Ⅰ. 서 론

65세 이상 인구는 2020년에 812만 5천 명으로 국민 전체 인구 중 15.7%를 차지하고 있으며, 더 나아가 2025년에는 20.3%에 도달하여 우리나라가 초고령사회 에 진입할 것으로 예상된다(Statistics Korea, 2020). 대다수 선진국은 대략 40년에서 115년 정도 소요된 것 과 비교 할 때, 우리나라의 경우 18년이 소요되어 가장 빠른 고령화 속도를 보여주고 있다(Hong, 2016).

평균 수명이 증가함에 따라 65세 이상의 고령 집단은 다른 연령 집단보다 집단 내의 개인차가 심해지는 특징 을 가지고 있다(Kim, 2005). 건강하고 활발하며 학력 수준이 높고 경제력이 있어서 새로운 생활방식(life style)을 만들며 살아가는 전기고령자 집단이 새롭게 등 장하게 됨으로써 병약하고 빈곤하며 고독한 존재로 인식 되는 기존의 후기고령자 집단과 차별화된 구분이 되고자 한다(Kim, 2005). 앞으로 미래 노인들의 생활 및 교육 수준은 현재보다 더 높아질 것이며 삶의 목적이 많이 달 라질 것이기에 생존이 아닌 자신들의 삶에서 생산적인 활동과 여가 활동, 성공적인 노후 생활을 하기 위해 필요 한 정책 및 서비스 제공에 관심 및 요구가 증가할 것이다 (Lee & Lim, 2012).

노인이 24시간 동안 어떻게 보내는지에 대한 이해는 노인들의 문제 및 욕구를 알게 됨으로써 노인들에게 어 떤 문제가 있는지 이해하는데 중요한 정보이다(Kim, 2007). 고령 사회와 함께 노인 집단의 영향력이 상승함 에 따라 노인의 24시간 활동시간 사용 패턴에 대한 분석 은 사회적으로 큰 의미가 있으며 분석에 대한 필요성을 느끼게 되었다(Yang, 2007). 이러한 배경으로 통계청은 대한민국 국민이 하루를 어떻게 보내고 있는지 파악하기 위해 1999년부터 5년마다 한 번씩 국민의 생활방식 및 삶의 질을 측정하기 위한 자료를 제공하기 위하여 ‘생활 시간조사’를 시행하고 있으며 이러한 통계청 자료는 노 인들이 하루를 어떻게 보내는지에 대한 정보를 제시하고 자 한다(Statistics Korea, 2019).

생활시간조사에서 사용하는 과제들은 작업치료 영역 에서 작업이라는 용어로 사용되며, 작업치료 적용의 틀 (Occupational Therapy Practice Framework; OTPF) 에서 9개의 영역으로 나누어 정의된다(American Occupational Therapy Association[AOTA], 2020;Roley et al, 2008). 작업이란 사람이 적합한 역할수행 을 위해 실행하는 의미 있는 활동이라고 정의한다 (Magnus, 2001). 또한, 인간은 사회 속에서 자신이 하 는 행위를 통해 자신의 입지를 나타내며 인간작업모델 이론(Model of Human Occupation; MOHO) 에서 작업 은 시간, 공간, 사회, 문화적 맥락에서 일어나는 광범위한 행위들을 이야기 한다(Kielhofner, 2002).

시간적, 물리적, 사회적, 문화적 배경은 사람이 작업을 하도록 요구하고, 작업을 형성하며, 작업에 대한 정보를 제공하는 상태를 만든다(Kielhofner, 2002). 생활시간 조사와 관련하여 작업치료 분야에서는 사람의 시간 사용 을 확인하는 연구, 작업균형 관련 연구, 대상자의 특성과 여가 생활시간을 함께 연구한 연구, 장애 노인 작업 유형 별 시간 사용 연구 등의 연구가 있다(Bak & Kim, 2020;Hunt & Mckay, 2015;Kim & Kim, 2019; Park et al., 2014).

그러나 앞에서 제시한 선행연구들은 단면적 연구 설계 이며 또한 대부분 연구내용이 빈도 분석과 같은 기술적 분석이 주된 분석 방법으로 양적 지표를 사용하여 전체 적인 흐름을 파악하는데 한계점을 가지고 있다(Kho, Cho, & Cho, 2013). 최근 여러 분야에서 이러한 한계점 을 보완하기 위해 사회연결망 분석 방법(Social Network Analysis; SNA)을 활용하고 있다. 흔히 사회연결망 분 석 방법과 사회연결망 이론 등으로 알려져 있으며, 사람 과 사람, 사물과 사물, 또는 사람과 사물이라고 하는 관계 들을 포함하는 모든 개체들의 연결 관계 속에서 나타나 는 의미들을 파악하고 이해하려는 학문적 접근방법이다 (Kim, 2011).

사회연결망 분석 방법 중에 하나인 키워드 네트워크 분석(Keyword Network Analysis; KNA)이란 여러 문 헌들 또는 연구에서 기입한 키워드들 사이의 키워드라고 하는 개체들의 연결 관계 속의 의미를 탐색하고 해석하 는 분석 기법이다(Heo, 2016a). 분석 방식은 논문에서 제공하고 있는 키워드 간의 관계를 통하여 연구들 간의 관계를 간접적으로 확인하여 전체적인 연구 흐름을 탐색 하는 방식이다(Heo, 2016b). 키워드의 의미를 다른 키 워드들과의 관계를 통하여 연결망(network)으로 나타 내는데, 키워드의 의미와 개념 간의 관계를 네트워크로 구성할 때, 키워드의 개념뿐만 아닌 양상, 관계 현상 등을 예측하여 시각화할 수 있는 장점이 있다(Choi & Ok, 2002). 또한 중심성과 같은 분석 지표를 사용하여 빈도 분석으로 나타나지 않는 의미있는 키워드와 영향력 있는 키워드를 예측하고 파악할 수 있다는 것이 가장 큰 장점 이다(Oh, Jeon, & Son, 2021).

현재 작업치료 영역에서 키워드 네트워크 분석과 관련 하여 진행된 연구로는 작업치료 키워드 분석 연구, 키워 드 네트워크 분석을 활용하여 대한작업치료학회 창설부 터 2019년까지의 연구동향 분석 연구가 있으나 천문학 적인 데이터의 양으로 인해 최근 5년간의 자료를 활용하 지 못하였거나, 중심성 분석 결과에 의해 연결 중심성과 매개중심성의 분석결과에서 큰 차이가 나타나지 않았다 는 점이 제한점이다(Jo & Kam, 2020;Oh, Jeon, & Son, 2021).

따라서, 본 연구에서는 통계청의 2019년 생활시간조 사 자료의 활동 항목들을 키워드 네트워크 분석의 데이 터 코딩 방법을 사용하여 새롭게 구성한 후에 노인의 24 시간 활동 항목들을 키워드 네트워크 분석을 실시하여 작업연결망(occupational network)을 구성하고 전기고 령자와 후기고령자의 24시간 작업(occupation)들 간의 관계를 분석하여 작업 수행의 차이와 특성을 예측하고 파악하는데 목적이 있다.

Ⅱ. 연구 방법

1. 분석 대상

본 연구에서는 2019년 생활시간조사 자료를 사용하여 분석대상자를 분석하였다. 통계청의 생활시간조사는 5년 주기로 시행하는 국가 기본 통계로서 1999년부터 2019 년까지 5회에 걸쳐서 실시되었다. 이 조사는 우리나라 국 민이 24시간 하루 동안 10분 단위로 어떤 행동을 언제 얼마나 하는가를 2019년 7월, 9월, 12월에 걸쳐서 특정 기간 동안에 설문지를 사용하여 조사해서 국민의 평균적 인 생활방식(lifestyle)과 삶의 질을 파악하고자 한다.

생활시간조사에서 나타난 시간대별 행위자비율, 시간 의 양 등 다양한 시간 사용 자료는 삶의 질 측정 및 복 지·노동·문화·교육·교통 등 정부 정책 수립 및 학문 연구의 필요한 기초자료로 유용하게 사용될 수 있다 (Kim & Kim, 2019). 2019년에 실시된 생활시간조사 에는 전국 약 12,000 가구의 만 10세 이상 가구원(약 29,000명)을 조사하였다.

조사대상은 지역사회에 거주하는 만 10세 이상 만 99 세 이하 연령의 가구원 중 설문 내용에 대한 응답과 시간 일지 기입이 가능한 가구원을 대상으로 조사되었다. 조 사표 내용 중 개인관련 항목, 가구관련 항목은 대상 가구 와의 면접을 통해 조사원이 기입하며, 시간일지 및 관련 항목은 응답자가 하루 동안 10분 간격으로 주로 한 행동, 행위 장소/이동수단, 함께 한 사람과 동시에 한 행동을 2일 동안 직접 기입한다.

시간 사용에 따른 행동분류는 9개 대분류, 45개 중분 류, 153개 소분류로 구분되는데, 본 연구에서는 45개의 중분류 활동을 키워드로 코딩하여 자료 분석에 적용하였 다(Table 1). 행동 항목들은 OTPF-Ⅳ의 작업 영역을 기준으로 Kim, Hong과 Park(2017)의 연구를 참조하여 대학교수인 책임 연구원과 임상경력 8년 이상이며 박사 를 수료한 연구자가 직접 데이터를 변환한 후에 분석하 였다(AOTA, 2020)(Table 1).

본 연구의 대상자는 전체 생활시간조사 원자료에서 데 이터 사용에 동의한 만 65세부터 74세까지의 전기 고령 자 331명과 75세부터 99세까지의 후기 고령자 331명을 합한 총 662명을 무작위 추출하여 선정하였다. 대상자의 연령 기준은 Lee(1999)의 연구에 기초하여 정하였다.

2. 분석 절차

본 연구에서는 만 65세 이상 노인의 생활시간조사 자 료를 통해 작업연결망을 구성하고 특성을 분석하기 위해 Figure 1과 같이 연구가 진행되었다. 분석 대상은 통계 청에서 실시한 2019년 생활시간조사 자료로 설정하였 고, 생활시간조사 자료의 24시간 행동 항목들을 분석 단 위로 추출하였다. 연구대상자는 Database(Oracle, Co., USA) 프로그램을 사용하여 전기고령자 331명과 후기 고령자 331명을 무작위 추출하였다.

추출된 생활시간조사 행동 항목들을 활용하여 분석 과 정에서 행동 항목들 간의 관계를 동일한 형태로 분석하 기 위한 전 처리 과정으로서 키워드 네트워크 모델링을 실시하였다. 키워드 네트워크 모델링은 연구자가 직접 Excel(Microsoft, Co., USA)에 키워드들을 기입한 후 NetMiner(Cyram, Co., Korea) 프로그램을 실행하여 가장 첫 번째 단계로서 중복되고 불필요한 자료가 포함 된 키워드 집단(2-mode network)을 중복되고 불필요 한 키워드를 제거한 상태의 집단(1-mode network)으 로 변환하는 과정이다.

키워드 네트워크 모델링 과정을 통해서 불필요한 키워 드들이거나 중복된 키워드들이 제거되어 진다. 따라서, 2-mode network(예: 다중 집단, 중복이 포함된 키워드 집단)에서 중복 포함된 24시간 행동 항목들을 제거한 후 에 1-mode network(예: 단일 집단, 중복이 없는 키워 드 집단)의 행렬로 변환하게 된다. 이러한 과정을 통해 본 연구에서 키워드 네트워크 모델링 후 키워드 네트워 크 분석을 실시하였으며, 그 결과를 시각화하였다. 마지 막으로 일반적 특성은 SPSS ver 22.0을 사용하여 전기 고령자 집단과 후기 고령자 집단 간의 차이 검증을 위해 일반적 특성을 독립표본 t검정(two-sample t-test)을 실시하였으며, 기술통계를 실시하였다.

본 연구는 국립 강원대학교 생명윤리위원회에서 이차 자료 사용에 관한 연구심의면제를 승인받았다 (KWNUIRB-2021-03-007).

3. 키워드 네트워크 분석

키워드 네트워크 분석은 NetMiner 4.0(Cyram, Co., Korea)을 활용하여 분석하였으며, 네트워크의 분포와 Table 2과 같이 중심성에 대한 지표로 구분하여 분석하 였다. 65세 이상 노인들의 24시간 동안의 활동 항목들을 예측하고 의미 있는 활동들을 알아보기 위해 KNA 분석을 하기 위한 네트워크 분포의 지표로 밀도(density), 포괄 성(inclusiveness), 고립(isolation) 정도를 분석하였고, 네트워크 중심성 지표로 연결 중심성(degree centrality), 근접 중심성(closeness centrality)을 분석하였다.

키워드 네트워크 분석에서 네트워크 분포에 대한 지표 인 고립, 밀도, 포괄성은 키워드 네트워크의 기본적인 구 조를 설명하며, 네트워크 내 전체적인 24시간 행동 항목 들과 행동 항목들 간의 연결의 수, 한 행동 항목에 연결된 수와 같이 네트워크의 분포 특성을 설명한다.

밀도는 작업연결망 안에서 키워드(24시간 행동 항목 들) 간 연결된 정도를 설명하며, 키워드 간에 얼마나 많 은 연결 관계를 맺고 있는지 설명한다. 범위는 0에서부터 1까지이며, 0은 연결이 하나도 없는 상태, 1은 모든 키워 드가 서로 연결되어 있는 상태를 의미한다(Kim, 2018). 밀도가 높으면 정보의 수집과 배포의 통로가 많아 정보 와 자원의 흐름이 증가한다. 네트워크 내 포함된 총 행동 항목들 개수에서 연결 관계가 없는 고립된 행동 항목을 빼서 구하게 된다.

포괄성은 한 네트워크 내 서로 연결된 키워드의 수를 측정하는 지표이며 포괄성이 높을수록 네트워크 내의 행 동 항목들의 연결 정도는 높음을 의미한다. 고립은 다른 행동 항목들 간에 연결이 없는 독립적인 행동 항목들을 의미한다(Kho, Cho, & Cho, 2013).

평균 거리(mean distance)는 네트워크에서 임의의 두 키워드가 갖는 평균적인 최단 거리를 측정한 값으로 평균 거리 값이 1이면 키워드가 적어도 1번의 경로를 거 치면 모두 연결되는 매우 강도 높은 네트워크 체계를 가 지고 있다고 설명할 수 있다(Park, 2020).

중심성 지표는 키워드가 갖는 연결 정도를 살펴보기 위한 분석 지표이다. 중심성은 네트워크 내에서 중심에 위치하는 정도를 의미한다. 연결 중심성(degree centrality) 은 특정 작업(occupation)이 다른 작업과 동시에 수행하 는 정도를 나타내는 지표로서 키워드 간의 직접적인 연 결된 정도를 의미한다(Park, 2018).

근접 중심성(closeness centrality)은 키워드 간의 최 단 연결거리를 직ㆍ간접적으로 측정하는 지표이며, 근접 중심성이 높은 키워드는 다른 키워드와의 거리가 가깝기 때문에 영향력을 더 높이 끼칠 수 있으며 네트워크 내에 서 유리한 위치를 차지한다(Kho, Cho, & Cho, 2013).

Ⅲ. 연구 결과

1. 일반적 특성

네트워크 분석을 실시하기 전에 전기고령자 집단과 후 기고령자 집단 간의 모평균의 차이를 검증하기 위해 독 립표본 t-검정(two-sample t-test)을 실시한 결과는 다음과 같다(Table 3).

2. 네트워크 분포 분석결과

네트워크 분포에 대한 분석 결과는 Table 4와 같이 나타났다. 밀도는 전기고령자 0.793, 후기고령자 0.649, 포괄성은 전기고령자, 후기고령자 모두 1, 고립된 노드는 0으로 모두 없었다. 평균 거리는 전기고령자 1.207, 후 기고령자 1.351로 나타났다. 즉, 밀도가 더 높은 전기고 령자 집단이 24시간 하루 동안 더 특정한 작업을 많이 수행 하며, 평균 거리가 더 높은 후기고령자 집단이 24시 간 하루 동안 하지 않는 작업이 더 적다고 볼 수 있다. 아래 그림들에 표현되어 있는 도형과 선들은 24시간 행 동 항목들 간의 연결을 표현한 네트워크 그림이다.

3. 연결중심성 분석결과

연결중심성에 대한 분석결과는 Table 5과 같이 나타 났다. Table 5에서 빨간색 선은 순위가 상승한 작업, 파 란색 선은 순위가 하락한 작업을 나타내며 순위 변동이 크게 없을 경우 화살표를 표현하지 않았다. 1부터 30으 로 갈수록 순위가 낮은 활동이다. 분석에 사용된 모든 24 시간 활동 키워드들은 Table 2에 정리되어 있으며 Table 5에서는 상위 30개의 활동 항목만 정리하였다. 24시간 동안 전기고령자가 가장 많이 하는 작업으로는 교제활동(1), 스포츠 및 레포츠(1), 미디어를 이용한 여 가활동(1), 음식준비(1), 개인위생 및 외모관리(1), 식 사 및 간식 섭취(1), 수면(1), 개인유지 관련이동(.975), 휴식 관련 행동(.975), 참여활동(.975) 순으로 나타났 고, 후기고령자가 가장 많이 하는 작업으로는 미디어를 이용한 여가활동(1), 개인위생 및 외모관리(1), 식사 및 간식 섭취(1), 수면(1), 청소 및 정리(.976), 스포츠 및 레포츠(.953), 음식준비(.953), 개인유지 관련이동 (.930), 참여활동(.906), 휴식 관련 행동(.906) 순으로 나타났다. 예를 들어, 중심성이 1로 나타난 작업들은 노 인들의 24시간 활동 중에 가장 많이 연결이 되어 있는 작업으로서 일상생활에서 가장 의미있는 작업이다 (Table 2).

수행도가 가장 적은 작업으로는 전기고령자 30위 기 타 가정관리, 29위 만 10세 미만 아이 돌보기, 28위 법 인, 정부기관, 비영리 단체 등의 일 그리고 27위 자가소 비일 관련 이동, 26위 기타 여가활동, 25위 기타 일 관련 활동 순서로 나타났다. 후기고령자는 30위 장기 돌봄 필 요 성인 돌보기, 29위 기타 가정관리, 그리고 28위 비조 직기반(직접) 자원봉사, 27위 가계비법인기업의 일, 26 위 기타 일 관련 활동, 25위 반려동물 및 식물 돌보기 순서로 나타났다.

세부적인 작업의 변화를 살펴보면, 전기고령자의 가장 많이 하는 작업 1위 교제활동이 후기고령자에게는 13위 로 나타났고, 전기고령자 2위 스포츠 및 레포츠는 후기고 령자 집단에서는 6위로 나타났으며, 전기고령자의 3위 미디어를 이용한 여가활동이 후기고령자 집단에서 1위 로 나타났다. 또한 전기고령자 집단에서 연결중심성이 1 로 나타난 작업이 7개(교제활동, 스포츠 및 레포츠, 미디 어를 이용한 여가활동, 음식준비, 개인위생 및 외모관리, 식사 및 간식 섭취, 수면)로 나타났으며, 후기고령자 집 단에서는 4개(미디어를 이용한 여가활동, 개인위생 및 외모관리, 식사 및 간식 섭취, 수면)로 나타났다.

4. 근접중심성 분석결과

근접중심성에 대한 분석 결과는 Table 5과 같이 나타 났다. Table 5에서 빨간색 선은 순위가 상승한 작업, 파 란색 선은 순위가 하락한 작업을 나타내며 순위 변동이 크게 없을 경우 화살표를 표현하지 않았다. 1부터 30으 로 갈수록 순위가 낮은 활동이다. 분석에 사용된 모든 24 시간 활동 키워드들은 Table 2에 정리되어 있으며 Table 5에서는 상위 30개의 활동 항목만 정리하였다. 24시간 동안 전기고령자가 다른 작업에 영향을 받지 않 고 독립적으로 수행할 수 있는 작업들을 살펴보면, 교제 활동(1), 스포츠 및 레포츠(1), 미디어를 이용한 여가활 동(1), 음식준비(1), 개인위생 및 외모관리(1), 식사 및 간식 섭취(1), 수면(1), 개인유지 관련 이동(.976), 휴 식 관련 행동(.976), 참여활동(.976) 순으로 나타났으 며, 후기고령자의 작업은 미디어를 이용한 여가활동(1), 개인위생 및 외모관리(1), 식사 및 간식 섭취(1), 수면 (1), 청소 및 정리(.977), 스포츠 및 레포츠(.955), 음식 준비(.955), 개인유지 관련이동(.934), 참여활동(.914), 휴식 관련 행동(.914) 순으로 나타났다.

중심성이 낮은 독립적인 하위 작업들을 살펴보면, 전 기고령자 30위 기타 가정관리, 29위 만 10세 미만 아이 돌보기, 28위 법인, 정부기관, 비영리단체등의 일 그리고 27위 자가소비일 관련 이동, 26위 기타 여가활동, 25위 기타 일 관련 활동 순서로 나타났고, 후기고령자 30위 장기 돌봄 필요 성인 돌보기, 29위 기타 가정관리, 28위 비조직기반(직접) 자원봉사 그리고 27위 가계비법인기 업의 일, 26위 기타 일 관련 활동, 25위 반려동물 및 식물 돌보기 순으로 나타났다.

세부적은 작업의 변화를 살펴보면, 전기고령자 1위 교 제활동이 후기고령자 집단에서는 13위로 나타났으며, 전기고령자 2위 스포츠 및 레포츠가 후기고령자 집단에 서 6위로 나타났고, 전기고령자 11위 청소 및 정리가 후 기고령자 집단 5위로 나타났다. 또한 근접중심성이 1인 작업은 전기고령자가 7개(교제활동, 스포츠 및 레포츠, 미디어를 이용한 여가활동, 음식준비, 개인위생 및 외모 관리, 식사 및 간식 섭취, 수면)로 나타났고, 후기고령자 집단은 4개(미디어를 이용한 여가활동, 개인위생 및 외 모관리, 식사 및 간식 섭취, 수면)로 나타났다.

Ⅳ. 고찰

시간 사용량을 파악하는 것은 개인의 가치에 따라 의 무적인 활동과 비의무적인 활동을 어떻게 주관적으로 선 택하는지 알려주는 작업균형(occupational balance)을 평가하기 위해 필요하다(Backman, 2004). 시간을 사용 한다는 것은 자신의 상황에 맞게 시간을 관리하는 것을 말하며, 시간을 균형적으로 사용하게 되면 삶의 질도 상 승하기 때문에 시간을 균형 있게 계획하고 사용하는 것 이 중요하다(AOTA, 2020).

본 연구에서는 통계청의 ‘2019년 생활시간조사’ 원자 료에서 662명의 전기고령자와 후기고령자를 무작위 추 출하여 노인들의 24시간 시간 사용을 알아보고자 키워 드 네트워크 분석 방법을 사용하여 작업연결망 (occupational network)을 구성한 후에 분석하였으며, 전기고령자와 후기고령자 집단 간의 시간 사용을 키워드 네트워크 분석 방법을 통해 네트워크 분포와 중심성 지 표의 결과를 서로 비교하고자 하였다.

키워드 네트워크 분석은 연구자가 필요로 하는 특정한 주제들의 연구들로부터 키워드들을 추출하여 키워드 간 의 비슷한 점과 동시 출현 빈도를 계산하여 키워드 간의 네트워크를 구성하는 방법이며, 키워드 간의 유사한 점 을 계산하여 키워드 간의 정보의 방향이나 흐름, 네트워 크 내 키워드 간의 관계를 파악할 수 있게 한다. 또한, 이를 통해, 키워드 간의 파급력과 영향력 등을 효과적으 로 분석할 수 있다(Kim et al, 2016; Lee, 2018).

중심성에 대한 분석은 KNA에서 가장 많이 활용되고 있는 분석방법으로, 네트워크 내 키워드들의 중요한 역 할 정도를 파악할 수 있게 하며, 핵심 키워드를 확인하고, 순위화 할 수 있게 하여 키워드 간의 상대적 관계를 비교 분석할 수 있게 한다(Kim et al., 2018). 이에 따라서, 본 연구에서는 키워드들 간의 중심성을 분석하기 위해 연결 중심성, 근접 중심성을 분석하였다.

첫 번째, 시간 사용을 분석한 결과, 24시간 동안 작업 연결망에서의 가장 의미있는 작업과 가장 영향력 있는 작업을 알아보기 위해 연결 중심성(degree centrality) 값과 근접 중심성(closeness centrality) 값의 변화를 살펴보면, 사회 참여(social participation) 영역의 작업 으로 1위 교제활동(1)이 13위로, 교제 및 참여활동 관련 이동(.902)은 17위에서 14위로 변화하였는데, 이는 한 국인의 연령별 작업시간 변화 추이 분석 연구에 의하면, 나이가 들수록 건강 악화, 친구나 친척의 죽음, 또는 거동 의 어려움으로 인해 사회참여에 시간을 적게 사용한다는 점과 일치하였다(Kim, Hong, & Park, 2017). 이러한 결과를 통해, 노인들의 사회참여의 기회를 증가시키기 위해 지역사회와의 연계 프로그램을 개발하여 노인정, 커뮤니티 센터와 같은 곳에 방문해서 의미있는 시간을 보낼 수 있도록 사회참여를 이끌어 낼 수 있도록 해야 하 며 노인에 대한 사회적 인식을 능동적 이미지로 변화시 킬 필요가 있을 것으로 사료된다.

여가 활동과 관련된 작업들을 살펴보면, 스포츠 및 레 포츠(1)는 2위에서 6위로, 미디어를 이용한 여가활동 (1)은 3위에서 1위로, 게임 및 놀이(.853)는 22위에서 18위로, 기타 여가활동(.780)은 26위에서 22위로, 문화 및 여가활동 관련 이동(.926)은 15위에서 12위로 변화 가 있었다. 선행연구에 따르면, 세계 전반적으로 노인들 이 나이가 들수록 신체활동을 필요로 하는 여가활동에는 적은 시간을 사용하고 집안에서의 활동에 더 많은 시간 을 사용하는 공통점이 있다고 한 결과와 같은 맥락으로 서 설명할 수 있다(Gauthier & Smeeding, 2003). 하지 만 노인들은 취미활동, 스포츠 활동, 친목 모임 등 다양한 신체적인 활동을 통해서 활력과 정서적 지지를 높일 수 있으며 우울감과 죽음 불안을 감소시킬 수 있기 때문에 더 동적인 신체적 활동을 요구하는 활동을 해야될 것으 로 사료된다.

IADL과 관련된 작업들을 살펴보면, 음식준비(1)는 4 위에서 7위로, 가정관리 관련 이동(.951) 12위에서 19 위로 감소하였고, 청소 및 정리(.975)는 11위에서 5위 로, 의류관리(.902)는 16위에서 11위로, 종교 활동 (.853)은 21위에서 15위로 변화가 있었다. 선행연구에 따르면, 일반 노인들의 시간사용 실태를 분석한 체계적 고찰 연구에서 노인이 가장 많은 시간을 보내는 영역은 IADL이며 대부분의 시간을 집 안에서 정적인 생활과 집 안일을 가장 많이 한다고 한 결과와 노인들의 독거가구 가 증가한다는 결과 그리고 노년기가 되어갈수록 종교 활동에 더욱 더 많은 시간을 사용한다는 연구 결과로서 설명할 수 있다(Hong & Lee, 2010;Kang, Park, & Park, 2017). 노인들의 독거 가구가 증가하며 집안일에 더욱 더 많은 시간을 투자하게 되며, 혼자 식사를 하게 되어 음식 준비하는 시간 또한 적어지게 되고 인생의 후 반기에 종교 할동에 더욱 더 시간을 많이 투자하는 것으 로 사료된다.

휴식 및 수면과 건강 관리와 관련된 작업들을 살펴보 면, 수면(1)이 7위에서 4위로, 개인건강관리(.902)는 18위에서 16위로 증가하였는데, 선행연구에 따르면 휴 식 및 수면에 대한 시간사용량은 노년기에 다른 생애주 기에 비해 통계학적으로 높다는 연구 결과와 후기고령이 될수록 건강 관리와 같은 개인유지 시간이 증가한다는 결과와 일치하였다(Hong & Lee, 2010; Lee et al., 2012). 이러한 결과를 통해, 작업치료사는 전기고령자 와 후기고령자의 생애주기별로 24시간 동안 시간 사용 량에 차이가 있음을 파악하고 그에 따른 효율적인 시간 분배와 시간 사용을 할 수 있도록 목표설정 및 중재에 포 함시키는 것이 중요할 것으로 사료된다.

일과 관련된 작업들을 살펴보면, 자가소비를 위한 일 (.926)은 14위에서 17위로, 일 관련 이동(.926)은 13 위에서 21위로 가계비법인기업의 일(.853)은 20위에서 27위로, 기타 일 관련 활동(.804)은 25위에서 26위로 모두 순위가 하락하였다. 선행연구에 따르면, 노년기에 는 퇴직자의 비중이 높아지면서 전체적인 평균 유급노동 시간이 크게 감소한다고 한 연구 결과와 노년기엔 시간 사용패턴과 교환관계는 노동을 하는 시간이 줄어들고 손 자녀 돌봄의 증가 등 친인척을 돌보는 활동과 같은 다른 활동으로 대체됨에 따라 나타나는 현상이라는 연구 결과 로서 설명할 수 있다(Khan, McGill, & Bianci, 2011; Kim, 2007). 이와 같은 결과는 고령자의 일의 감소로 인 해 여가 생활이 늘어나는 현상과 같은 맥락으로서 볼 수 있을 것이며, 키워드 네트워크 분석 방법을 통해 작업 간 의 관계를 예측하고 분석할 수 있었다고 사료된다.

시간사용량이 많을수록 만족도도 높고, 중요도도 높다 고 하였는데, 따라서 생애주기별로 각 영역에서 가장 많 은 비중을 차지하는 활동에 대하여 우선순위를 부여하여 많이 하지 않는 활동 또한 참여를 높이기 위한 작업치료 가 준비되어야 할 것이다(Kim, Hong, & Park, 2017). 네트워크 분포에 대한 분석 결과에서 포괄성은 100%로 모든 작업 간에 연결성은 높으며, 평균 거리는 전기고령 자 1.207, 후기고령자 1.351로 밀접한 네트워크를 구축 하고 있지만, 밀도가 전기고령자 0.793, 후기고령자 0.649로 두 집단 모두 낮게 나타났다. 이는 24시간 하루 동안 작업이 너무 집중되는 측면이 있다고 판단되며, 전 기고령자와 후기고령자 간의 작업 수행의 차이는 있지만, 다양화가 이루어지지 못하고 있다는 측면도 있는 것으로 판단된다.

키워드 네트워크 분석에서 가장 중요한 분석 지표인 중심성(centrality) 분석 결과에 따르면, 연결 중심성은 특정 작업이 다른 작업과 동시에 수행하는 정도를 나타 내는 지표로서 키워드 간의 직접적인 연결된 정도를 의 미한다(Park, 2018). 또한 다른 키워드들과 같이 많이 사용될수록 지수가 높게 도출되는 특성을 보인다(Oh, Jeon, & Son, 2021). 이에 따라서, 작업연결망에서 연 결 중심성 값이 높은 작업은 가장 의미있는 작업으로 도 출된다고 판단된다. 근접 중심성은 키워드 간의 최단 연 결거리를 직ㆍ간접적으로 측정하는 거리 개념의 지표이 며, 근접 중심성이 높다는 것은 다른 키워드와의 거리가 가깝기 때문에 정보교류에서 유리한 위치를 차지한다 (Kho, Cho, & Cho, 2013). 이에 따라, 작업연결망에서 근접 중심성 값이 높은 작업은 가장 영향력 있는 작업으 로 도출된다고 판단된다. 중심성 분석을 통해 수행 빈도 가 높은 작업들에 가려져 있던 의미있고, 영향력있는 작 업들을 작업연결망을 통해서 찾아낼 수 있었다고 사료된 다. 또한 65세 이상 노인들은 집단 내 개인차가 심해지는 특성을 보이며 전기고령자와 후기고령자 집단 간의 차별 화된 구분을 하려는 특성을 보인다고 하였는데, 중심성 분석 결과를 통해 전기고령자와 후기고령자의 작업연결 망의 구분된 특징과 변화를 시각적으로 관찰할 수 있었 다고 판단된다.

본 연구의 결과를 통해 노인이 24시간 활동 안에서 많 이 수행하는 수적 개념의 수행 빈도 값으로 나타나지 않 던 작업들 중에서 사회연결망 분석을 통한 가장 의미있 는 작업과 가장 영향력 있는 작업을 예측하여 도출해낼 수 있었으며 전기 고령자에서 후기 고령자가 될수록 변 화하는 작업을 알아낼 수 있었다고 판단된다. 이에 따라 서, 앞으로 작업치료사는 이러한 작업연결망 분석 결과 를 기초로 하여 Bak과 Kim(2020)의 연구 결과에서처 럼 작업 유형 예측 요인을 분석 한 결과 모든 활동 중에서 일상생활활동에 치우쳐져서 생활하는 일상생활 유형, 여 가 활동에 과다하게 치우쳐서 활동하는 여가과다 유형, 일에 치우쳐서 활동하는 일 과다 유형 등과 같이 시간 사 용의 균형이 무너진 클라이언트에게 적절한 시간 배분에 대한 중재를 제공하는 것을 제안한다.

본 연구는 키워드 네트워크 분석 방법을 사용하여 전 기고령자와 후기고령자의 24시간 하루 동안의 작업연결 망을 구성하여 작업들의 차이를 찾아내고 예측하고자 하 였다는 점과 작업치료 분야에서 작업연결망을 구성하고 사용하는 방법에 대해 의미를 제시하였다는 점에서 의의 를 가진다.

본 연구의 제한점으로는 2019 생활시간조사에서 시 간 사용에 대한 만족도와 중요도를 조사하지 않아 작업 들 간에 개인의 특성에 따른 생활시간 사용의 양상을 파 악하는데 제한이 있으며 수면과 같은 일상생활활동에서 당연히 해야 하는 작업들을 제외시키지 않은 점과 작업 들을 평일, 주말을 나누지 않고 한 번에 코딩하여 연구를 진행한 것이 제한점으로 사료된다. 향후 연구에서는 작 업들의 중요도와 같은 점들을 함께 조사하여 개인의 특 성에 맞는 작업들을 알아볼 수 있도록 해야 하며 일상생 활에서 당연히 하는 작업들을 제외시킨 후에 평일과 주 말의 작업들을 나누어서 키워드 네트워크 분석을 실시하 는 것이 필요하다. 그리고 2019년을 포함하여 다른 연도 에 조사된 생활시간조사 자료들 간의 비교를 통해 노인 들의 작업 변화에 대해 제시하는 것이 필요할 것으로 사 료된다.

Ⅴ. 결론

본 연구에서 가지는 학문적 의의는 통계청의 2019년 생활시간조사 자료를 이용하여 한 분야의 연구 동향을 알아보기 위한 방법 중에 하나인 키워드 네트워크 분석 방법에서 사용하는 데이터 코딩 방법과 분석 방법을 사 용하여 노인의 24시간 활동 항목들을 키워드로서 재구 성한 후에 기존에 사용하지 않았던 방법으로서 노인의 의미 있는 활동을 작업연결망(occupational network) 을 구성하여 알아보고자 하였다.

전기고령자와 후기고령자 간의 작업연결망의 비교를 통해 단편적인 빈도 분석이 아닌 다면적인 측면에서 노 인의 활동들을 찾아내어 비교할 수 있었고 노인의 하루 중에서 활동 빈도보다 더 중요한 작업들을 발견하여 전 기고령자에서 후기고령자로 변화되어 가는 과정 속에서 작업 수행의 차이를 분석하고 시각적으로 파악하여 제시 및 분석할 수 있었다.

키워드 네트워크 분석 결과, 전기고령자와 후기고령자 간의 작업연결망의 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 24시간 동안 어떠한 작업이 부각되는지 확인할 수 있었 다. 하지만 작업연결망 내의 연결 중심성과 근접 중심성 의 분석 결과에서 작업들 간의 차이가 분명하지 않은 것 은 하루 동안 노인들이 직접적으로 수행하는 작업들 간 의 다양화가 부족하기 때문으로 판단된다.

이러한 분석 결과를 바탕으로, 본 연구를 통해 초고령 화가 되어 가고 있는 시점에서 노인과 관련된 노인 정책 수렴 및 법안 개정에 기여하고자 한다. 또한 작업연결망 을 작업치료 분야에서 작업에 대하여 분석하는데 활용하 는 것을 제언하는 바이다.

또한 본 연구에서 제시한 작업연결망(occupational network)의 의미를 ‘인간이 24시간 동안 수행하는 작업 (occupations)들 간에 서로 연결되어 구성되는 네트워 크’라고 정의하고자 한다.