[논문]스마트폰 중독 정도와 학습장애, 우울증 및 주의력결핍장애 연관성

김은엽; 박래웅

doi:10.5762/kais.2015.16.11.7599

스마트폰 중독 정도와 학습장애, 우울증 및 주의력결핍장애 연관성
Smartphone Addiction and Learning disorder, Depression, ADHD association 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.16 no.11, 2015년, pp.7599 - 7606

초록
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연구에서는 자기 통제력이 있다고 판단되는 대학생들의 스마트폰 중독(SPA)에 따른 학습장애(LD), 주의력결핍장애(ADHD), 우울증(Depression)의 연관성을 알아보고자 하였다. 스마트폰 중독 정도와 학습장애 상관분석 결과 46의 상관을 보였다(p<0.001). 스마트폰 중독 정도와 주의력결핍장애 상관분석 결과 48의 상관을 보였다(p<0.001). 한편, 학습장애와 주의력결핍장애 전체 점수간의 상관분석 결과 64의 상관을 보였다(p<0.001). 학습장애(LD) 다중비교 결과 스마트폰 중독 정도가 낮은 그룹의 학습장애(LD)이 스마트폰 중독 정도가 높은 그룹보다 평균차이는 통계적으로 유의하였다. 스마트폰 중독 정도가 낮은 그룹의 주의력 결핍(ADHD)이 스마트폰 중독 정도가 매우 높은 그룹보다 평균차이는 통계적으로 유의하였다. 스마트폰 중독 정도가 낮은 그룹의 우울증(Depression)이 스마트폰 중독 정도가 높은 그룹보다 평균차이는 통계적으로 유의하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study was to examine the correlations between smart phone addictions (SPA) and learning disorder (LD), attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), and depression of post secondary level students, who were believed to have decent degree of self-commands. The correlation between the degree of smart phone addiction and learning disorder was 46 (p<0.001) and the correlation between the degree of smart phone addiction and ADHD was 48 (p<0.001). Meanwhile, the correlation between learning disorder and ADHD was 64 (p<0.001). From the multiple comparison of learning disorders, bothe the learning disorder and the ADHD of a group with lower degree of smart phone addiction showed mean differences that were more statistically significant than those of a group with higher degree of smart phone addiction. The depression of a group with lower degree of smart phone addition was also more statistically significant than that of a group with higher degree of smart phone addiction.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 대학생들의 스마트폰 중독 정도와 학습장 애(LD ; Learning Disorder), 주의력결핍장애(ADHD ; Attention Deficit Hyperactivity Disorder), 우울증(Depression) 의 연관성을 알아보고자 하였다.
이에 본 연구목적은 자기 통제력이 있다고 판단되는 대학생들의 스마트폰 중독 정도에 따른 학습장애(LD ; Learning Disorder), 주의력결핍장애(ADHD ; Attention Deficit Hyperactivity Disorder), 우울증(Depression)의 연관성을 알아보고자 하였다.

가설 설정

나는 독서를 하면 쉽게 피곤해하고 자주 졸게 된다. 10. 나는 전체적으로 학습의 문제가 많다.”로 구성되었다.
과제나 활동을 체계적으로 하는데 어려움을 느낀다. 10. 움직이는 모터처럼 항상 달리듯 한다. 11.
움직이는 모터처럼 항상 달리듯 한다. 11. 정신적인 활동을 기피한다. 12.
정신적인 활동을 기피한다. 12. 말을 너무 많이 한다. 13.
말을 너무 많이 한다. 13. 연필, 숙제, 장난감 등을 자주 잃어버린다. 14.
질문을 끝까지 듣지 않고 대답한다. 15. 외부 자극에 의해 쉽게 산만해진다. 16.
나는 숙제를 끝내는데 많은 시간이 걸린다. 3. 나는 독서를 할 때 글씨가 많이 흐려 보인다고 불평한다. 4.
앉아 있는 동안에도 손발을 계속 움직인다. 3. 주의 집중하는데 어려움이 있다. 4.
나는 독서를 할 때 글씨가 많이 흐려 보인다고 불평한다. 4. 나는 독서를 할 때 눈의 피로나 두통을 호소한다. 5.
나는 독서를 할 때 눈의 피로나 두통을 호소한다. 5. 나는 독서를 할 때 단어나 줄을 건너뛰어 읽는다. 6.
가만히 앉아 있지 못하고 일어나 돌아다닌다. 5. 다른 사람 이야기를 귀 기울여 듣지 않는 듯하다. 6.
나는 칠판에 쓴 것을 베껴 쓸 때 많은 어려움이 있다. 7. 나는 글씨가 고르지 않고 삐뚤삐뚤하거나 바르지 않다. 8.
과도하게 뛰어다니거나 돌아다닌다. 7. 자신이 해야 할 일을 끝마치지 못한다. 8.
나는 글자를 뒤집어 쓰거나 비슷한 숫자나 글자를 헷갈려 한다. 9. 나는 독서를 하면 쉽게 피곤해하고 자주 졸게 된다. 10.

제안 방법

각 문항당 1점부터 5점까지 Likert 5 point scale 형태로 구성하였다. 12 영역에서 총 20 문항으로 각 문항당 1점부터 5점까지 Likert 5 point scale 형태로 구성하였다. 점수범위는 20에서 80점까지이며, 점수가 높을수록 우울증 정도가 높음을 의미하며 13점 이하 “우울증이 아님”, 14-19점 “가벼운 우울증 의심”, 20-28점 “중간 정도의 우울증이 의심”, 29점 이상 “우울증이 심함” 4그룹으로 구분하였다.
각 문항당 1점부터 5점까지 Likert 5 point scale 형태로 점수범위는 10에서 50점까지이며, 점수가 높을수록 스마트폰 중독 성향이 높음을 의미하며 30점 이상 “휴대폰에 대한 의존도가 매우 높은 상태”, 20점 이상 “휴대폰에 대한 의존도가 높은 상태”, 20점미만 “휴대폰을 통신 수단으로 적절히 사용하는 상태” 3그룹으로 구분하였다.
7%으로 총 수거된 358부중 연구에 활용 가능한 328부를 사용하였다. 구조화된 설문지를 배포하여 자가기입식 설문방법으로 진행하였다. 수집된 설문지는 정보 익명화(De-Identification) 과정을 통해 연구 Data Base를 만들고 진행하였다.
구조화된 설문지를 배포하여 자가기입식 설문방법으로 진행하였다. 수집된 설문지는 정보 익명화(De-Identification) 과정을 통해 연구 Data Base를 만들고 진행하였다.
각 문항당 1점부터 5점까지 Likert 5 point scale 형태로 점수범위는 10에서 50점까지이며, 점수가 높을수록 스마트폰 중독 성향이 높음을 의미하며 30점 이상 “휴대폰에 대한 의존도가 매우 높은 상태”, 20점 이상 “휴대폰에 대한 의존도가 높은 상태”, 20점미만 “휴대폰을 통신 수단으로 적절히 사용하는 상태” 3그룹으로 구분하였다. 스마트폰 중독에 포함된 모든 문항들의 신뢰도를 확인하기 위해 문항 내적합치도 신뢰도 계수 (Cronbach Alpha)를 살펴보았다(Cronbach Alpha=0.804).
점수범위는 20에서 80점까지이며, 점수가 높을수록 우울증 정도가 높음을 의미하며 13점 이하 “우울증이 아님”, 14-19점 “가벼운 우울증 의심”, 20-28점 “중간 정도의 우울증이 의심”, 29점 이상 “우울증이 심함” 4그룹으로 구분하였다. 우울증 정도에 대한 문항을 적용하였다. 총 20문항으로(슬픔 1문항, 미래 1문항, 실패 1문항, 만족 1문항, 죄의식 2문항, 본인관련 5문항, 흥미 1문항, 결정 1문항, 외모 1문항, 일 1문항, 생활 3문항, 신체 3문항) 구성하였다.
총 20문항으로(슬픔 1문항, 미래 1문항, 실패 1문항, 만족 1문항, 죄의식 2문항, 본인관련 5문항, 흥미 1문항, 결정 1문항, 외모 1문항, 일 1문항, 생활 3문항, 신체 3문항) 구성하였다. 우울증(Depression)에 포함된 모든 문항들의 신뢰도를 확인하기 위해 문항 내적합치도 신뢰도 계수(Cronbach Alpha)를 살펴보았다 (Cronbach Alpha=0.901).
05로 하였다. 입력된 조사 결과를 기초로 설문문항에 대한 신뢰도 분석을 실시하고 종속변수는 스마트폰 중독 정도에 따라 그룹화하였다. 스마트폰 중독 그룹별로 어떻게 분포하는지 검정하기 위하여 기술통계, ANOVA, Amos 분석을 실시하였다.
종속 변수에 따라 독립변수들을 범주형 변수는 Chi-square 검정 분석을 실시하였다. 종속변수는 스마트폰 중독 정도에 따라 스마트폰 중독 정도 낮은 그룹, 스마트폰 중독정도 주의그룹, 스마트폰 중독 심각그룹으로 구분하였다.
” 구성하였다. 주의력 결핍장애 (ADHD)에 포함된 모든 문항들의 신뢰도를 확인하기 위해 문항 내적합치도 신뢰도 계수(Cronbach Alpha)를 살펴보았다(Cronbach Alpha=0.920).
또한, 스마트폰 관련 문항을 박용민(2011) 연구 척도를 추가하여 사용한 도구를 적용하였다[10,13]. 총 10문항으로 설문문항을 정하였다. 불안감 2문항 “휴대폰을 두고 오면 하루 내내 불안하다, 배터리가 한 눈금만 남으면 불안하다”, 생활장애 2문항 “요금이 많이 나와 사용을 줄이려고 한 적이 있다.
우울증 정도에 대한 문항을 적용하였다. 총 20문항으로(슬픔 1문항, 미래 1문항, 실패 1문항, 만족 1문항, 죄의식 2문항, 본인관련 5문항, 흥미 1문항, 결정 1문항, 외모 1문항, 일 1문항, 생활 3문항, 신체 3문항) 구성하였다. 우울증(Depression)에 포함된 모든 문항들의 신뢰도를 확인하기 위해 문항 내적합치도 신뢰도 계수(Cronbach Alpha)를 살펴보았다 (Cronbach Alpha=0.
”로 구성되었다. 학습장애(LD)에 포함된 모든 문항들의 신뢰도를 확인하기 위해 문항 내적합치도 신뢰도 계수 (Cronbach Alpha)를 살펴보았다(Cronbach Alpha=0.882).

대상 데이터

본 연구를 위한 설문지 배포지역과 배포한 설문지는 제주도를 제외한 전국을 대상으로 지역별 조사 가능한 학교를 사전 랜덤하게 조사하여 대표 표본을 수집하였다. 배포 결과 수도권 64명 19.5%, 호서권 59명 18.0%, 호남권 113명 34.5%, 영동권 1명 0.3%, 영남권 91명 27.7%으로 총 수거된 358부중 연구에 활용 가능한 328부를 사용하였다. 구조화된 설문지를 배포하여 자가기입식 설문방법으로 진행하였다.
본 연구는 설문을 통하여 2014년 5월 6일부터 6월 27일까지 실시되었으며, 연구 대상자는 대학교(전문대학 포함) 재학생을 대상으로 조사하였다. 연구 대상 표본 추출은 랜덤군집추출법(Random Cluster Sampling)을 사용하였다.
연구 대상 표본 추출은 랜덤군집추출법(Random Cluster Sampling)을 사용하였다. 본 연구를 위한 설문지 배포지역과 배포한 설문지는 제주도를 제외한 전국을 대상으로 지역별 조사 가능한 학교를 사전 랜덤하게 조사하여 대표 표본을 수집하였다. 배포 결과 수도권 64명 19.

데이터처리

본 연구는 설문응답으로 수집된 자료를 기반으로 데이터베이스(DB)를 만들고 데이터 클린징 작업 이후 SPSS program ver 23.0을 이용하여 분석하였고, 통계적 유의성 판정기준은 P<0.05로 하였다.
입력된 조사 결과를 기초로 설문문항에 대한 신뢰도 분석을 실시하고 종속변수는 스마트폰 중독 정도에 따라 그룹화하였다. 스마트폰 중독 그룹별로 어떻게 분포하는지 검정하기 위하여 기술통계, ANOVA, Amos 분석을 실시하였다. 종속 변수에 따라 독립변수들을 범주형 변수는 Chi-square 검정 분석을 실시하였다.
스마트폰 중독 그룹별로 어떻게 분포하는지 검정하기 위하여 기술통계, ANOVA, Amos 분석을 실시하였다. 종속 변수에 따라 독립변수들을 범주형 변수는 Chi-square 검정 분석을 실시하였다. 종속변수는 스마트폰 중독 정도에 따라 스마트폰 중독 정도 낮은 그룹, 스마트폰 중독정도 주의그룹, 스마트폰 중독 심각그룹으로 구분하였다.

이론/모형

스마트폰 중독 수준을 알아보기 위해 한주리와 허경호(2004)의 ‘한국형 이동전화 중독척도’를 와 이진영 (2006)의 척도를 기본으로 문항으로 하였다[11,12]. 또한, 스마트폰 관련 문항을 박용민(2011) 연구 척도를 추가하여 사용한 도구를 적용하였다[10,13]. 총 10문항으로 설문문항을 정하였다.
스마트폰 중독 수준을 알아보기 위해 한주리와 허경호(2004)의 ‘한국형 이동전화 중독척도’를 와 이진영 (2006)의 척도를 기본으로 문항으로 하였다[11,12].
본 연구는 설문을 통하여 2014년 5월 6일부터 6월 27일까지 실시되었으며, 연구 대상자는 대학교(전문대학 포함) 재학생을 대상으로 조사하였다. 연구 대상 표본 추출은 랜덤군집추출법(Random Cluster Sampling)을 사용하였다. 본 연구를 위한 설문지 배포지역과 배포한 설문지는 제주도를 제외한 전국을 대상으로 지역별 조사 가능한 학교를 사전 랜덤하게 조사하여 대표 표본을 수집하였다.
우울증 여부를 파악하기 위해서 우울증 진단표를 참고하였다[16]. Likert 5 point scale 형태로 구성하였다.
주의력 결핍장애(ADHD) 여부를 파악하기 위해서 조지 드폴(George J. Dpaul)이 개발한 주의력 결핍장애 (ADHD)를 측정하는 진단표를 응용하였다[15]. Likert 5 point scale 형태로 구성하였다.
학습장애(LD)의 여부를 파악하기 위해서 학습장애 (LD) 자가 진단표를 참고하였다[14]. Likert 5 point scale 형태로 총 10문항으로 각 문항당 최저 1점 ‘전혀 없다’ 2점 ‘가끔 혹은 조금’ 3점 ‘자주 혹은 많이’로 총점 최저 10점에서 30점으로 하였다.

성능/효과

나이를 조사결과 남자는 스마트폰 중독 정도가 낮은 그룹은 19.67±1.13, 스마트폰 중독이 높은 그룹은 20.08±1.47, 스마트폰 중독이 매우 높은 그룹은 20.32±2.78로 나타났으며 통계적으로 유의하지 않았으며(p=0.546), 여자는 스마트폰 중독 정도가 낮은 그룹은 20.52±2.93, 스마트폰 중독이 높은 그룹은 20.03±1.91, 스마트폰 중독이 매우 높은 그룹은 19.74±0.98로 나타났으며, 통계적으로 유의하지 않았다(p=0.120).
Lee(2009) 연구에 의하면 학교적응, 교우관계 및 대인관계 전반적으로 스마트폰 중독이 영향을 미치는 것으로 나타났는데[22], 본 연구에서도 스마트폰 중독 정도가 높을수록 학습장애(LD)가 높게 나타났다. 또한, 학습장애(LD)가 높을수록 주의력결핍(ADHD) 증상과 상관성이 높게 나타났다. 이는 사회적응에도 문제를 초래할 수 있는 잠재적 요인을 갖고 있다고 생각된다.
스마트폰 중 독 정도와 학습장애 상관분석 결과 유의한 상관관계가 있었다(r=0.46, p<0.001).
001). 스마트폰 중독 정도와 우울증 상관분석 결과 유의한 상관관계가 있었다(r=0.18, p=0.001).
스마트폰 중독 정도와 주의력 결핍장애 상관분석 결과 유의한 상관관계가 있었다 (r=0.48, p<0.001).
스마트폰 중독과 우을증(Depression) 결과 스마트폰 중독 정도가 낮은 그룹은 7.90±6.82 스마트폰 중독 정도가 높은 그룹은 9.55±7.43, 스마트폰 중독 정도가 매우 높은 그룹은 13.13±9.42로 통계적으로 유의하였다(p<0.001).
스마트폰 중독과 주의력결핍장애(ADHD) 결과 스마트폰 중독 정도가 낮은 그룹은 26.39±8.41, 스마트폰 중독 정도가 높은 그룹은 30.60±7.65, 스마트폰 중독 정도가 매우 높은 그룹은 37.18±10.01으로 통계적으로 유의하였다 (p<0.001).
스마트폰 중독과 학습장애(LD) 결과 스마트폰 중독 정도가 낮은 그룹은 11.76±3.89, 스마트폰 중독 정도가 높은 그룹은 14.16±3.93, 스마트폰 중독 정도가 매우 높은 그룹은 16.95±5.50으로 통계적으로 유의하였다(p<0.001).
05) 유의하였다. 스마트폰 중독변수와 우울증(Depression)의 상대적 영향도는 0.042, 학습장애(LD)와 상대적 영향도는 0.463, 주의력결핍(ADHD)와 상대적 영향도는 0.587로 나타났다.
연구대상자의 스마트폰 중독 정도에 따른 그룹별 특성 결과는 Figure 1과 같다. 스마트폰 중독이 낮은 그룹은 총 41명, 스마트폰 중독이 높은 그룹은 총 157명, 스마트폰 중독이 매우 높은 그룹은 총 130명으로 나타났다.
조규영(2014) 연구결과에서도 남성보다 여성이 스마트폰 중독이 높은 경향을 보였는데, 본 연구에서도 여성이 스마트폰 중독이 높은 것으로 선행연구와 일치하였다 [17]. 스마트폰 중독이 높은 그룹에 빈도가 스마트폰 중독 정도에 따라 주의력결핍장애가 어느 정도 상관성을 유지하고 있다는 점을 확인할 수 있었다. 학습장애 정도에 따라 주의력결핍장애가 상관성을 유지하고 있다는 점을 확인할 수 있었다.
총 18문항으로 각 문항당 최저 1점 “매우 드물게는”, 2점 “가끔은”, 3점 “자주 그렇다”, 4점 “매우 자주 그렇다”로 총점 최저 18점에서 72점으로 하였다.
스마트폰 중독이 높은 그룹에 빈도가 스마트폰 중독 정도에 따라 주의력결핍장애가 어느 정도 상관성을 유지하고 있다는 점을 확인할 수 있었다. 학습장애 정도에 따라 주의력결핍장애가 상관성을 유지하고 있다는 점을 확인할 수 있었다.
한편, 학습장애와 주의력결핍장애 상관분석 결과 유의한 상관관계가 있었다(r=0.64, p<0.001).

후속연구

본 연구의 제한점으로는 일부 대학생을 대상으로 진행하여 우리나라 전체 대학생으로 해석하는데 제한이 있으며, ADHD는 주의환경에 매우 민감한 질환으로 가족 환경 등을 반영하지 못한 점이 있다. 이러한 제한점을 고려하여 향후 연구에서는 다양한 요인을 반영 및 분석을 진행할 계획이다.
본 연구의 제한점으로는 일부 대학생을 대상으로 진행하여 우리나라 전체 대학생으로 해석하는데 제한이 있으며, ADHD는 주의환경에 매우 민감한 질환으로 가족 환경 등을 반영하지 못한 점이 있다. 이러한 제한점을 고려하여 향후 연구에서는 다양한 요인을 반영 및 분석을 진행할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	정부에서 인터넷 중독 실태를 발표한 결과는?	한편, 스마트폰 사용자는 증가하는 추세에 따라 정부에서도 인터넷 중독 실태를 발표한 결과 만9세∼39세 연령대 인터넷 이용자 총 7600명 중 스마트폰 중독률이 11.1%에 해당되는 것으로 조사되었다[4]. 이처럼 스마트폰은 우리생활에서 사용의 편리성도 있지만, 이에 따른 부작용에 대한 많은 우려를 걱정하고 있는 실정이다 [5].
	주의력 결핍장애(ADHD) 여부를 파악하기 위해 조지 드폴(George J. Dpaul)이 개발한 주의력 결핍장애 (ADHD)를 측정하는 진단표는 어떻게 구성 되어 있는가?	Dpaul)이 개발한 주의력 결핍장애 (ADHD)를 측정하는 진단표를 응용하였다[15]. Likert 5 point scale 형태로 구성하였다. 총 18문항으로 각 문항당 최저 1점 “매우 드물게는”, 2점 “가끔은”, 3점 “자주 그렇다”, 4점 “매우 자주 그렇다”로 총점 최저 18점에서 72점으로 하였다. 주의환경장애의 구분은 총점수가 25점 이상이 나오면 주의력 결핍 과잉행동장애 의심으로 하였다. 문항은 총 18문항으로 “1. 주의 집중하지 못하고 실수를 많이 한다. 2. 앉아 있는 동안에도 손발을 계속 움직인다. 3. 주의 집중하는데 어려움이 있다. 4. 가만히 앉아 있지 못하고 일어나 돌아다닌다. 5. 다른 사람 이야기를 귀 기울여 듣지 않는 듯하다. 6. 과도하게 뛰어다니거나 돌아다닌다. 7. 자신이 해야 할 일을 끝마치지 못한다. 8. 조용히 하는 놀이나 오락 활동에 참여하는데 어려움을 느낀다. 9. 과제나 활동을 체계적으로 하는데 어려움을 느낀다. 10. 움직이는 모터처럼 항상 달리듯 한다. 11. 정신적인 활동을 기피한다. 12. 말을 너무 많이 한다. 13. 연필, 숙제, 장난감 등을 자주 잃어버린다. 14. 질문을 끝까지 듣지 않고 대답한다. 15. 외부 자극에 의해 쉽게 산만해진다. 16. 자기순서를 기다리지 못한다. 17. 숙제를 잊거나 도시락을 학교에 두고 간다. 18. 다른 사람을 방해하고 간섭한다.” 구성하였다. 주의력 결핍장애 (ADHD)에 포함된 모든 문항들의 신뢰도를 확인하기 위해 문항 내적합치도 신뢰도 계수(Cronbach Alpha)를 살 펴보았다(Cronbach Alpha=0.
	전 세계적으로 스마트폰 사용자는 몇명이라고 예측하는가?	국내 S연구소 결과에 의하면 2012년 이후 스마트폰 가입자는 3000만 명을 넘을 것으로 전망하였다[1]. 전 세계적으로 스마트폰 사용자는 11억명을 넘어섰다고 예측하고 있으며, 데스크탑 PC 사용자를 넘어서는 수치이며 계속 증가 추세에 있다고 국내 연구소들이 보고하였다[2-3].

참고문헌 (23)

I. D. Gwong, T. Y. Im, W. S. Choe, S. B. Bak, D. H. Oh, "To open up the future smart phone", Samsung Economic Research Institute, 2010.
Korea Information Society Agency, "Smart phone addiction diagnostic measures", 2012.
Internet & Security Focus, "Sex, age of smart phone users Research on Usage", 2013.
S. H. Jeong, M. C. Kim, "The law of the smart phone fair competition policy and economic analysis", Hannam University Research Institute of Science, pp.79-124, 2013.
K. T. Oh, "The real revolution with those issues in the Smart Life", Administrative Sciences Summer Conference and the International Conference, 2012.
B. Y. Kim, "Internet addiction and smart phone addiction and lack of sleep and stress relationship of high school", Sam Yook University Graduate Thesis, 2012.
J. S. Park, "Affecting the youth and the students smart phone addiction trends related variables", Dankook University Graduate Thesis, 2012.
K. T. Oh, J. E. Lee, " The Smart Life' Revolution and Smart Phone Addiction", Internet and Information Security, Vol.3(4), pp.21-43, 2012.
E. S. Park., "Internet addiction has affected on the self-esteem and social skills of middle school students", Journal of Counseling Psychology, Vol.9(10), pp.1-35, 2009
O. M. Park, "Study on the smartphone addiction and mental health of adults", Sangji University Thesis, 2011.
J. R. Han, K. H. Ho, "Construction and Validation of Mobile Phone Addiction Scale", Korea Press Association, Vol.48(6), pp.138-165, 2004.
J. Y. Lee, "Social influencing the phone addiction of youth environmental factors and individual psychological variables navigation", Korea National University Thesis, 2006.
M. Goldberg, "Internet addiction disorder-Diagnostic criteria". Retrieved November, 5, 2015, from http://www-usr.rider.edu/-suler/psycyber/supportgp.html. (accessed Aug, 15, 2015).
M. S. Shin, K. I. Hong, J. S. Kim, S. C. JO, "Development and Standardization of Korean learning disability rating scale", Psychiatry Medicine, Vol.37(6), pp.1233-1245, 1998.
K. R. Murphy, R. A. Barkley, "Prevalence of DSM-IV symptoms of ADHD in adult licensed drivers: Implications for clinical diagnosis", Journal of Attention Disorders, Vol.1, pp. 147-161, 1996. DOI: http://dx.doi.org/10.1177/108705479600100303

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M. K. Lee, H. Y. Lee, H. Y. Jang, J. H. Choi, S. H. Kim, Y. K. Kim, S. K. Lee, "A Standardization Study of Beck Depression Inventory 2 - Korean Version ( K - BDI ) : Validity", Korea diagnosis of psychopathology Classification Society, Vol.4(1), pp.99-104, 1995.
G. Y. Cho, Y. H. Kim, "Factors Affecting Smartphone Addiction among University Students", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 15(3), pp.1632-1640, 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2014.15.3.1632

원문보기 상세보기
B. B. Kim, "Effect of Smart-phone Addiction on Youth's Sociality Development" JKCA, Vol.13(4), pp.208-217, 2013. DOI: http://dx.doi.org/10.5392/jkca.2013.13.04.208
B. B. Kim, E. J. Go, H. I. Choi, "A study on factors affecting smart-phone addiction in university students : A focus on differences in classifying risk groups", Studies on Korean Youth, Vol.24(3), pp.67-98, 2013.
D. H. Kim, K. E. Lee, Y. J. Lee, S. H. Cha, S. H. Lim, C. Y. Won, H. M. Kwon, M. A. Han, "The Association between Smart Phone Addiction and Attention Deficit Hyperactivity Disorder among Some College Students", J Korean Soc Matern Child Health, Vol.17(1), pp.105-112, 2013.

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Seoul Newspaper, October 22, 2010.
M. J. Lee, "Internet addiction group of student communication styles and problem-solving skills", Journal of the Korea Contents Association, Vol.9, pp.108-119, 2009. DOI: http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2009.9.11.108
Y. M. Kim , Y. S. Lim, "Democratic parenting practices, resilience and self-dependent and self-directed learning skills mobile phone model structure search Increase", Korea Youth Studies , Vol.23, pp.273-299, 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2009.9.11.108

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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