서 론
통일부 자료에 따르면 2020년 9월 말 기준으로 국내 거주 중인 북한이탈주민은 3만 명 이상이다.1) 그동안 북한이탈주 민을 위해 다양한 연구가 이루어졌으며 정착 지원 제도가 마 련되었음에도 많은 수의 북한이탈주민이 탈북 과정에서의 외상경험, 경제적 자립의 문제, 남북한 문화차이 등으로 남 한에서의 정착 및 적응에 어려움을 보이고 있다.2) 특히 이들
의 정착 및 적응에 있어 정신건강 및 신체건강은 중요한 문 제로 인식되고 있다.3)
그동안 북한이탈주민의 정신건강 연구를 검토하면 북한 이탈주민은 새로운 사회에 적응하기 위한 사회문화 장벽, 강 제송환, 차별과 같은 문화적응 스트레스, 저소득, 가정폭력, 건강 불평등으로 인하여 불안, 외상 후 스트레스 장애 및 우 울증을 포함한 외상 관련 정신 장애의 위험이 높았다.4) 최근 의 연구에 따르면 탈북민의 44%-46%가 우울 증상을, 43%- ORIGINAL ARTICLE
J Korean
Neuropsychiatr Assoc 2021;60(3):204-212 Print ISSN 1015-4817 Online ISSN 2289-0963 www.jknpa.org
북한이탈주민 임상군의 정신건강지표 및 신체활동지표와의 연관성 연구: 예비연구
1국립중앙의료원 정신건강의학과, 2고려대학교 정보대학 컴퓨터학과,
3고려대학교 시간생물학연구소, 4고려대학교 의과대학 정신건강의학교실
심성수1·이소희1·이정빈2,3·서예은1·이헌정3,4
A Study on the Relationship Between Mental Health Variables and Physical Activity Variables in the Clinical Group
of North Korean Defectors: A Pilot Study
Sung Soo Shim, MD1, So Hee Lee, MD, PhD1, Jung Been Lee, PhD2,3, Yae Eun Seo, MA1, and Heon Jeong Lee, MD, PhD3,4
1Department of Psychiatry, National Medical Center, Seoul, Korea
2Department of Computer Science, Korea University College of Information, Seoul, Korea
3Chronobiology Institute, Korea University, Seoul, Korea
4Department of Psychiatry, Korea University College of Medicine, Seoul, Korea
Received March 11, 2021 Revised July 6, 2021 Accepted July 8, 2021 Address for correspondence So Hee Lee, MD, PhD Department of Psychiatry, National Medical Center, 245 Eulji-ro, Jung-gu, Seoul 04564, Korea Tel +82-2-2260-7311 Fax +82-2-2268-5028 E-mail [email protected]
Objectives This study is designed to extract a representative variable that distinguishes psychi- atric patients of North Korean Defectors and a control group by using machine learning based on measured mental health variables and physical activity variables.
Methods The physical and mental activity variables of 17 North Korean defectors that previ- ously were hospitalized or received psychiatric outpatient treatment and a control group were compared. The survey focused on mental health variables that included contents related to de- pression, suicidal risks, post-traumatic stress disorder, anxiety, insomnia, physical symptoms, quality of life, coping skills, social support, and drinking. Physical activity variables included the number of steps walked per day, sleep time, and sleep efficiency were measured by Fitbit.
Results The 7th question of the Patient Health Questionnaire-9, “Trouble concentrating on things, such as reading the newspaper or watching television over the past two weeks,” showed the highest gain ratio by 84 percent. Based on the result of the decision tree, this single index may distinguish between the clinical and control groups.
Conclusion A clinician may conduct a more effective interview with a North Korean defector by identifying in the early stages whether the patient has been having difficulty concentrating on dai- ly tasks during the past two weeks. J Korean Neuropsychiatr Assoc 2021;60(3):204-212 KEYWORDS North Korean defectors; Mental health variable; Physical activity variable;
Machine learning; Gain ratio; Decision tree; Refugee mental health.
54%가 불안 증상을 보였으며, 자기보고식 설문조사에서 성 인 탈북민의 40%-52%, 청소년 탈북민의 13%-30%가 외상 후 스트레스 장애 증상을 보였다.5)
이러한 우울, 자살위험, 외상 후 스트레스 장애, 불안, 불면, 삶의 질, 대처방법, 사회적 지지, 음주 등의 정신건강 문제를 평가하기 위하여 다양한 도구들이 사용되어 왔다. 북한이탈 주민의 인권피해 트라우마 실태조사를 위한 연구6)에서는 외 상 후 스트레스에 대한 평가를 위해 PTSD 체크리스트-5 (Post-traumatic Stress Disorder Checklist for DSM-5, 이하 PCL-5), 불안 평가를 위해 범불안장애척도-7 (Generalized Anxiety Disorder 7-item scale, 이하 GAD-7), 불면에 대한 평가를 위해 불면증 심각도 척도(Insomnia Severity Index, 이하 ISI) 등이 사용되었다. 북한이탈주민의 낙인감과 우울 감과의 연관성에 대한 논문에서는 우울증상에 대한 평가를 위해 한국판 우울증 선별도구-9 (Patient Health Question- naire-9, 이하 PHQ-9)7)가 사용되었으며, 북한이탈주민의 우울 증상에 영향을 주는 요인에 대한 연구에서는 음주에 대 한 평가를 위해 Alcohol Use Disorders Identification Test- C8)가 사용되는 등 수많은 항목에 대한 평가가 이루어졌다.
그러나 이런 다양한 선별 도구 및 설문 지표는 그 문항의 양이 많고 단어의 의미 및 용례에 익숙하지 않은 북한이탈주 민이 완성하는 데 어려움이 있으며 이로 인해 조사 결과에 영 향을 줄 가능성이 있어 임상적 접근을 어렵게 할 수 있다.9,10) 또한 북한이탈주민의 신체 증상과 신체 활동은 정신건강과 의 상호관련성이 매우 높음에도 불구하고 신체활동지표에 대한 객관적인 측정 방법 및 관련 연구 자료는 부족한 실정 이다.11) 북한이탈주민은 수면 방해로 불면을 호소하는 경우 가 많고 복약에도 효과가 없이 약을 증량하는 일이 반복되어 평가를 위해 객관적인 데이터 수집의 필요성이 제기되었다.
수면 평가에 있어 Fitbit은 수면 매개 변수 및 수면 단계에서 소요된 시간에 대한 총 추정치를 객관적으로 얻을 수 있는 편리한 수단으로 제시되었다.12) 그리고 이런 연구를 통해 얻 게 되는 각종 지표들의 데이터셋은 그 패턴이나 특징을 인간 이 모두 판단하고 해석하기에는 어려움이 있었다. 최근에는 이런 수많은 데이터에서 임상 의사의 결정을 돕기 위해 기계 학습(machine learning)을 자료 해석에 이용하는 사례가 늘 고 있다.13)
이에 따라 본 연구에서는 모바일 장치를 이용하여 얻은 신 체활동지표와 자기보고식 설문조사로 모인 다양한 정신건강 지표들 중 임상군을 구분하는 가장 유의한 지표를 기계학습 을 통하여 분석하고 선정함으로써 북한이탈주민을 진료하는 의료진으로 하여금 임상군에 대한 효율적 접근 방법을 제시 하고자 하였다.
방 법
대상 및 절차
국립중앙의료원 북한이탈주민진료센터에서 우울증, 불안 장애, 외상 후 스트레스 장애를 진단받고 정신건강의학과 입 원 혹은 외래 통원 치료를 받은 19세 이상 60세 이하의 환자 중 북한이탈주민 31명을 연구 대상으로 하였다. 대조군으로 는 19세 이상 60세 이하의 대한민국 국민 중 북한이탈주민이 아닌 일반인 27명을 모집하였다. 대조군 모집은 정신건강복 지센터 직원들을 통해 의뢰받아 모집하였다. 이 중 신체활동 지표가 제대로 측정되지 않은 6명을 제외하고, 집단 간의 연 령을 맞추기 위하여 북한이탈주민에서 고연령자 8명, 대조 군에서 저연령자 10명을 삭제하여 북한이탈주민 17명, 대조 군 17명을 대상으로 다양한 정신지표 및 신체활동지표를 비 교하였다.
그룹 간 정신지표 측정을 위해 정신건강지표에 대한 설문 을 진행하였으며, 그룹 간 신체활동지표를 측정하기 위해 2019년 9월부터 한 달 동안 모든 피험자들에게 Fitbit을 착용 하도록 하여 신체활동지표를 매일 측정하였다. 측정된 정신 건강지표와 신체활동지표들 중 대표 지표를 추출을 위해 기 계학습을 활용하였다.
조사기간은 2019년 8월 3일부터 12월 13일까지 대상자별 로 각기 다른 시점에 약 한 달 동안 진행되었다. 연구 전체의 프로토콜은 국립중앙의료원 임상시험심사위원회(Institu- tional Review Board)의 승인(IRB 승인 번호: H-1505-054- 002)을 받았다.
도 구
연구진은 본 연구를 위해 설문지를 만들었으며 설문지에 는 우울, 자살경향성, 외상 후 스트레스 장애, 불안, 불면, 신 체 증상, 삶의 질, 스트레스 대처, 사회적지지, 음주, 신체활동 (걸음 수, 수면 시간 및 효율)을 평가하기 위해 아래 선별 도 구 및 척도를 사용하였다.
우 울
우울감 평가를 위해 Kroenke 등14)이 1999년 개발하여 국 내에서 표준화가 되어 있는 한국판 우울증 선별도구(PHQ-9) 를 활용하였다. PHQ-9는 주요우울장애의 진단을 위한 9가 지 문항으로 이루어져 있으며, 최근 2주 동안 해당 문항에 대한 자기보고식 설문조사이다. “없음”이 0점, “2일 이상”이 1점, “1주일 이상”이 2점, “거의 매일”이 3점으로 배점된 척도 로 구성되어 있다. 0-27점의 점수 분포로 이루어져 있으며 1번에서 9번까지 배점을 합하여 5-9점은 경도 우울증, 10-19
점은 중등도 우울증, 20-27점은 심한 우울증으로 판정한다.
10점 이상부터 임상군으로 계산하였다.15) 본 연구에서의 Cronbach α는 0.93이었다.
자살경향성
자살경향성에 대한 평가를 위해 본 연구에서는 한국판 자 살경향성척도(Korean version of the Mini International Neu- ropsychiatric Interview, 이하 K-MINI)의 모듈 C에 포함된 자살에 관련된 6문항을 조사하였다. 문항마다 가중치를 다 르게 주었으며, “1번”은 1점, “2번”은 2점, “3번”은 6점, “4번”
은 10점, “5번”은 10점, “6번”은 4점으로 배점하였다. 모든 항 목을 합하여 1-5점은 자살 위험도 낮음, 6-9점은 자살 위험 도 중간, 10점 이상은 자살 위험도 높음으로 보았고, 6점부터 임상군으로 계산하였다.16,17) 본 연구에서의 Cronbach α는 0.82였다.
외상 후 스트레스 증상
외상 후 스트레스 장애 척도 측정을 위해 DSM-5 기준의 PCL-5를 사용하였다.18) PCL은 PTSD의 개인 선별, 진단 평 가에 도움되며, PTSD 증상변화의 관찰 목적에 적합한 검사 이다. 응답자는 지난 한 달 동안의 개별 증상을 5점 척도를 사용하여 “전혀 아니다” 0점에서 “매우 많이” 4점 사이로 측 정하며, 총점은 0-84점 범위에 있다. 본 연구에서는 33점 이 상일 경우 임상군으로 보았다.19) 본 연구에서의 Cronbach α 는 0.98이었다.
불 안
불안 정도에 대한 측정을 위해 GAD-7을 이용하였다.20) 지난 2주 동안 각 항목에 대해 얼마나 자주 신경이 쓰였는지 평가하여 “없음”이 0점, “2일 이상”이 1점, “1주일 이상”이 2점,
“거의 매일”이 3점으로 측정하였다. 점수 범위는 0-4점이면 불안하지 않음, 5-9점이면 경도 불안, 10-14점이면 중등도 불안, 15-21점이면 고도불안으로 보았으며, 10점 이상을 임 상군으로 보았다.21) 본 연구에서의 Cronbach α는 0.96이었다.
불 면
불면에 대해 평가하기 위해 ISI를 측정하였다. Bastien 등22) 이 개발하였으며 7문항으로 구성되어 있고, 점수는 최소 0점 에서 최대 28점이 가능하다. 점수 범위는 0-7점이면 불면증 없음, 8-14점이면 경도 불면, 15-21점이면 중등도 불면, 22- 28점이면 고도불면, 15점 이상을 임상군으로 보았다.23) 본 연 구에서의 Cronbach α는 0.95였다.
신체 증상
신체 증상을 평가하기 위해 신체증상 질문지(Patient health questionnaire-15, 이하 PHQ-15)를 사용하였다. 이 척도는 Patient Health Questionnaire 중 신체 증상과 관련된 항목 을 추려낸 것으로, 총 15문항으로 구성되어 있고 주관적 신 체 증상의 정도를 파악하는 데 사용된다.24,25) 선행 연구들에 서는 0-4점은 심각도 낮음, 5-9점은 중간 심각도, 10점 이상 은 높은 심각도로 분류하였으며, 5점 이상이면 임상군으로 보았다.26) 본 연구에서의 Cronbach α는 0.89였다.
삶의 질
삶의 질을 평가하기 위해 세계보건기구 장애평가목록 2.0 (World Health Organization Disability Assessment Sched- ule 2.0, 이하 WHODAS 2.0)을 측정하였다.27,28) 12개 문항과 지난 한 달 중 며칠 동안 어려움을 겪었는지에 대한 3가지 문항으로 구성되어 있다. 1-5점의 Likert 척도로 평정하며, 높은 점수는 보다 심각한 장애를 시사한다.29) 본 연구에서의 Cronbach α는 0.95였다.
스트레스 대처
스트레스에 대처하기 위하여 개인이 사용하는 전략을 측 정하기 위하여 Carver30)가 개발한 단축형 스트레스 대처 척 도(Brief Coping Orientation to Problems Experienced, 이하 Brief COPE)를 사용하였다. 이 도구는 4점의 Likert 척도이 며 스트레스 상황에서 각각의 항목에서 대처 행동을 얼마나 사용하는지에 따라 “전혀 사용하지 않는다” 1점, “많이 사용 한다” 4점으로 측정한다. 점수가 높을수록 해당 대처 전략을 많이 사용함을 의미한다.31) 본 연구에서의 Cronbach α는 0.90 이었다.
사회적 지지
사회적 지지도 측정을 위해 한국어판 사회적 지지도 설문 지(Korean version of the Duke-UNC Functional Social Support Questionnaire, 이하 FSSQ)를 사용하였다.32) 14문항 으로 구성된 자기 기입식 사회적 지지 측정 척도이다. 각 문 항이 1-5점으로 총 14-70점 범위이고, 점수가 적을수록 원 하는 만큼의 충분한 사회적 지지가 있음을 반영한다.33) 본 연 구에서의 Cronbach α는 0.96이었다.
음 주
위험 음주 여부는 음주 빈도, 1회 음주량, 폭음 빈도의 3문 항을 합산한 Alcohol Use Disorder Identification Test-Con- sumption (이하 AUDIT-C) 점수를 이용하였다.34) AUDIT-C
는 0-4점 Likert 척도로, 총점은 12점이다. 여자 3점 이상, 남 자 4점 이상을 임상군으로 보았다.35) 본 연구에서의 Cronbach α는 0.64였다. 낮은 α 값은 적은 수의 문항으로 인할 수 있으 며, Cronbach α 0.6-0.7은 acceptable하다고 보았다.36)
신체활동지표
신체활동지표로는 걸음 수, 수면 시간 및 효율을 측정하였 다. 자료를 얻기 위하여 Fitbit을 사용하였고, 전날 대비 수면 시간 차 지표는 본 연구를 위해 새롭게 정의한 지표로서 전 날과 오늘의 수면 시간의 차이 값이다. 즉, 전날과 비교하여 얼마나 규칙적인 시간 동안 수면을 취하고 있는지를 측정하 기 위한 지표이다. 그 차이가 적을수록 규칙적인 수면을 취 한다고 할 수 있고, 차이가 클수록 불규칙한 수면을 취한다 고 할 수 있다.
자료분석방법
임상군과 대조군에서 연령, 성별, 직업, 결혼상태 등의 인 구학적 변수를 비교하였다. 또한 정신건강지표의 경우, 표본 크기가 크지 않아 정규성을 만족하지 않는 두 그룹 간 대상 자의 연속 변수 비교를 위해 독립표본 Wilcoxon signed rank test를 사용하였다. 신체건강지표의 경우, 대상자별로 30일 동안의 데이터를 수집 및 비교하였기 때문에 충분한 표본이 확보되어 t-test를 수행하였다. 모든 통계는 R 3.6.1 윈도우용 프로그램(https://www.r-project.org/)을 사용하여 분석하 였으며, p-value＜0.05를 통계적 유의수준으로 하였다. 측정 된 정신건강지표와 신체활동지표들 중에서 두 그룹을 명확 하게 구분할 수 있는 대표 지표를 추출하기 위해 기계학습을 활용하였다.37,38) 34명의 환자당 163개 항목의 지표로, 5542개 의 데이터를 직접 패턴이나 특징을 판단하기에는 어렵기에 특징a) 추출(feature extraction) 알고리즘과 의사결정트리 (decision tree) 알고리즘을 사용하게 되었다. 임상군과 대조 군을 구분할 수 있는 지표를 추출할 수 있는 특징 추출 및 각 지표의 값에 따라 두 그룹을 분류해 나가는 과정을 표현해주 는 분류(classification) 알고리즘을 활용하였다. 기계학습을 위해 오픈소스 데이터 마이닝 분석 패키지 웨카(Weka) 3.8 윈도우 프로그램(https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/) 을 사용하여 분석하였다. 웨카에서 특성 추출을 위해 Gain- RatioAttributeEval 알고리즘을 사용했으며, 두 그룹을 분류 하기 위한 항목을 평가하고 의사결정 과정을 확인하기 위해 의사결정트리(J48) 알고리즘을 사용하였다. 의사결정트리는 10-fold-cross-validation으로 평가되었다. 특징 추출 알고
리즘의 경우, 입력 데이터로 사용된 속성들이 전체 데이터를 얼마나 잘 분류하는지를 측정하기 위해 이득비(gain ratio)를 이용하였다. 이득비는 특정 속성을 기준으로 두 그룹을 구분 할 때 감소되는 엔트로피 양을 의미하며 임상군과 대조군을 명확하게 구분하는 속성일수록 이득비는 100%에 가까워진 다. 분류 알고리즘의 경우, random forest 알고리즘은 사용 하는 데이터 포인트를 무작위로 선택하거나 특징을 무작위 로 선택하여 생성된 다수의 트리를 조합하는 방법이기 때문 에 그 결과를 시각화하여 해석하기 어려워 수많은 설문 평 가와 항목들 가운데 어떤 설문 평가항목에서 임상군을 가장 잘 분류할 수 있는지 직관적으로 시각화하기 위해 의사결정 트리 알고리즘을 사용하였다.
결 과
대상자의 일반적 특성
연구에 참여한 임상군 17명과 대조군 17명의 사회 인구학 적 특징을 표 1에 기술하였다. 대상자들의 평균 연령은 임상 군에서 43±9.44세, 대조군에서 41±9.88세로 두 집단 간의 평균 나이 차이가 유의미하게 나타나지 않았고, 성별은 임상 군과 대조군 모두에서 여성이 많게 나타나 성비에서 유의미 한 차이가 나타나지 않았다. 반면, 직업과 결혼 상태에 있어 서는 두 집단 간의 유의미한 차이가 나타났다.
정신건강지표 유의성 검정 결과
임상군과 대조군 간 정신건강지표 비교 결과를 표 2에 제 시하였다. 정신건강지표로는 PHQ-9 11개, K-MINI 8개, PCL-5 23개, GAD-7 9개, ISI 9개, PHQ-15 17개, WHO- DAS 2.0 13개, Brief COPE 31개, FSSQ 15개, DRINK 5개, LEC-5 18개, 총 159개의 지표가 사용되었다. 전반적으로 대 부분의 지표에서 임상군과 대조군이 유의미한 차이를 보이 고 있었다. PHQ-9, K-MINI, PCL-5, GAD-7, ISI, PHQ- 15, WHODAS 2.0에서 임상군의 점수가 대조군보다 유의미 하게 높게 나타났다. 또한 FSSQ에서도 임상군이 대조군보 다 유의미하게 높게 나타났다. 그러나 Brief COPE의 모든 하위척도에서 유의미한 차이를 보이지 않았고, AUDIT-C 에서도 두 집단 간의 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
신체활동지표 유의성 검정 결과
그룹 간 신체적 활동에 대한 차이를 알아보기 위해 측정한 신체활동지표 비교 결과를 표 3에 제시하였다. 신체건강지 표는 걸음 수, 수면 시간, 수면 효율, 전날 대비 수면 시간 차 의 총 4개 지표를 사용하였다. 각 그룹별로 17명씩 30일 동
a) 기계학습에서는 각종 지표를 속성(attribute) 또는 특징(feature)이 라고 표현한다.
Table 1. Demographic characteristics of the subjects
Characteristics NKR (n=17) Controls (n=17) W χ2 p-value
Age, yr 43±9.44 41±9.88 128.5 0.593
Sex
Male 2 (12) 5 (29) 1.62 0.203
Female 15 (88) 12 (71)
Occupation
Worker 0 15 27.33 ＜0.001
Non-worker 10 2
No reply 7 0
Marital status
Married (including living common-law) 5 12 8.15 0.004
Single or divorced 11 4
Widowed 0 1
No reply 1 0
Data are presented as mean±standard deviation, n (%), or n. NKR, clinical group of North Korea refugees; W, Wilcoxon signed rank test
Table 3. North Korean refugee-control comparison of the physical activity variable
Variables NKR (n=17) Controls (n=17) t-test p-value
Average steps per day 5472±4928 7503±4146 5.917 ＜0.001
n* 319 412
Average sleep duration per day (min) 310±161 356±141 4.024 ＜0.001
n* 320 410
Sleep efficiency (%) 90.96±4.38 93.12±5.05 6.185 ＜0.001
n* 320 410
Difference in sleep duration compared to previous day (min) 167±142 148±132 -1.750 0.078
n* 301 392
Data are presented as mean±standard deviation. *the number of each activity variable n varies depending on wearable de- vice adherence rates of subjects. NKR, clinical group of North Korea refugees
Table 2. North Korean refugee-control comparison of the mental health variable
Measure NKR (n=17) Controls (n=17) W p-value
PHQ-9 18.94±5.30 4.29±4.41 8.0 ＜0.001
K-MINI 11.35±11.21 1.06±2.95 28.0 ＜0.001
PCL-5 51.35±16.65 10.71±14.87 14.5 ＜0.001
GAD-7 14.76±4.79 1.88±2.42 4.5 ＜0.001
ISI 19.06±4.66 6.06±6.00 19.5 ＜0.001
PHQ-15 19.94±4.46 5.65±4.23 5.0 ＜0.001
WHODAS 2.0 34.18±8.13 14.65±3.59 2.5 ＜0.001
Brief COPE
COPE1 (problem-focused coping) 13.53±4.50 16.47±4.87 192.5 0.101
COPE2 (emotion-focused coping) 19.12±7.42 23.65±5.94 199.0 0.062
COPE3 (dysfunctional coping) 24.59±9.01 22.47±5.28 105.0 0.178
FSSQ 43.88±19.19 28.76±7.90 61.0 0.004
AUDIT-C 2.88±3.98 3.41±2.58 179.0 0.232
Data are presented as mean±standard deviation. NKR, clinical group of North Korea refugees; W, Wilcoxon signed rank test;
PHQ-9, Patient Health Questionnaire-9; K-MINI, Korean version of the Mini International Neuropsychiatric Interview; PCL-5, Post- traumatic Stress Disorder Checklist for DSM-5; GAD-7, Generalized Anxiety Disorder 7-item scale; ISI, Insomnia Severity Index; PHQ- 15, Patient Health Questionnaire-15; WHODAS 2.0, World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0; Brief COPE, Brief Coping Orientation to Problems Experienced; FSSQ, Korean version of the Duke-UNC Functional Social Support Questionnaire;
AUDIT-C, Alcohol Use Disorder Identification Test-Consumption
안의 데이터를 수집하였으나 착용 여부와 착용 시간이 달라 수집된 데이터의 수는 각기 다르다. 4개의 신체활동지표 중 에서 걸음 수, 수면 시간, 수면 효율 지표에서 두 그룹 간 유 의한 차이를 보였다. 걸음 수 지표에서는 임상군이 대조군보 다 평균적으로 하루에 약 2000보 정도 더 적게 걷고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 수면 시간의 경우 대조군은 하루 평 균 약 6시간(356분) 수면을 취하는 반면, 임상군은 대조군보 다 46분 덜 자는 것으로 확인되었다. 수면 효율에서는 임상군 이 대조군에 비해 하루 평균 약 2% 더 낮은 효율을 보였다.
전날 대비 수면 시간 차 지표에서는 두 집단 간의 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 기계학습(의사결정트리)을 수행한 결과 신체건강지표는 임상군과 대조군을 분류하는 데 영향 력이 거의 없었다.
기계학습을 이용한 대표 지표 추출 결과
기계학습 속성 추출 알고리즘을 통해 163개의 지표 중에 서 두 그룹을 구분하는데 가장 영향력 있는 지표를 추출하였 다. 그 결과 108개의 항목들이 두 그룹을 구분 짓는 데 영향 력을 미치는 것으로 판단되었다. 이 중 이득비가 상대적으로 높은 상위 10개 항목에 대해 그림 1에 표시하였다. PHQ-9 지표의 7번째 설문 항목(“지난 2주 동안 신문 읽기나 텔레비 전 시청과 같은 일상적인 일에도 집중하기 어려웠음”, 이하 PHQ-9 [7th])이 163개 항목 가운데 가장 높은 이득비(84%) 를 나타냈다. 다음으로 이득비가 높은 항목은 WHODAS 2.0
지표의 다섯 번째 설문 항목(“한 달 동안 신체 또는 정신건강 의 문제들로 인한 심리적 고통”, 이득비 74%)이다. 신체 증상 평가 지표인 PHQ-15의 문항점수 합산에 따른 임상군 분류 지표 값과 문항점수 합산 지표는 73%의 이득비를 나타냈다.
GAD-7의 6번째 설문 항목 “2주 동안 쉽게 짜증나는 문제로 인해 얼마나 오래 신경이 쓰였는가”에서 73%의 이득비를 나 타냈다.
Weka를 사용하여 기계학습 분류 알고리즘인 의사결정트 리를 만들었으며 그림 2에 표시하였다. 이를 통해 그룹을 분 류하는 데 영향을 주는 항목의 의사결정 과정을 살펴볼 수 있다. 163개의 항목을 입력하여 의사결정트리를 만들어본 결 과, 163개의 항목 중에서 PHQ-9 (7th) 단 한 항목만으로도 임상군과 대조군을 분류할 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 해당 설문 항목의 값이 0 (=0)이면 대조군이고, 0을 초과(＞0)하 면 임상군임을 나타낸다. 각 그룹은 이 의사결정트리를 기준 으로 총 34명의 설문 항목을 올바르게 또는 잘못 분류한 개 수를 의미하는데 대조군의 경우 16개를 모두 대조군으로 올 바르게 분류하였음을 보여주었고, 임상군의 경우 18개를 임 상군으로 분류하였는데 이 중에 1개는 실제로 대조군이었다 (false positive)는 의미이다. 결과적으로, 총 34명(임상군 17명, 대조군 17명)의 대상자를 약 94% (32/34)의 매우 높은 정확 도로 분류하였음을 알 수 있다.
고 찰
국립중앙의료원 북한이탈주민진료센터 정신건강의학과 에 입원 또는 외래 통원 치료를 받는 북한이탈주민 임상군과 남한 일반인 대조군을 대상으로 다양한 정신건강평가 지표와 신체활동지표를 얻은 후 기계분석 결과 정신건강지표 PHQ- 9, K-MINI, PCL-5, GAD-7, ISI, PHQ-15, WHODAS 2.0, FSSQ과 신체활동지표 걸음 수, 수면 시간, 수면 효율 지표에 서 두 그룹 간 유의한 차이를 보였다. 특히 PHQ-9 (7th) 항 목이 가장 이득비가 높았다. 주요 연구 결과에 대해 논의해 보고자 한다.
Fig. 1. Top 10 features ranked by their gain ratio. PHQ-9 (7th), 7th question of Patient Health Questionnaire-9; WHODAS 2.0 (5th), 5th question of World Health Organization Disability As- sessment Schedule 2.0; PHQ-15 (categorical), Total Patient Health Questionnaire-15 score as a categorical variable; PHQ-15 (continuous), Total Patient Health Questionnaire-15 score as a continuous variable; GAD-7 (6th), 6th question of Generalized Anxiety Disorder 7-item scale; GAD-7 (categorical), Total Gener- alized Anxiety Disorder 7-item scale score as a categorical vari- able; WHODAS 2.0 (continuous), Total World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 score as a continuous vari- able; GAD-7 (continuous), Total Generalized Anxiety Disorder 7-item scale score as a continuous variable; PHQ-9 (continuous), Total Patient Health Questionnaire-9 score as a continuous vari- able; GAD-7 (5th), 5th question of Generalized Anxiety Disorder 7-item scale.
PHQ-9 (7th) WHODAS 2.0 (5th) PHQ-15 (categorical) PHQ-15 (continuous) GAD-7 (6th) GAD-7 (categorical) WHODAS 2.0 (continuous) GAD-7 (continuous) PHQ-9 (continuous) GAD-7 (5th)
100
0 20 40 60 80
84 74 73 73 73 73 73 73 67 67
(%)
PHQ-9 (7th)
Controls 16/16 (100%)
NKR 17/18 (94.8%)
＞0
=0
Fig. 2. Decision tree classification. PHQ-9 (7th), 7th question of Patient Health Questionnaire-9; NKR, clinical group of North Ko- rea refugees.
첫째, 기계학습을 이용한 특징 추출과 의사결정트리 알고 리즘이 나타낸 결과를 종합하면, 두 그룹을 분류하기 위해 앞서 언급한 163개의 지표 중 100개 이상의 항목들이 두 그 룹을 구분 짓는 데 영향력을 미치는 것으로 판단되었으며 PHQ-9 (7th)의 측정으로 두 그룹을 매우 높은 정확도로 분 류할 수 있었다. PTSD, 우울증, 그리고 불안은 학습과 인지 능력에 중요한 비지식적 요인의 범위를 간섭함으로써 인지 능력에 간접적으로 영향을 미칠 수 있다.39) 폭력, 학대, 방임 등 트라우마를 입은 난민 아이들의 인지 평가에 대해 연구 한 논문에서는 외상적 경험들이 주의 집중력을 요하는 학습, 학업 성과 및 지능 테스트에 영향을 주었으며, 외상 경험이 기억력 저하, 주의력, 실행력 및 추상적 추론과 연관이 있었
다.39,40) 종합주의력검사(comprehensive attention test)를 이
용하여 탈북민들의 정신증상이 주의력 결핍에 미치는 영향 에 대해 연구한 한 논문에 따르면, 탈북민들은 시각 지속 주 의력(visual sustained attention) 테스트에서 느린 반응을 보 였고 분할 주의력(divided attention) 테스트에서도 더 많은 실수를 했으며, 이들의 주의력 부족은 우울증, 불안, PTSD와 관련이 있었다.41) 이는 PHQ-9 (7th) 항목으로 두 그룹을 매 우 높은 정확도로 분류할 있다는 본 논문의 결과와도 일치한 다. 또한 탈북민의 주의력 결핍은 해리 경험과 관련이 있었 다.41) 추가적인 연구에서는 다양한 인지 통합에 관련된 해리 증상에 대한 추가 지표를 획득하여 이득비 계산을 통해 연 관성에 대한 추가 연구가 가능하겠다.
둘째, 4개의 신체활동지표 중에서 걸음 수, 수면 시간, 수 면 효율 지표에서 두 그룹 간 유의한 차이를 보였다. 수면 효 율에서는 임상군이 대조군에 비해 하루 평균 약 2% 더 낮은 효율을 보이고 있다. 이는 임상군이 수면 중 깨는 횟수와 시 간이 많다는 것으로 해석된다. 전날 대비 수면 시간 차 지표 의 경우 유의미한 인자는 아니었으나, 임상군이 대조군에 비 해서 전날과 비교하여 20분 더 늦게 자거나 일찍 자는 등 불 규칙적인 수면 시간을 보였다. 종합적으로 보았을 때, 임상군 이 대조군에 비해 활동량과 수면이 부족함을 알 수 있었다.
이러한 결과는 북한이탈주민의 치료적 개입에 신체 활동량 을 늘리고 규칙적 수면습관을 갖게 하는 것이 중요함을 제안 한다. 그리고 북한이탈주민의 불면에 관한 기존 연구에 의하 면 북한이탈주민은 남한 사람보다 불면이 더 많으며 우울증 을 동반한 불면 역시 더 많았다.42,43) 북한이탈주민의 스트레스 증상과 우울, 불안이 신체건강을 급격히 떨어뜨린다는 기존 연구에 기반하여 볼 때 신체활동 저하가 우울증이나 PTSD 로 인해 초래되었을 가능성을 배제할 수 없다.44,45) 특히 탈북 민 환자를 만나는 임상가는 환자가 불면을 호소하는 경우 우 울증이나 PTSD에 대한 평가를 반드시 해보는 것이 중요하
겠다. 기계학습을 수행한 결과 신체건강지표는 임상군과 대 조군을 분류하는 데 영향력이 거의 없었기에 임상군을 구별 해내는 데는 효과적이지 않았다. 수면 평가에 있어 Fitbit의 정확성에 대해 체계적 문헌 고찰 및 메타분석한 논문에 따르 면, Fitbit은 특이성이 제한되어 polysomnography를 대체할 수는 없었으나 수면 매개 변수 및 수면 단계에서 소요된 시 간에 대한 총 추정치를 얻을 수 있는 편리하고 경제적인 수 단이 될 수 있다.12) 웨어러블 센서 기술의 발전과 이에 대한 체계적 고찰이 추가됨에 따라 임상에서 더 나은 결정에 도움 을 줄 수 있을 것이다.
셋째, PHQ-9, K-MINI, PCL-5, GAD-7, ISI, PHQ-15, WHODAS 2.0, FSSQ에서 임상군의 점수가 대조군보다 유의 미하게 높게 나타났다. 그러나 Brief COPE의 모든 하위척도 에서 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이는 남한 주민과 북한 이탈주민 간에 스트레스 대처방식에서 선호도의 차이는 있 어도, 차이가 정반대로 충돌하지는 않는다고 보고한 기존 연 구 결과와도 비슷하다.46) 탈북민들은 극적인 스트레스 상황 에서 극복을 위한 개인적인 여러 가지 방법들을 취했을 가능 성이 높다.47) 이는 탈북민 임상군과 대조군을 가르는 차이는 대처 방식의 문제라고 볼 수 없음을 의미한다.
넷째, 본 연구에서는 AUDIT-C에서 두 집단 간의 유의미 한 차이가 나타나지 않았다. 이는 지역 사회에 거주하는 북한 이탈주민의 알코올 의존 비율이 남한 사람들에 비해 5-10배 에 이르는 선행 연구와는 다른 결과이다. 북한이탈주민들이 남한 사회에 정착하는 과정에서 경험하는 스트레스나 우울 감을 완화시키기 위해 일종의 자가치료적(self-medication) 성격의 알코올 섭취를 하고 있을 가능성이 높아 보인다는 연 구도 있다.48) 정신건강의학과 외래에 내원한 탈북민의 외래 초진 시 보고된 증상에 대한 한 연구에서는 외래 초진 시 불 면, 두통, 불안, 우울 순으로 증상이 많았으며, 음주로 내원한 경우는 기타 증상 항목에 포함되어 상대적으로 낮은 비율을 나타내었다.11) 기존의 연구들을 토대로 본 연구 결과를 해석 해 보자면 탈북민은 불면, 두통, 불안, 우울의 경우 치료의 대상으로 생각하여 적극적으로 진료에 임하는 반면, 알코올 섭취의 경우 알코올 의존 비율은 탈북민에서 높을 수 있지 만 이를 치료해야 할 대상으로 보기보다는 불안, 우울감 완 화를 위한 수단으로 이용하여 병원에 내원하지 않고 치료를 받지 않아 임상군에 포함되지 않았고 두 집단 간의 유의미 한 차이가 나타나지 않았을 것으로 추정해볼 수 있다.
이 연구가 가지고 있는 한계점으로는 국립중앙의료원 환 자 대상의 무작위 추출로 대표 집단으로 보기 힘들고 북한이 탈주민에게 일반화하기에는 어려우며, 연구에 참여한 인원 수가 적고 다양한 정신과적 진단을 받은 환자를 단순히 임상
군으로 나눈 것이기 때문에 대표성이 떨어진다. 또한 탈북민 대상으로 연구를 진행하여 이에 대한 내용들을 고찰해보고 자 하였으나 연구 결과가 탈북민 임상군만의 특성인 것인가 에 대한 의문이 남았다. 추후 모집군을 더 확보하여 북한이탈 주민 특정 임상군과 북한이탈주민 정상군과 비교하는 방식 으로 추가 검증이 필요할 것으로 보인다.
그럼에도 불구하고 이 연구는 기계장치(Fitbit)를 이용해 신체지표를 객관적으로 수집했다는 점, 기계학습 속성 추출 알고리즘을 이용해 각 지표들의 이득비를 계산해봤으며 기 계학습 분류 알고리즘인 의사결정트리를 이용해 임상 진료 에 활용할 근거를 제시하였다는 점, 향후 대규모 집단에서 효과를 연구할 수 있는 근거를 마련하였으며 이를 임상 진 료에 활용할 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
결 론
본 연구 결과 정신건강의학과에서 치료를 받고 있는 북한 이탈주민과 일반 대조군을 구분하는 가장 정확도가 높은 지 표는 PHQ-9 (7th) 항목으로 나타났다. 임상가가 북한이탈 주민과 면담 시 일상적인 일에 집중하기 어려움을 겪고 있 는지에 대해 우선 파악한다면 다른 설문조사나 정신건강, 신 체활동지표를 측정하는 데 소모되는 시간과 노력을 크게 줄 이고 효율적으로 임상군을 파악할 수 있을 것이다. 또한 4개 의 신체활동지표를 통해 임상군과 비임상군을 나누기는 어 렵지만 걸음 수, 수면 시간, 수면 효율 지표에서 두 그룹 간 유의한 차이를 보여 탈북민 정신건강의학과 임상군에서 낮 동안 누워있는 시간을 줄이고 걷기 등 활동량 증가를 격려 할 필요가 있을 것이다.
중심 단어: 북한이탈주민; 정신건강지표; 신체활동지표; 기 계학습; 이득비; 의사결정트리; 난민정신건강.
Acknowledgments
본 연구는 보건복지부의 재원으로 정신건강R&D사업 지원에 의 하여 이루어진 것임(HL19C0007).
Conflicts of Interest
The authors have no financial conflicts of interest.
Author Contributions
Conceptualization: So Hee Lee, Heon Jeong Lee. Data curation:
Sung Soo Shim, Yae Eun Seo. Formal analysis: Jung Been Lee, Yae Eun Seo. Funding acquisition: So Hee Lee. Investigation: Sung Soo Shim, So Hee Lee, Yae Eun Seo. Methodology: Jung Been Lee, Yae Eun Seo. Project administration: So Hee Lee. Supervision: So Hee Lee. Validation: So Hee Lee, Heon Jeong Lee. Visualization: Jung Been Lee, Yae Eun Seo. Writing—original draft: Sung Soo Shim, So Hee Lee, Jung Been Lee, Yae Eun Seo. Writing—review & edit-
ing: Sung Soo Shim, So Hee Lee, Jung Been Lee, Heon Jeong Lee.
ORCID iDs
Sung Soo Shim https://orcid.org/0000-0002-0326-3653 So Hee Lee https://orcid.org/0000-0002-9005-3207 Jung Been Lee https://orcid.org/0000-0002-8208-0387 Yae Eun Seo https://orcid.org/0000-0003-1353-6958 Heon Jeong Lee https://orcid.org/0000-0002-9560-2383
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