This study explores depression among young adults by investigating the relationship between future realization gaps and social networks. We define the future realization gap as the perceived discrepancy between one’s current status and desired future aspirations. Using data from 14,966 participants aged 19 to 34 from the 2022 Youth Life Survey, we employed generalized linear models (GLM) to analyze how this gap affects depression and whether social networks moderate this relationship. Analyses were conducted separately for metropolitan and non-metropolitan residents. Results demonstrate that larger future realization gaps are significantly associated with higher depression levels in both regions. Although social networks did not show a direct effect on depression, significant interaction effects emerged. In metropolitan areas, social networks moderated the relationship between parental educational achievement gaps and depression. In non-metropolitan areas, social networks buffered the effects of both parental economic status gaps and individual’s educational achievement gaps on depression. These findings suggest that social networks serve as protective factors that mitigate the adverse mental health consequences of perceived resource deficits. However, the mechanisms vary by regions, highlighting the need for location-specific interventions to support young adults’ mental health.
본 연구는 청년의 우울 문제를 미래 실현 조건 격차와 사회적 관계망의 관점에서 살펴보았다. 청년이 희망하는 미래 실현에 필요한 조건과 현재 수준 간의 격차 인식이 우울에 미치는 영향을 분석하고, 사회적 관계망의 조절효과를 검증하는 것이 주 연구 목적이다. 지역적 맥락을 반영하기 위해 거주지역이 수도권인 청년과 비수도권인 청년으로 구분하여 분석하였다. 자료는 「2022년 청년 삶 실태조사」 의 만 19세~34세 청년 14,966명 응답 데이터를 활용하였으며, 일반화선형모형(GLM)을 적용한 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 수도권과 비수도권 모두에서 미래 실현 조건 격차 인식이 클수록 우울 수준이 유의미하게 높아지는 것으로 나타났다. 사회적 관계망은 우울에 직접적인 영향을 미치지 않았으나, 지역별로 상이한 조절효과를 보였다. 수도권에서는 사회적 관계망이 부모의 교육 수준 격차 인식과 우울 간의 관계를 조절하였고, 비수도권에서는 부모의 경제력 격차와 나의 교육 수준 격차 인식이 우울에 미치는 영향을 각각 완화하는 것으로 나타났다. 이는 사회적 관계망이 자원 결핍의 부정적 영향을 완화하는 보호 요인으로 작용함을 시사한다. 특히 수도권과 비수도권 간 차이는 청년 정신건강 증진을 위한 개입 방안을 모색하고 정책 수립 시 지역별 특성을 고려한 접근이 필요함을 보여준다.
This study conducts a comparative analysis of the ethical issues and social acceptance of artificial intelligence (AI)-based health risk prediction tools in the United States, the European Union (EU), South Korea, and China. While such tools offer transformative potential for early disease detection, personalized treatment, and healthcare resource optimization, they also pose significant ethical challenges, including concerns over data governance (privacy, security, consent), algorithmic integrity (bias, fairness), transparency and explainability, accountability, and the risk of discrimination. The findings indicate that while these regions share common concerns, they differ in their normative priorities: the EU emphasizes fundamental rights protection, the US focuses on health equity, China prioritizes social stability, and South Korea seeks a balance between innovation and regulation. Social acceptance also varies widely: China shows high optimism for medical AI, while the West expresses concerns, and South Korea remains cautious. Regulatory approaches reflect these differences, with the EU adopting comprehensive ex-ante regulation, the US favoring a sector-specific approach, China pursuing goal-oriented control, and South Korea implementing a risk-based framework. These variations are shaped by cultural norms, political structures, economic priorities, and technological readiness, offering key insights for global AI governance, international cooperation, and cross-border policy alignment.
이 연구는 인공지능(AI) 기반 건강위험 예측 도구의 윤리적 쟁점과 사회적 수용성 문제를 미국, 유럽 연합(EU), 한국, 중국을 중심으로 비교 분석한다. AI 예측 도구는 질병의 조기 발견, 맞춤 치료, 의료 자원 최적화 등 혁신적 잠재력을 지니지만, 데이터 거버넌스(프라이버시, 보안, 동의), 알고리즘 건전성(편향, 공정성), 투명성 및 설명가능성, 책임 소재 규명, 차별 가능성 등 복잡한 윤리적 과제를 동시에 제기한다. 분석 결과, 공통적으로 윤리적 우려를 공유하지만, 기본권 보호(EU), 건강 형평성(미국), 사회 안정(중국), 혁신-규제 균형(한국) 등 강조하는 가치에서 차이를 보였다. 사회적 수용성에서도 의료 AI에 대한 중국의 높은 낙관론과 미국과 EU의 우려와 한국의 신중론 등 차이를 나타냈다. 규제 방식에서도 EU의 포괄적 사전 규제, 미국의 분산적 접근, 중국의 목표 지향적 규제, 한국의 위험 기반 접근 등 서로 다른 특징을 보였다. 이러한 차이는 문화, 정치 시스템, 경제 전략, 기술 발전 속도 등 복합적 요인에 기인하며, 글로벌 AI 거버넌스, 국제 협력, 시장 통합에 중요한 함의를 지닌다.