지난 10년간 웨어러블 기기와 스마트 헬스케어의 효과성에 대한 연구가 꾸준히 증가해왔다[1,2]. 웨어러블 기기는 사용자의 활동량, 심박수, 수면패턴 등의 생체신호를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있는 유용한 도구로, 핏빗(Fitbit), 가민(Garmin), 갤럭시 워치, 애플 워치 등 여러 기기가 상용화되어 있다. 그러나 이러한 기기들에 대한 접근성 및 활용이 개인의 사회경제적 특성에 따라 불평등이 존재할 수 있어 공공 주도의 스마트 헬스케어에 대해 고민해볼 필요가 있다. 하지만 현재 해외에서도 정부 주도 스마트 헬스케어 사업은 거의 없으며, 유일한 예로 2020년 싱가포르 정부가 애플과 협력해 국민의 건강 증진을 목적으로 싱가포르에 도입한 루미헬스(LumiHealth)가 있다.

공공 스마트 헬스케어가 효과적으로 기능하기 위해서는 웨어러블 기기 사용자들의 건강 관리 행태를 지속적으로 모니터링하고, 참여를 유도하는 것이 중요할 수 있다. 비록 정부 주도 스마트 헬스케어 사업의 효과성을 다룬 연구는 제한적이지만, 민간 웨어러블 기기 사용자들의 신체활동 변화를 분석한 연구는 활발히 이루어지고 있다. 웨어러블 기기와 스마트 헬스케어 앱은 주로 걸음수 데이터를 통해 신체활동을 측정하며, 이는 걷기 운동이 신체 및 정신 건강에 긍정적인 영향을 미친다는 연구 결과에 기반하고 있다[3,4]. 또한, 건강 관리나 웨어러블 기기에 대한 관심도 또는 최신 기술의 접목 여부가 웨어러블 기기의 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인임을 밝힌 연구도 존재한다[5,6]. 기존 해외 연구에서는 웨어러블 기기가 사용자의 걷기 운동량과 수면시간을 증가시키는 긍정적인 결과를 보였으나[7,8], 기기의 사용이 몇 달 후 중단되는 경우가 많아 장기적인 건강 관리의 지속성은 보장되지 않았다. 이에 따라 장기 사용자들의 특성을 파악하는 것이 중요하다는 연구 결과가 제시되고 있다[9-11].

그러나 이러한 기존 연구들은 대부분 미국[12], 영국[13] 등 해외 데이터를 기반으로 이루어졌기 때문에, 그 결과를 국내 사용자들에게 바로 적용하는 데에는 한계가 있다. 또한 국내 연구는 주로 소규모 표본을 대상으로 하며, 웨어러블 기기의 사용 행태나 수용 요인에 대한 연구로 주제가 한정되어 있다[14-17].

이에 본 연구에서는 서울형 스마트 헬스케어 1기 시범사업 데이터를 활용하여 참여자의 개인적 특성이 신체활동 수준과 건강 관리 행동의 지속성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 서울시는 2021년 11월에 ‘서울형 스마트 헬스케어 온서울건강온 프로그램’을 시작하였다. 본 연구에서는 이 프로그램에 대한 분석을 통해 두 가지 측면에서 스마트 헬스케어와 관련한 기존 연구의 한계를 보완하고자 한다. 첫째, 공공 스마트 헬스케어의 효과를 분석한 연구가 드문 상황에서, 서울시의 ‘온서울건강온 프로그램’의 사례를 통해 공공주도 건강 관리의 실증적 효과를 제시한다. 둘째, 기존 국내 연구들이 주로 소규모 표본이나 단순 사용 행태 분석에 집중되었던 것과 달리, 본 연구는 대규모 데이터를 바탕으로 건강 관리 행동과 그 지속성에 대해 보다 포괄적인 분석을 시도한다.

보다 구체적으로, 성별, 연령, 비만도 등 개인적 특성이 신체활동과 참여 지속성에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 인구사회학적인 특성뿐만 아니라 사용자가 앱에 기록한 실천목표 데이터를 활용하여 목표 설정이 웨어러블 기기 사용의 참여도 및 지속성에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 신체활동과 건강관리 행동의 지속성은 웨어러블 기기를 통해 온서울건강온 앱에 기록된 걸음수 데이터를 활용해 측정한다. 본 연구는 이러한 분석을 바탕으로 스마트 헬스케어 사업의 효과적인 설계와 운영을 위한 실증적 근거를 제시하는 것을 목표로 한다.

본 연구는 서울형 스마트 헬스케어 1기 시범사업인 온서울건강온 데이터를 활용하여 사업 참여자의 개인적 특성과 건강 관련 행동 간 의 관계를 분석하였다. 신체 활동성의 지표로는 월별 누적 걸음수와 월별 만보 달성 일수를, 지속적 참여도를 나타내는 변수로는 월별 연동일수를 사용하여 위계적 다중회귀분석을 수행하였다.

분석 결과, 남성에 비해 여성은 월별 누적 걸음수와 월별 연동일수가 평균적으로 더 높았지만, 반대로 월별 만보 달성 일수는 남성이 더 높게 나타났다. 해당 결과는 선행 연구에서 보고된, 여성이 저강도 활동을, 남성이 고강도 활동을 더 많이 한다는 결과와 일치한다[22,23]. 이는 여성이 운동과 자기 관리에 대한 의지가 더 크며, 남성은 전반적으로 더 많은 신체활동을 한다는 사실을 시사한다. 또한, 분석 결과에 따르면 연령대가 높을수록 신체 활동성과 참여도가 증가하는 경향이 있었으며, 이는 Longhini et al. [24]에서 웨어러블 기기 사용이 중년 성인의 신체활동을 증가시킨다는 메타 분석 결과와 부합한다. 이러한 연령대별 차이를 고려할 때, 연령대에 따른 차별화된 스마트 헬스케어 정책이 유효할 수 있다. 특히 젊은 연령층의 신체활동과 참여 지속성을 증진하기 위해서 해당 세대의 특성을 고려한 챌린지 미션, 소셜 미디어 연계 이벤트의 활용, 또는 게이미피케션(gamification) 등을 고려해볼 수 있다. 게이미피케이션은 특히 19세에서 35세 사이의 젊은 사용자들에게 효과적인 것으로 알려져 있어[25], 이를 적용하면 긍정적인 성과를 기대할 수 있다. 또한, 연령대별 적정 운동 강도나 신체활동 목표치를 차별화해서 제시한다면 스마트 헬스케어 사업의 효과성을 더욱 높일 수 있을 것으로 생각한다.

또한, 본 연구에서는 비만도와 관련된 변수가 스마트 헬스케어의 활용에 중요하게 고려되어야 할 변수임을 확인하였다. 일반적인 신체 활동량을 측정하는 월별 누적 걸음수 분석의 경우, 저체중 및 비만 체중과 같은 극단적 BMI를 가진 사업 참여자가 정상체중의 참여자에 비해 신체활동 수준이 낮았으며, 과체중 그룹과 정상제충 그룹 참여자의 평균적인 누적 걸음수 차이는 없었다. 반면, 적극적인 신체 활동성을 측정하는 월별 만보 달성 일수에서는 정상체중 그룹의 평균 월별 만보 달성 일수가 다른 그룹들보다 유의하게 높았다. 선행 연구인 Hansen et al. [26]에서도 유사한 결과를 보였으며, 20-85세의 성인에 대해 비만 그룹과 저체중 그룹이 정상체중 그룹에 비해 하루 평균 걸음수와 중강도 신체 활동이 모두 낮은 것으로 나타났다. 스마트 헬스케어 사용의 지속성을 측정하는 월별 연동일수 분석 결과에서는 과체중 및 비만 그룹의 월별 연동일수가 정상체중보다 유의하게 낮았다. 주목할 만한 점은 신체활동 수준 분석 결과와 달리, 지속성 분석에서는, 저체중 그룹의 월평균 연동일수가 정상체중 그룹보다 유의하게 높게 나타났다는 것이다. 이는 저체중 그룹이 신체활동량 증가 측면에서는 뚜렷한 성과를 보이지 못했으나, 스마트 헬스케어를 꾸준히 활용한다는 점에서 건강 관리에 대한 의지가 있음을 시사한다. 따라서 본 연구는 기존의 비만 및 과체중 중심 연구에서 벗어나[27,28], 저체중 그룹의 헬스케어 활용 행태에 주목하여 새로운 정책적 함의를 제시한다. 향후 스마트 헬스케어 프로그램에서는 비만도 그룹에 따른 차별화된 목표 설정과 참여 유도를 통해 각 그룹의 특성을 반영한 맞춤형 프로그램을 제공할 필요가 있다. 예를 들어, 비만 그룹에게는 부상 위험을 고려한 점진적인 활동 증가를 목표로 하는 개입 전략을, 저체중 그룹에게는 보다 적극적인 건강 개선 목표를 설정하도록 장려함으로써 신체활동 증가를 독려할 수 있을 것이다. 또한, 지속적인 피드백 시스템을 통해 각 체중 그룹이 자신의 건강 목표에 더 적극적으로 참여할 수 있도록 장려하며, 개별 건강 상태에 기반한 맞춤형 프로그램 설계를 통해 프로그램의 장기적 효과를 극대화할 수 있을 것이다.

본 연구의 주목할 점은 온서울건강온 사업의 특징인 실천목표 기록이 성별, 연령대, 비만도와 함께 신체 활동성 및 지속성에 유의한 요인으로 작용할 수 있음을 보여준 것이다. 회귀분석 결과, 실천목표 변수가 연령대와 비슷한 수준의 영향력을 나타냈으며, 이는 향후 사업 참여자의 건강 모니터링에 유용한 정보가 될 수 있음을 시사한다. 특히, 목표를 설정한 그룹이 그렇지 않은 그룹보다 신체 활동성과 지속성에서 더 높은 성과를 보였으며, 운동 및 생활습관 목표 설정 그룹에서 그 효과가 두드러졌다. 이는 구체적인 실행 목표가 신체활동과 장기적 참여에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보여준다. 선행 연구에서, Siepmann and Kowalczuk [29]는 웨어러블 기기의 지속적인 사용 의도가 내적 동기와 관련이 깊으며, 웨어러블 기기 사용자가 구체적이고 측정 가능한 목표를 설정할 때 기기의 사용률이 유의미하게 증가한다고 보고하였다. 또한 의과대학생 1학년을 대상으로 한 DiFrancisco-Dono-ghue et al. [30]의 연구에서도 생활습관 개선을 실천한 그룹이 그렇지 않은 그룹보다 더 높은 걸음수를 기록했다고 밝혔다. Utesch et al. [31]의 연구에서도 만보 달성이라는 목표를 가진 그룹이 웨어러블 기기만 사용한 그룹보다 높은 걸음수를 보였다는 유사한 결과가 있다. 이러한 선행 연구의 결과들은 본 연구에서 실천목표를 설정한 그룹이 더 높은 신체 활동성과 지속성을 보인 점과 일맥상통한다.

실천목표 기록이 인구사회학적 요인과 함께 유의미한 요인으로 작용한다는 점을 고려할 때, 향후 성공적인 스마트 헬스케어 프로그램을 설계하기 위해서는 참여자가 구체적이고 실현 가능한 목표를 설정하도록 가이드하는 것이 중요할 것으로 보인다. 현재 온서울건강온 사업에서는 개인 실천목표 설정이 ‘나는 OOO을 하겠다’와 같이 정해진 문구에 간단히 채워 넣는 방식으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 단순화된 목표 설정 방식은 개인의 목표를 구체화하거나 달성 가능성을 높이는 데 한계가 있을 수 있다. Bailey [32]의 연구에 따르면, “나는 4주 안에 5 kg 감량을 하겠다”와 같은 성과 목표보다 “나는 영양가 있는 음식을 준비하는 법을 배우겠다”와 같은 숙달 목표를 설정하도록 지원하면 참여자에게 보다 지속적인 동기를 부여할 수 있다. 특히 숙달 목표는 성과 목표를 달성하지 못했을 때에도 참여자의 행동 변화를 지속하도록 유도할 수 있는 긍정적인 영향을 미친다. 따라서, 추후 스마트 헬스케어 프로그램을 기획할 때에는 목표 설정 가이드를 개선하여 성과 목표와 숙달 목표를 균형 있게 포함할 수 있는 구조를 제공하는 것이 효과적일 수 있다.

본 연구의 한계는 분석에서 활용할 수 있는 개인적 특성과 건강 관련 행동 정보가 제한적이었다는 점이다. 추후 세부 거주지 정보(읍/면/동), 거주지 외의 주요 활동 지역(직장 또는 교육기관), 참여자의 교육 수준, 경제활동 여부 등의 정보를 수집할 수 있다면 보다 포괄적인 실증 분석이 가능해질 것이다. 또한, 걸음수 외에 수면, 운동량, 식단 등의 추가 정보를 웨어러블 기기를 통해서 충분한 빈도로 객관적으로 수집한다면 개인의 전반적인 건강 상태와 생활습관을 고려한 분석이 가능할 것이다. 다양한 개인 특성과 건강행동 데이터를 통합적으로 활용하면 스마트 헬스케어의 실효성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 보다 개인화된 건강 관리 방안을 제시하고, 연구대상자들이 장기적으로 건강한 생활습관을 유지하도록 지원할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구는 사업 참여자가 무작위 배정된 표본이 아닌 자발적 참여자로 구성되었다는 점에서, 일반 인구 집단을 충분히 대표하지 못할 수 있다. 자발적 참여자는 일반 인구와 다른 특성을 가질 가능성이 있어, 시민 전체를 대상으로 한 스마트 헬스케어 제공의 효과와 차이가 있을 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 보다 대표성 있는 표본을 확보하거나, 자발적 참여자의 특성을 충분히 반영하는 분석 방법을 적용할 필요가 있다. 마지막으로, 본 연구의 분석 대상인 ‘온서울건강온’은 19-64세의 서울 시민을 대상으로 하여, 현재 50대 이상 그룹에는 50-64세의 시민만 포함되어 있고 65세 이상의 고령인구에 대해서는 분석하지 못한 한계가 있다. 분석 결과, 모든 종속변수(월별 누적 걸음수, 월별 만보 달성 일수, 월별 연동일수)에서 연령대가 높아질수록 평균값이 증가하는 경향을 보였다. 기존 연구에서도 웨어러블 기기 사용이 고령자의 건강 개선 및 관리 동기 향상에 유의한 영향을 미친다는 것이 밝혀진 바가 있고[33], 해외 연구에서는 호흡기, 신경학, 내분비학 등 의료계의 각 분야에서 웨어러블 기기의 사용이 건강 모니터링 및 만성 질환을 관리하는 데 효과적임이 밝혀졌다[34]. 이를 종합해보면 웨어러블 기기나 스마트 헬스케어 앱이 고령인구의 건강관리 도구로서 잠재적 효용이 높을 수 있음을 시사한다. 따라서 향후 스마트 헬스케어 정책 수립 시, 고령인구를 포함한 전 연령대의 참여 방안을 고려할 필요가 있다.

본 연구는 스마트 헬스케어 참여자의 개인적 특성에 따라 신체 활동성과 지속성 간의 관계를 대규모 서울 시민 표본을 대상으로 분석하였다. 기존 연구들이 주로 건강 위험 인자를 가진 소규모 집단에 초점을 맞춘 데 반해, 본 연구는 연령, 성별, 건강 상태 등 다양한 특성을 가진 일반 시민을 포함한 점에서 차별성을 갖는다. 이를 통해 스마트 헬스케어가 공중보건 분야에서 수행할 수 있는 역할에 대해 포괄적인 정책적 함의를 도출하고자 하였다. 분석 결과, 각 변수에 따라 스마트 헬스케어 이용에 따른 신체 활동성과 지속성이 상이하게 나타남을 확인하였다. 특히, 이번 연구에서 처음 활용한 실천목표 변수는 신체 활동성 및 웨어러블 기기의 사용 지속성과 관련된 중요한 요인으로, 다른 인구통계학적 특성만큼 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 실천목표 변수는 향후 스마트 헬스케어의 건강 모니터링에 있어 정부 주도 사업이나 민간 부문에서도 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 스마트 헬스케어에 대한 실증 분석의 일반화를 위해 보다 대표성 있는 분석 표본을 확보하는 것이 필요하다. 이는 연구 결과의 신뢰성을 높이고, 다양한 집단에 걸쳐 스마트 헬스케어의 효과를 보다 정확하게 평가하는 데 기여할 것이다.