1. 서 론
기술의 발달과 사회의 발전에도 불구하고 현대사회에서 재난은 계속 발생하고 있다. 특히, 2014년 세월호 참사와 2022년 이태원 참사와 같은 대형 재난은 인명 및 재산 피해 등 물리적인 영향뿐만 아니라 상실, 좌절 경험 등으로 인한 심리적 영향까지 발생시킨다. 이러한 재난의 심리적인 영향은 즉각적일 수도 있고, 장기적이며 침습적일 수도 있다(Lee, Sim, et al., 2017). 세월호 참사 1년 후 유가족의 심리적⋅신체적 상태를 확인한 결과 대부분 심리적 외상 경험이 계속해서 발생하였으며, 체중 감량⋅증가 또는 소화기계⋅근골격계 질환 및 만성두통 등의 신체적 반응까지 수반되었다(Park, 2015).
대형 재난 이후 심리 상태에 관한 연구는 꾸준히 진행되었으나, 신체 변화에 미치는 영향 연구로까지 충분히 확장되지 못하고 있다. 일부 신체 변화를 관찰한 연구 또한 대부분 피해자와 유가족에 초점을 맞추고 있다. 대형 재난의 심리적 영향은 피해자와 유가족에게만 국한되지 않으므로, 신체 변화에 관한 연구는 그 대상이 사회 전반으로 확장될 필요가 있다. 재난 이후 시간의 흐름에 따른 신체 변화를 관찰하는 연구는 재난이 우리 사회에 미치는 영향에 대한 이해를 광범위하게 넓히는 기회를 제공한다. 또한 국가 및 지방자치단체의 재난 관련 지원 정책 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
따라서, 본 연구에서는 재난이 심리에 미치는 영향과 심리가 신체 변화에 미치는 영향에 관한 선행연구 고찰을 통해 대형 재난이 신체 변화에 영향을 미칠 수 있음을 제시한다. 대형 재난으로 인해 발생하는 광범위하고 장기적인 심리적 영향이 신체 변화에도 영향을 미칠 수 있다는 가설하에, 시간의 흐름에 따른 비만 인구 비율의 변화가 재난의 발생에 따라 달라지는지를 확인하고 재난에 직접 영향을 받은 지역과 그 외 지역의 신체 변화 양상이 상이한지 실증적으로 검증하고자 한다.
2. 선행연구 고찰
대형 재난은 우리 사회의 다양한 분야에 영향을 미친다. 비교적 최근까지도 재난 직후 재난 피해자와 유가족을 대상으로 하는 심리적 외상 연구(Lee et al., 2015; Lee and Kim, 2000; Lee, Min et al., 2017)가 활발히 진행되었다. 재난을 직접 겪은 피해자에 관한 연구 외에도, 재난으로 발생한 심리적 외상 경험자를 돕는 상담가⋅사회복지사에게 유사한 심리적 외상 경험이 나타나는 대리외상과 이차적 외상 스트레스 개념이 연구되었다(Lee and Sung, 2014; Kim, 2012; Go, 2008). 또한 재난 보도에 반복되어 노출되었을 때 본인, 가족 또는 지인이 해를 당하지 않더라도 재난 피해자와 유사한 심리적 외상 경험이 발생하는 간접외상 현상도 발생할 수 있음이 밝혀졌다(Lee et al., 2016; Sohn, 2014). 이처럼 대형 재난의 심리적 영향은 피해자와 유가족뿐 아니라 사회공동체 전반의 심리적 환경에 광범위하고 장기적으로 일어난다(Knudsen et al., 2005).
재난으로 인한 심리적 외상은 개인이 경험하는 스트레스 정도에 따라 다르다. 이는 성별, 나이, 학력, 경제력, 지역 등 개인의 상황과 사회적 요소에 따라 편차가 나타날 수 있다(Lee et al., 2016). 심리적 외상 사건이 발생했을 때 여성은 남성보다 심리적으로 부정적인 영향을 더 많이 받거나 PTSD 유병률이 2배 정도 높게 나타나는 것이 확인되었다(Tolin and Foa, 2008). 생활 습관 중 가벼운 운동 정도의 신체활동은 스트레스 증상 완화 및 우울증 감소, 웰빙 증진에 긍정적인 영향을 미친다(U. S. Department of Health and Human Services, 1996). 중강도 이상의 신체활동 수준을 유지하기 어려워지는 노인의 경우 신체활동이 제한되므로(Brawley et al., 2003; Hawkins et al., 2009) 스트레스에 취약할 수 있다. 학력 및 사회경제적 지위도 스트레스 정도에 영향을 미친다(Brunner, 1997). 이처럼 재난이 야기하는 심리적인 영향의 수준은 개인별로 차이가 있겠으나, 재난이 인간의 심리에 영향을 미친다는 사실은 우리 사회 전반에서 받아들여지고 있다.
재난 시 스트레스와 같은 심리적 반응은 호르몬 분비와 같은 인간의 일차 생리학적 시스템에 영향을 미치므로, 인간의 심리와 신체는 유기적이며 심리적 영향이 신체에까지 영향을 미친다고 할 수 있다(Bhatnagar et al., 2006). 대표적인 신체 변화 현상이라고 할 수 있는 체중의 증감은 신체 건강을 분석하는 연구에서 활용된다. 대부분 키와 몸무게를 이용해 계산한 체질량지수(Body Mass Index, BMI)를 사용하는데, 골밀도나 생활기능, 폐기능검사 등에 비해 자가 보고를 통해 비교적 간단히 측정 가능하다는 장점이 있다. 비만이 각종 질병을 유발한다는 연구 결과가 밝혀지면서(Jensen, 2014; The NHS Information Centre, 2012) BMI는 장기적인 신체 변화를 추적조사하는 많은 연구에서 활용되었다(Bray, 2023).
비만의 결정요인을 밝히기 위한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며 연구 결과 연령 및 인종, 유전적 소인, 사회경제적 수준, 건강행태, 식습관 등이 비만과 상관관계가 높은 주요 인자로 도출되었다(Kim et al., 2021; Shin and Ok, 2012). 이외에도 다양한 대상⋅연구방법을 통해 심리적인 요인 또한 비만과 밀접한 관련이 있다고 밝혀졌다(Andrie et al., 2021; Muehlig et al., 2014, Hillman et al., 2012; Anderson and Butcher, 2006; Goodman and Whitaker, 2002).
재난으로 인한 외상 경험은 피해자와 유가족에게만 발생하지 않는다. 따라서 심리⋅신체 변화에 대한 조사의 대상도 확장되어야 하나, 재난 이후 장기적인 신체 변화에 관한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 2011년 동일본 대지진 당시부터 2015년까지 기존의 대피 구역에 거주했던 7세~15세 아동의 건강을 추적⋅조사한 Kawasaki et al. (2020)의 최근 연구 정도가 대표적인데, 해당 연구에서 재난 발생 직후인 2011년에 소아 비만 인구 비율이 증가하였다가 시간의 흐름에 따라 점차 감소하였음을 확인하였다.
본 연구는 대형 재난 이후 신체의 변화를 분석하는 것으로, 재난 이후 인간의 중⋅장기적인 신체 변화에 관한 이해의 폭을 넓힐 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한, 아동 및 노인과 같은 특정 대상이나 피난 상황이라는 특수한 상황으로 한정했던 기존의 연구가 가지는 한계를 보완하기 위해 대상을 전국 229개 시⋅군⋅구로 확장하여 광범위한 재난의 심리적 파급력과 이로 인한 신체적 변화를 설명하고자 한다.
3. 연구 방법
3.1 분석 방법
대형 재난이 신체 변화에 미치는 영향을 확인하기 위해 종단 데이터 분석(Longitudinal Data Analysis)을 사용한다. 이 방법은 패널자료를 이용하여 시간에 따른 변화를 추적하면서 그 차이를 다차원적으로 분석하는 것이다(Singer and Willett, 2003). 본 연구에서는 총 두 단계로 나누어 분석한다. 첫 번째 단계(Level 1)에서는 시간대별 신체 변화 궤적을 추적하여 시간에 따른 신체 변화에서 재난이 영향을 미쳤는지를 확인하고, 두 번째 단계(Level 2)에서는 이러한 신체 변화 궤적의 변곡이 재난의 심리적 영향 정도에 따라 달라지는가를 확인한다. Level 1 모형은 다음과 같은 식으로 나타낸다.
Eq. (1)은 신체 변화에 TIME을 고려한다. 여기서 TIME은 시간의 흐름을 나타내는 변수이다. 즉, Eq. (1)은 시간에 따른 신체 특성의 변화를 나타내는 선형 모델이며, OLS 회귀분석과 유사한 형태를 가진다. Yij는 시간 j와 분석단위 i를 고려한 신체 특성을 나타내며 β0i는 신체 특성의 초기 상태, β1i는 주어진 기간 동안 신체 특성 변화율, εij는 오차를 의미한다.
Level 2 모형은 Level 1 초기의 값과 변화율에 영향을 미치는 변수들의 함수로 표현될 수 있으며, 이는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Eq. (2)와 Eq. (3)은 Level 1 초기의 값과 변화율이 대형 재난에 의해 달라질 수 있음을 의미한다. 시간에 따른 신체 특성 변화와 재난으로 인한 신체 특성 변화, 그리고 재난 이후 장기적으로 신체 변화에 미친 영향을 확인하기 위해 다음과 같은 비연속적 선형 모형을 설정한다(Eq. (4)).
DISASTER는 대형 재난 발생 여부를 나타내는 것으로, 피해가 발생한 연도를 나타내는 더미 변수이다. POSTTIME은 TIME의 개념에 DISASTER가 곱해진 것으로, 대형 재난 발생 이후의 시간을 나타내어 장기적인 신체 변화를 관찰할 수 있게 한다. 대형 재난 발생 이전까지 두 변수의 값은 모두 0이다. 대형 재난이 발생한 14년도 이후 DISASTER는 계속 1의 값을 가진다. POSTTIME은 재난 발생 연도인 14년도에 0이었다가 1년 후면 1, 2년 후면 2의 값을 가지는 변수이다. 즉, DISASTER는 대형 재난으로 인한 즉각적인 신체 변화의 정도를, POSTTIME은 대형 재난 이후 장기적인 신체 변화를 추적하는 변수이며, 해당 비연속적 선형 모형을 통해 대형 재난이 신체 변화에 미치는 영향을 확인할 수 있다.
LOCAL은 재난 발생 지역으로부터 주요하게 영향을 받은 지역을 나타낸다. 해당 지역과 인접할수록 신체에 미치는 영향이 크다는 가설하에 재난이 발생하였던 지역, 그리고 인접 지역과 이외의 지역으로 나누어 신체 변화를 관찰하고자 한다. 이를 위해 다음과 같은 식으로 나타낸다.
(7)
3.2 변수의 설정
본 연구는 질병관리청이 제공하는 ‘지역사회건강조사’와 통계청 자료를 사용하여 국내 229개 시⋅군⋅구단위로 2010년~2018년 시계열 자료를 구축하였다. 지역사회건강조사는 ｢지역보건법 제4조(지역사회 건강실태조사)｣에 따라 지역주민의 건강 상태 및 건강 문제를 파악하기 위하여 매년 8~10월 사이 국가와 자치단체에서 협력 및 실시하는 것으로, 통계적 확률기법에 근거하여 표본 가구를 선정한다. 총 2,061개의 데이터가 확보되었으며, 행정구역 통합 및 신설, 결측 등을 고려해 데이터 클리닝을 진행한 후, 최종적으로 1.819개의 데이터가 분석에 사용되었다.
세월호 참사는 2014년 4월 16일 전남 진도군 조도면 부근 해상에서 발생하였으며, 안산고등학교의 교사와 학생을 포함한 승객 304명이 사망한 선박 침몰 사고이다. 참사 피해자의 대부분이 학생이라는 점과 침몰 과정을 전 국민이 실시간으로 목도 하였다는 점 등으로 인해 심리적 파장이 큰 사회적 재난이었다고 할 수 있다(Im, 2016). 사회재난은 자연재난에 비해 이슈의 생존 주기가 길고 복잡하다(Yoo et al., 2018). 세월호 참사는 일부 언론의 선정적이고 비윤리적인 보도 행태와 편파성, 무책임성 등이 사회적으로 큰 파장을 불러일으켰고, 이후 해양경찰 해체, 책임 규명, 세월호 인양 문제, 특별법 제정 등 관련 이슈들이 미디어 매체를 통해 지속적이고 장기적으로 보도되었다(Pae et al., 2014). 따라서, 세월호 참사는 피해자와 유족뿐만 아니라 대한민국 전체가 외상 사건으로부터 영향을 받은 대형 재난이다(Park, 2015).
세월호 참사가 발생한 2014년도를 기준으로 이전과 이후 각 4개년도를 상정한 2010년부터 2018년까지를 연구의 시간적 범위로 설정하였다. 해당 시간적 범위 내에서 세월호 참사 이외의 재난이 발생하였으나, 세월호 참사 정도의 파급력이 없다고 판단하여 고려하지 않았다. 피해자 대부분이 소속되어 있었던 고등학교의 소재지인 안산, 그리고 분향소나 기억관 등 애도 공간이 조성된 진도를Direct로 나타내어 재난의 영향을 직접 받은 지역을 구분하였다. 이 두 지역과 인접한 시흥⋅안양⋅의왕⋅수원⋅화성⋅목포⋅해남⋅신안⋅완도는 Νear로 나타내었고, 그 외 지역은 ETC로 표기하였다. 이를 통해 재난 발생지로부터의 거리에 따른 재난의 영향 차이를 파악하고자 하였다.
종속변수는 신체 변화로 비만에 해당하는 인구의 비율로 설정하였다. 비만은 체질량지수(Body Mass Index, BMI)를 통해 확인할 수 있으며, 이는 체중(kg)을 신장(m)의 제곱으로 나눈 것이다. WHO 아시아태평양지역 및 대한비만학회에서는 아시아인의 질병 유병률에 근거한 기준을 제시하며 BMI 지수가 23 이상이면 과체중으로, 25 이상이면 비만으로 분류한다(Korean Society for the Study of Obesity, 2022). 비만은 신체적인 건강과 직접적으로 연관되고, 이를 나타내는 BMI 지수는 별도의 측정 도구 없이 자가 기입이 가능하여 조사 및 관찰이 용이한 지표이다. 이는 신체 변화 및 건강을 추적⋅조사하는 연구에서 많이 사용되고 있다(Jensen, 2014; Garvey et al., 2016).
Table 1은 비만의 결정요인에 관한 선행연구에서 선정한 통제 변수를 나타낸다. 비만은 유전과 환경, 그리고 생활 습관에 영향을 받는다(Rosmond, 2003). 연령이 증가함에 따라 신체 활동량이 감소하여(Hawkins et al., 2009) 중강도 이상의 신체활동 수준을 유지하기 어려워지므로(Brawley et al., 2003) 연령 또한 비만에 영향을 미친다고 할 수 있다. 이 외에도 비만과 상관이 있음이 밝혀진 정신건강, 건강행태, 사회경제적, 인구특성 요인(Chang and Choi, 2015)을 포함하였다.
Table 1
Measurement of Variables
| Variables | Measurement (Units) | Sources | Reference | |
|---|---|---|---|---|
| Mental Health Factors | Stress | Percentage of population responding that they feel ‘very much’ or ‘much’ stress in daily life (%) | KDCA (2020) | Yau and Potenza (2013) |
| Depression | Percentage of the population who responded that they have experienced sadness or despair to the extent that it has affected their daily life (%) | Carpenter et al. (2000) | ||
| Lifestyle Factors | Drinking | Percentage of population belonging to the ‘high-risk drinking group (%) | Chang and Choi (2015) | |
| Smoke | Percentage of current smokers among those who have smoked 5 packs (100 cigarettes) or more in their lifetime (%) | |||
| Exercise | Percentage of the population who consistently engage in ‘vigorous physical activity’ or ‘high-intensity physical activity (%) | |||
| Walk | Percentage of the population who consistently engage in ‘walking’ (%) | |||
| Socio- economic Factors | GRDP | Gross Regional Domestic Product (GRDP) per capita at the city or county level (in million won) | Statistics Korea (CityㆍCounty GRDP) | Chang and Choi (2015) Park (2020) |
| Declared | Declaration history of special disaster areas (dummy) | Ministry of the Interior and Safety (Disaster Yearbook) | - | |
| Declared_sev | Number of declarations of special disaster areas (times) | |||
| Damage_aver | Sum of total disaster damage for the previous 5 years divided by 5 (in thousand won) | |||
| Population Factors | Age_09M | Percentage of males aged 0-9 within the city or county (%) | Statistics Korea (Annual Resident Population) | Kim et al. (2021) Choi (2007) Tchernof and Poehlman (1998) |
| Age_19M | Percentage of males aged 10-19 within the city or county (%) | |||
| … | ||||
| Age_79W | Percentage of females aged 70-79 within the city or county (%) | |||
| Age_80~W | Percentage of females aged 80 and over within the city or county (%) | |||
정신건강 요인으로는 지역사회건강조사 항목 중 스트레스(Stress)와 우울감(Depression)을 사용하였다. 스트레스는 일상생활 중 스트레스를 ‘대단히 많이’ 또는 ‘많이’ 느낀다고 응답한 인구의 비율을, 우울감은 일상생활에 지장이 있을 정도의 슬픔이나 절망감을 경험했다고 응답한 인구의 비율을 의미한다.
다음은 건강행태 요인으로, 음주(Drinking)는 최근 1년을 기준으로 남자는 한 번의 술자리에서 소주 7잔 이상(또는 맥주 5캔 정도), 여자는 5잔 이상(또는 맥주 3캔 정도)을 주 2회 이상 마신다고 응답하여 고위험 음주군에 속하는 사람의 비율을 나타낸다. 흡연(Smoke)은 평생 5갑(100개비) 이상 흡연한 사람으로서, 현재 흡연 여부에 매일 피우거나 가끔 피운다고 응답한 인구의 비율을 의미한다. 운동(Exercise)은 격렬한 신체활동으로써 최근 1주일 동안 격렬한 신체활동을 1일 20분 이상, 주 3회 이상 실천하거나 중증도 활동으로써 1일 30분 이상 주 5회 이상 실천한 인구의 비율을 의미한다. 걷기(Walk)는 최근 1주일 동안 1회 30분 이상, 1일 30분 이상 걷기를 주 5일 이상 실천한 인구의 비율을 나타낸다.
사회경제적 요인은 통계청에서 제공하는 시⋅군⋅구 GRDP와 함께, 행정안전부의 재해연보에서 제공하는 특별재난지역 선포 여부(Declared) 및 이전 5개년 재난피해액의 평균(Declared_aver)을 사용하였다. Declared는 특별재난지역 선포 이력이 있으면 1, 없으면 0의 값을 가지는 변수이기에, 여러 번의 선포가 있을 수 있는 것을 고려하여 선포 횟수(Declared_sev)를 별도로 나타내었다.
인구특성 요인은 시⋅군⋅구 내 특정 연령대 및 성별 더미 변수로 나타내었다. 0세부터 9세 남성은Age_09M, 10세부터 19세 남성은 Age_19M와 같은 식이다. 80세 이상의 경우는 Age_80~M과 같이 나타내었으며, 여성도 동일한 방법으로 나타내었다. 종단 분석의 기준이 될 더미 변수로는 20대 남성을 사용하였다.
4. 연구 결과
2010년과 2018년 사이의 신체 변화에 해당하는 비만 인구 비율의 변화는 기술통계 결과를 나타낸 Table 2에서 확인할 수 있다. 안산⋅진도(Direct)와 그 인접 지역(Νear), 그리고 나머지 지역(ETC)에서의 2010년과 2018년 비만 인구 비율을 비교하였을 때, 전체적으로 비만 인구가 증가하였음을 확인할 수 있다.
Table 2
Descriptive Analysis of Variables
2010년과 2018년을 비교하였을 때, 안산⋅진도 지역의 우울감(Depression)은 5.70에서 8.40으로 증가(2.70)하였다. 이를 나머지 두 지역의 값(0.10, 0.00)과 비교하였을 때 우울감이 확연히 증가하였음을 알 수 있다. 이에 반해 스트레스는 전체적으로 감소하는 값을 나타내었다. 안산⋅진도 지역의 음주(Drinking) 또한 8.50에서 18.70으로 증가(10.20)하였는데, 이는 인접 지역(4.10) 및 이외 지역(3.80)의 값과 비교했을 때 확연히 증가한 결과이다. 운동의 경우 안산⋅진도만 감소(-1.10)하였고, 인접 지역(3.60) 및 나머지 지역(0.20)은 증가하였다. 걷기(Walk)의 경우 안산⋅진도(-12.20)와 인접 지역(-0.90)은 감소하였으나, 이외의 지역은 증가(1.20)하였다. 특별재난지역 선포 여부와 횟수는 기술통계 결과 모두 0의 값을 나타내었는데, 이는 9개년도 안에 특별재난지역이 선포되더라도 그 횟수가 적어 영향력이 통계적으로 반영되지 않았음을 의미한다.
Table 3은 종단 데이터 분석을 사용하여 세월호 참사가 신체 변화에 미치는 영향을 분석한 결과이다. Model 1은 세월호 참사를 고려하지 않았을 때 비만 인구의 변화에 영향을 미치는 요인을 분석한 것으로써, 시간(TIME)의 흐름에 비만 인구 비율이 증가(9.877)하고 있음을 알 수 있다. 주목할 만한 변수는 정신건강 요인과 건강행태 요인에 해당하는 변수이다. 정신건강 요인에 해당하는 스트레스(Stress)와 우울감(Depression), 그리고 건강행태 요인에 해당하는 음주(Drinking), 흡연(Smoke)은 통계적으로 유의미한 수준에서 비만 인구를 증가시켰으며, 이는 선행연구와 일치하는 결과이다. 걷기(Walk) 또한 선행연구에서 제시된 것 같이 비만 인구를 감소시키는 결과를 나타내었으나 운동(Exercise)의 경우에는 그 결과가 통계적으로 유의미하지 않았다.
Table 3
Impact of a Major Disaster on Physical Change
| Variables | Model 1 | Model 2 | Model 3 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| <Initial Status> | ||||||
| Intercept | 9.877 | *** | 9.793 | *** | 9.861 | *** |
| Stress | 0.094 | *** | 0.092 | *** | 0.091 | *** |
| Depression | 0.133 | *** | 0.164 | *** | 0.165 | *** |
| Drinking | 0.110 | *** | 0.101 | *** | 0.099 | *** |
| Smoke | 0.121 | *** | 0.100 | *** | 0.100 | *** |
| Exercise | -0.009 | -0.006 | -0.006 | |||
| Walk | -0.022 | *** | -0.019 | ** | -0.018 | ** |
| GRDP | -0.006 | * | -0.008 | * | -0.008 | * |
| Declared | 0.504 | 0.463 | 0.388 | |||
| Declared_sev | -0.230 | -0.200 | -0.175 | |||
| Damage_aver | 0.000 | 0.000 | * | 0.000 | * | |
| Direct | -0.040 | |||||
| Near | -0.101 | |||||
| Age_09M | -0.409 | -0.349 | -0.348 | |||
| Age_19M | -1.322 | ** | -1.763 | *** | -1.771 | *** |
| Age_39M | 0.337 | 0.350 | 0.324 | |||
| Age_49M | 0.302 | 0.474 | * | 0.488 | * | |
| Age_59M | 0.981 | *** | 1.130 | *** | 1.127 | ** |
| Age_69M | 0.233 | -0.290 | -0.258 | |||
| Age_79M | 1.083 | ** | 1.293 | ** | 1.262 | ** |
| Age_80~M | -0.427 | -1.161 | -1.129 | |||
| Age_09W | 1.191 | 0.746 | 0.781 | |||
| Age_19W | 2.005 | *** | 2.402 | *** | 2.376 | *** |
| Age_29W | 0.080 | -0.349 | -0.346 | |||
| Age_39W | -0.753 | *** | -0.347 | -0.342 | ||
| Age_49W | -0.589 | * | -0.683 | * | -0.672 | * |
| Age_59W | -0.659 | * | -0.214 | -0.222 | ||
| Age_69W | 0.510 | 0.225 | 0.225 | |||
| Age_79W | -1.377 | *** | -1.142 | *** | -1.137 | *** |
| Age_80~W | 0.669 | * | 0.854 | * | 0.831 | * |
| <Effect of Major Disaster> | ||||||
| TIME | 9.877 | *** | 0.263 | * | 0.267 | * |
| DISASTER | -0.033 | -0.078 | ||||
| POSTTIME | 0.915 | *** | 0.905 | *** | ||
| Direct_DISASTER | 2.958 | * | ||||
| Direct_POSTTIME | -0.860 | |||||
| Near_DISASTER | -0.099 | |||||
| Near_POSTTIME | -0.033 | |||||
Model 2는 세월호 참사가 신체 변화에 미치는 영향을 나타낸다. 세월호 참사 발생 이전의 비만 인구 비율은 매년(TIME) 0.263씩 증가하였으며, 참사 이후 증가율은 1.178 (0.263 + 0.915)로 급격히 상승하는 경향이 있었다. 세월호 참사 직후 즉각적으로 비만 인구 비율이 감소(DISASTER, -0.033)하는 경향이 있었으나 통계적으로 유의미하지 않았다. 이 결과는 세월호 참사가 즉각적인 신체 변화에 영향을 미치지는 않았으나 우리 사회 전반에 걸쳐 장기적으로 비만 인구 비율을 증가시켰다는 것을 의미한다.
Model 3은 세월호 참사가 비만 인구 비율에 미치는 영향이 지역에 따라 차이를 나타내는지를 설명하는 것으로, 해당 분석 결과는 세월호 참사를 직접 경험한 안산⋅진도 지역(Direct), 안산과 진도의 인접 지역(Νear), 그 외 지역(ETC) 간 나타난 차이를 나타낸다. Model 2와 같이 Model 3의 결과는 통계적으로 유의미한 수준에서 세월호 참사가 우리 사회 전반의 비만 인구 비율 증가에 장기적인 영향(POSTTIME, 0.905)을 미쳤음을 보여준다. 특히 안산과 진도에서는 세월호 참사 직후 즉각적으로 비만 인구가 증가(Diretc_DISASTER, 2.958)한 경향이 있었으나, 장기적인 영향에 있어서는 다른 지역과 다르지 않았다. 안산⋅진도와 인접한 지역의 경우 세월호 참사의 즉각적⋅장기적 영향(Near_DISATER⋅Near_POSTTIME)에 있어 그 외의 지역과 유사한 경향이 있었다.
5. 결론
본 연구는 대형 재난이 심리에 미치는 영향 연구와 심리가 신체 변화에 미치는 영향 연구의 연계를 통해 재난이 신체 변화에 미치는 단기⋅장기적인 영향을 분석하였다. 또한, 대형 재난이 신체에 미치는 영향이 우리 사회 전반에 나타나는지, 또 직접적으로 영향을 받은 지역에서는 다른 경향을 보이는 지를 실증적으로 분석하였다.
분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 세월호 참사는 즉각적으로 비만 인구의 비율을 증가시키지 않았으나, 시간의 흐름에 따라 장기적으로 비만 인구 비율을 증가시켰다. 이는 대형 재난이 우리 사회 전반에 걸쳐 신체 변화에 장기적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 둘째, 세월호 참사로 인해 직접 영향을 받은 안산⋅진도의 경우 재난 발생 후 비만 인구의 장기적인 증가 경향뿐만 아니라 즉각적인 증가 경향도 나타났다. 이는 재난 피해 지역에서는 그 외 지역과 다른 신체 변화의 양상이 나타날 수 있음을 의미한다.
이러한 분석 결과는 대형 재난 발생 이후 건강에 대한 정보를 제공함으로써 재난관리 단계별 시사점을 줄 수 있다. 해당 연구를 통해 재난 대응 및 복구 단계에서 고려되어야 할 심리적 처치 및 지원의 대상을 직접적인 재난 피해자와 유가족 이외의 대상에게도 확장할 근거를 제시하며, 재난이 발생한 지역 또는 주요하게 영향을 받았다고 판단되는 지역에 대한 즉각적이고도 장기적인 지원 정책의 필요성을 제시한다. 또한, 중앙 및 지방정부가 국민건강증진을 위하여 보건복지 분야 정책을 수립할 때의 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 학술⋅정책적으로 의미 있는 결과를 도출했음에도 불구하고 단일 대형 재난을 대상으로 한 점, 분석단위를 시⋅군⋅구로 설정하여 미시적인 결과를 도출하지 못하였다는 점, 비만 인구 비율에 영향을 미칠 수 있는 식생활을 변수로 사용하지 않았다는 점 등이 연구의 한계이다. 향후 연구에서는 이러한 한계점을 보완하면서 재난이 신체에 미치는 체계적인 메커니즘을 이해하기 위해 재난이 심리에 미치는 영향과 심리가 신체에 미치는 영향 간의 관계를 단계적으로 확인할 필요가 있다.
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