대한간호학회지제 40 권제 3 호, 2010 년 6 월 J Korean Acad Nurs Vol.40 No.3, DOI: /jkan 의사결정나무분석기법을이용한청소년의인터넷게임중독영향요인예측모형구축 김기숙 1 김경희 2

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1 대한간호학회지제 40 권제 3 호, 2010 년 6 월 J Korean Acad Nurs Vol.40 No.3, DOI: /jkan 김기숙 1 김경희 2 1 아주대학교간호대학연구강사, 2 중앙대학교간호학과교수 A Prediction Model for Internet Game Addiction in Adolescents: Using a Decision Tree Analysis Kim, Ki Sook 1 Kim, Kyung Hee 2 1 Fellow, College of Nursing, Ajou University, Suwon 2 Professor, Department of Nursing, Chung-Ang University, Seoul, Korea Purpose: This study was designed to build a theoretical frame to provide practical help to prevent and manage adolescent internet game addiction by developing a prediction model through a comprehensive analysis of related factors. Methods: The participants were 1,318 students studying in elementary, middle, and high schools in Seoul and Gyeonggi Province, Korea. Collected data were analyzed using the SPSS program. Decision Tree Analysis using the Clementine program was applied to build an optimum and significant prediction model to predict internet game addiction related to various factors, especially parent related factors. Results: From the data analyses, the prediction model for factors related to internet game addiction presented with 5 pathways. Causative factors included gender, type of school, siblings, economic status, religion, time spent alone, gaming place, payment to Internet cafe@, frequency, duration, parent s ability to use internet, occupation (mother), trust (father), expectations regarding adolescent s study (mother), supervising (both parents), rearing attitude (both parents). Conclusion: The results suggest preventive and managerial nursing programs for specific groups by path. Use of this predictive model can expand the role of school nurses, not only in counseling addicted adolescents but also, in developing and carrying out programs with parents and approaching adolescents individually through databases and computer programming. Key words: Addiction, Adolescent, Attitude, Decision tree, Internet 서론 1. 연구의필요성우리나라는 2009년 12 월현재전체인구의 76.3% 인 3,619만명이인터넷을이용하고있으며, 세계적으로도 8위의높은인터 넷이용자수를보이고있고청소년의인터넷이용률또한증가하고있는추세이다 (Korea Internet & Security Agency [KISA], 2009). 청소년은인터넷이용의주목적이인터넷게임이며, 실제초등학생의 94.1%, 중학생의 97.5%, 고등학생의 99.1% 가게임과오락을위해인터넷을사용한다고응답하는등청소년의인터넷사용의주목적은정보검색이나커뮤니티활동보다 주요어 : 청소년, 부모, 인터넷, 태도, 의사결정나무분석 * 본논문은제1저자의박사학위논문의일부를발췌한것임. *This article is based on a part of the first author s doctoral thesis from Chung-Ang University. Address reprint requests to : Kim, Kyung Hee Department of Nursing, Chung-Ang University, 221 Heukseok-dong, Dongjak-gu, Seoul , Korea Tel: Fax: kyung@cau.ac.kr 투고일 : 2009년 12월 22일심사의뢰일 : 2010년 1월 5일게재확정일 : 2010년 6월 9일 378

2 379 게임과오락에집중되어있다 (Korea Agency for Digital Opportunity & Promotion [KADO], 2007). 청소년기는생리적, 심리사회적, 정서적변화를겪는매우불안정한시기로스트레스, 불안, 혼란, 두려움, 우울등을경험하게되고, 이를해소하기위해인터넷게임에몰입하게된다 (Lee, 2003). 인터넷게임의특성상중독에이르게되면가상공간과현실공간을혼동한폭력적행동을보이거나정체성혼란을경험하게되어일상생활에서부적응문제와일탈행동을일으키게되고, 적응력저하, 공격성, 충동성, 폭력성증가및가족및친구관계악화, 고립감및우울감유발, 자아정체성의상실등이발생하며, 학교에지각하거나결석하는등학교생활의부적응문제행동을보이게된다 (Ahn & Lee, 2002; Song & Sim, 2003). 이에청소년의인터넷게임중독예방과해결방안모색의필요성이대두되고있다. 2000년대초반부터인터넷중독과인터넷게임중독에대한연구가활발히이루어지기시작했는데, 국외의경우인터넷중독의개념과국가별발생률에대한연구가있으며 (Kheirkhan, Juibary, Gouran, & Hashemi, 2008; Mitchell, 2000), 국내연구로는청소년의성격특성, 충동성, 공격성, 자기통제, 스트레스대처방식, 자존감등의개인요인, 가족기능및부모관련요인등가정환경요인, 교사및또래와의관계, 학교적응등의학교환경요인, 인터넷환경요인과인터넷중독및인터넷게임중독과의관계성규명연구들이이루어졌고, 이들요인을통합하여인과관계를규명한모형구축연구가있다 (Kwon, 2005; Ryu, 2003). 청소년의발달사, 가족적요인, 인구학적요인중특히부모관련요인은다른요인에비해청소년의인터넷게임중독등문제행동과높은인과적관계를보이고있다 (Kim, Son, Yang, Cho, & Lee, 2007; Rae-Grant, Thomas, Offrod, & Bolyle, 1989). 또한부모관련요인은청소년과의갈등으로인해인터넷중독을발생시키는주요원인이되고, 다른요인에비해조기발견시부모참여프로그램을통해중재가가능하며 (Lim & Lee, 2002), 인터넷게임중독집중치료캠프추적조사결과대부분효과가있었지만부모가방치한청소년은다시중독에빠지게된다 (Kim, 2008). 그러나이와같이부모관련요인은청소년의인터넷게임중독에주요한영향요인임에도불구하고, 선행연구에서는부모관련요인중한두가지일부요인들과의관계만검증되어어떠한부모의역할및부모 -자녀관계가어떻게인터넷게임중독에영향을미치는지파악하기는어려웠다. 이에본연구는부모관련요인들을포괄적으로분석하기위해방대한자료를분석하여요인들간의특정경로를확인하는 모형화과정인데이터마이닝기법중의사결정나무분석법을적용하여청소년의인터넷게임중독예측요인을규명하고중독에이르는경로를도출하여모형화함으로써청소년의인터넷게임중독예방과치료에실제적인도움을줄수있는이론적기틀을마련하고자한다. 2. 연구목적본연구의목적은부모관련요인들을포괄적으로분석하여청소년의인터넷게임중독예측요인을분석하고, 구체적인경로를도출하여모형화함으로써예측모형을제시하고평가하기위한것으로구체적인목적은다음과같다. 첫째, 대상자의일반적특성및인터넷게임관련특성과인터넷게임중독의관계를확인한다. 둘째, 부모-자녀애착, 부모의학업기대, 부모의감독, 부모의양육태도, 부모의인터넷관련특성등부모관련요인과인터넷게임중독의관계를확인한다. 셋째, 대상자의인터넷게임중독관련부모요인을확인하여예측모형을구축한다. 넷째, 구축된예측모형을평가한다. 연구방법 1. 연구설계본연구는상황관련수준의인과관계성조사연구로선행연구고찰을통해청소년의인터넷게임중독영향요인중부모관련요인을예측하기위한서술적조사연구이다. 2. 연구대상본연구의대상은서울, 경기소재초 중 고등학교에재학중인남 여학생으로 4개의초등학교 4, 5, 6학년학생 694명과 6개중 고등학생 624명등총 1,318명이었다. 3. 자료수집방법자료는비확률적표본추출법으로편의추출된서울 경기지역소재 4개초등학교 4, 5, 6학년학생 694명과 3개중학교학생 331명, 3개고등학교학생 293명을대상으로설문지를배부하여자가보고형식으로직접작성하도록하였다. 학교장에

3 380 김기숙 김경희 게공문을발송하여연구를위한자료수집허락을받은후, 해당담임교사및보건교사에게연구의목적을설명하고협조를구하였다. 대상청소년에게는먼저연구목적과익명성보장및연구의목적외에는사용되지않는다는점을설명하였고이를이해하고참여에동의한청소년을대상으로자료를수집하였으며, 서면으로연구참여동의를얻고자필서명을받았다. 자료수집과정중대상자가중단하기를원하는경우중단하도록하였다. 연구자가 2008년 6월부터 7월까지약 2개월간각학교를직접방문하여총 1,501부의설문지를배부하였고모두수거하였다. 예측모형구축에는 1개의문항이라도결측된자료를제외한 1,318부를사용하였다. 4. 연구도구 1) 인터넷게임중독인터넷게임중독은인터넷게임중독은아동및청소년의게임사용시간증가로인하여신체적, 정신적으로불안감을초래하거나일상생활에부정적영향을유발하고, 현실세계보다는게임속의가상세계를지향하며스스로자신의게임행동을통제하기힘들거나습관적으로게임을지속하게되는특성으로, KADO (2006) 에서개인의발달적특성에따라개발한유, 아동및청소년의인터넷게임중독척도중아동용 (9세-12세) 과청소년용 (13-18세) 인터넷게임중독척도를이용하여측정하였으며, KADO로부터도구사용승인을받았다. 측정도구는 20문항 4점척도로구성되어있으며, 대상자는 전혀그렇지않다 1 점, 때때로그렇다 2 점, 자주그렇다 3 점, 항상그렇다 4 점으로표시하도록하였다. 아동용인터넷게임중독척도는 20-35점은일반적사용자로, 36-45점은잠재적위험사용자로, 46-80점은고위험사용자로분류되며청소년용은 20-37점은일반적사용자로, 38-48점은잠재적위험사용자로, 49-80점은고위험사용자로분류된다. 개발당시아동용척도의 Cronbach s a=.90였고, 청소년용척도의 Cronbach s a=.93이었다. 본연구에서초등학생의인터넷게임중독측정도구의 Cronbach s a=.92였으며, 중 고등학생의경우 Cronbach s a=.93였다. 2) 부모 -자녀애착부모-자녀애착은가장가까운사람과연결되게하는강렬하고도지속적인정서적결속으로 (Bowlby, 1969), 본연구에서는 Armsden과 Greenberg (1987) 가개발한 부모와또래애착척도 (Inventory of Parent and Peer attachment: Mother, Father, and Peer Version [IPPA-R]) 를사용하였다. 연구시작전 The Pennsylvania State University의 Dr. Greenberg에게이메일로연구목적을밝히고도구사용의허락을받았다. 본도구는 Ok (1998) 이번안한도구로간호학교수와보건교사 2인의자문을얻어초 중 고생이쉽게이해할수있는단어로수정, 보완하였으며, 번역자의점검을받고내용타당도를보완하였다. IPPA-R은총 25 개문항 5점척도이며신뢰감 (10문항), 의사소통 (9문항), 소외감 (6문항) 의하위 3개요인으로구성되어있다. 이중 나는어머니 / 아버지와함께있을때쉽게기분이나빠진다 와같은문항으로이루어져있는소외감하위요인 6문항과부정적인문항 4개는지침에따라역환산되었다. 대상자는 전혀그렇지않다 1 점, 거의그렇지않다 2점, 때때로그렇다 3 점, 자주그렇다 4 점, 매우그렇다 5점으로표시하였으며, 각하위차원점수의합이높고낮음이각하위척도에해당하는애착정도를나타낸다. Armsden과 Greenberg (1987) 의도구개발당시어머니-자녀애착의 Cronbach s a=.87, 아버지-자녀애착 Cronbach s a=.89였으며, 본연구에서의아버지, 어머니-자녀애착척도의 Cronbach s a값은각각.76과.77였다. 본연구에서는부모-자녀애착하위요인인의사소통, 신뢰감, 소외감각각의점수를대상자분포에따라낮음, 중간, 높음으로삼등분위하여범주화하였다. 아버지와의사소통은낮은군의경우 9-25점, 중간군은 26-33점, 높은군은 34-45점이었으며신뢰감은낮은군은 10-34점, 중간군은 35-41점, 높은군은 42-50점이었고, 소외감은낮은군이 6-22점, 중간군이 23-26점, 높은군이 27-30점이었다. 어머니의경우의사소통이낮은군은 9-27점, 중간군은 28-35점, 높은군은 36-45점이었으며신뢰감이낮은군은 10-35점, 중간군은 36-42점, 높은군은 43-50점, 소외감은낮은군이 6-22점, 중간군이 23-26점, 높은군이 27-30점의분포를나타내었다. 데이터마이닝기법적용시일반적으로 yes/no의이분형답변방식을사용하지만본연구에서는이와같은연속변수를 2개로범주화할경우범주경계에있는데이터의타당도에문제가될수있어삼분위하여높은군, 낮은군의데이터를이용하여분석하였다. 3) 부모의학업기대부모의학업기대는청소년의성장기에성격형성과지적발달에직접적으로작용하여중요한요인이되는부모가갖는자녀의학업에대한주관적인믿음으로, 본연구에서는 Ryu (2003) 가 학업능력에대한부모기대지각 요인의 7문항을보완한것을사용하였다. 측정도구는 5점척도이며대상자는 전혀그

4 381 렇지않다 1 점에서 매우그렇다 5 점으로표시하였으며, 점수가높을수록자녀의학업능력에대한부모의기대가높음을의미한다. Ryu (2003) 의연구에서 Cronbach s a=.85였으며, 본연구에서아버지의학업기대척도의 Cronbach s a=.87, 어머니의경우.85로나타났다. 본연구에서는학업기대점수를대상자분포에따라낮음, 중간, 높음으로삼등분위하여범주화하였다. 아버지의학업기대가낮은군은 7-24점, 중간군은 25-28점, 높은군은 29-35점이었고어머니의학업기대가낮은군은 7-24점, 중간군은 25-29점, 높은군은 30-35점의분포를보였다. 4) 부모의감독부모의감독은자녀의행방에대한전반적인주의이며, 자녀가어디에있는지누구와있는지, 무엇을하고있는지등에대해부모가얼마나알고있는가를의미하며 (Korea Institute of Criminology [KIC], 1995), 본연구에서는 KIC (1995) 가개발하고 Kim (2006) 이수정, 보완한도구를이용하였다. 도구는 4 개문항으로구성된 5점척도로점수가높을수록부모감독이잘됨을의미한다. 대상자는 전혀그렇지않다 1 점에서 매우그렇다 5점으로표시하였다. Kim (2006) 의연구의 Cronbach s a=.83이었으며, 본연구에서는아버지의감독척도의경우 Cronbach s a=.89, 어머니의경우.86로나타났다. 본연구에서는감독점수를대상자분포에따라낮음, 중간, 높음으로삼등분위하여범주화하였다. 아버지의감독은낮은군이 4-10점, 중간군이 11-13점, 높은군이 14-20점이었고, 어머니의감독은낮은군이 4-11점, 중간군이 12-15점, 높은군이 점을보였다. 5) 부모의양육태도부모의양육태도는부모가자녀를양육하는과정에서일반적이고보편적으로나타나는외현적, 내현적행동으로, 본연구에서는 Rohner와 Rohner (1981) 가개발한 Parental Accept- Rejection Questionaire (PARQ) 를 Kwon (2005) 이보완하여사용한도구를이용하였다. 5점척도 18개문항의자기보고식검사도구로구성되어있으며, 대상자는 전혀그렇지않다 1점, 거의그렇지않다 2 점, 때때로그렇다 3 점, 자주그렇다 4 점, 매우그렇다 5 점으로표시하였다. 점수가높을수록청소년이지각하는부모의양육태도가수용적이고자율적인것으로, 점수가낮을수록부모의양육태도를거부적, 통제적으로인식하는것으로본다. Kwon (2005) 의연구에서 Cronbach s a=.84였으며본연구에서아버지양육태도의 Cronbach s a=.87, 어머니는.85였다. 본연구에서는양육태도점수를대상자분포에따라낮음 ( 거부, 통제 ), 중간, 높음 ( 자율, 수용 ) 으로삼등분위하여범주화하였다. 아버지의양육태도점수는낮은군이 19-63점, 중간군이 64-74점, 높은군이 75-90점, 어머니의경우낮은군은 22-64점, 중간군은 65-74점, 높은군은 75-90점의분포를보이고있었다. 5. 자료분석방법수집된자료는 SPSS 프로그램을이용하여분석하였다. 대상자의일반적특성및인터넷게임이용관련특성은빈도분석을통해실수와백분율을구하였다. 일반적특성과인터넷게임이용특성및부모관련요인에따른대상자의인터넷게임중독정도차이는카이제곱검정을실시하였다. 통계적유의성은유의확률 p<.05 ( 양측검정 ) 하에서시행하였다. 또한, 청소년의인터넷게임중독과관련된설명요인을중심으로청소년의인터넷게임중독유발부모관련요인을예측하기위해데이터마이닝기법중의사결정나무분석기법 (Decision Tree Analysis) 을적용하여분석하였다. 분석시나무형성알고리듬으로널리사용되는것에는 CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector), CART (Classification and Regression Trees), C 5.0 등이있는데 (Choi et al., 2002), 본연구에서는예측모형도출을위해 SPSS사에서개발한 Clementine 8.1 프로그램을사용하였으며 C 5.0 알고리듬을이용하여분석하였다. 의사결정나무분석을할때종속변수의비율이한범주에치우칠경우모형의예측이치우진범주로오판단할확률이높아지기때문에데이터의편차를줄이기위해일반적사용군, 잠재적사용군, 중독군의비율을본연구의빈도분석결과에따라 5:3:2로보정한 Balancing 기법을적용하여분석하였다. 따라서예측모형연구결과에서나타내고있는케이스수는 Balancing 기법적용후보정된숫자이며일반적연구결과에서보여지는대상자수가아니므로해석에유의할필요가있다. 의사결정나무분석 (Decision Tree Analysis) 은데이터마이닝기법으로의사결정규칙 (Decision rule) 을도표화하여관심대상이되는집단을몇개의소집단으로분류 (classification) 하거나예측 (prediction) 하는분석방법이다. 의사결정나무는하나의나무구조를이루고있으며마디 (node) 라고불리는구성요소들로이루어져있다. 그리고새로운개체에대한분류또는예측을하기위해뿌리마디로부터끝마디를단순히따라가기때문에새로운자료에모형을적합시키기용이하다. 의사결정

5 382 김기숙 김경희 나무는분석의정확도보다는분석과정의설명이필요한경우에더유용하게사용된다. 연구결과 1. 대상자의일반적, 인터넷게임관련특성, 인터넷게임중독연구대상자는남학생이 51.7%, 여학생이 48.9% 였고초등학생 52.7%, 중학생 25.1% 고등학생 22.2% 였다. 부모와동거하는대상자가 89.3% 였고, 형제가있는대상이 89.8% 였으며종교는 60.5% 가가지고있었고학교성적과경제상태는 중 이라고답한대상이각각 63.8%, 76.0% 였다. 또한혼자있는시간은 24.1% 의대상이 많다 고답하였다. 게임방지출비용은 70.5% 가없었으며주로 (86.6%) 집에서인터넷게임을이용하였고 1주일에 6-7일게임이용하는대상은 17.3% 였다. 일반적사용자는 85%, 잠재적위험사용자는 10.1%, 중독군은 4.5% 로분류되었다. 2. 일반적특성및인터넷게임관련특성과인터넷게임중독일반적특성중대상자의성별과학교에따른중독군의비율은유의수준을.05라할때통계적으로유의한차이가있었는데중독군중남학생이 50명, 84.7% 로대부분을차지하였으며 (c 2 =55.72, p<.001), 학교 ( 연령 ) 에따른중독군의비율은초등학생이 39명 (66.1%) 으로가장많았고 (c 2 =9.67 p=.046). 형제자매가있는경우가 47명 (79.7%) (c 2 =7.68, p=.022), 경제상태는중간이라고답한군이 41명 (69.5%) 으로가장많았다 (c 2 =25.34, p<.001). 혼자있는시간은 보통 인경우가 16명 (27.1%) 으로가장많았고 (c 2 =22.34, p=.004), 종교에따른인터넷게임중독군간에는통계적으로유의한차이는없었다. 인터넷게임이용장소에따른분류는주로집에서사용하는대상자가중독군중 49 명 (83.1%) 이었으며 (c 2 =16.77, p=.033), 1주일에게임방에지불하는비용과 1주일중인터넷게임빈도, 한번인터넷게임사용시지속시간에따라중독집단에서통계적으로유의한차이가있었는데, 게임방지불비용이없는대상이 32 명 (54.2%) 으로가장많았고 (c 2 =139.75, p<.001), 1주일에 6-7일인터넷게임을한다고답한대상자가 37명 (62.7%) 으로다수를차지하였으며 (c 2 =168.20, p<.001), 한번인터넷게임시 1-2시간, 3시간이상사용한다는대상자가각각 20명 (33.9%) 이었다 (c 2 =206.99, p<.001) (Table 1). 3. 부모관련요인과인터넷게임중독중독군에서부모의인터넷사용여부에따른분포에서부모모두사용한다고답한대상자가 34명 (57.6%) 으로가장많았고 (c 2 =22.25, p<.001), 부모의직업에따른중독군간의차이는통계적으로유의하지않았다. 부모관련요인중아버지와어머니의신뢰감, 의사소통, 소외감, 학습기대, 감독, 양육태도에따른중독군비율의차이는모두통계적으로유의하였는데, 아버지의신뢰감이낮은군은 32명 (54.2%) 으로높은비율을나타냈고 (c 2 =41.54, p<.001), 어머니의신뢰감이낮은군은 29명 (49.2%) 으로가장많았다 (c 2 =43.38, p<.001). 아버지의사소통의경우 보통 인군이 24명 (40.7%) 로가장많았고 (c 2 =18.83, p=.001), 어머니의사소통의경우점수가낮은군이 28명 (47.5%) 으로가장많았다 (c 2 =23.53, p<.001). 아버지에대한소외감도 높음 군이 36명 (61.0%) 으로가장많았고 (c 2 =57.20, p<.001), 어머니에대한소외감은 높음 군이 33명 (55.9%) 으로다수였다 (c 2 =57.42, p<.001). 아버지의경우학습기대가낮은군이 31명 (52.5%) 으로과반수이상이었고 (c 2 =34.31, p<.001), 어머니의자녀에대한학습기대에따른인터넷게임중독비율은학습기대가낮은군이 24 명 (42.4%) 으로가장높았다 (c 2 =29.66, p<.001). 아버지의감독은중독집단에서낮은군이 30명 (50.8%) 으로가장높은비율을나타냈고 (c 2 =32.15, p<.001), 어머니의감독은중독집단에서낮은군과중간군이각각 25명 (42.4%) 으로같은비율이었다 (c 2 =44.02, p<.001). 아버지-자녀양육태도점수또한낮은군이 33명 (55.9%) 으로가장많았고 (c 2 =57.09, p<.001), 어머니-자녀양육태도에따른중독군비율의차이는양육태도점수가낮은군이 31명 (52.5%) 으로가장많았다 (c 2 =69.90, p<.001) (Table 2). 4. 청소년의인터넷게임중독예측모형대상자의일반적특성과인터넷게임관련요인, 부모관련요인중청소년의인터넷게임중독에영향을미치는변수로는성별, 학교, 외동여부, 종교, 경제상태, 혼자있는시간, 게임방지불비용, 이용장소, 인터넷게임빈도, 인터넷게임사용시간, 어머니의직업, 신뢰감 ( 부 ), 의사소통 ( 부 ), 학업기대 ( 모 ), 감독 ( 부 ), 감독 ( 모 ), 양육태도 ( 부 ), 양육태도 ( 모 ), 부모의인터넷사용여부였다. 클레멘타인 (Clementine) 8.1 통계프로그램을사용하여의사결정나무분석을수행한대상자의인터넷게임중독을유발하는부모관련요인에대한예측모형은 Figure 1과같다.

6 383 Table 1. Internet Game Addiction According to General and Internet Game Characteristics (N=1,318) IGA n (%) Variables Classification c 2 p GU PRU AU Gender Male 536 (47.6) 96 (72.2) 50 (84.7) <.001 Female 590 (52.4) 37 (27.8) 9 (15.3) Type of school Elementary 585 (52.0) 70 (52.6) 39 (66.1) Middle 277 (24.6) 40 (30.1) 14 (23.7) High 264 (23.4) 23 (17.3) 6 (10.2) Siblings Have 1,019 (90.5) 117 (88.0) 47 (79.7) None 107 (9.5) 16 (12.0) 12 (20.3) Economic status Good 185 (16.4) 12 (9.0) 7 (11.9) <.001 Moderate 862 (76.6) 99 (74.4) 41 (69.5) Poor 79 (7.0) 22 (16.5) 11 (8.6) Religion Have 692 (61.5) 78 (58.6) 27 (45.8) None 434 (38.5) 55 (41.4) 32 (54.2) Time alone (w/o parents) Very little 329 (29.2) 25 (18.8) 9 (15.3) Little 234 (20.8) 30 (22.6) 9 (15.3) Moderate 307 (27.3) 42 (31.6) 16 (27.1) Much 157 (13.9) 18 (13.5) 13 (22.0) Very much 99 (8.8) 18 (13.5) 12 (20.3) Place where adolescence play Home 986 (87.6) 106 (79.7) 49 (83.1) Internet cafe 77 (6.8) 20 (15.0) 7 (11.9) Others 59 (5.6) 9 (5.3) 5 (5.1) Payment (Internet cafe, won/week) <5, (22.1) 55 (41.4) 13 (22.0) <.001 5,000, >10, (2.3) 16 (12.0) 8 (13.6) 10, (0.9) 6 (4.5) 6 (10.2) None 841 (74.7) 56 (42.1) 32 (54.2) Frequency (day/week) (35.5) 18 (13.5) 3 (5.1) < (34.7) 35 (26.3) 12 (20.3) (17.6) 26 (19.5) 7 (11.9) (12.2) 54 (40.6) 37 (62.7) Duration (hr/one time) <1 443 (39.3) 16 (12.0) 6 (10.2) <.001 1, below (42.2) 39 (29.3) 20 (33.9) 2, below (15.3) 52 (39.1) 13 (22.0) >3 36 (3.2) 26 (19.5) 20 (33.9) IGA=Internet game addiction; GU=General user; PRU=Potential risk user; AU=Addicted user. 제1경로를구성하고있는유발요인은 1회인터넷게임시 1-2시간이용, 아버지에대한낮은신뢰감, 중학생, 거부적이고통제적인부모-자녀양육태도, 혼자있는시간이많음, 종교없음이었다. 이에해당하는대상자는전체 7 케이스로, 이집단의 100% 에서인터넷게임중독이유발되는것으로나타났다. 제2경로를구성하고있는유발요인은 1회인터넷게임시 1-2 시간이용, 아버지에대한낮은신뢰감, 초등학생, 주로인터넷게임을이용하는장소가집, 거부적이고통제적인어머니의자녀양육태도, 아버지의낮은감독, 1주일에게임방에지출하는비용이없음, 1주일에인터넷게임빈도는 6-7일이었다. 이에해당하는대상자는전체 24케이스였으며이집단의 95.8% 에서인터넷게임중독이유발되는것으로나타났다. 제3경로를구성하고있는유발요인은 1회인터넷게임시 2-3시간이용, 주로인터넷게임을이용하는장소가집, 1주일에게임방에지출하는비용이없음, 형제자매있음, 아버지의높은감독수준, 높은경제상태, 폐쇄적인아버지-자녀의사소통이었으며 7케이스가해당되었고 100% 에서인터넷게임중독이유발되었다. 제4경로를구성하고있는유발요인은 1회인터넷게임시 3시간이상이용, 주로인터넷게임을이용하는장소가집, 부모모두인터넷사용가능, 거부적이고통제적인어머니-자녀양육태도, 어머니의낮은학업기대, 어머니의높은감독, 남학생이었다. 이에해당하는대상자는전체 15케이스로이집단의 100% 에서인터넷게임중독이유발되는것으로나타났다. 제5경로를구성하고있는유발요인은 1회인터넷게임시 3시간이상이용, 주로인터넷게임을이용하는장소가집, 부모모두인터넷사용가능, 수용적이고자율적인어머니-자녀양육태도, 어머니직업

7 384 김기숙 김경희 Table 2. Internet Game Addiction According to Parents related Factors (N=1,318) IGA n (%) Variables Classification c 2 p GU PRU AU PAI Only father 152 (13.5) 25 (18.8) 7 (11.9) Only mother 82 (7.3) 14 (10.5) 12 (20.3) Both 805 (71.5) 78 (58.6) 34 (57.6) Nobody 87 (7.7) 16 (12.0) 6 (10.2) Occupation Father Regular 977 (86.8) 106 (79.2) 49 (83.1) Irregular 122 (10.8) 22 (16.5) 7 (11.9) None 27 (2.4) 5 (3.8) 3 (5.1) Mother Regular 511 (45.4) 62 (46.6) 29 (49.2) Irregular 134 (11.9) 22 (16.5) 12 (20.3) None 481 (42.7) 49 (36.8) 18 (30.5) Attachment Trust Father Low 331 (29.4) 57 (42.9) 32 (54.2) <.001 Middle 350 (31.1) 52 (39.1) 18 (30.5) High 445 (39.5) 24 (18.0) 9 (15.3) Mother Low 336 (29.8) 62 (46.6) 29 (49.2) <.001 Middle 355 (31.5) 51 (38.3) 21 (35.6) High 435 (38.6) 20 (15.0) 9 (15.3) Communication Father Low 325 (28.9) 43 (32.3) 22 (37.3) Middle 378 (33.6) 61 (45.9) 24 (40.7) High 423 (37.6) 29 (21.8) 13 (22.0) Mother Low 324 (28.8) 53 (39.8) 28 (47.5) <.001 Middle 375 (33.3) 52 (39.1) 15 (30.5) High 427 (37.9) 28 (21.1) 16 (15.3) Alienation Father Low 440 (39.1) 22 (16.5) 6 (10.2) <.001 Middle 351 (31.2) 45 (33.8) 17 (28.8) High 335 (29.8) 66 (49.6) 36 (61.0) Mother Low 487 (43.3) 23 (17.3) 9 (15.3) <.001 Middle 320 (28.4) 46 (34.6) 17 (28.8) High 319 (28.3) 64 (48.1) 33 (55.9) ERS Father Low 331 (29.4) 64 (48.1) 31 (52.5) <.001 Middle 319 (28.3) 37 (27.8) 12 (20.3) High 476 (42.3) 32 (24.1) 16 (27.1) Mother Low 293 (26.0) 60 (45.1) 24 (42.4) <.001 Middle 411 (36.5) 43 (32.3) 20 (33.9) High 422 (37.5) 30 (22.6) 14 (23.7) Supervising Father Low 343 (30.5) 54 (40.6) 30 (50.8) <.001 Middle 307 (27.3) 50 (37.6) 16 (27.1) High 476 (42.3) 29 (21.8) 13 (22.0) Mother Low 253 (22.5) 44 (33.1) 25 (42.4) <.001 Middle 402 (35.7) 64 (48.1) 25 (42.4) High 471 (41.8) 25 (18.8) 9 (15.3) Nurturing attitude Father Low 317 (28.2) 68 (51.1) 33 (55.9) <.001 Middle 393 (34.9) 46 (34.6) 18 (30.5) High 416 (36.9) 19 (14.3) 8 (13.6) Mother Low 320 (28.4) 76 (57.1) 31 (52.5) <.001 Middle 384 (34.1) 42 (31.6) 20 (33.9) High 422 (37.5) 15 (11.3) 8 (13.6) IGA=Internet game addiction; GU=General user; PRU=Potential risk user; AU=Addicted user; PAI=Parent s ability to use Internet; ERS=Expectation regarding adolescent study. 이정규직, 1주일에게임방에지출하는비용이없음이었다. 제 5경로에해당하는대상자는 15케이스로이집단의 100% 에서인터넷게임중독이유발되는것으로확인되었다. 5. 예측모형의평가 구축된모형의평가의오분류율 (misclassification rate) 은

8 385 Duration: 1-2 hr/one time Duration: 2-3 hr/one time Duration: over 3 hr/one time Trust: Low (Father) Mainly use at home PAI: Both Middle school Elementary school PI (won/week)- None RA: Negative (Father) Mainly use at home Siblings: Have RA: Negative (Mother) RA: Positive (Mother) RA: Negative (Mother) Supervising: High (Father) ERS: Low (Mother) Occupation: Regular (Mother) Alone time: Much Supervising: Low (Father) Economic status: Good Supervising: High (Mother) PI (won/week)- None Religion: None Pathway 1 (n=7, 100%) PI (won/week)- None Frequency (day/week): 6-7 Pathway 2 (n=24, 95.8%) CT: Closed (Father) Pathway 3 (n=7, 100%) Gender: Male Pathway 4 (n=15, 100%) Pathway 5 (n=15, 100%) Figure 1. Predictive Model for Internet Game Addiction in Adolescence. RA=Rearing attitude; PI=Payment to Internet cafe; CT=Communication type; ERS=Expectation regarding adolescent study; PAI=Parent s ability to use Internet. Table 3. Accuracy of the Predictive Model for Internet Game Addiction in Adolescence 논 의 Classification Experienced n (%) GU PRU AU Predictive model GU 1, (2.7) PRU (0.0) AU (97.3) GU=General user; PRU=Potential risk user; AU=Addicted user. 다음과같다. 본모형에서인터넷게임중독군을중독군으로분류한경우는 97.3% 로오분류율은 0.027이었다. 전체관찰치중 444케이스 (97.3%) 는실제인터넷게임중독군을예측모형에서중독군으로분류하였으며, 12케이스 (2.7%) 는실제일반적사용자를예측모형에서중독군으로오분류한것으로나타났다 (Table 3). 본연구는청소년의인터넷게임중독유발에관련된부모관련요인에대한포괄적분석을통해인터넷게임중독에미치는부모관련요인을규명하여예측모형을구축하기위해시도되었으며, 의사결정나무분석기법을적용하여 5개의경로를도출하여모형화하였다. 모든경로에서인터넷게임이용시간이인터넷게임중독을예측하는모형의기본이되는변수로도출된것은 Kwon (2005) 의연구에서청소년의인터넷게임중독에가장영향력이큰변수로회당게임시간을언급한결과로지지된다. 그러나 1회 1-2시간인터넷게임이용은상대적으로많은시간이아님에도제 1경로에서예측요인으로제시된것은인터넷게임중독이부모요인을포함한다차원적요인으로발생하는것이며사용시간

9 386 김기숙 김경희 을단축을종용하는단순한접근이아닌포괄적이고체계적접근이필요함을시사하고있는것이다. 또한아버지와의신뢰감이예측변수로도출된것은부모에대한신뢰감이인터넷게임중독과부적상관관계가있음을보고한 Kim과 Kim (2009) 의결과와일치하였으며특히 Jo와 Bang (2003) 의연구에서어머니의사회적지지결핍은초등학생에서만인터넷게임중독경향을보였으나초 중 고생모두아버지의사회적지지가부족할경우인터넷중독경향이심해진다는결과에서지지된바와같이청소년의인터넷게임중독에는부모특히아버지와의신뢰감형성이중요한예측요인이됨을알수있다. 선행연구에서밝혀진바와같이부모의수용적이고자율적인양육태도는인터넷게임중독을예측할수있는주요요인이된다 (Kwon, 2005). 이는부모가수용적이고헌신적이며, 자녀와함께하려는노력과함께칭찬과격려를아끼지않는태도를보일때인터넷게임중독의위험을감소시킬수있음을시사한다. 또한, 초 중 고생을대상으로한 Jo 와 Bang (2003) 의연구에서인터넷게임중독의가장고위험집단은남자중학생이었으며, Ryu (2003) 또한중고생을대상으로한연구에서가장인터넷중독이심한집단으로중학교 3학년남학생을꼽았는데이는중학생이제1경로의인터넷게임중독위험요인으로제시된본모형을지지하는결과이다. 한편, 부모의감독이나돌봄없이혼자지내는시간과종교도예측요인으로도출되었는데이는혼자있는시간이인터넷게임중독에직접적영향을미친다는 Kwon (2005) 의연구결과와같은맥락이다. 이는부모의부재와감독의소홀함으로외로움을해소하고혼자시간을보내기위해자극적인인터넷게임에몰입하게되어중독에이르는것으로추측할수있으므로자녀가혼자지내는시간에대한문제점과중요성을부모교육프로그램에서고려해야할것이다. 제2경로를살펴보면본연구결과에서도나타난바와같이인터넷게임중독집단의 66.1% 가초등학생으로나타났으며 2000년이후초등학생을대상으로한인터넷및인터넷게임중독과관련된많은연구가이루어진것으로미루어초등학생의인터넷게임중독은사회적으로주목받고있음을알수있다. 또한초등학생인터넷게임중독은학년이올라감에따라인터넷에접속할기회가많아지고중독률도점차증가하게되므로 (Kim, Lee, Woo, Jo, & Kweon, 2002), 이를방치할경우만성화되어심각한청소년비행이나성인범죄로이어질수있기때문에 (Nam & Kim, 2000) 이집단대상자에대한초기단계에서의예방과치료가더욱필요하다고할수있다. 낮은아버지의감독이예측요인으로제시된것은 Kim (2006) 의연구에서부모의감독수준이낮을수록인터넷중독이증가한다는결과로지지될수있으며, 이는인터넷게임이용에대한부모의감독이나통제가상대적으로크지않을때인터넷게임중독에빠지는것으로볼수있다. 이어 주로인터넷게임을이용하는장소가집 이며 게임방지출비용이없음 은집에서인터넷게임을주로이용하기때문에게임방지출비용이없는것으로해석할수있는데, 이는 Kim 등 (2007) 의연구에서주로인터넷게임을하는장소가게임방인경우중독경향이증가한다고보고한결과와는차이가있다. 이는 2003년 1,118만명이던초고속인터넷가입자가 2009년에는 1,552만명으로 6년만에 38% 증가하고초등학생가정의 90% 에서 PC를소유하고있으므로 (KISA, 2009) PC와초고속인터넷이대부분의가정에보급되어게임방과유사한환경이가정에구축됨으로써인터넷게임접근이용이해진것과유관하다고사료된다. 더불어 Kim 등 (2007) 의연구에서주당게임일수가많고, 거의매일사용할수록인터넷중독의위험이높다는결과에의해본경로의 주당인터넷게임빈도 6-7일 예측요인이지지되고있다. 제3경로에서제시된아버지의높은감독수준은선행연구에서지지되고있는데 (Kwon, 2005) 이를통해부모의적절한감독과통제는자녀가잘기능하도록돕는역할을하지만제2경로에서제시된바와같이감독수준이낮거나본경로에서의과도한감독은오히려청소년의인터넷게임중독유발에주요요인이됨을알수있다. 아버지-자녀의폐쇄적의사소통은부모-자녀의폐쇄적, 역기능적의사소통이인터넷게임중독에영향을미친다는선행연구결과에의해지지되고있다 (Jo & Bang, 2003). 따라서아버지-자녀와의의사소통을원활히할수있도록상호간의개방적의사소통을위한구체적방안모색이필요할것이다. 제4경로에서도출된어머니의낮은학업기대요인의경우, 부모의높은학업기대는인터넷에대한의존성과금단증상을낮출수있다는 Ryu (2003) 의연구와부분적으로일치하며, 남학생이유발요인으로도출된것은 Suh와 Lee (2007) 의연구에서남학생이여학생보다중독경향이높았던결과로지지되고있다. 그리고남자청소년이여자청소년보다어머니와많은갈등을하고있으며, 어머니와의애착이다른집단과의애착형성에중요한역할을한다는연구 (Jang, 2005) 와같이남학생의경우어머니와의관계가갈등과문제행동에중요한역할을하며, 모- 자관계가인터넷게임중독의주요예측요인이될수있음을시사하고있다. 그러므로주로집에서인터넷게임을이용하고게임방지출

10 387 비용이없으나, 한번게임시 3시간이상인터넷게임을하는청소년은어머니가정규직취업자인경우어머니가수용적이고자율적인양육태도를가지고있음에도불구하고인터넷게임중독이유발될수있으므로자녀의지지를얻기위해무조건적인허용과관용을베풀것이아니라자녀의인터넷게임사용에대해적절하고지속적인관심과개입이필요할것이다. 이상본연구는청소년의인터넷게임중독을유발하는부모관련요인에대한포괄적예측모형을구축함으로써가정및지역사회간호실무에서청소년의인터넷게임중독을예방할수있는간호중재안에대한실제적이고구체적인방향을제시할수있다는점에서그의의를찾을수있다. 본연구를통해청소년의인터넷게임중독유발부모관련요인에대한 5개의주요경로를규명하였으므로경로별로특징적인집단에대한예방적, 관리적간호중재방안을제시할수있다. 또한본모형을기초로보다광범위한지역에서수행된연구로얻어진자료를컴퓨터데이터베이스화시킨후프로그램화하여전국학교에배포한다면, 일선의보건교사가청소년에게서얻은자료를컴퓨터에입력함으로써인터넷게임중독을손쉽게그자리에서예측할수있어즉각적맞춤형중재가이루어질수있어청소년의인터넷게임중독의조기발견을통한예방에크게기여할수있을것이다. 결론및제언청소년의인터넷게임중독은다차원적인원인으로발생하며조기에중재가이루지지않을경우신체적, 정신적문제를일으킬뿐아니라청소년기의발달과업수행을어렵게할수있는위험요인을내포하고있는문제행동이다. 따라서본연구는여러원인중부모관련요인들을포괄적으로분석하여청소년의인터넷게임중독예측요인을규명하고최적의예측모형을구축하고평가함으로써학교와상담센터에서중독의예방과치료목적으로활용가능한프로그램의개발을위한기초자료를제공하고자시도되었다. 본연구를통해청소년의인터넷게임중독유발부모관련요인에대한 5개의주요경로를규명하였으므로경로별로특징적인집단에대한예방적, 관리적간호중재방안을제시할수있으며특히초 중 고등학교에서청소년의신체적, 정신적건강증진을담당하고있는보건교사의역할을확대하여중독에이른청소년중재를위한청소년상담뿐아니라부모와함께할수있는프로그램을개발하고수행하는데적용할수있을것이다. 이상의연구결과와논의를근거로다음과같이제언한다. 첫째, 본연구에서구축된예측모형을실제학교나상담센터, 가정등지역사회실무현장에서적용하여모형의유용성을평가하는추후연구를제언한다. 둘째, 본예측모형을바탕으로청소년의인터넷게임중독을예방할수있는효과적인중재안개발과치료프로그램적용에대한지속적연구를제언한다. REFERENCES Ahn, H. S., & Lee, J. S. (2002). Research of computer game immersion children s characters. Education Development Review, 23, Armsden, G. C., & Greenberg, M. T. (1987). The inventory of parent and peer attachment: Relationships to well-being in adolescence. Journal of Youth Adolescence, 16, Bowlby, J. (1969). Attachment and Loss, Vol, I: Attachment. New York, NY: Basic Books. Choi, J. H., Han, S. T., Kang, H. C., Kim, E. S., Kim, M. K., & Lee, S. K. (2002). Data mining prediction and application. Seoul: SPSS academy. Jang, H. S. (2005). Adolescent-mother conflicts and their related variables. The Korean Journal of Developmental Psychology, 18, Jo, A. M., & Bang, H. J. (2003). The effects of parent, teacher, and friend social support on adolescents game addiction. Korean Journal of Youth Studies, 10, Kheirkhah, F., Juibary, A. G., Gouran, A., & Hashemi, S. (2008). Internet addiction prevalence and epidemiological features: First study in Iran. European Psychiatry, 23, 309. Kim, H. J., Lee, S. J., Woo, J. I., Jo, H. S., & Kweon, H. J. (2002). The internet using pattern and addiction-relating factor analysis of adolescents in Korea. The Journal of the Korean Academy of Family Medicine, 23, Kim, K. S., & Kim, K. H. (2009). Parent related factors in internet game addiction among elementary school students. Journal of Korean Academy of Child Health Nursing, 15, Kim, S. H. (2008, June 16). Internet Addiction, It can be cure by intensive care camp. Dong-A daily newspaper, p. A11. Kim, Y. H. (2006). Construction of a model of internet-addicted adolescents mental health. Unpublished doctoral dissertation, Chung- Ang University, Seoul. Kim, Y. H., Son, H. M., Yang, Y. O., Cho, Y. R., & Lee, N. Y. (2007). Relation between internet game addiction in elementary school students and student s perception of parent-child attachment. Journal of Korean Academy of Child Health Nursing, 13, Korea Agency for Digital Opportunity & Promotion [KADO]. (2006). A study of the development of internet game addiction scale

11 388 김기숙 김경희 for children and adolescents. Seoul: Author. Korea Agency for Digital Opportunity & Promotion [KADO]. (2007). Research of internet addiction family counsel program development. Seoul: Author. Korea Institute of Criminology [KIC]. (1995). Home environment and juvenile delinquency, Seoul: Author. Korea Internet & Security Agency [KISA]. (2009). Current state of internet use. Retrieved December 17, 2009, from or.kr/sub01/?pageid= Kwon, J. H. (2005). The internet game addiction of adolescents: Temporal changes and related psychological variables. The Korean Journal of Clinical Psychology, 24, Kwon, Y. H. (2005). Construction of internet game addiction predictive model in adolescent. Unpublished doctoral dissertation, Keimyung University, Daegu. Lee, H. K. (2003). Effects of individual- and social-related factors and motives for game playing on game concentration and game addiction. Korean Journal of Youth Studies, 10, Lim, E. M., & Lee, S. Y. (2002). Adolescents computer/internet use and parent-adolescent conflict. Journal of Educational psychology, 6, Mitchell, P. (2000). Internet Addiction: Genuine diagnosis or not? The Lancet, 355, 632. Nam, S. H., & Kim, Y. H. (2000). Mother s psychological factors and young childrens s internalizing & externalizing malbehaviors. Journal of the Korea Home Economics Association, 38, Ok, J. (1998). The relationship between attachment security and depression in adolescence: Focusing on the mediating effect of perceived competence. Unpublished master s thesis, Ewha Womans University, Seoul. Rae-Grant, N., Thomas, B. M., Offrod, D. R., & Boyle, N. M. (1989). Risk, protective factors and the prevalence of behavioral and emotional disorders in children and adolescent. Journal of American Academy of Child and Adolescent psychiatry, 28, Rohner, R. P., & Rohner, E. C. (1981). Parental acceptance-rejection and parental control: Cross cultural coders. Ethnology, 20, Ryu, J. A. (2003). An analysis of ecological variables affecting adolescent internet addiction. Unpublished doctoral dissertation, Sookmyung Women s University, Seoul. Song, S. J., & Sim, H. O. (2003). Computer immersion and children s psychosocial/behavioral characteristics. Korean Journal of Child Studies, 24, Suh, S. Y., & Lee, Y. H. (2007). The relationships between daily hassles, social support, absorption trait and internet addiction. The Korean Journal of Clinical Psychology, 26,