭발적인 증가로 사람, 차량, 선박, 항공체와 같은 움직이는 물체의 지리적 위치에 대한 엄청난 양의 데이터가 실시간으로 수집되고 있다. 이는 사물의 움직임과 관련된 중요한 학문적 및 실용적 가치를 가지고 있다. 이와 같은 데이터를 분석하기 위한 데이터 마이닝 방법 또한 함께 발전하고 있으며 연구자들은 궤적 데이터를 활용하여 도시에서 일어나는 이동 현상과 도시를 구성하는 장소 간의 관계 등을 탐색함으로써 다양한 도시 문제에 대한 해결방안을 제시하고 있다. 궤적은 다양한 물체의 움직임을 추적할 수 있는 만큼 그 활용 분야와 목적 역시 매우 다양하여 도시 계획, 교통, 행동생태학, 공공안전, 이상 및 위반 탐지, 감시 등과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 특히 최근 데이터 마이닝 방법론과 딥러닝 기술의 발전으로 궤적 데이터 분석에 다양한 분석방법이 융합적으로 접목되어 의미 있는 연구결과 도출되고 있어 이에 대한 체계적 분석이 필요하다. 이러한 배경하에 본 연구는 궤적 데이터를 활용한 국내외 약 150여 편의 연구를 응용분야 및 활용방법론 별로 구분하고, 응용분야별, 궤적 데이터 분석 방법론별 최근 동향을 분석하였다. 이는 향후 궤적 데이터에 적용가능한 방법론 탐색, 궤적 데이터 분석과 관련된 구체적 사례 탐색, 궤적 데이터를 활용한 응용서비스 도출의 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

장애인의 우울궤적 관련요인에 대한 탐색적 연구 : 복지패널 장애인부가조사를 이용한 65세 이상과 65세 미만 비교

전해숙,강상경 한국장애인재활협회 2013 재활복지 Vol.17 No.2

본 연구는 한국복지패널의 일부로 진행되고 있는 장애인부가조사 자료를 이용하여 성인 장애인의 우울궤적 및 관련요인을 추정해보고, 궤적과 예측요인이 연령대 별로 서로 유사한지에 대해서 검증해 보고자 한다. 분석대상은 2008년 실시된 1차 장애인부가조사에 참여한 20세 이상 성인장애인 855명이다. 종속변수인 우울궤적은 2008년에서 2012년까지 5년간 매년 추적 조사된 우울증상 자료를 이용하였다. 우울궤적의 예측요인은 출발점인 2008년 기준의 연령, 성별, 교육, 소득의 통제변수와 차별경험, 일상생활수행능력(ADL), 도움필요정도의 위험요인, 및 사회적 지지, 자존감의 보호요인을 포함하였다. 자료의 분석은 잠재성장모형 및 다중집단분석을 이용하였다. 평균적으로 우울궤적은 감소하였고, 우울궤적 변화 유형은 65세 미만 집단과 이상 집단 간에 유의미한 차이가 있었다. 장애인 전체적으로는 차별경험, ADL, 도움필요정도의 위험요인과 보호요인인 자아존중감이 우울궤적과 관련이 있었지만, 사회적 지지는 유의미한 관련이 없는 것으로 나타났다. 65세 이상과 65세 미만의 연령대별 다중집단분석 결과, 우울궤적과 예측요인이 연령대에 따라서 다른 것으로 확인되었다. 구체적으로 연령이 우울궤적 초기치, 성별이 초기치와 기울기, 교육이 초기치, ADL이 기울기에 미치는 다섯 경로에서 통계적으로 유의미한 차이가 발견되었다. 종합적으로 본 연구의 결과는 성인장애인의 우울궤적 및 우울궤적의 예측요인이 연령대별로 차이가 있다는 것을 보여준다. 이러한 결과를 바탕으로 성인장애인 대상의 연령대 맞춤형 우울접근의 필요성에 대한 실천적 정책적 함의와 후속연구의 방향성을 논의하였다. This study estimates the trajectory of depressive symptoms among individuals with disabilities using Korean Welfare Panel Study on Disability. It further examines the predictors of depression trajectory and tests whether the trajectory and its predictors vary by age groups(i.e., Less than 65 vs. Over 65). A total of 855 individuals with disabilities aged 19 and over were included in the analysis. Endogenous variable was the trajectory of depression estimated by the depression data collected between 2008 and 2012. Exogenous variables included control variables(i.e., age, gender, education, & income), risk variables(i.e., experience of discrimination, ADL, & needs for care), and protective variables(i.e., enacted social support & self-esteem). Data were processed through LGCM (Latent Growth Curve Modeling) and MGSEM(Multi-group Structural Equation Modeling). Major results can be summarized as follows. (1) Individuals with disabilities presented declining depression trajectory over the five years. (2) The trajectory of depression varied by age groups. (3) All the risk variables and protective variables except social support presented significant relationships with the trajectory of depression. (4) The predictors of depression trajectory varied by age groups. These results indicate that age-sensitive depression intervention should be considered. Based on the findings, practical implications of future directions for research are discussed.