KR102071604B1 - Khtp 이미지 기반으로 한 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법 및 장치에 관한 것으로, 이는 다수의 Kinetic House-Tree-Person Test(KHTP) 이미지와, 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 질의하는 주거 우울증 진단용 설문지를 생성하는 단계; 사용자 단말에 상기 우울증 진단용 설문지를 제공한 후, 상기 사용자 단말이 이에 응답하여 전송하는 사용자 답변을 수신하는 단계; 상기 사용자 답변에 포함된 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 점수 방식으로 환산한 후 합산하여, 사용자 답변 총합을 산출하는 단계; 및 "사용자 답변 총합 - (연령-65)* 나이 가중치"의 식에 따라 고령자 주거 우울 지수를 산출 및 통보하는 단계를 포함하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법을 제공한다.

Description

KHTP 이미지 기반으로 한 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법 및 장치{Method and apparatus for computing dwelling depression index of the elderly based on KHTP images}

본 발명은 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 Kinetic House-Tree-Person Test(KHTP) 이미지를 이용하여 고령자의 주거 환경에 따른 우울 지수를 보다 간단하고 손쉽게 산출할 수 있도록 하는 KHTP 이미지 기반으로 한 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법 및 장치에 관한 것이다.

고령자의 주거문화에 대한 국내 연구는 주로 노년기의 생리적·신체적 변화를 보완할 수 있는 주거환경 개발에 초점을 두고 주거자의 장애유무 및 연령 등 신체적 조건과 행위패턴을 통계적으로 분석하여 헬스케어 시스템과 연동할 수 있는 유비쿼터스 스마트홈 케어 시스템 연구에 집중되어 왔고, 개인의 감성적 만족도에 기반한 수요자 맞춤형 주거환경 개선에 관한 논의는 미흡한 실정이다.

이에 주거환경과 고령자자살률의 상관관계에 관한 연구(허지정, 최막중, 2013)에서는 고령자의 자실이 개인적 요인뿐만 아니라 환경적 요인이 함께 작용하는 사회적 문제임을 인식할 필요성을 제기하면서 이는 개인적 속성까지는 반영하지 못한 통계적 분석의 결과이므로, 추후 고령자 자살에 영향을 미치는 개인 특성과 환경적 특성을 통합 분석하여 상호영향력을 비교해 볼 필요성을 강조하고 있다.

기존의 고령자 단독 가구를 대상으로 한 연구들은 다양한 가구형태 중 일부로 고령자 단독 가구를 검토하고 있어 구체적인 삶의 양상이 잘 드러나지 않으므로 단독가구로 생활하는 고령자들의 구체적 일상을 파악하기 위해 양적 자료 분석은 물론 질적 연구를 통해 생활상을 심도 있게 이해할 필요성이 제기되었다.

고령자의 우울 등 부정정서에 대한 연구는 과거 노년기의 변화하는 생리·신체적 요인에 중점을 두던 경향에서 최근 경제적·사회적 환경변화 요인을 복합적으로 고려하는 형태로 발전하고 있다.

독거고령자의 자살성향에 영향을 미치는 요인에 관한 고재욱 등의 연구(2011)를 보면, 자살개념을 단순한 사건이 아니라 복합적이고 역동적인 과정으로 이해할 필요성을 제기하면서 그 요인을 정신건강·사회경제적 요인 등 영역별로 파악하여 개인 맞춤형 사례관리서비스를 구축할 필요성을 제기하고 있다.

그러나 단독가구 고령자에 관한 국내 특허는 대부분 다양한 감지방법을 활용한 응급상황 판별 및 지원, 스마트홈 시스템, 원격 모니터링 및 진료시스템에 관한 내용으로, 거주자의 감성 측정을 통한 맞춤형 주거환경 개선방법에 관한 기술에 대해서는 제안되지 못하고 있다.

국내등록특허 제10-0799665호 등에서는 고령자의 욕구 사정에 기초한 복지 서비스 제공 시스템에 관한 특허를 등록했으며, 몇몇 기업에서 모니터링 중심 시스템 특허가 등록되었으나, 본 발명에서 제안하는 고령자의 주거 환경을 고려하여 감성 측정 동작을 수행하도록 하는 기술에 대해서는 전혀 고려하지 못하고 있는 실정이다.

1. 국내공개특허 제10-2010-0005494호(공개일자 : 2010.01.15.) 2. 국내등록특허 제10-0799665호(등록일자 : 2008.01.24.)

1. 지역의 주거환경 특성이 고령자자살률에 미치는 영향(저자: 허지정, 최막중, 주택연구 2013년 21권 4호, pp.49-62 ISSN 1226-2676)

이에 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 고령자의 주거 환경에 따른 우울 상태를 객관적으로 판정할 수 있도록 하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법 및 장치를 제공하고자 한다.

또한 KHTP 이미지를 기반으로 설문 조사가 진행되도록 함으로써, 노화로 인하여 독해력과 집중력이 저하된 고령 응답자에 대한 주거 우울 상태도 판정할 수 있도록 하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법 및 장치를 제공하고자 한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시 형태에 따르면, 다수의 Kinetic House-Tree-Person Test(KHTP) 이미지와, 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 질의하는 주거 우울증 진단용 설문지를 생성하는 단계; 사용자 단말에 상기 우울증 진단용 설문지를 제공한 후, 상기 사용자 단말이 이에 응답하여 전송하는 사용자 답변을 수신하는 단계; 상기 사용자 답변에 포함된 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 점수 방식으로 환산한 후 합산하여, 사용자 답변 총합을 산출하는 단계; 및 "

"의 식에 따라 주거 우울 지수를 산출 및 통보하는 단계를 포함하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법을 제공한다.

상기 다수의 KHTP 이미지는 개방 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 다수개 창문 중 하나를 통해 집밖을 바라보는 사람, 집 왼쪽 앞쪽 또는 오른쪽 앞쪽에 위치한 나무가 그려진 제1 KHTP 이미지, 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 집 왼쪽 앞 또는 오른쪽 앞에 위치한 나무, 나무에 등을 기댄 상태로 집을 바라보는 사람이 그려진 제2 KHTP 이미지, 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 집 왼쪽 앞 또는 오른쪽 앞에 위치한 나무, 집을 가리도록 나무 옆에 서 있는 사람이 그려진 제3 KHTP 이미지, 개방 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 적어도 두 개의 창문 각각을 집밖을 바라보는 적어도 두 명의 사람, 집 왼쪽 또는 오른쪽에 위치한 나무가 그려진 제4 KHTP 이미지, 및 폐쇄 상태의 문과 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 집 옆에 위치한 나무, 집 또는 나무 옆에 위치한 사람이 그려진 제5 KHTP 이미지를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 우울증 진단용 설문지를 생성하는 단계는 설문 대상자의 성별에 따라 상기 KHTP 이미지에 포함된 사람의 성별을 조정하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 우울증 진단용 설문지를 생성하는 단계는 설문 대상자의 우울감을 5점 척도 형식으로 질의하는 질문 항목들을 상기 제1 내지 제5 KHTP 이미지 각각에 할당하여 상기 주거 우울증 진단용 설문지를 생성하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 나이 가중치는 0.14인 것을 특징으로 한다.

상기 방법은 기 설정된 주거 우울 등급 분류 기준을 참고하여, 상기 주거 우울 지수를 주거 우울 등급으로 변환 및 안내하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 다른 실시 형태에 따르면, 다수의 Kinetic House-Tree-Person Test(KHTP) 이미지와, 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 질의하는 주거 우울증 진단용 설문지를 사용자 단말에 설문지 제공부; 상기 사용자 단말로부터 상기 주거 우울증 진단용 설문지에 대한 사용자 답변을 수신하는 사용자 답변 수신부; 상기 사용자 답변에 포함된 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 점수 방식으로 환산한 후 합산하여 사용자 답변 총합을 산출하고, "

"의 식에 따라 주거 우울 지수를 산출하는 사용자 답변 분석부를 포함하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치를 제공한다.

본 발명은 고령자 주거 우울증 진단을 위한 설문을 진행한 후, 설문 결과를 수집 및 분석함으로써, 고령자의 주거 환경에 따른 우울 상태를 객관적으로 판정할 수 있도록 한다.

또한 KHTP 이미지를 기반으로 설문 조사가 진행되도록 함으로써, 노화로 인하여 독해력과 집중력이 저하된 고령 응답자에 대한 고령자 주거 우울 상태도 판정할 수 있도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치를 도시한 도면이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주거 우울증 진단용 설문지를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법의 정확도를 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치를 도시한 도면이다.

도 1을 참고하면, 본 발명의 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치(10)는 다수의 Kinetic House-Tree-Person Test(KHTP) 이미지와, 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 질의하는 주거 우울증 진단용 설문지를 사용자 단말(20)에 설문지 제공부(11), 사용자 단말(10)로부터 상기 주거 우울증 진단용 설문지에 대한 사용자 답변을 수신하는 사용자 답변 수신부(12), 및 사용자 답변에 포함된 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 점수 방식으로 환산한 후 합산하여 사용자 답변 총합을 산출하고, "사용자 답변 총합 - (연령-65)* 나이 가중치"의 식에 따라 주거 우울 지수를 산출하는 사용자 답변 분석부(13), 사용자 단말(20) 등의 외부 단말과의 통신을 지원하는 통신부(14) 등을 포함할 수 있다.

그리고 사용자 단말(20)은 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치(10)와의 연동을 지원하는 어플리케이션을 사전에 설치 및 실행하고, 이를 통해 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치(10)가 제공하는 설문지를 사용자 안내하고, 이에 대응되는 사용자 답변을 획득하여 다시 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치(10)에 제공할 수 있도록 한다. 물론, 필요한 경우에는 상기와 같이 설문 조사를 위한 어플리케이션을 직접 다운로드 및 설치하는 대신에, 구글 설문지 등과 같이 포탈 사이트가 제공하는 앱 기능을 차용하여 주거 우울 지수 산출을 위한 설문 동작을 수행할 수도 있도록 한다.

즉, 본 발명은 노화로 인하여 독해력과 집중력이 저하된 고령 응답자에게는 문장으로 된 설문 문항보다 투사 이미지를 활용한 질문이 편안함과 친근감을 줄 수 있음을 고려하여, 고령자 주거 우울 측정에 있어서 우울과 주거 환경에 대한 직접적인 질문보다 설문 대상자에게 투사 이미지를 보여주고 해당 이미지의 느낌을 물어보는 방식으로 설문 조사를 진행하도록 한다.

특히, 본 발명에서는 투사 이미지의 일예로, KHTP 이미지를 이용하도록 하는 KHTP 이미지는 도 2에서와 같이 집, 나무, 사람의 유기적 관계를 집과 나무, 사람의 유기적 관계를 동적상호작용의 관계망으로 파악할 수 있도록 하는 효과가 있다.

도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주거 우울증 진단용 설문지를 도시한 도면이다.

도 2 및 도 3를 참고하면, 본 발명의 주거 우울증 진단용 설문지는 총 5개의 KHTP 이미지와, KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 5지 선다형으로 질의하는 질문 항목들로 구성될 수 있음을 알 수 있다.

먼저, 도 2(a)를 참고하면, 제1 KHTP 이미지는 개방 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 다수개 창문 중 하나를 통해 집밖을 바라보는 사람, 집 왼쪽 앞 또는 오른쪽 앞에 위치한 나무를 포함하도록 한다.

도 2(b)를 참고하면, 제2 KHTP 이미지는 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 집 왼쪽 앞 또는 오른쪽 앞에 위치한 나무, 나무에 등을 기댄 상태로 집을 바라보는 사람을 포함하도록 한다.

도 2(c)를 참고하면, 제3 KHTP 이미지는 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 집 왼쪽 앞 또는 오른쪽 앞에 위치한 나무, 집을 가리도록 나무 옆에 서 있는 사람을 포함하도록 한다.

도 2(d)를 참고하면, 제4 KHTP 이미지는 개방 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 적어도 두 개의 창문 각각을 집밖을 바라보는 적어도 두 명의 사람, 집 왼쪽 또는 오른쪽에 위치한 나무를 포함하도록 한다.

도 2(e)를 참고하면, 제5 KHTP 이미지는 집, 나무, 사람이 나란히 위치하며, 집은 폐쇄 상태의 문과 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지도록 한다.

상기의 설명에서는 다수개의 KHTP 이미지가 총 5개인 경우에 한하여 설명하였지만, 주거 우울 지수와의 상관관계를 유지하는 범위 내에서 KHTP 이미지의 종류를 다양하게 조정할 수도 있음은 물론 당연할 것이다.

더하여, 본 발명의 KHTP 이미지는 남녀 공용으로 제작될 수 있으나, 필요한 경우 남성용과 여성용으로 구분되어 제작될 수도 있도록 한다. 즉, 남성용 KHTP 이미지는 도 2에서와 같이 KHTP 이미지에 포함된 사람을 남성으로 표현하고, 여성용 KHTP 이미지는 도 3에서와 같이 KHTP 이미지에 포함된 사람을 여성으로 표현하도록 함으로써, 설문 대상자가 보다 손쉽게 KHTP 이미지에 포함된 사람을 자기 동일시하고, KHTP 이미지에 자신의 심리 상태를 투영할 수 있도록 해준다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주거 우울 지수 산출 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

먼저, 설문지 제공부(11)는 다수의 Kinetic House-Tree-Person Test(KHTP) 이미지와, 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 5지 선다형으로 질의하는 주거 우울증 진단용 설문지를 생성 및 저장하도록 한다(S1). 이때, 주거 우울증 진단용 설문지는 앞서 설명된 바와 같이 남녀 공용, 남성용, 여성용으로 구분되어 생성될 수 있다.

이러한 상태에서 사용자 단말(20)이 접속하면, 사용자 단말(20)을 통해 설문 대상자의 성별을 문의한 후, 성별에 맞는 주거 우울증 진단용 설문지를 제공하도록 한다(S3).

그리고 설문 조사가 완료되어 사용자 단말(20)이 주거 우울증 진단용 설문지에 대한 사용자 답변을 전송하면, 이를 수신하고(S4), 사용자 답변에 포함된 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 5점 척도 형식으로 합산하여 사용자 답변 총합을 산출하도록 한다(S5).

예들 들어, 이하의 표1에서와 같이 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 4지 선다형으로 질의하는 경우, 사용자가 1번을 선택하면 1점, 2번을 선택하면 2점, 3번을 선택하면 3점, 4번을 선택하면 4점, 5번을 선택하면 5점이 해당 KHTP 이미지의 개별 점수로 산출되도록 하고, 이들 점수를 KHTP 이미지 모두에 대해 합산하여 사용자 답변 총합을 산출하도록 한다.

K1. (1) 많이 불행하다 (2) 약간 불행하다 (3) 보통이다 (4) 약간 행복하다 (5) 많이 행복하다

그리고 단계 S6을 통해 사용자 답변 총합이 산출되면, 이하의 수학식 1에 따라 사용자 답변 총합에 기반한 주거 우울 지수를 산출한 후, 사용자 단말(20)에 통보하거나, 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치의 운영자, 즉 설문 조사자에 시청각적으로 안내하도록 한다(S6).

이때, 나이 가중치는 연령으로 인한 일반적 우울감 증가를 상쇄시키기 위한 가중치이다. 이는 설문 데이터로 연구한 결과, 65세 이상의 고령자들은 연령이 1세 증가함에 따라 주거 우울 지수가 0.14점씩 증가하는 경향이 있음을 고려하여 결정된 값으로, 예를 들어, 0.14로 사전 정의될 수 있다.

더하여, 본 발명은 주거 우울 지수 자체를 안내하는 대신에 주거 우울 지수를 주거 우울 등급으로 변환한 후, 이를 사용자, 장치 운영자, 또는 설문 조사자 등에 시청각적으로 안내할 수도 있도록 한다.

이를 위해, 본 발명의 사용자 답변 분석부(13)는 주거 우울 등급 분류 기준에 대한 정보를 사전에 획득 및 저장하고, 이를 기반으로 주거 우울 지수를 주거 우울 등급으로 변환하도록 한다.

예를 들어, 주거 우울 등급은 고도, 중도, 경도의 3 등급으로 분류될 수 있으며, 고령자주거 우울 지수가 12.87점인 경우에는 고도로, 고령자주거 우울 지수가 12.47점인 경우에는 중도로, 고령자주거 우울 지수가 12.0점인 경우에는 경도로 분류할 수 있도록 한다.

그리고 주거 우울 등급 결과와 사용자 정보를 인근 의료 기관, 복지 기관, 정부 기관 등에 자동 제공함으로써, 인근 의료 기관, 복지 기관, 정부 기관 등이 사용자 상태에 대응되는 적절한 후속 조치를 취할 수 있도록 한다. 예를 들어, 고도 주거 우울 등급이 판정받는 사용자가 파악되면, 정부 기관이 주거 환경 개선 작업을 수행할 수 있는 자원 봉사자가 해당 사용자의 집에 방문할 수 있도록 하거나, 복지 기관이 해당 사용자가 일정 기간 동안 복지 기관에서 머무를 수 있도록 하는 등의 절차가 자동으로 수행되도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법의 정확도를 설명하기 위한 도면이다.

최종적으로 ROC(Receiver operating characteristic) Curve 분석을 통하여 본 발명의 주거 우울 지수가 각각 고도, 중도, 경도 주거 우울유형 집단을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 살펴보기로 한다. ROC Curve 분석이 진단 척도의 대체 및 타당화에 적용될 때에는 민감도(이를테면, 주거 우울이라고 진단된 사람들을 주거 우울이라고 진단할 확률)와 특이도(이를테면, 주거 우울이 아니라고 진단된 사람들을 주거 우울이 아니라고 진단할 확률)를 분석해서, 하나의 선형적인 값이 얼마나 진단을 예측할 수 있느냐에 대한 것이다.

이를 위해 주거 우울로 정의된 피험자를 '진단'값으로 하고, 나머지를 '비진단' 값으로 하여, 진단 예측에 대한 민감도와, 비진단 예측에 대한 특이도를 각각 살펴보았다. 민감도와 특이도가 높게 나타난다면 해당 지수가 주거 우울 진단에 쓰일 수 있음을 의미한다.

ROC Curve는 척도의 민감도와 특이도를 기반으로 그려진 곡선으로, 곡선이 북서쪽으로 넓게 나타날수록 민감도와 특이도가 높음을 의미하며 그 넓이를 AUC(area under the ROC curve)라고 칭한다. 통상 AUC 값이 0.5를 초과하면(ROC Curve가 참조선 상단에 위치하면) 신뢰도가 있는 것으로 보며, 실제 정신장애 관련 연구에서는 분야에 따라 0.7 혹은 0.8 이상일 때에 유용한 대체 척도라고 보는 경향이 있다(한국판 정신장애 진단 선별 질문지의 표준화 연구 : 진단적 타당성, 저자: 최형근, 정성원, 조현주, 김정범, 정철호, 학술지정보 : 대한불안의학회지 2013, 9권 1호 참고).

먼저, 고도 주거 우울 유형의 경우, 전체 301명 중 진단 15명, 비진단 286명으로, 주거 우울 지수의 ROC Curve 분석 결과 AUC 값은 도 5의 (a)에서와 같이 산출된다. 도 5의 (a)를 참고하면, 주거 우울 지수의 AUC 값은 0.956로 아주 높게 나타났다. 그리고 주거 우울 지수가 고도 주거 우울 유형을 진단하는 최적 절단점은 12.87점으로 민감도 0.933, 특이도 0.877에 해당함을 알 수 있다.

다음으로 중도 주거 우울 유형의 경우, 전체 301명 중 진단 40명, 비진단 261명으로, I 및 K 기반 주거 우울 지수의 각각 ROC Curve 분석결과 AUC 값은 도 5의 (b)에서와 같이 산출된다. 도 5의 (b)를 참고하면, 주거 우울 지수의 AUC 값은 0.956으로 아주 높게 나타나며, 주거 우울 지수가 중도 주거 우울 유형을 진단하는 최적 절단점은 12.47점으로 민감도 0.875, 특이도 0.873에 해당함을 알 수 있다.

마지막으로, 경도 주거 우울 유형의 경우, 전체 301명 중 진단 56명, 비진단 245명으로, 주거 우울 지수의 ROC Curve 분석결과 AUC 값은 도 5의 (c)에서와 같이 산출된다. 도 5의 (c)를 참고하면, 거 우울 지수의 AUC 값은 0.964으로 아주 나타나며, 주거 우울 지수가 경도 주거 우울 유형을 진단하는 최적 절단점은 12.0점으로 민감도 0.892, 특이도 0.889에 해당한다.

이러한 분석 결과, 본 발명의 주거 우울 지수는 각각 주거 우울유형을 진단하는 데에 충분히 대체 척도가 될 수 있음을 알 수 있다. 고도주거 우울유형의 경우 예외값에 해당할 정도로 적은 숫자의 피험자가 해당하므로 대체율이 상대적으로 낮게 나타났다. 반면에 경도주거 우울유형까지를 포함한 전체 주거 우울유형에 대해서는 최종적으로 AUC 값이 주거 우울 지수의 경우 0.964로 아주 높게 나타났다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

1. 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치에 있어서,
   상기 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치가 다수의 Kinetic House-Tree-Person Test(KHTP) 이미지와, 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 질의하는 주거 우울증 진단용 설문지를 생성하는 단계;
   상기 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치가 사용자 단말에 상기 우울증 진단용 설문지를 제공한 후, 상기 사용자 단말이 이에 응답하여 전송하는 사용자 답변을 수신하는 단계;
   상기 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치가 상기 사용자 답변에 포함된 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 점수 방식으로 환산한 후 합산하여, 사용자 답변 총합을 산출하는 단계; 및
   상기 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치가 "

   

   "의 식에 따라 주거 우울 지수를 산출 및 통보하는 단계를 포함하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 다수의 KHTP 이미지는
   개방 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 다수개 창문 중 하나를 통해 집밖을 바라보는 사람, 집 왼쪽 앞쪽 또는 오른쪽 앞쪽에 위치한 나무가 그려진 제1 KHTP 이미지, 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 집 왼쪽 앞 또는 오른쪽 앞에 위치한 나무, 나무에 등을 기댄 상태로 집을 바라보는 사람이 그려진 제2 KHTP 이미지, 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 집 왼쪽 앞 또는 오른쪽 앞에 위치한 나무, 집을 가리도록 나무 옆에 서 있는 사람이 그려진 제3 KHTP 이미지, 개방 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 적어도 두 개의 창문 각각을 집밖을 바라보는 적어도 두 명의 사람, 집 왼쪽 또는 오른쪽에 위치한 나무가 그려진 제4 KHTP 이미지, 및 폐쇄 상태의 문과 폐쇄 상태의 창문을 다수개 가지는 집, 집 옆에 위치한 나무, 집 또는 나무 옆에 위치한 사람이 그려진 제5 KHTP 이미지를 포함하는 것을 특징으로 하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 우울증 진단용 설문지를 생성하는 단계는
   설문 대상자의 성별에 따라 상기 KHTP 이미지에 포함된 사람의 성별을 조정하는 것을 특징으로 하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 우울증 진단용 설문지를 생성하는 단계는
   설문 대상자의 우울감을 5점 척도 형식으로 질의하는 질문 항목들을 상기 제1 내지 제5 KHTP 이미지 각각에 할당하여 상기 주거 우울증 진단용 설문지를 생성하는 것을 특징으로 하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법.
5. 제3항에 있어서, 상기 나이 가중치는
   0.14인 것을 특징으로 하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법.
6. 제1항에 있어서,
   기 설정된 주거 우울 등급 분류 기준을 참고하여, 상기 주거 우울 지수를 주거 우울 등급으로 변환 및 안내하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 방법.
7. 다수의 Kinetic House-Tree-Person Test(KHTP) 이미지와, 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 질의하는 주거 우울증 진단용 설문지를 사용자 단말에 설문지 제공부;
   상기 사용자 단말로부터 상기 주거 우울증 진단용 설문지에 대한 사용자 답변을 수신하는 사용자 답변 수신부; 및
   상기 사용자 답변에 포함된 상기 KHTP 이미지 각각에 대응되는 우울감을 점수 방식으로 환산한 후 합산하여 사용자 답변 총합을 산출하고, "

   

   "의 식에 따라 주거 우울 지수를 산출하는 사용자 답변 분석부를 포함하는 고령자의 주거 우울 지수 산출 장치.

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