본 연구에서는 육군 간부의 스마트폰 중독 및 수준과 군 생활 적응을 살펴보고, 스마트폰 중독이 군 생활의 상관관계 및 미치는 영향을 알아보기 위해 연구하였고, 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰 중독위험군은 7.18%로 나타났다. 장교가 부사관보다 높게 나타났고, 남성이 여성보다 낮게 나타났으며, 나이대로는 40대, 20대, 30대 순으로 높게 나타났다. 이는 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 성인 스마트폰 중독위험군으로 남성이 여성보다 높게 조사된 한국정보호진흥원(2014)의 자료와는 대조적 결과로 여군이 남군보다 스마트폰 중독위험군이 높게 조사되었다. 둘째, 스마트폰 중독을 기술통계하여 점수화하였고 4점 만점 중 평균 1.83이 나왔고 스마트폰 중독 하위요인인 금단과 내성이 높게 나타났으며 가상세계지향은 낮게 나왔다. 또한 군 생활 적응을 기술통계하여 점수화하였고 5점 만점 중 평균 3.82가 나왔고 군 생활 중독 하위요인인 업무수행이 대인관계보다 낮게 나타났다. 셋째, 인구사회학적 특성에 따른 스마트폰 중독의 차이를 살펴보면 장교가 부사관보다 높게 나타났고, 남성이 여성보다 낮게 나타났으며, 나이대로는 30대, 20대, 40대 순으로 높게 나타났다. 신분(장교, 부사관)과 나이에 따라 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 하지만 성별에 따른 차이는 유의미하게 나타났다. 즉, 남군보다는 여군이 스마트폰 중독에 더 많이 걸리는 것으로 나타났다. 넷째, 인구사회학적 특성에 따른 군 생활 적응의 차이를 살펴보면 장교가 부사관보다 낮게 나타났고 남성이 여성보다 높게 나타났으며 나이대로는 40대, 20대, 30대 순으로 높게 나타났다. 이는 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 다섯째, 스마트폰 중독 및 군 생활 적응의 상관관계를 살펴보면 r = -.23(p<.01) 음(-)의 상관관계를 보였고 유의미한 차이를 보였다. 하지만 ...
본 연구에서는 육군 간부의 스마트폰 중독 및 수준과 군 생활 적응을 살펴보고, 스마트폰 중독이 군 생활의 상관관계 및 미치는 영향을 알아보기 위해 연구하였고, 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰 중독위험군은 7.18%로 나타났다. 장교가 부사관보다 높게 나타났고, 남성이 여성보다 낮게 나타났으며, 나이대로는 40대, 20대, 30대 순으로 높게 나타났다. 이는 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 성인 스마트폰 중독위험군으로 남성이 여성보다 높게 조사된 한국정보호진흥원(2014)의 자료와는 대조적 결과로 여군이 남군보다 스마트폰 중독위험군이 높게 조사되었다. 둘째, 스마트폰 중독을 기술통계하여 점수화하였고 4점 만점 중 평균 1.83이 나왔고 스마트폰 중독 하위요인인 금단과 내성이 높게 나타났으며 가상세계지향은 낮게 나왔다. 또한 군 생활 적응을 기술통계하여 점수화하였고 5점 만점 중 평균 3.82가 나왔고 군 생활 중독 하위요인인 업무수행이 대인관계보다 낮게 나타났다. 셋째, 인구사회학적 특성에 따른 스마트폰 중독의 차이를 살펴보면 장교가 부사관보다 높게 나타났고, 남성이 여성보다 낮게 나타났으며, 나이대로는 30대, 20대, 40대 순으로 높게 나타났다. 신분(장교, 부사관)과 나이에 따라 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 하지만 성별에 따른 차이는 유의미하게 나타났다. 즉, 남군보다는 여군이 스마트폰 중독에 더 많이 걸리는 것으로 나타났다. 넷째, 인구사회학적 특성에 따른 군 생활 적응의 차이를 살펴보면 장교가 부사관보다 낮게 나타났고 남성이 여성보다 높게 나타났으며 나이대로는 40대, 20대, 30대 순으로 높게 나타났다. 이는 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 다섯째, 스마트폰 중독 및 군 생활 적응의 상관관계를 살펴보면 r = -.23(p<.01) 음(-)의 상관관계를 보였고 유의미한 차이를 보였다. 하지만 상관계수 .2 ~ .4 사이로 낮은 수준의 상관관계를 보였다. 이는 스마트폰 중독은 군 생활 적응의 낮은 수준의 부정적인 상관관계가 있음을 나타낸다. 여섯째, 스마트폰 중독이 군 생활 적응에 미치는 영향을 살펴보면 스마트폰 중독 하위요인인 일상생활장애, 가상세계지향성, 금단, 내성이 군 생활 적응과 하위요인인 업무수행, 대인관계에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로는 인구사회학적 특성에 따른 스마트폰 중독 수준은 여군이 남군보다 높게 나타났고 유의미한 차이를 보였다. 인구사회학적 특성에 따른 군 생활 적응은 유의미한 차이를 보이지 않았다. 스마트폰 중독과 군 생활 적응은 낮은 수준의 부정적인 상관관계가 있었으나 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 육군 간부의 스마트폰 중독 및 수준과 군 생활 적응을 살펴보고, 스마트폰 중독이 군 생활의 상관관계 및 미치는 영향을 알아보기 위해 연구하였고, 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰 중독위험군은 7.18%로 나타났다. 장교가 부사관보다 높게 나타났고, 남성이 여성보다 낮게 나타났으며, 나이대로는 40대, 20대, 30대 순으로 높게 나타났다. 이는 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 성인 스마트폰 중독위험군으로 남성이 여성보다 높게 조사된 한국정보호진흥원(2014)의 자료와는 대조적 결과로 여군이 남군보다 스마트폰 중독위험군이 높게 조사되었다. 둘째, 스마트폰 중독을 기술통계하여 점수화하였고 4점 만점 중 평균 1.83이 나왔고 스마트폰 중독 하위요인인 금단과 내성이 높게 나타났으며 가상세계지향은 낮게 나왔다. 또한 군 생활 적응을 기술통계하여 점수화하였고 5점 만점 중 평균 3.82가 나왔고 군 생활 중독 하위요인인 업무수행이 대인관계보다 낮게 나타났다. 셋째, 인구사회학적 특성에 따른 스마트폰 중독의 차이를 살펴보면 장교가 부사관보다 높게 나타났고, 남성이 여성보다 낮게 나타났으며, 나이대로는 30대, 20대, 40대 순으로 높게 나타났다. 신분(장교, 부사관)과 나이에 따라 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 하지만 성별에 따른 차이는 유의미하게 나타났다. 즉, 남군보다는 여군이 스마트폰 중독에 더 많이 걸리는 것으로 나타났다. 넷째, 인구사회학적 특성에 따른 군 생활 적응의 차이를 살펴보면 장교가 부사관보다 낮게 나타났고 남성이 여성보다 높게 나타났으며 나이대로는 40대, 20대, 30대 순으로 높게 나타났다. 이는 통계학적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 다섯째, 스마트폰 중독 및 군 생활 적응의 상관관계를 살펴보면 r = -.23(p<.01) 음(-)의 상관관계를 보였고 유의미한 차이를 보였다. 하지만 상관계수 .2 ~ .4 사이로 낮은 수준의 상관관계를 보였다. 이는 스마트폰 중독은 군 생활 적응의 낮은 수준의 부정적인 상관관계가 있음을 나타낸다. 여섯째, 스마트폰 중독이 군 생활 적응에 미치는 영향을 살펴보면 스마트폰 중독 하위요인인 일상생활장애, 가상세계지향성, 금단, 내성이 군 생활 적응과 하위요인인 업무수행, 대인관계에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로는 인구사회학적 특성에 따른 스마트폰 중독 수준은 여군이 남군보다 높게 나타났고 유의미한 차이를 보였다. 인구사회학적 특성에 따른 군 생활 적응은 유의미한 차이를 보이지 않았다. 스마트폰 중독과 군 생활 적응은 낮은 수준의 부정적인 상관관계가 있었으나 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
This study researched smart phone addiction and level of the addiction for army officers and adjustment to military life, and it studied influences of smart phone addiction to affect correlation and effects to the military life. The results are as same as following. First, the smart phone addiction ...
This study researched smart phone addiction and level of the addiction for army officers and adjustment to military life, and it studied influences of smart phone addiction to affect correlation and effects to the military life. The results are as same as following. First, the smart phone addiction risk group was 7.18%. The officers were in the higher risk group than noncommissioned officers, and men were in the lower risk group than women, and they were in the higher risk groups as they were 40s, 20s, and 30s in order. They did not show statically meaningful differences. In contrast results of data from Korea Information Society Agency (2014) that men are in the higher adult smart phone addiction risk group than women, female army officers showed more smart phone addiction risk than male army officers. Second, this study made the smart phone addiction into scoring by using descriptive statistics, and average 1.83 point came out of the 4 point scale, and withdrawal and tolerance which are sub factors of the smart phone addiction were shown highly, and virtual world orientation was shown low. Also, this study made the adjustment to military life into scoring by using descriptive statistics, and average 3.82 point came out of the 5-point scale, and performance accomplishment, which is a sub factor of military life addiction, was shown lower than interpersonal relationship. Third, as researching differences of the smart phone addiction from demographic characteristics, the officers were higher than the noncommissioned officers, and men were lower than women, and as age 30s, 20s, and 40s were higher in order. There were not statistically meaningful differences as following identity (the officers, noncommissioned officers) and the age. However, there were meaningful differences as following gender. Indeed, this study found that the female soldiers have more smart phone addictions than male soldiers. Fourth, as researching differences of adjustment to military life as following demographic characteristics, the officers were shown lower than noncommissioned officers, and men were higher than women, and as age 40s, 20s, and 30s were shown higher in order. There were not statistically meaningful differences. Fifth, when it researches correlation between the smart phone addiction and the adjustment to military life, it shows negative (-) correlation as r = -.23(p<.01) and it shows meaningful differences. However, the correlation coefficient is from .2 to .4 so it shows low-level correlation. It means that the smart phone addiction and the adjustment to military life have low level of negative correlation. Sixth, when it researches influences of the smart phone addiction to the adjustment to military life, this study finds that sub factors of the smart phone addiction such as disruptions of usual life, virtual world orientation, withdrawal, and tolerance, do not influence the adjustment to military life and its sub factors such as performance accomplishment and interpersonal relationship. In conclusion, as following demographic characteristics smartphone addiction level of female soldiers is higher than male soldiers and they have significant differences. Adjustment to military as following demographic characteristics does not indicate significant differences. This study verifies that relation between smartphone addiction and adjustment to military has low negative correlation but it does not influence each other.
This study researched smart phone addiction and level of the addiction for army officers and adjustment to military life, and it studied influences of smart phone addiction to affect correlation and effects to the military life. The results are as same as following. First, the smart phone addiction risk group was 7.18%. The officers were in the higher risk group than noncommissioned officers, and men were in the lower risk group than women, and they were in the higher risk groups as they were 40s, 20s, and 30s in order. They did not show statically meaningful differences. In contrast results of data from Korea Information Society Agency (2014) that men are in the higher adult smart phone addiction risk group than women, female army officers showed more smart phone addiction risk than male army officers. Second, this study made the smart phone addiction into scoring by using descriptive statistics, and average 1.83 point came out of the 4 point scale, and withdrawal and tolerance which are sub factors of the smart phone addiction were shown highly, and virtual world orientation was shown low. Also, this study made the adjustment to military life into scoring by using descriptive statistics, and average 3.82 point came out of the 5-point scale, and performance accomplishment, which is a sub factor of military life addiction, was shown lower than interpersonal relationship. Third, as researching differences of the smart phone addiction from demographic characteristics, the officers were higher than the noncommissioned officers, and men were lower than women, and as age 30s, 20s, and 40s were higher in order. There were not statistically meaningful differences as following identity (the officers, noncommissioned officers) and the age. However, there were meaningful differences as following gender. Indeed, this study found that the female soldiers have more smart phone addictions than male soldiers. Fourth, as researching differences of adjustment to military life as following demographic characteristics, the officers were shown lower than noncommissioned officers, and men were higher than women, and as age 40s, 20s, and 30s were shown higher in order. There were not statistically meaningful differences. Fifth, when it researches correlation between the smart phone addiction and the adjustment to military life, it shows negative (-) correlation as r = -.23(p<.01) and it shows meaningful differences. However, the correlation coefficient is from .2 to .4 so it shows low-level correlation. It means that the smart phone addiction and the adjustment to military life have low level of negative correlation. Sixth, when it researches influences of the smart phone addiction to the adjustment to military life, this study finds that sub factors of the smart phone addiction such as disruptions of usual life, virtual world orientation, withdrawal, and tolerance, do not influence the adjustment to military life and its sub factors such as performance accomplishment and interpersonal relationship. In conclusion, as following demographic characteristics smartphone addiction level of female soldiers is higher than male soldiers and they have significant differences. Adjustment to military as following demographic characteristics does not indicate significant differences. This study verifies that relation between smartphone addiction and adjustment to military has low negative correlation but it does not influence each other.
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