일 중소도시 소아청소년의 인터넷 및 스마트폰중독 수준에 따른 심리사회적 취약요인의 차이 Differences of Psychosocial Vulnerability Factors between Internet and Smartphone Addiction Groups Consisting of Children and Adolescents in a Small to Medium-Sized City원문보기
Objectives: The aim of this study was to investigate the relationship between internet addiction, smartphone addiction, and psychosocial factors. This study was designed to examine the vulnerability factors for internet and smartphone addiction. Methods: The participants were 1041 children and adole...
Objectives: The aim of this study was to investigate the relationship between internet addiction, smartphone addiction, and psychosocial factors. This study was designed to examine the vulnerability factors for internet and smartphone addiction. Methods: The participants were 1041 children and adolescents in a small and medium-sized cities. All of the participants were evaluated in terms of their demographic characteristics and present use of the internet and smartphone, as well as using internet and smartphone addiction and other psychological scales. Statistical analyses were performed to compare the psychosocial factors between the high risk, potential risk, and general user groups of internet and smartphone addiction. Results: The participants were classified into three groups, the high risk (N=33), potential risk (N=203), and general user (N=805) groups with regard to their internet and smartphone addiction level. There were statistical significantly differences between the groups in terms of the economic status of the family, academic performance, parents, use of internet and smartphone, loneliness, family cohesion, family adaptability, perceived social support, and peer relationship. Conclusion: These results suggest that the internet and smartphone addiction of children and adolescents is related to various psychosocial vulnerability factors.
Objectives: The aim of this study was to investigate the relationship between internet addiction, smartphone addiction, and psychosocial factors. This study was designed to examine the vulnerability factors for internet and smartphone addiction. Methods: The participants were 1041 children and adolescents in a small and medium-sized cities. All of the participants were evaluated in terms of their demographic characteristics and present use of the internet and smartphone, as well as using internet and smartphone addiction and other psychological scales. Statistical analyses were performed to compare the psychosocial factors between the high risk, potential risk, and general user groups of internet and smartphone addiction. Results: The participants were classified into three groups, the high risk (N=33), potential risk (N=203), and general user (N=805) groups with regard to their internet and smartphone addiction level. There were statistical significantly differences between the groups in terms of the economic status of the family, academic performance, parents, use of internet and smartphone, loneliness, family cohesion, family adaptability, perceived social support, and peer relationship. Conclusion: These results suggest that the internet and smartphone addiction of children and adolescents is related to various psychosocial vulnerability factors.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구는 일 중소도시에 거주 중인 소아청소년에서 인터넷 및 스마트폰중독 수준에 따른 심리사회적 취약요인에 차이가 있는 것을 밝혔다. 소아청소년에서 인터넷중독과 스마트폰중독 증상이 상당 부분 공존된다는 사실을 확인하였다.
본 연구에서는 일 중소도시 소아청소년의 인터넷중독과 스마트폰중독 수준에 따른 심리사회적 취약요인들이 어떻게 다른지 알아보고자 하였다. 인터넷중독과 스마트폰중독 증상의 고위험군, 잠재적위험군, 일반사용자군들이 서로 증상을 공유하는 비율이 높았고, 인터넷중독 고위험군이면서 스마트폰중독 일반사용자군인 경우는 1041명 중 3명(0.
이와 같이 인터넷중독, 스마트폰중독, 인터넷게임장애 등 비슷한 구성개념을 공유하는 연구들이 개별적으로 진행되어 왔으나 실제 임상에서는 각 증상만을 주호소하는 청소년이 적어 통합적인 수준에서 바라볼 필요가 있을 것으로 생각된다. 이에 본 연구는 일 중소도시에 거주하는 소아청소년을 대상으로 인터넷 및 스마트폰중독에 공통적으로 관련된 심리사회적 취약요인을 알아보고자 하였다.
제안 방법
K-척도와 S-척도에 제시된 총점 및 요인별 점수에 근거하여 전체 자료를 고위험군, 잠재적위험군, 일반사용자군으로 분류하였다. 전체 1041명의 참가자 중 인터넷중독 고위험군은 21명(2.
79였다. 연구에 참여한 기관의 교사와 학부모, 아동 및 청소년들로부터 서면동의를 받은 뒤 인터넷 및 스마트폰 이용실태와 설문지를 작성하도록 하였다. 또한 참가자가 초등학교 저학년(1-3학년)이거나, 초등학교 고학년 이상의 참가자라도 문항에 대한 독해가 어려운 경우 교사나 학부모가 문항의 요지를 이해할 수 있게 돕는 절차를 마련하였다.
전체 참가자에 비해 중독위험군의 사례수가 적고, 통계분석의 반복으로 인한 제1종 오류의 증가를 예방하기 위하여 인터넷 및 스마트폰중독군 모두에 해당하는 참가자를 재분류하였다. 인터넷중독과 스마트폰중독 중 한 가지 이상이 고위험군에 속한 33명(3.
중독집단별로 심리적 특성의 차이를 알아보기 위하여 일원 배치 변량분석을 실시하였다. 이상적 자기와 실제적 자기의 자기불일치 정도는 중독집단에 따라 통계적으로 유의한 차이가 없었다[F(2, 1038)=0.
대상 데이터
충청북도 일 중소도시 내 소아청소년의 인터넷과 스마트폰 사용실태를 조사하고 예방교육을 시행해주기 원했던 중학교 한 곳, 고등학교 두 곳, 지역아동센터 여섯 곳, 영육아원 한 곳, 해바라기센터 한 곳이 조사대상으로 선정되었다. 또한 인터넷 과다사용 및 게임 과몰입을 문제로 대학병원에 개설된 게임 과몰입센터로 내원한 청소년들이 조사에 포함되었다. 전체 1443명의 자료가 수집되었으나, 결측치가 많아 신뢰할 수 없는 자료가 분석에서 제외되어 총 1041명의 자료가 연구에 포함되었다.
17%)이 고위험군(집단 1)에 할당되었다. 또한 집단 1을 제외하고 인터넷중독과 스마트폰중독 중 한 가지 이상이 잠재적위험군에 속하는 203명(19.5%)이 잠재적위험군(집단 2)에 할당되었다. 마지막으로 일반사용자군(집단 3)은 인터넷중독과 스마트폰중독의 총점 및 요인별 점수가 모두 중독경향성이 없는 805명(77.
5%)이 잠재적위험군(집단 2)에 할당되었다. 마지막으로 일반사용자군(집단 3)은 인터넷중독과 스마트폰중독의 총점 및 요인별 점수가 모두 중독경향성이 없는 805명(77.33%)이 할당되었다
전체 참가자에 비해 중독위험군의 사례수가 적고, 통계분석의 반복으로 인한 제1종 오류의 증가를 예방하기 위하여 인터넷 및 스마트폰중독군 모두에 해당하는 참가자를 재분류하였다. 인터넷중독과 스마트폰중독 중 한 가지 이상이 고위험군에 속한 33명(3.17%)이 고위험군(집단 1)에 할당되었다. 또한 집단 1을 제외하고 인터넷중독과 스마트폰중독 중 한 가지 이상이 잠재적위험군에 속하는 203명(19.
또한 인터넷 과다사용 및 게임 과몰입을 문제로 대학병원에 개설된 게임 과몰입센터로 내원한 청소년들이 조사에 포함되었다. 전체 1443명의 자료가 수집되었으나, 결측치가 많아 신뢰할 수 없는 자료가 분석에서 제외되어 총 1041명의 자료가 연구에 포함되었다. 전체 참가자들을 초등학교 1학년부터 고등학교 3학년까지 12개 학년으로 분류하였을 경우, 평균 학년은 7.
충청북도 일 중소도시 내 소아청소년의 인터넷과 스마트폰 사용실태를 조사하고 예방교육을 시행해주기 원했던 중학교 한 곳, 고등학교 두 곳, 지역아동센터 여섯 곳, 영육아원 한 곳, 해바라기센터 한 곳이 조사대상으로 선정되었다. 또한 인터넷 과다사용 및 게임 과몰입을 문제로 대학병원에 개설된 게임 과몰입센터로 내원한 청소년들이 조사에 포함되었다.
데이터처리
일원배치 변량분석에서 집단 간 차이가 통계적으로 유의한 경우 Tukey의 방법으로 사후검정이 실시되었고, 효과크기가 오메가자승(ω2)으로 계산되었다.
전체 참가자들이 인터넷중독과 스마트폰중독의 어떤 집단에 속하는지 빈도분석을 실시하였다. 중독집단에 따라 인터넷 및 스마트폰중독 수준이 적절하게 구별되는지 알아보기 위해 일원배치 변량분석이 실시되었다.
중독집단에 따라 성별, 학교급, 경제적 수준, 학업수행, 양육자의 유형, 인터넷 사용 일수 및 시간, 컴퓨터 및 스마트폰 이용 장소가 다른지 알아보기 위해 카이자승(χ2) 검정이 실시되었다.
전체 참가자들이 인터넷중독과 스마트폰중독의 어떤 집단에 속하는지 빈도분석을 실시하였다. 중독집단에 따라 인터넷 및 스마트폰중독 수준이 적절하게 구별되는지 알아보기 위해 일원배치 변량분석이 실시되었다. 중독집단에 따라 성별, 학교급, 경제적 수준, 학업수행, 양육자의 유형, 인터넷 사용 일수 및 시간, 컴퓨터 및 스마트폰 이용 장소가 다른지 알아보기 위해 카이자승(χ2) 검정이 실시되었다.
중독집단에 따라 성별, 학교급, 경제적 수준, 학업수행, 양육자의 유형, 인터넷 사용 일수 및 시간, 컴퓨터 및 스마트폰 이용 장소가 다른지 알아보기 위해 카이자승(χ2) 검정이 실시되었다. 중독집단에 따른 자기불일치, 외로움, 친구관계 친밀도, 가족적응력, 가족응집력, 지각된 사회적지지의 차이를 알아보기 위하여 일원배치 변량분석이 실시되었다. 일원배치 변량분석에서 집단 간 차이가 통계적으로 유의한 경우 Tukey의 방법으로 사후검정이 실시되었고, 효과크기가 오메가자승(ω2)으로 계산되었다.
이론/모형
Hoge와 McCarthy13)에 의해 고안된 이상적-실제적 자기불일치 척도로, 본 연구에서는 Choi와 Lee14)에 의해 번안 및 타당화된 문항으로 사용되었다. 자신의 외모, 인기도, 성격특질 등에 대해 평가하는 실제적 자기척도와 이상적 자기척도로 구성되어 있다.
Park21)의 지각된 사회적지지 척도에 기초하여 Yoon22)에 의해 수정 및 보완된 척도가 사용되었다. 전체 25개 문항, 5점 척도로 정서적지지, 평가적지지, 정보적지지, 물질적지지의 세부요인으로 측정된다.
Ray와 Cohen17)에 의해 제작된 친구관계 친밀도를 측정하기 위한 척도로, Lee18)에 의해 번안되고 타당화된 문항으로 사용되었다. 친구관계에서의 우정이라고 생각되는 지원, 친밀감, 교제, 일치감, 애정의 하위요인으로 구성되어 있으며, 각 하위요인에 행동적 영역과 정신적 영역의 문항이 포함되어 있다.
Revised UCLA Loneliness Scale은 Russell 등15)에 의해 고안된 외로움 척도로, Kim16)에 의해 번안 및 타당화된 문항이 사용되었다. 전체 20개의 문항, 4점 척도로 친밀한 주변인, 사회적 주변인, 소속감이 측정된다
인터넷중독과 스마트폰중독 척도를 근간으로 개발된 표준화된 한국형 스마트폰중독 척도(S-척도)로서 스마트폰중독을 측정하는 15개의 문항으로 구성되었다.8) 세부 요인으로 일상 생활장애, 가상세계지향성, 금단, 내성이 측정된다.
성능/효과
또한 2001년 이후 인터넷 접속률은 꾸준하게 증가해 오고 있으며 국가차원에서 인터넷중독과 스마트폰중독을 관리하고 예방하기 위한 노력이 이루어지고 있다.1) 청소년의 인터넷중독 위험군은 2014년에 12.5%였으며, 스마트폰중독 위험군은 29.2%로, 급격한 스마트기기의 보급에 민감한 청소년들이 많은 영향을 받는 것으로 보인다.2)
001]. 고위험군은 인터넷을 일주일에 6일 이상, 하루에 5시간 이상 사용하는 비율이 높았다. 컴퓨터를 주로 사용하는 장소에서도 통계적으로 유의한 차이가 있었으며[χ2(6)=13.
05]. 고위험군의 경우 일반 사용자군에 비해 양친이 모두 존재하는 비율이 낮고, 한부모 가정의 비율이 높았다. 이러한 결과는 인터넷 및 스마트폰중독 증상의 심각도가 학업수행 등 개인적 변인뿐만 아니라 가정 수준 변인들의 영향을 받으며, 낮은 경제적 수준과 한부모 가정이 주요 취약요인인 것으로 해석된다.
둘째, 경제적 수준에 따른 차이도 나타났다. 기존 연구2,27)에서 취약요인으로 밝혀진 낮은 경제적 수준과 한부모 가정에서 인터넷 및 스마트폰중독의 위험이 높은 것으로 나타났다.
셋째, 가족 및 대인관계 영역에서도 차이가 있었다. 대인관계에서의 외로움, 가족기능과 부모로부터의 사회적지지, 친구관계 친밀도는 중독집단에 따른 차이가 나타나 가족 및 대인관계 측면에서의 어려움이 공존하는 것으로 보인다.
본 연구는 일 중소도시에 거주 중인 소아청소년에서 인터넷 및 스마트폰중독 수준에 따른 심리사회적 취약요인에 차이가 있는 것을 밝혔다. 소아청소년에서 인터넷중독과 스마트폰중독 증상이 상당 부분 공존된다는 사실을 확인하였다. 인터넷 및 스마트폰중독과 관련된 취약요인에는 가정 수준의 변인들과 또래관계 등이 주요한 것으로 나타났다.
스마트폰중독 취약계층으로는 맞벌이 가정의 청소년과 20·30대 대학생, 무직자, 미혼으로 나타났다.
인터넷 및 스마트폰중독집단에 따라 가정의 경제적 수준, 학업수행, 주요 양육자, 인터넷 사용시간과 컴퓨터 및 스마트폰 이용장소 변인 등 심리사회적 변인들에서 차이가 있었다. 이는 인터넷 및 스마트폰중독의 위험요인과 보호요인을 밝힌 이전 연구들과 같은 맥락의 결과이다.
본 연구에서는 일 중소도시 소아청소년의 인터넷중독과 스마트폰중독 수준에 따른 심리사회적 취약요인들이 어떻게 다른지 알아보고자 하였다. 인터넷중독과 스마트폰중독 증상의 고위험군, 잠재적위험군, 일반사용자군들이 서로 증상을 공유하는 비율이 높았고, 인터넷중독 고위험군이면서 스마트폰중독 일반사용자군인 경우는 1041명 중 3명(0.3%), 스마트폰중독 고위험군이면서 인터넷중독 일반사용자군인 경우는 4명(0.4%)에 불과하였다. 잠재계층분석(latent class analysis)을 활용하여 인터넷중독군과 스마트폰중독군의 관련성을 살펴본 Mok 등24)의 연구에서도 두 증상의 수준이 비슷한 군으로 분류되는 결과가 보고된 바 있다.
컴퓨터를 주로 사용하는 장소에서도 통계적으로 유의한 차이가 있었으며[χ2(6)=13.712, p＜.05], 고위험군의 경우 유료 PC방을 이용하는 비율이 잠재적위험군 및 일반사용자군에 비해 월등히 높았다.
001), 사후검정에서도 중독의 심각도에 따른 차이가 있었다. 통합된 중독집단은 인터넷 및 스마트폰중독 총점의 각각 30.2%, 38.7%를 설명하여 Cohen23)이 제시한 중간(.25) 이상의 효과크기를 보였다. 이는 인터넷중독과 스마트폰 중독이 유사한 증상을 상당 부분 공유하는 것을 시사하는 결과이다.
통합된 중독집단을 분류하는 경우에도 인터넷 및 스마트폰중독 증상에 차이가 있는지 살펴본 결과 각 척도의 총점 및 세부 요인에서 통계적으로 매우 유의한 차이가 있었고(전체 척도 p＜.001), 사후검정에서도 중독의 심각도에 따른 차이가 있었다. 통합된 중독집단은 인터넷 및 스마트폰중독 총점의 각각 30.
후속연구
본 연구는 인터넷 및 스마트폰중독과 관련된 심리사회적 변인들의 차이를 밝혔으나 중독증상과 심리사회적 변인들 간의 인과적 관계를 밝히지 못했다는 데 제한점이 있으며, 일 중소도시 수준에 국한되어 일반화 가능성에 한계가 있겠다. 또한 전체 참가자들이 초등학교 1학년생부터 고등학교 3학년생까지 12개 학년의 넓은 분포를 보임에도 연구에 사용된 대부분의 척도가 청소년용으로 측정되어 초등학생군의 문항 이해력을 더욱 적극적으로 배려하지 못한 점도 추후 연구에서 개선될 필요가 있겠다. 이에 더해, 자료 수집이 대부분 학교 장면에서 이루어져 응답자들이 학교관계자나 부모에게 결과가 전달될 것을 염려하여 자신의 증상을 축소 보고하였을 가능성도 있으며, 이는 자기보고식 설문지의 제한점과도 공유된다.
본 연구는 인터넷 및 스마트폰중독과 관련된 심리사회적 변인들의 차이를 밝혔으나 중독증상과 심리사회적 변인들 간의 인과적 관계를 밝히지 못했다는 데 제한점이 있으며, 일 중소도시 수준에 국한되어 일반화 가능성에 한계가 있겠다. 또한 전체 참가자들이 초등학교 1학년생부터 고등학교 3학년생까지 12개 학년의 넓은 분포를 보임에도 연구에 사용된 대부분의 척도가 청소년용으로 측정되어 초등학생군의 문항 이해력을 더욱 적극적으로 배려하지 못한 점도 추후 연구에서 개선될 필요가 있겠다.
인터넷 및 스마트폰중독과 관련된 취약요인에는 가정 수준의 변인들과 또래관계 등이 주요한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해서 소아청소년의 인터넷중독과 스마트폰중독은 통합적인 관점에서 살펴볼 필요가 있으며, 지역적 특성에 맞는 심리사회적 접근을 통해 효과적인 치료 및 예방활동을 할 수 있을 것으로 기대된다.
2) 이는 다른 기존 연구28)에서 밝혀진 대로 청소년의 인터넷 및 스마트폰 사용시간을 부모가 규제하는 역할이 크기 때문에 상대적으로 부모의 통제권을 벗어나기 쉬운 한부모 가정에서 이러한 문제가 두드러지는 것으로 보인다. 이에 따라 인터넷 및 스마트폰중독에 대해 지역적 취약요인에 맞는 다원화된 개입과 노력이 필요할 것으로 예상된다.
이러한 차이는 이전 연구들이 인터넷중독에 한정되어 연구되었다는 점에서 스마트폰중독을 포함한 본 연구의 특성이 반영된 것으로 짐작된다. 이에 인터넷중독과 스마트폰중독의 차별점에 대해 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
2014년 청소년의 인터넷중독 위험군과 스마트폰중독 위험군은 몇%인가?
또한 2001년 이후 인터넷 접속률은 꾸준하게 증가해 오고 있으며 국가차원에서 인터넷중독과 스마트폰중독을 관리하고 예방하기 위한 노력이 이루어지고 있다.1) 청소년의 인터넷중독 위험군은 2014년에 12.5%였으며, 스마트폰중독 위험군은 29.2%로, 급격한 스마트기기의 보급에 민감한 청소년들이 많은 영향을 받는 것으로 보인다.2)
인구사회학적 특성, 인터넷 이용, 스마트폰 이용 등에 대한 전반적 평가를 위한 문항 구성은 어떤 것들이 있는가?
연구 참가자들의 인구사회학적 특성, 인터넷 이용, 스마트폰 이용 등에 대한 전반적 평가를 위한 문항들이 구성되었다. 여기에는 성별, 학년, 가정의 경제적 수준, 학업수행 수준, 가족구성 형태, 한 주당 인터넷 사용 일수, 하루당 인터넷 사용 시간, 컴퓨터 및 스마트폰을 주로 사용하는 장소 등의 문항이 포함되었다
청소년의 인터넷중독과 관련된 위험요인은 무엇인가?
청소년의 인터넷중독과 관련된 위험요인으로 인터넷 사용 시간, 부모의 학력, 사회경제적 수준, 학업수행, 자기애적 성격, 우울, 불안, 과잉행동/충동성, 행복감 등이 보고된 바 있으며,3,4) 인터넷중독과 관련된 국내 연구자의 메타분석에서는 통제, 기질, 정서 및 기분, 스트레스 조절 등의 변인이 상대적으로 큰 효과크기를 갖는 것으로 밝혀졌다.5)또한 스마트폰중독과 인터넷중독의 위험요인을 비교한 연구에서 성별과 특성 불안은 공통된 영향을 미쳤으나 두 증상에 차별적으로 영향을 미치는 위험요인이 있는 것으로 밝혀졌다.
참고문헌 (31)
Korea Internet & Security Agency. 2015 research on the internet use. Seoul: Korea Internet & Security Agency;2015
National Information Society Agency. A survey on internet addiction. Seoul: National Information Society Agency;2015.
Choi W, Son J, Kim Y, Lee S, Shin C, Kim S, et al. A study of covert narcissism in adolescent internet addiction: relationship to anonymity, presence, interactivity, and achievement motivation. J Korean Acad Child Adolesc Psychiatry 2011;22:103-111.
Oh EJ, Choi SW, Lee HK, Park JH, Ahn JH, Choi JE, et al. Relationship between internet game addiction and psychiatric symptoms in a child and adolescent psychiatric clinic. J Korean Acad Child Adolesc Psychiatry 2014;25:136-141.
Choi S, Kim D, Choi J, Ahn H, Choi E, Song W, et al. Comparison of risk and protective factors associated with smartphone addiction and Internet addiction. J Behav Addict 2015;4:308-314.
National Information Society Agency. Development of Korean internet addiction proneness scale for youth and adults. Seoul: National Information Society Agency;2011.
National Information Society Agency. Development of Korean smartphone addiction proneness scale for youth and adults. Seoul: National Information Society Agency;2011.
Kwon M, Lee J, Won W, Park J, Min J, Hahn C, et al. Development and validation of a smartphone addiction scale (SAS). PLoS One 2013;8:e56936.
Hyun GJ, Han DH, Lee YS, Kang KD, Yoo SK, Chung US, et al. Risk factors associated with online game addiction: a hierarchical model. Comput Hum Behav 2015;48:706-713.
Jeong H, Park T, Lee S, Lee S, Chung S, Chung Y, et al. Internet game addiction and emotional and behavioral characteristics in upper grade elementary school students and middle school students. J Korean Acad Child Psychiatry 2010;21:87-94.
Hoge DR, McCarthy JD. Issues of validity and reliability in the use of real-ideal discrepancy scores to measure self-regard. J Personal Soc Psychol 1983;44:1048-1055.
Lee YO. Children's behavioral and psychological expectations on their friendships. Seoul: Kookmin Univ.;1997.
Olson DH, Portner J, Lavee Y. FACES III. St. Paul, MN: Family Social Science, University of Minnesota;1985.
Han SB. The relationship between children's self-concepts and family systems as analyzed by the circumplex model. Korean J Child Studies 1992;13:145-160.
Park J. A study of development a scale of social support. Seoul: Yonsei Univ.;1985.
Yoon H. A perception of everyday stress and social network support in adolescence. Seoul: Seoul Univ.;1993.
Cohen J. A power primer. Psychol Bull 1992;112:155-159.
Mok JY, Choi SW, Kim DJ, Choi JS, Lee J, Ahn H, et al. Latent class analysis on internet and smartphone addiction in college students. Neuropsychiatr Dis Treat 2014;10:817-828.
Kuss DJ, van Rooij AJ, Shorter GW, Griffiths MD, van de Mheen D. Internet addiction in adolescents: prevalence and risk factors. Comput Hum Behav 2013;29:1987-1996.
Wangberg SC, Andreassen HK, Prokosch HU, Santana SM, Sorensen T, Chronaki CE. Relations between internet use, socio-economic status (SES), social support and subjective health. Health Promot Int 2008;23:70-77.
Demirci K, Akgonul M, Akpinar A. Relationship of smartphone use severity with sleep quality, depression, and anxiety in university students. J Behav Addict 2015;4:85-92.
Park JH, Hyun GJ, Son JH, Lee YS. Internet gaming disorder treatment options in the hospital setting. J Korean Acad Child Adolesc Psychiatry 2015;26:75-85.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.