산불피해자의 삶의 질에 영향을 미치는 요인: 울진·삼척 산불을 중심으로

다수의 독립적인 연구는 재난피해자의 삶의 질에 영향을 미치는 요인들을 규명하고 있다. 먼저 PTSD와 삶의 질의 관계를 살펴보면, PTSD 증상을 겪은 사람일수록 삶의 질이 낮은 것으로 확인되었다(Choi et al., 2016). 홍수피해자를 대상으로 한 연구에 의하면, 재난 이후 PTSD는 삶의 질에 부정적인 영향을 미치며, 특히 60세 이상에서 유의하게 나타났다(Othman et al., 2016).

두 번째로 회복탄력성과 삶의 질의 관계를 살펴보면, 회복탄력성은 삶의 질을 예측하는 요인이며, 낮은 회복탄력성을 가진 집단은 높은 집단보다 평균적으로 낮은 삶의 질을 가지는 것으로 확인되었다(Seo and Kim, 2021). Lim and Sim(2021)의 호우피해자를 대상으로 한 연구에서는 회복탄력성은 삶의 질에 긍정적 영향을 미치는 요인임과 동시에 PTSD를 매개로 삶의 질에 간접적인 영향을 미치는 요인임을 밝혔다. 회복탄력성이 높은 사람은 PTSD 증상이 완화될 확률이 높고, 이는 삶의 질에 영향을 미친다는 것이다.

세 번째로 사회적 지지와 삶의 질의 관계를 살펴보면, 사회적 지지는 재난피해자의 삶의 질에 긍정적 영향을 미치는 요인인 것으로 확인되었다(Kim and Kim, 2019). Kim et al.(2019)의 재난피해 노인을 대상으로 실행한 연구에서는 사회적 지지와 삶의 질 간의 정(+)적 영향 관계를 제시하였으며, 사회적 지지는 이웃, 가족이 주는 정서적 관계를 통해 삶의 질 향상에 기여하는 주요요인임을 밝혔다.

Wang and Xu(2016)는 사회적 지지가 강한 사람은 높은 삶의 질을 경험하며, 지진 경험 후 사회적 지지가 PTSD의 부정적 영향을 완화한다는 연구결과를 제시했다. 또한, 지진피해자의 삶의 질과 회복탄력성의 관계에서 사회적 지지가 간접 매개효과를 미치는 것으로 확인되었다(Xu and Ou, 2014). 이와 같은 연구들은 사회적 지지와 PTSD, 회복탄력성이 삶의 질과의 관계를 조정할 수 있다는 것을 보여준다.

이러한 맥락에서 본 연구는 산불피해자에 대한 정부의 지지가 PTSD와 회복탄력성을 매개로 피해자의 삶의 질에 미치는 영향력을 파악함으로써, 산불피해자의 정신적 회복을 도모하고 효과적인 치유서비스 제공에 대한 방안을 제시하여, 재난피해자들의 삶의 질을 향상하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 연구모형은 Figure 1과 같다.

Figure 1. Research model.

Download Original Figure

본 연구는 ’22년 울진·삼척 산불피해자를 대상으로 일대일 개별 면접 조사를 통해 자료수집을 하였다. 설문조사는 ’22년 6월 25일부터 27일까지 3일간 강원도 울진군 북면 두천리, 상당리, 덕구리, 주인리와 울진군 죽변면, 울진읍에서 거주 중인 지역주민 195명을 대상으로 진행되었으며, 불성실한 응답이 없어 195부의 설문지로 분석을 시행하였다.

본 연구는 도구화된 설문을 사용하였으며, 삶의 질 6문항, 정부의 지지 8문항, PTSD 5문항, 회복탄력성 5문항을 포함하여 4개의 정의적 요인에서 총 24문항으로 구성하였다(Table 1).

본 연구는 구조방정식모형을 활용하여 산불피해자들의 삶의 질에 영향을 미치는 정의적 요인들의 구조적 관계를 파악하고자 하였다. 정의적 요인은 정부의 지지, PTSD, 회복탄력성으로 설정하였고, 이들이 삶의 질에 미치는 영향 관계를 분석하였다.

먼저 SPSS 26.0을 통해 빈도, 백분율, 평균, 표준편차를 산출하여 연구대상의 인구통계학적 특성과 주요 변수의 분포를 살펴보았고, 자료의 정규성 검정을 위해 왜도와 첨도를 산출하였다. 또한, 탐색적 요인분석을 통해 측정변수의 타당성을 검사하였다.

다음으로 구조방정식모형을 분석하기 위해 측정모형 분석을 통해 단일차원성과 신뢰도, 타당도를 확보하고, 구조모형 분석을 통해 각 경로가 미치는 영향을 분석하여 인과관계 모형을 밝혔다. 마지막으로 Bootstrapping을 통하여 매개효과의 유의미성을 검증하였다.

응답자 195명의 개인특성을 살펴보면, 성별은 여성이 103명(52.8%), 남성이 92명(47.2%)으로 나타났다. 응답자의 연령대는 70대 이상이 42명(21.5%), 30대 41명(21.0%), 40대 37명(19.0%), 50대 33명(16.9%), 60대 24명(12.3%), 20대 18명(9.2%) 순으로 나타났다. 응답자의 거주지역은 울진군 울진읍이 95명(48.7%), 울진군 북면 62명(31.8%), 울진군 죽변면이 33명(16.9%)으로 전체 거주지역의 97.4%로 나타났다(Table 2).

주요 변수들의 분포를 살펴보기 위해 측정변수들의 기술통계치를 산출하였으며, 그 결과는 Table 3과 같다.

정부의 지지는 하나의 항목을 제외한 모든 항목이 5점 척도의 중간값보다 낮은 수준으로 나타났다. PTSD의 모든 항목 또한 중간값보다 낮은 점수를 보였다. 응답자들의 회복탄력성은 비교적 높은 것으로 나타났으며, 최근 한 달간의 삶의 질 또한 5점 척도 중간값보다 높은 수준으로 나타났다.

다음으로 자료의 정규성 분포를 확인하기 위해 왜도와 첨도를 살펴보았다. 본 연구에서 계수를 추정할 때 최대우도법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 사용하였는데, 이 방법은 측정변수들의 다변량 정규분포를 가정한다. Kline(2005)은 왜도는 절대값 3 미만, 첨도는 절대값 10 미만을 일반적 기준으로 제시했으며, 본 연구에서 왜도는 −.601~.958, 첨도는 −1.235~.417의 분포를 보여 정규성을 만족하였다. 따라서 본 연구모형은 구조방정식 분석을 적용하기 적합함을 알 수 있다.

본 연구에서는 선행연구를 통해 개발된 척도를 수정·보완하여 사용하였기 때문에, 척도들의 타당도 검증을 하기 위해 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis, EFA)을 실시하였다(Table 4). 요인의 추출은 최대우도법을 채택하였고, 요인회전은 직각 회전방식인 직접 오블리민을 사용하였다. 다른 요인들과 적합하게 묶이지 않은 문항 1개를 제외하고 요인분석을 실시한 결과, 설계 모형과 부합하게 4개의 요인이 추출되었다. 4개 요인의 총 분산 설명력은 70.882%로 나타나, 각 요인이 전체 요인 구성을 차지하는 비중은 양호한 것으로 나타났다(Jung, 2010). 요인분석의 유의성은 KMO값과 Bartlett의 검정값을 기준으로 하였다. 일반적으로 KMO값이 .6 이상이면 모형이 유의하며, 1에 가까워질수록 좋은 모형이라고 할 수 있다. KMO값은 .857로 높은 수준으로 나타났으며, Bartlett 검정값은 .00의 유의확률에서 근사카이제곱값이 3498.578, 자유도가 253으로 나타나 모형이 유의미하였다.

본 연구에서 구조방정식모형 분석은 2단계 접근법으로 수행되었다. 2단계 접근법이란 먼저 측정모형을 통해 모형의 단일차원성, 신뢰도, 타당도를 검증하고, 이어 구조모형을 통해 각 경로의 영향을 분석하여 잠재변수 간의 인과관계를 밝히는 것이다.

먼저 단일차원성과 신뢰도를 검증하기 위해 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis, CFA)을 실시하였다(Table 5). 일반적으로 단일차원성은 잠재변수에 대한 측정변수의 요인적재값이 .6 이상일 때 충족되므로, 요인적재값이 .6 이하인 3개의 측정변수를 삭제하였다. 또한 수정 지표(modification indices)를 기준으로 모형에 새로운 관계를 설정하여 적합도를 개선하였다. 모형의 신뢰도는 Cronbach’s α를 사용하여 검증하였으며, 모든 계수가 .85 이상으로 나타나 신뢰도가 양호한 것으로 확인되었다.

모형의 타당성은 집중타당성, 판별타당성으로 구분하여 검정하였으며, 그 결과는 Table 6과 같다. 집중타당성은 하나의 잠재변수를 구성하는 측정변수들의 일치성 정도이며, 요인적재값이 높을수록 집중타당성을 충족한다(yu, 2022). 집중타당성은 요인적재값을 통해 구해지는 평균분산추출(Average Variance Extracted, AVE)과 복합신뢰도(composite reliability, CR)로 판단할 수 있는데, AVE 값이 .5 이상, CR 값이 .7 이상이면 집중타당성을 확보한 것으로 간주한다. 본 연구에서의 AVE 값은 .5 이상, CR 값은 .8 이상으로 나타나 집중타당성을 만족하였다.

판별타당성은 독립된 잠재변수 간 구분이 되는 정도를 의미하며, 잠재변수들의 상관이 낮을수록 판별타당성을 충족한다. AVE는 잠재변수들을 구성하는 관측변수의 변동을 나타내므로, 이를 잠재변수 간의 상관계수와 비교하여 판별타당성을 검증할 수 있다(Kwahk, 2019). 잠재변수 각각의 AVE 값의 제곱근이 잠재변수 간 상관계수보다 큰 경우 판별타당성이 있다고 판단한다(Fornell and Larcker, 1981). 본 연구의 AVE 값의 제곱근은 잠재변수 간 상관계수보다 큰 값을 보였기 때문에, 판별타당성을 만족하여 구조모형을 분석하기에 적합함을 알 수 있었다.

다음으로 정부의 지지와 PTSD, 회복탄력성, 삶의 질 간의 관계를 파악하기 위해 구조모형을 분석하였으며, 최종모형의 표준화된 경로계수를 제시한 결과는 Figure 2와 같다. 본 연구에서는 모형의 적합도를 판단하기 위해 절대적합지수인 χ², RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation), SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)과 증분적합지수인 CFI (Comparative Fit Index), TLI (Turker-Lewis Index), 간명적합지수인 χ²/df를 사용하였다.

Figure 2. Path diagram of the final model.

Download Original Figure

RMSEA는 0에 가까울수록 완벽한 모형으로, 그 값이 클수록 좋지 않은 적합도를 나타내는 부적합도(badness-of-fit)의 지수이다. RMSEA에 대한 기준은 .05 이하이면 좋은 적합도, .05 이상 .08 이하이면 양호한 적합도, .08 이상 .10 이하는 보통의 적합도로 판단한다(Browne and Cudeck, 1992). SRMR은 RMR 값을 표준화한 버전으로 표준화된 잔차에 기초하며, 그 값이 .08 이하이면 좋은 모형이라고 간주된다(Hu and Bentler, 1999). 또한, 증분적합지수는 측정변수들의 모집단 공분산이 모두 0이라고 가정하는 독립모형에 비해 연구모형이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 평가하는 지수이다(Kang, 2013). 증분적합지수에 속하는 CFI와 TLI는 모두 그 값이 .9 이상이면 좋은 적합도를 나타낸다고 볼 수 있다. 본 연구의 최종모형에서는 모든 검정치를 만족하여 양호한 적합도를 나타냈다(Table 7).

최종 구조방정식모형의 경로계수 추정 결과는(Table 8)과 같다. 이 중 표준화 경로계수를 통해 잠재변수 사이의 상대적인 효과 크기를 비교할 수 있다(Jung, 2010). 경로계수 추정치에 대한 결과는 다음과 같다.

첫째, 정부의 지지가 다른 요인들에 미치는 영향을 살펴보면, 정부의 지지가 회복탄력성에 미치는 영향에 대한 표준화된 경로계수는 .393, 삶의 질에 미치는 표준화 계수는 .254로 나타났다. 이는 정부의 지지가 회복탄력성과 삶의 질에 정(+)적 영향을 미친다는 것을 의미한다. 반면, 정부의 지지가 PTSD에 미치는 영향은 통계적으로 유의미하지 않았다.

둘째, 회복탄력성이 다른 요인들에 미치는 영향을 살펴보면, 회복탄력성이 PTSD에 미치는 표준화된 경로계수는 -.467, 삶의 질에 대한 표준화 계수는 .418로 나타났다. 이는 회복탄력성이 PTSD에 부(−)적 영향을 미치며, 삶의 질에는 정(+)적 영향을 미친다는 것을 의미한다.

셋째, PTSD가 삶의 질에 영향을 미치는 경로계수는 유의하지 않은 것으로 나타났다. PTSD에 대한 경로계수는 전반적으로 유의미하지 않은 것으로 확인되었다.

산불피해자의 삶의 질과 정부의 지지의 관계에서 PTSD와 회복탄력성의 매개효과를 검증하기 위하여 부트스트래핑(Bootstrapping) 방법을 사용하였다. 부트스트래핑은 모집단으로부터 무작위로 표본추출하여 얻어진 데이터를 재표본추출해서 표준오차를 추정하는 방식이다. 총효과와 간접효과에 대한 통계적 유의성은 Table 9와 같다.

정부의 지지에서 여러 경로를 거쳐 삶의 질에 이르는 표준화된 총효과는 .417로 통계적 유의수준 .001에서 유의한 것으로 나타났다. 개별 간접효과를 살펴보면, 정부의 지지에서 회복탄력성을 매개로 삶의 질로 이어지는 경로의 표준화된 간접효과는 .172로 통계적 유의수준 .01에서 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 반면 정부의 지지에서 PTSD를 매개로 삶의 질로 가는 경로와 정부의 지지에서 회복탄력성, PTSD를 거쳐 삶의 질로 가는 간접효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다.