서 론

“스트레스는 만병의 근원이다”라는 성어는 현대 의학계에서 일종의 지침으로 통용되고 있다. 이는 스트레스가 코티솔(Cortisol), 노르에피네프린(Norepinephrine), 아드레날린(Adrenaline) 등의 호르몬을 분비해 지속적인 긴장ㆍ각성 상태를 일으키고 인간의 신체적, 정신적 면역 체계를 약화시키는 주적으로서 각종 질환을 유발한다는 의학적 메커니즘을 빗대어 표현한 은유다[1-3]. 인간은 스트레스를 받게 되면 심신에 여러 부정적 변화가 일어난다. 스트레스는 혈압과 심박수를 급격히 상승시켜 몸을 긴장 상태로 만드는데, 적당한 긴장은 다량의 에너지를 공급하고 대사활동을 촉진하지만, 긴장이 적정 수준을 넘어서면 오히려 신체와 뇌에 여러 악영향을 미친다[4,5]. 예를 들어 면역계 저하로 질병 저항력이 감소하여 고혈압 및 당뇨가 발생하고, 산소와 에너지의 과다 공급으로 호흡곤란, 근골격계 질환, 소화계 증상을 유발한다[4-6]. 특히 스트레스는 뇌 회로를 구성하는 신경전달물질에 부정적 변화를 일으켜 정신질환을 초래하기도 한다[5,7,8].

한국원자력의학원의 오세종ㆍ최재용 박사 연구팀은 쥐의 양전자 뇌 단측 촬영 PET (Position Emission Tomography) 영상 분석을 실시한 결과, 스트레스를 받게 될 경우 흥분조절을 위한 가바(Gaba), 학습ㆍ기억을 위한 글루타메이트(Glutamate), 감정조절을 위한 세로토닌(serotonin) 신경전달물질의 흡수율이 급격히 낮아지면서 뇌 손상이 일어난다는 결과를 도출했다[9]. 이를 통하여 인간이 심리적 외상 사건을 복합적, 반복적으로 경험하며 고도의 스트레스를 받을 경우 신경전달물질 변형에 의한 뇌 손상으로 정신질환 발병 위험률이 높아진다는 점을 밝혔다[9]. 이와 같은 연구성과는 스트레스가 뇌와 신경전달물질 간 부정적인 상호작용을 일으키는 경로로 심리 불안과 같은 더 큰 정신적 위기를 초래시킨다는 점을 시사한다[9]. 또한 인간이 스트레스에 지속적으로 노출되면 주변 환경이나 생활사건들 속에서 직면하는 위기 극복이 어렵고 심리적 회복탄력성이 저하됨에 따라 정신건강 취약성이 높아진다는 원리도 지지해 준다[5,7,8,10]. 특히 한국이 오랜 기간동안 OECD 국가에서 부동의 자살률 1위를 기록할 만큼[11] 한국인의 정신건강 취약성 문제가 지적되고 있는 심각한 현시점에서, 스트레스로 발생되는 악영향 중 정신건강 문제를 중심으로 그 영향 관계를 탐색하는 과정은 높은 시사성을 갖는다.

인간이 경험하는 정신질환은 우울, 불안, 양극성 장애, 정신분열증(조현병) 등 다양한 가운데, 본 연구에서는 ‘불안’을 중심으로 스트레스와의 관계를 탐색하고자 한다. 이는 한국인이 유독 불안장애를 많이 겪는 경향을 보이기 때문인데, 타 정신장애보다 불안장애 유병률이 압도적으로 높음과 동시에 지속적으로 증가 중이라 보고되는 통계자료가 이를 증명한다[12]. 보건복지부에서 2006년부터 2021년까지 수행한 「정신건강실태조사」에 따르면, <정신장애 평생 유병률>에서 불안장애 유병률은 우울장애 유병률보다 0.2%∼4% 더, 조현병 스펙트럼 장애 유병률보다 5.9%∼8.8% 더 높은 것으로 밝혀졌다[12]. 또한 정신장애 별 평생유병률 동향을 조사 시점별로 살펴보았을 때, 우울장애와 조현병 스펙트럼 장애는 각각 약 ±1.97%, ±0.1%의 소폭 증감이 반복되었으나, 불안장애는 매 조사때마다 6.4%→8.7%→9.3%로서 ‘증가 현상이 연속되는’ 추이가 확인되었다[12]. DSM-5 (Diagnostic and Statistical Manual Disorders)에서 정의하는 불안장애란, 일상생활에서 직면하는 다양한 심리적 갈등 요인으로 인해 과도한 불안 느낌, 극도의 공포감 및 두려움 등의 감정을 광범위하게 느끼면서 야기되는 신경 과잉 각성상태를 말한다[13]. 불안장애는 강박장애, 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 공황장애, 광장공포증, 사회공포증, 범불안 장애, 특정공포증 등 다양한 세부 불안 증상으로 구성되어 있는데[13], 이러한 특성은 인간이 삶을 살아가며 경험하는 모든 생활사건이나 심리적 요소가 언제든 불안 조성요인으로 작용할 수 있음을 방증한다. 불안장애는 일시적인 공포감과는 달리 심리적 흥분과 건강상태가 장기간 지속되며, 이런 현상의 연속적인 반복은 높은 긴장감으로 정신적 피로를 유발하여 안정적인 생애주기 발달과 생활적응에 악영향을 미치기에[8,13] 불안 취약국인 한국 사회에 불안에 대한 더 깊은 주목을 요한다.

한편, 인간의 정신건강 영향요인으로 건강행태가 논해진다. 이는 일상에서 형성된 건강행태가 신체적 웰빙 회복과 유지 수준을 조절해 정신건강에 영향을 미친다는 원리로 설명된다[14-16]. 건강행태는 수면, 음주, 흡연, 식습관, 신체활동 등으로 구성되는데[14,15], 오늘날 웰빙 시대에 가장 주목받고 있는 건강행태는 ‘수면’이다[16-19]. 수면은 인간의 신체에 휴식을 제공함으로써 생체리듬 및 인지기능의 건강 유지와 회복에 기여하고, 뇌에는 수면 시간에 여러 신경전달물질을 공유하며 감정의 안정 관리를 지원하기에 인간의 신체적, 정신적 건강에 필수요소라 논해진다[16-20]. 이는 인간이 정신적으로 건강한 삶을 살아가는 데에 양질의 수면을 유지하는 게 중요함을 함의한다. 대한수면학회(Korean Society of Sleep Medicine)가 인간의 건강 유지를 위해 권장하는 적정 수면시간은 일일 6∼8시간이나[21], 대부분의 현대인은 바쁜 사회를 살아가며 충분한 수면을 취하지 못하고 있는 게 현실이다. 특히 한국은 OECD 국가 중 수면시간이 가장 짧은 국가로 지목되고 있는 바 ‘세계에서 잠이 가장 부족한 나라’라는 오명을 갖고 있는데[22], 수면이 부족하면 여러 악영향을 받기에 한국사회에 수면문제에 대한 사회적 담론 형성이 더욱 요구된다. 불충분한 수면은 만성질환 유발과 신체 건강 훼손 및 정신건강 취약성을 높인다[17-20,22]. 인간의 뇌는 수면을 취하는 동안 기억 통합과 정보 처리 작업이 이뤄지는데, 의료계에서는 수면이 부족하면 이런 작업 기능이 저하되어 기분 조절에 어려움이 생기고 과민해진 뇌는 정서 안정을 저해하여 결국은 정신질환으로 직결된다고 논해지고 있다[18-20]. 이러한 점에서 볼 때, 수면은 인간의 신체를 넘어 정신에도 포괄적인 영향을 미친다는 원리가 형성된다.

특별히 본 연구가 스트레스, 불안, 수면시간과의 관계를 10대 청소년을 중심으로 살펴보고자 하는 것은, 오늘날 한국 청소년의 신체건강과 정신건강 위험성이 매우 심각한 상황에 놓여있기 때문이다. 청소년의 스트레스, 불안, 수면의 취약성이 높다는 점은 여러 통계자료에서 증명된 바 있다. 질병관리청의 「청소년건강행태조사」에서 청소년 스트레스 인지율을 조사한 결과, 연평균 스트레스 인지율이 매년 약 38.46%로 보고되며 청소년 10명당 약 4명이 매일 스트레스를 느끼는 것으로 밝혀졌다[23]. 또한 스트레스 인지율을 조사 시점별로 추이 분석을 실시한 결과, 2020년에는 34.2%, 2021년에는 38.8%, 2022년에는 41.3%로서 10대 청소년의 스트레스 인지 수준이 점점 높아지는 것으로 확인되었다[23]. 불안 역시 저연령 집단에서 높이 나타나는 패러다임을 보였다. 보건복지부의 「정신건강실태조사」에서 발표한 불안장애 사회인구학적 분포자료에 의하면, 연령대가 낮아질수록 불안장애 유병률은 높아지는 부적(-) 관계가 나타났으며, 특히 불안장애 유병률은 10대 청소년이 포함된 연령 집단이 전 연령 집단 중 1위를 차지하였다[12]. 수면시간도 청소년이 가장 짧다는 취약성이 보고되고 있는데, 통계청이 수행한 「사회조사」에서 “적정 수면(6∼8시간)을 실천하지 않는 집단”의 응답 비율을 분석한 결과, 10대 집단이 25.9% 비율로 전 연령대에서 1위를 기록하였다[24]. 이 수치는 위 조사에서 전 연령대 종합 평균인 19.5%보다 6.4% 더 높은 결과이며, 해당 문항을 동일하게 조사한 매 조사때마다 10대의 적정 수면시간 미실천율이 전 연령대 중 1, 2위로 최상위권을 유지함이 확인되었다[24]. 이런 결과물들은 오늘날 한국 청소년의 수면 행태가 얼마나 열악한 상황인지 여실히 증명해 주고 있다.

청소년기는 아동에서 성인이 되어가는 과도기로서 개인적, 환경적으로 다양한 변화에 직면하는 질풍노도의 생애 주기이다. 이는 날마다 격변하는 삶의 요인들이 청소년에게는 생활적응 부담이자 정신적 안정 저해요인으로 작용될 수 있음을 시사한다[25,26]. 특히 청소년은 성인보다 심리적 위기에 대한 회복탄력성(Resilience)이 미성숙하기에 스트레스 요인들을 건전하게 대처하는 데에 어려움이 크다[10,25]. 청소년이 스트레스 요인을 적절한 시기에 대응하지 못하여 스트레스 노출이 장기간 지속되면 정신건강 취약성을 높여 만성적인 정신질환 위험을 불러올 수 있다[25,27]. 또한 청소년의 불안은 성인이 되어서도 불안장애 재발ㆍ악화나 또 다른 정신질환을 유발할 잠재적 위험을 갖고 있다[26]. 특히 불안은 자살의 유의미한 선행요인으로 밝혀진 가운데[11,28], 10대 청소년기를 시작으로 그 다음 생애주기인 20대, 30대 청년기까지의 사망원인 1위가 자살로 기록된다는 점[29]을 고려하면, 한국 사회는 청소년 불안 문제에 더욱 관심을 높여야 함이 타당하다. 불안에서 발생되는 이차적인 청소년 자살은 되돌릴 수 없는 막대한 국가 인적자원과 사회적 손실 문제를 초래하기 때문이다[11,28]. 게다가 청소년기는 대학 입시, 성적, 진로 부담까지 맞물려 학업 활동의 정점을 찍고, 발 빠른 정보통신기술 발달로 인한 스마트 기기로의 과도한 접근과 야행성으로의 신체리듬 변화 등의 요인들을 마주하며 불건전한 생활습관이 형성되어 수면시간이 부족해진다[16,30]. 일부 선행연구에서도 청소년기에 취하는 수면은 이들의 신체적, 정신적 성장에 매우 중요한 영향력을 갖고 있음을 밝히고 있다[14,16,31]. 이를 재해석하면 청소년의 수면이 양적으로 불충분할 경우 이상적인(ideal) 정신 건강 발달이 제지될 수 있음이 시사된다. 따라서 상기의 내용을 모두 종합해보면, 청소년의 신체적, 정신적으로 건강한 성장과 지속 가능한 삶의 안녕을 도모하기 위해서는 청소년의 불안 생성에 이들의 심리적 요소 중 하나인 스트레스가 유의한 영향을 미치는지 그 여부를 분석함과 동시에, 청소년 수면시간 증감을 통해서도 스트레스와 불안의 관계가 순차적인 영향 경로 양상을 유의하게 보일 수 있는지 살펴볼 필요성이 대두된다. 더불어 이에 기반하여 한국 청소년을 중심으로 한 스트레스, 수면, 불안 문제의 효과적인 예방, 해결 방안을 마련해 나가는 논의는 중요한 학술적 의의가 있다.

지금까지의 선행연구를 살펴보면, 스트레스가 불안에 미치는 영향 관계[25,27], 또는 수면시간이 불안에 미치는 영향 관계[30,31]에 대한 연구가 각각 분절된 채 진행되어 스트레스와 불안의 관계에서 청소년의 수면시간이 발휘하는 매개효과를 통합적으로 탐색한 국내 연구는 전무했다. 선행연구[5,18]에서 논한 대로 스트레스가 신체에 전반적으로 흥분과 각성 반응을 일으키는 단계를 거쳐 수면을 비롯한 건강행동의 안정적 수행을 방해하는 한편, 수면이 부족할 경우 뇌에서 작용하는 감정처리 및 정서 위기 대처능력이 낮아지면서 정신건강의 취약성을 일으킨다는 원리를 고려하면 “수면시간이 스트레스와 불안을 매개할 것”이란 논리적 귀결이 형성될 수 있다. 특히 야간 수면시간이 7시간 미만이거나 불면증을 앓을수록 충분한 수면을 취하는 자보다 정신장애 위험률이 약 1.84∼2.90배 더 높다고 밝혀진 바 있는데[16,18,19], 10대 집단이 전 연령대에서 적정 수면 미충족률 1위를 기록할 만큼 청소년의 수면시간이 매우 짧은 실정[24]임을 고려해 보면 스트레스와 불안의 관계에서 수면시간의 매개효과가 한국 청소년에게서 유의하게 나타날 것으로 예측된다. 이에 수면시간이 스트레스와 불안 사이에서 미치는 매개효과의 영향력을 검증하고, 이와 관련해 논의할 만한 학술적 담론의 장이 요구된다. 현대 한국 청소년이 타 연령층보다 스트레스, 불안, 수면문제 위험 수준이 심각한 현실임에도 불구하고, 스트레스와 불안의 관계에서 수면시간 매개효과를 주제로 한 청소년 중점 정보가 충분하지 못한 실정이었기에 관련 연구는 더욱 수행되어야 함이 마땅하다. 이에 본 연구는 스트레스가 수면시간을 매개로 청소년 불안에 영향을 미치는지 여부를 검증하고, 수면시간이 스트레스와 불안 사이에서 발휘하는 매개효과를 분석해 보고자 한다. 더불어 분석결과를 바탕으로 한국 청소년들의 정신건강 증진과 건전한 수면 행태를 도모할 만한 실천적, 정책적 전략을 제언하고자 한다.

연구방법

1. 연구설계

본 연구는 청소년의 스트레스와 불안 관계를 탐색함과 동시에 수면시간의 매개효과를 규명하는 것에 목적을 두었다. 이에 독립변수는 ‘스트레스’, 종속변수는 ‘불안’, 매개변수는 ‘수면시간’으로 설정한 후, 선행연구 탐색을 통해 불안에 영향을 미치는 것으로 확인된 인구사회학적 요인 8개(성별, 연령, 주관적 건강상태, 우울감, 가구형태, 가정경제, 학교형태, 학업성적)를 통제변수로 투입하여 연구모형을 설계하였다(Fig. 1).

2. 연구자료 및 연구표본

본 연구는 질병관리청이 2022년 8월∼11월까지 실시한 『제18차(2022년) 청소년건강행태조사』를 연구자료로 선정하였다. 청소년건강행태조사는 대한민국 청소년의 건강행태에 대한 현황과 실태를 파악함으로써 국민건강증진 종합계획, 학교보건 사업 정책, 세계보건기구 WHO 만성질환 예방 및 관리척도 등의 국내외 청소년 건강 모니터링 지표 산출에 기초자료로 활용할 목적으로 수집된 데이터다. 이는 전국 단위의 청소년을 대상으로 ‘국가 만성병 감시체계 구축’에 요구되는 15대 건강행태¹⁾를 총괄적으로 파악하는 국가승인통계조사(승인번호: 제117058호)인 가운데 스트레스, 불안, 수면시간이 모두 조사되었기에 본 연구에 매우 적합한 자료이다. 원시자료에서는 조사 시점 기준 중학교 1학년∼고등학교 3학년에 속하는 전국 청소년 51,850명을 대상으로 익명성 자기기입식 온라인조사를 실시하였다. 본 연구에서는 전체 조사자 중 무응답 및 응답 결측치를 제외한 남녀 청소년 총 46,870명을 최종연구표본으로 선정하였다.

3. 측정방법

1) 독립변수

독립변수인 스트레스는 청소년건강행태조사에서 일상 속 스트레스 인지 수준을 조사한 단일문항으로 측정하였다. 원본 문항에서는 “평상시 스트레스를 얼마나 느끼고 있습니까?”라는 질문 아래 대단히 많이 느낀다(1점), 많이 느낀다(2점), 조금 느낀다(3점), 별로 느끼지 않는다(4점), 전혀 느끼지 않는다(5점) 중 하나로 응답하게 구성되어 있었다. 질병관리청은 청소년건강행태조사를 최초로 수행했던 2005년도부터 매년 청소년 스트레스를 측정할 때 위 단일 문항만 활용하고 있는데[23], 통상적으로 청소년건강행태조사 데이터를 활용해 스트레스 관련 연구를 수행할 경우 자료 해석의 오류를 최소화하기 위하여 문항을 역코딩 처리하여 연구변수를 생성한다[32,33]. 이에 본 연구에서는 원시자료 제공처인 질병관리청과 기존 선행연구들의 변수 측정방법을 준수하여 응답점수 방향을 역코딩한 후, 점수가 높을수록 스트레스를 많이 인지함을 의미하는 5점 척도 변수로 재구성하였다.

2) 매개변수

매개변수인 수면시간은 청소년건강행태조사에서 최근 7일 동안의 수면시간을 조사한 문항을 바탕으로 측정하였다. 원본 문항에서는 수면시간에 대하여 주중(월∼금)과 주말(토∼일) 별로 잠든 시각, 일어난 시각을 각각 시(hour)와 분(minute) 단위로 기입하는 주관식 자기보고형 응답으로 조사되어 있었다. 일반적으로 청소년건강행태조사로 청소년 수면시간을 측정할 경우, ‘주중 취침시각(시)’, ’주중 취침시각(분)’, ‘주중 기상시각(시)’, ‘주중 기상시각(분)’, ‘주말 취침시각(시)’, ‘주말 취침시각(분)’, ‘주말 기상시각(시)’, ‘주말 기상시각(분)’으로 구성되어 있는 8개의 문항에 응답값 치환 작업을 수행하여 총 수면시간으로 환산한 단일문항으로 새롭게 재코딩해 측정한다[34,35]. 이에 본 연구에서도 청소년건강행태조사를 활용해 수면시간을 탐색한 선행연구[34,35]들을 참고하여, 주중과 주말 별로 기록된 입면시각과 기상시각을 총 수면시각으로 환산하고 주중 수면시간에 5 (월∼금)를 곱한 값과 주말 수면시간에 2 (토∼일)를 곱한 값을 더한 후, 7 (월∼일)을 나눈 평균값을 산출하여 별도의 연속형 변수를 생성하였다.

3) 종속변수

종속변수인 불안은 청소년건강행태조사 자료에서 범불안장애 선별도구 Generalized Anxiety Disorder-7(GAD-7) 척도를 적용하여 불안 수준을 조사하는 문항을 활용해 측정하였다. 원본 문항에서는 “지난 2주 동안, 다음의 문제들로 인해서 얼마나 자주 방해를 받았습니까?”라는 질문 아래 불안관련 7대 증상(① 초조하거나 불안하거나 조마조마하게 느낀다, ② 걱정하는 것을 멈추거나 조절할 수가 없다, ③ 여러 가지 것들에 대해 걱정을 너무 많이 한다, ④ 편하게 있기가 어렵다, ⑤ 너무 안절부절 못해서 가만히 있기가 힘들다, ⑥ 쉽게 짜증이 나거나 쉽게 성을 내게 된다, ⑦ 마치 끔찍한 일이 생길 것처럼 두렵게 느껴진다)의 경험 빈도를 물었다. 이에 전혀 방해받지 않았다(1점), 며칠 동안 방해 받았다(2점), 7일 이상 방해 받았다(3점), 거의 매일 방해 받았다(4점)의 4개 범주에서 응답하도록 되어있었다. 본 연구에서는 각 리커트 척도 문항별 응답 값을 총 합산하여 점수가 높을수록 불안이 높음을 의미하는 연속형 변수를 재구성하여 불안을 측정하였다. 불안 측정 척도의 신뢰도 분석 결과, Cronbach’s alpha값이 .902로 나와 본 척도 문항 간 내적 일관성 신뢰도가 매우 높은 것으로 확인되었다.

4) 통제변수

본 연구의 통제변수는 선행연구[26,36]를 통해 청소년의 불안에 영향을 미치는 것으로 확인되었던 성별, 연령, 주관적 건강상태, 우울감, 가구형태, 가정경제, 학교형태, 학업성적 총 8개로 선정하였다. 상세한 변수 측정방법은 Table 1과 같다.

4. 자료분석

본 연구를 위하여 SPSS Statistics V.29와 SPSS Process macro V.4.2를 활용하여 다음과 같이 자료분석을 실시하였다. 빈도분석과 기술통계분석을 통해 연구표본의 인구사회학적 특성 및 주요변수 특성을 살폈다. 이후 상관관계분석으로 연구에 투입된 모든 변수 간의 상관성과 다중공선성 여부를 확인하였다. 또한 다중회귀분석과 위계적 선형회귀분석을 수행하여 스트레스가 청소년의 불안에 미치는 영향에서 수면시간의 매개효과를 검증하였다. 마지막으로 SPSS PROCESS macro의 Model 4를 활용하여 Bootstrapping을 5,000회로 설정 후 매개모형의 유의성을 확인하였다.

결 과

1. 연구표본 특성

본 연구표본의 특성은 다음과 같다(Table 2). 인구사회학적 특성을 살펴본 결과, 성별에서는 남녀 간 분포 비율이 비슷한 가운데 남성이 23,675명(50.5%)으로 더 많았으며 연령에서는 중학생이 고등학생보다 더 많았다(25,380명, 54.1%). 또한 주관적 건강상태는 좋다고 응답한 경우가 20.526명(43.8%)으로, 우울감은 느끼지 않는다고 응답한 경우가 33,663명(71.8%)으로 가장 많음이 확인되었다. 가구형태는 가족과 동거(44,635명, 95.2%), 가정경제는 중위 수준의 분포가 가장 높았으며(21,946명, 46.8%), 학교형태는 남녀공학(31,936명, 68.2%)이, 학업 성적은 상위 수준(18,383명, 39.2%)이 가장 높았다. 이어 주요변수 별 특성을 살펴본 결과 독립변수인 스트레스는 평균 3.33점(SD=0.95), 종속변수인 불안은 평균 11.15점(SD=4.57), 매개변수인 수면시간은 평균 6.07시간(SD=2.32)인 것으로 확인되었다. 스트레스, 수면시간, 불안의 왜도(Skwness)와 첨도(Kurtosis)를 검증하였다. 통상적으로 왜도는 절댓값이 3, 첨도는 절댓값이 8이나 10을 넘을 때부터 변수 분포 정규성에 이상이 있다고 판단한다[37]. 이 점에서 본 연구에 투입된 스트레스, 수면시간, 불안의 왜도는 −.074∼1.482, 첨도는 −.262∼2.321 사이로 나타나 세 변수는 가설 검증을 위한 정규성에 문제없음이 확인되었다.

2. 연구변수 상관관계 분석

본 연구에 투입되었던 모든 주요변수 및 통제변수 간 상관성과 다중공선성 여부를 파악하기 위하여 상관관계 분석을 실시하였다(Table 3). 종속변수인 불안의 경우, 모든 변수들과 p＜.05 내에서 통계적으로 유의미한 상관관계를 가졌다. 특히 주요변수를 중점으로 변수 상관성을 살펴보면, 독립변수 스트레스와는 정적(+) 상관관계를(r=.525, p＜.001) 보였고 매개변수 수면시간과는 부적(-) 상관관계를(r=−.113, p＜.001) 보였다. 더불어 모든 연구변수들의 상관계수 r값이 0.8을 넘지 않았다. 일반적으로 통계학 이론에서는 두 변수 사이의 상관계수 r값이 0.8을 초과할 경우 다중공선성 문제가 발생한다고 판단한다[38-40]. 이러한 점에서 본 연구모형에 투입된 변수 사이에서는 다중공선성이 없는 것으로 최종 확인되었다.

3. 수면시간 매개효과 검증

청소년의 스트레스가 불안에 미치는 영향에서 수면시간의 매개효과를 검증하고자 통제변수를 투입 후 다중회귀분석, 위계적 선형회귀분석을 수행했다. 회귀분석은 1단계(독립변수→매개변수), 2단계(독립변수→종속변수), 3단계(독립변수+매개변수→종속변수)로 진행하였다.

1) 스트레스가 수면시간에 미치는 영향

스트레스가 수면시간에 미치는 영향을 확인하고자 다중회귀분석을 수행한 결과 Table 4와 같이 나타났다. Model 1에 투입된 모든 변수의 VIF값은 1.034∼1.245로서 10 미만으로 나와 변수 간 다중공선성은 없음이 확인됐다. R² 값은 .080으로서 본 회귀분석의 모형 설명력은 8.0%로 나타났다. F값은 455.097(p＜.001)로서 본 모형의 적합도가 통계적으로 유의함이 확인되었다. Table 4에 따르면 독립변수 스트레스는 매개변수 수면시간에 유의한 부적(-) 영향을 미쳤다(β=−.081, p＜.001). 이로써 청소년은 스트레스를 많이 받을수록 수면시간이 감소한다는 결과가 도출되었다. 이 외 통제변수 중에는 성별(β=−.072, p＜.001), 연령(β=−.204, p＜.001), 주관적 건강상태(β=.054, p＜.001), 우울감(β=−.045, p＜.001) 학업성적(β=.064, p＜.001)이 청소년 수면시간에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

2) 스트레스와 불안의 관계에서 수면시간의 매개효과

스트레스가 불안에 미치는 영향 관계에서 수면시간의 매개효과를 검증하고자 위계적 선형회귀분석을 실시하였다(Table 4). Model 2는 매개변수 수면시간을 포함하지 않은 상태에서 스트레스가 불안에 미치는 영향을 분석한 것이며, Model 3은 매개변수도 포함한 후 스트레스와 불안 간의 관계를 검증한 것이다. Model 2와 Model 3 분석모델에 투입된 모든 변수의 VIF값 역시 10을 넘지 않았기에 두 모델에서도 변수 간 다중공선성 문제는 발생하지 않음을 밝힌다.

먼저, Model 2의 R² 값은 .363으로서 회귀분석 모형 설명력은 36.3%로 나타났고, F값은 2971.526(p＜.001)로서 본 모형의 통계적 적합성이 유의하게 확인되었다. 독립변수인 스트레스는 종속변수 불안에 유의한 정적(+) 영향을 미침으로써(β=.381, p＜.001) 청소년의 스트레스가 높을수록 불안 수준이 높아진다는 관계가 분석되었다. 통제변수에서는 가구형태와 학교형태를 제외한 모든 변수가 p＜.001 내에서 불안에 유의미한 영향을 미쳤다. 즉, 여성일수록(β=.059, p＜.001), 중학생일수록(β=−.017, p＜.001), 주관적 건강상태가 나쁠수록(β=−.139, p＜.001), 우울감을 느낄수록(β=.259, p＜.001), 가정경제 수준이 낮을수록(β=−.029, p＜.001), 학업성적이 높을수록(β=.016, p＜.001) 청소년의 불안이 높다는 결과가 나타났다.

다음, Model 3의 R² 값은 .364으로서 회귀분석 모형 설명력은 36.4%로 나타났고, F값은 2678.712 (p＜.001)로 나와 본 모형이 통계적으로 적합함이 확인되었다. 본 모델에서도 독립변수 스트레스는 종속변수 불안에 유의미한 정적(+) 영향을 미쳤고(β=.379, p＜.001), 매개변수 수면시간도 종속변수 불안에 유의한 부적(-) 영향을 미쳤다(β=−.020, p＜.001). 이로써 스트레스가 높을수록, 수면 시간이 줄어들수록 청소년의 불안이 더 심해진다는 결과가 확인되었다. 통제변수는 Model 2때와 동일하게 성별(β=.057, p＜.001), 연령(β=−.021, p＜.001), 주관적 건강상태(β=−.138, p＜.001), 우울감(β=.258, p＜.001), 가정경제(β=−.029, p＜.001), 학업성적(β=.379, p＜.001)이 불안에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 점이 확인되었다. 즉, 여성이고, 중학생이며, 주관적 건강상태가 나쁘고, 우울감을 느끼며, 가정경제 수준이 낮고, 학업성적이 높을 때 불안이 상승하는 것으로 나타났다. 나아가 최종모형인 Model 3을 기준으로 살펴볼 때, 청소년의 불안에 가장 큰 영향을 미치는 것은 ‘스트레스’라는 점을 확인할 수 있었다.

위계적 선형회귀분석 결과에 따르면, R² 값이 Model 2에서 Model 3으로 넘어갈 때 더 증가했고, Model 3에서의 독립변수 B, SE, β값이 Model 2보다 초과하지 않았다. 또한 SPSS PROCESS macro를 활용하여 95% 신뢰 구간 내에서 Bootstrapping을 5,000회 반복 추출해 수면시간 매개효과의 유의성을 확인한 결과, 스트레스가 수면시간을 매개로 불안에 영향을 미치는 경로의 BootLLCI와 BootULCI 값 사이에 0이 포함되지 않았다(Table 4). 이에 스트레스가 청소년 불안에 미치는 영향에서 수면시간의 매개효과가 통계상 유의함이 분석되었다. 또한 스트레스→불안, 스트레스→수면시간, 수면시간→불안의 영향 경로가 모두 유의하였기에 수면시간은 스트레스와 불안 사이에서 부분매개효과를 가지는 것으로 확인되었다. 이로써 청소년의 스트레스는 불안을 직접적으로 높임과 동시에 수면시간을 매개하는 경로를 통해서도 불안 수준을 높인다는 점이 최종 검증되었다. 본 매개효과 검증 결과를 그림으로 정리하면 Fig. 2와 같다.

고 찰

본 연구는 한국 청소년의 신체적, 정신적 건강이 심각한 위험에 처해있다는 세대 특성을 반영하여 청소년을 중심으로 스트레스와 불안의 관계를 탐색하고, 수면시간의 매개효과를 검증하는 것에 목표를 두었다. 이에 질병관리청의 『제18차(2022년) 청소년건강행태조사』데이터를 기반으로 통계분석을 수행하였으며, 주요 연구결과에 대한 요약은 다음과 같다.

먼저 스트레스는 청소년 불안에 유의미한 정적(+) 영향을 미침으로써 청소년이 스트레스를 많이 받을수록 불안이 높아지는 것으로 확인되었다(β=.464, p＜.001). 이는 스트레스가 정신건강에 악영향을 미치는 단초로서 불안과 같은 정신질환을 이차적으로 야기한다는 선행연구[7,25,27] 등을 지지하는 결과다. 또한 스트레스는 청소년 수면시간에 유의미한 부적(-) 영향을 미침으로써 청소년이 스트레스를 많이 받을수록 수면시간이 감소하는 것으로 확인되었다(β=−.096, p＜.001). 이는 곧 스트레스가 수면의 안정성을 해치는 주요 요인임을 밝힌 선행연구[5,41,42] 등의 논리와 일치하는 결과다. 또한 수면시간은 스트레스와 불안의 관계에서 유의한 매개효과를 나타냈다(β=−.031, p＜.001). 이로써 수면시간이 부족하면 불안 수준이 증가한다는 선행연구[18,30,31] 등과 일맥상통한다는 분석결과가 최종 확인되었다. 다만 본 연구는 회귀분석 내 Model 3의 독립변수 β값이 Model 2보다 .003만큼 감소한 한편 R² 값은 Model 2에서 Model 3으로 넘어갈 때 .001로서 사실상 0.1%만 증가한 수치였음에도 불구하고, 통계상으로는 매개효과 유의성 조건이 모두 충족되었기에 스트레스가 수면시간을 매개하여 불안을 높인다는 결과로 도출된 바 있다. 이러한 연구결과는 46,870명이라는 대량의 연구표본으로 자료 분석이 진행되었기에 분석값의 유의도가 실제보다 과대 추정되었을 가능성도 배제할 수는 없다. 다시 말해 표본 수가 상대적으로 작은 조건에서는 이번 연구와 동일한 모형으로 분석을 수행하더라도 통계 값이 유의하지 않게 나올 수 있으므로, 이 점을 고려하여 결과 해석에 주의가 필요하겠다.

본 연구결과를 토대로 다음과 같은 실천적, 정책적 전략을 제언한다.

첫째, 청소년 정신질환 위험군 신속 선별을 위한 정신건강 측정 전략 개발을 활성화해야 한다.

한국 청소년은 타 연령층보다 정신건강 취약성이 높다고 밝혀진 바[12,23], 의학, 정신보건, 정신건강사회복지 계열 등의 임상현장에서 10대 청소년 정신건강 이슈에 대한 신속한 대응전략 구축마련 및 청소년 정신건강 실태에 관한 양질의 기초정보 수집이 요구된다[11,25,26,28,36]. 이에 청소년을 중심으로 스트레스, 불안 등의 정신건강 위험성을 측정할 수 있을 만한 근거 있는 데이터 구축의 필요성을 강조한다. 통상적으로 임상현장, 학술연구 현장에서는 불안 측정도구로 GAD-7 (Generalized Anxiety Disorder-7), 백 불안 척도(Beck Anxiety Index), 자기 보고식 불안척도(Self-Rating Anxiety Scale) 등이 활용되며, 스트레스 측정도구로는 지각된 스트레스 척도(Perceived Stress Scale), 홈즈-라헤 스트레스 척도(Holmes and Rahe Stress Scale), 통합 스트레스 검사(Integrated Evaluation of Stress and Stress Vulnerability) 등이 쓰이고 있다[43-45]. 다만 이 척도들은 연령 구분 없이 모든 생애주기에 통용된다는 특징이 있다. 이 말인즉슨, 정신건강 측정 척도에 오직 ‘청소년’만을 중심으로 특화된 척도는 미진하다는 의미를 방증한다. 미국정신의학회(American Psychiatric Association)는 정신질환의 임상적 특징이나 증상 발현 및 유병기간, 질환 예후 인자, 경과 등의 특성이 전 생애주기 발달과정마다 상이하다고 밝혔다[13]. 이를 반영하듯 정신질환 및 통계 편람(DSM-5)에서는 일부 정신장애에 대하여 연령 혹은 생애주기에 따라 진단기준에 차이를 두기도 한다[13]. 따라서 정계, 학계, 관련기관은 정신건강 어려움을 호소하는 청소년들을 신속히 발굴할 수 있도록 이들의 정신적 발달 특성이 적극 반영된 ‘청소년 맞춤형 불안ㆍ스트레스 측정 도구’를 개발해야 한다. 이러한 노력은 한국 청소년의 스트레스와 불안 수준을 빠르고 정확하게 예측함으로써 사회적, 의학적 진단을 통한 보다 심층적인 정신건강 개입 전략 틀을 마련하게 할 것이다.

더 나아가 현대 사회 트렌드에 발맞춰 스마트 기기를 활용한 온라인 정신건강 진단 시스템을 활발히 구축할 것도 제안한다. 오늘날에는 정보통신과학 기술 발달로 인해 스마트폰, 태블릿PC, 컴퓨터, 스마트 워치(Smart Watch) 등의 IT 기기가 사회 전반에 급속히 보급되면서 인공지능 AI, 메타버스 등이 활성화되어 있다[46]. 그만큼 현대 청소년들은 스마트 기기에 매우 익숙하므로[46,47] 그 특성을 활용하여 스마트 애플리케이션을 이용한 온라인 정신 질환 진단 시스템을 개발해 보급한다면 그 효과는 더욱 극대화될 것으로 사료된다. 현재 4세대 스마트폰과 스마트워치 기기 안에는 인공센서가 내장되어 이용자의 체지방, 혈압, 걸음 수, 심박수 등 ‘신체건강’지수를 측정할 수 있는 ‘디지털 헬스(Digital Health)’ 애플리케이션이 보급되어 있다[48]. 반면에 ‘정신건강’ 측정 애플리케이션 개발은 아직 미진한 편인데, 그 이유로는 신체건강 요인은 건강과 불건강을 나눌 수 있는 기준이 수치(numerical value)상 명확히 구분되어 객관적 측정이 가능하지만, 정신건강 요인은 수치에 기반한 정확한 평가가 어렵기 때문으로 논해지고 있다[48,49]. 그러나 인간의 정신은 신체와 연결되어 있기에, 정신건강이 불안정하면 신체도 그에 따라 반응을 보인다[3,5,36]. 예컨대 불안을 느끼면 심박수가 빨라지고 땀이 많이 나며, 손발은 차가워지고 얼굴은 빨개지며 동공은 확장된다[26,36,43]. 이럴 때 스마트폰 센서나 카메라를 활용하여 심박 변이도, 땀 분비도, 손 체온, 얼굴 열감(heat), 동공 크기 변화 등의 신체 반응 정보를 실시간으로 측정한다면 불안 상태를 빠르고 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 따라서 언제 어디서든 정신질환 별 신체 증상 및 정신건강 상태를 평가, 진단할만한 ‘디지털 정신건강 관리 시스템’을 활발히 보급해야 한다. 이러한 노력은 적정한 골든타임 내 정신건강 치유를 도모하기 위한 정신 위험군의 신속 발굴 및 조기 개입에 유용한 기초정보를 제공할 수 있을 것이다.

둘째, 청소년 정신건강 보호ㆍ증진 프로그램을 다양하게 보급하고 접근성을 높여야 한다.

내적 정서 부적응 현상인 스트레스가 불안이라는 정신 건강 문제를 야기한다는 상호 연관성이 통계적으로 유의하게 파악된 결과는 중요한 의의가 있다. 청소년기는 생애 주기 특성상 신체적, 정신적, 사회적으로 급격한 변화를 겪는 데다 성적, 진로 등의 여러 학업 문제에 직면하기에 다른 생애주기 때보다 정신건강 취약 위험이 높기 때문이다[25,26]. 이런 정신적 위험에 관한 대응이 제때 이루어지면 다행이지만, 반대로 이 위험이 그대로 방치될 경우, 청소년들에게 정서 부적응으로 인한 정신질환이 연쇄적으로 초래될 가능성이 있다[10,11,26,36]. 따라서 청소년의 정신적 문제 유발요인을 속히 해결하고 이들의 정신건강을 보호하여 그 수준을 증진하려는 노력이 요구된다. 이를 위해 지역사회 내 학교, 정부, 보건ㆍ의료현장 3자 간 연계와 협력을 통하여 청소년 맞춤형 정신건강 지원 프로그램을 다양하게 개발해 보급할 것을 촉구한다. 예컨대 보건복지부는 2021년부터 지역사회 내 청소년, 여성, 노인을 비롯한 정신건강 사각지대 취약계층들을 대상으로 정신건강 검진 및 보건-복지분야 통합 상담, 사례관리, 지역사회 자원 연계ㆍ의뢰 서비스를 지원하는 ‘찾아가는 정신건강 서비스 - <마음안심버스> 사업’을 실시하고 있다[50]. 이와 같이 지역사회에서 학교 체계를 중심으로 청소년이 이용 가능한 정신건강 프로그램을 다양하게 확대하여 10대 청소년들의 정신건강 보호ㆍ증진과 정신 치료 및 재활 서비스 질을 더 향상시켜 나가야 할 것이다. 다만, <마음안심버스> 사업은 클라이언트가 직접 심리지원 기관에 찾아가는 방문상담이나 기관이 특정 거점장소 방문을 통해 집단심리상담을 지원하는 출장상담과 비교하면 접근이 더 용이하다는 장점은 있지만, 서비스 운영 횟수가 월 8회라는 점[50]에서 보급률이 매우 낮다는 한계가 있다. 따라서 정신건강 보호ㆍ증진 프로그램을 개발해 보급할 때는 운영 횟수를 폭넓게 늘려 청소년들의 프로그램 이용 접근성을 더 높일 것을 권장한다.

더불어 청소년 정신건강 프로그램은 심리치료, 미술치료와 같은 전통적인 오프라인 프로그램을 넘어 온라인 프로그램을 활성화하는 방안도 제안한다. 이는 현대의 청소년 집단이 청년, 중장년, 노년 집단에 비해 스마트 미디어 플랫폼(Smart Media Platform) 활용도와 디지털 리터러시(Digital Literacy) 수준이 가장 높다는 장점[46,47]을 활용한 개발전략으로서 프로그램 효과가 배가될 수 있다. March 등[51]의 연구는 7∼17세 사이의 불안 위험군 아동ㆍ청소년 4,425명을 대상으로 인터넷 기반 인지행동치료 프로그램 <BRAVE Self-Help Therapist Assisted Program>을 실시한 결과, 아동 불안 척도(Children Anxiety Scale-8, CAS-8)에서 ‘불안 회복성 점수’가 평균 4점 이상 향상됨으로써 불안 증상의 유의미한 개선 효과가 확인되었다. 또한 Tsui 등[52]의 연구는 불안을 경험하는 청소년 117명을 대상으로 뇌파 통제 바이오 메커니즘인 뉴로피드백(Neurofeedback)을 결합한 온라인 자가 감정 변환훈련 게임 <Mindlight>을 수행한 결과 불안 증상과 불안 각성 수준이 통계적으로 감소함을 밝혀냈다. 이런 연구결과는 청소년을 대상으로 한 온라인 정신건강 프로그램 보급의 필요성과 가치를 강조해 주고 있다. 이에 본 연구는 인터넷 등의 스마트 미디어 플랫폼을 응용한 청소년 정신건강 프로그램을 더 활성화시킬 것을 주장한다. 이는 청소년들에게 프로그램의 이용률을 높임으로써 때와 장소 제한 없이 언제 어디서든 필요한 정신건강 관련 정보와 개입의 도움을 적절히 받을 수 있게 할 것이다.

셋째, 청소년의 충분한 수면시간을 보장할 다양한 건강 행태 지원 정책을 마련해 나가야 한다.

청소년의 건강한 수면습관 정립을 돕기 위해서는 보건ㆍ건강교육 정책에 ‘수면’교육을 더 확대하여 학교를 비롯한 공교육 현장에 보급해 나갈 필요가 있다. 현재 국내에서 수행되는 청소년 대상 보건ㆍ건강교육은 비만/흡연/음주교육, 성교육, 구강보건교육, 약물교육, 신체활동교육 등이 주를 이루고 있는 반면, 수면교육은 미진함이 확인되었다[53]. 이를 방증한듯, 대한수면학회는 지난 3월 13일 ‘2024 세계 수면의 날²⁾’을 맞이해 <수면건강 선포식>을 주최하여 현재 국내에서 수면이 가장 취약한 계층이 청소년임을 적시하고 정작 이들의 수면 문제에 대한 사회적 관심이나 건강한 수면습관 조성을 위한 수면 교육이 적은 현실을 지적했다[54]. 이어 청소년의 수면시간 부족은 만성적인 낮 생활 방해와 건강 훼손을 넘어 가족의 삶에도 악영향을 끼치므로 우리 사회가 청소년의 수면문제에 더 많은 관심을 갖고 관련 교육을 활성화해야 한다고 성토하였다[54]. 이들의 지적은 매우 타당하며, 이제 학교현장은 청소년들에게 6∼8시간의 충분한 수면을 보장하고 더불어 적정 수면시간 확보의 중요성을 교육해야 할 때임은 틀림없다. 외국의 사례를 보면, 뉴질랜드의 경우 13∼16세 사이 고등학생을 대상으로 호주 수면 교육센터(Australian Center for Education in sleep: ACES)의 “청소년 웰빙 개선 낮과 밤 프로그램”을 기반한 교실 클래스터형 수면 교육을 실시한 결과 학생들의 주말 수면시간이 최대 1시간 37분이 증가하였음을 밝혔다[55]. 또한 영국은 35개 주립 중학교에 재학 중인 14∼15세 학생 1,504명을 대상으로 옥스퍼드대학교와 영국 교육 전문인들이 공동 개발한 “청소년 수면 교육 프로그램 틴슬립(Teensleep)”을 운영한 결과, 수면 측정척도에서 이들의 ‘수면 지식’, ‘수면의 질’, ‘수면 위생’부문이 각각 0.11∼0.78점 상승하였다[56]. 이러한 사례들은, 청소년의 수면 건강 증진은 청소년이 가장 많이 시간을 보내는 학교에서의 보건ㆍ건강교육 보급이 효과적임을 시사한다. 특히 한국 청소년이 외국 청소년보다 수면시간이 평균 3시간 더 적고, 수면 위생이 더 불건전하다는 점을 고려하면[30,35], 한국 사회는 청소년 수면 교육 보급이 반드시 필요한 상황이다. 따라서 보건, 교육, 정책 분야 간 다학제적 협력을 통하여 한국 청소년의 건강한 수면 패턴 정립과 수면 환경 조성을 위한 수면 교육 프로그램을 개발하여 제공해 나가야 할 것이다. 이때 학교는 공교육 특성상 교사와 학생들이 시간적 여유가 부족하다는 점을 고려하여, 수면 교육 프로그램 구성 시 효율적인 시간 배분에 힘쓸 필요가 있다.

또한 대한수면학회는 청소년 수면 방해요인으로 스마트폰 과사용, 카페인 섭취, 이른 등교시간 등을 꼽았는데[54], 학회가 언급한 지적점은 실제 선행연구에서도 증명된 바 있다. 즉, 취침 전 스마트폰 사용은 디스플레이에서 나오는 청색광(blue light)이 수면 유도 호르몬인 멜라토닌(melatonin)의 분비를 억제하여 수면을 방해하고, 고카페인 음료를 섭취하는 식습관은 코티솔과 도파민(dopamine) 호르몬 수치를 높여 신체 각성 효과로 수면 충분도를 저하시킨다는 연구결과가 그렇다[16,30,41]. 이른 등교시간도 기상 시각이 앞당겨지는 생활패턴 형성으로 수면시간을 줄인다고 밝혔다[57]. 이러한 연구를 재해석하면 청소년의 생활습관이나 이들이 삶 속에서 직면하는 여러 환경 요인들이 수면에 부정적 영향을 줄 수 있음을 시사한다[16,30,41,57]. 그러므로 청소년의 삶 요인별로 수면시간 감소가 예견되는 문제점을 해결할 적절한 대책 마련이 요구된다[30]. 이에 청소년의 건전한 수면시간 보장을 위한 청소년 대상 맞춤형 생활지원 정책 및 부정적 생활환경 개선을 도모할 정책 시행을 제언한다. 예컨대 현재 초, 중, 고등학교 등교시간은 주로 오전 8시 20분∼40분 사이에 이루어진다. 2014년에 경기도교육청에서 이른 등교로 인한 청소년의 신체적 부담을 최소화 시키고자 당해 9월부터 경기도 일부 지역군의 등교시간을 오전 9시로 늦추는 정책을 시범 도입했고, 그 결과 청소년의 수면시간이 증가해 체감 피로도가 유의미하게 감소되었다는 효과가 발표되었다[57]. 효과성이 증명된 만큼, 이와 같은 학교 운영정책 개편 노력은 수도권을 넘어 전국적으로 더 확대되어야 할 것이다. 또한 생활환경을 넘어 스마트폰 과사용, 카페인 섭취와 같이 수면에 영향을 주는 불건전한 개인 생활을 규제할 수 있을 만한 법적 제도 마련도 필요하다. 이에 대한 전략으로 인스타그램, 페이스북, 틱톡, 유튜브와 같은 SNS (Social Network Service)에 대해 연령별 일정시간 앱 사용을 중지시키는 ‘앱 이용 휴식 시스템’을 도입하거나, 카페인 음료도 술과 담배처럼 만 19세 이하의 미성년자에게는 판매를 제한하는 법안을 발의하는 방법 등, 청소년의 생활을 보다 건전하게 유도하는 실효성 높은 정책을 마련해 나가야 한다. 이런 노력들은 청소년의 수면 부족으로 야기되는 다양한 신체적, 정신적 질환 및 부적응을 예방하는 데에 기여될 것이다.

다음은 본 연구의 한계와 후속연구를 위한 제언이다. 본 연구의 독립변수인 스트레스는 <청소년건강행태조사>에서 ‘평상시 본인이 느끼는 스트레스 수준’을 묻는 단일문항 하나로만 측정되었다. 그러다 보니 스트레스 변수를 생성할 때 주관적인 스트레스 인지(Perception) 정도에 기반한 파악만 이루어졌을 뿐, 청소년의 스트레스 수준을 객관적 수치상으로 정확하게 계산하는 데에는 한계점이 따랐다. 본 데이터에서 불안이 7개의 불안 관련 증상별 경험 빈도를 묻는 GAD-7 척도에 기초하여 측정된 바와 같이, 스트레스 역시 인간이 스트레스를 느낄 때 겪는 주요 증상 경험 빈도에 기반해 수치로 계산한다면 스트레스를 탐색하는 연구에 논리성이 더 커질 것으로 판단된다. 그러므로 후속 연구에서는 스트레스를 양적 수준으로 명확히 측정할 수 있도록 리커트 척도와 같이 스트레스 조사 문항을 보다 다양하게 확대하여 연속형 변수로 측정할 것을 제안한다.

또한 본 연구는 10대 청소년이 타 연령층보다 스트레스, 불안 위험이 높고 수면시간이 부족하다는 특성을 반영하여 스트레스와 불안의 관계에서 수면시간의 매개효과에 대한 연구를 청소년에 중점을 두고 수행하였다. 이때 스트레스, 불안, 수면의 취약성은 한국인 모두에게 관통하고 있는 주요 이슈라는 점에서, 청소년을 대상으로 진행된 본 연구만으로 전 연령대를 아우른 한국인의 스트레스, 불안, 수면시간 실태와 세 변수 간 영향관계에서 실천적ㆍ정책적 제언을 설명하는 데에 일반화의 한계를 가진다. 특별히 위 세 이슈는 어느 연령대에서도 발생될 수 있다는 점에서 스트레스와 불안의 관계, 두 관계에서의 수면시간 매개효과의 특성이 청년, 중장년, 노년 별로 상이할 것으로 예측된다. 따라서 후속 연구에서는 스트레스, 불안, 수면시간의 관계에 대한 분석틀을 타 연령층을 대상으로 폭넓게 살펴봄으로써 관련 현상과 문제를 공유하는 논의점을 확대해 나갈 것을 제언한다.

상기의 연구한계에도 불구하고, 본 연구는 한국 10대 청소년의 정신건강 취약성과 문제적 수면 경험률 증가로 청소년의 신체적, 정신적 건강 문제가 현대사회의 주요 이슈로 대두되고 있는 바, 스트레스가 청소년 불안에 미치는 영향을 탐색하고 수면시간을 중심으로 매개효과를 검증했다는 점에서 시사성이 있고 학술성이 높다. 따라서 본 연구는 한국 청소년의 건강 증진과 건전한 성장을 도모하는 후속 연구현장과 의료ㆍ임상 현장에 유용한 기초정보를 제공할 것으로 기대한다.

Notes

1) 흡연, 음주, 신체활동, 식생활, 비만ㆍ체중조절, 정신건강, 손상ㆍ안전의식, 구강건강, 개인위생, 성행태, 아토피ㆍ천식, 약물, 인터넷 중독, 건강형평성, 폭력.

2) 세계수면학회에서 수면의 중요성을 널리 알리려는 취지로 2007년에 제정한 날이며 매년 북반구 기준 낮과 밤의 길이가 같은 춘분(春分) 절기 직전의 금요일로 기념한다.

Conflicts of interest

The author declared no conflict of interest.

Funding

None.

Fig. 1.

Research model.

Fig. 2.

The mediating effect of sleep time.

References

• 1. Jang YW, An YH. Effects of weight load circuit exercise on leptin and stress hormones in obese children. Journal of Wellness. 2021;16:425-430. http://doi.org/10.21097/ksw.2021.11.16.4.425Article
• 2. Ross JA, Elisabeth JVB. The locus coeruleus-norepinephrine system in stress and arousal: unraveling historical, current, and future perspectives. Frontiers in Psychiatry. 2021;11:1-23. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.601519ArticlePubMedPMC
• 3. Agorastos A, George PC. The neuroendocrinology of stress: the stress-related continuum of chronic disease development. Molecular Psychiatry. 2022;27:502-513. https://doi.org/10.1038/s41380-021-01224-9Article
• 4. Park SK, Shin MH, Woo MJ. The Effects of cognitive stress and ventilatory training according to the stress response level on mental health and heart rate variability. Journal of Sport for All. 2023;91:247-258. http://doi.org/10.51979/KSSLS.2023.01.91.247Article
• 5. O'Connor DB, Thayer JF, Vedhara K. Stress and health: A review of psychobiological processes. Annual Review of Psychology. 2021;72:663-688. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-062520-122331ArticlePubMed
• 6. Pahn JH, Yang YR. Effects of psychosocial stress and depression on hypertension and diabetes prevalence in rural adults. Korean Public Health Research. 2021;47(2):41-53. http://doi.org/10.22900/kphr.2021.47.2.004Article
• 7. Ranjan MR, Priya AJ, Devi RG. Effect of stress on mental health. Journal of Pharmaceutical Research International. 2021;33:491-500. https://doi.org/10.9734/jpri/2021/v33i60A34510Article
• 8. Hyun SJ. The moderating effect of proactive coping in stress and anxiety among college students. Cognitive Behavior Therapy in Korea. 2020;20(4):401-421. https://doi.org/10.33703/cbtk.2020.20.4.401Article
• 9. Oh SJ, Lee N, Nam KR, Kang KJ, Lee KC, Lee YJ, et al. Effect of developmental stress on the in vivo neuronal circuits related to excitation-inhibition balance and mood in adulthood. Frontiers in Psychiatry. 2023;14:1-11. http://doi.org/10.3389/fpsyt.2023.1086370ArticlePubMedPMC
• 10. Klainin YP, Vongsirimas N, Ramirez DQ, Sarmiento J, Fernandez Z. Evaluating the relationships among stress, resilience and psychological well-being among young adults: a structural equation modelling approach. BMC Nursing. 2021;20:1-10. https://doi.org/10.1186/s12912-021-00645-9ArticlePubMedPMC
• 11. Park EO. The influences of mental health problem on suicide-related behaviors among adolescents: based on korean youth health behavior survey. The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education. 2023;29(1):98-108. https://doi.org/10.5977/jkasne.2023.29.1.98Article
• 12. Ministry of Health and Welfare of Korea. National mental health survey. Sejong: Ministry of Health and Welfare of Korea; 2021.
• 13. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders fifth edition: DSM-5. Washington, DC: American Psychiatric Association; 2013.
• 14. Goh EK, Jeon HJ, Park HT, Ok SY. Predicting mental health risk based on adolescent health behavior: Application of a hybrid machine learning method. The Journal of the Korean Society Of School Health. 2023;6(3):113-125. http://doi.org/10.15434/kssh.2023.36.3.113Article
• 15. Jeon HO. Impact of family relational factors and health behaviors on depression in elderly patients with presbycusis: Using the 2020 national survey of older koreans. Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society. 2023;24(10):275-285. https://doi.org/10.5762/KAIS.2023.24.10.275Article
• 16. Kim JH, Kang SH, Jeong DY, Choi JY, Boo YK. Association between total sleep duration and suicidal ideation: Based on 14th korean youth health behavior survey. Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society. 2019;20(12):652-662. https://doi.org/10.5762/KAIS.2019.20.12.652Article
• 17. Kang ES, Oh JE, Jung SB, Park SH. Relationship between average sleep time and health related indicators. Journal of Korean Aging Friendly Industry. 2023;15(2):139-146. http://doi.org/10.34264/jkafa.2023.15.2.139Article
• 18. Palagini L, Hertenstein E, Riemann D, Nissen C. Sleep, insomnia and mental health. Journal of sleep research. 2022;31(4):1-7. https://doi.org/10.1111/jsr.13628ArticlePubMed
• 19. Hong YK, Lee MS. Impact of sleep time on psychic symptoms, suicidal ideation and suicide attempt in korean adults : Focus on gender difference. Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society. 2020;21(5):372-383. http://doi.org/10.5762/KAIS.2020.21.5.372Article
• 20. Bishir M, Bhat A, Essa MM, Ekpo O, Ihunwo AO, Veeraraghavan VP, et al. Sleep deprivation and neurological disorders. BioMed Research International. 2020;2020(1):1-19. https://doi.org/10.1155/2020/5764017ArticlePubMedPMC
• 21. Korean Society of Sleep Medicine. Proper sleeping hours [Internet]. Seoul: Korean Society of Sleep Medicine; [cited 2024 June 26] Available from: https://www.sleepmed.or.kr/content/info/sleeptime.html
• 22. Yang NM, Ha JP, Park HW, Kim NG, Lee HY. Development and validation of adult sleep difficulty scale : Focusing on early adulthood. Journal of Research Methodology. 2023;8:145-178. https://doi.org/10.21487/jrm.2023.8.8.2.145Article
• 23. Korea Disease Control and Prevention Agency. The 18th korea youth risk behavior survey. Chungbuk: Korea Disease Control and Prevention Agency; 2022.
• 24. Statistics Korea. Social survey. Daejeon: Statistics Korea; 2022.
• 25. Kwon YS. The moderating effect of happiness on the relation between stress and generalized anxiety in adolescents. Journal of the Korean Applied Science and Technology. 2023;40(6):1437-1444. https://doi.org/10.12925/jkocs.2023.40.6.1437Article
• 26. Lee SM. Analysis of the predictors for general anxiety level of adolescents based on a decision tree model. Health and Social Welfare Review. 2024;44(1):141-163. https://doi.org/10.15709/hswr.2024.44.1.141Article
• 27. Jeong EH. The mediating role of smartphone usage time in the relation between stress and anxiety among adolescents during the COVID-19 pandemic. Stress. 2023;31(2):65-72. https://doi.org/10.17547/kjsr.2023.31.2.65Article
• 28. Lee JK. Mediating effects of internet addiction risk between depression and anxiety and adolescent suicidal ideation. The Journal of Humanities and Social science. 2022;13(1):1545-1556. http://doi.org/10.22143/HSS21.13.1.108Article
• 29. Statistics Korea. 2022 Report of statistics of death reason. Daejeon: Statistics Korea; 2022.
• 30. Yoon IA, Shin YA, Ma CY. Review of the causes and results of sleep disorder: Adolescent, college student, elderly. Journal of Wellness. 2023;18(1):89-96. https://doi.org/10.21097/ksw.2023.2.18.1.89Article
• 31. Yun HJ. Effect of health behaviors practice on mental health in adolescents. Journal of Health Informatics and Statistics. 2022;47(3):199-208. https://doi.org/10.21032/jhis.2022.47.3.199Article
• 32. Yoo JY, Kim KM. The effect of physical activities on the mental health in korean middle school adolescents: based on the web-based survey on adolescents health behavior from 2013. Journal of Digital Convergence. 2014;12(11):395-405. http://dx.doi.org/10.14400/JDC.2014.12.11.395Article
• 33. Kim GE, Choi YH, Kang SM, Lee JS, Jung D. A convergence study of the effects of eating behaviors on stress recognition by adolescent gender. Journal of the Korea Convergence Society. 2021;12:85-92. https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.8.085Article
• 34. Lee BK. Association between sleep duration and body mass index among south korean adolescents. Korean Journal of Health Promotion. 2015;15(1):16-23. http://doi.org/10.15384/kjhp.2015.15.1.16Article
• 35. Kang NR, Kim NH, Lee BK. Effects of dietary habits on sleep duration in korean adolescents: Based on results from the 2016 korean youth risk behavior web-based survey. Research in Community and Public Health Nursing. 2018;29(4):440-449. https://doi.org/10.12799/jkachn.2018.29.4.440Article
• 36. Im SJ. The associated factors with generalized anxiety disorder in korean adolescents. Korean Public Health Research. 2021;47(4):197-208. http://doi.org/10.22900/kphr.2021.47.4.014Article
• 37. Kline T. J. Psychological testing: A practical approach to design and evaluation. Sage publications; 2005.
• 38. knoke D, Bohrnstedt GW, Mee AP. Statistics for social data analysis. F,E: Peacock Publishers; 2002.
• 39. Lee YY, Seo HJ. Study of the mediating effect of physical activity on the relationship of generalized anxiety disorder and smartphone overdependence in adolescent-based on 2020 adolescent health behavior survey-. Journal of the Korea Convergence Society. 2022;13(5):279-286. https://doi.org/10.15207/JKCS.2022.13.05.279Article
• 40. Choi HJ, Jeong HR. The impact of grit, gratitude disposition and stress on psychological well-being among nursing students during the Covid-19 pandemic: a structural equation modeling. The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education. 2022;28(1):70-79. https://doi.org/10.5977/jkasne.2022.28.1.70Article
• 41. Kim SH, Kwon SA, Kwon YJ, Kim SI, Kim YJ, Oh HR, et al. Effects of caffeine intake and stress on sleep quality in university students. The Journal of the Convergence on Culture Technology. 2022;8(5):161-169. http://doi.org/10.17703/JCCT.2022.8.5.161Article
• 42. Song Y, Carlson GC, Mcgowan SK, Fung CH, Josephson KR, Mitchell MN, et al. Sleep disruption due to stress in women veterans: a comparison between caregivers and noncaregivers. Behavioral Sleep Medicine. 2021;19(2):243-254. https://doi.org/10.1080/15402002.2020.1732981ArticlePubMedPMC
• 43. Wall AD, Eric BL. What do anxiety scales really measure? An item content analysis of self-report measures of anxiety. Journal of Psychopathology and Behavioral Assessment. 2022;44:1148-1157. https://doi.org/10.1007/s10862-022-09973-9Article
• 44. Townsend S, Oleg NM. Perceived stress scale (PSS). Handbook of Assessment in Mindfulness Research. 2022;1-13. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77644-2_91-1Article
• 45. Suswati I, Hendy HMMM. Perceived stress, stressor and the holmes-rahe life stress of female medical students. Journal of Education and Practice. 2020;11(7):110-114. https://doi.org/10.7176/JEP/11-27-13Article
• 46. Cho SI, Hyun ER. The analysis of adolescents’ visual literacy levels of visual images in digital environments. Journal of the Korean Society of Design Culture. 2023;29(3):401-411. https://doi.org/10.18208/ksdc.2023.29.3.401Article
• 47. Lee CH, Lee KS. A study on youth media use status and policy response measures by object Ⅲ. Sejong: National Youth Policy Institute; 2022.
• 48. Baek KH, Ha EN. Mobile-based digital healthcare platforms: Smart wellness. archives of design research. 2021;34(1):101-112. https://doi.org/10.15187/adr.2021.02.34.1.101Article
• 49. Lee JH, Choi HS. Effects of using mobile apps for mental health care in korea: A systematic review. Journal of Korean Academy of Psychiatric and Mental Health Nursing. 2022;31:88-100. https://doi.org/10.12934/jkpmhn.2022.31(1).1.88ArticlePubMed
• 50. Ministry of Health and Welfare of Korea. Information on the operation of the 'Heart Relief Bus'. Sejong: Ministry of Health and Welfare of Korea; 2021.
• 51. March S, Spence SH, Donovan CL, Kenardy JA. Large-scale dissemination of internet-based cognitive behavioral therapy for youth anxiety: feasibility and acceptability study. Journal of medical Internet research. 2018;20(7):1-15. https://doi.org/10.2196/jmir.9211ArticlePubMedPMC
• 52. Tsui TY, Defance K, Khalid-khan S, Granic I, Hollenstein T. Reductions of anxiety symptoms, state anxiety, and anxious arousal in youth playing the videogame MindLight compared to online cognitive behavioral therapy. Games for Health Journal. 2021;10(5):330-338. https://doi.org/10.1089/g4h.2020.0083ArticlePubMed
• 53. Kim DJ. History of health education in korean schools. Journal of Wellness. 2023;18(4):25-29. https://doi.org/10.21097/ksw.2023.11.18.4.25Article
• 54. Healthinnews. Domestic youth's are vulnerable to sleep health... There is need to pay attention to healthy sleep educational view [Internet] Seoul, Healthinnews; 2024 [cited 2024 July 4] Available from: https://www.healthinnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=45281
• 55. Kira G, Maddison R, Hull M, Blunden S, Olds T. Sleep education improves the sleep duration of adolescents: a randomized controlled pilot study. Journal of Clinical Sleep Medicine. 2014;10(7):787-792. https://doi.org/10.5664/jcsm.3874ArticlePubMedPMC
• 56. Illingworth G, Sharman R, Harvey CJ, Foster RG, Espie CA. The Teensleep study: the effectiveness of a school-based sleep education programme at improving early adolescent sleep. Sleep Medicine. 2020;12:1-9. https://doi.org/10.1016/j.sleepx.2019.100011ArticlePubMedPMC
• 57. Shim JH, Jeon HR, Kim KK. Does delaying school start time change sleep hours and tiredness of Korean adolescents? Korean Journal of Educational Research. 2019;57(4):101-125. http://doi.org/10.30916/KERA.57.4.101Article

Figure & Data

References

Citations

Citations to this article as recorded by