Purpose
To identify factors associated with Quality of Life (QOL) in disaster female victims.
Methods
A descriptive cross-sectional design used secondary data from the 2018 long-term survey on the change of life of disaster victims conducted by the National Disaster Management Research Institute (NDMI). The participants were 1,267 female victims over the age of 20 who completed a survey including QOL, resilience, perceived health status, depression, anxiety, Post-Traumatic Stress (PTS), social adaptation, and social support. Descriptive statistics, chi-square-test, independent t-test, and a decision tree were used for data analysis.
Results
The decision tree identified 8 final nodes predicting QOL of disaster female victims. Resilience was associated with quality of life (△p<.001, F=115.14). The mean QOL was 2.81 with predicted rate of 55.7% in the Low Resilience Group (LRG) and 3.24 with predicted rate of 44.3% in the High Resilience Group (HRG). The highest QOL group in LRG was Node 9 with perceived health status of more than 3 and low depression (mean=3.17), while the lowest QOL group was Node 3 with perceived health status of less than 2 (mean=2.54). The highest QOL group in HRG was Node 8 with social support of more than 3.92 (mean=3.57), while the lowest group was Node 12 with high anxiety (mean=2.81).
Conclusion
Factors predicting the QOL of disaster victims differed between HRG and LRG. In order to improve QOL of disaster victims, customized interventions according to the level of resilience are needed.
,1
and Minju Kim2
To identify factors associated with Quality of Life (QOL) in disaster female victims.
A descriptive cross-sectional design used secondary data from the 2018 long-term survey on the change of life of disaster victims conducted by the National Disaster Management Research Institute (NDMI). The participants were 1,267 female victims over the age of 20 who completed a survey including QOL, resilience, perceived health status, depression, anxiety, Post-Traumatic Stress (PTS), social adaptation, and social support. Descriptive statistics, chi-square-test, independent t-test, and a decision tree were used for data analysis.
The decision tree identified 8 final nodes predicting QOL of disaster female victims. Resilience was associated with quality of life (Δp<.001, F=115.14). The mean QOL was 2.81 with predicted rate of 55.7% in the Low Resilience Group (LRG) and 3.24 with predicted rate of 44.3% in the High Resilience Group (HRG). The highest QOL group in LRG was Node 9 with perceived health status of more than 3 and low depression (mean=3.17), while the lowest QOL group was Node 3 with perceived health status of less than 2 (mean=2.54). The highest QOL group in HRG was Node 8 with social support of more than 3.92 (mean=3.57), while the lowest group was Node 12 with high anxiety (mean=2.81).
Factors predicting the QOL of disaster victims differed between HRG and LRG. In order to improve QOL of disaster victims, customized interventions according to the level of resilience are needed.
재난은 그 영향을 받은 공동체나 사회가 본래 가진 자원으로 대처할 수 있는 능력을 넘어설 만큼의 광범위한 인적, 물적, 경제적 및 환경적 손실을 초래하여, 공동체나 사회의 기능을 심각하게 파괴하는 사건이다[1]. 재난의 영향력은 직접적인 재난피해 대상을 넘어, 그들의 친인척과 친구들, 재난의 구조 및 복구에 참여했던 사람들 등 지역사회 전반에 걸친다는 특징을 갖고 있다[2]. 그로 인해, 재난으로 인한 피해가 심화되면서 재난피해자나 지역사회의 삶의 질뿐 아니라 정신건강에도 문제를 일으키고 있다[3]. 우리나라에서도 매년 다양한 재난 및 피해에 노출되고 있으며, 이러한 지속적인 재난피해에도 불구하고 재난관리 및 재난피해 생존자들의 건강한 삶을 유지할 수 있도록 지원하는 시스템은 여전히 많은 한계에 부딪히고 있다[4].
재난피해 정도에 대해 141개국의 재난 데이터를 이용하여 성별 격차를 분석한 연구[5]를 비롯해, 재난 관련 연구[6, 7] 및 국내에서 성별 피해상황이 보고된 인적 재난[8] 등에서 여성이 남성보다 재난에 더 취약하여 피해가 크다는 보고가 지속되어 왔다. 이러한 사실을 감안하여 유엔(United Nations, UN)의 여성인도주의 부서[9]는 재난위험감소에 있어서 젠더 관점을 반영한 여성통합 재난관리계획의 중요성을 강조하고 있다. 그러나 한국의 재난관리정책에서는 전반적으로 성(性)인지적 관점이 부족하다[8]는 점과 재난에 영향을 받은 여러 체계들은 유기적인 관련성 하에 서로 영향을 주고받기 때문에, 재난피해자를 대상으로 하는 복구 과정에서 개인적인 특성[3], 특히 여성의 취약점에 따른 다양한 요구[5]에 초점을 맞춰야 한다[3, 5]는 점을 고려한다면, 여성 재난피해자의 삶의 질에 대한 고찰은 꼭 필요할 것이다.
현재까지 밝혀진 재난피해자들의 일상생활이나 삶에 영향을 끼치는 여러 요인들 중 회복탄력성[10, 11, 12, 13, 14]은 재난의 충격으로 인해 심리정서적, 신체적, 행동적 차원에서 부적응을 경험하고 있는 재난피해자에게 있어서[15] 매우 중요한 요인이다[10]. 또한 유엔은 재난감소를 위한 유엔 국제전략(United Nations International Strategy for Disaster Reduction, UNISDR)[16] 보고서에서 더 나은 재건을 위해서는 재난 건강회복력 향상이 중요하다고 보고하고 있어 회복탄력성이 중요한 개념으로 대두되고 있다. 회복탄력성은 위험요소에 노출된 개인이나 지역사회가 부정적 영향으로부터 즉시 회복할 수 있는 능력[1, 3]뿐 아니라, 미래 상황이나 취약성에 대처할 수 있는 정신적 대비능력으로 정의된다[3]. 재난상황 속에서 회복탄력성의 정도가 높을수록 외부에서 오는 충격, 스트레스 등과 같은 부정적인 영향을 덜 받을 수 있으며, 이를 통해 심리적 스트레스에서 벗어나 빠르게 정상적인 일상생활로 복귀할 수 있다[11]. 더욱이 개인의 회복탄력성이 높아지면 긍정 심리의 강화와 부정 심리의 약화와 더불어 심리적 삶의 질을 향상시킬 수 있다는 연구 보고[17]는 재난관리 정책에 있어서 회복탄력성의 중요성[12]을 보여주고 있다. 이처럼 여러 선행연구들에서 회복탄력성을 삶의 질에 영향을 미치는 주요변수로 설명하고 있으나[14], 현재까지의 선행연구는 회복탄력성과 변수들 간의 관계나 매개효과에 초점을 맞추고 있어 개인이 가진 회복탄력성 정도가 삶의 질에 어떤 영향을 끼치는지 예측하기는 어려울 뿐 아니라 재난취약계층인 여성에 대한 연구는 미비한 실정이다. 그러므로 재난피해 여성의 삶의 질을 향상시키기 위해서는 그들의 회복탄력성 정도에 따라 삶의 질에 대한 영향요인을 예측하는 연구가 선행되어야 할 것이다. 또한 회복탄력성에 대한 많은 선행연구들이 서양을 배경으로 하고 있으므로[18], 우리나라 피해여성의 회복탄력성 정도에 따른 삶의 질을 예측하는 것은 더욱 의의가 있을 것이다.
20세 이상 성인[10], 노인[13] 및 태풍으로 인한 풍수해 피해자[19]를 대상으로 한 연구에서 건강상태가 좋다고 지각하거나 재난으로 인한 건강상태에 변화나 질병이 없는 경우에 삶의 질이 높게 나타나, 재난피해자의 삶의 질을 구축하는데 신체적 건강상태가 고려되어야 함을 확인하였다. 심리적 요인으로는 청소년[20], 성인[10], 노인[13] 및 세월호로 자녀를 상실한 부모[14]를 대상으로 한 연구에서 우울 정도가 높을수록 삶의 질이 낮았다고 보고하였다. 또한 재난과 정신건강에 대한 내러티브리뷰(narrative review)[3]와 홍수 피해자의 경험을 분석한 연구[21]에서 재난피해자는 재난으로 유발된 삶의 전반에 걸친 변화와 더불어 불안, 우울 등의 건강문제로 고통스러워한다고 하였다. 즉, 불안[2, 3], 우울[13]이나 외상후 스트레스장애[22]와 같은 심리적 요인은 재난피해자들이 가장 흔히 겪는 어려움 중 하나일 뿐 아니라, 일상생활에도 부정적 영향을 끼치므로[10, 21, 23] 이에 대한 세심한 평가와 적극적인 중재가 필요하다.
재난을 경험하거나 경험하고 난 후의 사회적 지지 약화가 삶의 질을 저하시키는 원인이 될 수 있다[11]. 이는 사회적 지지가 심리적 어려움으로 인한 사회적 부적응을 최소화하고, 재난피해자의 적응을 돕는 중요한 요인[10]으로 다수의 연구[13, 22, 24]에서 지지되었다. 이처럼 재난피해자에 대한 사회적 지지는 유무형의 도움으로 재난피해자의 삶의 질 향상에 기여하는 것으로 밝혀졌다. 이밖에도 재난피해자의 연령[13], 월평균소득[10, 15, 24], 재난유형[24] 등에 따라 삶의 질이 다르게 나타나 인구사회학적 특성 및 재난특성도 삶의 질에 영향을 끼치고 있음을 알 수 있었다.
최근 들어 방대한 양의 데이터로부터 각 자료를 분류하고 예측하는 효과적인 방법으로 제시된 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무 분석법이 있다. 의사결정나무 분석법은 분석 대상을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측하는 규칙을 나무 구조로 시각화함으로써[25] 해당 특성을 보다 쉽게 이해하고, 예측할수 있게 해 주어 보건의료 관련 데이터 분석에 유용한 도구로 사용되고 있다. 이에 삶의 질과 관계가 있거나 영향 요인으로 밝혀진 변수들의 다양한 조합을 통해 삶의 질을 시각적으로 예측함으로써 재난피해여성의 회복탄력성 정도에 따른 제특성을 보다 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 나아가 재난피해여성 맞춤형 서비스의 제공이나 성(性)인지적 재난복구 프로그램 개발에도 기여할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 의사결정나무 분석법을 적용하여 삶의 질과 관련된 신체 · 심리 · 사회적 · 인구학적 특성들이 재난피해여성에서도 삶의 질에 유의미한 영향요인으로 나타나는지 회복탄력성 정도에 따라 확인함으로써 재난피해취약계층인 대상자의 삶의 질 향상을 위한 맞춤형 재난지원 프로그램 개발을 촉진하는데 기여하고자 한다.
본 연구의 목적은 의사결정나무 분석법을 이용하여 재난피해여성의 회복탄력성 정도에 따른 삶의 질을 예측하는 경로를 확인하기 위함이다.
본 연구는 국립재난안전연구원(National Disaster Management Research Institute, NDMI)에서 실시한 제3차(2018년도) 재난피해자 패널조사 자료[26]를 이용하여 재난피해 여성의 회복탄력성에 따른 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 예측하는 모형을 구축하기 위한 이차자료분석 연구이다.
본 연구는 국립재난안전연구원에서 2018년도에 실시된 제3차 재난피해자 패널조사의 원시자료를 사용하였다. 본 연구에서 활용한 3차년도 패널자료는 자연 재난피해자 3,288명(태풍 1,249명, 호우 871명, 지진 799명)과 사회재난(화재) 피해자 369명으로 구성되어 있다[26]. 본 연구는 재난피해자 중 (1) 제 3차 패널조사 참여자, (2) 20세 이상, (3) 여성을 연구대상자로 하였으며 1,267명이 선정기준에 부합하여 최종 분석에 활용하였다.
본 연구에서 사용한 척도들은 국립재난안전연구원에서 정의한 요인과 문항 내용[26]에서 발췌한 것이다.
삶의 질 척도는 세계보건기구 삶의 질 척도(World Health Organization Quality of Life Instrument, WHO-QOL)에서 전문가 집단과의 회의, 논의를 거쳐 삶의 질 척도의 6개 영역 내 중요 문항을 하나씩 선정하고, 추후 응답 적절성을 확인하는 문항 1개를 포함하여 총 7개 문항으로 구성되어 있다[26]. 각 문항은 5점 Likert 척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=아주 그렇다)로 답하도록 구성되어 있다. 이 중 부정문항 1개는 역코딩하였으며, 문항 합산 값이 높을수록 자신의 삶을 긍정적으로 여긴다고 본다. 본 연구에서의 신뢰도 Cronbach’s α는 .77이었다.
회복탄력성 척도는 Smith 등[27]이 개발한 Brief Resilience Scale (BRS)이며, 응답범주는 5점 Likert 척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)로, 총 6문항으로 구성되어 있다. 부정문항 3개는 역코딩하였으며, 문항의 합산 값이 높을수록 회복탄력성이 높다고 본다. 본 도구의 신뢰도 Cronbach’s α는 .73이었다.
신체적 요인으로는 재난 직후 1년 사이 주관적 건강상태를 7점의 Likert 척도(1=매우 나쁘다, 7=매우 좋다)를 이용하여 조사되었다. 해당 문항에 무응답한 대상자(n=249)의 주관적 건강상태는 평균값(mean=3.59)으로 대체하여 분석하였다.
심리적 요인은 우울, 불안, 외상 후 스트레스 정도를 조사하였다. 우울은 Patient Health Questionnaire (PHQ) 도구를 사용하였다[28]. PHQ는 9문항으로 구성되어 있으며, 대상자가 최근 2주 동안 각 문항에 해당하는 내용을 얼마나 자주 느꼈는지를 4점 Likert 척도(1=전혀 느끼지 못했다, 4=거의 매일 경험하였다)를 이용하여 조사하였다. 점수가 높을수록 우울정도가 높은 것을 의미한다. 본 연구의 신뢰도는 Cronbach’s α는 .93이었다. 불안 정도는 Generalised Anxiety Disorder (GAD)를 이용하여 측정하였다[29]. GAD는 총 7문항으로 구성되어 있으며, 각 문항은 4점 Likert 척도(1=전혀 느끼지 못했다, 4=거의 매일 경험하였다)로 응답하도록 구성되었다. 점수가 높을수록 불안정도가 높은 것을 의미한다. 본 연구의 신뢰도 Cronbach’s α는 .94이다. 외상 후 스트레스는 총 22문항으로 구성된 Impact of Event Scale-Revised (IES-R)로 조사하였다[30]. 대상자가 지난 일주일 동안 각 문항에 해당하는 내용을 얼마나 자주 느꼈는지를 5점 Likert 척도(1=전혀 없었다, 5=매우 자주 있었다)를 이용하여 조사하였다. 점수가 높을수록 외상 후 스트레스 정도가 높은 것을 의미한다. 본 연구에서의 신뢰도 Cronbach’s α는 .98이었다.
사회적 요인은 재난 후 사회적 적응 정도와 사회적 지지 정도를 조사하였다. 사회적 적응은 Mundt 등[31]의 도구(Work and Social Adjustment Scale)를 재난피해자의 상황에 맞게 수정하여 5문항의 5점 척도(1=전혀 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)로 조사하였다. 점수가 높을수록 사회적응에 어려움을 겪는 것을 의미한다. 본 연구에서 사회적 적응 도구의 신뢰도 Cronbach’s α는 .96이었다. 사회적 지지는 Park [32]의 사회적 지지 척도를 전문가 집단의 문항 내용분석을 근거하여 수정 · 보완하여 조사하였다. 사회적 지지 도구는 정서적, 물질적, 평가적, 정보적 지지 등 4개 영역, 총 12개 문항으로 구성되었다. 각 문항은 5점 Likert 척도(1=매우 그렇지 않다, 5=매우 그렇다)로 조사하며, 점수가 높을수록 사회적 지지 정도가 높은 것을 의미한다. 본 연구에서 사회적 지지 도구의 신뢰도는 Cronbach’s α는 .97이었다.
대상자의 인구학적 특성은 연령, 가구형태, 재난유형, 월소득, 재난이후 가구 월평균 수입 감소분으로 하였다. 가구형태는 독거 여부를 확인하였으며, 재난 유형은 태풍, 호우, 화재, 지진을 말한다. 또한 재난 이후 월평균 수입 감소분은 변화 없음, 감소, 혹은 증가로 구분하여 조사하였다.
본 연구에서 사용한 제3차 재난피해자 패널조사 통계자료는 대상자에 대한 개인 정보가 없어 익명성과 기밀성이 보장되므로 연구자가 소속된 대학교의 연구윤리심의위원회 심의면제 승인(CUPIRB-2021-01-003)을 받은 후 연구를 진행하였다.
수집된 자료는 SPSS/WIN 25.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 구체적인 분석방법은 다음과 같다. 대상자의 특성 및 삶의 질의 정도는 기술통계를 이용하여 분석하였다. 대상자의 회복탄력성에 따른 삶의 질을 예측하는 경로를 구축하기 위해 회복탄력성을 평균값(mean=3.14)으로 구분하여 첫 번째 분리 가지로 지정한 후 의사결정나무 분석을 실시하였다. 평균값이 3.14 미만인 군을 낮은 군으로, 평균값이 3.14 이상인 군을 높은 군으로 구분하였다. 본 연구는 대상자의 특성이 명목변수와 연속변수 모두를 포함하고 있다는 점을 고려하여 Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID)을 이용하였다. 이는 목표변수가 이산형일 때 χ2 test를 수행하고 연속변수일 때 F test를 이용하여 2개 이상의 분리가 일어나는 것을허용하는 디지분리를 수행하는 알고리즘이다[25]. 본 연구는 최대트리깊이를 CHAID의 최대 수준 수인 3을 기준으로 하였으며, 최소 케이스 수는 간결한 나무 생성을 위해 부모노드 100, 자식노드 50을 기준으로 지정하였다. 의사결정나무 분석을 통해 생성된 나무가 표본에 그치지 않고 표본의 출처인 모집단에 확대 적용될 수 있는지를 검토하기 위해 분할표본 타당성 검사(split-sample validation)를 이용하였다.
대상자의 인구학적 특성은 Table 1과 같다. 대상자의 평균 연령은 60.02세였으며, 대부분(86.3%)이 가족과 함께 거주하는 것으로 나타났다. 재난 유형은 지진 31.0%, 태풍 24.1%, 호우 23.6%, 화재 21.3% 순으로 나타났다. 월평균 소득은 100~199만원 사이가 24.9%로 가장 많았으며, 재난 이후 수입 감소분의 경우 변화가 없는 경우가 63.0%, 감소된 경우가 33.9%로 나타났다. 회복탄력성의 평균값 3.14점을 기준으로 두 집단으로 구분한 후 회복탄력성에 따른 인구학적 특성의 차이를 확인한 결과, 두 집단 간 연령(t=5.62, p<.001), 가구형태(t=12.74, p<.001),월수입(χ2=37.76, p<.001), 재난 이후 월평균 수입 감소분(χ2= 21.86, p<.001)에 차이가 있는 것으로 나타났다.
Table 1
Descriptive Statistics of General Characteristics (N=1,267)
대상자의 제 특성 및 삶의 질의 정도는 Table 2와 같다. 회복탄력성 정도는 평균 3.14점(range 1~5점)으로 회복탄력성이 평균 미만으로 낮은 경우가 686명(54.1%)이었으며, 높은 경우는 581명(45.9%)으로 나타났다. 지난 1년간의 주관적 건강상태는 평균 3.59점(range 1~7점)이었다. 심리적 요인에서 우울은 평균 1.48점(range 1~4점), 불안은 평균 1.48점(range 1~4점), 외상 후 스트레스 정도는 평균 1.93점(range 1~5점)으로 나타났다. 사회적 요인에서 사회 적응 정도는 평균 9.31점(range 5~25점)이었으며, 사회적 지지는 평균 3.46점(range 1~5점)으로 나타났다.
Table 2
Means of and Correlations among Variables (N=1,267)
대상자의 삶의 질은 회복탄력성(r=.55, p<.001), 주관적 건강상태(r=.41, p<.001), 우울(r=-.43, p<.001), 불안(r=-.40, p<.001), 외상 후 스트레스(r=-.36, p<.001), 사회 적응(r=-.32, p<.001) 및 사회적 지지(r=.42, p<.001)와 유의한 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 회복탄력성이 낮은 군은 회복탄력성이 높은 군보다 삶의 질이 통계적으로 유의하게 낮았다(t=-15.12, p<.001).
대상자의 회복탄력성에 따른 삶의 질 예측요인을 확인하기 위해 회복탄력성을 첫 번째 분리기준으로 고정한 후 제 특성을 모두 포함하여 의사결정나무 분석을 결과 총 8개의 최종마디로 이루어진 경로가 형성되었다(Figure 1).
Figure 1
Decision tree for quality of life.
첫 번째 분리기준으로 설정한 회복탄력성은 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로 확인되었다(Δp<.001, F=115.14). 회복탄력성이 낮은 군(Node 1)은 전체의 55.7%이며, 평균 삶의 질 정도는 2.81점이다. 회복탄력성이 높은 군(Node 2)은 전체의 44.3%이며, 평균 삶의 질 정도는 3.24점으로 나타났다.
회복탄력성이 낮은 군(Node 1)의 경우, 주관적 건강상태에 따라 삶의 질에 차이가 있는 것으로 확인되었다(Δp<.001, F=25.46). 주관적 건강상태는 ≤2.0점(Node 3), 2.0~3.0점(Node 4), >3.0점(Node 5)의 3개 집단으로 구분된다. 주관적 건강상태의 집단별 삶의 질은 2.54점(Node 3), 2.71점(Node 4), 2.96점(Node 5)이었다. 특히 높은 집단(Node 5)의 경우, 우울 정도에 따라 삶의 질에 차이가 있는 것으로 확인되었다(Δp<.001, F=22.46). 우울은 ≤1.0점(Node 9), >1.0점(Node 10)의 2개 집단으로 구분된다. 우울 정도에 따른 삶의 질은 3.17점(Node 9), 2.85점(Node 10)으로 우울점수가 낮은 집단(Node 9)의 삶의 질이 높은 것으로 나타났다.
회복탄력성이 높은 군(Node 2)의 경우, 사회적 지지 정도에 따라 삶의 질에 차이가 있는 것으로 나타났다(Δp<.001, F=50.28). 사회적 지지는 ≤3.42점(Node 6), 3.42~3.92점(Node 7), >3.92점(Node 8)의 3개 집단으로 구분된다. 사회적 지지의 집단별 삶의 질은 2.97점(Node 6), 3.22점(Node 7), 3.57점(Node 8)이었다. 특히 사회적 지지 정도가 낮은 집단의 경우,불안 정도에 따라 삶의 질에 차이가 있는 것으로 확인되었다(Δp<.001, F=21.71). 불안은 ≤1.29점(Node 11), >1.29점(Node 12)의 2개 집단으로 구분되었다. 불안 정도에 따른 삶의질은 3.11점(Node 11), 2.81점(Node 12)으로 불안점수가 낮은 집단(Node 11)의 삶의 질이 높은 것으로 나타났다.
의사결정나무 예측모형의 타당성을 확보하기 위해 본 연구는 자료를 Training data와 Test data로 분할하여 Training data로 구축된 나무모형이 Test data에서도 적용되는지를 확인하였다(Table 3). 그 결과 Figure 1과 같이 동일한 구조로 확인되어 모형의 타당성을 확보하였다. 또한 위험도표(risk chart)에서 Training data의 경우 위험추정치(risk estimate)가 .20으로 나타나 분류가 제대로 될 확률이 79.7%로 확인되었다.
Table 3
Risk Chart of Decision Trees
본 연구는 국립재난안전연구원에서 실시한 제3차(2018년도) 재난피해자 패널조사 자료[26]에서 재난피해여성을 대상으로 한 이차자료분석 연구이다. 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무 분석법을 적용하여 재난피해여성의 회복탄력성 정도에 따른 삶의 질 예측경로 6개를 도출하여 모형화하였다.
먼저 회복탄력성은 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 회복탄력성이 낮은 군은 삶의 질이 평균값보다 낮았으며, 회복탄력성이 높은 군에 비해서도 유의하게 낮게 나타났다. 이는 2017년도 재난피해자 패널조사를 이차분석한 연구[10, 13], 폭우 피해자[12] 및 세월호 사건으로 자녀를 상실한 부모[14]를 대상으로 한 연구에서도 회복탄력성이 삶의 질에 유의미한 영향요인이라고 보고한 연구결과와 회복탄력성에 대한 투자는 지속가능한 개발의 기회라는 UNISDR [16]의 주장과도 맥을 같이한다. 즉, 재난피해여성의 삶의 질을 향상시키기 위해서는 회복탄력성을 높이기 위한 노력이 수반되어야 함을 반증한 결과이다. 그러므로 추후 재난극복을 위해 여성맞춤형 재난지원서비스를 계획할 때 회복탄력성을 높이기 위한 중재도 함께 포함시켜야 할 것이다.
회복탄력성이 낮은 군은 주관적 건강상태와 우울 정도에 따라 삶의 질에 차이가 있는 것으로 확인되었다. 반면에 회복탄력성이 높은 군의 경우, 사회적 지지 정도와 불안 정도에 따라 삶의 질에 차이가 있는 것으로 확인되어 회복탄력성 정도에 따라 삶의 질 예측요인이 다름을 확인하였다.
먼저, 회복탄력성이 낮은 군에서는 주관적 건강상태 점수가 낮은 집단의 경우 삶의 질이 가장 낮았다(Node 3). 이는 재난피해자[10, 13, 19]를 대상으로 한 연구에서 건강상태가 삶의 질에 유의미한 영향요인이라고 한 보고와 이란의 지진피해자를 대상으로 한 연구[33]에서 나쁜 건강상태에서 삶의 질이 낮았다고 보고하여 본 연구결과와 일맥상통하였다. 이처럼 회복탄력성이 낮은 군에서는 재난 후 삶의 질을 구축하는데 정신건강뿐 아니라 신체적 건강 서비스도 간과할 수 없음을 확인하였다. 다만, 회복탄력성이 낮은 군에서 주관적 건강상태가 삶의 질을 높이는데 중요한 요인임이 확인되었으나, 회복탄력성이 높은 군에서는 주관적 건강상태가 삶의 질 예측요인이 아니었다는 점에도 주목해야 한다. 이러한 차이는 본 연구에서 분석한 3차 패널조사 자료에서 회복탄력성이 낮은 군의 주관적 건강상태는 3.24점으로 나쁜 편이라고 인식한 반면, 회복탄력성이 높은 군은 4.03점(4점-보통이다)으로 건강에 큰 문제가 없는 것으로 인식함으로써 삶의 질에 유의미한 영향요소로 작용하지 않은 것으로 사료된다. 이 점을 감안한다면 재난피해여성의 삶의 질 향상을 위해서는 회복탄력성 정도에 따라 신체 · 심리적 접근을 달리 적용해야 할 것으로 생각된다.
또한 회복탄력성이 낮은 군에서 주관적 건강상태 점수가 높은 집단에서는 우울점수가 낮은 집단(Node 9)의 삶의 질이 높은 것으로 나타났다. 이는 재난피해자의 삶의 질 영향요인 중하나로 우울을 보고한 선행연구[10, 13, 14]의 결과와 유사한 결과이나, 2017년도 재난피해자 패널조사자료 중 여성만을 대상으로 한 연구[24]와 본 연구의 회복탄력성이 높은 군에서는 우울이 삶의 질 예측요인에 포함되지 않았다. 이러한 차이가 본 연구결과처럼 회복탄력성이 낮은 군이 높은 군보다 평균연령이 4.8세 높고, 동거가족이 없는 경우(독거집단)가 6.9% 많은 등의 상이한 일반적 특성에서 기인하는 것인지, 회복탄력성 정도에 따른 것인지를 보다 명확히 하기 위한 반복연구를 통해 회복탄력성 수준별 재난지원 프로그램 개발에 박차를 가할 수 있을 것이다.
회복탄력성이 높은 군의 경우, 사회적 지지 정도가 높은 경우 삶의 질이 가장 높은 것으로 나타났다(Node 2). 이는 강력한 사회관계망이 더 높은 회복탄력성과 관련이 있다는 연구결과[34]와 일맥상통하는 것으로, 성인[10], 노인[13], 여성[24] 재난피해자 및 홍수[21]와 이탈리아 지진[35] 피해자를 대상으로 한 연구의 결과와 일치하는 것으로 사회적 지지는 삶의 질의 강력한 예측인자임을 확인하였다. 다만, 회복탄력성이 낮은 군에서는 회복탄력성이 높은 군과 선행연구의 결과와 달리 사회적 지지가 삶의 질의 예측요인이 아니었다는 점과 앞서 지적했듯이 회복탄력성이 높은 군보다 독거집단이 약 7% 많았다는 점을 감안한다면, 회복탄력성이 낮은 군에서 재난지원인력과의 관계를 사회적 지지로 인식했을 가능성에 대한 확인이 필요할 것이다.
끝으로, 회복탄력성이 높은 군에서 사회적 지지가 낮은 집단이면서 불안점수가 높은 집단에서 삶의 질이 낮게 나타났으나(Node 6), 다수의 선행연구[13, 14, 19, 24]에서 삶의 질 영향요인으로는 보고되지 않아 본 연구결과와는 차이가 있었다. 이는 다수의 재난피해자들이 재난 후 불안을 경험함[2, 3, 15, 35]에도 불구하고, 국내 재난피해자와 관련한 연구에서는 불안을 독립된 변수로 다루지 않고 외상후 스트레스장애의 한 증상으로 다루거나[21] 회복탄력성의 정도를 고려하지 않았기 때문이라 사료된다. 그러므로 추후 개인적인 특성에 초점을 맞춘 재난지원 프로그램 개발을 위해서 재난피해여성의 회복탄력성 정도에 따른 제특성과 불안 정도에 대한 심층적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
이상과 같이 본 연구는 선행연구에서 재난피해여성의 삶의 질과 관계가 있거나 영향 요인으로 밝혀진 변수들의 다양한 조합을 통해 재난피해여성의 회복탄력성 정도에 따라 삶의 질 예측경로를 확인하였다. 이를 통해 기존 연구에서 전통적 통계기법을 사용하여 재난피해여성의 삶의 질에 영향이 있다고 밝혀진 요인들이 재난피해여성의 삶의 질에 동일한 수준으로 적용되는 것이 아니라, 각각의 조건마다 다르게 적용된다는 것을 밝혔다는 점에서 큰 의의를 가진다. 본 연구결과는 실무현장에서 재난피해여성의 다양한 상황에 맞춘 개별화된 중재의 개입이 필요함을 제시한 것으로 재난피해여성의 삶의 질 향상 프로그램 개발을 위한 구체적인 방향을 제시했다는 점에서도 그 의의를 찾을 수 있을 것이다. 다만, 삶의 질 영향요인에 대한 선행연구에서 회복탄력성 정도로 비교한 보고를 찾을 수 없어 직접 비교가 불가능했다는 점에서 아쉬움이 남는다. 또한 회복탄력성을 두 집단으로 구분 시 평균값을 사용함으로써 극단치가 있는 경우 자료 전체를 대표할 수 없는 한계점을 가지고 있어 추후 연구에서는 최적 절단점을 찾는 노력이 필요한 것으로 보인다.
본 연구는 재난피해여성의 삶에 질 향상을 위한 지원 프로그램 개발에 앞서 기초자료를 제공하고자 시도되었으며, 2018년도에 실시된 제3차 재난피해자 패널조사의 원시자료를 이차분석하였다. 그 결과 재난피해여성의 회복탄력성에 따른 삶에 질을 예측하는 경로에 차이가 있어, 회복탄력성 정도에 따라 재난지원 프로그램을 달리 마련해야 함을 시사한다. 회복탄력성이 낮은 군의 경우 삶의 질에 주관적 건강상태가 매우 중요하므로 재난지원 시 건강상태를 증진할 수 있는 환경을 조성하는 것이 필요하다. 그에 반해 회복탄력성이 높은 군의 경우 사회적 지지가 중요하므로 다양한 대인관계를 통한 지지나 지원 기회를 더 많이 제공해야 할 것이다. 본 연구결과를 바탕으로 재난피해여성의 회복탄력성 정도에 따라 대상자의 특성을 세분화하여 요구를 수용한다면 맞춤형 지원 프로그램의 개발뿐 아니라 재난불평등 해소에도 기여할 수 있을 것이다. 추후 재난피해여성을 포함한 재난취약계층의 제 특성과 회복탄력성 정도를 고려한 종단연구를 통해 삶의 질 영향요인의 변화추이를 확인해 볼 것을 제언한다.
CONFLICTS OF INTEREST:The authors declared no conflict of interest.
AUTHORSHIP:
Study conception and design acquisition - SJ and KM.
Data collection - SJ.
Analysis and interpretation of the data - KM.
Drafting and critical revision of the manuscript - SJ and KM.
This research was supported by the Dong-A University research fund.
This research was supported by Establishment of relief service for disaster victims, National Disaster Management Research Institute (NDMI), Republic of Korea.
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