디지털 기반 행복케어 의료모형 효과검증 = Effect Testing of Medical Model for Happiness Care based on Digital|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

최근에 우리 사회는 고령화, 핵가족화, 사회적 고립, 코로나19 팬데믹 등으로 인해 우울과 불안 같은 정신건강 문제가 급격히 증가하였으며, 특히 취약계층에서 그 심각성이 더욱 부각되고 있다. 이에 따라 정신건강 문제를 조기에 탐지하고 개인 맞춤형으로 개입할 수 있는 새로운 접근이 요구되고 있으며, 디지털 바이오마커를 활용한 의료모형이 중요한 대안으로 주목받고 있다. 이런 시대적인 요구에 부합하 여 이 논문은 의료와 정신건강 관리에 관한 심리학 연구의 일환으로 스마트폰 기반 디지털 바이오마커가 정신건강에 미치는 영향을 체계적으로 분석하고, 긍정심리학적 관점에서 디지털기반 행복케어 프로그램을 개발하고 그 효과를 검증한 데 목적이 있다. 이 연구는 세 가지 연구 축으로 구성된다. 첫째, 행복케어모형(Happiness-Care Model)을 제안하여 디지털 기반 정신건강 관리의 이론적 기틀을 마련하였다. 행복 케어모형은 긍정심리학적 관점과 셀리그먼(Seligman, 2011)의 PERMA 모델 (positive emotion, engagement, relationship, meaning, accomplishment)을 기 반으로 하여, 개인의 정서적·심리적 웰빙을 강화하고 정신건강 회복을 촉진하는 심리적 자원을 구조화하였다. 기존의 상담 중심 정신건강 개입이 단기적이고 수동 적인 반면, 행복케어모형은 디지털 데이터 기반의 지속적 모니터링을 통해 사용자 의 심리적 변화를 실시간으로 파악하고, 맞춤형 개입을 제공할 수 있는 능동적 체 계로 설계되었다. 특히 ‘긍정정서의 강화’, ‘삶의 의미 인식’, ‘행동적 성취 경험’이 상호작용하는 순환적 구조를 통해 행복과 정신건강의 상관성을 실증적으 로 연결하였다. 이를 통해 디지털 환경에서도 개인의 심리적 회복탄력성을 촉진할 수 있는 근거 기반 모델을 제시하였다. 둘째, 디지털 바이오마커의 정신건강 영향 분석을 통해 디지털 센서 데이터가 우 울, 불안, 행복에 미치는 실질적 관계를 규명하였다. 스마트폰을 통해 수집 가능한 GPS(이동거리), GYRO(걸음 수), SLEEP(수면시간), TOUCH(터치 빈도), DATA(데이터 사용량) 등의 변인을 디지털 바이오마커로 설정하고, 각 지표와 정 신건강 변인 간의 상관 및 회귀 분석을 실시하였다. 분석 결과, 신체활동 관련 지표 (GPS, GYRO)는 우울과 불안을 낮추고 행복을 높이는 데 유의한 영향을 미쳤으며, 수면 지표(SLEEP) 또한 정신건강의 긍정적 변화와 관련이 깊은 것으로 나타났다. 반면, 스마트폰 사용량과 터치 빈도가 높은 경우(DATA, TOUCH)는 불안과 우울을 유의미하게 증가시키는 부정적 요인으로 작용하였다. 이러한 결과는 과도한 디지털 사용이 정신건강을 저해할 수 있다는 선행연구(고은영, 김은향, 2017; 한현 지, 2015)와 일치하며, 스마트폰 사용 행태가 개인의 감정적 안정성과 행복감 형성 에 직접적인 영향을 미친다는 점을 실증적으로 입증하였다. 또한 이 연구는 행복이 우울과 불안 간의 관계에서 매개효과(mediating effect) 를 살펴보았다. 이는 단순히 정신건강 수준을 측정하는 것을 넘어 긍정심리학적 자원으로서의 행복이 정신적 고통을 완화하고 회복을 촉진하는 핵심 요인으로 작용함을 보여준다. 즉, 행복 수준이 높을수록 불안과 우울의 상호 부정적 순환이 완화되 며, 행복이 정서 조절과 심리적 웰빙을 증진시키는 완충 기제로 작동함을 확인하였다. 이러한 결과는 행복을 독립적 치료 목표로 설정하는 기존 심리치료 패러다임을 확장하여, 디지털 환경에서도 행복을 기반으로 한 예방적 정신건강 관리가 가능함 을 시사한다. 셋째, 디지털 기반 행복케어 프로그램(Happiness-Care Program based on Digital)을 개발하고, 그 효과성을 실증적으로 검증하였다. 프로그램은 행복케어모 형의 이론적 구조를 토대로, 긍정정서 강화, 의미 탐색, 자아성찰, 사회적 관계 형 성, 행동적 성취 경험을 중심으로 8회기로 구성되었다. 특히, 각 회기는 디지털 바 이오마커 데이터를 기반으로 한 개인의 실시간 상태 분석을 반영하여, 개인 맞춤형 과제를 제시하고 긍정적 행동 변화를 유도하도록 설계되었다. 프로그램의 실행은 증평군 지역사회 내 세 개 그룹을 대상으로 진행되었으며, 사전·사후 비교를 통해 불안, 우울, 행복, 희망, 삶의 만족, 삶의 의미 등 6개 정신건강 지표의 변화를 측정 하였다. 정규분포 가정을 검정한 결과에서 일부 변인이 비정규 분포를 보여 비모수 검정 (Kruskal-Wallis, Wilcoxon Signed Rank)을 중심으로 분석이 수행되었다. 그 결과, 행복케어 프로그램에 참여한 그룹은 불안과 우울이 통계적으로 유의하게 감소 하였고, 행복, 희망, 의미, 삶의 만족은 유의하게 증가하였다. 반면 프로그램에 참여 하지 않은 집단에서는 이러한 변화가 나타나지 않았다. 특히 Kruskal-Wallis 검정 결과, 불안(H=22.319, p<.001)과 희망(H=24.275, p<.001) 지표에서 집단 간 변 화량의 차이가 뚜렷하게 확인되어 프로그램의 개입 효과가 실질적으로 검증되었다. 이러한 결과는 디지털 바이오마커 기반 실시간 데이터와 긍정심리학적 개입을 결합한 접근이 정신건강 증진에 효과적임을 입증한다. 행복케어프로그램은 단순한 심리 교육을 넘어, 개인의 감정 변화와 행동 패턴을 동시에 분석하고 피드백하는 하이브리드 심리개입 모델로서 전통적 대면 중심 프로그램의 한계를 보완하는 것이 다. 특히, 지역사회나 고립된 환경에서도 지속적으로 정신건강을 관리할 수 있는 새 로운 형태의 디지털 심리 돌봄 체계로 확장될 가능성을 보여주는 것이다. 이상의 결과를 종합하면, 이 연구는 단순한 기술적 분석이나 심리학적 프로그램 개발을 넘어 디지털 기반 정신건강 관리의 새로운 통합 패러다임을 제시하였다는 점에서 몇 가지 학문적 의의가 있다. 첫째, 이 연구는 기존의 전통적인 정신건강 평 가 방식이 자기보고식 설문이나 단기 면담에 한정되어 있었던 한계를 극복하고, 디 지털 바이오마커를 활용한 실시간·객관적 측정 체계를 확립하였다. 이는 개인의 심리적 상태를 시간의 흐름에 따라 동적으로 파악할 수 있게 하여, 기존의 횡단적 평가를 종단적 모니터링 체계로 확장한 것이다. 특히, 스마트폰에서 수집된 이동, 수면, 사용 패턴 등의 센서 데이터가 실제로 우울·불안·행복 등 주요 정신건강 요인과 유의한 상관성을 지닌다는 점을 실증함으로써 디지털 바이오마커의 임상적 활용 가능성을 구체적으로 입증하였다. 둘째, 이 연구는 디지털 헬스케어의 기술적 접근을 심리학의 이론적 틀과 결합함으로써 심리학과 데이터 과학의 융합적 연구 모델을 제시하였다. 특히, 행복이 불안 과 우울의 관계에서 매개적 역할을 수행한다는 분석 결과는 긍정심리학의 핵심 개 념인 ‘행복’을 치료의 부가적 요인이 아닌 정신건강 회복의 중심 변수로 재정의 한 점에서 의미가 크다. 이를 통해 행복 증진이 단순한 정서적 안정이 아니라, 디지 털 데이터를 통해 과학적으로 관찰 가능한 회복 기제(recovery mechanism)로 기능 함을 실증적으로 확인하였다. 셋째, 이 연구는 긍정심리학의 이론적 토대를 기반으로 한 디지털 행복케어 프로 그램(HCPD, Happiness-Care Program based on Digital)을 실제 지역사회에 적 용하고 그 효과를 검증함으로써 디지털 기반 심리 중재의 현장 적용 가능성을 실질 적으로 확인하였다. 특히 프로그램은 단순한 온라인 심리교육이 아니라 디지털 바 이오마커와 실시간 피드백을 결합한 하이브리드 개입 체계로 설계되었다. 이로써 디지털 기술이 단지 정보 수집의 도구가 아니라, 행동 변화와 정서 조절을 촉진하 는 심리적 개입의 매개체로 활용될 수 있음을 입증하였다. 프로그램 참여자들의 불 안 감소와 행복·희망·삶의 만족 증진은 이러한 접근의 효과성을 뒷받침하는 것이 다. 넷째, 사회적·정책적 측면에서 이 연구는 고령화와 사회적 고립 심화 속에서의 지역사회 정신건강 돌봄 체계의 디지털 전환 방향을 제시하였다. 이 연구의 행복케 어 프로그램은 디지털 접근성이 낮은 고령층을 중심으로 설계되어 스마트폰 활용이 제한된 대상자도 쉽게 참여할 수 있도록 사용자 친화적 구조를 채택하였다. 이는 취약계층의 정신건강 불평등을 완화하고, 디지털 돌봄의 포용적 확산에 기여할 수 있는 실천적 모델로 평가된다. 또한 실시간 데이터 기반의 위험 예측 체계는 독거 노인·정신건강 고위험군·저소득층 등 다양한 사회적 약자를 조기에 선별하고 개 입할 수 있는 예방 중심 공공정신건강 관리의 근거 모형으로 활용될 수 있을 것이 다. 다섯째, 이 연구의 통합적 접근은 디지털 헬스케어, 심리학, 사회복지, 공공보건 정책 간의 다학제적 협력의 가능성을 보여준다. 정신건강의 조기진단과 지속 관리 가 단일 기관이나 전문가 집단만의 역할로는 한계가 있음을 고려할 때, 이 연구에 서 제시한 디지털 행복케어의료모형은 향후 보건소, 복지관, 정신건강센터, 지자체 등 다양한 공공기관에서 협력적으로 적용할 수 있는 실증적 근거를 제공하였다. 이 연구는 몇 가지 한계점을 지닌다. 첫째, 디지털 바이오마커의 측정 기간이 2 주로 제한되어 있어 장기적 정신건강 변화 추적에는 한계가 있었다. 향후 연구에서 는 최소 수개월 이상의 종단 연구(longitudinal study)를 통해 데이터의 시간적 일 관성과 예측력을 검증할 필요가 있다. 둘째, 데이터 수집이 스마트폰 단일 기기를 통해 이루어졌기 때문에 웨어러블 디바이스(스마트워치, 밴드 등)와의 다중 센서 융합이 이루어진다면 더 높은 정확도를 확보할 수 있을 것이다. 셋째, 연구 참여자 의 대다수가 중장년층 이상이며 경제활동이 제한적인 집단으로 구성되어 있어, 다 양한 연령대와 직업군을 포괄한 후속 연구가 필요하다. 넷째, 행복케어프로그램의 회기 수(8회기)가 제한적이므로 프로그램의 지속성과 효과 유지 기간을 검증하는 장기 추적 연구가 추가되어야 할 것이다. 그럼에도 불구하고 이 연구의 결과는 학문적·사회적 측면 모두에서 중요한 시사점을 제공한다. 학문적으로는 디지털 바이오마커와 긍정심리학을 통합하여 정신 건강을 다차원적으로 이해하는 새로운 이론적 틀을 제시하였으며, 실천적으로는 기 술 중심의 헬스케어가 아닌 인간 중심의 디지털 심리 돌봄 체계를 구체화했다는 점 에서 차별적 의의를 지닌다. 또한, 이 연구에서 제시한 행복케어모형은 향후 AI 기 반 정서 예측, 개인 맞춤형 심리 중재 플랫폼, 정신건강 빅데이터 구축 등 다양한 분야로 확장될 수 있는 응용 가능성을 갖는다. 결론적으로 이 연구는 디지털 기술과 심리학의 융합을 통해 정신건강의 조기 탐 지, 맞춤형 개입, 지속적 관리가 가능한 새로운 의료모형을 제시하였다. 스마트폰 센서를 기반으로 한 디지털 바이오마커는 개인의 행동 패턴과 정서 상태를 실시간으로 측정하여 정신건강 상태를 과학적으로 예측할 수 있는 도구로 자리매김할 수 있으며, 여기에 긍정심리학 기반 행복케어프로그램을 결합함으로써 정신건강 증진 의 실질적 해법을 제시하였다. 향후 연구에서는 다양한 인구 집단과 환경에서 본 모델을 확장 적용함으로써 디지털 기반 정신건강 관리의 표준모형으로 발전시킬 필요가 있다.

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최근에 우리 사회는 고령화, 핵가족화, 사회적 고립, 코로나19 팬데믹 등으로 인해 우울과 불안 같은 정신건강 문제가 급격히 증가하였으며, 특히 취약계층에서 그 심각성이 더욱 부각되고 ...

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