Korean Journal of Biological Psychiatry

Address for correspondence: Ki-Hwan Yook, MD, Department of Psychiatry, CHA Bundang Medical Center, CHA University, 59 Yatap-ro, Bundang-gu, Seongnam 463-712, Korea
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서ㅔㅔ론

ㅔ스마트폰은 휴대폰에 컴퓨터의 기능을 더한 것으로 인터넷 및 게임 등 여러 기능을 가지고 있다. 스마트폰은 휴대폰 고유의 연락기능뿐만 아니라 더 빠르고 더 편한 인터넷 접근을 가능하게 하여, 기존의 휴대폰이나 컴퓨터보다 일상에서 더 중요한 역할을 하고 있다. 과거의 컴퓨터, 휴대폰, 게임기가 사용자들의 건강에 미친 유해효과와 마찬가지로 스마트폰의 건강에 대한 유해효과에 대해 관심이 커지고 있다. Kim과 Chae1)는 스마트폰 사용 자세에 대해 생체역학 연구를 수행하였다. 이 연구에서 스마트폰 사용 자세가 엄지손가락의 운동 범위와 근육 활동에 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 Choi 등2)은 스마트폰중독이 대학생들의 정신건강, 학교 생활, 그리고 대인관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 보고하였다.
ㅔ중독의 개념으로 스마트폰 사용과 관련된 문제점들을 설명할 수도 있다. 전통적인 중독의 개념은 의학적 모델을 기반으로 하여 물질에 대한 신체적 의존과 심리적 의존을 설명하였지만, 행동 양식에 대한 것은 아니었다.3) 그러나 최근에는 중독에 대한 개념을 행동에 대한 중독까지 포함하는 것으로 확장시켜야 한다는 주장들이 제기되고 있다.4)5)6) 인터넷 서핑, 텔레비전 시청, 컴퓨터 게임 등 그 목적이나 종류에 상관 없이 특정 기기의 과다한 사용은 신체적 또는 심리적 문제를 초래할 수 있기 때문에 중독이라고 불려야 한다는 주장들이 있다.7)8)
ㅔ그동안 인터넷중독은 몰두, 내성, 금단, 조절의 실패, 의도한 것보다 길어진 사용시간, 기능적 장애, 거짓말, 도피 등으로 정의되었다.9) 정신질환 진단 및 통계 편람 제4판 개정판에서는 충동조절장애의 개념으로 문제성 인터넷 사용에 대한 진단기준이 제시되었다.10) 또한 휴대폰중독은 의존, 내성, 불안 및 갈망, 금단, 지속적 몰입, 강박, 생활장애, 통제력 상실, 생활력 상실 등으로 정의되기도 하였다.3) 
ㅔ아직까지 스마트폰중독에 대한 보편적 정의는 없다. 하지만 최근 한국정보화진흥원은 일상생활장애, 가상세계지향성, 금단, 내성 등 4가지 요인에 따라 스마트폰중독을 정의하고 스마트폰중독 진단척도를 개발하였다. 스마트폰은 컴퓨터와 휴대폰의 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 스마트폰중독은 인터넷중독과 휴대폰중독의 증상을 모두 가지고 있을 것으로 보인다. 몇몇 연구에서 인터넷중독 또는 문제성 인터넷 사용은 우울,11)12)13) 강박증상,13)14) 충동성15) 등과 연관이 있는 것으로 나타났다. 또한 휴대폰중독 또는 문제성 휴대폰 사용은 우울,16)17) 불안18) 등과 연관이 있는 것으로 보고되었다.
ㅔ지금까지 스마트폰 사용이 정신건강에 미치는 유해효과를 조사하는 연구는 없었다. 그래서 본 연구는 스마트폰중독과 정신병리와의 연관성을 조사하여 스마트폰중독의 정신병리적 의미를 파악하고 향후 스마트폰중독의 생물학적 기전을 밝히는 데 도움이 되고자 한다. 저자들은 스마트폰중독이 우울, 불안, 강박증상, 충동성과 연관이 있을 것으로 가정하였다.

방ㅔㅔ법

대상자
ㅔ본 연구에는 정신과적 질환이 없는 대학생과 직장인이 참가하였다. 대상자는 20세 이상 60세 이하였고, 조사 당시 스마트폰을 사용하고 있었다. 2012년 9월과 11월 사이에 스마트폰을 사용하는 755명이 연구에 등록되었다. 모두 서면동의를 구하였고, 연구에 대한 설문지가 배부되었다. 본 연구는 차의과학대학교 연구윤리심사위원회를 거쳐 진행되었다. 

평ㅔ가

스마트폰중독 진단척도(Smartphone Addiction Proneness Scale)19)
ㅔ대상자들의 스마트폰중독을 평가하기 위해 2012년 3월 현재시점에서 가장 많은 전문가들이 참여하고 가장 큰 규모로 척도의 신뢰도와 타당성을 검증한 스마트폰중독 진단척도(Smartphone Addiction Proneness Scale, 이하 SAPS)를 사용하였다. 한국정보화진흥원이 개발한 SAPS는 15문항으로 구성된 자기보고식 척도이다. 모든 문항은 1~4점의 평정척도이다. 대상자들은 고위험 사용자군, 잠재적위험 사용자군, 일반 사용자군 등 세 군으로 분류되고, 고위험 사용자군과 잠재적위험 사용자군을 합쳐 중독위험군으로 분류된다. 한국정보화진흥원이 보고한 SAPS의 신뢰도는 Cronbach's α = 0.814이다.

정신병리 척도
ㅔ벡우울척도(Beck's Depression Inventory, 이하 BDI)20)21)는 21문항으로 구성된 자기보고식 설문지로 지난 1주간의 우울증상에 대해 평가한다. 모든 문항은 0~3점의 평정척도이며 BDI 한국판의 신뢰도는 Cronbach's α = 0.92이다. 벡불안척도(Beck's Anxiety Inventory, 이하 BAI)22)23)는 21문항으로 구성된 자기보고식 설문지로 지난 1주간의 불안증상에 대해 평가한다. 모든 문항은 0~3점의 평정척도이며 BAI 한국판의 신뢰도는 Cronbach's α = 0.93이다. 강박척도(Obsessive-Compulsive Inventory-Revised, 이하 OCI-R)24)25)는 18문항으로 구성된 자기보고식 설문지로 강박으로 인한 고통에 대해 평가한다. 모든 문항은 0~4점의 평정척도이며 OCI-R 한국판의 신뢰도는 Cronbach's α = 0.90이다. Barratt 충동성 검사(Barratt Impulsiveness Scale-11, 이하 BIS-11)26)27)는 23문항으로 구성된 자기보고식 설문지로 충동성에 대해 평가한다. 모든 문항은 1~4점의 평정척도이며 BIS-11 한국판의 신뢰도는 Cronbach's α = 0.81이다.

자료분석
ㅔ모든 통계분석은 Statistical Package for the Social Sciences(이하 SPSS) version 20.0 for Windows(SPSS Inc., Chicago, IL, USA)를 사용하였다. 중독위험군과 일반 사용자군의 범주형변수 비교는 χ² 검정을 이용하였고, 연속형변수 비교는 t 검정을 이용하였다. SAPS 점수와 정신병리변인 점수와의 관련성을 평가하기 위하여 Pearson's correlation coefficient를 산출하였다. 스마트폰중독과 정신병리변인 사이의 인과성을 알아보기 위하여 다변량 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 유의수준은 p-value 0.05 이하로 하였다.

결ㅔㅔ과

인구학적 변인과 스마트폰 사용
ㅔ전체 대상자 중 여성이 71.5%였고, 전체 대상자의 평균나이는 24.80 ± 5.40세였다. 전체 대상자 중 미혼이 86.6%이고, 대학생은 78.7%이며, 평균 교육기간은 15.23 ± 1.80년이었다. 중독위험군은 전체 대상자의 19.5%(고위험 사용자군 3.2%, 잠재적위험 사용자군 16.3%)였다(Table 1). 전체 대상자의 한 달 평균 발신 통화시간과 하루 평균 스마트폰 사용시간은 각각 244.17 ± 318.93분과 270.89 ± 263.30분이었다. 전체 대상자의 메신저를 포함한 한 달 평균 발신 문자건수는 1552.78 ± 5111.29건이었다(Table 2).
ㅔ중독위험군은 일반 사용자군에 비해 통계적으로 유의하게 어리고(각각 23.31 ± 4.71세, 25.21 ± 5.50세, p < 0.001), 교육기간이 짧았다(각각 14.71 ± 1.67년, 15.38 ± 1.80년, p < 0.001). 또한 중독위험군에서 일반 사용자군에 비해 미혼자비율이 유의하게 높았다(각각 93.1%, 84.9%, p = 0.014). 하지만 두 군 사이에 성비와 고용상태는 유의한 차이가 없었다(Table 3). 중독위험군은 일반 사용자군에 비해 한 달 평균 발신 문자건수(각각 2589.78 ± 5292.59건, 1287.84 ± 5054.75건, p = 0.015)와 하루 평균 스마트폰 사용시간(각각 370.19 ± 285.27분, 246.95 ± 252.58, p < 0.001)이 유의하게 높았다. 하지만 두 그룹 사이에 한 달 평균 발신 통화시간은 유의한 차이는 없었다. 스마트폰 사용의 주된 목적 중 두 그룹 사이에 유의하게 차이를 보이는 항목은 음악, 인터넷, 소셜네트워크서비스, 게임, 쇼핑, 일정관리, 교육 및 학습 등이었다(all p < 0.05)(Table 4).

중독위험군과 일반 사용자군의 정신병리변인의 비교
ㅔ중독위험군은 일반 사용자군과 비교하여 BDI, BAI, OCI-R, BIS-11 점수가 통계적으로 유의하게 높았다(BDI, t = -4.156, p < 0.001 ; BAI, t = -3.421, p < 0.001 ; OCI-R, t = -4.059, p < 0.001 ; BIS-11, t = -4.430, p < 0.001)(Table 5). 

스마트폰중독과 정신병리 사이의 관계
ㅔSAPS 점수와 정신병리변인 점수와의 관련성을 평가하기 위하여 시행한 Pearson correlation 분석상 SAPS 점수와 BDI, BAI, OCI-R, BIS-11 점수 사이에 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 나타났다(BDI, r = 0.284, p < 0.01 ; BAI, r = 0.210, p < 0.01 ; OCI-R, r = 0.202, p < 0.01 ; BIS-11, r = 0.249, p < 0.01)(Fig. 1).
ㅔ스마트폰중독과 정신병리 사이의 인과성을 알아보기 위하여 SAPS, BDI, BAI, OCI-R, BIS-11, 성별, 나이, 교육기간, 결혼상태에 대해 다변량 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 유의한 연관성은 오직 SAPS와 BIS-11 사이에서만 나타났다[β = 0.050, confidence interval(CI) : 1.022-1.082, p < 0.01](Table 6).

고ㅔㅔ찰

ㅔ본 연구는 스마트폰중독과 정신병리 사이의 상관관계를 알아본 첫 번째 연구이다. 본 연구에서 중독위험군은 BDI, BAI, OCI-R, BIS-11 점수가 일반 사용자군에 비해 유의하게 높았다. 또한 SAPS 점수는 BDI, BIA, OCI-R, BIS-11과 양의 상관관계를 보였다. 이러한 결과들은 스마트폰중독이 우울, 불안, 강박증상, 충동성 등과 연관되어 있음을 시사한다. 
ㅔ본 연구에서 스마트폰중독은 정신병리와 연관되어 있을 것으로 시사되었다. 그동안 인터넷중독과 정신과적 증상 사이의 양방향성 상호작용이 제시되어 왔는데,28) 이러한 양방향성 상호작용을 스마트폰중독과 정신과적 증상 사이의 관계를 설명하는 데 적용할 수 있을 것이다. 즉, 한편으로는 과다한 스마트폰 사용이 정신과적 증상을 경감시키는 데 사용될 수 있지만, 다른 한편으로는 비적응적 스마트폰 사용이 정신과적 증상을 초래하거나 악화시킬 수도 있다는 것이다.
ㅔ본 연구에서 중독위험군은 일반 사용자군에 비해 유의하게 높은 BDI 점수를 보였다. 이 결과는 이전의 인터넷중독에 관한 연구들과 일치한다. Ko 등29)은 그들의 2년간의 전향적 설문조사에서 우울증이 있는 청소년들이 대조군에 비해 인터넷중독에 걸릴 가능성이 유의하게 높다고 보고하였다. 인터넷은 청소년들에게 사회적 지지, 성취감, 통제감, 현실세계의 정서적 어려움을 탈출할 수 있는 가상세계를 제공하기 때문에, 우울증이 있는 청소년들은 자신들의 증상을 경감시키기 위해서 우울증이 없는 청소년들에 비해 인터넷을 더 많이 사용하게 되고, 이로 인해 인터넷중독에 빠질 위험성이 더 높은 것으로 보인다.30)31)32) Kraut 등33)은 "Rich get richer" 모델을 제시하였는데, 이미 잘 적응하고 있는 사람에게는 인터넷이 더 많은 편익을 제공하지만, 적응에 어려움을 겪는 우울증이 있는 사람에게는 인터넷이 오히려 유해한 영향을 미쳐서 악순환을 만들 수 있다는 것이다. 이와 같은 모델이 스마트폰중독과 우울과의 연관성을 설명하는 데 적용될 수 있을 것이다. 
ㅔ본 연구에서 중독위험군은 일반 사용자군에 비해 유의하게 높은 BAI 점수를 보였다. 이는 휴대폰중독이 불안과 유의한 연관성을 보인다는 연구와,18) 인터넷중독이 사회불안장애와 연관이 높다는 이전의 보고와 일치한다.13) 또한 Ko 등29)은 그들의 2년간의 전향적 설문조사에서 사회불안 증상이 인터넷중독의 발생을 예측할 수 있는 요인이라고 제시했다. 이들은 인터넷이 사회적 지지를 제공하기 때문에, 사회불안 증상이 있는 청소년이 다른 사람과 대면하는 스트레스를 피하면서 사회적 지지를 받기 위해 사회불안 증상이 없는 청소년에 비해 인터넷에 더 몰두한다고 제시하였다.34)
ㅔ본 연구에서 중독위험군은 일반 사용자군에 비해 유의하게 높은 OCI-R 점수를 보였다. 인터넷중독이 강박행동과 동반하는 경우가 많다는 이전의 보고와 일치한다.10) 사실, 중독은 강박행동으로 발현하는 뇌질환이라고 정의되기도 하고, 유해한 것을 알지만 특정 물질이나 행동을 강박적이고 지속적으로 하는 것으로 정의되기도 한다.35) 따라서 스마트폰중독이 강박증상과 연관이 있을 것이다. 
ㅔ인터넷중독은 충동조절장애와 연관이 있는 것으로 보고되었다. 그래서 충동조절장애의 개념으로 문제성 인터넷 사용의 진단기준이 제시되기도 하였다.10) 또한 인터넷중독이 있는 청소년이 대조군에 비해 충동성이 더 높은 것으로 보고되기도 하였는데, 충동성이 인터넷중독 발생의 위험요인으로 제시되기도 하였다.36) 인터넷중독에 대한 신경생물학적 접근으로서, Park 등37)은 인터넷 과다사용자들이 대조군에 비해 양전자방출단층촬영술상 충동조절 및 보상처리와 관련된 안와전두엽 등의 뇌영역에서 포도당대사가 증가되어 있다고 보고하였다. 본 연구에서 회귀분석상 스마트폰중독은 충동성과 상관관계를 보여 스마트폰중독을 충동조절장애의 개념으로 이해하는 게 타당할 수도 있을 것으로 보인다. 하지만 아직은 근거가 부족하므로 이후 연구에서는 이를 증명하기 위하여 스마트폰중독자들의 충동성을 평가할 수 있는 지연할인, 행동 억제, 의사결정 등과 관련된 신경심리학적 검사가 필요할 것으로 보인다. 
ㅔ본 연구에서 스마트폰중독의 생물학적 기전은 조사하지 않았으나, 스마트폰중독이 인터넷중독의 특성을 반영한다는 것을 고려하여 그 생물학적 기전을 추측해볼 수 있겠다. Lee 등38)은 세로토닌 기능에 관여하는 5HTTLPR 다형성의 짧은 대립인자와 인터넷 과다사용과의 연관성을 보고하였다. 또한 Koepp 등39)은 피험자들이 비디오게임을 하는 동안 선조체의 도파민이 분비된다고 보고하였는데, 이러한 분비는 피험자들이 게임에 집중할 수 있게 하고 더 좋은 수행능력을 보여주는 데 도움이 된다고 한다. Ko 등40)은 온라인게임중독군과 대조군에게 게임장면을 보여주며 기능자기공명영상법으로 뇌영상을 촬영하였다. 이 연구에서 온라인게임 중독군은 대조군에 비해 우측 안와전두엽, 우측 측중격핵, 양측 앞쪽대상회와 안쪽전두엽, 우측 뒤가쪽전전두엽, 우측 미상핵 등에서 더 활성화되는 것으로 나타났다. 이러한 결과들을 고려하여, 향후 스마트폰중독의 생물학적 기전을 밝히기 위해서는 스마트폰중독과 연관성을 보이는 정신과적 질환 및 증상의 생물학적 기전을 바탕으로 접근하는 것이 필요하겠다.
ㅔ본 연구에는 몇 가지 제한점이 있다. 첫째, 전체 대상자 중 여성이 71.5%이다. 비록 군 사이의 비교에서 성비의 차이는 없었지만, 추후 연구에서는 성비의 균형을 맞추는 것이 필요하겠다. 둘째, 본 연구에서는 스마트폰중독과 정신병리 사이의 인과관계를 밝힐 수 없었다. 이를 보완하기 위해 향후 종단연구가 필요하겠다. 셋째, 본 연구에서는 간단한 자기보고식 평가만 이루어졌다. 보다 정확하고 다양한 평가를 위해 추후 연구에서는 자기보고식 이외의 객관적 검사가 필요하겠다. 또한 SAPS가 스마트폰중독을 평가하는 데 다소 단순한 문항으로 구성되었다는 지적이 있는데,41) 추후 연구에서는 좀더 정교화된 최근의 척도를 사용하는 것이 도움이 되겠다.
ㅔ결론적으로, 본 연구는 한국의 공인된 기관에서 고안한 스마트폰중독 진단척도를 이용하여 스마트폰중독과 정신병리 사이의 상관관계를 기술한 첫 번째 연구이다. 본 연구에서 스마트폰중독은 우울, 불안, 강박증상, 충동성 등과 연관이 있음이 시사된다. 특히, 충동성은 스마트폰중독의 위험요인으로 고려될 수 있으므로 향후 이에 대한 보완 연구가 필요할 것이다.