한국보건사회연구원

현재 노인세대는 공·사적연금으로부터 충분한 노후소득원을 확보하고 있지 못하고 있는 실정이다. 이미 공·사적연금의 수급액 및 수급기간이 거의 확정되어 있기 때문에 추가적인 노후소득원을 확보할 수 있는 방법이 많지 않다. 따라서 우리나라 노인세대의 자산 소유 구조 양상이 특히 부동산과 같은 자산에 집중되어 있음을 고려해보면, 주거자산의 유동화를 통한 노후소득원 확보가 단기간 내에 현 노인세대가 효과를 볼 수 있는 하나의 대안이 될 수 있다고 본다.
이 연구는 현재 노인세대의 자산-부채, 소득-소비 특성을 살펴보고, 다양한 주거자산 유동화 방안들을 비교하여 개인적인 금융전략으로 방안들을 고려해 볼 수 있도록 제시하였다. 또한 다양한 방안들 중 특히 주택연금의 가입으로 인한 소득 증대 효과를 확인하고, 향후 주택연금제도가 공공성의 역할을 강화하고 복지적 관점에서의 제도 개선을 마련해야 함을 강조하였다.

글로벌 불확실성과 미래에 대한 불안감이 증폭됨에 따라 유럽과 동아시아에서 모두 출산율이 하락하고 있다. 우리나라가 저출산 대응을 위해 모범으로 삼았던 유럽 국가의 가족 정책은 기존의 이론과 평가에 도전을 받고 있다. 새로운 세대가 등장하고 환경이 변화함에 따라 출산에 대한 연구와 분석도 시대의 흐름에 맞추어 수행해야 할 필요가 있다. 본 연구는 최근 유럽과 동아시아에서 나타나고 있는 결혼과 출산 생애의 변화에 대하여 국제 공동 비교 연구를 수행하여 저출산고령화의 이슈를 성공적으로 대응해 나갈 수 있는 방안을 모색하였다.

한국사회은 제 1차~3차에 이르는 저출산·고령사회 기본계획을 수립하여 다양한 정책을 추진하는 등의 노력을 기울이고 있다. 정책의 계획 및 추진에 있어 저출산·고령화를 둘러싼 사회적 환경 변화와 국민인식 변화를 시의 적절하게 반영할 필요가 있다. 이를 위해 본 원에서는 매년 저출산·고령화와 관련된 주요 현안과 사회적 이슈에 대한 국민인식을 모니터링 하여 관련 정책의 수요와 방향성 파악에 도움이 되는 경험적 자료를 제공하고자 하고 있다.

저출산·고령사회 대응을 위한 정책방향이 점차 우리사회의 삶의 질 개선으로 변화됨에 따라 2019년에는 국민의 삶의 질에 큰 영향을 미치는 미세먼지 문제와 결혼·출산·양육을 둘러싼 미혼과 기혼의 인식차이, 고령사회의 노인돌봄에 대한 경험과 인식을 살펴보았다.

빈곤 및 불평등 지표는 취약계층과 사회정책 대상자의 규모 및 관련 정책의 효과성을 평가하는 근거를 제공한다. 동시에 소득분배구조의 실태를 정확히 이해하여 한국 사회의 문제점을 진단하고 정책적 대안을 모색하는데 필수라고 할 수 있다.

이 연구는 신뢰할 수 있는 빈곤 및 불평등의 주요 지표 통계와, 각 지표의 시계열적 변화를 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 소득 및 자산 분배를 연구하는 연구자들은 물론, 정책 입안자 및 관련 전문가, 학생 등에게 빈곤 및 불평등 관련 연구의 기초자료로 활용되기를 바란다.

한국의 사회보장제도는 지난 20년간 빠르게 발전해 왔다. 물론 여전히 사회보장제도의 보편화와 지속가능성의 균형을 이루어야 하는 숙제를 안고 있지만, 주요 사회보장정책에서 많은 성취를 이루었다. 그럼에도 국제적으로 한국의 사회보장정책에 대한 인식과 평가는 낮은 상황이다. 현실에서 많은 저발전국이 사회보장제도를 확대하는 과정에서 한국의 경험에 주목하고 있다는 점을 감안하면, 사회보장제도와 정책의 성과를 해외에 알리고, 서구 복지국가 외에도 다양한 국가들과 정책연구분야의 교류를 확대할 필요가 있다.

이 정책자료집은 한국보건사회연구원 차원에서 사회보장정책연구를 국제화하고 관련 자료를 축적해 왔던 지난 1년간의 사업내용을 간단하게 정리한 것이다. 중국과 일본, 대만, 태국, 베트남, 인도 등 아시아 주요국의 사회보장정책 관련 전문기관 및 전문가와의 국제협력 및 국제컨퍼런스, 사회보장분야의 각종 데이터 구축 작업 등을 소개하고 있다.

인구포럼은 2014년에 시작되어 올해로 6년차를 맞이하고 있으며, 그동안 수많은 인구 관련 이슈에 대해 의미 있는 논의를 진행해 왔다. 특히, 7월에 열리는 인구포럼은 인구의 날을 기념하는 행사로 기획되어 우리 연구원의 대표적인 행사로 자리매김하고 있다.
2019년의 인구포럼은 ‘저출산·고령사회 정책 로드맵’의 목적과 개념을 반영하여 5월과 7월에 두 번 개최되었다. 5월에는 대기환경이 아동과 노인에게 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 논의되었고, 7월의 인구포럼은 저출산·고령화로 인한 인구 감소에 대해 다양한 시각에서 바라보고 심도 있는 논의가 이루어졌다.

본 연구는 보건복지데이터포털을 기반으로 보건복지 관련 정형ㆍ비정형통계, 마이크로데이터, 국내외 Micro&Macro Data 등을 수집ㆍ분석하여 다양한 형태의 콘텐츠로 제공하는 종합적인 보건복지통계 서비스 체계를 구축ㆍ운영하고 있다.

2019년은 보건복지통계포털 이용자의 만족도 조사를 통해 수요자의 니즈와 개선이 필요한 서비스 영역을 도출하여 포털 운영 시 기초자료로 활용하였다. 한편, 보건복지 관련 시도 통계 DB 구축 확대, 비정형 소셜데이터의 월별 수집ㆍ제공, 국내외 Micro&Macro Data 업데이트, 미승인 마이크로데이터 공개 확대, 통계 시각화 및 인포그래픽스 확대 등 콘텐츠의 양적ㆍ질적 강화에 노력하였을 뿐만 아니라 콘텐츠 접근성 향상을 위한 기능 개선 등 다각적인 서비스 개선을 추진함에 따라, 포털 이용자가 지속적으로 증가하는 성과를 거두었다.

As Korean society integrates more and more into the global village at large, the number of migrant children with Korean backgrounds and living outside Korea continues to grow. The double challenge of having to adapt to the new society and the new family environment complicates the prospects for these children growing into well-adapted and thriving citizens. This study sheds light on Korean migrant children who have returned, with their parents, to Yanbian in China and Vietnam - two major places of origin for many marriage immigrants.

Machine learning is a subfield of the growing research on artificial intelligence (AI). Specifically, it focuses on the development of algorithms and technology that enable computers to learn independently using data. Machine learning, widely regarded as instrumental in advancements in image processing, video and voice recognition, and Internet searches, has proven to be quite effective as a tool for anomaly prediction and detection.
Anomaly detection refers to the process by which one finds instances or data, out of a given pool, that diverge from expected patterns.
In this study, we define the concept of anomaly detection, after which we apply the anomaly detection methodology to the given sets of health and welfare policy data to perform an exploratory analysis. We discuss the issues involved in the application of anomaly detection and summarize the policy implications. The data subjected to our analysis include the fludeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) data from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), regarding health, and the results of the Elderly Survey 2017.