[논문]건강증진모형을 활용한 유헬스 시스템의 행위 의도 연구

양영배; 김민철

doi:10.6109/jkiice.2015.19.3.747

건강증진모형을 활용한 유헬스 시스템의 행위 의도 연구
A Study on Behavioral Intention on u-Health using Health Promotion Model 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.3, 2015년, pp.747 - 755

양영배 (Dept. of Management Information Systems, Jeju National University) , 김민철 (Dept. of Management Information Systems, Jeju National University)

초록
AI-Helper

본 연구는 Pender [11]의 건강 증진모형을 활용하여 유헬스의 행위 의도를 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 분석을 위하여 유효한 설문지 216부를 갖고 부분최소자승 기반 구조방정식 방법을 활용하여 제시된 모형을 검증하였다. 분석 결과, 개인적 건강관리 경험 요인이 자기효능감 요인으로의 경로와 자기효능감 요인이 행위 의도로의 경로가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 제시된 모형에서는 유헬스 시스템에 대한 자기 효능감이 높을수록 건강증진행위에 영향을 미치는 유일한 요인임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구의 수집된 데이터의 적은 표본 수 및 유헬스에 대한 구체성이 다소 떨어진다는 점에서 세부적인 추가 연구가 이어져야 할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was to analyze the factors on behavioral intention in u-health system using Health Promotion Model(HPM) by Pender [11]. This study used PLS-SEM(Partial Least Squares-Structural Equation Modeling) method for verification of the proposed model and conducted the analysis with sample data of 216 respondents. As a result of the analysis, a path from individual experience to personal health and also, path from self-efficacy to behavioral intention had the highest influence in the research model. Also, it was confirmed that the only factor that affect health promotion behavior was 'self-efficacy' variable in u-health system. However, in the future time, additional research is needed in that this study has small sample data and needs more clear definition on u-health system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구에서는 Pender [11]의 건강증진모형(Health Promotion Model)을 바탕으로 그동안 연구되었던 제 모형의 변수들과 우리나라 성인의 유헬스 서비스 행위 의도가 어떠한 관계에 있는지 분석하고자 한다.
하지만 응답자를 구분하여 세분화 시켜 분석하게 된다면, 평균 수준의 응답자(5점 척도에서 2점과 4점 사이의 응답자)들은 오히려 건강관리경험이 많을수록 사회적 지지에 대한 수준이 높아진다고 달리 해석할 수 있게 된다. 물론 충분한 데이터의 수가 일반화하는데 있어서 중요한 근거가 될 수 있지만, 본 연구에서는 그 가능성에 대해 제시하는데 초점을 두고 있다. Kock[33]에 의하면 이러한 비선형 관계에 대해 해석은 쉽지 않지만, 단지 선형으로만 간주하게 된다면 신기루(mirage)라고 제시하였다.
본 연구는 Pender의 건강증진모형을 활용하여 유헬스의 행위 의도를 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구에서는 건강증진모형의 기본적 내용에 근거하여 최초의 선행 변수로서의 개인적 경험 요인이 유헬스 시스템을 활용함에 있어서 행위의 특별한 인지 요인들을 통하여 행위 의도(Behavior intention)와 더불어 건강증진행위 요인에 영향을 주는지를 가설검증으로 알아보고자 하였다.
본 연구에서는 이론적 배경에서 설명한 건강증진모형의 기본적 내용에 근거하여 최초의 선행 변수로서의 개인적 경험(Individual experience)이 행위의 특별한 인지(Behavior-Specific cognition)를 통하여 행위의 결과적 변수(Behavior outcome)로서 행위 의도(Behavior intention)와 더불어 최종적인 변수로서 건강증진행위(Health promoting behavior)에 영향을 주는지를 알아보는데 그 목표를 두고 있다.
본 연구는 Pender의 건강증진모형을 활용하여 유헬스의 행위 의도를 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구에서는 건강증진모형의 기본적 내용에 근거하여 최초의 선행 변수로서의 개인적 경험 요인이 유헬스 시스템을 활용함에 있어서 행위의 특별한 인지 요인들을 통하여 행위 의도(Behavior intention)와 더불어 건강증진행위 요인에 영향을 주는지를 가설검증으로 알아보고자 하였다. 또한, 기존 연구들이 건강증진모형을 활용할 때, 건강증진을 위한 행위 요인에 초점이 두고 있지만, 본 연구와 같이 유헬스 시스템과 연계된 연구가 거의 없다는 점에서 의미를 가지고 있다.

가설 설정

가설: 개인적 경험은 행위 인지와 영향을 통하여 행위 결과(행위 의도 및 건강증진행위)에 영향을 미친다.
보다 일반화하기 위하여 충분한 데이터의 수가 필요하다. 둘째, 본 연구에서 제시한 유헬스에 대한 정의가 덜 구체적이다. 따라서 향후 연구에서는 현재 적용중이고 현실적인 유헬스 정의를 갖고 분석을 실시할 필요가 있다.

제안 방법

다음 연구모형을 보여주는 그림은 위의 연구 목표에 맞춰서 제시되었고, 이에 맞춰 가설을 수립하였다.
본 연구에서 적용하는 WarpPLS 소프트웨어에서는 비선형(Non-linear or Warp) 여부를 측정할 수 있는데, 와 같이 각 경로들의 선형 또는 비선형 유무를 제시하고 있다.
지각된 장애성(Perceived barrier)을 측정하기 위한 도구는 Moon [23]의 건강신념 측정도구를 토대로 5개 문항을 사용하였다. 본 연구에서는 문항은 설문지 상에서 점수가 낮을수록 지각된 장애성이 높도록 설계를 하였다. 사회적 지지(Social support)를 측정하기 위한 도구는 Cohen and Hoberman이 개발한 대인 관계 지지척도(ISEL : Interpersonal Support Evaluation List)를 기초로 Back [24]의 연구에서 신뢰도가 검증된 도구를 사용하였다.
그 분석을 위하여 전국 표본으로서 216부를 갖고 부분최소자승 기반 구조방정식방법을 활용하여 제시된 모형을 검증하였다. 우선 제시된 모형의 적합도 수치가 기준들을 충족하여 연구 모형을 갖고 모형 내 경로들의 통계적 유의성을 측정하여 시사점을 도출하였다. 분석결과, 경로 계수 및 효과 크기를 통해서 개인적 건강관리 경험 요인이 자기효능감 요인으로의 경로와 자기효능감 요인이 행위 의도로의 경로가 가장 높은 것으로 나타났다.
위의 연구모형에 대한 가설을 검증하기 위하여 본 연구는 2010년 10월에 제주공항에서 전국의 표본을 위해서 제주공항에서 성인들을 대상으로 조사자와의 1:1 응답식으로 설문 조사를 실시하였다. 여기서 수집한 데이터 중에서 응답한 설문 데이터 중 불성실한 설문지 등을 제외하고 유효한 총 216부를 갖고 분석에 활용하였다.

대상 데이터

그 분석을 위하여 전국 표본으로서 216부를 갖고 부분최소자승 기반 구조방정식방법을 활용하여 제시된 모형을 검증하였다. 우선 제시된 모형의 적합도 수치가 기준들을 충족하여 연구 모형을 갖고 모형 내 경로들의 통계적 유의성을 측정하여 시사점을 도출하였다.
위의 연구모형에 대한 가설을 검증하기 위하여 본 연구는 2010년 10월에 제주공항에서 전국의 표본을 위해서 제주공항에서 성인들을 대상으로 조사자와의 1:1 응답식으로 설문 조사를 실시하였다. 여기서 수집한 데이터 중에서 응답한 설문 데이터 중 불성실한 설문지 등을 제외하고 유효한 총 216부를 갖고 분석에 활용하였다. 최종 적용된 데이터의 인구 통계적 분석에서는 <표 1>과 같이 여성이 52.

이론/모형

본 연구에서 적용한 모형 내 행위의 특별한 인지 요인들 중 자기 효능감(Self-Efficacy)을 측정하기 위한 도구는 Sherer and Maddux [22]가 개발한 일반적 상황에서의 자기효능 척도를 사용하였다. 여기서는 총 5개 문항의 5점 척도로서 점수가 높을수록 지각된 자기 효능감이 높다는 것을 의미한다.
본 연구에서는 부분최소자승 기반 구조방정식(PLSSEM: Partial Least Squares - Structural Equation Modeling) 방법을 적용하여 제시된 모형을 검증하였다. 모형 검증에서는 CR(복합 신뢰성: Composite Reliability)과 AVE(평균분산추출: Average Variance Extracted)로 집중타당성 여부를 측정하게 된다.
본 연구에서는 문항은 설문지 상에서 점수가 낮을수록 지각된 장애성이 높도록 설계를 하였다. 사회적 지지(Social support)를 측정하기 위한 도구는 Cohen and Hoberman이 개발한 대인 관계 지지척도(ISEL : Interpersonal Support Evaluation List)를 기초로 Back [24]의 연구에서 신뢰도가 검증된 도구를 사용하였다. 이 도구는 총 5개 문항으로 점수가 높을수록 사회적 지지 수준이 높다는 것을 의미한다.
이제 신뢰성과 타당성 검증을 거쳐서 모형의 적합성 여부를 검증하기 위하여 PLS-SEM(Partial Least Squares-Structural Equation Model)를 적용하였는데, 이는 적은 데이터에도 적용이 용이하다는 점이 특징이다[28]. 특히, 본 연구에서는 최근에 경로(Path)의 통계적 가정을 선형(Linear)을 포함하여 비선형(Non-linear) 여부를 판단할 수 있는 WarpPLS (Version 4.
이 도구는 총 5개 문항으로 점수가 높을수록 사회적 지지 수준이 높다는 것을 의미한다. 자아 존중감(Self-Esteem)을 측정하기 위한 척도는 Rosenberg [25]가 개발한 자아 존중감 측정도구로 5개 문항으로서 점수가 높을수록 자아존중감이 높다는 것을 의미한다.
여기서는 총 5개 문항의 5점 척도로서 점수가 높을수록 지각된 자기 효능감이 높다는 것을 의미한다. 지각된 유익성(Perceive benefit)은 Moon [23]이 제시한 측정도구를 토대로 Back [24]가 수정한 측정 문항 중 5개 문항을 사용하였다. 이 문항도 점수가 높을수록 지각된 유익성이 높다는 것을 의미한다.
이 문항도 점수가 높을수록 지각된 유익성이 높다는 것을 의미한다. 지각된 장애성(Perceived barrier)을 측정하기 위한 도구는 Moon [23]의 건강신념 측정도구를 토대로 5개 문항을 사용하였다. 본 연구에서는 문항은 설문지 상에서 점수가 낮을수록 지각된 장애성이 높도록 설계를 하였다.
이제 신뢰성과 타당성 검증을 거쳐서 모형의 적합성 여부를 검증하기 위하여 PLS-SEM(Partial Least Squares-Structural Equation Model)를 적용하였는데, 이는 적은 데이터에도 적용이 용이하다는 점이 특징이다[28]. 특히, 본 연구에서는 최근에 경로(Path)의 통계적 가정을 선형(Linear)을 포함하여 비선형(Non-linear) 여부를 판단할 수 있는 WarpPLS (Version 4.0) 소프트웨어를 적용하였다[33].

성능/효과

분석결과, 경로 계수 및 효과 크기를 통해서 개인적 건강관리 경험 요인이 자기효능감 요인으로의 경로와 자기효능감 요인이 행위 의도로의 경로가 가장 높은 것으로 나타났다. 각 경로의 비선형성 여부를 측정하면서 모든 경로가 비선형 관계임을 보여주고 있음을 확인하였고, 특히 건강관리경험 요인이 사회적 지지 요인에 부 (-)의 영향을 보여주고 있었다. 만약 이러한 관계를 선형으로만 가정한다면 모든 응답자들이 건강관리경험이 많을수록 사회적 지지에 대한 수준이 낮다고만 해석할 수 있지만, 비선형 관계를 통하여 응답자를 구분하여 세분화 시켜 분석하게 된다면, 평균 수준의 응답자(5점 척도에서 2점과 4점 사이의 응답자)들은 오히려 건강관리경험이 많을수록 사회적 지지에 대한 수준이 높아진다고 달리 해석할 수 있음을 확인하였다.
결론적으로 본 연구에서 제시한 가설에서 개인적 경험은 행위 인지와 영향을 통하여 행위 결과 중 행위 의도에는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, 최종 종속변수인 건강증진행위로는 연결되지 않음을 알 수 있다.
결론적으로 본 연구에서 제시한 가설에서 제시된 가설 검증에서 부분적으로 통계적으로 유의한 의미를 지니고 있음을 보여주었다.
하지만, 최종 종속변수인 건강증진행위에는 유의하지 않음을 보여주고 있었다. 다만, 그 매개요인들 중 자기효능감(Self-Efficacy) 요인만 최종 종속변수인 건강증진행위에 10% 통계적 수준에서 유의한 영향을 보여주고 있었다.
이러한 분석 결과는 Pender의 건강증진모형에서는 유헬스 시스템에 대한 자기 효능감이 높을수록 건강증진행위에 영향을 미치는 유일한 요인임을 확인할 수 있었다. 따라서 사용자 입장에서는 유헬스 시스템을 통하여 균형 잡힌 식생활 가능, 접근 가능한 건강관리, 규칙적인 운동, 체중 조절 등의 실질적인 효능감을 줄 수 있다면 건강증진행위로의 연결이 가능하다는 점을 보여주는 것이다.
하지만, 최종 종속변수인 건강증진행위로는 연결되지 않음을 알 수 있다. 따라서 제시된 가설 검증에서 부분적으로 유의한 통계적 의미를 지니고 있음을 보여주는 것이다.
또한 건강관리경험 요인이 매개요인들(행위의 특별한 인지 요인들)의 매개 효과를 거쳐서 사용의도(Intention)에 영향을 유의한 총 효과를 보여주고 있었다. 하지만, 최종 종속변수인 건강증진행위에는 유의하지 않음을 보여주고 있었다.
본 연구에서는 건강관리경험(Experience)이 매개요인들(여기서는 5개 요인들)의 매개를 통하여 사용의도(Intention)에 영향을 유의한 총 효과를 보여주고 있지만, 최종 종속변수인 건강증진행위에는 유의하지 않음을 보여주고 있다. 또한 매개요인들인 행위 인지와 영향 요인들 중 10% 통계적 수준에서 자기효능감(Self-Efficacy) 요인만 최종 종속변수인 건강증진행위에 유의한 영향을 보여주고 있다.
각 경로의 비선형성 여부를 측정하면서 모든 경로가 비선형 관계임을 보여주고 있음을 확인하였고, 특히 건강관리경험 요인이 사회적 지지 요인에 부 (-)의 영향을 보여주고 있었다. 만약 이러한 관계를 선형으로만 가정한다면 모든 응답자들이 건강관리경험이 많을수록 사회적 지지에 대한 수준이 낮다고만 해석할 수 있지만, 비선형 관계를 통하여 응답자를 구분하여 세분화 시켜 분석하게 된다면, 평균 수준의 응답자(5점 척도에서 2점과 4점 사이의 응답자)들은 오히려 건강관리경험이 많을수록 사회적 지지에 대한 수준이 높아진다고 달리 해석할 수 있음을 확인하였다.
또한 <표 6>과 같이 모든 독립변수들이 최종 종속변수인 건강증진행위(HPB)에 미치는 총 효과(Total effect)를 살펴봄으로써 어떤 변수가 가장 의미가 있는지 알 수 있게 된다. 본 연구에서는 건강관리경험(Experience)이 매개요인들(여기서는 5개 요인들)의 매개를 통하여 사용의도(Intention)에 영향을 유의한 총 효과를 보여주고 있지만, 최종 종속변수인 건강증진행위에는 유의하지 않음을 보여주고 있다. 또한 매개요인들인 행위 인지와 영향 요인들 중 10% 통계적 수준에서 자기효능감(Self-Efficacy) 요인만 최종 종속변수인 건강증진행위에 유의한 영향을 보여주고 있다.
우선 제시된 모형의 적합도 수치가 기준들을 충족하여 연구 모형을 갖고 모형 내 경로들의 통계적 유의성을 측정하여 시사점을 도출하였다. 분석결과, 경로 계수 및 효과 크기를 통해서 개인적 건강관리 경험 요인이 자기효능감 요인으로의 경로와 자기효능감 요인이 행위 의도로의 경로가 가장 높은 것으로 나타났다. 각 경로의 비선형성 여부를 측정하면서 모든 경로가 비선형 관계임을 보여주고 있음을 확인하였고, 특히 건강관리경험 요인이 사회적 지지 요인에 부 (-)의 영향을 보여주고 있었다.
<표 4>에서 경로 계수(path coefficients) 및 효과 크기(Effect sizes)를 살펴볼 때, 개인적 건강관리 경험(Experience)이 자기효능감(Self-Efficacy)으로의 경로와 자기효능감(Self-Efficacy) 요인이 행위 의도(Intention)으로의 경로가 가장 높은 것으로 나타났다.
이러한 분석 결과는 Pender의 건강증진모형에서는 유헬스 시스템에 대한 자기 효능감이 높을수록 건강증진행위에 영향을 미치는 유일한 요인임을 확인할 수 있었다. 따라서 사용자 입장에서는 유헬스 시스템을 통하여 균형 잡힌 식생활 가능, 접근 가능한 건강관리, 규칙적인 운동, 체중 조절 등의 실질적인 효능감을 줄 수 있다면 건강증진행위로의 연결이 가능하다는 점을 보여주는 것이다.
최종 적용된 데이터의 인구 통계적 분석에서는 과 같이 여성이 52.3%로 약간 더 높았고, 나이에서는 30대가 46.3%로 가장 높게 응답이 되었지만, 나머지 40대 이상 또한 50% 이상을 보여주고 있어서 성인을 대상으로 했음을 보여주고 있다.

후속연구

둘째, 본 연구에서 제시한 유헬스에 대한 정의가 덜 구체적이다. 따라서 향후 연구에서는 현재 적용중이고 현실적인 유헬스 정의를 갖고 분석을 실시할 필요가 있다.
본 연구에서 적용하는 WarpPLS 소프트웨어에서는 비선형(Non-linear or Warp) 여부를 측정할 수 있는데, <표 5>와 같이 각 경로들의 선형 또는 비선형 유무를 제시하고 있다. 즉, 모든 경로(Paths)가 비선형 관계(Warped)임을 보여주고 있어서 단순한 선형 관계(Linear)로서 해석하기 보다는 추가적인 분석이 필요함을 알 수 있다. 특히 모든 경로가 유의한(Significant) 통계적 수준을 가지고 있지만, 건강관리경험(Experience)이 사회적 지지(Social support) 요인에 대해서 부(-)의 영향을 보여주고 있다는 점은 세부적 분석을 실시할 여지가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유비쿼터스 컴퓨팅은 무엇인가?	유비쿼터스(Ubiquitous)는 1988년 미국 Xerox사 PARC(Palo Alto Research Center)의 Mark Weiser에 의해 제안되었다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 필요한 사용자에게 언제 어디서나 시·공간을 초월하여 원하는 정보를 제공할 수 있는 무수히 많은 컴퓨터로 구성 된 시스템을 말한다[12].
	유헬스가 활성화의 결과는?	이러한 상황에서 유헬스가 활성화되면 본인이 직접 병원을 방문하여 자신의 건강관리나 의료서비스를 받을 필요가 없으며, 일상생활의 한 부분으로 건강상태를 점검하고 관리할 수 있는 획기적인 유헬스 서비스가 가능해진다고 볼 수 있겠다. 따라서 유헬스는 질병의 치료에 국한 하는 것이 아니고 건강의 예방관리 및 건강증진 측면에서 중요한 역할을 한다고 본다[6].
	유헬스 서비스의 주요 요인은?	이러한 유헬스를 시작으로 병원에서 직접 환자를 대면하여 치료하는 한정된 서비스에서 벗어나 언제, 어느 곳에서 제공되고 이용할 수 있는 서비스로 확대되었다. 이는 보건의료비의 절감에 대한 필요가 높아지고, 사용자의 의료서비스의 질 증가에 대한 요구가 증가하는 것이 주요 요인이라고 할 수 있다[5].

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상세보기
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상세보기
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상세보기
Kock, N. WarpPLS 4.0 user manual, ScriptWarp $Systems^{TM}$ .. Laredo, TX, USA, 2013.

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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