64 research outputs found
์ด๋ฐ ์ ์ ์ฆ ํ์๊ตฐ์ ๋ง์ ์ด๋ก ๋ฅ๋ ฅ ์์๊ณผ ๋ ๋ค๋ฐ๊ณผ ์์ธ๋ก๋ค๋ฐ๊ณผ์ ์ฐ๊ด์ฑ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์์ฐ๊ณผํ๋ํ ๋์ธ์ง๊ณผํ๊ณผ,2019. 8. ๊ถ์ค์.Deficit in Theory of Mind (ToM), the ability to infer others mental state, is considered as a core feature of schizophrenia (SCZ) evident since the prodromal stage of psychosis. Previous functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies have suggested that abnormal activities among the regions comprising the mentalizing network are related to the observed ToM deficits. However, the structural connectivity underlying the functional network of ToM in SCZ remain unclear. To investigate the relation between white matter integrity and ToM deficits, diffusion tensor imaging (DTI) data of 35 patients with first-episode psychosis (FEP) and 29 matched healthy controls (HC) were analyzed via tract-based spatial statistics (TBSS). The acquired fractional anisotropy (FA) values of the two regions of interest (ROI) - cingulum and superior longitudinal fasciculus (SLF) - and ToM task scores of FEP went through correlation analysis and compared with that of HC. A positive correlation was found between the integrity of the left cingulum and ToM strange story score in patients with FEP. Also, the integrity of the left SLF was positively correlated with ToM strange story score in FEP. These results suggest the crucial roles of the cingulum and SLF in ToM deficits of SCZ. Our study is the first to demonstrate white matter connectivity underlying mentalizing network, as well as its relation to the behavioral outcome of social cognition in the early phase of SCZ.๋ค๋ฅธ ์ฌ๋๋ค์ ์ ์ ์ํ๋ฅผ ์ถ๋ก ํ๋ ๋ฅ๋ ฅ์ธ ๋ง์ ์ด๋ก ์ ์์์ ์กฐํ๋ณ ํ์์ ํต์ฌ์ ํน์ง์ด๋ฉฐ ์ด๋ ์ฆ์ ๋ฐ๋ณ ์ด์ ๋จ๊ณ์ธ ์ ๊ตฌ๊ธฐ๋ถํฐ ๊พธ์คํ ๊ด์ฐฐ๋๋ ๊ฒ์ผ๋ก ์๋ ค์ ธ ์๋ค. ์ด์ ์ ๊ธฐ๋ฅ์ ์๊ธฐ๊ณต๋ช
์์ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํตํด mentalizing network์ ํด๋นํ๋ ์์ญ๋ค์ ํ๋ ์ด์์ด ๋ง์ ์ด๋ก ๋ฅ๋ ฅ ์์์ ๊ด๋ จ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ณด๊ณ ๋์์ผ๋ ๋ง์ ์ด๋ก ๋ฅ๋ ฅ์ ๋ด๋นํ๋ ๊ธฐ๋ฅ์ ๋คํธ์ํฌ์ ๊ธฐ์ ๊ฐ ๋๋ ๋ฐฑ์ง ๊ตฌ์กฐ์ ์ญํ ์ ์์ง ์กฐํ๋ณ ํ์๊ตฐ์์ ๋ฐํ์ง ๋ฐ๊ฐ ์๋ค.
์กฐํ๋ณ ํ์์ ๋ง์ ์ด๋ก ๋ฅ๋ ฅ์ ๊ด๋ จ๋ ๋ ๋ฐฑ์ง ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ฐ๊ตฌํ๊ธฐ ์ํ์ฌ, ์ด๋ฐ ์ ์ ์ฆ ํ์ 35๋ช
๊ณผ ์ ์ ๋์กฐ๊ตฐ 29๋ช
์ ํ์ฐํ
์์์์ tract based spatial statistics (TBSS) ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ๋ถ์ํ๊ณ ๋๊ฐ์ง ๊ด์ฌ์์ญ, ์ฆ ๋ ๋ค๋ฐ๊ณผ ์์ธ๋ก๋ค๋ฐ์ FA ๊ฐ๊ณผ ๋ง์ ์ด๋ก ๊ณผ์ ์ ์์์ ์๊ด ๊ด๊ณ๋ฅผ ์ดํด๋ณด์๋ค.
๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ ์ด๋ฐ ์ ์ ์ฆ ํ์์ ์ผ์ชฝ ๋ ๋ค๋ฐ๊ณผ ๋ง์ ์ด๋ก ๊ณผ์ ์ค strange story์ ์ ์๊ฐ ์ ์ํ ์์ ์๊ด ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ณด์ด๋ ๊ฒ์ด ๊ด์ฐฐ๋์๋ค. ๋ํ ์ด๋ฐ ์ ์ ์ฆ ํ์์ ์ผ์ชฝ ์์ธ๋ก๋ค๋ฐ๋ strange story ์ ์์ ์ ์ํ ์์ ์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํตํด ์กฐํ๋ณ ํ์์ ๋ง์ ์ด๋ก ๋ฅ๋ ฅ ์์์ ๋ ๋ค๋ฐ๊ณผ ์์ธ๋ก๋ค๋ฐ์ด ์ฃผ์ํ ์ญํ ์ ํ๋ ๊ฒ์ด ์ฆ๋ช
๋์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์ด๋ฐ ์ ์ ์ฆ ํ์๊ตฐ์์ ๋ฐฑ์ง ๊ตฌ์กฐ์ ์์ ์ฑ๊ณผ ๋ง์ ์ด๋ก ์์์ ๊ด๋ จ์ ๋ฐํ ์ฒซ๋ฒ์งธ ์๋์ด๋ฉฐ ํฅํ ์ฐ๊ตฌ์์ ์ฌํ์ธ์ง์ ์์์ ๋ฐฑ์ง์ ํตํด ์ดํด๋ณด๋ ์ ๊ทผ์ด ํ์ํ๋ค๋ ์ฆ๊ฑฐ๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ค.1. Introduction 1
2. Methods 5
3. Results 10
4. Discussion 12
References 20
Tables 36
Figures 38
Abstract in Korean 41Maste
์ฐ๋ น์ฃผ์ ๊ด์ ์ ๊ทผ๊ฑฐํ ๋ ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ง๋ฆฌํ๊ณผ, 2013. 8. ์์ ๋ ฌ.โ๊ตญ๋ฌธ ์ด๋กโ
๊ณ ๋ นํ ์ฌํ(Aging Society)์ ์ ์ด๋ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ์ ๋
ธ์ธ๋ค์ ์์ฅ๊ฒฝ์ ์๋ฆฌ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋
ธ์ธ ์ฐจ๋ณ์ ์ธ ๋ฐฐํ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์(ageism against the aged) ์ธ์์ด ๋ง์ฐํ ์ฌํ ์์์ ์ด์๊ฐ๊ณ ์๋ค. ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ๋
ธ์ธ๋ค์ ์ ์ฒด์ ยท์ ์ ์ ๊ธฐ๋ฅ ์ ์ฝ๊ณผ ์ฌํํ๋ ์ค๋จ์ผ๋ก ์ธํด ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์์ ๋ณด๋ด๋ ์๊ฐ์ด ๋ง์์ง๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๋
ธ์ธ ๊ฐ๊ตฌ ํน์ฑ์ ๋ฐ์ํ ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ์์์ ์ฃผ๊ฑฐ์ํ์ ์ฑ๊ณต์ ์ธ ๋
ธํ์ ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ ์ค์ํ ๋ณ์๋ก ์์ฉํ๋ค. ํ์ง๋ง ๊ณ ๊ฐ์ ๋ถ์๊ฐ์ ์ํ๋น๊ฐ ์๊ตฌ๋๋ ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ์ ๊ณ ์๋ยท๊ณ ํ๋ ฅ์ ๋
ธ์ธ๋ค์ ์ ์ ๊ณต๊ฐ์ผ๋ก ์กด์ฌํ๊ณ ์๊ณ , ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ๋ค์ ๋ฐฐํ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์์๋ ๋ฌด๊ดํ ๋
ธ์ธ์ธ๊ตฌ ์ง๋จ์ผ๋ก ๊ฐ์ฃผ๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ํ์ ๋ ์ง๋จ๋ง์ด ์ ์ ๊ฐ๋ฅํ ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ์ ๊ณต๊ฐ ์์ฑ์ ์์๋ณด๊ณ , ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ๋ฉ์ปค๋์ฆ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์ ๊ด์ ์ ์ ์ฉํ์ฌ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์์ ๋ฏธ์น ์ฐ๋ น์ฃผ์์ ์ํฅ์ ๊ท๋ช
ํด ๋ณด๋ ๊ฒ์ ๋ชฉ์ ์ผ๋ก ํ๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ์ ์ฐ๊ตฌ ๋์์ผ๋ก ์ผ๊ณ , ์ค๋ฌธ์กฐ์ฌ์ ์ฃผ๊ด์ ์ธ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ๋ค์ ์ธ์ ๋์ถ์ ์ํด Q ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ์ ์ ํ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ๋ค.
์ฒซ์งธ, ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ๋ค์ ์ ๋ฐ์ ์ธ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ๋ฉ์ปค๋์ฆ ํ์ ๊ฒฐ๊ณผ 50% ์ด์์ ๋
ธ์ธ๋ค์ด ์ํด์ดํ ๊ฒฝ์ ์ ์ฌ๊ฑด์ด ์๋ ํธ์์์ค์ ๋ค์์ฑ๊ณผ ๊ฑด๊ฐ ๋ฑ์ ์ฃผ๊ฑฐ ์๋น ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ์ฐ์ ์ ํ๊ณ ์์๊ณ , ์ผ์์ํ ํ๋ ์์ญ ๋ํ ์ฃผ๊ฑฐ ๋จ์ง ๋ด๋ก ํ์ฅ๋๋ฉด์ ์ธ๋ถ์์ ์ํต์ ์๋์ ์ผ๋ก ์ค์ด๋๋ ๊ฒฝํฅ์ ๋ณด์๋ค. ์ด๋ ์ผ์์ํ ์๋น์คยท์ฌ๊ฐ ์๋น์คยท์๋ฃ ์๋น์ค ๋ฑ์ ์ ๊ณตํ๋ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ ๊ตฌ์ฑ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ผ๊ณ ํ ์ ์๊ณ , ์ด๋ฌํ ๊ณต๊ฐ ์๋น๊ฐ ๊ฐ๋ฅํ ์ง๋จ์ ์๋ต์์ 90%๊ฐ ๋์กธ ์ด์์ ํ๋ ฅ๊ณผ ์ฝ 75%์ ์๋ต์๊ฐ ์์ธต๏ฝ์ค์์ธต์ ์ํ์์ค์ ์ ์งํ๊ณ ์๋ค๊ณ ์๋ตํจ์ผ๋ก์จ ๊ณ ํ๋ ฅยท๊ณ ์๋์ ํด๋นํ๋ ์ฌํยท๊ฒฝ์ ์ ์ง์๊ฐ ๋์ ๋
ธ์ธ๋ค๋ก ํ์ ๋จ์ ํ์ธํ์๋ค.
๋์งธ, ๋
ธ์ธ์ธ๊ตฌ ์ง๋จ ๋ด์์ ์์์ ์ง๋จ์ผ๋ก ๊ฐ์ฃผํ ์ ์๋ ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ๋ฉ์ปค๋์ฆ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์ ๊ด์ ์ ์ ์ฉํ์ฌ Q ๋ถ์์ ์คํํ ๊ฒฐ๊ณผ ์๋ต์๋ค์ ๋์ผํ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ ์ ์ ํ์ง๋ง ๊ฐ๊ธฐ ๋ค๋ฅธ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์์ ๊ฐ์ง๊ณ ์์์ ์ ์ ์์๋ค. ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์์ ์ฐจ์ด๋ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ์ด์ ๊ณผ ์ดํ์ ์ธ์งํ ์๋ต์๋ค์ ์ฐ๋ น์ฃผ์ ์ธ์์ ์ํด ๋ฐ์ํ์๋ค. ์๋ต์๋ค์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์์ ํฌ๊ฒ ๋ค ๊ฐ์ง๋ก ๊ตฌ๋ถ ๋์๋ค. ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์ง๋จ์ ๋
ธํํ์์ ์ ์ฒด์ ยท์ ์ ์ ๊ธฐ๋ฅ์ ํ์ ์ฌ๋ฆฌ์ ๋ฐํ๊ฐ์ ์ค์ค๋ก ์กฐ์ ํ๊ธฐ ์ํด ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ์ผ๋ก์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋์ ๊ฐํํ ๋
ธ์ธ๋ค๋ก์จ, ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ ๋
ธํํ์์ ๋์ฒํ๊ธฐ ์ํ ๊ณต๊ฐ์ผ๋ก ์ธ์ํ๊ณ ์์๋ค. ๋ ๋ฒ์งธ ์ง๋จ์ ๋
ธ์ธ์ ๋ฐ๋ผ๋ณด๋ ๋ฐฐํ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์์ ๋ํ์ฌ ์ถฉ๋ถํ ์ธ์งํ๊ณ ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๋
ธํ๊ฐ ์งํ๋จ์ ๋ฐ๋ผ์ ์ฐ๋ นยท์์ฐยท๊ฐ์น๊ด ๋ฑ์ด ์ ์ฌํ ์ฌ๋๋ค๊ณผ ๋ชจ์์ผ๋ก์จ ๋์ ์ถ์ ์ง์ ์ ์งํ ์ ์๋ค๊ณ ์ฃผ์ฅํ์๋ค. ๋๋ฌธ์ ์ด๋ค์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ์ดํ์๋ ํผํฉ์ฐ๋ น(mix-age)ํ๋์ ์ ๊ทน์ ์ผ๋ก ๊ฑฐ๋ถํ๋ฉด์ ์ธ๋ถ์ ๋ํ ๋ฐฐํ์ฑ์ ์ ์งํ๋ ์ฐ๋ น์ฃผ์๋ก๋ถํฐ ๋ถ๋ฆฌ๋ ๊ณต๊ฐ์ผ๋ก ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ ์ธ์ํ๊ณ ์์๋ค. ์ธ ๋ฒ์งธ ์ง๋จ์ ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์๋ฅผ ์ง์์ํค๋ ๊ณต๊ฐ์ผ๋ก ์ธ์ํ๊ณ ์์๋ค. ์ด๋ค์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ์ด๋ฐ์ ์ด์ ๊ฑฐ์ฃผ์ง์์์ ๋ฐฐํ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์ ๊ฒฝํ์ ์ํด ์ด๋ฃจ์ด์ก์ผ๋, ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ ๋ณํ๊ฐ ๋
ธ์ธ๋ค์๊ฒ ํ์ฑ๋ ๋
ธ์ธ ์ฐจ๋ณ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์๋ฅผ ์์ ๋ ์์ฉ์ ํ์ง ๋ชปํ๋ค. ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ ๋
ธ์ธ๋ค์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ์ดํ์๋ ์ฌ์ ํ ๋ถ์๊ฐ๊ณผ ์์ธ๊ฐ์์ ๋ฒ์ด๋์ง ๋ชปํ๊ณ , ๋ ๋ค์ ๋ค๋ฅธ ์ฅ์์์ ๋ค์ํ ์ง๋จ๊ณผ์ ์ํต์ ํตํด ๋์ ์ํ์ ์์ํ ๊ฒ์ ๊ธฐ๋ํ๊ณ ์์๋ค. ๋ง์ง๋ง ์ง๋จ์ ์ ์๊ณผ ๋
ธํ์ ๋ํ ์ ์ฒดยท์ฌ๋ฆฌ์ ๊ฒฉ์ฐจ๋ฅผ ์ธ์ ํ๋ ๋์์ ๋ค์ํ ์ฌ๋๋ค๊ณผ์ ๊ต๋ฅ๋ฅผ ํตํด์ ์ถ์ ์ง์ ์ ์งยทํฅ์์ด ๊ฐ๋ฅํ๋ค๊ณ ์๊ฐํ๋ ๋
ธ์ธ๋ค์ด์๋ค. ํ์ง๋ง ๋น์๋ฐ์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋์ ์ํด ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ์ดํ, ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ์ ์๋ก์ด ์ผ์์ํ ๊ท๋ฒ๋ค์ ์ํด ์ฐ๋ น์ฃผ์๋ฅผ ๊ฒฝํํ์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์ด๋ค์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์๋ฅผ ์ ๋ฐํ๋ ๊ณต๊ฐ์ผ๋ก ์ธ์ํ ์ง๋จ์ด๋ผ ํ ์ ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํตํ์ฌ ๋
ธ์ธ์ธ๊ตฌ์ง๋จ ๋ด ํ๊ท ์ด์์ ์๋๊ณผ ํ๋ ฅ์ ๊ฐ์ง ๋
ธ์ธ๋ค์ ๋๋ณํ๋ ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ๋ค์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ๋ฉ์ปค๋์ฆ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์ ๊ด์ ์ ์ ์ฉํ์ฌ ๊ทธ ์ํฅ์ ์
์ฆ ํ ์ ์์๊ณ , ๊ฐ๊ฐ์ธ์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋ ์ด๋ฐ์์ธ๊ณผ ๊ฐ์น๊ด์ ๋ฐ๋ผ์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ ์ฐ๋ น์ฃผ์์ ๋ํ ์ธ์์ ๊ฐ๊ธฐ ๋ค๋ฅธ ๋ฐฉ์์ผ๋ก ๋ฐ์ํ๊ณ ์์์ ์ ์ ์์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ ๋น๋กฏํ ๋
ธ์ธ๋ค์ ์ํ ๊ณต๊ฐ ํ๊ฒฝ ๊ตฌ์ฑ ์ ๋
ธ์ธ๋ค์ด ๊ธฐ์กด์ ๊ฐ์ง๊ณ ์๋ ๊ณต๊ฐ์ธ์์ ๋ํ ์ฌ์ธต์ ํ์ ์์ด ์ด๋ฃจ์ด์ง๊ณ ์๋ ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ์ ์ฑ
์ ๊ฒฝ์ข
์ ์ธ๋ฆฌ๋ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ ์ํ์๋ค๋ ๋ฐ ์์๊ฐ ์๋ค.
์ฃผ์์ด: ์ฐ๋ น์ฃผ์, ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ, ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์, ์์ ๋
ธ์ธ์ธ๊ตฌ ์ง๋จ
ํ๋ฒ: 2011-23143โABSTRACTโ
Residential space perception of Elderly welfare housing dwellers based on Ageism
Nari Kim
Department of Geography
Graduate School
Seoul National University
In an increasingly aging South Korean society, the elderly are living in a society dominated by differentiating and exclusive ageism against the aged according to the principles of market economy. They spend more time in residential space due to their weakened physical and mental functions and suspension of social activities. So, Elderly welfare housing reflecting the characteristics of elderly households becomes an important variable for successful old age and elderly welfare. However, elderly welfare housing, which asks for high prices and living expenses, is exclusive to the elderly of high incomes and educational backgrounds. Its residents are considered to be an elderly group that has nothing to do with exclusive ageism. This study thus set out to investigate the spatial attributes of elderly welfare housing currently occupied only by a restricted group, apply the perspective of ageism to the residential move mechanism of elderly welfare housing dwellers, and examine the effects of ageism on the residential space perception. For those purposes, the study selected a group of subjects among the dwellers of elderly welfare housing and used the Q methodology as an analysis method for subjective resident perceptions.
The research findings were as follows:
First, the examination results of the overall residential move mechanism among the dwellers of elderly welfare housing show that more than 50% of the elderly change from "economic conditions" to "diversity of convenience facilities & health" after retirement as the criteria of residence consumption. The areas of their daily life activities expanded within the housing complex with their communication with the outside world decreasing relatively, which is attributed to the organization of residential space providing daily life, leisure, and medical service. Since 90% of the respondents graduated from college or higher educational institution and approximately 75% respondents said that they maintained an upper to upper middle level of living standard, the consumption of such residential space was restricted to the elderly of high educational backgrounds and incomes and high social and economic status.
Secondly, Q analysis was conducted by applying the perspective of ageism to the residential move mechanism of elderly welfare housing dwellers that were regarded as the upper group in the elderly population. The analysis results reveal that the respondents occupied the same residential space but had different perceptions of residential space. Those differences were attributed to their perceptions of ageism before and after a residential move. Their residential space perceptions were categorized into four groups: the first group moved to the elderly welfare housing to regulate their deteriorated physical and mental functions and psychological deprivation according to the aging phenomenon and regarded residential space as "space to deal with the aging phenomenon." The second group insisted that they could maintain a high quality of life by gathering with people of similar age, assets, and values with age, because they were already fully aware of exclusive ageism against the old. So, they regarded residential space as "space separated from ageism" for them to actively refuse mixed-age activities and keep their exclusivity against the outside world after a residential move. The third group regarded elderly welfare housing as "space to maintain ageism." Their residential move was triggered by their experiences of exclusive ageism in their old residence, but the change of residential space did not eliminate differentiating ageism against what had formed in their consciousness. As a result, they still had anxiety and sense of alienation even after a residential move and anticipated that they would lead a better life by communicating with various groups at another place. The final group recognized physical and mental gaps between youth and aging and believed that they could maintain or enhance quality of life by exchanging with various people. They, however, experienced ageism due to the new daily life rules of elderly welfare housing after a residential move and accordingly regarded residential space as "space to cause ageism."
The study applied the perspective of ageism to the residential move mechanism of elderly welfare housing dwellers, who represented the elderly population of higher incomes and educational backgrounds rather than the average and demonstrated its effects. The study found that they reflected their perceptions of ageism onto their residential space in different ways according to their causes of residential moves and values. The study is significant in that its results sound an alarm to the elderly welfare housing policies that organize a spatial environment for the elderly including residential space without any in-depth inquiry into the existing space perceptions of the elderly.
Keywords: ageism, elderly welfare housing, residential space perception ,
the upper elderly group
Student number: 2011-23143โ๋ชฉ ์ฐจโ
โ
. ์๋ก 1
1. ์ฐ๊ตฌ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
2. ์ฐ๊ตฌ๋ฒ์์ ๋ฐฉ๋ฒ 4
1) ์ฐ๊ตฌ์ง์ญ๊ณผ ์ฐ๊ตฌ๋์ 5
2) ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฉ๋ฒ 10
3. ์ฐ๊ตฌ์ ํ๋ฆ๊ณผ ๊ตฌ์ฑ 13
โ
ก. ์ฐ๊ตฌ์ ์ด๋ก ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 15
1. ์ฐ๋ น์ฃผ์(Ageism)์ ๊ฐ๋
๊ณผ ๊ธฐ๋ฅ ๋ฐ ์ ์ฉ์ฑ 15
1) ์ฐ๋ น์ฃผ์์ ๊ฐ๋
๊ณผ ๊ธฐ๋ฅ 15
2) ์ฐ๋ น์ฃผ์ ์ธก์ ๋ฐฉ๋ฒ 20
3) ์ฐ๋ น์ฃผ์์ ๊ดํ ์ ํ์ฐ๊ตฌ 25
2. ๋
ธ์ธ์ธ๊ตฌ์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์๊ณผ ์ฃผ๊ฑฐํํ 28
1) ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์๊ณผ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์ ๋ณํ 28
2) ๋
ธ์ธ์ธ๊ตฌ์ง๋จ์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ๊ณผ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์ 30
3) ๋
ธ์ธ์ธ๊ตฌ์ ์ฃผ๊ฑฐํํ ํน์ฑ 33
4) ๋
ธ์ธ์ ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋๊ณผ ๋
ธ์ธ์ฃผ๊ฑฐ์ ํ ํน์ฑ 40
3. ์ง๋ฆฌํ์์ Q ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ํ์ฉ 42
โ
ข. ๋
ธ์ธ๊ณต๋์ํ์ฃผํ์ ์ ๋์ ํน์ฑ 44
1. ๋
ธ์ธ๊ณต๋์ํ์ฃผํ ๋ฑ์ฅ๋ฐฐ๊ฒฝ๊ณผ ํ์์ฑ 44
2. ๋
ธ์ธ ์ฃผ๊ฑฐ๋ณต์ง์ ๊ตญ๊ฐ๋ณ ์ ์ฑ
๋ณ์ฒ 46
1) ์ ์ง๊ตญ์ ๋
ธ์ธ๊ณต๋์ํ์ฃผํ ์ ํ๊ณผ ์ ์ฑ
๋ณํ 46
2) ๊ตญ๋ด ๋
ธ์ธ์ฃผ๊ฑฐ๋ณต์ง์์ค์ ์ ํ๊ณผ ์ ์ฑ
๋ณํ 53
โ
ฃ. ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ์ ์ฃผ๊ฑฐํํ ๋ถ์ 58
1. ์ธ๊ตฌํ์ ํน์ฑ 58
2. ์ฃผ๊ฑฐ์ด๋(residential mobility) ํํ 62
3. ์ฃผ๊ฑฐํํ(residential behavior) ๋ณํ 68
1) ์ฃผ๊ฑฐ์๋น ํํ ๋ณํ 68
2) ์ฃผ๊ฑฐ์ํ ํํ ๋ณํ 70
4. ์๊ฒฐ 78
โ
ค. ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ๊ฑฐ์ฃผ๋ฏผ์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์ 80
1. ์ฐ๋ น์ฃผ์ ๊ด์ ์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์ Q ์ง์ ๋ฌธ 82
2. ์ฐ๋ น์ฃผ์ ๊ด์ ์ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ธ์ ์ ํ ๊ตฌ๋ถ 85
3. ๋
ธ์ธ๋ณต์ง์ฃผํ ์ฃผ๊ฑฐ๊ณต๊ฐ์ ๋ํ ์ ํ๋ณ ์ธ์ ํด์ 90
1) ์ 1์ ํ: ๋
ธํํ์์ ๋์ฒํ๊ธฐ ์ํ ๊ณต๊ฐ 92
2) ์ 2์ ํ: ์ฐ๋ น์ฃผ์๋ก๋ถํฐ ๋ถ๋ฆฌ๋ ๊ณต๊ฐ 96
3) ์ 3์ ํ: ์ฐ๋ น์ฃผ์๋ฅผ ์ง์์ํค๋ ๊ณต๊ฐ 100
4) ์ 4์ ํ: ์ฐ๋ น์ฃผ์๋ฅผ ์ ๋ฐํ๋ ๊ณต๊ฐ 103
4. ์๊ฒฐ 107
โ
ฅ. ๊ฒฐ๋ก ๋ฐ ์์ฝ 110
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 113
๊ตญ๋ด ๋ฌธํ 113
๊ตญ์ธ ๋ฌธํ 115
๋จํ๋ณธ๊ณผ ๋ณด๊ณ ์ 120
๋ถ๋ก 121
Abstract 128Maste
ํ๊ตญ์ฐ์ ์ ๊ฒฝ์ ์ ๊ท์ ๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ํ์ ๋ํ์ ํ์ ํ๊ณผ(ํ์ ํ์ ๊ณต), 2021. 2. ๊ถ์ผ์
.Todayโs world is surrounded by various kinds of regulations. Numerous studies have been conducted investigating the influence of regulations, but there is a lack of researches that empirically analyze the theories on why we have regulations. In addition, there are previous studies that classify regulations by types based on various criteria, but there is limited literature on why such types of regulations are created, and what factors influence the creation of these types of regulations.
The main theories that explain the reasons for the existence of regulations are the public interest theory, the capture theory, and the general theory that combines the two. The theory of public interest argues that government interventions in the form of regulations exist in order to amend market failure. On the contrary, capture theory has the view that the government introduces regulations by being โcapturedโ by the group of producers. These two theories are representative theories related to regulation. However, it is difficult to find a study that empirically verifies whether these two theories can properly reflect the Korean reality.
When looking into the Korean regulation literature, the theory of excessive or cutthroat competition is often mentioned. This theory says that the government introduces regulations to prevent competition from overheating. According to previous studies, the logic behind the introduction of regulation based on the theory of excessive competition seems to be still controversial, and it appears that the negative views on such government intervention are dominant.
It is important to understand how specific regulations affect the country and industries. However, if we understand what circumstances create regulations and what influences the creation of specific types of regulations, we can clearly explain the reasons for their existence and the effects we want to achieve through these regulations.
In particular, if it is possible to empirically define which characteristics of an industry influence the creation of regulations based on industrial statistical data, it will be easier to identify the types of regulations that are created more easily in the industry simply by looking into the characteristics of the industry. Such an analysis can help governments introduce regulations that may be more effective in a particular industry depending on their specific characteristics. In addition, when analyzing existing and newly developing industries, it is possible to predict in advance what regulations will be required by looking into the features of the industry. This kind of prediction can be useful in policy design.
Therefore, this study established a research framework on the relationship between competition and regulation based on the regulation theories, and analyzed it empirically using Korean regulatory and industrial data.
First, this paper analyzed how the degree of competition, which is one of the characteristics of the industry, affects the creation of regulations. In addition, it verified whether the employment level of the industry has a controlling effect on this relationship.
Second, by further categorizing the degree of competition, the effect of the degree of competition in the industry on the regulation was analyzed in more precise and comprehensive manner.
Third, using actual Korean regulatory data, the public interest theory, the capture theory and the excessive competition theory were compared and analyzed on the equal basis.
Fourth, an empirical analysis was conducted using the data of the entire Korean industry to have general implications beyond one specific industry.
Fifth, to verify each theory in more detail, not only the total number of regulations but the number and percentage of each type of regulation were additionally used.
As a result of analyzing three models designed to understand the relationship between the change in the degree of competition and regulations in the industry, no results were obtained in support of the theory of public interest. The derived results were in support of the capture theory 1 and 2 and the theory of excessive competition.
Based on these results, it was concluded that the regulations introduced in the Korean industry can be explained by the capture theory and the theory of excessive competition. This suggests that Korean regulations can be introduced both by the companiesโ or governmentโs initiative. But in case of governmentโs initiative, it is peculiar that the excessive competition theory better explains this phenomenon than the public interest theory.
While the efforts of companies to capture regulatory authorities and introduce regulations are rather natural, it is somewhat cautious to evaluate the fact that the government is active in regulating the intensification of competition. The introduction of regulations based on the theory of excessive competition follows the logic that by preventing the excessive market entry, the welfare of society can be improved. There are already some previous studies that sees this logic problematic, and there are many negative views on such government intervention.
The fact that this empirical result can explain the current state of regulation in Korean industry through the theory of excessive competition shows that the Korean government has a strong tendency to take the lead in controlling the market. This study also shows that the Korean government are more concerned about excessive competition than monopoly. This result has a great importance as it derives a peculiarity in the regulation of Korean industry. It shows that the government has a strong will to prevent excessive competition by introducing regulations.
In this study, a regulation database was constructed using a vast amount of Korean regulatory data that was not utilized in previous studies. The regulatory data were additionally categorized by regulation types. Thanks to this, it was possible to verify the existing regulatory theories in detail. In addition, the analysis was conducted by matching regulatory data to each industry. Through this, it contributed to expanding the scope of implications that can be obtained by verifying the existing regulatory theories.
Finally, showing that the degree of competition in the industry influences the creation of regulations using overall industry data provides important implications. It is particularly vital that the degree of competition was analyzed by categorizing it into three different stages, so that the concept of competition could be dealt more comprehensively and in more detail. Whereas the previous studies analyzed the effect of regulation on the degree of competition in an industry, this study further expanded research on the relationship between competition and regulation by revealing that the degree of competition has an effect on regulation.
In addition, it is also meaningful to find that the level of employment can control the relationship between the degree of competition and regulation. This shows that another characteristic of the industry can strengthen or weaken the relationship between the level of competition and regulation of the industry. Therefore, it implies that various characteristics of an industry must be considered when establishing regulatory policies.
Above all, this study is significant that it analyzes which regulatory theory can better explain the relationship between the degree of competition and regulation. Due to this, it is possible to predict what kind of regulations can be created just by grasping the degree of competition in an industry. In addition, it can be helpful for short-term and long-term policy formulation as it is possible to know the background and purpose why the regulation was created.
However, these research results have certain limitations because the regulatory data used in the analysis are limited to currently valid regulations. Although methodologically, there was an attempt to overcome the limitations of single-year regulatory data, there is a high possibility that the results obtained using the actual historical data will deviate from the results obtained in this study. Unfortunately, as of now, Korea's past regulatory data are not openly managed or available to the public. As neither the entire nor the types of regulation lists are accessible, there are some limitations in expanding the results from this study.
Furthermore, a follow-up study is needed to analyze the impact of each type of regulation on a specific industry to find out more suitable regulatory types for each industry. Hopefully, the results and methodology of this study will serve as the basis for regulatory reform in the future and provide directions for identifying, developing and introducing more appropriate regulations for each industry.๊ท์ ๋ ๋ค์ํ ๋ฐฉ์์ผ๋ก ์ฐ๋ฆฌ์ ์ํ ์์ ํจ๊ปํ๊ณ ์๋ค. ๊ทธ ๋์ ๊ท์ ์ ์ํฅ๋ ฅ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋ค์ ์ด๋ฃจ์ด์ก์ผ๋, ์ ๊ท์ ๊ฐ ์๊ธฐ๋์ง์ ๋ํ ์ด๋ก ์ ์ค์ฆ์ ์ผ๋ก ๋ถ์ํ๋ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋ถ์กฑํ ์ค์ ์ด๋ค. ๋ํ ๊ท์ ๋ฅผ ๋ค์ํ ๊ธฐ์ค์ ์ํด ์ ํ๋ณ๋ก ๋ถ๋ฅํ๋ ์ฐ๊ตฌ๋ ์กด์ฌํ๋, ์ ๊ทธ๋ฌํ ์ ํ์ ๊ท์ ๊ฐ ์๊ธฐ๋์ง, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ด๋ ํ ํ๊ฒฝ์ด๋ ์์ธ์ด ๋ค์ํ ์ ํ์ ๊ท์ ๋ฅผ ๋ง๋๋ ๋ฐ ์ํฅ์ ๋ผ์น๋์ง์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋ถ์กฑํ๋ค.
๊ท์ ์ ์กด์ฌ ์ด์ ์ ๊ด๋ จ๋ ์ด๋ก ์ ํฌ๊ฒ ๊ณต์ต์ด๋ก , ํฌํ์ด๋ก ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ด ๋์ ์กฐํฉํ ์ผ๋ฐ์ด๋ก ์ด ์๋ค. ๊ณต์ต์ด๋ก ์ ์์ฅ์คํจ๋ฅผ ๊ต์ ํ๊ธฐ ์ํด ๊ท์ ๋ฅผ ํ์ฉํด์ ์ ๋ถ์ ๊ฐ์
์ด ์กด์ฌํ๋ค๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋๋ก, ํฌํ์ด๋ก ์ ์์ฐ์ ์ง๋จ์ ์๊ตฌ์ ์ํด ์ ๋ถ๊ฐ โํฌํโ๋์ด ๊ท์ ๋ฅผ ๋์
ํ๋ค๋ ๊ด์ ์ด๋ค. ์ด๋ฌํ ๋ ๊ฐ์ง ์ด๋ก ์ ๊ท์ ์ ๊ด๋ จ๋ ๋ํ์ ์ธ ์ด๋ก ์ด๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์ด ๋ ์ด๋ก ์ด ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ํ์ค์ ์ค์ ์ ์ฉ๋๋์ง ์ฌ๋ถ๋ฅผ ๊ตญ๋ด ์๋ฃ๋ก ์ค์ฆ ๊ฒ์ฆํ ์ฐ๊ตฌ๋ ์ฐพ์๋ณด๊ธฐ ์ด๋ ค์ด ํ์ค์ด๋ค.
ํ๊ตญ์ ๊ท์ ์ ๋ํ ์ด๋ก ๋ค์ ์ดํด๋ณด๋ฉด, ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ด ๋ง์ด ์ธ๊ธ์ด ๋๋ค. ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ ๊ฒฝ์์ด ๊ณผ์ด๋๋ ๊ฒ์ ๋ฐฉ์งํ๊ธฐ ์ํด ์ ๋ถ๊ฐ ๊ท์ ๋ฅผ ๋์
ํ๋ค๊ณ ๋ณด๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ ํ์ฐ๊ตฌ์ ์ํ๋ฉด, ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ ์ํ ๊ท์ ๋์
์ ๋ํ ๋
ผ๋ฆฌ์ ๊ทผ๊ฑฐ์ ๋ํด์๋ ์์ง ๋
ผ๋์ ์ฌ์ง๊ฐ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ณด์ด๋ฉฐ, ์ด๋ฌํ ์ ๋ถ์ ๊ฐ์
์ ๋ํ ๋ถ์ ์ ์ธ ์๊ฐ์ด ๋ ๋ง์ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋๋ค.
ํน์ ๊ท์ ๊ฐ ๊ตญ๊ฐ์ ์ฐ์
์ ์ด๋ ํ ์ํฅ์ ๋ผ์น๋์ง์ ๋ํด ์ดํด๋ฅผ ํ๋ ๊ฒ์ ์ค์ํ๋ค. ๊ทธ๋ฐ๋ฐ ์ด์ ์์ ์ด๋ ํ ํ๊ฒฝ์ด ๊ท์ ๋ฅผ ๋ง๋๋์ง, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ ๋์๊ฐ ์ด๋ ํ ์ํฉ์ด ํน์ ํ ์ ํ์ ๊ท์ ๋ฅผ ๋ง๋๋ ์ง์ ๋ํด ์ดํด๋ฅผ ํ ์ ์๋ค๋ฉด ํด๋น ๊ท์ ์ ์กด์ฌ ์ด์ ์ ํด๋น ๊ท์ ๋ฅผ ํตํด ์ป๊ณ ์ ํ๋ ํจ๊ณผ๋ฅผ ๋ ๋ช
ํํ๊ฒ ์ค๋ช
ํ ์ ์์ ๊ฒ์ด๋ค.
ํนํ, ์ฐ์
ํต๊ณ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ์ฐ์
์ ๊ณ ์ ํ ํน์ฑ๋ค์ด ๊ท์ ์์ฑ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ค๋ ๊ฒ์ ์ค์ฆ์ ์ผ๋ก ๋ถ์ํ ์ ์๋ค๋ฉด, ์ฐ์
์ ๊ณ ์ ํ ํน์ฑ์ ์ ์ดํดํ๋ ๊ฒ์ ํตํด ํด๋น ์ฐ์
์์ ๋ ์ฝ๊ฒ ์์ฑ๋๋ ๊ท์ ์ ์ข
๋ฅ๋ฅผ ํ์
ํ๊ธฐ๊ฐ ์ฉ์ดํ๊ฒ ๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด๋ฌํ ๋ถ์์ ์ ๋ถ๊ฐ ํด๋น ์ฐ์
์ ๋ ํจ๊ณผ์ ์ผ ์ ์๋ ๊ท์ ๋ฅผ ๋์
ํ๋๋ฐ ๋์์ด ๋ ์ ์๋ค. ๋ํ, ๊ธฐ์กด ์ฐ์
๋ฟ๋ง์ด ์๋๋ผ ์๋กญ๊ฒ ๋ฐ์ ํ๋ ์ฐ์
์ ๋ถ์ํ ๋์๋, ๊ทธ ์ฐ์
์ ํน์ฑ์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์ด๋ ํ ๊ท์ ๊ฐ ํ์ํ ์ง ๋ฏธ๋ฆฌ ์์ธกํ ์ ์์ด์ ์ ์ฑ
์๋ฆฝ์ ํ์ฉ ํ ์ ์๋ค.
๋ฐ๋ผ์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ท์ ์ด๋ก ์ ๋ฐํ์ผ๋ก ๊ฒฝ์๊ณผ ๊ท์ ๊ฐ์ ๊ด๊ณ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ ๋ถ์ํ์ ์ธ์ฐ๊ณ , ์ด๋ฅผ ํ๊ตญ ๊ท์ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ฐ์
๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ์ค์ฆ์ ์ผ๋ก ๊ฒ์ฆํด๋ณด์๋ค.
์ด๋ฅผ ์ํด ์ฒซ์งธ, ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ์ฐ์
์ ํน์ฑ ์ค ํ๋์ธ ๊ฒฝ์์ ๋๊ฐ ๊ท์ ์์ฑ์ ์ด๋ ํ ์ํฅ์ ์ฃผ๋์ง๋ฅผ ๋ถ์ํ์๋ค. ๋ํ ์ด๋ฌํ ๊ด๊ณ๋ฅผ ์ฐ์
์ ๊ณ ์ฉ์์ค์ด ์กฐ์ ํ๋ ํจ๊ณผ๊ฐ ์๋์ง๋ฅผ ๊ฒ์ฆํ์๋ค.
๋์งธ, ๊ฒฝ์์ ๋๋ฅผ ๋ ์ธ๋ถํํ์ฌ ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋๊ฐ ๊ท์ ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ๋์ฑ ๊ตฌ์ฒด์ ์ด๊ณ ํฌ๊ด์ ์ผ๋ก ๋ถ์ํ์๋ค.
์
์งธ, ์ค์ ํ๊ตญ ๊ท์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ๊ณต์ต์ด๋ก , ํฌํ์ด๋ก , ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ ๋์ผํ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ๋น๊ต ๋ถ์ํ์๋ค.
๋ท์งธ, ํน์ ์ฐ์
์ด ์๋๋ผ ์ ์ฒด ํ๊ตญ ์ฐ์
๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ์ค์ฆ๋ถ์์ ์ค์ํ์๋ค.
๋ค์ฏ์งธ, ๊ฐ ์ด๋ก ์ ๋ ์ธ๋ถ์ ์ผ๋ก ๊ฒ์ฆํ๊ธฐ ์ํด ์ ์ฒด ๊ท์ ๊ฐ์๋ฟ๋ง์ด ์๋๋ผ ์ ํ๋ณ ๊ท์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ์๋ค.
์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋ ๋ณํ์ ๊ท์ ์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ํ์
ํ๊ธฐ ์ํด 3๊ฐ์ ๋ชจํ์ ์ค์ ํ์ฌ ๋ถ์ํ ๊ฒฐ๊ณผ, ๊ณต์ต์ด๋ก ์ ์ง์งํ๋ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ป์ง ๋ชปํ์์ผ๋ฉฐ, ํฌํ์ด๋ก 1, 2์ ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ ๋ท๋ฐ์นจํ๋ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋์ถํ์๋ค.
์ด๋ฌํ ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋ฐ๋ผ ์ต๊ทผ ํ๊ตญ ์ฐ์
์ ๋์
๋ ๊ท์ ๋ ํฌํ์ด๋ก ๊ณผ ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ ์ํด ์ค๋ช
ํ๋ ๊ฒ์ด ์ ์ ํ ๊ฒ์ผ๋ก ๊ฒฐ๋ก ์ ๋ด๋ ธ๋๋ฐ, ์ด๊ฒ์ ํ๊ตญ์ ๊ท์ ๊ฐ ๊ธฐ์
๋๋ ์ ๋ถ ์ฃผ๋๋ก ๊ท์ ๊ฐ ๋์
๋๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง๋ค๋ ๊ฒ์ ์์ฌํ๋ค. ๊ทธ๋ฐ๋ฐ ์ ๋ถ ์ฃผ๋๋ก ๊ท์ ๊ฐ ๋์
๋๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋, ์ด๋ฌํ ํ์์ ๊ณต์ต์ด๋ก ๋ณด๋ค๋ ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ด ๋ ์ ์ค๋ช
ํ๋ค๋ ์ ์ด ํน์ดํ๋ค.
๊ธฐ์
๋ค์ด ๊ท์ ๋น๊ตญ์ ํฌํํ์ฌ ๊ท์ ๋ฅผ ๋์
ํ๋ ค๋ ๋
ธ๋ ฅ์ ์คํ๋ ค ์์ฐ์ค๋ฌ์ด ํ์์ด๋ผ๊ณ ๋ณผ ์ ์๋ ๋ฐ๋ฉด, ์ ๋ถ๊ฐ ๊ฒฝ์์ด ์ฌํ๋๋ ๊ฒ์ ๊ท์ ํ๋๋ฐ ์ ๊ทน์ ์ด๋ผ๋ ์ ์ ๋ค์ ํ๊ฐํ๊ธฐ๊ฐ ์กฐ์ฌ์ค๋ฝ๋ค. ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ ์ํ ๊ท์ ๋์
์ ์์ฅ์ผ๋ก์ ๊ณผ๋น์ง์
์ ๋ฐฉ์งํ์ฌ ์ฌํํ์์ ์ฆ์ง์์ผ์ผํ๋ค๋ ๋
ผ๋ฆฌ๋ฅผ ๋ฐ๋ฅด๋๋ฐ, ์ด๋ฌํ ๋
ผ๋ฆฌ์ ์ค๋ฅ์ ๋ํ ์ ํ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ์ด๋ฏธ ๋ค์ ์กด์ฌํ๋ฉฐ, ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ ๋ฐฉ์งํ๋ ค๋ ๋ชฉ์ ์ผ๋ก ์ ๋ถ๊ฐ ๊ท์ ๋ฅผ ํตํด ์์ฅ์ ๊ฐ์
ํ๋ ๊ฒ์ ๋ํ ๋ถ์ ์ ์ธ ์๊ฐ์ด ๋ง์ด ์กด์ฌํ๋ค.
๋ฐ๋ผ์ ๋ณธ ์ค์ฆ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํตํด ํ๊ตญ ์ฐ์
์ ๊ท์ ํํฉ์ ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก ์ผ๋ก๋ ์ค๋ช
ํ ์ ์๋ค๋ ์ ์ ๊ทธ๋งํผ ํ๊ตญ ์ ๋ถ๋ ์์ฅ์ ์ฃผ๋์ ์ผ๋ก ํต์ ํ๋ ค๋ ๊ฒฝํฅ์ด ๊ฐํ๋ค๋ ๊ฒ์ ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ฉฐ, ํนํ ๊ฒฝ์์ด ๋ฎ์์ง๋ ๊ฒ๋ณด๋ค ๋์์ง๋ ๊ฒ์ ๋ ์ ๊ทน์ ์ผ๋ก ๊ท์ ํ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ณด์ ๋
์ ๋ณด๋ค๋ ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ ๋ํ ์ฐ๋ ค๊ฐ ๋ ํฌ๊ฒ ์์ฉํ๋ ๊ฒ์ ์ ์ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ๊ท์ ๋์
๊ณผ์ ์์ ๊ณผ๋น๊ฒฝ์ ๋ฐฉ์ง์ ๋ํ ์ ๋ถ์ ๊ฐํ ์์ง๋ฅผ ๋ํ๋ธ๋ค๋ ์ ์์ ํ๊ตญ์ ์ฐ์
์ ๊ท์ ์์ ํน์ด์ ์ ๋์ถํ์ฌ ์๋ฏธ๊ฐ ํฌ๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๊ธฐ์กด์ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ํ์ฉ๋์ง ๋ชปํ ๋ฐฉ๋ํ ํ๊ตญ ๊ท์ ์๋ฃ๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ๊ณ ๋ชจ๋ ๊ท์ ๋ฅผ ์ ํ๋ณ๋ก ๋๋์ด ๋ถ์ํ์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ๊ธฐ์กด ๊ท์ ์ด๋ก ์ ์ธ๋ถ์ ์ผ๋ก ์ค์ฆ์ ์ผ๋ก ๊ฒ์ฆํด๋ณด์๋ค๋ ์ ์์ ์๋ฏธ๊ฐ ํฌ๋ค. ๋ํ, ์ฐ์
๋ณ๋ก ๊ตฌ๋ถ๋์ด ์์ง ์์ ๊ท์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ฐ ์ฐ์
์ ๋งค์นญํ๋ ์์
์ ์ํํ์ฌ ๋ถ์์ ์ค์ํ์๋ค. ์ด๋ฅผ ํตํด์, ๊ธฐ์กด์ ๊ท์ ์ด๋ก ์ ์ ์ฉ๋ฒ์๋ฅผ ํ์ฅํ๋ ๋ฐ ๊ธฐ์ฌ๋ฅผ ํ์๋ค.
๋ง์ง๋ง์ผ๋ก, ์ ์ฒด ์ฐ์
์๋ฃ๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋๊ฐ ๊ท์ ์์ฑ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ค๋ ๊ฒ์ ๋ณด์ฌ์ค ๊ฒ์ ์ค์ํ ์์ฌ์ ์ ์ ๊ณตํ๋ค. ํนํ ๊ฒฝ์์ ๋๋ฅผ ์ธ ๊ฐ์ ๋จ๊ณ๋ก ๋๋์ด ๋ถ์์ ํ์ฌ, ๊ฒฝ์์ ๋ณด๋ค ์ธ๋ถ์ ์ผ๋ก ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋์์ ํฌ๊ด์ ์ผ๋ก ๋ค๋ฃจ์๋ค๋ ์ ์์ ์ค์ํ๋ค. ๊ธฐ์กด์ ์ ํ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ท์ ๊ฐ ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ๋ถ์ํ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋๋ถ๋ถ์ด์๋ค๋ฉด, ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ฒฝ์์ ๋๊ฐ ๊ท์ ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ด ์๋ค๋ ๊ฒ์ ๋ฐํ์ผ๋ก์จ, ๊ฒฝ์๊ณผ ๊ท์ ์ ๊ด๊ณ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ๋์ฑ ํ์ฅํ์๋ค.
์ด์ ๋๋ถ์ด ๊ฒฝ์์ ๋์ ๊ท์ ๊ฐ์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๊ณ ์ฉ์์ค์ด ์กฐ์ ํ ์ ์๋ค๋ ๊ฒ์ ๊ฒ์ฆํ ์ ๋ ์๋ฏธ๊ฐ ์๋ค. ์ด๋ ์ฐ์
์ ๋ ๋ค๋ฅธ ํน์ฑ์ด ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋์ ๊ท์ ๊ฐ์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๊ฐํ ๋๋ ์ฝํํ ์ ์๋ค๋ ์ ์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ๊ท์ ๊ด๋ จ ์ ์ฑ
์ ์๋ฆฝํ ๋ ๋ฐ๋์ ์ฐ์
์ ๋ค์ํ ํน์ฑ์ ๋ค๋ฐฉ๋ฉด์ผ๋ก ๊ณ ๋ คํด์ผ ํ๋ค๋ ์ ์ ์์ฌํ๋ค.
๋ฌด์๋ณด๋ค ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ฒฝ์์ ๋์ ๊ท์ ๊ฐ์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ์ด๋ค ๊ท์ ์ด๋ก ์ผ๋ก ์ค๋ช
ํ ์ ์๋์ง๋ฅผ ๋ถ์ํ์๋ค๋ ์ ์์ ์์๊ฐ ์๋ค. ์ด๋ ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋๋ง์ ํ์
ํ๋๋ผ๋ ์ด๋ ํ ๊ท์ ๊ฐ ์์ฑ๋ ์ ์์์ง ์์ธก์ด ๊ฐ๋ฅํ๋ค. ๋ํ, ๊ทธ ๊ท์ ์์ฑ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ๊ณผ ๋ชฉ์ ์ด ๋ฌด์์ธ์ง ์ ์ ์๋ค๋ ์ ์์ ๋จ๊ธฐ ๋ฐ ์ฅ๊ธฐ์ ์ธ ์ ์ฑ
์๋ฆฝ์ ๋์์ด ๋ ์ ์๋ค.
๋ค๋ง, ์ด๋ฌํ ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ํ์ฉํ ๊ท์ ์๋ฃ๊ฐ ํ์ฌ ์ ํจํ ๊ท์ ๋ง์ผ๋ก ์ ํ๋์ด ์์ด ํ๊ณ์ ์ด ์๋ค. ๋จ์ผ ์ฐ๋ ๊ท์ ๋ฐ์ดํฐ์ ํ๊ณ๋ฅผ ๊ทน๋ณตํ๊ธฐ ์ํด ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ์ผ๋ก ๋ณด์์ ์๋ํ์์ง๋ง, ์ค์ ๊ณผ๊ฑฐ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ์ ๋ ์ป์ ์ ์๋ ๋ถ์์ ๊ฒฐ๊ณผ์๋ ํธ์ฐจ๊ฐ ํด ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ด ๋๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์์ฝ๊ฒ๋ ํ์ฌ ์์ ์ผ๋ก ํ๊ตญ์ ๊ณผ๊ฑฐ ๊ท์ ์๋ฃ๋ ์ ํ๋ณ๋ก๋ ๋ฌผ๋ก ์ด๊ณ , ์ ์ฒด ๋ชฉ๋ก์กฐ์ฐจ๋ ๊ด๋ฆฌ ๋๋ ๊ตฌ์ถ๋์ด ์์ง ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ฏ๋ก ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์ ์ ์ํ ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋์ฑ ๋ค์ํ ๋ฐฉ๋ฉด์ผ๋ก ํ์ฅํ๊ณ ์ ์ฉํ๋ ๋ฐ ํ๊ณ๊ฐ ์กด์ฌํ๋ค.
๋ํ, ๋ณธ ๋ถ์์์ ๋ ๋์๊ฐ ๊ฐ ๊ท์ ์ ์ ํ์ด ํน์ ์ฐ์
์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ๋ถ์ํ์ฌ, ์ฐ์
ํน์ฑ๋ณ ๋ ์ ํฉํ ๊ท์ ์ ํ์ ์์๋ณด๋ ํ์์ฐ๊ตฌ๊ฐ ํ์ํ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ๊ทผ๊ฐ์ด ๋์ด ํฅํ ๊ท์ ๊ฐํ์ ๋์์ด ๋๊ณ , ๊ฐ ์ฐ์
๋ณ ๋ ์ ํฉํ ๊ท์ ๋ฅผ ๊ฐ๋ฐํ๊ณ ๋์
ํ๋๋ฐ ๋ฐฉํฅ์ ์ ์ํ๊ฒ ๋๊ธธ ๊ธฐ๋ํ๋ค.์ 1 ์ฅ ์๋ก 1
์ 2 ์ฅ ๊ท์ ์ด๋ก ๊ณผ ์ ํ์ฐ๊ตฌ 4
์ 1 ์ ๊ท์ ์ด๋ก 4
1. ๊ณต์ต์ด๋ก 4
2. ํฌํ์ด๋ก 5
3. ๊ฒฝ์ ๊ท์ ์ด๋ก ๊ณผ ์ผ๋ฐ์ด๋ก 6
4. ๊ณผ๋น๊ฒฝ์์ด๋ก 7
์ 2 ์ ์ ํ์ฐ๊ตฌ 9
1. ๊ท์ ์ ๊ฒฝ์ ์ ๊ด๊ณ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ 9
2. ๊ท์ ์ํ์ ๊ฒฝ์ ์ ํจ๊ณผ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ 11
3. ๊ท์ ์ ๊ธฐ์ ํ์ ์ ๊ด๊ณ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ 15
4. ํ๊ตญ์ ์ฐ์
๋ณ ๊ท์ ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ 17
5. ๊ท์ ์ด๋ก ์ ๋น๊ตํ๋ ์ฐ๊ตฌ 28
์ 3 ์ฅ ๊ท์ ์ ์ ์์ ํํฉ 20
์ 1 ์ ๊ท์ ์ ์ ์์ ๋ถ๋ฅ 20
์ 2 ์ ๊ท์ ํํฉ 24
์ 4 ์ฅ ์ฐ๊ตฌ๋์ ๋ฐ ๋ถ์๋ฐฉ๋ฒ 26
์ 1 ์ ์ฐ๊ตฌ๋์ 26
1. ๊ฒฝ์๊ณผ ๊ท์ ์ ๊ด๊ณ 27
2. ์์ฅ๊ตฌ์กฐ์ ๊ฒฝ์ 28
3. ๊ฒฝ์๊ณผ ๊ท์ ์ ๊ด๊ณ์ ๋ํ ๊ท์ ์ด๋ก 30
์ 2 ์ ๋ถ์๋ฐฉ๋ฒ 42
1. ๋ชจํ-1 ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์๊ณผ ๊ท์ ๊ฐ์ ๊ด๊ณ ๊ฒ์ฆ 45
2. ๋ชจํ-2 ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์๊ณผ ์ ํ๋ณ ๊ท์ ๊ฐ์ ๊ด๊ณ ๊ฒ์ฆ 46
3. ๋ชจํ-3 ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋์ ๊ท์ ๊ฐ์ ๊ด๊ณ์์ ๊ณ ์ฉ ์์ค ๋ณํ์ ์กฐ์ ํจ๊ณผ ๊ฒ์ฆ 50
์ 5 ์ฅ ์ฐ๊ตฌ์๋ฃ ๋ฐ ๋ณ์์ค๋ช
54
์ 1 ์ ์ฐ๊ตฌ์๋ฃ 54
1. ๊ท์ ๋ฐ์ดํฐ 55
2. ๊ท์ ์ ํ๋ณ ๋ถ๋ฅ 56
3. ์ฐ์
๋ณ ๊ท์ ๋ถ๋ฅ 56
์ 2 ์ ๋ณ์์ค๋ช
59
1. ์ข
์๋ณ์ 59
2. ๋
๋ฆฝ๋ณ์ 60
3. ์กฐ์ ๋ณ์์ ์ํธ์์ฉ๋ณ์ 62
4. ํต์ ๋ณ์ 63
์ 6 ์ฅ ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ 66
์ 1 ์ ๊ธฐ์ด๋ถ์ 66
1. ๊ท์ ๋ณ์์ ๋ถํฌ ๋ถ์ 66
์ 2 ์ ๊ธฐ์ ํต๊ณ 72
1. ๋ณ์ ๊ธฐ์ ํต๊ณ 72
์ 3 ์ ์๊ด๊ด๊ณ ๋ถ์ 73
1. ๋ณ์ ๊ฐ ์๊ด๊ด๊ณ ๋ถ์ 73
์ 4 ์ ์ค์ฆ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ 80
1. ๋ชจํ-1 ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋ ๋ณํ์ ์ฐ์
๋ด ์ ์ฒด ๊ท์ ๋ณํ์์ ๊ด๊ณ ๊ฒ์ฆ ๊ฒฐ๊ณผ 80
2. ๋ชจํ-2 ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋ ๋ณํ์ ์ฐ์
๋ด ์ ํ๋ณ ๊ท์ ๋ณํ์์ ๊ด๊ณ ๊ฒ์ฆ ๊ฒฐ๊ณผ 82
3. ๋ชจํ-3 ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋ ๋ณํ์ ์ ์ฒด ๊ท์ ๋ณํ์์ ๊ด๊ณ์์ ๊ณ ์ฉ์์ค์ ์กฐ์ ํจ๊ณผ ๊ฒ์ฆ ๊ฒฐ๊ณผ 89
์ 7 ์ฅ ๊ฒฐ๋ก 95
์ 1 ์ ์ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ ์์ฝ 95
1. ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋์ ๊ท์ ์ ๊ด๊ณ 95
2. ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋์ ๊ฐ๊ฒฉ ๋ฐ ๊ฑฐ๋๊ท์ ์ ๊ด๊ณ 95
3. ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋์ ์ง์
๊ท์ ์ ๊ด๊ณ 96
4. ์ฐ์
์ ๊ฒฝ์์ ๋์ ์ง์
๊ท์ ์ ๊ด๊ณ์์ ๊ณ ์ฉ์์ค์ ์กฐ์ ํจ๊ณผ 97
5. ์ด๋ก 97
์ 2 ์ ์ฐ๊ตฌ์ ํจ์ ๋ฐ ํ๊ณ์ 99
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 101
๋ถ๋ก 107
Abstract 145Docto
20์ธ๊ธฐ ๋ฏธ์ ์ฌ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ผ๋ก์์ ์์๋ก ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๋ฏธํ๊ณผ, 2015. 8. ๊น์ง์ฝ.๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ์ค๋๋ ๋ฏธ์ ์ฌ๋ฅผ ์ฐ๊ตฌํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ผ๋ก์ ์์๋ก ์ ์ ํจ์ฑ์ ๊ฒํ ํ๊ธฐ ์ํ ์ฐ๊ตฌ์ด๋ค. ๊ตฌ์ฒด์ ์ผ๋ก ์ด๋ 20์ธ๊ธฐ ์ด๋ฐ์ ์์๋ก ์ ์ ๋ ฅํ ๋ฏธ์ ์ฌ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ผ๋ก ์ ์ดํ๋ ํ์ธ๋ฆฌํ ๋ตํ๋ฆฐ์ ๋ฏธ์ ์ฌ๋ก ์ ์ฐ๊ตฌํ๊ณ , ๊ทธ์ ๋
ผ์๊ฐ 20์ธ๊ธฐ์ ๋ฏธ์ ์ฌ, ๊ทธ ์ค์์๋ ํนํ ์ถ์๋ฏธ์ ์ด๋ผ๋ ๊ฐ์ฅ ํ๋์ ์ธ ๋ฏธ์ ์์์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ์๋ ์ ํจํ์ง๋ฅผ ๊ฒํ ํ๋ ์์
์ด๋ค.
๋ตํ๋ฆฐ์ ์์ด์ ์์์ ๋จ์ํ ์๋, ๋ฏผ์กฑ, ๊ฐ์ธ์ ์ ์๊ฐ ์ฆ๊ฐ์ ์ผ๋ก ํ์ถ๋ ๊ฒ์ด ์๋๋ผ, ํ์ํ์์ด๋ผ๋ ๋ ์ฌ์ธต์ ์ธ ๋ฐ์๊ทผ์์ ๊ฐ๋๋ค. ์ด๋ ๋ฏ ๊ทธ์ ๋
ผ์์ ์ค์ฌ๋ถ์ ํ์ ๊ฐ๋
์ด ๋์ธ ํ์ ๊ทธ๋ ํ์์ฃผ์ ๋ฏธ์ ์ฌํ์๋ก ๋์ธ์ฐํ๊ฒ ๋์๊ณ , ๊ทธ์ ์์๋ก ์ ํ์์ฃผ์ ์ด๋ก ์ ๊ฐํด์ก๋ ์๋ง์ ๋น๋๋ค์ ๊ณ ์ค๋ํ ๊ฐ๋นํด์ผ ํ๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ฒฐ๊ตญ ์์๋ก ์ ํ๋
ธํ์คํค์ ๋์ํด์ํ์ด๋ผ๋ ๋ ๋น-ํ์์ฃผ์์ ์ธ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ๊ทธ ์ฃผ๋์ ์ธ ์์น๋ฅผ ๋๊ฒจ์ฃผ๋ฉด์ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ผ๋ก์์ ์๋ ฅ์ ๊ฑฐ์ ์์คํ๊ฒ ๋์๋ค. ๊ทธ๋ฐ๋ฐ ๊ธฐ์ค ํ๋
ธํ์คํค์ ๋์ํด์ํ์ ๋ตํ๋ฆฐ์ ์์๋ก ์ ๋ํ ๋นํ์ ๊ฒํ ๋ฅผ ๊ณ๊ธฐ๋ก ๋ฐ์ํ ๊ฒ์ด์๋ค. ํ๋
ธํ์คํค์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด, ์์์ ํ์์ด๋ผ๋ ํ์์ผ๋ก์ ๊ฐ์ํ๋์ง๋ง ๊ทธ๋ฌํ ํ์์ด ๋ฐ์ํ ์์ธ ์์ฒด๋ ์ ์ ์ ์ฐจ์์ ๋์ฌ ์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ฐ๋ก ๊ทธ ์ ์ ์ ์ฐจ์์ ๋ํด ํ๊ตฌํ๋ ๊ฒ์ด ๋์ํด์ํ์ ๋ฏธ์ ์ฌ ์ฐ๊ตฌ์ ์ฃผ์ ๊ณผ์ ๋ก ์ค์ ๋์๋ค. ๋งํ์๋ฉด ํ๋
ธํ์คํค๊ฐ ์์๋ก ์ ๋ํ ๋์์ผ๋ก ๋์ํด์ํ์ ์ ์ํ ๊ฒ์, ์์๋ก ์ ๋ฌด์์ ๊ธฐ๊ฐํ๊ธฐ๋ณด๋ค๋ ์คํ๋ ค ์์๋ก ์ ๋ณด์ํ๊ธฐ ์ํจ์ด์๋ ๊ฒ์ด๋ค.
์ด๋ ๋ฏ ์์๋ก ์ด ๋์ํด์ํ์ด๋ผ๋ ๋นํ์์ฃผ์์ ์ธ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ๋ฐ์์ ๊ฒฐ์ ์ ์ธ ๋จ์ด๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ค๋ ์ฌ์ค๋ก ๋ฏธ๋ฃจ์ด๋ณผ ๋, ์์๋ก ์ ๋จ์ํ ํ์์ฃผ์ ์ด๋ก ์ผ๋ก ๊ท์ ๋ ์ ์๋ ์ธก๋ฉด์ด ์๋ค. ํ์์ฃผ์ ์ด๋ก ์ ๋ฏธํ๊ณผ ๋ฏธ์ ๋นํ์ ํ ์
์ฅ์ผ๋ก์ ์์ ์ํ์ ์์๊ฐ ์ํ์ ๋ด์ฉ๋ณด๋ค ํ์์ ์๋ค๊ณ ๋ณด๋ฉฐ, ์ธ๋ถ ์ธ๊ณ์ ์์กดํ์ง ์๋ ๊ณ ์ ํ ๋์์ ์ง์, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ณ ์ ํ ์ ์์ ๊ฐ์น๋ฅผ ๊ฐ๋ ํํ์ ์์จ์ฑ์ด๋ผ๋ ๊ด๋
์ ์ง์งํ๋ค. ์ฆ, ์ฌ๊ธฐ์๋ ์์ ์ํ ์์ฒด๋ฅผ ๋๋ฌ์ผ ์ฌํ, ์ญ์ฌ์ ๋งฅ๋ฝ์ ๋ํ ๊ด์ฌ์ด ์์ ํ ๋๋ฝ๋์ด ์์๋ ๊ฒ์ด๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ๋ตํ๋ฆฐ์ ์์๋ก ์ ์งํฑํ๋ ์ฃผ์ ๊ฐ๋
์ธ ํ์ํ์์ ์ธ๊ฐ์ ์๊ฐ์ด๋ผ๋ ๊ฐ๊ฐ์ ์ฐ๋ฃจ๋ ์ฌ๋ฆฌ์ , ์ ์์ ์ฐจ์์ ํฌ๊ดํ๋ ์ผ์ข
์ ์๊ฐ์ ํ๋๋ฅผ ๊ฐ๋ฆฌํจ๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์์๋ก ์ ํ์ ์ด์ธ์ ๋งฅ๋ฝ์ ์ ํ ๊ณ ๋ คํ์ง ์๋ ํ์์ฃผ์ ์ด๋ก ๊ณผ๋ ํ์ฐํ ๋ค๋ฅธ ๋ฐฉํฅ์ ์ด๋ก ์ ์ฑํฅ์ ์ง๋๊ณ ์๋ค๊ณ ํ ์ ์๋ค.
์์๋ก ์ ์ด์ ๊ฐ์ ๋น-ํ์์ฃผ์์ ๋ฉด๋ชจ๋ 20์ธ๊ธฐ ์ถ์๋ฏธ์ ์ ๋ํ ๋ฏธ์ ์ฌํ์ ๋ง์ด์ด ์คํผ๋ก์ ์์๋ก ์ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํตํด ๋์ฑ ๋ถ๋ช
ํ๊ฒ ๋๋ฌ๋ฌ๋ค. ํ์์ฃผ์ ์ด๋ก ์ด ๋ฏธ์ ์ํ์ ๋ํ ์ ์ ํ ์ดํด๋ฅผ ์ค ์ ์๋ค๋ ๋ง๋ฅดํฌ์ค์ฃผ์ ๋ฏธ์ ์ฌ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ด ํ์ฐ๋๋ ๊ฒฝํฅ ์์์, ๋ง์ด์ด ์คํผ๋ก๋ ํ๋ ์ถ์๋ฏธ์ ์ ๋ํ ๋น-ํ์์ฃผ์์ ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ผ๋ก ํน์ ์ ์์๋ก ์ ์ ์ํ๋ค. ์คํผ๋ก์ ์์๋ก ์ ๋ตํ๋ฆฐ์ ์์๋ก ์ ์ ์ฌ๋์ด ์๋ ์ธ๊ฐ์ ๊ฐ๊ฐ์ ๊ฒฝํ๊ณผ ์ฌ๋ฆฌ์ ์ธต์์ ๋ํ ๋
ผ์๋ฅผ ํ์ฅํ ๊ฒ์ด์๋ค. ๊ทธ๋ ์ถ์๋ฏธ์ ์ด ๋จ์ ์๋ฏธ๋ฅผ ๋ฐฐ์ ํ ์์ํ ํ์์ ํฅ์ฐ์ผ๋ก ๊ฐ์ฃผํ๋ ํ์์ฃผ์์ ๊ด์ ์ ๋นํํ๋ค. ๊ทธ์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด ์ถ์๋ฏธ์ ์ ํ์์ ์ธ๊ฐ์ ๋น๊ฐ์์ ์ธ ์ ์์ ์์ทจ๋ค๋ก์ ์ฌ์ ํ ๋ค์ํ ์๋ฏธ๋ค์ ๋ฐ์์ํจ๋ค. ๋ค์ ๋งํด, ์ถ์๋ฏธ์ ์ ์์ ๊ฐ์ ์ ์์ ํ๋์ ๋ฐ๋ผ ์์ฑ, ํ๋ฉด, ์ค๊ณฝ ๋ฑ์ ํ์์ ํน์ํ๊ณ ์ผ์์ ์ธ ์ค์์ฑ์ด ๋ถ์ฌ๋ ์ผ์ข
์ ์์์ผ๋ก ์ดํด๋์ด์ผ ํ๋ค๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด๋ ๋ฏ ์คํผ๋ก๋ ์ถ์๋ฏธ์ ์ด ๊ทธ๊ฒ์ ๋๋ฌ์ผ ์ฌํ, ์ญ์ฌ์ ๋งฅ๋ฝ๊ณผ ๊ฒฐ์ฝ ๋ถ๋ฆฌ๋์ด ๋
ผ์๋ ์ ์๋ ์์์์ ์ญ์คํ๊ธฐ ์ํด ์์๋ก ์ ๋ณ์ฉํ์๋ค. ์ด๋ก์จ ์์๋ก ์ ์์ ์ ๋๋ฌ์ผ ์ธ๊ฐ์ ๊ฐ๊ฐ์ ๊ฒฝํ์ ๋ํ ๋
ผ์๋ก ํ์ฅ๋์๋ ๊ฒ์ด๋ค.
20์ธ๊ธฐ์ ๋ค์ด์ ๋ฏธ์ ์ฌ ์ฐ๊ตฌ๋ ์์ ์ํ ์์ฒด์ ๋ํ ๋
ผ์์ ๋จธ๋ฌผ์ง ์๊ณ ์์ ์ํ์ ๋๋ฌ์ผ ๋ค์ํ ์ธ์ ๋งฅ๋ฝ์ ๋ํ ๋
ผ์๋ก ๋์๊ฐ ๊ฒ์ ์์ฒญ๋ฐ์๊ณ , ์์๋ก ์ ๊ทธ๋ฌํ ์์ฒญ์ ์ฑ์คํ ๋ฐ์ํด ์๋ค. ๊ทธ๊ฒ์ ์์ ์ํ์ ๋๋ฌ์ผ ์ฌํ์ ๋งฅ๋ฝ๋ค์ ์ ํ ๊ณ ๋ คํ์ง ์์ ์ฑ ํ์์ด๋ผ๋ ์์ ๊ณ ์ ์ ์์ญ์๋ง ์ง์คํ๋ ํ์์ฃผ์ ์ด๋ก ๊ณผ๋ ํ์ฐํ ๊ตฌ๋ถ๋์ด์ผ ํ๋ค. ์คํ๋ ค ์์๋ก ์ ์ธ๊ฐ์ ๊ฐ๊ฐ์ ์ธต์์ ๋ํ ๊ด์ฌ์ ๋ฌต๋ฌตํ ๊ฒฌ์งํด์์ผ๋ฉฐ, ์ด๋ฐ ์ ์์ ๋ณธ๊ณ ๋ ๊ทธ๊ฒ์ด ์์ฐํ ์ธ๋ฌธํ์ ์งํ์ ๋์ฌ์ผ ๋ง๋
ํ๋ค๊ณ ๋ณธ๋ค. ๊ทธ๋ผ์ผ๋ก์จ ์์๋ก ์ด ํ๋ ๋ฏธ์ ์ ๋ค์ํ ํ์์ ์คํ๋ค์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ์๋ ์ ํจํ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ผ๋ก์์ ์์์ ํ๋ณตํ๊ฒ ๋๊ธฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ํ๋ค.๊ตญ ๋ฌธ ์ด ๋ก โ
ฐ
์ ๋ก 1
โ
. ์์๋ก ์ ํ๋ฆฝ: ๋ตํ๋ฆฐ์ ๋ฏธ์ ์ฌ๋ก ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก 8
1.๋ฏธ์ ์ฌ์ ์์ 9
1) ์์์ ์ญ์ฌ์ฑ 9
2) ๋ฏธ์ ์ ์์์ฑ 16
2.์์์ ์ด์ค๊ทผ์ 22
1) ํ์ถ 22
2) ํ์ํ์ 27
3.๋ฏธ์ ์ฌ์ ๊ธฐ์ด๊ฐ๋
์ผ๋ก์์ 5๊ฐ์ง ๊ฐ๋
์ 32
โ
ก. ์์๋ก ์ ํ๊ณ์ ๋์: ํ๋
ธํ์คํค์ ๋ฏธ์ ์ฌ๋ก ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก 38
1.์์๊ณผ ์๋ฏธ 39
1) ๋ตํ๋ฆฐ์ ํ์์ฃผ์ ์์๋ก ์ ๋ํ ๋นํ 39
2) ์์์ ๋ณธ์ง๋ก์์ ์๋ฏธ 44
2.๋์ํด์ํ์ ์ด๋ก 49
1) ๋ณธ์ง์ ์๋ฏธ 49
2) ํด์ํ์ ์ ๊ทผ 54
3.๋์ํด์ํ์ ์ค์ฒ 60
1) ์ค์ฒ์ 3 ๋จ๊ณ 60
2) ์ค์ฒ์ ํ๊ณ 64
โ
ข. ์์๋ก ์ ํ๋์ ๋ณ์ฉ: ๋ง์ด์ด ์คํผ๋ก์ ๋ฏธ์ ์ฌ๋ก ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก 70
1.์คํผ๋ก์ ๋ฏธ์ ์ฌ๋ก 72
1) ์์ ๊ณผ ์ฌํ 72
2) ํ์๊ณผ ์๋ฏธ 77
2.์คํผ๋ก์ ์์๋ก 81
1) ์์๊ณผ ๊ธฐํธ 81
2) ์ถ์๋ฏธ์ ์ ์ธ๊ฐ์ฑ 87
3.๋ชฌ๋๋ฆฌ์ ์ถ์๋ฏธ์ ์ ๋ํ ์์๋ก ์ ๋ถ์ 91
๊ฒฐ ๋ก 99
์ฐธ ๊ณ ๋ฌธ ํ 101
์ฐธ ๊ณ ๋ ํ
AbstractMaste
Atlas-based Auto-Segmentation for Postoperative Radiotherapy Planning in Endometrial and Cervical Cancers
Background: Since intensity-modulated radiation therapy (IMRT) has become popular for the treatment of gynecologic cancers, the contouring process has become more critical. This study evaluated the feasibility of atlas-based auto-segmentation (ABAS) for contouring in patients with endometrial and cervical cancers.
Methods: A total of 75 sets of planning CT images from 75 patients were collected. Contours for the pelvic nodal clinical target volume (CTV), femur, and bladder were carefully generated by two skilled radiation oncologists. Of 75 patients, 60 were randomly registered in three different atlas libraries for ABAS in groups of 20, 40, or 60. ABAS was conducted in 15 patients, followed by manual correction (ABASc). The time required to generate all contours was recorded, and the accuracy of segmentation was assessed using Dice's coefficient (DC) and the Hausdorff distance (HD) and compared to those of manually delineated contours.
Results: For ABAS-CTV, the best results were achieved with groups of 60 patients (DC, 0.79; HD, 19.7 mm) and the worst results with groups of 20 patients (DC, 0.75; p = 0.012; HD, 21.3 mm; p = 0.002). ABASc-CTV performed better than ABAS-CTV in terms of both HD and DC (ABASc [n = 60]; DC, 0.84; HD, 15.6 mm; all p 0.9 and HD โค10.0 mm), with significant time reduction compared to that needed for manual delineation (p 40 mm). Furthermore, ABASc-Bladder required a longer processing time than manual contouring to achieve the same accuracy.
Conclusions: ABAS could help physicians to delineate the CTV and organs-at-risk (e.g., femurs) in IMRT planning considering its consistency, efficacy, and accuracy.ope
Kallikrein 5 overexpression is associated with poor prognosis in uterine cervical cancer
Objective: Kallikrein 5 (KLK5), which is frequently observed in normal cervico-vaginal fluid, is known to be related to prognosis in several solid tumors. We investigated the prognostic significance of KLK5 in uterine cervical cancer using tumor tissue microarray and immunohistochemistry staining.
Methods: We analyzed samples of 165 patients with uterine cervical cancer who received definitive radiation therapy between 2004 and 2012. We divided patients into two groups stratified by their KLK5 activity by immunohistochemistry staining: negative/weak (0-1+) (n=120 patients) and moderate/strong (2-3+) group (n=45 patients). Patient and tumor characteristics, patterns of failure, and survival outcomes were compared. Univariable and multivariable analyses were performed to identify prognostic factors.
Results: Patients with KLK5 2-3+ were younger (median: 52 vs. 60 years) and had frequent paraaortic lymph node involvement (40.0% vs. 18.3%) than those with KLK5 0-1+. With a median follow-up of 60.8 (interquartile range, 47.5-77.9) months, patients with KLK5 2-3+ had inferior 5-year locoregional recurrence-free survival and distant metastasis-free survival of 61.7% (vs. 77.5% in KLK5 0-1+ group) and 59.4% (vs. 72.8% in the KLK5 0-1+ group), respectively (all p<0.05). KLK5 2-3+ expression retained its significance after adjusting for other well-known prognostic factors of tumor size and stage in multivariable analysis.
Conclusions: KLK5 overexpression is associated with the aggressiveness of cervical cancer and may underlie the diminished response to conventional treatments. Therefore, KLK5 could be a reliable prognostic factor in cervical cancer.ope
Early hypopharyngeal cancer treated with different therapeutic approaches: a single-institution cohort analysis
PURPOSE: Early hypopharyngeal squamous cell carcinoma (HPSCC) is a rarely diagnosed disease, for which the optimal treatment has not been defined yet. We assessed patterns of failure and outcomes in early HPSCC treated with various therapeutic approaches to identify its optimal treatment.
MATERIALS AND METHODS: Thirty-six patients with stage I (n = 10) and II (n = 26) treated between January 1992 and March 2014 were reviewed. Patients received definitive radiotherapy (RT) (R group, n = 10), surgery only (S group, n = 19), or postoperative RT (PORT group, n = 7). All patients in both the R and PORT groups received elective bilateral neck irradiation. In the S group, 7 patients had ipsilateral and 8 had bilateral dissection, while 4 patients had no elective dissection.
RESULTS: At a median follow-up of 48 months, the 5-year locoregional control (LRC) rate was 65%. Six patients had local failure, 1 regional failure (RF), 3 combined locoregional failures, and 2 distant failures. There was no difference in 5-year LRC among the R, S, and PORT groups (p = 0.17). The presence with a pyriform sinus apex extension was a prognosticator related to LRC (p = 0.01) in the multivariate analysis. Patients with a bilaterally treated neck showed a trend toward a lower RF rate (p = 0.08).
CONCLUSION: This study shows that patients with early stage HPSCC involving the pyriform sinus apex might need a tailored approach to improve LRC. Additionally, our study confirms elective neck treatment might have an efficacious role in regional control.ope
Prognostic values of mid-radiotherapy 18F-FDG PET/CT in patients with esophageal cancer
BACKGROUND: To identify whether early metabolic responses as determined using 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (FDG PET/CT) during radiotherapy (RT) predict outcomes in patients with esophageal cancer.
METHODS: Twenty-one patients with esophageal cancer who received pre-treatment 18F-FDG PET/CT (PET1) and inter-fractional 18F-FDG PET/CT (PET2) after 11 fractions of RT (median 23.1โGy, 2.1โGy per fraction) were retrospectively reviewed. The region of interest for each calculation was delineated using "PET Edge". We calculated PET parameters including maximum and mean standardized uptake values (SUVmax and SUVmean, respectively), metabolic tumor volume (MTV), and total lesion glycolysis (TLG). The relative changes (%) were calculated using the logarithmically transformed parameter values for the PET1 and PET2 scans. Multivariate analysis of locoregional recurrence and distant failures were performed using Cox regression analysis. After identifying statistically significant PET parameters for discriminating responders from non-responders, receiver operating characteristics curve analyses were used to assess the potentials of the studied PET parameters.
RESULTS: After a median follow-up of 13โmonths, the 1-year overall and progression-free survival rates were 79.0% and 34.4%, respectively. Four patients developed locoregional recurrences (LRRs) and 8 had distant metastases (DMs). The 1-year overall LRR-free rate was 76.9% while the DM-free rate was 60.6%. The relative changes in MTV (ฮMTV) were significantly associated with LRR (p =โ0.03). Conversely, the relative changes in SUVmean (ฮSUVmean) were associated with the risk of DM (p =โ0.02). An ฮMTV threshold of 1.14 yielded a sensitivity of 60%, specificity of 94%, and an accuracy of 86% for predicting an LRR. Additionally, a ฮSUVmean threshold of a 35% decrease yielded a sensitivity of 67%, specificity of 83%, and accuracy of 76% for the prediction DM.
TRIAL REGISTRATION: Retrospectively registered.
CONCLUSIONS: Changes in tumor metabolism during RT could be used to predict treatment responses, recurrences, and prognoses in patients with esophageal cancer.ope
Predictive value of interim 18F-FDG-PET in patients with non-small cell lung cancer treated with definitive radiation therapy
Purpose: We evaluated that early metabolic response determined by 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (FDG-PET/CT) during radiotherapy (RT), predicts outcomes in non-small cell lung cancer.
Material and methods: Twenty-eight patients evaluated using pretreatment 18F-FDG-PET/CT (PETpre) and interim 18F-FDG-PET/CT (PETinterim) after 11 fractions of RT were retrospectively reviewed. Maximum standardized uptake value (SUVmax) was calculated for primary lesion. Predictive value of gross tumor volume (ฮGTV) and SUVmax (ฮSUVmax) changes was evaluated for locoregional control (LRC), distant failure (DF), and overall survival (OS). Metabolic responders were patients with ฮSUVmax >40%.
Results: Metabolic responders showed better trends in 1-year LRC (90.9%) than non-responders (47.1%) (p = 0.086). Patients with large GTVpre (โฅ120 cc) demonstrated poor LRC (hazard ratio 4.14, p = 0.022), while metabolic non-responders with small GTVpre ( 25% demonstrated inferior diagnostic values than metabolic response.
Conclusions: Changes in tumor metabolism diagnosed using PETinterim during RT better predicted treatment responses, recurrences, and prognosis than other factors historically used.ope
Feasibility of Continual Deep Learning-Based Segmentation for Personalized Adaptive Radiation Therapy in Head and Neck Area
This study investigated the feasibility of deep learning-based segmentation (DLS) and continual training for adaptive radiotherapy (RT) of head and neck (H&N) cancer. One-hundred patients treated with definitive RT were included. Based on 23 organs-at-risk (OARs) manually segmented in initial planning computed tomography (CT), modified FC-DenseNet was trained for DLS: (i) using data obtained from 60 patients, with 20 matched patients in the test set (DLSm); (ii) using data obtained from 60 identical patients with 20 unmatched patients in the test set (DLSu). Manually contoured OARs in adaptive planning CT for independent 20 patients were provided as test sets. Deformable image registration (DIR) was also performed. All 23 OARs were compared using quantitative measurements, and nine OARs were also evaluated via subjective assessment from 26 observers using the Turing test. DLSm achieved better performance than both DLSu and DIR (mean Dice similarity coefficient; 0.83 vs. 0.80 vs. 0.70), mainly for glandular structures, whose volume significantly reduced during RT. Based on subjective measurements, DLS is often perceived as a human (49.2%). Furthermore, DLSm is preferred over DLSu (67.2%) and DIR (96.7%), with a similar rate of required revision to that of manual segmentation (28.0% vs. 29.7%). In conclusion, DLS was effective and preferred over DIR. Additionally, continual DLS training is required for an effective optimization and robustness in personalized adaptive RT.ope
- โฆ