세월호 참사 전후 한국 성인의 우울 궤적 분석: 적응유연성을 중심으로

Longitudinal Trajectories of Depression in Korean Adults before and after the Sewol Ferry Disaster: A Focus on Resilience

Abstract

This study aims to explore whether the depression trajectory of Korean adults has changed due to the Sewol ferry disaster in 2014. I used piecewise latent growth curve modeling involving 9,393 individuals aged 19 and over as of 2012 who responded to CES-D questionnaire in the 7th~13th waves of the Korea Welfare Panel Survey (2012~2018). Major research findings are as follows. First, results of unconditional model showed resilience pattern that the depression trajectory temporarily increased in the 9th wave, but remained constant from the 10th wave. Second, results of conditional model with predictors, inequality in the trajectory of depression was categorized into inequality maintained (i.e., gender, education, income, chronic disease, spouse), inequality mitigated (i.e., family conflict, self-esteem), and inequality aggravated (i.e., age, volunteer experience). Third, factors that buffer the temporary increase in the level of depression caused by the Sewol ferry disaster were low age, high education, and health conditions without chronic disease for 6 months. And the higher the level of self-esteem and altruism, the more depressed by the Sewol disaster. Based on the results of the study, the implications of depression trajectory in the Korean adult before and after the Sewol ferry disaster were discussed.

keyword
Sewol Ferry DisasterDepression TrajectoryPiecewise Latent Growth Curve ModelingResilience

초록

본 연구의 목적은 2014년 세월호 참사로 인해 우리나라 성인 인구의 우울 궤적이 변화하였는지 탐색적으로 확인하는 것이다. 분석을 위해 분할함수 잠재성장모형을 활용하였으며, 한국복지패널조사 7차년도~13차년도의 우울 수준 문항에 모두 응답한 만 19세 이상 성인 9,393명에 대한 자료를 사용하였다. 주요 연구결과는 첫째, 우울 궤적의 무조건부 모형 분석 결과 우울 수준은 세월호 참사가 일어난 9차년도에만 일시적으로 증가하였다가 10차년도부터 일정하게 유지하는 적응유연성 궤적을 보여준다. 둘째, 예측요인을 투입한 조건부 모형 분석 결과, 우울 궤적의 불평등은 유지(성별, 교육수준, 소득수준, 만성질환유무, 유배우자), 완화(가족갈등, 자아존중감), 심화(연령, 사회활동참여) 양상으로 구분되었다. 셋째, 세월호 참사로 인한 우울 수준의 일시적 증가를 완충하는 요인은 낮은 연령, 높은 학력수준, 만성질환이 없는 건강상태로 나타났고, 자아존중감과 이타심 수준이 높을수록 세월호 참사로 인해 우울 수준이 더 증가하였다. 연구 결과를 바탕으로 세월호 참사 전후를 포함하는 시기의 한국 성인 인구의 우울 궤적의 함의를 논의하였다.

주요 용어
세월호 참사우울 궤적분할함수 잠재성장모형적응유연성

Ⅰ. 서론

2014년 4월 16일 오전 전라남도 진도군 관매도 부근 해상에서 인천에서 제주로 향하는 정기여객선 세월호가 전복되어 침몰하였다. 이 사고로 전체 승객 476명 중 304명이 죽거나 실종되었고 침몰 과정과 정부의 무능하고 미흡한 구조활동이 생생하게 보도되면서 우리 사회는 큰 충격과 트라우마를 겪었다. 세월호 참사 이후 한국 사회에 광범위하게 나타난 집합적 우울 현상과 직・간접적 외상은 사회과학에서 주요한 연구주제로 등장하였다. 주로 세월호 참사의 의미를 사회학적으로 규명하거나(김명희, 2015; 김종엽, 2014; 김홍중; 2015; 이현정, 2016), 직・간접 피해자들의 외상 경험을 질적 연구를 통해 발견하고자 하는 연구가 다루어졌다. 외상 경험에 대한 사회복지학적 관점의 연구들은 세월호 참사의 유가족이나 재난 수습에 참여한 사회복지사, 심리상담사, 정신과 전문의 등의 전문인력이 경험한 간접적 외상과 성장경험에 초점을 맞추었다(김수영 외, 2017; 이나빈 외, 2017; 이동훈, 신지영, 2016). 또한 언론 보도를 통하여 세월호 참사를 간접 경험한 일반 국민들의 심리・정서적 고통을 횡단연구를 통해 다룬 연구도 일부 있다(손승희, 2014; 이흥표 외, 2016; 정의문, 2015).

그러나 재난이나 재해로 인한 개인의 심리 내적 변화는 종단자료를 통해 더 적절하게 다룰 수 있다(Bonanno, 2004; Norris et al., 2009). 재난재해라는 특정 시점 전후의 변화는 시간의 흐름에 따라 더 명백하게 나타날 수 있기 때문이다. 예컨대 테러, 지진, 홍수 등 재난재해 발생 이후의 심리적 외상으로 인한 우울이나 스트레스 등 정신건강 수준의 변화에 대해 종단연구를 적용하는 국외연구가 상대적으로 활발하게 수행되고 있다(Nandi et al., 2009; Norris et al., 2009; Salguero et al., 2011).

이에 비해 국내에서 재난이나 외상적 사건으로 인한 일반 국민 전체의 정신건강 수준의 변화를 종단자료를 활용하여 분석한 국내 연구는 아직 알려진 바가 없다. 국내의 우울 수준에 대한 종단연구는 주로 우울 변수가 설문문항에 포함되어있는 한국복지패널 및 고령화연구패널을 활용하여 전체 및 특정 인구 집단에 대한 우울 궤적이 어떻게 변화하는지 살펴보는 연구가 주를 이루고 있다(예: 강상경 외, 2015; 김사현, 김소진, 2019; 정은희, 2018; 허만세, 2014). 이러한 연구들의 주제는 우울 궤적의 예측요인을 살펴보고 이에 대한 개입을 통해 대상 인구에 대한 예방적 개입 혹은 우울의 계층적 불평등을 완화하고자 한다는 점에서 사회복지적 함의가 있다. 그러나 매년 반복 측정되는 패널자료의 특성을 활용하여 국외 연구에서처럼 재난이나 재해를 경험했을 때의 정신건강 궤적의 변화를 살펴보지는 못하고 있다.

이에 본 연구는 세월호 참사를 사회적 재난이자 국민 전체에게 심리적 스트레스를 주는 외상적 사건으로 규정하고, 세월호 참사 전후의 한국 성인의 우울 수준의 종단적 변화가 나타나는지 탐색적으로 확인하고자 한다. 이를 위해 먼저 문헌연구를 통해 세월호 참사와 관련된 국내외 선행연구 및 재난에 대한 국외 종단연구를 간단히 살펴보도록 한다. 그리고 세월호 참사 전후의 우울 궤적을 기존의 종단연구방법을 적용하여 분석할 수 있는지 확인하기 위해 국내의 패널자료를 활용한 우울 궤적 연구의 동향에 대해서도 간략히 살펴본다. 본 연구의 초점은 세월호 참사라는 특정 시점을 기준으로 한국 사회의 우울 수준이 평균적으로 어떻게 변화하는지를 효과적으로 포착해내는 것이므로, 한국복지패널의 7차~13차 자료를 활용하여 분할함수 잠재성장모형을 적용한다. 분할함수 잠재성장모형은 특정시점을 전후로 변화 궤적을 다르게 추정함으로써 특정 사건의 효과를 파악하기에 용이한 분석방법이다. 또한 잠재성장모형은 분석대상인 모집단의 평균적인 궤적을 추정하기 때문에, 세월호 참사의 영향으로 우리나라 전체 성인 인구의 평균적인 우울 수준이 어떤 궤적을 보여주고 있는지를 살펴보는데 적합하다. 분석을 통해 세월호 참사 이후에 나타난 우울 수준의 변화 궤적이 이미 알려진 선행연구에서의 우울 궤적과 상이하게 도출된다면, 이러한 변화 궤적이 의미하는 바는 무엇이며 이에 영향을 미치는 예측요인이 무엇인지도 살펴보고자 한다. 이를 구체적인 연구질문으로 나타내면 다음과 같다.

  • 첫째, 세월호 참사 전후 시점에서 한국 성인 인구의 우울 궤적은 어떻게 변화하는가?

  • 둘째, 세월호 참사 전후 시점을 포함하는 한국 성인 인구의 우울 궤적을 예측하는 요인은 무엇인가?

  • 셋째, 세월호 참사로 인한 우울 수준의 일시적 변화가 있다면, 이를 예측하는 요인은 무엇인가?

Ⅱ. 문헌 연구

1. 세월호 참사와 재난 사회복지, 그리고 정신건강

2014년 세월호 참사는 우리 사회에 크나큰 충격과 슬픔, 분노를 준 사건으로 지금까지도 희생자들과 유가족에 대한 추모의 분위기가 이어지고 있다. 세월호 참사는 대다수 국민들에게 단순히 선박이 침몰하여 사상자가 발생한 사고가 아니라, 국민의 안전을 위해 노력해야 할 ‘국가가 국민을 구조하지 않은 사건’으로 상징적으로 표현된다(박민규, 2014). 사고가 발생한 2014년 말에 있었던 한 언론사의 국민여론조사에서도 광복 이후 가장 중요한 사건이 무엇인지에 대한 질문에 세월호 참사(13.9%)가 한국전쟁(15.5%) 다음 순위를 차지하여, 세월호 참사는 국민들에게 큰 심리적 충격을 안겨준 사건으로 평가되었다(한겨레신문, 2015; 한소정, 2017).

사회학자들은 세월호 참사를 국민 모두에게 심리적 스트레스를 주는 외상적 사건으로 규정한다(김명희, 2015; 김종엽, 2014; 이동훈 외, 2017). 특히, 세월호 참사 이후 한국 사회가 체험한 집합적 우울 현상을 김홍중(2015)은 ‘마음의 부서짐’으로 재명명하고 희생자에 대한 사회적 애도가 좌절되고, 주권자로서의 권리가 훼손되는 과정에서 집합적 무기력이 학습된 것으로 설명하고자 하였다. 다른 연구자들도 세월호 참사로 인해 한국의 대다수 개인들이 경험하는 분노와 우울 현상을 사회적 고통(이현정, 2016), 집단 트라우마(문희정 외, 2017; 이진의 외, 2014) 등으로 설명하고자 하였다.

사회복지실천 및 임상 영역에서는 재난이 발생하였을 때 재난사회복지 관점, 혹은 정신건강사회복지 관점에서 연구가 수행되었다. 예컨대 경주지진(현진희 외, 2018)이나 이천 집중호우(이현주, 권지성, 2015)와 같은 자연재해가 발생한 현장에서 피해자와 실무자의 경험을 질적으로 이해하고 개입하고자 하였다. 세월호 참사에 대해서도 정신적 외상을 경험한 유가족(김유진 외, 2018; 이나빈 외, 2017; 이동훈 외, 2017), 친구(이동훈 외, 2016; 하민정, 2018; Oh et al., 2019), 지역사회 주민(이진숙 외, 2018; Yang et al., 2018), 사고수습에 참여한 구조요원이나 정신건강전문요원(이나빈 외, 2017; 이동훈, 신지영, 2016), 사회복지사(김수영 외, 2017)를 대상으로 이들의 경험을 기반으로 효과적인 개입 전략을 마련하고자 하는 질적연구가 주로 수행되어 왔다.

외상적 사건은 이를 경험하는 관련자들에게 여러 가지 심리적 영향을 미칠 수 있다. 세월호의 침몰과 같은 충격적인 방식으로 가족이나 이웃의 사별을 경험하는 경우를 특별히 외상적 상실(traumatic loss)라고 하며(Walsh, 2007), 희생자의 유가족과 같은 직접 경험자에게는 상실 경험으로 인해 분노나 죄책감, 우울, 불안, 무력감, 외로움, 외상후 스트레스 등의 심리・정서적 고통을 경험하게 만들고, 대인관계나 직장생활 등의 삶의 전반에서도 위기를 경험하도록 한다(이동훈 외, 2017; 조선화, 강영신, 2015). 희생자가 집중된 안산 단원고의 여행에 참가하지 않은 학생들에게 167명의 임상전문가가 550회의 심리치료서비스를 지원한 결과, 학생들은 주로 불안, 우울감, 주의집중의 어려움을 호소하였고, 서비스를 받은 학생의 절반 이상이 추가 상담이나 정신과 치료가 필요한 것으로 보고되었다(Oh et al., 2019). 세월호 생존 학생의 복합적 슬픔(complicated grief)에 대한 연구에서는 사고 20개월 이후에도 연구대상 중 24.5%가 여전히 복합적 슬픔을 가지고 있음이 확인되었다(Lee et al., 2018). 또한 세월호 참사의 희생자가 집중된 안산 지역과 경기, 진도, 해남 지역을 비교하여 우울, 스트레스, 신체화 증상, 불안, 자살생각의 5가지 정신건강척도의 차이를 비교한 연구에서는 안산 지역이 다른 지역에 비해 정신건강척도의 점수가 더 높게 보고되었다(Yang et al., 2018).

외상적 사건의 간접 경험자 또한 대리피해자로서 유사한 심리적 경험을 할 수 있다는 연구 또한 다수 수행되었는데(손승희, 2014; 왕애경, 2017; 이흥표 외, 2016; 정의문, 2015), 모두 외상후 스트레스를 측정하는 사건충격척도(IES-R-K)를 통해 세월호 참사로 인한 간접 외상의 정도를 측정하고 있다. 손승희(2014)는 참사 3개월 이후에 세월호 참사와 직접적 관련이 없는 청소년을 대상으로 간접 외상 정도를 측정하였는데 연구대상 중 72.2%가 간접 외상을 경험한 것으로 나타났다. 왕애경(2017)의 연구에서도 세월호 참사로 인한 일반 시민들의 간접 외상 수준을 참사 발생 6주 후부터 3개월 동안 측정한 결과, 조사대상의 30.4%가 간접 외상을 경험하는 것으로 나타났다. 참사 발생 5개월 후 세월호 참사와 직・간접적 관계가 없는 대학생을 대상으로 매체 노출을 통한 간접외상을 분석한 연구(정의문, 2015)에서는 사건충격척도 점수를 기준으로 연구대상의 27.6%가 매체노출을 통해 간접외상이 나타났다. 세월호 뉴스 노출을 통해서 죽음 불안과 외상 당시의 위기를 유발하는 경로를 통해 외상후 스트레스 증상을 증가시킬 수 있음이 확인되었다(이흥표 외, 2016).

선행연구들을 종합하면, 세월호 참사는 명백히 한국 사회에 충격을 가져다 준 외상적 사건으로 규정할 수 있다. 희생자의 유가족 뿐 아니라 친구나 지역사회 주민, 대중매체를 통해 참사 보도에 노출된 일반 국민들까지도 간접적 외상을 경험하고 있음이 실증적으로도 확인되고 있다. 그러나 이러한 실증연구들은 대부분 세월호 참사가 발생한 이후의 조사자료를 활용하고 있어 참사의 영향이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 밝혀내지는 못하는 한계가 있다.

2. 재난으로 인한 정신건강 변화에 대한 종단연구

재난 당사자들이 겪는 정신건강 변화에 대한 연구는 적응유연성(resilience) 관점에서 주요하게 다루어지고 있다. 적응유연성은 그동안 주로 아동발달 분야에서 활발히 논의되어왔는데, 상당한 위협이나 가혹한 역경에 노출됨에도 불구하고 긍정적인 적응이나 발달 산물을 보고하는 소수의 아동에 대한 관심으로부터 적응유연성 개념이 정립되었기 때문이다(Fergus & Zimmerman, 2005; Luthar et al., 2000; Masten & Obradović, 2006; Rutter, 1999; Vanderbilt-Adriance & Shaw, 2008). 적응유연성은 초기의 논의에서는 환경적 상황에 기능적으로 유연하고 강건하게 반응하는 개인적 특성에 초점을 맞추었고 용어 또한 자아탄력성(ego-resilience)으로 개념화되었다. 적응유연성에 관한 논의가 진전되면서 개인적인 자질에 국한하기보다는, 역경에도 불구하고 긍정적인 적응이 유지되는 역동적 과정을 적응유연성(resilience)이라고 개념화하였고(Luthar et al., 2000; Masten & Obradović, 2006; Rutter, 1999), 본 연구에서도 적응유연성은 과정적 측면을 강조하는 후자의 개념으로 사용한다.

적응유연성 개념은 아동뿐만 아니라 대다수의 일반 성인들에게도 확대하여 적용할 수 있다는 주장이 제기되었다(Bonanno, 2004). 즉, 대부분의 사람들 또한 살아가면서 가족이나 가까운 친구의 죽음과 같은 상실이나 트라우마를 경험할 수 있고, 대다수는 충격을 받더라도 기능 특성에 있어 사소하고 일시적인 장애를 보일 뿐이며 잘 견뎌내고 일상으로 복귀할 수 있다고 본다.

Bonanno에 따르면, 상실이나 외상적 사건으로 인한 기능장애 변화 패턴은 사건 발생 직후부터 기능장애 상태가 심각한 수준에서 지속되는 ‘만성’(chronic), 사건 발생으로부터 일정 시간이 경과한 후에 기능장애가 뒤늦게 나타나는 ‘지연’(delayed), 사건 발생의 영향이 초기에는 중간 정도지만 시간의 변화에 따라 점차 기능장애가 완화되는 ‘회복’(recovery), 사건 발생의 영향이 낮은 수준으로 유지되는 ‘적응유연성’(resilience)의 4가지 반응 유형으로 구분된다. 특히, 적응유연성 유형은 상실이나 외상적 경험 때문에 일시적으로 정신건강 수준이 악화되더라도 곧 원래의 수준으로 즉각적으로 되돌아가거나 정신병리학적 기준 이내의 수준에서 정상 기능 수준을 유지하는 패턴을 보이므로, 기능 수준이 정신병리학적 역치를 넘겨서 몇 개월 이상 지속한 후 점차 점진적으로 완화되는 회복 유형과는 구별된다. 정신건강에 있어 적응유연성의 패턴이 흔하게 나타난다는 여러 실증 연구가 제시되었는데, 예를 들어 배우자가 사별하였음에도 낮은 우울 수준을 보이는 적응유연성 집단이 전체 조사 대상의 약 46%로 나타났으며(Bonanno et al., 2002), 폭탄 테러나 전쟁 참전과 같은 폭력적이고 생명에 위협이 되는 상황에 노출되더라도 대다수의 사람들이 PTSD 증상을 보고하지 않았다고 한다(Galea et al., 2002; Sutker et al., 1995; Tucker et al., 2002).

아동에 대한 적응유연성 개념이 성인들에게도 흔히 나타날 수 있다는 Bonanno의 견해는 특히, 재난이나 자연재해가 발생했을 때 피해당사자가 보일 수 있는 다양한 정신건강 궤적에 대한 종단연구로 이어졌다. 예를 들어, Norris 등(2009)은 외상 후 스트레스 반응 궤적을 아래 그림과 같이 6개의 개념적 유형으로 구분하고 재명명하였으며, 1999년 멕시코 대홍수와 2001년 뉴욕 911 테러에 대한 종단데이터를 수집하여 이러한 개념적 궤적이 적용되는지를 분석하였다.

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그림 1.
스트레스 반응 궤적의 6가지 개념적 유형(Norris et al., 2009, 재구성)
hswr-40-1-11-f001.tif

‘저항’(resistance)은 외상사건에도 아무런 변화가 없이 일정한 경우를 나타내고, ‘적응유연성’(resilience)는 일시적 충격이 있으나 곧바로 복귀하여 예전 수준을 유지하는 것을 의미한다. ‘회복’(recovery)은 일시적으로 충격이 있으나 완만하게 증상이 완화되지만 예전 수준에 못 미치는 경우를 말하고, ‘재발’(relapsing/remitting)은 일시적으로 회복되는 양상을 보이나 곧바로 다시 악화되는 궤적을 나타낸다. ‘지연된 역기능’(delayed dysfunction)은 외상 사건의 영향이 시간 간격을 두고 뒤늦게 나타내는 경우를 의미하며, ‘만성 역기능’(chronic dysfunction)은 외상 사건으로 악화된 기능 수준이 계속 회복되지 않고 유지되는 경우를 의미한다. Norris 등(2009)의 연구 결과에서 외상후스트레스 반응 궤적은 저항, 적응유연성, 회복, 만성 역기능의 4가지 궤적이 가장 빈번하게 나타났는데, 이 중 저항 유형이 40.1%, 적응유연성 유형이 13.3%로 상대적으로 높은 비율을 차지하였다.

연구자에 따라 궤적 유형의 구분과 명칭은 다양하게 나타난다. 2004년 인도양 쓰나미 생존자의 PTSD 추적연구에서는 유형을 만성(chronic), 중등도 만성(moderate chronic), 회복(recovery), 적응유연성(resilient)의 4가지 궤적으로 구분하였고, 그 중 적응유연성 궤적이 전체의 72%로 가장 흔하게 나타났다(Johannesson et al., 2015). 허리케인 카트리나 발생 이후 생존자들의 PTSD 증상 궤적에 대한 연구에서는 6가지 궤적 유형으로 구분되었으나 이 중 가장 많은 62.4%의 응답자가 적응유연성 궤적에 속하는 것으로 나타났다(Lowe & Rhodes, 2013). Nandi 등(2009)은 뉴욕 911 테러 참사 이후 뉴욕 시민의 우울 수준을 참사 발생 6개월 후부터 총 4차에 걸쳐 수집하여 우울 변화 궤적을 추적하였는데, 분석 결과 5개의 우울 궤적 유형 중 저항 유형이 39.4%로 가장 높은 비율로 나타났다. 911 테러 이후 구조 및 복구활동에 참여한 경찰관과 노동자들의 PTSD 반응에 대한 8년 동안의 추적연구에서도 마찬가지로 가장 높은 비율인 경찰관의 77.8%와 노동자의 58.0%가 저항 및 적응유연성 궤적 유형을 보고하였다(Pietrzak et al., 2014).

이러한 연구들을 종합하면 재난으로 인한 정신건강의 변화는 대체로 외상적 사건 이후에 변화가 거의 없거나 낮은 수준으로 유지되는 경우를 저항(Nandi et al., 2009; Pietrzak et al., 2014) 또는 적응유연성(Johannesson et al., 2015; Lowe & Rhodes, 2013)으로 명칭을 다양하게 부여하고 있다. 그 이유는 아마도 연구대상의 하위집단을 세분화하는 과정에서 도출된 궤적 유형의 모양이나 개수에 따라 연구자가 가장 적절한 명칭을 임의로 붙이기 때문으로 보인다. 물론 이러한 연구들은 정신건강 궤적을 평균적으로 분석하기보다는 시간의 흐름에 따라 다양한 하위 유형으로 세분화하여 이해한다는 점에서는 후술할 국내 연구에서 성장혼합모형을 적용한 연구들과 일견 유사하게 보인다. 그러나 국내의 연구들이 대체로 자료 수집기간 전체의 변화를 분석한다면, 해외 연구들은 모두 재난이라는 특정 시점 이후의 변화를 종단적으로 살펴본다는 점에서 큰 차이가 있다.

3. 국내 패널자료를 활용한 우울 궤적 연구 동향

성인 인구의 우울에 대한 국내의 종단연구는 한국복지패널 및 한국고령화연구패널을 활용한 연구가 상대적으로 활발하게 이루어져 왔다. 한국복지패널조사의 경우 CESD-11으로 측정되는 우울 변수를 포함하여 매년 조사하고 있으며, 저소득층 가구를 과대표집하여 취약계층을 포함하는 전체 성인 인구의 우울 변화를 추적하기에 적합한 자료이다. 2년마다 조사가 이루어지는 한국고령화연구패널에서 우울은 CESD-10 척도로 측정되고 있는데, 전국의 45세 이상의 중고령자를 표본으로 하기 때문에 노년기 및 성인 우울에 대한 종단연구에 많이 활용되어 왔다.

패널자료를 활용한 국내 성인 인구의 우울에 대한 종단연구는 연구대상 및 분석방법에 있어서 몇 가지 특징이 있다. 첫째, 연구방법이 점차 구체화되는 방향으로 변화하고 있다. 초기의 종단연구들은 비교적 시점이 짧은 기간 동안의 패널자료를 활용하고, 잠재성장모형을 활용하여 연구대상의 평균적 궤적1)에 대한 연구가 상대적으로 많다(권태연, 2011; 전해숙, 강상경, 2009, 2013). 점차 패널자료 축적이 진행되면서 보다 장기간 시점에 대하여, 성장혼합모형 및 준모수적 집단중심모형을 적용하여 전체 평균 궤적보다는 하위집단별 궤적을 유형화하려는 방향으로 구체화되고 있다(강은나, 최재성, 2014; 김사현, 김소진, 2019; 허만세, 2014)

둘째, 연구 대상 측면에서 전체 성인 인구를 대상으로 하는 연구보다는 특정 인구집단을 대상으로 수행되는 연구가 많으며, 특히 노년기 인구를 대상으로 하는 연구가 상대적으로 활발하다(김명일, 2017; 김진현, 2015; 이현주, 2013). 또한 장애인(전해숙, 강상경, 2013; 조혜정, 서인균, 2012)이나 여성(강석임, 전희정, 2013), 베이비부머(박민경, 전혜정, 2014), 초고령노인(전해숙, 2017)과 같이 인구집단을 보다 좁히거나 인구집단별 궤적을 비교하는 연구(유창민, 2017)가 수행되고 있다.

셋째, 한국 성인 인구의 우울 궤적은 대체로 시간의 경과에 따라 감소하는 경향을 보여준다(전해숙, 강상경, 2009; 정은희, 강상경, 2014). 그러나 이러한 현상이 실제 우울 증상의 감소를 뜻하는 것인지, 패널데이터의 특성으로 인해 발생하는지는 뚜렷하지 않다. 이에 대해 우울 유병률이 증가하는 국가 통계데이터와도 맞지 않는다는 비판이 제기되고 있으며(허만세, 2014), 우울이 감소하는 현상에 대하여 우울 고위험군(자살자나 노년층, 빈곤층)이 조사에서 구조적으로 탈락될 가능성을 조심스럽게 제기하기도 한다(전해숙, 강상경, 2009). 패널조사에서 탈락자의 개인정보를 확인할 수 없는 한계를 고려하면, 추가 패널이 추가되어 구축되는 시점의 자료를 분석하는 것이 현실적인 해결방법이 될 수 있다(전해숙, 2017).

넷째, 활용하는 자료 및 연구 대상에 따라 우울궤적은 상이하게 도출된다. 예를 들어, 한국복지패널을 이용한 연구에서는 우울의 궤적이 대체로 감소하는 경향으로 나타나지만(전해숙, 강상경, 2009; 김진현, 2015), 고령화연구패널을 이용한 연구에서는 증가하는 경향이 나타난다(이현주, 2013; 허원구, 2017). 초고령노인의 경우 우울 수준이 증가하는 이질적인 결과가 나타나기도 한다(전해숙, 2017). 이러한 점은 인구집단이나 종단자료의 특성에 따라 다양한 우울 궤적 유형이 존재할 수 있음을 의미하며, 이에 초점을 맞추는 연구들은 잠재성장모형보다는 성장혼합모형을 통해 이를 분석하였다(김향아, 2019; 김사현, 김소진, 2019; 허만세, 2014).

다섯째, 잠재성장모형은 거의 모두 선형모형을 통해 추정하고 있다. 흔히 잠재성장모형에서 궤적의 적절한 형태를 추정하기 위해서 경쟁모형을 설정하고 비교하는 전략을 사용하지만, 비교적 단기간의 자료를 활용한 잠재성장곡선은 대체로 선형모형이 가장 간명한 모형이 된다(전해숙, 강상경, 2009). 그러나 연구대상이나 연구목적에 따라 다양한 잠재성장모형이 활용될 수 있다. 예컨대, 학교와 같이 시점에 따른 환경의 변화가 명확하고 발달단계가 구분되는 경우 초・중・고 전환시점을 기준으로 선형기울기를 각각 모수화하는 분할함수 잠재성장모형을 적용하는 것이 적절할 수 있다(박소영, 정혜원, 2019; 손수경 외, 2017). 마찬가지로 우울 궤적에도 급격한 변화 시점이 존재하는 경우에는 전통적인 선형모형을 가정한 잠재성장모형보다 분할함수 잠재성장모형의 적용이 더 적합할 수 있다.

종합하면 국내 패널자료를 활용한 우울 궤적 연구는 연구대상 측면에서는 전체 성인 인구보다는 노인, 초고령노인, 장애인, 여성 등으로 연구대상이 좀 더 구체화되는 경향이 나타나고, 방법론적으로도 전체 인구집단의 궤적을 살펴보는 잠재성장모형의 적용에서 하위집단의 다양한 궤적을 세분화하는 혼합성장모형으로 이동하는 경향이 나타난다. 그러나 무엇보다도 연구자의 연구질문 및 연구목적에 따라 분석방법이 결정되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 앞서 살펴본 선행연구를 바탕으로 세월호 참사 전후로 우리나라 전체 성인 우울 궤적의 평균적인 변화가 어떻게 나타나는지 탐색적으로 살펴보고자 한다. 특히, 세월호 참사로 인해 우울 수준이 증가할 수 있음을 고려하여, 특정 시점에서 기울기의 변화를 가정하는 분할함수 잠재성장모형을 적용하고자 한다.

4. 우울 궤적의 예측요인

앞서 살펴본 우울 궤적에 대한 국내 선행연구에서는 대체로 선형 변화를 전제로 우울 궤적의 절편과 기울기를 모수화하고 이에 대한 예측요인을 크게 인구사회학적 특성과 우울에 대한 위험요인과 보호요인으로 구분하여 파악하는 경우가 많다. 선행연구에서 나타난 우울 궤적의 예측요인을 종합하여 정리하면 다음과 같다.

먼저 인구사회학적 특성으로는 흔히 성별, 연령, 교육수준, 소득수준을 고려한다. 성별의 경우 대체적으로 여성의 우울 수준이 남성보다 더 높은 것으로 보고된다(강상경, 권태연, 2008; 강상경 외, 2015). 연령의 경우 신체적 기능감소 가설에 따르면 연령이 높을수록 신체적 기능이 약화되고(강상경 외, 2015), 자원보존이론에 의하면 연령이 높을수록 가치있는 자원을 보존할 수 없어 더 우울해질 수 있다(김사현, 김소진, 2019). 실증연구 결과에서도 연령이 증가할수록 우울 수준이 더 높은 결과가 나타난다(김동배, 손의성, 2005; 강상경, 권태연, 2008; 강상경 외, 2015). 교육수준의 경우 대표적인 사회경제적 요인으로 교육수준이 높을수록 건강행동의 개선으로 인해 우울 수준이 낮게 나타난다(김동배, 손의성, 2005; 강상경, 권태연, 2008; 강상경 외, 2015). 경제적 요인 또한 우울과 밀접한 관계가 있는데, 대체로 소득수준이 낮아 경제적으로 어려울수록 우울 수준이 높아지는 연구결과가 많다(김동배, 손의성, 2005; 강상경 외, 2015). 우울과 소득의 종단적 상호관계 또한 서로 부적으로 나타난다(정은희, 2018).

우울에 대한 위험요인과 보호요인은 우울 증상을 증감시키는 것과 관련된 변수로서 연구대상인 인구집단의 특성에 따라 다르게 나타날 수 있다. 일반적으로 우울 증상을 증가시키거나 우울에 미치는 영향을 완화하는 변수들을 보호요인으로, 그 반대의 경우는 위험요인으로 개념화한다(강상경 외, 2015; 전해숙, 강상경, 2013). 성인 인구에 대해서는 주로 혼인상태와 자아존중감, 자원봉사나 종교활동 등의 사회활동 참여가 우울 수준을 경감시키는 보호요인으로 흔히 알려져 있다(정은희, 강상경, 2014; 강상경 외 2015). 즉, 배우자나 가족의 지지, 그리고 운동과 같은 건강행위나 활발한 사회활동은 우울 수준을 낮추는 요인이 될 수 있으며, 자기효능감이나 자아존중감은 우울을 완충하는 강력한 보호요인으로 확인된다(강상경, 2010). 반면, 위험요인으로는 만성질환과 같은 건강요인, 배우자 및 가족과의 갈등, 생활환경과 스트레스에 대한 부적절한 대처방식 등이 위험요인으로 분류된다(강상경 외, 2015).

한편, 우울 궤적의 무조건부 모형에서 세월호 참사의 영향으로 우울 수준의 변화가 나타난다면, 이러한 변화가 어떠한 조건에서 차이가 나타나는지 추가적으로 확인하기 위해 이타심 수준, 유자녀 여부, 정치상황만족도 및 정치적성향을 모형에 투입하고자 한다. 투입한 변수는 세월호 참사의 속성에 대한 사회학적 선행연구 결과를 고려하여 탐색적으로 설정하였다. 이들 연구에서 세월호 참사는 사회적으로 외상적 사건으로 규정되고, 참사로 인한 트라우마는 집단적으로 확산되어 일반 국민들도 간접적 외상 경험을 하게 되었으며, 그 과정에서 사회구성원들이 각각 피해자와 가해자로, 다시 관찰자와 참여자, 방관자로 분열·대립하여 사회집단 간의 갈등이 나타났음을 보고하고 있다(김명희, 2015; 김종엽, 2014; 이현정, 2016). 따라서 개인의 이타심 수준이 높고, 자녀가 있을 때 세월호 참사로 인한 우울 수준의 변화폭이 더 크고, 정치상황에 대한 만족도가 크고 진보적인 정치적 성향을 가지는 경우 그렇지 않을 때에 비해서 세월호 참사로 인한 우울 수준의 증감이 더 크다고 가정하였다.

Ⅲ. 연구 방법

1. 연구대상

본 연구에서의 분석에 사용된 자료는 한국복지패널 7차 ~ 13차년도의 응답자료이다. 한국복지패널은 전국을 대표하고 있으며, 소득, 경제활동, 건강 및 생활실태 등 다양한 영역에 대한 조사내용을 포함하고 있어 본 연구의 목적에 부합하는 자료이다. 한국복지패널은 2006년 1차년도부터 전국 7,072가구와 그 가구원을 대상으로 매년 조사를 실시하고 있으나, 매년 탈락자가 발생하는 패널 자료의 특성상 2012년 7차년도에 신규 표본가구 1,500가구를 추가하였다. 그러나 종단자료의 특성상 우울 수준이 높은 경우에 결측이나 조사대상에서 제외될 가능성이 있다. 실제 우울 문항에 대한 응답률은 7차년도 13,903명(100.0%), 8차년도 13,266명(95.4%), 9차년도 12,488명(89.8%), 10차년도 11,969명(86.1%), 11차년도 11,347명(81.6%), 12차년도 10,822명(77.8%), 13차년도 10,392명(74.7%)으로 매년 감소하고 있다. 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 7차~13차년도 기간 동안 우울 문항에 대해 모두 응답한 9,393명을 본 연구의 분석대상으로 설정하였다.

2. 측정도구

가. 종속변인: 우울 궤적

본 연구의 종속변수는 우울 궤적으로 우울 수준의 초기값과 변화율을 모수화한 잠재변수이다. 우울 수준은 CES-D(The Center for Epidemiologic Studies of Depression) 척도 11문항을 사용하여 조사 시점을 기준으로 지난 1주일 동안의 심리상태에 대해 측정한다. 한국복지패널조사에서 CES-D 척도는 Radoloff(1977)가 개발하고 표준화하였으며, 전겸구와 이민규(1992)에 의해 개발된 한국판 우울척도 11문항을 통해 측정된다. 각 문항의 내용은 ‘먹고 싶지 않고 식욕이 없다’, ‘비교적 잘 지냈다’, ‘상당히 우울했다’, ‘모든 일이 힘들게 느껴졌다’, ‘잠을 설쳤다’, ‘세상에 홀로 있는 듯한 외로움을 느꼈다’, ‘큰 불만없이 생활했다’, ‘사람들이 나에게 차갑게 대하는 것 같았다’, ‘마음이 슬펐다’, ‘사람들이 나를 싫어하는 것 같았다’, ‘도무지 뭘 해 나갈 엄두가 나지 않았다’로 구성된다. 각 문항은 ‘극히 드물다(일주일에 1일 미만, 1점)’, ‘가끔 있었다(일주일에 1~2일간, 2점)’, ‘종종 있었다(일주일에 3~4일간, 3점)’, ‘대부분 그랬다(일주일에 5일 이상, 4점)’로 측정하나, ‘비교적 잘 지냄’과 ‘불만없이 생활함’의 2문항은 역코딩하여 0에서 3점으로 변환하고 11개 문항의 응답값을 합산한 후 20/11을 곱하여 변환한 값으로 우울 수준을 측정한다. CES-D는 우울의 임상적 진단도구는 아니지만, 60점 만점일 때 16점이 넘는 경우에는 유력우울증(probable depression), 25점 이상인 경우에는 확실우울증(definite depression)으로 볼 수 있다(박준혁, 김기웅, 2011). 본 연구에서는 7차년도~13차년도의 7개 시점의 측정값을 활용하며, CES-D 척도의 신뢰도(Cronbach α)는 7차년도 .848, 8차년도 .868, 9차년도 .845, 10차년도 .880, 11차년도 .882, 12차년도 .884, 13차년도 .888이다.

나. 예측요인

1) 인구사회학적 요인

성별은 여성 0, 남성을 1로 코딩하였고, 연령은 연령대별 비교를 용이하게 하기 위하여 더미코딩을 하였다. 즉, 초기성인기 연령 더미(만 19세~40세=1)와 중・장년기 연령 더미(만 41세~60세 = 1)로 각각 더미코딩하였고, 이 경우 60세 이상의 노년기가 준거집단이 된다. 교육수준은 고졸미만은 0, 고졸 이상은 1로 설정하였다. 소득수준은 가구 경상소득을 가구원 수의 제곱근으로 나눈 균등화소득을 다시 자연로그변환한 값을 사용한다 L N 경상소득 가구원수 .

2) 위험요인

만성질환 여부는 6개월 이상 투약・투병이 있다고 응답한 경우를 1로, 투약・투병을 하지 않거나 6개월 미만의 일시적 투약・투병이 있는 경우는 0으로 코딩하였다. 가족 갈등 수준은 가족 갈등에 대한 5문항을 평균하여 사용하였고, 설문내용은 ‘우리 가족은 의견충돌이 잦다’, ‘가족원들이 가끔 너무 화가 나서 물건 등을 집어던진다’, ‘가족원들이 항상 침착하게 문제를 논의한다’, ‘가족원들이 자주 서로를 비난한다’, ‘가족원들이 가끔 서로를 때린다’로 구성되어 있다. 각 문항은 전혀 그렇지 않다(1점)에서 매우 그렇다(5점)의 리커트 척도로 조사되었으며, 7차년도 자료에서의 척도 신뢰도(Cronbach‘s α)는 .756이다. 주거열악성 수준은 거주하고 있는 주택의 구조・성능 및 환경에 대한 4문항을 사용하였다. 각각 ‘영구건물로서 튼튼하고, 주요 구조부의 재질이 내열・내화・방열 및 방습에 양호한 재질을 갖추고 있다’, ‘적절한 방음・환기・채광 및 난방설비를 갖추고 있다’, ‘소음・진동・악취 및 대기오염 등으로 인하여 생활하기에 적절하지 않다’, ‘해일・홍수・산사태 및 절벽의 붕괴 등과 같은 자연재해로부터 안전하다’에 대해 각 문항에 열악하지 않다고 응답한 경우 0으로, 열악하다고 응답한 경우에 1로 각각 코딩하여 합산하여 사용한다.

3) 보호요인

우울에 대한 보호요인은 자아존중감 수준과 혼인상태, 자원봉사 경험으로 연구모형에 포함하였다. 자아존중감 수준은 Rosenberg(1979)의 자아존중감 10개 문항을 평균하여 사용하였다. 자아존중감은 자신에 대한 긍정적 평가 5문항과 부정적 평가 5문항으로 구성되어 있는데, 부정적 평가 5문항을 역코딩하여 평균하였다. 점수가 높을수록 자아존중감 수준이 높은 것이며, 본 자료에서의 신뢰도(Cronbach’s α)는 .749이다. 혼인상태의 경우 배우자가 있는 경우 1로, 그 외 사별이나 이혼, 별거, 미혼인 경우는 0으로 코딩하였다. 사회활동 여부는 정기적인 기부나 자원봉사활동 경험이 없는 경우 0으로, 경험이 있는 경우에는 1로 코딩하였다. 그리고 모형에 투입한 보호요인은 모두 7차년도 값을 사용하였다.

4) 기타요인

우울 궤적에 대한 추가분석을 위해 이타심 수준과 유자녀 여부, 정치상황만족도, 정치적성향을 연구모형 2에 포함시켰다. 이타심 수준은 7차년도에만 조사된 문항으로 ‘지역사회 내에서 누군가 위급하게 도움(예: 헌혈 등)을 필요로 하는 경우 기꺼이 도움을 줄 의향이 있는지’에 대해 5점 리커트 척도로 측정한 값을 사용하였다. 유자녀 여부는 세월호 참사가 발생한 9차년도에 17세 이하의 자녀 및 아동이 가구 내에 있는 경우를 1로, 그렇지 않은 경우 0으로 코딩하였다2). 정치상황만족도 및 정치적성향은 8차년도 복지인식 부가조사 설문에서 5점 리커트 척도로 조사한 응답값을 사용하였다. 점수가 높을수록 조사시점 현재의 한국 정치상황에 대해 불만족스럽다고 인식하고, 자신의 정치적 성향이 보수적이라고 생각하는 것이다.

3. 분석방법

먼저 연구대상의 일반적 특성을 파악하기 위해 빈도분석을 실시한다. 그리고 연구질문인 세월호 참사 전후의 우리나라 성인의 우울 수준의 변화 패턴을 살펴보기 위해 분할함수 잠재성장모형(piecewise latent growth modeling)을 사용하여 분석하고자 한다. 분할함수 잠재성장모형은 성장모형의 함수에 질적으로 다른 기간이나 단계를 구분하는 분할함수를 적용하여 변화를 추정하는 모형이다(박소영・정혜원, 2019; 손수경 외, 2017). 흔히 잠재성장모형에서는 모형의 간명성을 이유로 선형 가정을 통해 궤적을 설명하지만3), 궤적의 변화 양상에 따라 2차 함수를 사용하거나 분할함수의 개념을 도입하여 분석하는 것이 더 적절할 수 있다. 특히, 분할함수의 경우 특정 사건이나 정책적 개입으로 인해 관심변수의 궤적이 이전 기간과 다르게 나타나는 경우 적합한 모형이다.

분할함수 모형의 요인계수 행렬은 특정 시점을 기준으로 수준 또는 변화율이 달라질 것으로 추정한다. 분할함수 모형을 다음과 같은 수식으로 표현할 수 있는데, 분할 시점을 전후로 서로 다른 선형모형을 모델링하는 것이다. 이 때, η0i는 y의 초기값, η1i는 1차 기간의 기울기, η2i는 2차 기간의 기울기에 대한 모수이며, λ0t는 y의 초기값에 대한 요인계수로 1로 고정되며, λ1t는 1차 기간의 기울기에 대한 요인계수, λ2t는 2차 기간의 기울기에 대한 요인계수이다(손수경 외, 2017).

Y i t = λ 0 t η 0 i + λ 1 t η 1 i + λ 2 t η 2 i + e i t

본 연구에서는 세월호 참사가 일어난 9차년도(2014년)를 기준으로 우울 궤적의 기울기 변화가 나타날 수 있다고 가정한다. 이러한 기울기의 변화 효과를 반영한 성장모형은 위의 수식에서 λ1i를 7~8차년도 시기 기울기의 요인계수로, λ2i는 9차~13차 시기 기울기의 요인계수로 모델링하는 것이 된다. 그리고 세월호 참사의 효과가 계속 지속되는지 혹은 누적효과가 있는지의 연구자의 가정에 따라 요인계수의 값을 조정하여 변화 시점을 다양하게 모델링할 수 있다. 가정에 따라 분할함수 모형의 요인계수 행렬식을 아래와 같이 나타낼 수 있다.

Λ 분할일시모형 = 1 0 0 1 1 0 1 2 1 1 3 0 1 4 0 1 5 0 1 6 0     Λ 분할고정지속모형 = 1 0 0 1 1 0 1 2 1 1 3 1 1 4 1 1 5 1 1 6 1     Λ 분할선형증가모형 = 1 0 0 1 1 0 1 2 1 1 3 2 1 4 3 1 5 4 1 6 5

분할함수 요인계수 행렬식에서 두 번째 열은 일반적인 선형변화모형의 기울기를 나타내며, 세 번째 열에 다른 기울기를 추가하여 모델링하지만, 본 연구에서는 선형변화모형의 초기치와 기울기를 통제한 상황에서 세월호 참사로 인한 우울 수준의 순수한 변화만을 모수화하고자 하였다. 먼저, 분할일시모형은 선형모형에서 세월호 참사로 인한 영향이 변화시점인 9차년도에만 일시적으로 나타날 것이라고 가정하는 모형이며, 분할고정지속모형은 이러한 영향이 9차년도 이후에도 매년 동일하게 지속될 것이라고 가정한다. 분할선형증가모형은 선형변화모형에 추가적으로 세월호 참사로 인한 영향이 누적되어 일정한 선형 기울기로 나타날 것이라고 가정하는 것이다.

그리고 우울 궤적을 예측하는 요인이 무엇인지를 파악하기 위해 연구모형 1에서는 선행연구(강상경 외, 2015)를 고려하여 인구사회학적 요인과 우울에 대한 위험요인과 보호요인을 포함하여 분석한다. 인구사회학적 요인으로 성별, 연령, 교육수준, 소득수준을 포함하였고, 위험요인으로는 만성질환여부, 가족갈등수준, 주거열악성 수준을 투입한다. 우울에 대한 보호요인은 자아존중감 수준, 혼인상태, 사회활동 여부를 변수로 모형에 포함한다. 잠재성장모형의 예측변인으로 투입한 변수들은 모두 궤적의 출발점인 7차년도의 값을 투입한다. 세월호 참사로 인한 영향이 궤적에 반영된다면 이를 탐색적으로 분석하기 위해 연구모형 2에서는 추가적으로 이타심 수준, 유자녀여부, 정치상황에 대한 만족도 및 정치적성향을 투입한다.

연구모형의 적합도 및 경쟁모형을 평가하기 위해서는 절대적합지수인 χ2 통계량, RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation), 증분적합지수인 CFI(Comparative Fit Index)와 TLI(Turker-Lewis Index)를 준거기준으로 사용한다(홍세희, 2001; Hu and Bentler, 1999). χ2 통계량의 경우 모형의 복잡도나 사례수에 민감하여 보수적으로 보고하는 점을 고려하여, 다른 적합도 지수를 함께 종합하여 모형적합도를 판단한다. 즉, RMSEA가 .08 이하이고, CFI 및 TLI가 .9 이상일 때 모형이 적합한 것으로 판단하였다(홍세희, 2000; Browne and Cudeck, 1993). 경쟁모형의 비교를 위한 정보준거지수로는 AIC(Akaike Information Criterion)와 ECVI(Expected Cross-Validation Index)를 사용하였으며, 값이 작을수록 모델적합도가 더 좋은 것으로 판단한다(배병렬, 2014). 패널자료의 경우 반복측정의 과정에서 결측치가 발생할 수밖에 없기 때문에, 분석에서는 투입된 모든 변수의 정보를 활용하여 결측치를 대체하는 완전정보최대우도법(FIML: Full-Information Maximum Likelihood)을 사용하여 추정한다.

Ⅳ. 연구 결과

1. 연구대상의 일반적 특성

본 연구의 분석대상인 패널응답자의 일반적 특성을 모형에 포함된 주요 변수를 기준으로 정리하면 다음 <표 1>과 같다. 만 19세 이상 성인의 우울 수준은 7차년도 평균 6.31점에서 13차년도 평균 6.67점으로 대체로 일정하게 나타났으나, 9차년도 우울 평균은 8.76점으로 일시적으로 증가하였다. 흔히 사용되는 우울 절단점인 16점과 25점을 기준으로 비율을 구분할 때에도, 비우울 집단의 비율은 매년 85% 정도였으나 9차년도에서는 83.5%로 감소하고 16~25점 미만 집단이 11.2%, 25점 이상 집단이 5.4%로 증가하는 경향을 보인다.

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표 1.
주요 변수의 기술통계
구분 사례수 (%) 최소값 최대값 평균 표준편차
종속변수 7차년도 우울 전체 평균 9,393 - 0.00 52.73 6.31 7.93
16점 미만 8,193 (87.2) - - - -
16 이상~25점 미만 838 (8.9) - - - -
25점 이상 362 (3.9) - - - -

8차년도 우울 평균 9,393 - 0.00 58.18 6.58 8.76
16점 미만 8,087 (86.1) - - - -
16 이상~25점 미만 874 (9.3) - - - -
25점 이상 432 (4.6) - - - -

9차년도 우울 평균 9,393 - 0.00 52.73 7.57 8.55
16점 미만 7,840 (83.5) - - - -
16 이상~25점 미만 1,049 (11.2) - - - -
25점 이상 504 (5.4) - - - -

10차년도 우울 평균 9,393 - 0.00 54.55 6.31 8.45
16점 미만 8,122 (86.5) - - - -
16 이상~25점 미만 796 (8.5) - - - -
25점 이상 475 (5.1) - - - -

11차년도 우울 평균 9,393 - 0.00 60.00 6.41 8.57
16점 미만 8,107 (86.3) - - - -
16 이상~25점 미만 823 (8.8) - - - -
25점 이상 463 (4.9) - - - -

12차년도 우울 평균 9,393 - 0.00 60.00 6.42 8.56
16점 미만 8,146 (86.7) - - - -
16 이상~25점 미만 821 (8.7) - - - -
25점 이상 426 (4.5) - - - -

13차년도 우울 평균 9,393 - 0.00 58.18 6.67 8.56
16점 미만 7,987 (85.0) - - - -
16 이상~25점 미만 941 (10.0) - - - -
25점 이상 465 (5.0) - - - -
인구 사회학적 변수 성별 여 (0) 5,624 59.9 - - - -
남 (1) 3,769 40.1 - - - -

연령 초기성인기 2,379 25.3
중장년기 3,160 33.6 - -
노년기 (준거집단) 3,854 41.1 - -

전체 9,393 - 19 104 54.05 16.42

교육수준 고졸미만 (0) 4,333 46.1 - - - -
고졸이상 (1) 5,060 53.9 - - - -

소득수준 L N 경상소득 가구원수 9,393 - -4.61 10.29 7.47 .85
위험요인 만성질환 여부 없음 (0) 4,748 50.5 - - - -
있음 (1) 4,645 49.5 - - - -

가족갈등수준 9,259 - 1 4.80 1.63 .47

주거열악성수준 9,393 - 0 4 .35 .79
보호요인 자아존중감수준 9,393 - 1.1 4 3.03 .40

혼인상태 기타 (0) 2,939 31.3 - - - -
유배우자 (1) 6,454 68.7 - - - -

사회활동 여부 없음 (0) 8,480 90.3 - - - -
있음 (1) 913 9.7 - - - -
기타요인 이타심 수준 9,393 - 1 5 3.67 .81

유자녀 여부 없음 (0) 6,730 71.6 - - - -
있음 (1) 2,663 28.4 - - - -

정치상황만족도(매우불만족=5) 3,026 - 1 5 3.77 .92

정치적성향(매우보수적=5) 2,905 - 1 5 3.24 93

주 : 1) 종속변수(7~13차), 유자녀 여부(9차), 정치상황만족도(8차), 정치적성향(8차)를 제외 한 모든 변수는 7차년도 시점에 측정한 값임.

2) 정치상황만족도와 정치적성향은 8차년도 복지인식부가조사 결과로 지역별/계층별 확률비례 추출법에 따라 추출된 표본가구(2,399가구, 6,428명)의 만 19세 이상 모든 가구원(5,050명)을 대상으로 조사하였고, 총 2,029가구(4,185명)에 대해 조사가 완료되었음

성별은 남성 비율이 40.1%였으며, 연령을 20세 단위로 구분하였을 때 초기성인기는 2,379명으로 25.3%를 차지하였으며, 중・장년기가 3,160명으로 33.6%, 노년기는 3,864명으로 41.1%였다. 교육수준은 고등학교 졸업을 기준으로 고졸 미만인 경우가 46.1%인 4,333명이고, 고졸 이상인 경우가 53.9%인 5,060명이었다.

만성질환여부는 6개월 이상 투약・투병하고 있는 경우가 4,645명으로 전체의 49.5%였고, 가족갈등 수준은 5점 만점에 평균 1.63점으로 중간점 이하로 나타나 낮은 편이라고 볼 수 있다. 주거열악성 수준의 평균은 .35로 나타나 4문항 기준 열악하다고 응답한 문항이 1개 미만으로 낮게 나타났다.

자아존중감 수준의 평균은 4점 만점에 3.03점으로 중간점인 2점보다 높은 편이라고 볼 수 있다. 혼인상태의 경우 배우자가 있는 경우가 전체의 68.7%였으며, 기부나 자원봉사활동경험이 있는 경우는 전체 응답자의 9.7%로 낮게 나타났다.

이타심 수준은 5점 만점에 평균 3.67점으로 중간점인 3점을 상회하였다. 0세에서 17세 미만의 자녀가 가구 내에서 함께 살고 있는 경우는 28.4%로 나타났고, 현재의 정치상황에 불만족하는 정도는 5점만점에 3.77점으로 중간점인 3점보다 높아 정치상황에 대한 불만도는 약간 높은 편으로 나타났다. 정치적 성향의 평균은 3.24점으로 중간점인 3점보다 약간 높게 나타났다.

2. 분할함수 잠재성장모형의 비교와 검토

첫 번째 연구질문인 세월호 참사 전후 시점에서의 한국 성인 인구의 우울 궤적을 살펴보기 위해서 무조건부 모형을 분할함수 잠재성장모형을 통해 모형화하였다. 분할함수 잠재성장모형 도입의 적절성을 평가하기 위해 무변화 모형, 선형변화 모형, 이차변화 모형, 분할함수 모형으로 경쟁모형을 설정하여 비교하였다. 분할함수 모형의 경우 앞서 설명한대로 9차년도의 변화가 해당연도에만 일시적으로 나타나는 경우(분할일시모형), 일정한 기간동안 고정적으로 계속될 것이라고 가정하는 경우(분할고정지속모형), 선형 증가하는 경우(분할선형증가모형)로 구분하여 설정하였다.

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표 2.
우울 궤적에 대한 경쟁모형 비교 결과(n=9,393)
구분 모형설정 χ² df p RMSEA CFI TLI AIC ECVI
우울 수준 무변화 1,550.782 32 .000 .071 .917 .946 1,556.782 .166
선형변화 796.172 29 .000 .053 .958 .970 808.172 .086
이차변화 689.561 25 .000 .053 .964 .970 709.561 .076
분할일시 482.844 25 .000 .044 .975 .979 502.844 .054
분할고정지속 555.899 25 .000 .048 .971 .976 575.899 .061
분할선형증가 605.069 25 .000 .050 .968 .973 625.069 .067

모든 모형의 모형적합도가 대체로 양호하게 나타났으나, 분할모형 중 일시모형의 모형적합도가 가장 자료에 적합하였고(RMSEA=.044, CFI=.975, TLI=.979), AIC 및 ECVI도 다른 경쟁모형에 비해 각각 502.844와 .054로 가장 낮아 분할일시모형이 7차년도에서 13차년도까지의 우울 궤적을 가장 잘 설명하는 모형이라고 판단할 수 있다. 경쟁모형의 의미를 고려하여 분할일시모형의 의미를 해석하면, 9차년도에 발생한 세월호 참사로 인하여 한국 성인 전체의 우울 수준이 일시적으로 증가하였으나, 10차년도부터는 다시 본래의 궤적으로 회복되는 양상이 나타난다고 볼 수 있다. 즉, 9차년도에 우울 수준이 증가한 상태로 계속 지속되거나(분할고정지속모형), 그 영향이 누적적으로 계속 증가한다고 보는 것보다는(분할선형증가모형), 9차년도에만 일시적으로 증가하는 형태가 가장 자료에 적합한 것이다. 분할일시모형을 적용한 우울 궤적은 아래 <표 3>과 같이 초기치(I), 선형 기울기(S1), 일시적 변화(S2)의 3가지 잠재변수로 잠재변수화 할 수 있다. 이를 그래프로 나타내면 [그림 2]와 같다.

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표 3
분할일시모형의 무조건부 모형 추정치
구분 I(초기치)
S1(선형 기울기)
S2(일시적 변화)
I-S1의 공분산 I-S2의 공분산 S1-S2의 공분산
평균 분산 평균 분산 평균 분산
우울 수준 6.364*** 30.641*** .026 .730*** 1.157*** 4.940*** -1.419*** .832 -.054

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001

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그림 2.
분할일시모형의 무조건부 모형
hswr-40-1-11-f002.tif

한국 성인의 우울 초기치(I) 평균은 6.364이며, 분산은 30.641로 유의하게 나타났다. 우울 궤적의 선형 기울기(S1)의 평균 추정치는 .026이나 유의하지 않아 시점에 따른 선형 변화 없이 일정하게 나타났고, 기울기 분산은 .730으로 유의하였다. 9차년도 우울 수준의 일시적 변화(S2)의 평균 추정치는 1.157로 증가하는 방향으로 나타났으며, 일시적 변화의 분산 또한 4.940로 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과를 종합적으로 해석하면, 우리나라 성인의 평균적인 우울 수준은 초기에는 6.364로 출발하여 9차년도에 일시적으로 7.521로 1.157만큼 일시적으로 증가하고, 10차년도부터 다시 예년 수준을 회복하여 일정하게 유지하는 궤적을 보여준다. 즉, 세월호 참사로 인한 한국 성인의 우울 수준의 증가폭은 9차년도에만 전체적으로 1.157만큼 증가하였고, 분산이 4.940으로 유의하게 나타나 개인 간 차이가 있었다.

한편, 9차년도의 우울 증가는 우울 수준의 절단점을 기준으로 비율변화가 나타난다. <표 1>에서 16점 미만의 비우울 집단의 비율은 매년 대체로 85~87% 사이에서 유지되고 있으나 9차년도의 경우에는 83.5%로 감소하고, 16점 이상의 유력우울 및 25점 이상의 확실우울 범위에 속하는 인구비율이 근소하게 증가하는 경향이 나타난다. 우울 절단점을 기준으로 변동이 나타나는지를 추가적으로 분석한 결과, 아래 <표 4>와 같이 우울 수준이 유지되는 비율이 78.6%으로 상대적으로 가장 높았고 우울 수준이 감소하는 경우도 9.2%로 나타났다. 반면, 우울 수준이 절단점을 기준으로 더 증가하는 경우도 조사대상의 12.2% 나타나, 9차년도 우울 수준의 일시적 증가는 이러한 변화가 평균적으로 반영되어 전체적으로는 근소하게 증가하는 양상이 나타난 것으로 볼 수 있다.

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표 4.
8차-9차 우울 수준의 변화(n=9,393)
감소 빈도 (%) 유지 빈도 (%) 증가 빈도 (%)
유력우울→비우울 533 (5.7) 비우울→비우울 7,087 (75.4) 비우울→유력우울 745 (7.9)
확실우울→비우울 220 (2.3) 유력우울→유력우울 195 (2.1) 비우울→확실우울 255 (2.7)
확실우울→유력우울 109 (1.2) 확실우울→확실우울 103 (1.1) 유력우울→확실우울 146 (1.6)
소계 862 (9.2) 소계 7,385 (78.6) 소계 1,146 (12.2)

주) 비우울: 16점 미만, 유력우울: 16점 이상~25점 미만, 확실우울: 25점 이상(박준혁, 김기웅, 2011)

3. 연구모형에 대한 검증 결과

두 번째 연구질문인 세월호 참사 전후 시점을 포함하는 한국 성인 인구의 우울궤적을 설명하는 예측요인이 무엇인지 효과적으로 살펴보기 위해 우울궤적의 초기치와 기울기에 대한 예측요인만을 투입한 연구모형 1과, 이러한 예측요인을 통제한 상황에서 세월호 참사로 인한 일시적 변화의 예측요인을 탐색하고자 하는 연구모형 2로 구분하여 단계적으로 분석하였다.

연구모형 1은 선행연구를 참고하여 성별, 연령대(초기성인기, 중장년기 연령 더미), 교육수준, 소득수준과 같은 인구사회학적 요인과 만성질환여부 및 가족갈등수준, 주거열악성 수준을 위험요인으로 투입하였고, 자아존중감 수준, 혼인상태, 사회활동 여부를 우울 궤적에 대한 보호요인으로 포함하였다. 모형적합도는 대체로 적합도 기준을 충족하였다(χ²=852.276, df=69, p<.001, RMSEA=.031, CFI=.982, TLI=.950). 먼저, 인구사회학적 요인 중 성별은 우울 궤적의 초기값에만 영향을 미쳤는데, 남성이 여성보다 우울의 출발점 값이 낮았고(β=−.14, p<.001), 기울기 값이 유의하지 않아 7차년도의 초기시점 우울의 남녀 격차는 시간이 변해도 계속 유지되는 것으로 나타났다. 그리고 세월호 참사로 인한 우울 수준의 일시적 변화는 남녀 성별에 따라서는 차이는 없었다. 연령의 경우 20~30대의 초기성인기는 준거연령대인 60세 이상 노년기에 비해 우울 수준의 초기값은 유의하게 낮았고(β=−.04, p<.05), 시간의 흐름에 따라 우울 수준이 더 빠르게 감소하여 노년기와의 우울 수준의 격차가 증가하였다(β=−.15, p<.001). 세월호 참사로 인한 9차년도 우울 수준의 일시적 변화는 초기성인기인 경우 노년기에 비해 증가폭이 적었다(β=−.16, p<.01). 40~50대의 중・장년기는 노년기에 비해 출발점의 우울 수준은 차이가 없었고, 초기성인기와 마찬가지로 우울 수준이 매년 감소하여 우울 수준의 격차가 점차 증가하였다(β=−.14, p<.001). 9차년도 우울 수준의 일시적 변화는 노년기와 비교했을 때 유의한 차이가 없었다. 교육수준에 따라서는 고졸 이상 집단이 고졸 미만 집단에 비해 우울 궤적의 출발점은 낮았고(β=−.04, p<.05), 기울기가 유의하지 않아 그 격차는 매년 계속 유지되는 추세를 보였으며, 9차년도 우울 수준의 일시적 변화는 고졸 이상 집단이 고졸 미만 집단에 비해 더 적었다(β=−.12, p<.05). 소득수준이 높을수록 우울 궤적의 출발점이 낮았으나(β=−.10, p<.001), 소득수준에 따른 기울기와 9차년도 우울 수준의 증가는 차이가 나타나지 않았다.

위험요인 중 6개월 이상 만성질환이 있는 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 우울 초기값이 더 높았고(β=.14, p<.001) 이러한 격차는 매년 계속 유지되었다. 9차년도 우울 수준의 일시 변화는 만성질환이 있는 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 더 많이 증가하였다(β=.10, p<.05). 그리고 가족갈등 수준이 높을수록 우울 초기값이 높았으나(β=.14, p<.001) 그 격차는 시간이 지남에 따라 줄어들었으며(β=−.06, p<.001), 가족갈등 수준에 따른 9차년도의 우울 수준 일시적 변화 차이는 없었다. 주거환경의 열악성에 따라 우울 수준의 출발점, 기울기, 9차년도 우울 수준의 일시적 변화는 나타나지 않았다. 우울에 대한 보호요인 중 자아존중감 수준이 높을수록 우울 궤적의 초기값은 낮게 출발하지만(β=−.49, p<.001), 시간이 지남에 따라 점차 그 격차가 감소하는 궤적을 보였다(β=.28, p<.001). 그리고 자아존중감 수준이 높을수록 세월호 참사로 인한 9차년도 우울 수준의 일시적 증가는 더 큰 폭으로 커졌다(β=.36, p<.001). 배우자가 있는 경우에 미혼이나 별거, 사별 등으로 배우자가 없는 경우보다 우울 궤적의 출발점이 더 낮았고(β=−.17, p<.001), 출발점의 우울 수준 격차는 매년 유지되는 모습을 보였다. 배우자가 있는지에 따라 9차년도 우울 수준의 일시적 변화 차이는 나타나지 않았다. 사회활동 즉, 기부 및 자원봉사 경험여부에 따라 우울 궤적의 출발점에서는 차이가 없었으나, 경험있는 경우가 경험없는 경우에 비해 우울 수준이 더 완만하게 감소하였다(β=−.04, p<.05), 기부 및 자원봉사 경험과 9차년도의 우울 수준의 일시적 증가와는 유의한 차이가 나타나지 않았다.

우울에 대한 보호요인 중 자아존중감 수준이 높을수록 우울 궤적의 초기값은 낮게 출발하지만(β=−.49, p<.001), 시간이 지남에 따라 점차 그 격차가 감소하는 궤적을 보였다(β=.28, p<.001). 그리고 자아존중감 수준이 높을수록 세월호 참사로 인한 9차년도 우울 수준의 일시적 증가는 더 큰 폭으로 커졌다(β=.36, p<.001). 배우자가 있는 경우에 미혼이나 별거, 사별 등으로 배우자가 없는 경우보다 우울 궤적의 출발점이 더 낮았고(β=−.17, p<.001), 출발점의 우울 수준 격차는 매년 유지되는 모습을 보였다. 배우자가 있는지에 따라 9차년도 우울 수준의 일시적 변화 차이는 나타나지 않았다. 사회활동 즉, 기부 및 자원봉사 경험여부에 따라 우울 궤적의 출발점에서는 차이가 없었으나, 경험있는 경우가 경험없는 경우에 비해 우울 수준이 더 완만하게 감소하였다(β=−.04, p<.05), 기부 및 자원봉사 경험과 9차년도의 우울 수준의 일시적 증가와는 유의한 차이가 나타나지 않았다

연구모형 2는 연구모형 1의 인구사회학적 요인, 위험요인, 보호요인을 통제한 상황에서 세월호 참사로 인한 우울 궤적의 일시적 증가에 영향을 미칠 수 있는 요인을 추가하여 탐색적으로 분석한 조건부모형이다. 이타심 수준은 7차년도 측정값이어서 우울 궤적의 초기값, 기울기, 일시변화 3가지 잠재변수와의 경로를 모두 설정하였다. 이타심 수준 외의 추가 변수는 8차년도의 측정값을 투입하여 9차년도 우울 수준의 일시적 변화 모수와의 경로만 설정하였다. 연구모형 2의 모형적합도는 카이제곱값을 제외하고는 모두 적합기준을 충족하였다(χ²=938.172, df=91, p<.001, RMSEA=.031, CFI=.982, TLI=.950). 통제변수들에 대한 추정치는 연구모형 1과 대체로 유사한 결과가 도출되었으므로, 새로 투입된 변수 중심으로 결과를 해석하면, 먼저 이타심 수준이 높을수록 우울 궤적의 초기값은 더 낮았고(β=−.03, p<.01), 이러한 격차는 매년 유지되었다. 이타심 수준이 높을수록 9차년도의 우울 수준은 더 크게 증가하였다(β=.10, p<.01). 자녀가 있는지의 여부, 정치적 성향이나 정치상황만족도에 따라 세월호 참사로 인한 우울 수준의 일시적 변화가 유의하게 차이나지는 않았다. 이러한 결과는 세월호 참사로 인한 우울 수준의 증가는 타인의 고통에 공감하는 이타심 수준이 클수록 더 크게 나타났지만, 자녀 여부 및 정치적 성향과는 무관함을 보여준다고 볼 수 있다.

우울 궤적의 3가지 모수인 초기치와 기울기, 일시적 변화 중에서 세월호 참사로 인한 우울 수준의 증가(일시적 변화)에 영향을 미친 요인을 중심으로 다시 정리하면, 노년기에 비해 초기성인기인 경우(β=−.16, p<.01), 낮은 학력수준(β=−.12, p<.05), 만성질환이 있을 때(β=.10, p<.05), 높은 자아존중감 수준(β=.36, p<.001), 높은 이타심 수준(β=.10, p<.01)을 가졌을 때 우울 수준의 증가폭이 더 컸다. 유자녀 여부나 정치상황 만족도, 정치적 성향은 우울 수준의 일시적 증가에 유의한 영향을 미치지 않았다.

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표 5
우울 궤적에 대한 예측요인 분석 결과
예측요인 종속변수 연구모형 1
연구모형 2
β B S.E. t p β B S.E. t p
인구사회학적 요인 성별 (남=1) 우울초기값 -.14 -1.52 .13 -11.87 *** -.13 -1.51 .13 -11.73 ***
우울기울기 .01 .02 .03 .70 .01 .02 .03 .65
일시변화 -.01 -.06 .16 -.37 -.01 -.04 .16 -.23

초기성인기(초기성인기=1) (노년기 =0) 우울초기값 -.04 -.51 .22 -2.28 * -.04 -.49 .22 -2.19 *
우울기울기 -.15 -.30 .06 -5.38 *** -.15 -.30 .06 -5.41 ***
일시변화 -.10 -.51 .27 -1.89 -.16 -.80 .29 -2.75 **

중·장년기(중장년기=1) (노년기=0) 우울초기값 -.01 -.13 .17 -.74 -.01 -.09 .17 -.54
우울기울기 -.14 -.25 .04 -6.04 *** -.14 -.26 .04 -6.11 ***
일시변화 -.01 -.07 .21 -.32 -.05 -.21 .21 -1.00

교육수준(고졸 이상=1) 우울초기값 -.04 -.39 .17 -2.28 * -.03 -.37 .17 -2.17 *
우울기울기 -.01 -.02 .04 -.49 -.01 -.02 .04 -.54
일시변화 -.12 -.52 .21 -2.52 * -.13 -.60 .21 -2.86 **

소득수준(가구균등화소득) 우울초기값 -.10 -.64 .08 -7.77 *** -.10 -.63 .08 -7.64 ***
우울기울기 -.04 -.04 .02 -1.74 -.04 -.04 .02 -1.80
일시변화 -.07 -.18 .10 -1.78 -.07 -.17 .10 -1.69
위험요인 만성질환여부 (있음=1) 우울초기값 .14 1.58 .15 10.27 *** .14 1.58 .15 10.27 ***
우울기울기 .00 .00 .04 -.10 .00 .00 .04 -.10
일시변화 .10 .43 .19 2.27 * .11 .47 .19 2.49 *

가족갈등수준 우울초기값 .14 1.60 .13 12.02 *** .14 1.61 .13 12.08 ***
우울기울기 -.06 -.11 .03 -3.20 *** -.06 -.11 .03 -3.23 ***
일시변화 -.01 -.05 .16 -.28 -.01 -.06 .16 -.35

주거열악성수준 우울초기값 .02 .11 .08 1.43 .02 .12 .08 1.49
우울기울기 .03 .04 .02 1.87 .03 .04 .02 1.84
일시변화 -.01 -.02 .10 -.17 -.01 -.03 .10 -.26
보호요인 자아존중감수준 우울초기값 -.49 -6.71 .17 -39.48 *** -.48 -6.59 .18 -37.24 ***
우울기울기 .28 .58 .04 13.91 *** .27 .57 .04 13.06 ***
일시변화 .36 1.98 .21 9.55 *** .33 1.81 .22 8.36 ***

혼인상태(배우자 있음=1) 우울초기값 -.17 -2.07 .14 -14.91 *** -.17 -2.07 .14 -14.91 ***
우울기울기 .02 .04 .03 1.13 .02 .04 .03 1.12
일시변화 -.05 -.22 .17 -1.31 -.06 -.29 .18 -1.62

사회활동여부(경험있음=1) 우울초기값 .01 .24 .21 1.14 .01 .26 .21 1.24
우울기울기 -.04 -.10 .05 -1.98 * -.04 -.11 .05 -2.02 *
일시변화 -.06 -.44 .26 -1.68 -.07 -.51 .26 -1.95
기타요인 이타심 수준 우울초기값 - - - - - -.03 -.21 .08 -2.57 **
우울기울기 - - - - - .02 .02 .02 1.11
일시변화 - - - - - .10 .28 .10 2.83 **

유자녀(해당=1) 일시변화 - - - - - .08 .38 .20 1.91

정치상황만족도(매우불/5만족=5) 일시변화 - - - - - -.04 -.09 .14 -.62

정치적 성향(매우보수적=5) 일시변화 - - - - - -.11 -.27 .15 -1.87
모형적합도 χ²=852.276 (df=69, p<.001) χ²=938.172 (df=91, p<.001)
RMSEA=.031, CFI=.982, TLI=.950 RMSEA=.031, CFI=.982, TLI=.950

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001

Ⅴ. 결론 및 논의

재난이나 재해와 같은 외생적 충격으로 인한 인구집단의 정신건강 변화는 종단연구를 통해 더 적합하게 포착할 수 있다. 국외연구에서는 자연재해나 테러 등과 같은 재난 상황을 경험한 인구집단에 대한 정신건강 궤적 변화를 추적하는 연구가 상대적으로 활발히 수행되고 있으나(Nandi et al., 2009; Norris et al., 2009; Salguero et al., 2011), 국내연구에서는 아직 알려진 바 없다. 이에 본 연구는 한국복지패널 7차년도부터 13차년도 자료를 활용하여 우리나라의 만 19세 이상 성인 인구 전체의 우울 수준의 종단적인 변화 궤적을 확인하고자 하였다. 특히, 2014년 세월호 참사라는 국가적 규모의 외상적 사건이 한국 사회의 전체 우울 수준에 어떤 영향을 미치는지 파악하고자 분할함수 잠재성장모형을 적용하여 우울 수준의 변화 궤적을 모수화하고, 이에 영향을 미치는 예측요인을 탐색적으로 파악하고자 하였다. 주요 연구 결과 및 함의는 다음과 같다.

먼저 7~13차년도의 7년 동안 우울 수준은 세월호 참사가 일어난 9차년도에 일시적으로 증가하였다가 10차년도부터 일정하게 유지하는 궤적을 보여준다. 이러한 결과는 전체 추세와 9차년도의 일시적 변화로 나누어 해석할 수 있다. 먼저 9차년도의 일시적 증가를 제외한 나머지 궤적은 증가하지도 감소하지도 않는 궤적을 보인다. 이는 한국복지패널을 활용한 성인 전체 우울 궤적이 일반적으로 감소하는 패턴을 나타내는 연구결과(강상경 외, 2015; 권태연, 2011, 2012; 정은희, 2018; 정은희, 강상경, 2014)와는 상이한 결과이다. 이러한 결과가 실제 우리나라 성인 인구의 전체적인 우울 수준이 감소하는 이전의 궤적에서 유지하는 궤적으로 변화되었는지, 아니면 이전의 감소하는 우울궤적이 우울 고위험군의 사망이나 표본 탈락으로 인한 영향 때문인지는 다른 패널자료와의 비교연구를 통해 분석할 필요가 있다.

다음으로 세월호 참사 시점인 9차년도의 우울 수준이 일시적으로 증가하였고 10차년도부터 예년 수준으로 회복되었다. 이러한 우울 궤적의 변화는 일견 [그림 1]의 적응유연성 궤적과 유사하나 몇 가지 생각해 볼 점이 있다. 첫째, 9차년도의 우울 수준의 증가는 1.157점만큼 증가하였다가 10차년도부터 다시 예년 수준인 6.364점으로 회복되어 일정하게 유지되는데, 모두 유력우울 절단점인 16점보다 낮은 비우울 범위에서의 변화라는 점에서 [그림 1]의 저항 궤적의 특성으로 해석할 수도 있다. 그러나 본 연구의 목적이 분할함수 잠재성장모형을 통해 한국 성인인구의 평균적 우울 궤적이 세월호 참사로 인해 영향을 받는지를 포착해내는 것임을 고려한다면, 일시적 우울 수준의 증가가 절단점을 상회하지 않더라도 통계적으로 유의한 수준의 변화가 나타난다면 세월호 참사가 한국 사회 전체의 평균 우울 궤적을 변동시킬 정도로 큰 사회적 재난임을 입증한다는 점에서 저항보다는 적응유연성으로 명명하는 것이 더 적절하다고 판단된다. 둘째, 추정된 우울 평균값이 1.157점 증가하였으나 분산이 4.940으로 상대적으로 크고, <표 4>와 같이 절단점을 경계로 우울 수준이 증가하는 사례가 약 12% 정도로 나타나는 것을 고려하면, 우울 수준의 평균은 전체적으로 약간 증가하였으나 우울 궤적의 변화양상은 하위집단별로 다양한 유형으로 나타날 수 있음을 추론할 수 있다. 이러한 점은 국내의 패널자료를 활용한 우울 궤적 선행연구에서의 경향처럼 하위집단별 궤적을 유형화하는 혼합성장모형을 적용한 후속연구가 필요한 이유가 될 수 있다.

한편, 우울 궤적에 대한 예측요인을 각각 살펴보면 취약한 사회경제적 특성은 우울 수준의 초기값과 기울기에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성별, 교육수준, 소득수준, 만성질환 유무, 유배우자는 출발점의 격차가 시간이 지남에 따라 계속 유지되는 경향을 보였다. 즉, 여성, 고졸미만 집단, 소득이 낮을수록, 6개월 이상 만성질환 있는 사람, 배우자가 없는 사람들은 우울 초기값의 수준이 높고 그 차이는 시간 변화에 따라 계속 유지되는 것으로 나타났다. 그러나 연령, 사회활동참여는 우울 수준의 격차가 시간이 지남에 따라서 점점 더 심화되었다. 즉, 노년기는 초기성인기나 중・장년기에 비해 우울 수준의 초기값도 높고 매년 우울 수준이 더 증가하여 격차가 증가하였고, 사회활동참여 경험이 없는 사람들은 우울 초기값은 차이가 없었으나 시간이 지남에 따라 우울 수준의 격차가 더욱 벌어지는 양상을 보였다. 마지막으로 가족갈등수준과 자아존중감수준은 우울 수준의 격차가 시간에 따라 점차 완화되었다. 즉, 가족갈등수준이 높을수록, 자아존중감수준이 낮을수록 우울 수준의 초기치는 높았으나 점차 감소하여 우울 수준의 격차는 점차 좁아졌다.

마지막으로 세월호 참사로 인한 우울 수준의 일시적 충격을 완충하는 요인은 낮은 연령과 높은 학력수준, 6개월 만성질환이 없는 건강상태로 나타났다. 다시 말해 세월호 참사로 인해 더 큰 영향을 받은 집단은 노년기 및 중・장년기 집단, 학력수준이 낮을수록, 만성질환이 있는 경우라고 할 수 있다. 더불어 자아존중감 수준이 높고, 이타심 수준이 높을수록 세월호 참사로 인한 우울 수준은 일시적으로 더 크게 증가하였다. 정치적 상황에 대한 불만이나 정치적 지향에 따라서는 세월호 참사로 인한 우울 수준 변화의 유의한 차이가 없어서, 세월호 참사로 인한 우울 현상이 전 사회적 현상으로 나타난 것으로 이해할 수 있다.

본 연구의 함의는 세월호 참사라는 국가적 재난으로 인한 성인 전체 인구의 정신건강 변화를 패널데이터를 활용하여 실증적으로 확인하였다는 데에 의의가 있다. 또한 여러 사회학적 연구에서 논증한 세월호 참사로 인한 사회적 충격을 종단 궤적을 통해 포착해내었다는 의미가 있다. 또한 세월호 참사로 인해 평균적인 우울 수준의 증가 양상은 참사가 발생한 당해 연도에 일시적으로만 나타나고 곧 예년 수준으로 유지되는 적응유연성 궤적을 보임을 밝혀내었다. 이는 다수의 국외연구에서 재난 및 외상사건으로 인해 트라우마를 경험하더라도 대부분의 사람들은 저항하거나, 영향을 받더라도 일시적이며 빠른 시간 내에 회복할 것이라는 결과와 일치한다. 그러나 이러한 결과가 자칫 정신건강 문제를 그대로 두어도 자연적으로 치유된다거나 외상적 사건이 발생한 후 트라우마에 대한 체계적 개입이나 장기적 지원이 필요없다는 의미로 확대해석해서는 안 된다. 앞서 언급한 바와 같이, 잠재성장모형은 전체 평균에 대한 추정결과이기 때문에, 우울 궤적의 변화는 하위집단별로 다양하게 나타날 수 있으며 특히 외상시점을 전후로 우울 수준이 절단점을 상회하여 임상적 개입이 필요한 집단이 존재할 가능성이 있다. 이러한 개별적 양상은 하위집단을 유형화할 수 있는 성장혼합모형을 통해 보다 면밀하게 분석할 필요가 있다.

그러나 본 연구에서 미처 반영하지 못한 몇 가지 한계점이 있다. 첫째, 본 연구에서는 세월호 참사와 관련한 선행연구를 바탕으로 9차년도의 우울 수준의 변화를 모두 세월호 참사의 결과라고 가정하고 분석하였다. 즉, 세월호 참사로 인해 우울 궤적의 질적 변화가 나타났다고 보았으나, 9차년도의 우울 수준에 영향을 미치는 알려지지 않은 설명요인이 존재할 수 있다. 또한, 우울과 관련이 높은 다른 정신건강 변수(자살생각, 자아존중감 등)의 궤적을 함께 살펴봄으로써 이들 변수의 궤적이 우울 궤적과 유사하게 나타나는지 비교하여 분석할 수 있을 것이다. 이러한 다른 정신건강 변수의 궤적과의 비교는 다변량 잠재성장모형을 적용한 후속연구를 통해 보다 구체적으로 분석해볼 필요가 있다.

둘째, 한국복지패널의 조사시점의 문제이다. 실제 9차년도의 자료 조사 시점은 2014년 3월 18일부터 8월 15일까지 실시되었으므로 세월호 참사 시점인 4월 16일 이전에 응답된 사례는 분석에서 제외하여야 하나, 자료 응답 시점을 파악할 수 없는 자료의 한계가 있다. 다만, 세월호 참사 이전에 응답한 사례는 9차년도의 우울 평균의 증가에 기여하지 못하므로 사례를 제외하지 않더라도 무방하다고 판단하였다. 그리고 9차년도 우울 수준의 측정시점은 응답자마다 상이한 문제도 있으나 이러한 부분은 연구자가 통제할 수 없는 2차 자료 분석의 한계로 둔다.

Notes

1)

잠재성장모형에서 반복측정되는 관찰값의 종단적 변화는 잠재변수를 통해 추정되고, 선형인 경우 초기값의 평균과 분산, 기울기의 평균과 분산, 초기값과 기울기의 공분산의 5개 모수가 추정되는데, 이 때 추정모수로 표현되는 종단적 변화를 궤적(trajectory)으로 표현한다(Bollen & Curran, 2006).

2)

인과관계를 명확히 하기 위해 독립변수는 종속변수보다 1시점 이전에 측정된 값을 흔히 사용하지만, 세월호 참사가 발생했을 당시에 자녀가 있는지의 여부를 측정하는 것이 더 정확하므로 9차년도의 유자녀여부를 파악하였다. 그리고 한국복지패널에서 가구내 동거하는 미성년 자녀가 있는지 여부를 조작하기 어렵기 때문에, 공공어린이집 서비스를 이용한 경험이 있거나 없다고 응답한 경우 17세 이하의 자녀가 가구 내에 있는 것으로 측정하고(유자녀여부=1), 해당되지 않는다고 체크된 경우는 17세 이하의 자녀가 없는 것으로 측정하였다(유자녀여부=0).

3)

잠재성장모형의 무변화모형과 선형변화모형, 이차변화모형의 요인계수 행렬은 다음과 같이 나타낼 수 있다. 무변화모형은 초기치만 모수화하는 모형으로 첫 번째 열로만 구성된다. 선형변화를 가정하는 잠재성장모형에서는 첫 번째 열은 무변화모형과 같이 요인계수를 1로 고정하여 초기값을 모수화하고, 두 번째 열은 0부터 1씩 증가하는 값으로 설정하여 초기치와 기울기를 모수화한다(선형변화모형). 이차변화모형은 기울기의 변화량 즉, 가속도를 모수화하는 모형으로 세 번째 열을 도입하여 요인계수를 제곱값으로 차례로 투입하여 2차 함수 형태의 궤적을 모델링한다.

Λ 무변화모형 = 1 1 1 1 1 1 1 1 Λ 선형변화모형 = 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 Λ 이차변화모형 = 1 0 0 1 1 1 1 2 4 1 3 9 1 4 16 1 5 25 1 6 36

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Acknowledgement

이 논문은 제12회 한국복지패널 학술대회(2019. 9. 26.)에서 발표한 논문을 수정・보완하였음. 이 논문은 대한민국 정부의 재원(교육부)으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임.(NRF-2019S1A3A2099593)