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The Effect of Post-Traumatic Cognition on the Psychological Sequelae of Sexual Violence in Women
Kim, So Hyang(Catholic University) ; Choi, Ji Young(Inha University) 보건사회연구 , Vol.38, No.3, pp.188-216 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2018.38.3.188
Abstract
The purpose of this study was to investigate the effect of post-traumatic cognition on the psychological sequelae including posttraumatic stress symptom, depression and anxiety in women who suffered from sexual violence. For this purpose, demographic characteristics, sexual violence incident characteristics, and post-incident characteristics of 104 victims of sexual violence were surveyed and psychological symptoms were evaluated by self-report questionnaire. This study found that post-traumatic cognition was significantly correlated with PTSD symptoms, depression and anxiety as well as incident characteristics. In order to identify the independent effects of post-traumatic cognition on PTSD symptom, depression, and anxiety, hierarchical regression analysis was conducted. The negative cognitions about the self had significant effects on PTSD symptoms, depression, and anxiety, and negative cognitions about the world had significant effects on anxiety symptoms even when demographic variable and incident characteristics were controlled for in the analysis. This study suggested that treatment approach and case support should be provided considering post-traumatic cognitions in order to reduce the psychological distress of sexual violence victims. Limitations of this study and suggestions for future research were discussed.
초록
본 연구의 목적은 성폭력 피해 여성의 외상후스트레스, 우울, 불안을 포함한 전반적인 심리적 후유증을 확인하고, 심리적 후유증에 미치는 외상후인지의 영향을 조사하는 것이다. 이를 위하여 성폭력 피해 여성 104명을 대상으로 인구학적 특성, 성폭력 사건 특성, 사건 후 특성을 조사하였으며 자기보고 설문지로 심리적 후유증을 평가하였다. 본 연구결과, 성폭력 사건 특성 중 성폭력 사건 발생 시 가해자에 의한 물리적 폭력이 외상후스트레스 증상과 불안 증상을 높이고, 가해자와 신체접촉이 외상후인지, 외상후 스트레스 증상, 우울 증상을 높이는 것으로 나타났다. 물리적 폭력, 신체접촉이 심리적 후유증에 유의한 상관관계를 보인바, 외상후인지의 독립적인 효과를 검증하기 위해서 성폭력 특성의 영향을 통계적으로 통제하여 위계적 회귀분석을 하였다. 외상후인지 중 자신에 대한 부정적 인식은 외상후스트레스 증상, 우울 증상, 불안 증상 모두에 유의한 영향을 미쳤으며 세계에 대한 부정적 인식은 불안 증상에 유의한 영향을 미침을 알 수 있었다. 따라서 성폭력 피해 여성의 심리적 후유증을 감소시키기 위해서는 성폭력에 대한 외상후인지를 고려한 치료 프로그램 및 사례지원이 이루어져야 하겠다. 이와 같은 의의와 더불어 한계점 및 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.
Exploring Predictors of Happiness Trajectories in Early Adolescence: Using Latent Class Growth Analysis and Machine Learning
Song, So Yeon(Inha University) ; Bang, Yoon Seock(Inha University) ; Choi, Ji Young(Inha University) 보건사회연구 , Vol.46, No.2, pp.329-349 https://dx.doi.org/10.15709/hswr.2026.46.2.329
Abstract
This study aimed to identify latent subtypes of happiness trajectories during early adolescence and to explore key predictors of trajectory membership using machine learning approaches. Data were drawn from Waves 12 to 15 of the Panel Study on Korean Children (PSKC), corresponding to grades 5 through 8. Latent Class Growth Analysis (LCGA) was conducted to identify distinct trajectories of happiness over time. Baseline individual, family, peer, environmental, and future-oriented variables were then used to develop machine learning models predicting trajectory membership. Multiple models were compared, and SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis was applied to the best-performing model to examine the relative importance of predictors. Three distinct happiness trajectories were identified: a high-level slow-decline group, a mid-level average-decline group, and a low-level rapid-decline group. Among the machine learning models, the Random Forest demonstrated the most stable predictive performance. SHAP analysis indicated that multidimensional factors contributed to classifying different happiness trajectories. The findings suggest that changes in overall happiness during early adolescence can be characterized by distinct latent trajectories with different initial levels and rates of decline. Furthermore, the use of machine learning models allowed for a more flexible prediction of happiness trajectories by accounting for the combined influence of individual, family, peer, environmental, and expectations and perceptions about the future.
초록
본 연구는 초기 청소년의 전반적 행복감 변화 궤적의 하위 유형을 규명하고, 머신러닝을 활용하여 행복감 궤적 유형을 예측하는 주요 변인을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 한국아동패널조사(KCPS) 12-15차 자료(초5-중2)를 활용하여 잠재계층성장분석을 실시하여 행복감 변화 궤적 유형을 도출하였다. 기저선 시점의 개인, 가족, 또래, 환경 및 미래인식 관련 변인을 투입하여 행복감 궤적 집단을 예측하는 머신러닝 모델들을 구축·비교하였으며, 최적 모델에 대해서 SHAP 분석을 실시하였다. 초기 청소년기의 행복감 변화 궤적은 고수준-완만감소형, 중간수준-평균감소형, 저수준-빠른감소형의 세집단으로 분류되었다. 머신러닝 모델 중에서는 랜덤포레스트가 가장 안정적인 예측성능을 보였으며, 상대적 중요도 분석 결과, 다차원적 요인이 행복감 궤적 분류에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 초기 청소년기의 전반적 행복감 변화가 서로 다른 수준과 감소속도를 지닌 잠재집단으로 구분됨을 확인하였으며, 머신러닝 모델을 통해 개인, 가족, 또래, 환경 및 미래 관련 변인이 복합적으로 작용하는 행복감 변화 궤적을 유연하게 예측할 수 있음을 보여주었다.