1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석

마지막 업데이트: 2022년 2월 1일 | 0개 댓글
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처리된 예외: 추세 분석, 충돌 방지

처리된 예외 를 사용하면 모바일 애플리케이션 환경을 저하시키는 중요한 요소를 식별하고 필터링 가능한 데이터를 사용하여 보다 신속하게 해결 방법을 찾을 수 있습니다. 또한 처리된 예외 API 를 사용하여 보내는 데이터를 사용자 정의하고 NRQL을 사용하여 데이터를 1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 쿼리하고 공유할 수 있습니다.

처리된 예외 UI를 최대한 활용하려면 다음 기본 워크플로를 사용하세요.

  1. one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions 로 이동합니다.
  2. 자세한 정보를 드릴다운하려면 New Relic의 표준 페이지 기능 을 사용하십시오. 예를 들어 차트의 모든 영역을 확대합니다.
  3. 영향을 받은 사용자 및 영향을 받은세션비율 차트 에서 명백하거나 일반적인 추세를 찾습니다. 를 사용하여 표시되는 예외 유형을 조정합니다.
  4. 선택 사항: 차트 데이터를 쿼리하거나 공유합니다 . 을 사용하여 스택 추적에서 예외가 나타나는 유사한 패턴을 찾으십시오. 을 보려면 상위 5개 예외 위치 테이블에서 레코드를 선택하십시오.

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 차트와 표에서 풍부한 데이터를 탐색하면서 그룹과 필터를 사용하여 모바일 앱 예외의 근본 원인을 파악하는 데 도움이 되는 패턴을 발견하십시오. .

영향을 받은 사용자 및 영향을 받은 세션 백분율 차트로 시작하여 예상치 못한 급증, 감소 또는 일반적으로 예외가 있는 패턴이 있는지 한 눈에 확인하십시오. ( 영향을 받은 사용자 차트가 비어 있으면 선택한 기간 동안 사용자 세션이 없는 것입니다.) 예:

  • 최근 버전 릴리스 근처에 스파이크가 있습니까?
  • 예외로 인해 사용자 비율이 크게 영향을 받은 기간이 있습니까?
  • 별일 없는 기간이 있습니까?

데이터를 더 자세히 조사하려면 차트 아래에서 차트 확장 을 선택합니다.

예외 백분율 차트 예

Mobile Handled Exceptions: Percentage charts

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 백분율 차트를 사용하면 일반적으로 예외가 있는 예기치 않은 급증, 하락 또는 패턴을 빠르게 확인할 수 있습니다.

그룹 및 필터를 사용하여 충돌, 장치, 위치 또는 기타 사용자 지정 속성에 1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 대한 속성을 더 자세히 조사합니다. 그룹을 선택한 다음 특정 데이터로 필터링할 수 있습니다. 예를 들어:

  • 예외 위치(기본값), 원인, 앱 빌드 또는 버전, 장치, 연결 또는 기타 사용자 정의 속성별로 목록을 그룹화합니다. 이를 통해 예외에서 패턴을 발견하여 근본 원인을 확인할 수 있습니다. 를 사용하여 현재 선택한 기간을 조정합니다.
  • appVersion , exceptionLocationMethod , lastInteraction 또는 더 긴 표준 및 사용자 정의 속성 목록 과 같은 특정 버전 또는 하나 이상의 속성 Filter 로 필터링합니다.

현재 선택한 필터가 UI 페이지 상단에 나타납니다. 닫거나 다른 필터를 추가하거나 다른 그룹 및 필터를 선택할 수 있습니다.

그룹 및 필터 예

Mobile Handled Exceptions: Groups and filters

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 가장 중요한 속성별로 데이터를 그룹화한 다음 하나 이상의 필터를 선택하여 예외 이면의 특정 원인을 찾아내는 데 도움이 됩니다.

상위 5개 예외 위치 테이블을 사용하여 그룹 및 필터 에서 선택한 예외 유형의 패턴을 찾거나 정렬합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 스택 추적의 반복 위치
  • 모바일 앱 버전
  • 발생 횟수 동안 영향을 받는 사용자 수

예를 들어 Exception Message 으로 그룹화하고 timeout 메시지로 필터링한 다음 테이블에서 개별 시간 초과 위치를 선택하여 스택 추적 스레드와 각 발생에 대한 세부 정보를 검토할 수 있습니다.

  • 다른 속성을 기준으로 필터링하거나 그룹화하려면 테이블의 검색 창을 사용하거나 사용 가능한 필터를 선택합니다. 예를 들어 발생 유형, 장치, 특정 위치 또는 사용자 정의 속성별로 필터링합니다.
  • 다른 기록 패턴을 찾으려면 선택한 기간을 변경하세요.
상위 5개 예외 위치의 예

Mobile Handled Exceptions: Top 5 locations

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 이 예는 차트 확장 버튼과 쿼리 작성기에 대한 링크를 보여줍니다. 여기에서 대시보드를 생성하고 처리된 예외 데이터를 공유할 수 있습니다.

처리된 예외 차트는 이 이벤트 유형에 추가한 사용자 정의 속성과 함께 모바일 이벤트에 대한 기본 속성( MobileHandledException 포함)을 사용합니다. 차트 위에 마우스를 올리면 차트 아래에 직접 링크 가 나타납니다. 쿼리 작성기에 대한 이러한 링크를 사용하면 모바일 앱 데이터를 더욱 심층적으로 분석할 수 있습니다.

  • 쿼리 보기 링크: 차트 데이터를 계산하는 데 사용되는 NRQL 쿼리 를 봅니다.
  • 쿼리 빌더 링크에서보기: 차트 를 보고 다른 사람과 공유하세요.

예외 위치 테이블은 차트를 보완합니다. 스택 추적 스레드에서 상위 5개의 처리된 예외가 나타나는 위치를 나열하고 관련 세부 정보에 연결합니다. 각 행은 다음과 같은 질문에 대한 답변을 찾는 데 도움이 됩니다.

  • 선택한 기간 동안 이 예외가 몇 번이나 발생했습니까?
  • 특정 앱 버전에 영향을 받는 사용자 수가 더 많거나 적습니까?
  • 다음 중 발생 횟수가 가장 적은 예외는 무엇입니까?

정렬 순서 또는 필터 옵션을 변경하여 귀하와 귀하의 팀에 가장 중요한 예외 유형에만 집중할 수 있습니다. 각 예외 발생에 대한 추가 스레드 세부 정보 를 보려면 상위 5개 예외 위치 테이블에서 레코드를 선택합니다.

예외 위치 테이블 예

Mobile Handled Exceptions: Locations table

one.newrelic.com > Mobile > (앱 선택) > Exceptions > Handled exceptions: 처리된 예외의 발생 페이지로 계속하려면 테이블에서 아무 행이나 선택하십시오.

1인 가구의 증가추세에 따라 2010년에는 23.9%로 증가하였고, 2025년에는 31.1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 3%로 증가할 것으로 전망되고 있다. 따라서 1인 가구의 소비지출에 대한 많은 연구가 진행되어왔다. 그러나 문화 관련 1인 가구의 소비지출에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 통계청에서 발표하는 가계동향조사 품목 중 문화체육관광 분류체계로 46개 품목을 선정한 후 이를 다시 12개의 분야로 구분하였다. 1인가구와 2인 이상 가구의 문화관련 가계소비지출 차이를 비교하고 변화와 차이를 파악하고자 독립표본 t-test를 이용하여 횡단면적인 분석을 하였고, 계절 Kendall 분석과 Van Belle and Hughes의 추세의 동질성 검정을 이용하여 12개 각 분야의 시계열 추세 및 추세에 대한 동질성 검정을 함으로써 해당기간의 비교뿐만 아니라 시계열의 추세의 비교도 할 수 있도록 하였다. 추세분석은 2006년 1월부터 2014년 12월까지의 월별자료를 이용하였다. 문화 관련 1인당 소비지출에서는 영상음향과 출판 분야를 제외하고는 대체적으로 증가하였고, 문화서비스 분야만이 1인 가구의 소비지출이 더 많을 뿐 대부분 문화 관련 1인당 소비지출은 2인 이상 가구에서 높게 나타났다. 추세의 동질성 검정에서는 12개 분야 모두에서 12계절에 대한 추세가 각각 동질적인 것으로 나타났다. 문화서비스 등 5개 분야는 선형적으로 증가하는 추세가 있으며, 출판은 감소 추세가 있는 것으로 나타났고, 그 외는 두 집단 간의 추세가 상이한 것으로 나타났다.

As the result of increasing one-person household, the figure reached 23.9% in 2010 and is expected to rise up to 31.3% by 2025. Although many studies on expenditure of one-person households have been conducted, there is very little research on cultural expenditure. In this paper, we extract 46 relating items from culture, sports and tourism classification out of the household survey issued by National Statistical Office and reclassified them into 12 categories. In order to compare difference on cultural expenditure between one-person households and two or more person households, we use the independent sample t-test. The homogeneity of trends of the two groups is analysed by Van Belle and Hughes's test. Expenditure of cultural consumption by 1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 the individual shows growing tendency with exceptions in the picture & audio and the publishing categories. One-person households spend more only 1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 on cultural service while two or more person households show higher expenditure on the others. We find homogeneity for 12 month of all 12 categories from the results of Van Belle and Hughes's test. Five categories including the cultural service show linearly increasing trends, whereas the publishing shows decreasing trend. The comparison on the other categories between two groups shows different trends.

고용노동부

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고용노동부(장관 안경덕)는 자녀의 맞돌봄 문화 확산으로 남성 육아휴직자 수가 꾸준히 증가하고 있다고 밝혔다.
2021년 남성 육아휴직자 수는 29,041명으로 2020년(27,423명)보다 5.9%(1,618명) 증가했다.
전체 육아휴직자 중 남성 육아휴직자의 비율도 지속적으로 증가하여 ‘21년에는 26.3%로 나타났다.

특히, ‘22년 1분기 남성 육아휴직자는 7,993명으로 전년동기(6,359명) 대비 크게 증가(+25.6%, +1,634명)했다.
‘3+3 부모육아휴직제’ 신설 및 육아휴직급여 소득대체율 인상(월 통상임금 50% → 80%) 등 제도개선 노력과 함께 자녀 맞돌봄 문화가 확산되면서 남성 육아휴직자가 꾸준히 증가한 것으로 보인다.

전체 육아휴직자
’21년 전체 육아휴직자 수는 110,555명으로 전년(112,040명) 대비 소폭 감소(△1.3%, △1,485명)했다.
이는 ’20년과 달리 전국적인 휴원·휴교가 없어 자녀돌봄을 위한 육아휴직 수요가 줄어들었기 때문*인 것으로 보인다.
’22년 1분기 육아휴직자 수는 29,344명으로 전년동기(25,672명) 대비 증가(+14.3%, +3,672명)했고, 여성보다는 남성 육아휴직자가 상대적으로 더 큰 비율로 증가했다.
우선지원대상기업(중소기업) 소속 육아휴직자 수는 58,573명으로 전년(59,886명) 대비 소폭 감소(△2.2%, △1,313명)했고, 대규모 기업 소속 육아휴직자도 51,982명으로 전년(52,1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 154명) 대비 감소(△0.3%, △172명)한 것으로 나타났다.

’21년 평균 육아휴직 사용기간은 9.5개월로 전년 대비 0.1개월 증가했다.
여성 근로자는 9.4개월로 전년(9.1개월) 대비 0.3개월, 남성 근로자는 8.5개월로 전년(7.7개월) 대비 0.8개월이 증가하여 남성 육아휴직 사용기간이 더 많이 늘어난 것으로 나타났다.
전체 육아휴직자의 57.9%가 자녀 생후 6개월 이내에 사용했고, 그다음으로 7~8세의 초등학교 입학기 자녀(13.8%)를 위해 많이 사용한 것으로 나타났다.

육아기 근로시간 단축
’21년 육아기 근로시간 단축 사용자 수는 16,689명으로 전년(14,698명) 대비 1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 13.5% 증가했다.
여성 근로자는 15,057명으로 전년(13,059명) 대비 15.2% 증가했고, 남성 근로자는 1,632명으로 전년(1,639명) 대비 소폭 감소(△0.4%)했다.
’22년 1분기 육아기 근로시간 단축 사용자는 3,431명으로 전년(3,164명) 대비 8.4%(+267명) 증가했다.

기업 규모별로 살펴보면, 대규모기업은 5,615명으로 전년(5,286명) 대비 6.2% 증가했고, 우선지원대상기업(중소기업)은 11,074명으로 전년(9,412명) 대비 17.6% 증가하여 대규모기업에 비해 더 많이 사용한 것으로 나타났다.

’21년 육아기 근로시간 단축 사용기간은 9.3개월로 전년(8.9개월) 대비 1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 0.4개월 늘어났다.
여성 근로자는 9.4개월로 전년(9.1개월) 대비 0.3개월, 남성 근로자는 8.5개월로 전년(7.7개월) 대비 0.8개월이 증가했으며, 상대적으로 남성 근로자들의 사용기간이 크게 늘어난 것으로 나타났다.
육아기 근로시간 단축은 초등학교 입학기 자녀(7~8세)를 위해 가장 많이 사용(전체 사용자의 29.7%)했고, 그다음으로 2세 자녀를 위해 사용하는 비율(23.9%)이 높은 것으로 나타났다.

황보국 통합고용정책국장은 “올해부터 ‘3+3 부모육아휴직제’가 시행되고, 육아휴직급여 소득대체율이 인상되는 등 육아휴직 근로자를 위한 지원이 대폭 확대되었다.”라고 밝히면서, “근로자들이 육아휴직 제도를 더 많이 활용할 수 있도록 적극 안내하여 육아 부담으로 인한 경력단절을 예방하고, 일과 가정이 조화를 이룰 수 있는 기반을 확산해 나가도록 하겠다.”라고 강조했다.

표지

1. 모형과 주요 가정
2. 예비적 논의
(1) 고정가중 집계와 연쇄가중 집계
(2) 개방경제의 경우
(3) 모형의 특성과 수학적 증명 및 시뮬레이션
(4) 통계자료에서 산업의 분류
3. 구조변화 패턴의 도출
4. 집계 생산성 추세의 패턴 도출 및 구조변화와의 관계
(1) 구조변화와 집계 생산성 상승률의 관계
(2) 집계 생산성 추세의 패턴 및 구조변화와의 관계 도출
5. 소결: 장기 패턴은 어떻게 나타나는가?
(1) 산업구조 변화 패턴의 발생 배경
(2) 집계 생산성 추세의 패턴 및 양 시계열간 연관관계의 배경

1. 성장둔화의 요인분해: 성장둔화와 구조변화의 역할
2. 산업화와 경제성장의 관계
3. 수렴현상
4. 동아시아 고도성장에 대한 함의
(1) 압축적 산업화
(2) 제조업 수출특화와 고도성장
(3) 동아시아 고도성장과 Denison효과의 역할
5. 조기 탈산업화(Premature De-industrialization)
6. 농업혁명과 산업화의 관계
7. 장기성장 및 구조변화 전망: 한국과 중국의 1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 경우
(1) 한국경제의 전망
(2) 중국경제의 전망
8. 기타
(1) 세계경제의 생산성 성장 정점
(2) 전후 자본주의 황금기의 배경
(3) 생산성 성장둔화와 만성적 경기부진(Secular Stagnation)
(4) 산업간 불균등 생산성과 물가상승률의 관계
(5) 4차 산업혁명 관련

제5장 정책적 함의와 맺음말

1. 정책적 함의
(1) 개방경제에서 제조업 경쟁력 지원정책의 효과
(2) 혁신 지원정책의 산업별 타깃팅과 그 효과
(3) 제조업 고용 지원정책 관련 함의
2. 맺음말

본 연구는 장기적으로 경제성장에 영향을 미치는 가장 중요한 요소인 생산성 성장과 산업구조 변화의 장기 패턴과 그 결정 배경을 살펴보고자 하는 연구입니다. 본 보고서는 한국경제뿐 아니라 많은 산업화된 국가의 생산성 성장과 산업구조 변화의 추세에 공통적 패턴과 상호 관계가 존재함을 보이고 그 배경을 밝히기 위한 설명 모형과 그 응용성과를 제시하는 내용을 담고 있습니다. 보고서는 이러한 연구가 구조변화나 장기성장과 관련된 주요 현상을 규명하는 새로운 시각과 분석도구뿐 아니라 정책적으로도 유용한 시사를 제공할 수 있음을 보이고 있습니다.

본 연구는 크게 세 가지 내용으로 구성된다.

- 첫째, 주요 산업국가의 장기 통계자료로부터 산업구조 변화와 집계 생산성 상승률의 장기추세에 공통적 패턴(quasi-stylized patterns)이 존재함을 보인다.
- 둘째, 이들 패턴을 도출하는 모형을 제시하고 이를 통해 패턴의 발생 배경을 설명한다.
- 셋째, 모형의 응용을 통해 산업구조 변화와 장기성장에 관련된 주요 사실을 설명하거나 이를 분석하는 도구를 제시한다.

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공공누리

산업연구원의 본 저작물은 “공공누리 제4유형 : 출처표시 + 상업적 금지 + 변경금지” 조건에 따라 이용할 수 있습니다. 저작권정책 참조

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요약 보기

코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 1인 가구와 2인 이상 가구의 문화소비지출 추세비교 분석 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.

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