The Asian Journal of Kinesiology Asian J Kinesiol 2018; 20(2):28-37 DOI: Original Research Effect of Activit
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1 The Asian Journal of Kinesiology Original Research Effect of Activity Tracker & Application Use on Adherence, Metabolic Syndrome Factor and Body Composition in Middle and Senior-Aged Dong Jin Kim 1, Min Su Kim 1, Na Young Park 1, Su Geol Lee 1, Yeon Kyung Lee 1* 1 Korea Health Promotion Institute, Seoul, Korea ABSTRACT Received: December 22, 2017 Accepted: March 13, 2018 Published online: April 30, 2018 Keywords: Activity tracker Application Adherence Metabolic syndrome factor Public health center PURPOSE The purpose of this study was to investigate effects of activity tracker & application use on adherence, metabolic syndrome factor and body composition of middle and senior-aged. METHODS The subjects of this study were 1,196 middle and senior-aged man and women with health hazard factor. All of subjects divided to two groups, activity tracker & application use group 990(man=492, women=498) was participating in 24 weeks, and control group 206(man=71, women=135) was not in that program. They performed physical activity utilizing activity tracker & application for 24 weeks. The following items were measured before, middle and after the program : physical activity adherence, metabolic syndrome factor and body composition. RESULTS Results of this study showed that physical activity adherence appeared nothing in drop-rate of male(9.35%) and female(8.63%) : So adherence were male(90.65%) and female(91.37%). And changes of metabolic syndrome factor variables were significantly improved in total cholesterol, triglyceride, systolic blood pressure, and glucose in activity tracker & application use group and control group after 24 weeks. Also, body composition were showed significantly different in BMI, weight, waist. CONCLUSIONS Activity tracker & application use accompanied regular physical activity were effective in middle and senior-aged health promotion. This results can be utilized not only in new health promotion program of public health center but also in a local resident health management strategies. The Asian Society of Kinesiology and the Korean Academy of Kinesiology 서론 경제수준의향상이환경요인과생활습관등의변화를가져옴에따라만성질병의증가를초래하였다. 2012년경제협력개발기구 (OECD) 보고서에의하면, 세계인구의 60% 가만성질병으로사망하고있고 (OECD, 2012), 대한민국의만 30세이상성인만성질병유병율은고혈압 30.4%, *Correspondence: Yeon kyung Lee, Korea Health Promotion Institute, Namsan Square B/D, 173 Toegye-ro, Jung-gu, Seoul 04554, Republic of Korea. carine90@khealth.or.kr 당뇨병 11.9%, 고콜레스테롤혈증 15.9%, 고중성지방혈증 17.6% 라고발표하였다 (Ministry of health and welfare, 2013). 그리고건강보험진료비는 2015년 57조 9,546억원으로전년대비 6.5% 증가하였으며, 그중만성질병건강보험진료비는 21조 2,994억원으로전체진료비의 36.8% 차지하고있다 (Health insurance review & assessment service, 2016). 만성질병에관한발생원인과기전이정확하게규명되지는않았지만, 보편적으로신체활동의부족과과도한식이섭취가주요한원인이다 (Kannel et al., 1996; Poskitt, 2005). 세계보건기구 (WHO) 에서는이미 2011년부터만성질병 ( 심장질환, 뇌졸중, 당뇨병, 이상지질혈증등 ) 으로인 This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License ( which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. 28 The Asian Journal of Kinesiology
2 한조기사망의 80% 정도는금연, 규칙적인운동, 건강한식생활습관등의일상생활습관개선을통하여예방이가능하다고하였다 (WHO, 2011). 규칙적인신체활동은비만을예방하고심혈관질환발병율과사망위험을줄이며주당 1,000kcal 가량의신체활동혹은약 1 MET 정도의심폐체력증가는인간의사망률을 20% 나감소시킨다 (Myers et al., 2003) 고하였고, 활동량증가에따른체중감소는고혈압, 당뇨병및고지혈증과같은만성질환을예방하고개선하는데아주효과적이라고보고하였다 (Orzano & Scott, 2004). 이러한신체활동의긍정적인연구결과에도불구하고, 여전히신체활동실천율은저조하고과체중및비만과대사증후군유병률은지속적인증가추세를보이고있다. Han(2016) 은대한민국전국 254개시 / 군 / 구약 22 만명의성인대상으로조사한 2014년지역사회건강조사 에서하루 30분이상걷기를주 5일이상실천하는사람은 2008년 50.6% 에서 2012년 40.8%, 2014년에는 37.5% 로감소추세이고, 국민의생활체육참여및국민체력실태조사에서도국민의 35.9% 만이규칙적인운동을실천하고있으며젊은세대의경우에는 운동을전혀하지않는 여성의비율이 20대는 67.3%, 30대는 63.1% 에이르고, 남성의경우에도 20대 50.0%, 30대 48.4% 로매우높게나타나 신체활동실천율증가 에대한부분이중요한문제라고언급하였다. 선행연구를살펴보면신체활동을촉진시키기위한많은연구들이수행되었는데, Carron et al.(2003) 은환경촉진물, 운동시설접근용이성에대한지각, 그리고운동시설에대한실제적접근가능성등의물리환경적요인이신체활동촉진에유의한영향을미친다고하였다. 또한자가점검 (self-monitoring), 행동적목표설정, 신체활동증가를위한자극및보상과같은변인들과밀접한관계가있다고하였다 (Vicki et al., 2011). 최근에는동작가속도계 (accelerometer) 와같은기기를활용하여거리와속도측정및그에따른에너지소비량과활동정도를산출하여신체활동에대한질적, 양적인정보를제공하고있다. 이는동작가속도계가걸음수를측정하는도구뿐만아니라, 자가모니터링 (self-monitoring) 기능을통해신체활동을촉진시키는동기유발도구의의미가있다 (Gwon & Rhee, 20104). 현대사회는네트워크를중심으로하는컴퓨터매개통신 (Computer Mediated Communication) 플랫폼에의해사회문화가형성되어있다. 특히시간과공간의제약을받 지않으면서다양한형태로데이터를입출력할수있는네트워크는언제 / 어디서든지, 어느누구와도의사소통을할수있다 (Kim et al, 2011). 이러한플랫폼의장점을활용하여동작가속도계외에블루투스기능이탑재된활동량계 (activity tracker) 와스마트기반앱 (APP) 을활용하여신체활동걸음수, 이동거리, 활동소비량, 그리고활동강도등을관리하는것은매우효과적일수있다. 최근지역보건소에서는국가건강검진결과를활용한건강관리사업을오프라인으로실시하고있으나, 대면상담을위한방문의번거로움등으로참여희망자중약 7% 만서비스를이용하고있는실정이다 (Khealth, 2016). 한편, 방송통신위원회에서는 2011년 11월대한민국의스마트폰사용자수는 20,000천명을넘어섰고 2016년 12 월기준 46,000천명이라고발표하였다 (Ministry of Science, ICT and Future Planning, 2017). 사실활동량계와스마트폰은항상몸에지니고다니는특성으로인하여자신의신체활동정도를확인하는장치로서매우유용한데, Jung et al.(2016) 의아동 / 청소년의활동량계사용에대한선호도조사, 초등학생이모바일웹을활용한자가건강관리의효과 (Lee et al, 2015) 및스마트폰을사용하여대학생신체활동량증가 (Kim, 2012) 등을보고한선행연구에서확인할수있다. 그리고 2016 피트니스트렌드보고서 에서웨어러블테크놀로지 (Wearable Technology) 가 1위를차지하였는데, 이러한결과는활동량계와스마트폰앱으로자신의신체활동을모니터링하고개인에맞는운동프로그램을설정할수있도록도와주는기술이큰인기를끌고있다는것을증명하고있다 (Thompson, 2014). 앞에서도언급했듯이대한민국국민의신체활동실천율은점차적으로감소하고있으며, 과체중및비만과대사증후군유병률은지속적인증가추세를보이고있다. 이처럼건강위험예방차원에서신체활동참여를촉진시키기위한효과적인중재 (intervention) 방안이필요한시점에활동량계와스마트기반앱활용은바쁜일상생활속에서자가건강관리가어려운 30~50대의중장년층에게매우중요한중재방안이될수있다. 또한지역사회보건소의새로운건강관리방안과전략으로확대하는데도의미가있을것이다. 따라서본연구는시간과공간의제약이없는활동량계와스마트기반앱을활용하였을때, 신체활동지속도와만성질환과관련이있는대사증후군위험요인및신체조성에어떠한영향을미치는지를조사하고나아가이미 The Asian Journal of Kinesiology 29
3 검증된보건소오프라인건강관리서비스와의비열등성비교를확인해보는데그목적이있다. 연구방법연구대상연구대상은전국소재 10개보건소협조하에대상증후군위험요인이 1개이상인성인 1,000명 ( 남자 494명, 여자 506명 ) 으로스마트폰을소지하고있는사람들로제한하였다. 연구에참여하기전연구목적과내용에관하여충분히설명하였고, LS Band 활동량계 (Healthmax, Korea) 제공과스마트폰에앱을설치한후, 사용방법에대한교육을실시하였다. 그러나총인원중 10명 ( 남성 2 명, 여성 8명 ) 은 12주후중간검사기간에검사미참여로인하여연구대상에서제외되어총대상자는 990명 ( 남성 492명, 여성 498명 ) 으로하였다. 그리고기존보건소건강관리사업과의효과를비교평가를위하여유사한조건의대조군을선정하였다. 대조군은 10개보건소중효과가검증된내소형건강원스톱서비스등의건강관리서비스 (Kim & Lee, 2012) 를제공받고있는 3개소 276명으로선정하였으며사전검사, 12주후중간검사및최종 24주후까지검사를받은 206( 남성 71명, 여성 135명 ) 명을최종대상자로선정하였다. 연구대상자의신체적특성은 <Table 1> 과같다. Table 1. Physical characteristic of subjects (M±SD) Group G1 (n=990) G2 (n=206) 혈액검사 혈액검사는현장검사장비인 Samsung LABGEO PT10(Samsung Electronics, Suwon, Korea) 을사용하여혈장 및혈청뿐만아니라, 전혈검체로임상화학분석검사를 실시하였다. Jung et al.(2013) 에의하면 Samsung LABGEO PT10 은임상화학현장검사장비로수행평가검증이완 료된신뢰할수있는장비이다. 대상자의손가락에서검 체 70uL 을 10 분간상온화된카트리지에주입하고검사장 비도어에삽입하여 7 분후총콜레스테롤 (TC), 중성지방 (TG), 공복혈당, 고밀도지단백 - 콜레스테롤 (HDL-C) 을확 인하였다. 신체조성검사 Height (cm) G1: Experimental group G2: Control group Weight (kg) Age (yr) BMI (kg/m 2 ) 165.6± ± ± ± ± ± ± ±3.5 대상자의신체계측을측정하기위하여생체전기임피 실험설계및절차본연구의목적을달성하기위하여참여대상자는사전에혈액검사와신체검사및허리둘레를측정하고 12주후에사전검사와동일한항목을동일시간대에중간측정하며마지막으로 24주후에중간검사와동일하게재측정하여총 3회의측정을진행하였다. 실험설계및절차는 <Figure 1> 과같다. 허리둘레및혈압검사대상자의허리둘레는 2010년에수행된제6차한국인인체치수조사사업 (Size Korea) 에서제시한방법을사용하여대상자배꼽을지나는높이에서측정하였다. 그리고혈압은 BPBIO320S 자동혈압기 (Inbody, Korea) 를사용하여수축기혈압 (systolic pressure, mmhg) 과이완기혈압 (diastolic pressure, mmhg) 을측정하였다. Subject Selection Pre-test Programs periods (cf. Table 2) Middle-test Post-test Middle and senior-aged - Online groups 990(M: 492, F: 498) - Offline groups 206(M: 71, F: 135) Blood pressure test Waist test Blood test Body composition test Conditioning phase: 0-4wk Improvement phase: 5-12wk Maintenance phase: 13-24wk Blood pressure test Waist test Blood test Body composition test Figure 1. Experimental design 30 The Asian Journal of Kinesiology
4 던스검사 (bioeletrical impedance analysis) 장비 (Inbody 370, Inbody, Korea) 을이용하였다. 검사방법은대상자가양발을기기받침대발바닥모양에맞춰올라선후양손으로손잡이를잡으면체중, 근육량, 체지방량등이자동으로측정되도록하였다. 검사기는인체에무해한고주파수 (500~800KHz) 를전도시켜지방조직과비지방조직의전기저항차이를이용하여지방량이나근육량, 수분량등을추적할수있는장비이다. 스마트기반모바일헬스케어앱본연구에서사용된스마트기반모바일헬스케어앱은 Kim et al.(2010) 이개발한 웹기반개인운동처방시스템 의출력정보를일반인들이손쉽게확인할수있도록모바일환경으로재구성하였다. 그리고개인의신체활동량정보는활동량계에서앱으로자동연동되어스마트폰에서활동량정보를실시간으로확인할수있도록하였고, 그외운동일기형식으로별도수행한운동내역 ( 유산소 or 저항성운동 ) 을입력하여활동량누적정보를통계데이터로제공하였다. 또한평상시식사때마다섭취하는식단을사진혹은텍스트형식으로앱에입력하고각음식에대한양을단위로입력할수있도록구성하였다. 한편, 프로그램언어는 JSP와 Oracle 및 JAVA기반으로설계하여 모바일앱기반서비스 로제공하였다. 그리고자가건강관리및코칭서비스를위해스마트기반앱과연동되는 관리자웹시스템 을추가구성하였으며 DB 파일은사용자정보, 상담정보, 건강콘텐츠정보, 서비스정보, 신체계측정보등 5개분야의 180개테이블로, 마지막푸시 (push), 건강포인트, 랭킹등을자동화모듈서비스로구성하였다. 신체활동목표처방및상담시스템신체활동목표처방은미국스포츠의학회 (american college of sports medicine) 에서제시한일일신체활동소모칼로리기준에의해 (ACSM, 2006) 주간소비칼로리를제시하였다. 그리고매우우수한체력일지라도운동강도는최대심박수의 70% 는넘지않도록하여, Ainsworth et al.(2000) 이발표한 인체의에너지소비량분류에따른신체활동분류표 의분당칼로리 ( kcal /min) 를활용하여운동종목별활동시간과활동목표등을제공하였다. 또한, 대상자들이직접보고동작을할수있도록운동종목을동영상으로제작하여접근성을쉽게하였고, 운동전문 가가대상자개인별신체활동이력확인을통하여중간에 점증적으로새로운목표활동을제공하였다. 목표심박수 는안정시심박수를활용한예비심박수공식을활용하였 다 (Karvonen & Mustala, 1957). 신체활동지속도확인 신체활동지속도는특정개인이운동혹은신체활동에 직접참가하여그활동을정규적으로행하는것으로조작 적정의하였다. 미국스포츠의학회의지침에의하면성인 들의정규적인운동참여는가능하면매일, 중증도강도의 신체활동을 30 분이상하는경우로권고하고있다 (ACSM, 2006). 그러나본연구의대상은정상군이아닌건강위험 군이기때문에운동지속도는최소주 3 회, 30 분이상으로 초기세팅을하였고개인마다실행한신체활동량은스마 트기반모바일헬스케어앱에자동입력되어모니터링 되도록하였으며, Khealth(2016) 에서적용한중도탈락기 준에의하여 2 주이상활동데이터가업데이트되지않으 면신체활동지속여부의사가없는것으로간주하여자동 탈락으로처리하였다. 자료처리 본연구의본연구에서측정된자료는 SPSS 22.0 package(ibm, USA) 를이용하였다. 참여대상자의신체활동지 속도는카이제곱을이용하여분석하였으며, 활동량계와 스마트기반앱활용유무에따른평균차이검증과상호 작용을확인하기위하여이원반복측정분산분석 (Twoway repeated measured ANOVA) 을실시하였고, 구체적인 시기간변화에대한효과를알아보기위하여사후검증 (Scheffé) 을실시하였다. 모든결과는평균과표준편차를 표시하였으며, 유의한차이가있는모든통계치의검증을 위한유의수준 (significance level) 은 α=.05 로하였다. Table 2. The changes of physical activity adherence Variables drop-rate(%) adherence(%) * p<.05, ** p<.01, *** p<.001 Male 46 (9.35) 446 (90.65) Online Group Female 43 (8.63) 455 (91.37) Sig <.694 The Asian Journal of Kinesiology 31
5 Table 3. The changes of metabolic syndrome factor (Mean±SD) Variable Group Base line Week 12 Week 24 F-value T G T G Significance Post-hoc TC (mg/dl) G (±37.75) (±37.03) (±35.56) G (±33.53) (±39.45) (±36.64) T: 001*** G: 029* T G: 206 TG (mg/dl) G (±95.12) (±101.73) (±94.37) G (±102.01) (±93.44) (±86.05) T: 002** G: 535 T G: 031* HDL-C (mg/dl) G (±11.26) 51.15(±11.66) 51.80(±11.73) G (±10.33) 50.58(±10.49) 50.49(±9.32) T: 153 G: 515 T G: 049* - LDL-C (mg/dl) G (±36.53) (±36.51) (±34.01) G (±31.58) 99.26(±32.32) 98.03(±32.82) T: 015* G: 133 T G: 160 Glucose (mg/dl) G (±12.12) (±16.44) (±12.91) G (±14.16) (±15.18) (±15.92) T: 000*** G: 695 T G: 050 SBP (mmhg) G (±14.69) (±14.29) (±13.57) G (±15.89) (±14.51) (±14.50) T: 046* G: 015* T G: 013* DBP (mmhg) G (±10.34) 82.67(±10.23) 82.15(±10.12) G (±10.86) 80.25(±10.12) 80.61(±9.82) T: 221 G: 003** T G: G1 : one-line physical activity group, G2 : off-line physical activity group T : Time, G : Group, T G : Interaction a : Baseline, b : 12 Week, c : 24 Week * p<.05, ** p<.01, *** p<.001 결과신체활동지속도변화 <Table 2> 에서보는바와같이, 24주동안의활동량계와스마트기반앱이용에따른신체활동지속도는남자가 492명에서 446명으로 46명 (9.35%) 의탈락자를제외한 90.65% 를보였고, 여자는 498명에서 455명으로 43명 (8.63%) 의탈락자를제외한 91.37% 를보였다. 남자와여자의성별간카이제곱결과에서유의한차이는나타나지않았다. 대사증후군위험요인변화 <Table 3> 에서보는바와같이, 대사증후군위험요인은 24주동안활동량계와스마트기반앱이용에따라다양한결과를보였다. 우선총콜레스테롤 (TC) 는시간에있어서유의한 (F=7.591, p=0.001) 차이를보였고, 그룹간에도유의한 (F=4.802, p=0.029) 차이가나타났으나, 상호작 용에서는차이 (F=2.233, p=0.206) 가나타나지않았다. 그리고시기간변화에대한사후분석결과는 12주, 24주후에유의한차이가나타났고, 12주에서 24주사이에는유의한차이가없었다. 수축기혈압 (SBP) 은시간에있어유의한 (F=3.093, p=0.046) 차이가나타났고그룹간에도유의한 (F=5.984, p=0.015) 차이를보였으며상호작용역시유의한 (F=4.347, p=0.013) 차이가나타났다. 시기간변화에대한사후분석결과는 24주후에만유의한차이가나타났다. 그리고고밀도지단백콜레스테롤 (HDL-C) 은시간에있어유의한 (F=1.880, p=0.153) 차이가없었고그룹간에도유의한 (F=0.424, p=0.515) 차이가없었으나상호작용에서는유의한 (F=3.014, p=0.049) 차이가나타났다. 중성지방 (TG) 는시간에있어서유의한 (F=6.041, p=0.002) 차이를보였고그룹간에는유의한 (F=0.384, p=0.535) 차이가없었으며상호작용에서는유의한 (F=3.498, p=0.031) 차이가나타났다. 시기간변화에대한사후분석결과는 12주, The Asian Journal of Kinesiology
6 Table 4. The changes of body composition factor (Mean±SD) Variable Group Base line Week 12 Week 24 F-value T G T G Significance Post-hoc BMI G (±3.33) 25.66(±3.26) 25.63(±3.31) G (±3.47) 25.05(±3.25) 25.02(±3.42) T: 014* G: 023* T G: 464 Weight (kg) G (±12.82) 70.75(±12.75) 70.63(±12.82) G (±12.41) 67.25(±12.17) 66.74(±13.50) T: 003** G: 000*** T G: 163, c<b Waist (cm) G (±9.35) 87.02(±9.36) 86.33(±9.17) G (±8.56) 85.62(±8.15) 85.62(±8.51) T: 000*** G: 099 T G: 049*, c<b G1 : one-line physical activity group, G2 : off-line physical activity group T : Time, G : Group, T G : Interaction a : Baseline, b : 12 Week, c : 24 Week * p<.05, ** p<.01, *** p<.001 주후에유의한차이가나타났고, 12주에서 24주사이에는유의한차이가없었다. 한편, 공복시혈당 (Glucose) 은시간에있어서유의한 (F=13.363, p=0.000) 차이를보였으나, 그룹간에유의한 (F=0.153, p=0.695) 차이를보이지않았고상호작용에서도유의한 (F=3.007, p=0.050) 차이가없었다. 시기간변화에대한사후분석결과는 12주, 24주후에유의한차이가나타났고, 12주에서 24주사이에는유의한차이가없었다. 마지막으로이완기혈압 (DBP) 과은그룹간에서만유의한 (F=8.580, p=0.003) 차이가나타났고, 저밀도지단백콜레스테롤 (LDL-C) 은시간에있어서유의한 (F=4.193, p=0.015) 차이가나타났으며시기간변화에대한사후분석결과는 12주, 24주후에유의한차이가나타났고, 12주에서 24주사이에는유의한차이가없었다. 신체조성의변화표 <Table 4> 에서보는바와같이, 24주동안활동량계와스마트기반앱이용에따라나타난결과는다음과같다. 신체질량지수 (BMI) 는시간에있어서유의한 (F=4.270, p=0.014) 차이를보였고, 그룹간에도유의한 (F=5.189, p=0.023) 차이가나타났으나, 상호작용에서는차이 (F=0.767, p=0.464) 가나타나지않았다. 그리고시기간변화에대한사후분석결과는 12주, 24주후에유의한차이가나타났고, 12주에서 24주사이에는유의한차이가없었다. 체중 (Weight) 역시시간에있어유의한 (F=5.854, p=0.003) 차이가나타났고그룹간에도차이를보였으나, 상호작용에서는유의한 (F=1.815, p=0.163) 차이가없었다. 그리고시기간변화에대한사후분석결과는 12주, 24주후에유의한차이가나타났고, 12주에서 24주사이에는유의한차이가없었다. 마지막으로허리둘레 (Waist) 에서는시간에있어서유의한 (F=45.277, p=0.000) 차이를보였으나그룹간에는유의한 (F=2.732, p=0.099) 차이가없었으며상호작용에서는유의한 (F=3.017, p=0.049) 차이가나타났다. 그리고시기간변화에대한사후분석결과는 12 주, 24주후에유의한차이가나타났고, 12주에서 24주사이에도유의한차이가나타났다. 논의본연구의목적은시간과공간의제약이없는활동량계와스마트기반앱을활용하여신체활동지속도와대사증후군위험요인및신체조성에어떠한영향을미치는지를확인하여다음과같이논의하고자한다. 신체활동지속도신체활동의실천은생활습관과질병예방을위한차원에서시작하는것이필요하지만같은맥락에서볼때, 스스로자발성과주도성을가지고지속적으로신체활동에참여할수있어야하는것도중요한항목일것이다. 왜냐하면활동량계와스마트기반앱활용은단기뿐만아니라, 장기간의지속적행동변화를유도할수있어야하며생활습관의변화과정이개인마다다르기때문에 1~2회 The Asian Journal of Kinesiology 33
7 의단발성보다는반복적인집중관리를통하여행동과생활습관의변화를가져오도록해야하기때문이다 (Verheijden et al, 2008). 2013년 9월기준으로활동량계를보유하고있는미국내 18세이상성인을대상으로실시한설문조사결과에따르면, 활동량계사용 6개월이후약 30% 가사용을중단하였고, 1년이상사용하는경우는 50% 미만으로나타났다 (Han, 2016). 따라서활동량계와스마트기반앱을활용하여개인신체활동지속여부를확인하는것은참여자의생활습관및건강관리의효과를확인할수있는중요한항목이라고볼수있다 (Kim et al, 2011). 본연구에서 24 주동안규칙적인신체활동실천을유지하기위하여활동량계와스마트기반앱활용후, 남자는 46명 (9.35%) 의탈락자를제외한 90.65% 의지속도를보였고, 여자는 43명 (8.63%) 의탈락자를제외한 91.37% 를보였다. 즉, 남자와여자모두매우높은신체활동지속도를나타내었고중간탈락률도낮았다. 이는 Lee et al.(2015) 이보고한스마트기반앱형태의관리에서연령층의차이는있지만운동지속도가높게나타난결과와일치하였으며선행연구보다도더높은지속도가나타났다. 이처럼남녀에게서 90% 이상의높은지속도를보인것은활동량계와앱을통해개인별맞춤형상담및일일활동목표제공, 그리고걷기뿐만아니라, 자신이하고싶은운동을수행하고입력할수있게함으로써, 스스로바람직한신체활동습관을갖도록유도한방법이효과적이었다고생각된다. 또한본연구에서언급하지는않았지만, 영양학적측면에서식사일기를기록하게하여자신의일일섭취칼로리를확인하게한부분도영향을미쳤을것으로생각된다. 이부분에대해서는후속추적연구가이루어져야할것이다. 한편중간에탈락한대상자들은활동량계의 데이터가정확한가?, 페어링이잘안된다., 그리고앱구성도가 한눈에안들어온다. 등의다양한이유를제기하였다. 즉사용자인터페이스 (user interface; UI) 의난이도와데이터검증및건강에대한관심을증가시키는맞춤형콘텐츠가부족한점등이탈락의원인으로보여진다. 따라서추후에는대상자들의신체활동참여를지속시키기위해서무분별한프로그램개발이전에대상자에맞는화면구성과재미, 그리고개인맞춤형건강정보제공을위한콘텐츠개발에대한연구가선행되어야할것이다. 대사증후군위험요인대사증후군위험요인은심혈관계질환발생위험성이건강인과비교하여 2배이상높고당뇨발생위험성은 3.5~5배이상높기때문에, 예방을위한관리의중요성이부각되고있고 (Lee et al, 2015), 여러관리방법중에서운동이나신체활동의실천이매우밀접한관계가있으며특히, 운동중에서복합운동을권장하고있다 (Ochner et al, 2007). 본연구에서규칙적인신체활동을동반한활동량계와스마트기반앱이용이총콜레스테롤, 중성지방, 공복혈당, 수축기혈압에서긍정적인결과가나타났다. 이결과는 Oh et al.(2014) 이대사증후군을가진중년여성 23명에게 10주간고정식자전거운동과저항운동으로수축기혈압에서긍정적인결과를보인것과동일한결과이다. 그리고 Kim(2015) 이규칙적인걷기참여가비참여보다중성지방에서유의하게감소되었다고보고한결과와도일치하고, Kang & Park(2012) 이고혈압, 당뇨, 이상지질혈증등대사관련질환의위험성이규칙적인신체활동으로긍정적인효과를보고한결과와도동일한결과를보였다. 이러한사실은운동이나신체활동이심장기능의증가와혈관기능의개선및스트레스감소로혈압에긍정적인영향을미친것으로보여진다 (Kwon et al, 2012). 또한 Kwon et al.(2012) 은신체활동량의증가가대사증후군위험요인과발생위험율을낮추었다고보고하였는데, 본연구에서도최초주간활동목표를 60-70% 의강도에서실시해서점증적으로활동목표를증가시킨것이총콜레스테롤, 중성지방, 공복혈당, 수축기혈압에긍정적으로나타난것이라생각된다. 한편, 사후검증결과고밀도지단백콜레스테롤과이완기혈압을제외한대부분의변인에서 12주후, 24주후에유의한차이가나타났으나, 12주에서 24주사이에는유의한차이가나타나지않았다. 그래서추후연구에서는 12 주이후에적극적인참여동기유발을위한전략적방안이필요하다고생각한다. 또한, 규칙적인운동으로고밀도지단백콜레스테롤이유의하게증가하였다는선행연구 (Cho & Kim, 2012) 와달리, 본연구에서는유의한효과가나타나지않았다. 이는저항운동을포함한복합운동보다는유산소성위주의신체활동이비율적으로높았기때문으로생각된다. 그러므로향후에는건강관리활동유형과형태및성별간의관찰을통하여대사증후군위험요인에어떠한변화가있는지를알아보는연구가진행되 34 The Asian Journal of Kinesiology
8 어야할것이다. 신체조성본연구에서 24주동안규칙적인신체활동과활동량계와스마트기반앱을활용했을때, 허리둘레, 체중, 신체질량지수에서긍정적인결과가나타났다. 이러한결과는신체활동지속도가높았기때문에오프라인에서적극적인운동이체중과허리둘레감소에긍정적인영향을미친다양한선행연구결과와일치하였다 (Sijie et al., 2012). 그리고규칙적인유산소운동이체중을감소시켰다는연구결과와도일치하였다 (Kim, 2015; Ko, 2011). 일반적으로규칙적인신체활동이가져다주는인체변화는직접적인운동에너지의충족에의해서발생되기보다는기초대사량을증가시켜에너지소비량의증가가나타나기때문인데 (Lazzer et al., 2011; Tompkins et al., 2011), 본연구도유산소성운동과적은비율이지만저항성운동으로에너지소비율을자극시킴으로써보다긍정적인신체구성의변화를이끌어낸것으로생각된다. 또한, 사후검증결과허리둘레에서는 12주후, 24주후, 그리고 12주와 24주사이에서모두유의한차이를보였으나, 신체질량지수와체중에서는 12주와 24주사이에유의한차이가없었기때문에대사증후군위험요인과같은맥락에서전략이필요하다. 그러므로활동량계와스마트기반앱을통한자발적인운동량 ( 유산소적신체활동과저항성운동 ) 과신체구성변화에대한후속연구로진행되어야할것으로생각된다. 마지막으로본연구는실험군과대조군의표본수차이가크기때문에, 연구결과의표준화부분을평가하는데제한점이있다. 그러므로향후에는집단의형평성을포함하고나아가서비스종료시점 (24주) 이후에대상자의건강상태와신체활동실천에대한추적관찰을통하여예방적차원의건강관리방안을모색하는정책적연구가필요하다. 결론본연구에서수행된활동량계와스마트기반앱적용은신체활동지속도, 대사증후군위험요인, 신체조성변인들에긍정적인효과가있는것으로나타났다. 따라서중장년층의건강유지와증진을위한매우적합한방법이라고볼수있다. 그러므로지역보건소에서는주민들이규칙적인신체활동에참여하도록유도하는새로운전략으로활용할수있을것으로생각된다. Conflicts of Interest The authors declare no conflict of interest. References American College of Sports Medicine. (2006). Guidelines for exercise testing and prescription(7th ed.). Williams & Wilkins. Ainsworth, B. E., Haskell, W. L., Whitt, M. C., Irwin, M. L., Swartz, A. M., Strath, S. J., O'Brien, W. L., Bassett, D. R. Jr., Schmitz, K. H., Emplaincourt, P. O., Jacobs, D. R. Jr., & Leon, A. S. (2000). Compendium of physical activities: an update of activity codes and MET intensities. Medicine and Science in Sports and Exercise, 32(9), Carron, A. V., Hausenblas, H. A. & Estabrooks, P. A. (2003). The psychology of physical activity. McGraw-Hill Companies. Cho, H. C. & Kim, J. S. (2012). The effects of the complex exercise on body composition, activity fitness and cardiovascular disease risk factors in abdominal obese middle-aged women. Journal of Sport and Leisure Studies, 50(2), Gwon, O. S. & Rhee, E. (2014). The relation of physical activity volume by lifecorder and fitness in primary school student -comparison with Japanese students. The Journal of Korean Society for Child Education, 23(2), Han, A. R. (2016). Effects of mobile healthcare application use and SMS/MMS as physical activity intervention on the levels of physical activity, (Master s thesis). Yonsei university, Seoul, Republic of Korea. Health insurance review & assessment service. (2016). Health Insurance Statistics Chronology Jung, A. R., Song, S. J., Lim, S. Y., Lee, J. H., Choi, Y. H., & Yoon, K. H. (2016). Study on preference of activity tracker of child and adolescent. Journal of Korea Society for Well- The Asian Journal of Kinesiology 35
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