[논문]거주지 주변의 식품환경과 비만의 관련성 연구: 2013 전국사업체조사와 2013-2014 국민건강영양조사 자료를 이용하여

김윤정; 한성림

doi:10.5720/kjcn.2016.21.5.463

거주지 주변의 식품환경과 비만의 관련성 연구: 2013 전국사업체조사와 2013-2014 국민건강영양조사 자료를 이용하여
Associations between Exposure to Unhealthy Food Outlets Within Residential District and Obesity: Using Data from 2013 Census on Establishments and 2013-2014 Korea National Health and Nutrition Examination Survey 원문보기

대한지역사회영양학회지 = Korean journal of community nutrition, v.21 no.5, 2016년, pp.463 - 476

김윤정 (질병관리본부 건강영양조사과) , 한성림 (서울대학교 생활과학대학 식품영양학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Objectives: Environmental, social and personal factors influence eating patterns. This study aimed to investigate the relationship between unhealthy food outlets within a residential area and obesity using nationally representative Korean survey data and data from the Census on Establishments. Methods: Data on the food intakes and socioeconomic variables of a total of 9,978 adults aged ${\geq}19$ years were obtained from the 2013-2014 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Geographic locations of restaurants were obtained from the 2013 Census on Establishments in Korea. Administrative area was categorized into tertiles of count of unhealthy food outlets based on the distribution of number of unhealthy food outlets among all urban (Dong) and rural (Eup or Myun) administrative districts in Korea. Multilevel logistic regressions model were used to assess the association between the number of unhealthy food outlets and obesity. Results: People living in the district with the highest count of unhealthy food outlets had higher intakes of fat (45.8 vs. 44.4 g/day), sodium (4,142.6 vs. 3,949.8 mg/day), and vitamin A (753.7 vs. $631.6 {\mu}gRE/day$) compared to those living in the district with the lowest count of unhealthy food outlets. A higher count of unhealthy food outlets was positively associated with frequent consumption of instant noodles, pizza, hamburgers and sandwiches, sweets and sour pork or pork cutlets, fried chicken, snacks, and cookies. Higher exposure to unhealthy food outlets was associated with increased odds of obesity (1st vs. 3rd tertile; OR 1.689; 95% CI 1.098-2.599). Conclusions: A high count of unhealthy food outlets within a residential area is positively associated with the prevalence of obesity in Korea. The results suggest that food environmental factors affects the health outcomes and interventions aiming to restrict the availability of unhealthy food outlets in local neighborhoods may be a useful obesity prevention strategy.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 거주지 주변의 불건강음식점 수에 따라 영양소 섭취량, 식품섭취 빈도에 차이가 있는지 분석하였다. 또한 거주지 주변의 불건강 음식점 수와 비만발생과 관련이 있는지 알아보았으며, 그 결과는 거주지 주변의 불건강음식점은 건강하지 않은 식품의 섭취와 비만발생과 양의 상관계가 나타났으며, 그 내용을 요약하면 다음과 같다.
본 연구는 거주지 주변의 불건강음식점 수에 따라 영양소 섭취량, 식품섭취 빈도에 차이가 있는지 분석하였다. 또한 거주지 주변의 불건강 음식점 수와 비만발생과 관련이 있는지 알아보았으며, 그 결과는 거주지 주변의 불건강음식점은 건강하지 않은 식품의 섭취와 비만발생과 양의 상관계가 나타났으며, 그 내용을 요약하면 다음과 같다.
본 연구에서는 거주지 주변의 식품환경 특히 불건강음식점의 분포 정도가 식품 섭취와 비만발생에 미치는 영향을 알아보았다. 불건강음식점이 많은 지역에 거주하는 사람은 라면, 피자, 햄버거, 빵, 치킨, 과자 섭취가 높았으며, 비만 발생과 양의 상관관계가 있는 것으로 관찰되었다.
이에 본 연구에서는 개인 섭취량 자료인 국민건강영양조사 자료와 거주지역의 전국 식당 정보가 포함된 전국사업체조사(Census on Establishments, CE) 자료를 활용하여 거주지 주변의 불건강음식점의 분포정도에 따른 식품섭취량을 비교해 보고, 비만 유병률에 미치는 영향을 분석하고자한다.

가설 설정

2) The p for trend obtained to trend as the levels of the predictor variable increase.

제안 방법

개인의 식품 섭취는 주된 활동 지역의 식품환경에 의해 영향을 받지만, 본 연구에서는 자료 이용의 제한으로 거주지 주변만으로 한정하여 분석하였고, 거주지에서 도보가 가능한 위치에 음식점이 분포하고 있는지는 고려하지 않고 분석을 하였다. 호주 여성 근로자 대상 연구[41]에 의하면, 성별, 태어난 나라, 결혼여부, 18세 이하 자녀 존재 여부, 교육수준, 거주지역의 경제적 수준을 보정하고 분석해도 거주지 주변보다는 직장 주변에 슈퍼마켓, 과일·채소 가게가 많이 분포하면 채소와 과일 섭취가 증가하였다.
개인의 식품섭취는 거주지역내 특정 음식점보다는 다양한 업종의 음식점에 영향을 받을 것으로 생각되어 본 연구에서는 체인화 편의점, 제과점업, 피자, 햄버거, 샌드위치 및 유사음식점업, 치킨 전문점을 불건강음식점으로 통합하여 분석하였다. 하지만 일부 연구에서는 불건강음식점 뿐만 아니라 건강음식점이 지역사회 내에 공존하면서 개인의 식습관에 상호보완적인 영향을 미치므로, 거주지 주변의 모든 음식점을 고려해야 된다고 제안하였다[13,17,18,40].
거주지 주변의 불건강음식점과 비만 유병과 관련이 있는지 분석하기 위해 비만 발생에 영향을 미치는 요인을 개인 수준과 지역수준 요인으로 나누어 분석하였으며, 그 결과는 Table 6에 제시되어 있다. 독립변수의 영향을 고려하지 않았을 때 비만 여부를 확인한 모형 1 결과에서 지역수준의 분산은 0.
05 수준에서 Bonferroni의 다중 비교 검정을 이용하여 사후검정을 실시하였다. 공변량은 성별, 연령, 교육수준, 직업, 월평균 가구소득, BMI, 식사조절 여부, 동읍면 거주 여부를 사용하였다.
국민건강영양조사의 건강설문조사 자료에서 연령, 성별, 교육수준, 직업, 결혼여부, 월평균 가구소득, 거주지역(동, 읍/면), 주거형태(일반주택/아파트), 가구의 거주자 수, 주관적 건강인지, 걷기 실천 변수를 이용하였다. 월평균 가구소득은 소득사분위수를 기준으로 상, 중상, 중하, 하로 분류하였고, 직업은 비노동직(관리자, 전문가 및 관련 종사자), 서비스 및 판매직, 노동직(농림어업 숙련 종사자, 기능원, 장치·기계조작 및 조립 종사자, 단순노무종사자), 무직으로 재분류하였다.
67백분위수) 기준에 의해 3군(1군: 0-7개, 2군: 8-30개, 3군: 31-244개)으로 분류하였다. 모집단 자료(전국사업체조사)에서 분류된 3군에 따라 2013-2014년 국민건강영양조사 대상자의 거주지역(364개 동읍면)을 3군으로 분류하였으며, 불건강음식점 수가 가장 적은 1군은 Low Count Group (LCG; 0-7개 분포; n=895), 중간인 2군은 Middle Count Group(MCG; 8-30개 분포; n=3,150), 가장 많은 3군은 High Count Group(HCG; 31-244개 분포; n=5,933)으로 정의하였다.
개인의 비만 발생에 영향을 미치는 개인적 요인과 환경적 요인의 효과를 구분하여 분석하기 위해 GLIMMIZ Procedure을 이용하여 다수준 로지스틱 회귀분석(Multilevel Logistic Model)을 실시하였으며 교차비(OR, Odds Ratio)와 95% 신뢰구간(95% CI, 95% Confidence Interval)을 산출하였다. 본 연구에서는 세 가지 모형을 고려하였으며, 모형 1은 자료의 기초정보를 확인하기 위해 개인수준과 지역수준의 변수를 모두 추가하지 않고 절편만을 포함하는 기초모형을 분석하였고, 모형 2에서는 지역수준의 고정 효과를 제외한 개인 수준의 변수만을 추가하여 개인적 요인이 개인의 비만 발생에 미치는 영향을 분석하였으며, 모형 3에서는 모형 2에 지역 수준의 변수를 추가하여 환경적 요인이 개인의 비만 발생에 미치는 영향을 분석하였다. 국민건강영양조사 대상자의 조사구 주소는 개인을 식별할 수 있어, 제한적으로 분석할 수 있다.
비만 분류를 위해 국민건강영양조사에서 측정된 신장, 체중 변수를 이용하였으며, 아시아-태평양 비만 진단 기준을 적용하여, 체질량지수(Body Mass Index, BMI, 체중(kg)/신장2(m2))가 < 18.5이면 저체중(Underweight), 18.5 ≤BMI < 25은 정상(Normal), BMI ≥ 25은 비만(Obese)으로 분류하였다.
식품섭취 빈도는 만19-64세 대상에게 조사한 63개 항목으로 구성된 식품섭취빈도조사 자료를 이용하여 분석하였다. 이 중 본 연구 목적과 관련이 있거나, 통계적으로 의미 있는 쌀밥, 라면(컵라면 포함), 단팥빵(호빵, 크림빵 포함), 카스텔라(케이크, 초코파이포함), 피자, 햄버거(샌드위치 포함), 돼지고기 탕수육(돈까스 포함), 치킨, 우유, 액상요구르트, 탄산음료(콜라, 사이다, 과일탄산음료), 스낵과자, 쿠키(크래커 포함) 섭취 빈도를 분석에 이용하였다.
영양소 섭취는 국민건강영양조사의 24시간회상법 자료를 이용하여 분석하였고, 에너지와 영양소 섭취의 적절함은 한국영양학회에서 제시한 2010 한국인 영양섭취기준(The Korean Nutrition Society 2010)을 근거로 판단하였다. 영양소별 섭취부족 기준으로는 에너지 필요추정량의 75%값과 영양소별 평균 필요량, 지방의 에너지적정비율 하한선을 사용하였다. 과잉섭취 기준으로는 에너지는 필요추정량의 125%를, 지방은 지방에너지적정비율의 상한선을 사용하였다.
식품섭취 빈도는 만19-64세 대상에게 조사한 63개 항목으로 구성된 식품섭취빈도조사 자료를 이용하여 분석하였다. 이 중 본 연구 목적과 관련이 있거나, 통계적으로 의미 있는 쌀밥, 라면(컵라면 포함), 단팥빵(호빵, 크림빵 포함), 카스텔라(케이크, 초코파이포함), 피자, 햄버거(샌드위치 포함), 돼지고기 탕수육(돈까스 포함), 치킨, 우유, 액상요구르트, 탄산음료(콜라, 사이다, 과일탄산음료), 스낵과자, 쿠키(크래커 포함) 섭취 빈도를 분석에 이용하였다.
본 연구에서는 어린이식생활안전관리특별법에 근거한 열량이 높고 영양가가 낮은 고열량·저영양 식품을 많이 판매하고 있는 체인화 편의점, 제과점업, 피자, 햄버거, 샌드위치 및 유사 음식점업, 치킨 전문점을 불건강음식점(unhealthy food outlets)으로 정의하였다. 전국의 동읍면별 불건강음식점 분포를 파악하고, 분석 대상 집단을 분류하기 위해 전국사업체조사 자료를 이용하여 동읍면별(3,482개) 불건강 음식점 수(count)의 3 분위수(33.33백분위수, 66.67백분위수) 기준에 의해 3군(1군: 0-7개, 2군: 8-30개, 3군: 31-244개)으로 분류하였다. 모집단 자료(전국사업체조사)에서 분류된 3군에 따라 2013-2014년 국민건강영양조사 대상자의 거주지역(364개 동읍면)을 3군으로 분류하였으며, 불건강음식점 수가 가장 적은 1군은 Low Count Group (LCG; 0-7개 분포; n=895), 중간인 2군은 Middle Count Group(MCG; 8-30개 분포; n=3,150), 가장 많은 3군은 High Count Group(HCG; 31-244개 분포; n=5,933)으로 정의하였다.

대상 데이터

본 연구에 사용한 2013-2014년 국민건강영양조사 조사지역의 불건강음식점 분포가 모집단(전국사업체조사) 분포를 잘 반영하는지 확인하기 위해 음식점 수의 최소, 25백분위수, 50백분위수, 75백분위수, 최대 값을 비교한 결과 (Table 1), 모집단의 체인화 편의점, 제과점업, 피자, 햄버거, 샌드위치 및 유사 음식점업, 치킨 전문점 분포와 유사하였다.
본 연구에서는 질병관리본부에서 제공하는 2013년과 2014년 국민건강영양조사 원시자료와 통계청에서 제공하는 2013년 전국사업체조사 원시자료를 이용하여 분석하였다[23,24]. 영양소 섭취 분석 대상자는 국민건강영양조사 자료에서 검진조사, 건강설문조사, 영양조사에 참여한 만19세 이상 성인으로 1일 에너지 섭취량이 500 kcal 미만 또는 5000 kcal 초과인 경우를 제외한 9,978명(남자 4,028명, 여자 5,950명)을 분석에 이용하였다.
영양소 섭취 분석 대상자는 국민건강영양조사 자료에서 검진조사, 건강설문조사, 영양조사에 참여한 만19세 이상 성인으로 1일 에너지 섭취량이 500 kcal 미만 또는 5000 kcal 초과인 경우를 제외한 9,978명(남자 4,028명, 여자 5,950명)을 분석에 이용하였다. 식품섭취 빈도 분석 대상자는 식품섭취빈도조사 대상자인 만19-64세이며 7,962명을 분석에 이용하였다. 전국사업체조사는 한국표준산업분류 중 농림(개인경영), 어업(개인경영), 국방, 가사서비스업, 국제 및 기타 외국기관을 제외한 약 330만개의 전국 사업체를 대상으로 1994년 이후 매년 실시하고 있으며, 이 중 3,482개 동읍면 지역의 체인화 편의점, 제과점업, 피자, 햄버거, 샌드위치 및 유사 음식점업, 치킨 전문점 자료만을 분석에 이용하였다.
본 연구에서는 질병관리본부에서 제공하는 2013년과 2014년 국민건강영양조사 원시자료와 통계청에서 제공하는 2013년 전국사업체조사 원시자료를 이용하여 분석하였다[23,24]. 영양소 섭취 분석 대상자는 국민건강영양조사 자료에서 검진조사, 건강설문조사, 영양조사에 참여한 만19세 이상 성인으로 1일 에너지 섭취량이 500 kcal 미만 또는 5000 kcal 초과인 경우를 제외한 9,978명(남자 4,028명, 여자 5,950명)을 분석에 이용하였다. 식품섭취 빈도 분석 대상자는 식품섭취빈도조사 대상자인 만19-64세이며 7,962명을 분석에 이용하였다.
식품섭취 빈도 분석 대상자는 식품섭취빈도조사 대상자인 만19-64세이며 7,962명을 분석에 이용하였다. 전국사업체조사는 한국표준산업분류 중 농림(개인경영), 어업(개인경영), 국방, 가사서비스업, 국제 및 기타 외국기관을 제외한 약 330만개의 전국 사업체를 대상으로 1994년 이후 매년 실시하고 있으며, 이 중 3,482개 동읍면 지역의 체인화 편의점, 제과점업, 피자, 햄버거, 샌드위치 및 유사 음식점업, 치킨 전문점 자료만을 분석에 이용하였다. 동읍면 별 1,000명 당 인구밀집도를 산출하기 위해 행정자치부에서 제공하는 주민등록인구수를 이용하였다.

데이터처리

개인의 비만 발생에 영향을 미치는 개인적 요인과 환경적 요인의 효과를 구분하여 분석하기 위해 GLIMMIZ Procedure을 이용하여 다수준 로지스틱 회귀분석(Multilevel Logistic Model)을 실시하였으며 교차비(OR, Odds Ratio)와 95% 신뢰구간(95% CI, 95% Confidence Interval)을 산출하였다. 본 연구에서는 세 가지 모형을 고려하였으며, 모형 1은 자료의 기초정보를 확인하기 위해 개인수준과 지역수준의 변수를 모두 추가하지 않고 절편만을 포함하는 기초모형을 분석하였고, 모형 2에서는 지역수준의 고정 효과를 제외한 개인 수준의 변수만을 추가하여 개인적 요인이 개인의 비만 발생에 미치는 영향을 분석하였으며, 모형 3에서는 모형 2에 지역 수준의 변수를 추가하여 환경적 요인이 개인의 비만 발생에 미치는 영향을 분석하였다.
국민건강영양조사는 복합표본설계로 구성된 자료이므로 집락변수, 층화변수, 가중치를 고려하였으며, SAS 9.4 (SAS Institute, Cary, NC, USA) 프로그램을 이용하여 분석하였다.
대상자의 일반적 특성은 빈도와 가중치가 고려된 백분율로 제시하였고, 유의성 검증을 위해 SURVEY FREQ Procedure를 이용하여 Rao-Scott chi-square test를 실시하였다. 영양소 섭취량 및 식품섭취 빈도는 평균과 표준오차로 제시하였으며, SURVEY REG Procedure를 이용하여 p for trend를 계산하였으며, 군간의 차이는 α=0.
영양소 섭취량 및 식품섭취 빈도는 평균과 표준오차로 제시하였으며, SURVEY REG Procedure를 이용하여 p for trend를 계산하였으며, 군간의 차이는 α=0.05 수준에서 Bonferroni의 다중 비교 검정을 이용하여 사후검정을 실시하였다.

이론/모형

전국사업체조사는 한국표준산업분류 중 농림(개인경영), 어업(개인경영), 국방, 가사서비스업, 국제 및 기타 외국기관을 제외한 약 330만개의 전국 사업체를 대상으로 1994년 이후 매년 실시하고 있으며, 이 중 3,482개 동읍면 지역의 체인화 편의점, 제과점업, 피자, 햄버거, 샌드위치 및 유사 음식점업, 치킨 전문점 자료만을 분석에 이용하였다. 동읍면 별 1,000명 당 인구밀집도를 산출하기 위해 행정자치부에서 제공하는 주민등록인구수를 이용하였다.
영양소 섭취는 국민건강영양조사의 24시간회상법 자료를 이용하여 분석하였고, 에너지와 영양소 섭취의 적절함은 한국영양학회에서 제시한 2010 한국인 영양섭취기준(The Korean Nutrition Society 2010)을 근거로 판단하였다. 영양소별 섭취부족 기준으로는 에너지 필요추정량의 75%값과 영양소별 평균 필요량, 지방의 에너지적정비율 하한선을 사용하였다.

성능/효과

1. 거주지 주변의 불건강음식점 수를 3분위수로 분류한 결과, LCG군은 MCG와 HCG군에 비해 연령이 높고(p<0.0001), 교육수준이 낮고(p<0.0001), 월평균 가구소득이 낮으며 (p<0.0001), 육체노동자 (p<0.0001), 결혼한 사람 (p<0.0001), 읍면지역(p<0.0001) 또는 일반주택(p<0.001)에 거주하는 사람이 많이 분포되어 있었으며, 주관적 건강인지(21.9%, p<0.0001), 현재 식사조절(13.4%, p<0.0001), 월 1회 이하 외식빈도(22.3%, p<0.0001)는 낮았다.
2. 불건강음식점이 많은 지역에 거주할수록 지방(p for trend=0.0446), 나트륨 (p for trend=0.0140), 티아민(p for trend=0.0226)의 섭취가 높고, 에너지/지방 과잉섭취(p for trend=0.0037)도 높은 경향을 보였다.
3) The means of daily nutrient intake were analyzed after adjusting for gender (male, female), age (19 − 39, 40 − 59, ≥60), education level (less than elementary school, middle school, high school, university or above), employment status (non-manual, manual, service, not working), household monthly income (quartile), BMI (<18.5, 18.5 − 24.9, ≥25), current diet control (yes, no), urban-rural status (urban, rural).
3) The percentage were analyzed after adjusting for gender (male, female), age (19 − 39, 40 − 59, ≥60), education level (less than elementary school, middle school, high school, university or above), employment status (non-manual, manual, service, not working), household monthly income (quartile), BMI (<18.5, 18.5 − 24.9, ≥25), current diet control (yes, no), urban-rural status (urban, rural).
3. 불건강음식점이 많은 지역에 거주할수록 라면(컵라면 포함)(p for trend=0.0182), 단팥빵(호빵, 크림빵 포함) (p for trend=0.0325), 피자(p for trend=0.0251), 햄버거(샌드위치 포함)(p for trend=0.0150), 돼지고기 탕수육(돈까스 포함)(p for trend=0.0013), 치킨(p for trend=0.0343), 액상 요구르트(p for trend=0.0407), 스넥과자(p for trend <0.0001), 쿠키(크래커 포함)(p for trend=0.0007)의 주당 섭취빈도가 높은 경향을 보였다.
4. 개인의 비만발생과 거주지 주변의 불건강음식점 수와 관련이 있는지 분석한 결과, 개인수준 요인은 남성(OR 1.901, 남자 vs. 여자), 40-59세 연령(OR 1.176, 40-50대 vs. 60대 이상), 결혼(OR 1.379, 결혼 vs. 기혼), 고학력자(OR 0.546, 초등졸 이하 vs. 대학졸 이상), 현재 식사조절(OR 1.769, 식사조절 중 vs. 식사조절 안함), 하루에 1회 이상 외식(OR 1.201, 하루 1회 이상 vs. 월 3회 이하)과 관련이 있었으며, 지역수준 요인은 일반주택에 거주할수록(OR 1.193, 일반주택 vs. 아파트), 불건강음식점 수가 많은 지역에 거주할수록(OR 1.680, 2nd vs. 1st; OR 1.689, 3rd vs. 1st) 개인의 비만 발생에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
LCG군의 일반적 특성을 종합해보면, MCG군과 HCG군에 비해 연령이 높고(p<0.0001), 교육수준이 낮고(p<0.0001), 육체노동자(p<0.0001)가 많고, 결혼한 사람(p<0.0001)이 많고, 월평균 가구소득이 낮고(p<0.0001), 읍면지역(p<0.0001) 또는 일반주택(p<0.001)에 거주하는 사람이 많이 분포되어 있었다.
개인수준의 변수들과 비만 유병의 관계를 살펴본 모형 2를 분석한 결과, 여성에 비해 남성(OR 1.901, 남자 vs. 여자), 40-50대일수록(OR 1.176, 40-50대 vs. 60대 이상), 고학력자일수록(OR 0.546, 초등졸 이하 vs. 대학졸 이상), 현재 식사조절을 하는 사람일수록(OR 1.769, 식사조절 중 vs. 식사조절 안함), 하루 1회 이상 외식을 할수록(OR 1.201, 하루 1회 이상 vs. 월 3회 이하) 개인의 비만 발생위험이 유의하게 높았다.
개인요인을 통제하였을 때 지역 수준의 환경적 요인과 비만 유병의 관계를 살펴본 모형 3을 분석한 결과, 아파트에 비해 일반주택에 거주할수록(OR 1.193, 일반주택 vs. 아파트), 불건강음식점 수가 적은 지역에 비해 많은 지역에 거주할수록(OR 1.680, 2nd vs. 1st; OR 1.689, 3rd vs. 1st) 개인의 비만 발생에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
거주지 주변의 불건강음식점 수가 가장 적은 군에서 많은 군으로 갈수록 라면(컵라면 포함)(p for trend=0.0182), 단팥빵(호빵, 크림빵 포함)(p for trend=0.0325), 피자(p for trend=0.0251), 햄버거(샌드위치 포함)(p for trend=0.0150), 돼지고기 탕수육(돈까스 포함)(p for trend=0.0013), 치킨(p for trend=0.0343), 액상 요구르트(p for trend=0.0407), 스낵과자(p for trend <0.0001), 쿠키(크래커 포함)(p for trend=0.0007)의 주당 섭취빈도가 유의하게 증가하는 양상을 보였다.
거주지 주변의 불건강음식점 수를 3분위수로 분류한 집단의 하루 영양소 섭취량은 Table 3에 제시되어 있다. 거주지내 불건강음식점이 적은 군에서 많은 군으로 갈수록 지방(p for trend=0.0446), 나트륨 (p for trend=0.0140), 티아민(p for trend=0.0226)의 섭취량이 유의하게 증가하는 경향이 나타났다. 비타민 A의 하루 평균 섭취량은 LCG군(631.
거주지 주변의 불건강음식점과 비만 유병과 관련이 있는지 분석하기 위해 비만 발생에 영향을 미치는 요인을 개인 수준과 지역수준 요인으로 나누어 분석하였으며, 그 결과는 Table 6에 제시되어 있다. 독립변수의 영향을 고려하지 않았을 때 비만 여부를 확인한 모형 1 결과에서 지역수준의 분산은 0.1227로 급내 상관 계수(ICC, intraclass correlation coefficient) 값이 0.03595로 나타났으며 전체 분산 중에서 지역 수준의 분산이 차지하는 비율이 3.6%임을 확인 할 수 있었다.
또한 비타민 A의 섭취기준 미만 섭취자 비율은 LCG군(51.7%±2.6)이 MCG군(44.2%±1.2, p<0.05)과 HCG군(44.7%±0.7, p<0.05)에 비해 유의하게 높았다.
슈퍼마켓이 많은 지역에 거주하는 사람은 과일과 채소를 많이 섭취하고, 패스트푸드는 적게 섭취하였으며[13], 패스트푸드점과 가까운 거리에 거주할 수록 패스트푸드 섭취 빈도가 높았고[14], 패스트푸드점이 많이 밀집되어 있거나, 가까운 거리에 거주하는 사람은 비만 발생 위험이 높다고 보고[15-18]하였다. 또한, 26개 나라의 인구 10만명 당 Subway 밀집도에 따른 비만율을 조사한 결과, 밀집도가 높은 미국(10만명 당 7.52개)과 캐나다(10만명 당 7.43)는 비만율이 높은 경향을 보였고, 밀집도가 낮은 한국(10만명 당 0.13개)과 노르웨이(10만명당 0.19개)는 비만율이 낮은 경향을 보였다[19].
본 연구 결과로 볼 때, 불건강음식점이 많은 지역에 거주하는 사람은 건강하지 않은 식품을 더 섭취하게 되고, 지방 및 나트륨의 섭취도 더 많아지고, 비만 발생 위험이 증가하는 것으로 보인다.
본 연구에서는 불건강음식점이 가장 적은 지역에 거주하는 LCG군 대상자들은 고령이고, 교육수준이 낮으며, 육체노동자가 많고, 월평균 가구 소득이 낮은 특성을 가지는 것으로 나타났다. 국외 연구에 의하면, 지역의 경제적 수준과 패스트푸드점 분포와 관련이 없다는 결과가 일부 보고된 적은 있었지만[25-27], 대부분의 연구 결과에서는 경제적 수준이 낮거나 소수민족이 거주하는 지역에 패스트푸드점이 많이 분포한다고 보고하고 있어[28-34], 본 연구에서의 결과와는 대조적이다.
본 연구에서는 거주지 주변의 식품환경 특히 불건강음식점의 분포 정도가 식품 섭취와 비만발생에 미치는 영향을 알아보았다. 불건강음식점이 많은 지역에 거주하는 사람은 라면, 피자, 햄버거, 빵, 치킨, 과자 섭취가 높았으며, 비만 발생과 양의 상관관계가 있는 것으로 관찰되었다.
불건강음식점이 많은 지역에 거주하는 사람일수록 지방, 나트륨, 티아민 섭취량이 높았고, 라면, 빵류, 피자, 햄버거(샌드위치 포함), 돼지고기 탕수육(돈까스 포함), 치킨, 과자의 주당 섭취빈도도 유의하게 높았다. 국내 경기지역의 초등학교(6학년)와 중학교(2학년) 대상 연구[36]에 의하면, 학교 200 m 이내에 패스트푸드점이 0-1개 분포하는 학교에 비해 8-12개 분포(학교에서 도보로 15분 이내)하는 학교에 다니는 학생은 패스트푸드점 방문 횟수가 유의하게 높았다(3.
에너지 및 지방 과잉 섭취자는 거주지 내 불건강음식점 수가 적은 군에서 많은 군으로 갈수록 유의하게 증가하는 경향이었으며(p for trend=0.0037), HCG군은 MCG군보다 유의하게 높았다(9.3% vs. 6.7%, p<0.01).
0%)에 비해 낮았다. 외식빈도는 군간에 유의적인 차이가 있었으며, 주 1회 미만 외식하는 비율은 LCG군에서 51.1%인 반면, MCG군은 26.4%, HCG군은 21.7%였고, 하루에 1회 이상 외식하는 비율은 LCG군은 11.8%, MCG군은 25.2%, HCG군은 29.7%였다. 월평균 가구소득이 가장 낮은 사람은 LCG군은 40.
7%였다. 월평균 가구소득이 가장 낮은 사람은 LCG군은 40.6%인 반면, MCG는 16.2%, HCG는 13.9%였다. LCG군의 일반적 특성을 종합해보면, MCG군과 HCG군에 비해 연령이 높고(p<0.
5%)이 많았다. 주관적 건강인지율은 LCG군이 21.9%로 가장 낮았으며, HCG군이 33.7%로 가장 높았다. 걷기 실천율은 LCG군이 30.

후속연구

우리나라는 2008년 이후 외식률이 꾸준히 증가하고 있어[20], 식품환경의 중요성은 간과할 수 없는 상황이다. 따라서 본 연구 방법 및 결과를 기초로 하여, 추후 다양한 식품환경 노출 측정 방법을 활용하여 식품환경이 식품섭취에 미치는 영향 연구가 지속적으로 이루어진다면, 식품환경 중재를 위한 영양정책 수립의 기초자료가 될 수 있을 것이다.
또한 거주지 주변의 모든 음식점에 비해 패스트푸드점이 많을수록 비만 발생 위험이 증가하였다고 보고하였다[40]. 본 연구에서는 불건강음식점만 분석에 이용하였지만 추후 연구에서는 건강음식점을 포함하여 분석한다면, 보다 뚜렷한 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
Rundel 등의 연구[43]에서는 채소, 과일을 판매하는 식품점이 거주지에서 걸어갈 수 있는 거리에 많이 분포할수록 비만 발생위험이 낮아졌다. 본 연구에서는 주된 활동 지역 및 거리를 측정할 수 있는 대상자 및 음식점 주소의 좌표 정보를 이용할 수 없어 관련 분석을 시도하지 못했지만, 이러한 자료들이 제공된다면 유의미한 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
향후 본 연구결과에서 지적된 한계점을 개선하고, 식품환경 노출을 다양한 측정방법으로 시도한 연구결과가 축적된다면, 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 보인다. 이러한 결과를 근거로 지역사회 식품환경관련 제도 및 정책이 수립된다면 지역주민의 식생활에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 생각한다.
향후 본 연구결과에서 지적된 한계점을 개선하고, 식품환경 노출을 다양한 측정방법으로 시도한 연구결과가 축적된다면, 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 보인다. 이러한 결과를 근거로 지역사회 식품환경관련 제도 및 정책이 수립된다면 지역주민의 식생활에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 생각한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	생태학적 모형에서 개인의 행동은 무엇에 영향을 받는가?	생태학적 모형(Ecological models)에 의하면 개인의 행동이란 개인, 물리적 환경(집, 학교, 음식점 등), 거시적 환경(사회 및 문화적인 규범, 대중매체, 정책 등)의 다양한 다수준의 영향을 받아 형성된다[1]. 이러한 이론에 근거하여 세계보건기구(WHO: World Health Organization) [2], 미국 의학연구소(IOM: Institute of Medicine)[3], 국제 비만특별대책팀(IOTF: International Obesity Task Force)[4], 미국 질병관리본부(CDC: Centers for Disease Control)[5]에서는 개인의 식행동, 신체활동, 체중조절을 향상시키기 위한 효과적인 전략으로 개인과 환경수준의 복합적인 측면을 고려한 사회생태학적 접근을 강조하였다.
	지역사회의 식생활 환경을 측정하는 방법으로 사용된 것은?	식품환경(Food environment)이란 지역사회, 가정, 음식점, 학교, 직장, 미디어 및 정보 등 개인을 둘러싸고 있는 물리적 환경에서의 식생활 관련 요인을 의미하며[6], 미국 국립 암연구소(National Cancer Institute)[7] 및 캐나다의 보건복지부(Health Canada) [8]에서는 식품환경을 측정할 수 있는 다양한 도구 및 방법론을 제시하였다. 특히, 지역사회의 식품환경을 측정하는 방법으로 음식점의 밀집도(density), 거리(proximity), 수(count), 비율(ratio), 존재여부(presence) 등을 사용하였으며[6,9-12], 식품환경과 개인의 식품섭취 및 비만발생이 관련이 있음을 미국, 영국, 호주 등에서 밝혀 왔다. 슈퍼마켓이 많은 지역에 거주하는 사람은 과일과 채소를 많이 섭취하고, 패스트푸드는 적게 섭취하였으며[13], 패스트푸드점과 가까운 거리에 거주할 수록 패스트푸드 섭취 빈도가 높았고[14], 패스트푸드점이 많이 밀집되어 있거나, 가까운 거리에 거주하는 사람은 비만 발생 위험이 높다고 보고[15-18]하였다.
	식품환경이란?	식품환경(Food environment)이란 지역사회, 가정, 음식점, 학교, 직장, 미디어 및 정보 등 개인을 둘러싸고 있는 물리적 환경에서의 식생활 관련 요인을 의미하며[6], 미국 국립 암연구소(National Cancer Institute)[7] 및 캐나다의 보건복지부(Health Canada) [8]에서는 식품환경을 측정할 수 있는 다양한 도구 및 방법론을 제시하였다. 특히, 지역사회의 식품환경을 측정하는 방법으로 음식점의 밀집도(density), 거리(proximity), 수(count), 비율(ratio), 존재여부(presence) 등을 사용하였으며[6,9-12], 식품환경과 개인의 식품섭취 및 비만발생이 관련이 있음을 미국, 영국, 호주 등에서 밝혀 왔다.

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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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