스마트폰 중독에 따른 패턴을 파악하여 스마트폰 중독 경향을 파악한다. 총1429부를 배포하여 689개를 회수하여 회수율이 48.22%이였다. 최종 650명의 데이터를 연구에 활용하였다. 스마트폰 중독 정도에 따라 3그룹으로 스마트폰 중독 낮은그룹, 주의그룹, 심각그룹으로 구분하였다. 본인이 스마트폰 중독이 되었다고 생각하는가에 대하여 스마트폰 중독 심각그룹 135명 86.5%, 스마트폰 주의그룹 165명 50.2%, 스마트폰 중독 낮은 그룹 59명 35.5%가 '아니다'라고 응답하였다(p<0.001). 대화중 스마트폰을 사용하는가에 대하여 스마트폰 중독 심각그룹과 주의그룹이 50%를 넘고 있는 것으로 나타났다. 또한, 스마트폰 중독이 심한 그룹일수록 취침시간이 자정을 넘어서는 것으로 나타났다. 평소 취침 시간에 대한 조사 결과 스마트폰 중독이 높을수록 자정을 넘겨 늦게 취침하는 경향을 보여 수면이 부족한 현상을 보였다. 스마트폰 중독 정도에 따른 개인의 요인들과의 패턴을 파악하여 패턴 유형에 따른 스마트폰 중독의 발생 정도를 사전에 예측하여 건전한 생활이 될 수 있는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
스마트폰 중독에 따른 패턴을 파악하여 스마트폰 중독 경향을 파악한다. 총1429부를 배포하여 689개를 회수하여 회수율이 48.22%이였다. 최종 650명의 데이터를 연구에 활용하였다. 스마트폰 중독 정도에 따라 3그룹으로 스마트폰 중독 낮은그룹, 주의그룹, 심각그룹으로 구분하였다. 본인이 스마트폰 중독이 되었다고 생각하는가에 대하여 스마트폰 중독 심각그룹 135명 86.5%, 스마트폰 주의그룹 165명 50.2%, 스마트폰 중독 낮은 그룹 59명 35.5%가 '아니다'라고 응답하였다(p<0.001). 대화중 스마트폰을 사용하는가에 대하여 스마트폰 중독 심각그룹과 주의그룹이 50%를 넘고 있는 것으로 나타났다. 또한, 스마트폰 중독이 심한 그룹일수록 취침시간이 자정을 넘어서는 것으로 나타났다. 평소 취침 시간에 대한 조사 결과 스마트폰 중독이 높을수록 자정을 넘겨 늦게 취침하는 경향을 보여 수면이 부족한 현상을 보였다. 스마트폰 중독 정도에 따른 개인의 요인들과의 패턴을 파악하여 패턴 유형에 따른 스마트폰 중독의 발생 정도를 사전에 예측하여 건전한 생활이 될 수 있는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
The smartphone addiction research to identify the pattern according to your smartphone addiction. Recovery of 689 to 1429 parts by distributing the total recovery is 48.22%, respectively. Were utilized to study 650 data. Smartphone addiction group was divided into low, group care, group into three g...
The smartphone addiction research to identify the pattern according to your smartphone addiction. Recovery of 689 to 1429 parts by distributing the total recovery is 48.22%, respectively. Were utilized to study 650 data. Smartphone addiction group was divided into low, group care, group into three groups according to the degree of severity smartphone addiction. The response that smartphone addiction severity group 135 people 86.5%, lower addiction group 59 people% smartphone smartphones note 165 people group 50.2%, 35.5 'no' do you think about the own smartphone addiction (p <0.001). Showed that exceeds 50% of the smartphone severe poisoning group and attention should use having a chat group with respect to the smart phone. Also showed that beyond a midnight bed time group the more severe the smartphone addiction. Usual findings for bedtime showed a tendency to sleep late pass midnight smartphone addiction show higher water shortage phenomenon. Could be used as the basis for the study which may be a healthy life to predict the degree of occurrence of a pattern according to the type of smart phone poisoning by identifying the factors of the individual according to the degree of poisoning smartphone pattern.
The smartphone addiction research to identify the pattern according to your smartphone addiction. Recovery of 689 to 1429 parts by distributing the total recovery is 48.22%, respectively. Were utilized to study 650 data. Smartphone addiction group was divided into low, group care, group into three groups according to the degree of severity smartphone addiction. The response that smartphone addiction severity group 135 people 86.5%, lower addiction group 59 people% smartphone smartphones note 165 people group 50.2%, 35.5 'no' do you think about the own smartphone addiction (p <0.001). Showed that exceeds 50% of the smartphone severe poisoning group and attention should use having a chat group with respect to the smart phone. Also showed that beyond a midnight bed time group the more severe the smartphone addiction. Usual findings for bedtime showed a tendency to sleep late pass midnight smartphone addiction show higher water shortage phenomenon. Could be used as the basis for the study which may be a healthy life to predict the degree of occurrence of a pattern according to the type of smart phone poisoning by identifying the factors of the individual according to the degree of poisoning smartphone pattern.
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문제 정의
본 연구의 목적은 대학생들의 스마트폰 중독 정도와 일반적요인, 생활습관, 스마트폰 인식과의 연관성을 알아보고 우리의 삶에서 어떠한 영향을 미치는지를 보았다. 그 결과 친구들과 대화중 스마트폰을 사용하는가에 대하여 스마트폰 중독 심각그룹과 주의그룹이 50%를 넘고 있는 것으로 나타났다.
이에 본 연구에서는 대학생들의 스마트폰 중독 정도와 일반적요인, 생활습관, 스마트폰 인식과의 연관성을 알아보고자 하였으며, 이를 바탕으로 스마트폰 중독 정도가 나타나는 패턴을 파악하여 스마트폰 중독에 따른 문제점을 예방하기 위한 기초자료를 마련하고자 하였다.
제안 방법
사용된 변수는 성별, 전공, 경제적 수준, 본인 스마트폰 중독 여부인식, 대화중 스마트폰 사용여부, 스마트폰 사용시 위험상황 경험, 취침시간, 스마트폰 사용 만족도, 신장, 체중, 스마트폰 사용시간 변수를 사용하였으며, 데이터 마이닝 CART로 모델링 하였다. 데이터 중 70%로 트레이닝 모델을 만들고 30%로 테스트 모델을 만들어 평가하였다. 친구들과 대화 중 스마트폰 사용(자주) → 스마트폰 손상 시 기분 정도(아무렇지도 않다 또는 조금 신경이 쓰인다) : 낮은 그룹(35.
병적몰입 1문항, 생활 장애 2문항, 통제 상실 2문항, 강박 증상 4문항이며, 본 척도의 하부요인으로는 ‘병적 몰입’, ‘생활 장애’, ‘통제 상실’, ‘강박 증상’의 네 영역에서 총 25문항으로 각 문항은 0점부터 4점까지 자기보고식 5점 Likert‘s scale 형태로 구성하였다 [12-14].
그 결과는 표 4와 그림 1과 같다. 사용된 변수는 성별, 전공, 경제적 수준, 본인 스마트폰 중독 여부인식, 대화중 스마트폰 사용여부, 스마트폰 사용시 위험상황 경험, 취침시간, 스마트폰 사용 만족도, 신장, 체중, 스마트폰 사용시간 변수를 사용하였으며, 데이터 마이닝 CART로 모델링 하였다. 데이터 중 70%로 트레이닝 모델을 만들고 30%로 테스트 모델을 만들어 평가하였다.
연구대상자의 스마트폰 중독그룹의 패턴을 알아보고자 위에서 분석한 스마트폰 중독그룹에 따른 결과 유의한 변수를 입력하여 분석하였다. 그 결과는 표 4와 그림 1과 같다.
대상 데이터
이 중 분석에 적합하지 않는 표본 139개를 제거하였고, 최종 650개를 연구에 사용하였다. 본 설문조사를 위한 예비조사(Pilot study)는 82명을 대상으로 조사 분석하였다.
본 연구대상자는 대학교 및 전문대 현 재학생으로 표본 추출은 군집추출법(Cluster sampling)으로써 ‘2010년 통계청 조사 관리국 인구총조사과’에서 발표한 인구분포도에 따라 설문지를 제주도를 제외한 수도권(서울, 인천, 경기) 48%, 호서권(대전, 충남, 충북) 10%, 호남권(광주, 전남, 전북) 11%, 영동권(강원) 5%, 영남권(부산, 울산, 대구, 경남, 경북) 26%의 분포에 따라 설문지를 배포하였다.
22%이였다. 이 중 분석에 적합하지 않는 표본 139개를 제거하였고, 최종 650개를 연구에 사용하였다. 본 설문조사를 위한 예비조사(Pilot study)는 82명을 대상으로 조사 분석하였다.
본 연구대상자는 대학교 및 전문대 현 재학생으로 표본 추출은 군집추출법(Cluster sampling)으로써 ‘2010년 통계청 조사 관리국 인구총조사과’에서 발표한 인구분포도에 따라 설문지를 제주도를 제외한 수도권(서울, 인천, 경기) 48%, 호서권(대전, 충남, 충북) 10%, 호남권(광주, 전남, 전북) 11%, 영동권(강원) 5%, 영남권(부산, 울산, 대구, 경남, 경북) 26%의 분포에 따라 설문지를 배포하였다. 총 1429부를 배포하여 689개를 회수하여 회수율이 48.22%이였다. 이 중 분석에 적합하지 않는 표본 139개를 제거하였고, 최종 650개를 연구에 사용하였다.
데이터처리
본 연구의 자료는 SPSS program ver 12.0를 이용하여 분석하였고, 통계적 유의성 판정기준은 P<0.05로 하였다.
05로 하였다. 스마트폰 중독 정도에 따라 3그룹으로 스마트폰 중독 낮은 그룹, 주의그룹, 심각그룹으로 구분하여 범주형 변수는 Chi-square 검정, 연속형 변수는 t-test를 실시하여 비교하였다. 스마트폰 중독 그룹 예측을 위하여 데이터 마이닝 기법인 CART 5.
이론/모형
본 연구의 스마트폰 중독 설문지는 휴대폰 중독 수준을 알아보기 위해 Heo[12]가 타당도를 검증한 ‘한국형 이동전화 중독척도’를 청소년의 인지적 수준에 맞게 수정한 Lee[13]의 척도를 기본으로 하되 비슷한 질문을 통합하고, 스마트폰 관련 문항을 Bak[14]이 추가하여 사용한 도구를 적용하였다.
스마트폰 중독 정도에 따라 3그룹으로 스마트폰 중독 낮은 그룹, 주의그룹, 심각그룹으로 구분하여 범주형 변수는 Chi-square 검정, 연속형 변수는 t-test를 실시하여 비교하였다. 스마트폰 중독 그룹 예측을 위하여 데이터 마이닝 기법인 CART 5.0을 이용하였으며 이를 위한 프로그램은 Clementine 10.0을 이용하였다.
성능/효과
본 연구의 목적은 대학생들의 스마트폰 중독 정도와 일반적요인, 생활습관, 스마트폰 인식과의 연관성을 알아보고 우리의 삶에서 어떠한 영향을 미치는지를 보았다. 그 결과 친구들과 대화중 스마트폰을 사용하는가에 대하여 스마트폰 중독 심각그룹과 주의그룹이 50%를 넘고 있는 것으로 나타났다. 이는 대화에도 집중하지 못하고 스마트폰과 대화를 동시에 하면서 산만한 행동을 하고 있는 것으로 나타났는데, Lee(2009) 연구를 결과에서도 스마트폰 중독이 학교적응 유연성뿐만 아니라 친구관계, 대인관계 등의 전반적인 부분에 영향을 주는 것으로 조사되었다[15].
본 연구결과 스마트폰 중독이 심한 그룹일수록 취침 시간이 자정을 넘어서는 것으로 나타났는데, 이러한 현상이 장기화 될수록 건강한 생활습관에도 좋지 못한 영향을 미칠 것이다. 이를 위하여 올바르고 적당한 스마트폰 사용 생활을 할 수 있도록 지속적인 교육과 관심을 갖고 적당한 운동과 함께 건전한 생활이 되도록 할 필요가 있다고 생각한다.
스마트폰 사용 후 만족도는 스마트폰 중독이 낮은 그룹은 49명 29.5%, 스마트폰 중독 주의 그룹은 83명 25.2%, 스마트폰 중독 심각 그룹은 19명 12.2%가 ‘매우 만족’이라 가장 높은 응답을 보였다(p<0.001).
평소 취침 시간에 대한 조사 결과 스마트폰 중독이 낮은 그룹은 61명 37.2%, 스마트폰 중독 주의그룹은 106명 32.2%가 ‘01∼02시’에 취침한다고 가장 높은 응답을 하였으나 스마트폰 중독 심각그룹은 ‘24∼01 시’ 취침한다고 가장 높은 응답을 보였다(p=0.004).
후속연구
이에 본 연구결과처럼 스마트폰 중독 정도에 따라 나타나는 패턴을 교육 또는 인지를 할 수 있도록 하여 스마트폰 중독에 노출 되지 않도록 지도 할 수 있을 것이라 생각한다. 또한, 향후 어떠한 효율적인 어플리케이션이나 스마트폰 기능을 사용하는지 연구도 필요하다고 생각된다. 이를 통하여 무분별하고 목적없는 스마트폰 사용을 체계적으로 예방할 것이라 본다.
이와 함께 범정부적으로 스마트폰 역기능 실태에 대한 대응방안이 마련되어야 할 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 스마트폰 중독 정도에 따른 개인의 요인들과의 패턴을 파악하여 패턴 유형에 따른 스마트폰 중독의 발생 정도를 사전에 예측하여 건전한 생활이 될 수 있는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
효율적으로 사용하면 상당한 효과를 볼 수 있고, 비효율적인 사용이 되면 스마트폰 중독 증상까지 초래하여 일상생활에 지장을 초래할 수 있다고 생각된다. 이에 본 연구결과처럼 스마트폰 중독 정도에 따라 나타나는 패턴을 교육 또는 인지를 할 수 있도록 하여 스마트폰 중독에 노출 되지 않도록 지도 할 수 있을 것이라 생각한다. 또한, 향후 어떠한 효율적인 어플리케이션이나 스마트폰 기능을 사용하는지 연구도 필요하다고 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
본 연구의 스마트폰 중독 낮은그룹, 주의그룹, 심각그룹은 본인의 스마트폰 중독 상태에 대해 어떻게 생각하는가?
스마트폰 중독 정도에 따라 3그룹으로 스마트폰 중독 낮은그룹, 주의그룹, 심각그룹으로 구분하였다. 본인이 스마트폰 중독이 되었다고 생각하는가에 대하여 스마트폰 중독 심각그룹 135명 86.5%, 스마트폰 주의그룹 165명 50.2%, 스마트폰 중독 낮은 그룹 59명 35.5%가 '아니다'라고 응답하였다(p<0.001).
국내 조사결과 휴대전화 중독률이 연령대별로 어떻게 나타났는가?
1%로 나타났다[4]. 한편, 국내 조사결과 휴대전화 중독률이 초등학생 16.0%, 중학생 25.1%, 고등학생 29.1%, 대학생 36.2%, 성인 29.3% 조사 되었고, 특히 휴대전화 중독은 심리적인 영향뿐만 아니라 신체에도 많은 부담을 줄 수 있다고 하였다[5].
KT경제경영연구소에 따르면, 2012년 아이폰 가입자 수는 어떻게 예측되었는가?
2012년 이후 스마트폰 가입자는 국내외에서 지속적으로 늘어나고 있으며, 우리나라에 2009년 11월 아이폰이 최초로 도입되면서 약 80만명에 불과했던 국내 스마트폰 가입자가 2년 2개월 만에 두 배 이상 가입자가 늘었다[1]. KT경제경영연구소에 따르면 2009년 11월 말 국내 출시된 아이폰 가입자 수는 지속적으로 증가하여 2010년 5월 70만명, 2012년 말에는 400만을 넘어설 것이라 예측하였 으며, 국내 스마트폰 누적 가입자가 1700만명을 넘어설 것이라 예측하고 있다[2]. 또한, 삼성경제연구소에 따르면 2010년 국내 2월 스마트폰 가입자는 100만명, 2010년 5월 말은 200만명 이상이 사용하고, 2011년 안에 400만 명, 2012년에는 170만명을 넘어설 것이라는 전망도 내놓고 있다[3].
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