Introduction
수면은 인간이 신체적, 정신적 건강을 유지하는 데 필수적인 요소이자 기본적인 욕구로(Altevogt & Colten, 2006), 발달이 진행 중인 아동기에 그 중요성은 더욱 강조된다. 미국 국립수면재단(National Sleep Foundation)에서 권장한 아동기 수면 시간은 9-11시간으로(Hirshkowitz et al., 2015), 낮 동안의 원활한 기능을 위해서는 하루를 구성하는 24시간 중 ⅓ 이상을 수면에 할애해야 한다. 그러나, 디지털 기기의 사용 증가와 과중한 학업 부담 등 아동을 둘러싼 복합적인 환경요인으로 인해 아동이 발달에 적합한 충분한 수면을 취하기 어려운 상황에 놓여있다. 실제로, 국내 초등학교 고학년생 중 적정 수면을 충족하는 비율은 40%로 절반에 미치지 못하고 있으며(B. J. Kim, 2024), 초등학생의 약 29%가 늦은 시간까지 미디어 사용으로 인해 수면을 방해받는 것으로 나타났다(Lee et al., 2024). 이 시기 수면이 신체, 인지, 사회 정서적 기능을 비롯한 다양한 발달 영역에 중요한 역할을 담당한다는 점(Astill, Van der Heijden, Van IJzendoorn, & Van Someren, 2012; Schlieber & Han, 2021)을 고려해 볼 때, 아동기 수면 특성을 이해하고 이에 기반한 구체적인 수면 지침을 마련하는 것은 아동의 전반적인 발달과 건강한 성장을 효과적으로 지원하는 데 필수적일 것이다.
수면은 행동적으로 외부자극에 대한 반응성과 상호작용이 감소하는 한편, 생물학적으로는 생리학적, 신경학적 활동이 활발하게 이루어지는 가역적 상태로 정의된다(Crabtree & Williams, 2009). 수면은 다양한 지표로 측정되어 왔는데, 전통적인 수면 연구에서는 주로 수면 시간이나 수면 시간 지연과 같은 수면의 양적인 측면과 수면 효율성이나 수면 만족도와 같은 질적인 측면에 초점을 두어 발달에 미치는 영향을 살펴보았다(Noh, Hong, & Shin, 2024). 반면, 취침/기상 시각과 같은 수면 타이밍(sleep timing)이나 평일과 주말 간 수면 변동성(sleep variability) 등은 수면패턴을 구성하는 요소로 비교적 최근에서야 활발히 연구되기 시작하였다. 관련하여 대두되는 개념으로 사회적 시차(social jetlag)와 일주기 유형(chronotype)이 있는데, 먼저 사회적 시차는 개인의 생체시계에 따른 수면-각성 주기와 사회적 요구에 따른 수면-각성 주기 간의 불일치를 의미한다(Wittmann, Dinich, Merrow, & Roenneberg, 2006). 사회적 시차는 학령기에 접어들면서 점차 증가하는데, 이는 학교 등교시간으로 인해 평일에는 더 일찍 하루를 시작해야 하므로, 평일과 주말의 취침/기상 시각 간 차이가 커지기 때문이다. 다음으로 일주기 유형은 개인이 선호하는 수면 및 각성 시간대를 반영하는 생리적 특성으로, 하루 동안의 활동 패턴에 따라 아침형(morningness)이나 저녁형(eveningness), 혹은 이들 간의 중간 형태인 중간형(intermediate) 등으로 구분된다(Urbán, Magyaródi, & Rigó, 2011). 이처럼 수면의 양과 질뿐 아니라 수면 타이밍이나 수면 변동성을 함께 고려하는 것은 아동기와 청소년기 발달을 이해하는 데 필수적이며, 최근 수면 연구의 중요한 흐름으로 자리잡고 있다.
한편, 아동기에서 청소년기로 넘어가는 전환기는 사춘기의 시작과 함께 신체적, 인지적, 사회정서적 변화가 두드러지고, 일상 전반에서 요구되는 적응 수준도 높아진다(Wigfield, Byrnes, & Eccles, 2006). 수면에서도 변화가 나타나는데, 사춘기에 접어들며 멜라토닌 분비 시각이 늦어져 취침 시간이 지연되고(Colrain & Baker, 2011), 그로 인해 수면 시간이 감소하는 것으로 보고되고 있다(Diao et al., 2020; Hysing et al., 2013). 국내에서 실시된 종단 연구(Ha, 2017)에서도, 초등학교 4학년부터 중학교 2학년에 이르기까지 수면 시간이 지속적으로 감소하는 것으로 나타나 유사한 경향을 보였다. 사회적 시차는 아동기부터 청소년기까지 계속해서 증가하다가 16-17세 경 이후 감소하며(Randler, Vollmer, Kalb, & Itzek-Greulich, 2019), 만 9-10세경부터 취침 시간이 늦어지며 저녁형으로 전환되기 시작하는 것으로 보고되고 있다(Randler, Faßl, & Kalb, 2017). 국내에서 아동청소년을 대상으로 사회적 시차나 일주기 유형을 살펴본 연구는 많지 않지만, 중학생을 대상으로 한 C. G. Kim (2025)의 연구에서는 새벽형, 저녁형, 중간형, 아침형의 네 가지 일주기 유형을 도출하였다. 이중 아침형을 제외한 나머지 유형에서는 취침 및 기상 시각이 불규칙하였으며, 특히 절반 이상이 속하는 중간형은 주말에 늦게 기상하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 이러한 변화의 흐름 속에 놓여있는 초등학교 6학년을 대상으로, 수면 타이밍이나 평일과 주말 간 수면 변동성 등에 초점을 두어, 신체활동이나 스마트 미디어 사용과 같은 일상 행동양식과 낮 동안의 행복감과의 관련성을 탐색하고자 하였다. 이는 수면, 신체활동, 스마트 미디어 사용과 같은 좌식행동은 하루를 구성하는 생활습관으로 서로 밀접하게 관련되며(Tremblay, Duncan, Kuzik, Silva, & Carson, 2024), 건강한 수면은 반복적으로 경험할 수 있는 보편적인 긍정경험으로 행복의 중요한 원천이 될 수 있기 때문이다(Shin, Kim, & Lim, 2017).
수면이 신체활동에 미치는 영향을 먼저 살펴보면, 매주 5일 이상 1시간씩 신체활동을 하는 청소년은 8시간 이상의 적정 수면 시간을 가지는 것으로 나타났다(Ganz et al., 2022). 또한, 청소년과 성인을 대상으로 수면과 신체활동 간의 관련성을 살펴본 18건의 논문을 메타분석한 연구에서도 신체활동이 수면의 질과 유의한 관련성을 가지는 것으로 나타났다(Jun, Jhang, & Bai, 2021). 한편, 평일과 주말의 수면 시간을 구분하여 살펴본 연구(Stone, Stevens, & Faulkner, 2013)에서 평일과 주말 모두 10시간 이상 수면을 취한 아동이 가장 활동적인 신체활동 수준을 보였다. 또한, 평일에만 10시간 이상 수면을 취한 아동도 높은 신체활동량과 활동 강도를 보였지만, 평일에 부족한 수면을 주말에 보충하는 수면패턴을 보인 아동의 경우 낮은 신체활동량을 보였다. 일주기를 살펴본 연구도 수행되었는데, 10-12세 아침형 아동은 저녁형 아동에 비해 중강도 이상의 신체활동을 많이 하는 것으로 나타났다(Polańska, Karykowska, & Pawelec, 2024). 또한, 아동을 대상으로 일주기 유형을 살펴본 47편의 논문에 대한 메타분석에서도 아침형이 저녁형에 비해 더 높은 신체활동을 하는 것으로 나타났다(Huang, Feng, Zheng, Jiao, & Wong, 2024). 이러한 결과들을 종합해보면, 수면의 양과 질뿐 아니라 수면 타이밍이나 변동성도 신체활동과 밀접하게 관련됨을 알 수 있다.
수면과 관련된 또 다른 생활습관 요인으로, 스마트 미디어 이용을 생각해 볼 수 있다. 스마트 미디어 이용은 시작과 종료 시간이 정해지지 않은 비구조적 여가 활동으로, 수면 시간을 대체할 수 있으며, 스마트 기기의 LED 파장은 멜라토닌 분비를 억제하여 수면을 방해할 수 있다(Lemola, Perkinson-Gloor, Brand, Dewald-Kaufmann, & Grob, 2015). 실제로, 아동 및 청소년의 스마트폰 사용 시간이 길수록 수면 지속 시간이 짧고(Lund, Sølvhøj, Danielsen, & Andersen, 2021), 취침 시간이 지연되는 경향이 나타났다(King, Delfabbro, Zwaans, & Kaptsis, 2013). 뿐만 아니라, 잠들기 전에 스마트폰을 사용하는 청소년은 더 늦은 일주기 유형을 가지게 되고, 이는 주말과 평일의 수면 차이인 사회적 시차로 이어졌다(Cho, In, Park, Park, & Kim, 2023; Yue, Cui, Jiang & Cui, 2023). 최근에는 스마트 미디어의 활용 범위가 다양해지면서 스마트 미디어의 이용 목적에 따라 수면과의 관련성에 차이가 있음을 발견한 연구들이 보고되고 있다. 예를 들어, 미디어 유형을 구분하여 수면과의 관련성을 살펴본 결과, 13-15세 청소년의 소셜 미디어와 인터넷 사용이 TV시청과 비디오 게임보다 수면 지속성이 짧아지는 특성과 더 강한 상관이 있는 것으로 나타났다(Hisler, Twenge, & Krizan, 2020). 또한, 초기 성인 중 취침 시간 지연군을 대상으로 한 예비연구(Jeoung & Suh, 2020)에서 취침시간 지연군이 사용하는 스마트폰 앱의 목적을 세분화하여 살펴보았는데, 주로 취침 전에 여가 목적의 유튜브와 커뮤니케이션 목적의 카카오톡 앱을 가장 많이 사용하는 것으로 나타났다. 또한 교육 앱이나 웹서핑, 커뮤니케이션 앱은 총 수면 시간과 유의한 상관을 보이지 않았으나 여가 목적의 앱은 총 수면 시간과 부적상관이 있는 것으로 나타났다. 이처럼 스마트 미디어 이용 목적에 따라 수면에 차이를 보일 수 있으며, 이러한 차이는 수면 타이밍이나 평일과 주말 간 수면 변동성에도 영향을 미칠 수 있으므로 이를 살펴볼 필요가 있다.
다음으로, 행복감은 개인이 지각하는 긍정적 정서와 삶의 만족을 포괄하는 주관적 안녕감으로(Diener, 1984), 사춘기 동안 감정 조절과 관련된 뇌발달이 활발하게 이루어지는 데, 이 과정이 수면과 밀접하게 연관된다는 점에서 두 변인 간 관계를 가정해볼 수 있다. 수면의 양과 질에 초점을 둔 연구들에서는 청소년이 수면문제를 경험할수록, 그리고 수면 시간이 부족할수록 주관적 행복감을 덜 경험하였으며(Otsuka et al., 2020; Shen, van Schie, Ditchburn, Brook, & Bei, 2018), 수면의 질이 낮을수록 초등학교 5-6학년 아동이 낮은 웰빙을 보고하였다(Perpétuo, El-Sheikh, Diniz, & Veríssimo, 2023). 또한 52개 국가를 대상으로 수면 시간과 주관적 행복감 간의 관계를 살펴본 결과, 대부분의 국가에서 수면 시간과 주관적 행복감은 밀접하게 연관되어 있었으며, 유럽 국가들은 대체로 수면 시간이 길고 행복감이 높은 특징을 보인 반면, 아시아 국가들은 상대적으로 수면 시간이 짧고 행복감 수준도 유럽 국가들에 비해 낮은 경향을 보였다(Lajunen, Gaygısız, & Wang, 2023). 다음으로, 수면 타이밍이나 평일과 주말 간 수면 변동성의 영향을 살펴보면, 사회적 시차가 클수록 청소년이 주관적 안녕감을 덜 경험하고(Tonetti et al., 2023), 수면 시간 변동성이 클수록 긍정적 정서를 덜 경험하는 것으로 나타났다(Mathew et al., 2023). 또한, 아침에 일찍 일어나 활발히 활동하는 아침형 생활패턴을 가진 대학생이 저녁형 대학생보다 주관적 안녕감을 더 경험하는 것으로 보고되었다(Randler, 2008). 국내에서 실시된 연구들은 주로 수면 시간에 초점을 두었는데, 아동기부터 청소년기까지 수면 시간이 빠르게 감소할수록 정서행동문제를 더 보이고(Ha, 2017), 삶의 만족도는 더 낮은 것으로 보고되었다(M. Kim & Bae, 2022). 하지만, 수면 타이밍과 수면 변동성과 같은 요소를 다룬 연구는 아직 많지 않아, 이러한 특성이 아동기와 청소년기 행복감과 전반적 웰빙에 미치는 영향도 살펴볼 필요가 있다.
한편, 기존의 수면 연구들은 주로 변인중심 접근법(variablecentered approach)을 활용하여 수면과 다른 변인 간의 관련성을 탐색해 왔다. 변인중심 접근법은 연구 대상 집단이 동질적이라는 가정을 전제로 하기 때문에 다양한 수면 패턴을 보이는 하위 집단의 특성을 파악하는 데에는 한계가 있다(Osborne & Sibley, 2017). 이러한 한계를 보완하기 위해 최근에는 개인을 분석 단위로 하는 개인중심 접근법(person-centered approach)이 주목받고 있는데, 개인중심 접근법 중 잠재 프로파일 분석(Latent Profile Analysis [LPA])은 연구대상 내의 이질성을 고려하여 유사한 특성을 가진 잠재집단을 식별할 수 있다는 특징이 있다(Osborne & Sibley, 2017). 예를 들어, DeMartini와 Fucito (2014)는 청소년과 초기 성인을 대상으로 수면패턴과 수면문제 발생 빈도 등을 평가하는 10개 문항의 응답을 바탕으로 LPA를 실시한 결과, 총 4개의 집단을 도출하였다. 이 중 수면 장애를 경험한 집단은 음주 및 약물 사용 수준이 높고, 건강 인식 수준은 낮은 반면, 단순히 졸음을 호소하는 집단은 이러한 경향과는 대조적인 특성을 보였다. 또한, 호주의 아동패널 데이터를 활용한 연구(Magee & Blunden, 2020)에서는 평일과 주말의 취침 시간, 수면 시작 시간, 기상 시간을 기준으로 LPA를 실시한 결과, 총 6개의 수면패턴 집단을 분류하였다. 이 중 평일과 주말 간 수면 변동성이 크고, 전반적으로 건강하지 않은 수면패턴을 보이는 집단이 확인되었는데, 이는 단순히 총 수면 시간만으로는 파악하기 어려운 수면 특성을 보여준다. 이처럼 개인중심 접근법은 개인 간의 수면양상 차이를 반영하여 다양한 수면패턴을 가진 집단을 탐색하고, 각 집단의 특성이나 집단 간 차이를 분석하는 데 유용한 방법이다.
종합하면, 기존의 수면 관련 연구들은 주로 수면의 양적, 질적 측면에 초점을 두거나, 사회적 요구와 생체리듬 간의 불일치로 인해 나타나는 부정적 결과를 탐색하는 데 중점을 두어왔다(Beauvalet et al., 2017). 최근에는 등교일과 비등교일을 구분하여 수면-각성 주기를 함께 고려하는 연구의 필요성이 제기되고 있으나(Magee & Blunden, 2020), 수면패턴 유형에 따른 다양한 변인을 탐색한 연구는 여전히 부족한 실정이다. 또한, 기존 연구들은 주로 우울이나 불안 등 부정적 정서와 수면 간의 관계에 집중해 왔으나, 수면패턴 유형에 따라 경험하는 긍정적 정서에 대한 확장된 논의가 필요하다. 더불어, 수면패턴 유형에 따라 아동의 신체활동이나 스마트 미디어 사용과 같은 일상적 행동 양식에 차이를 보이는지 탐색하는 연구도 요구된다. 따라서 본 연구는 개인중심 접근법을 활용하여 아동의 주말과 평일 취침 시각과 기상 시각에 기반하여 수면패턴을 유형화하고, 도출된 수면패턴 유형에 따라 아동의 신체활동과 목적별 스마트 미디어 이용, 행복감에 차이가 있는지 살펴보는 것을 주 목적으로 하였다. 본 연구의 구체적인 연구문제는 다음과 같다.
Methods
연구대상 및 절차
본 연구는 육아정책연구소에서 실시한 한국아동패널(Panel Study on Korean Children)의 13차(2020년) 자료를 활용하였다. 한국아동패널은 2008년 출생한 신생아 가구를 대상으로 층화다단계추출법을 통해 시작된 종단 연구로, 아동이 만 19세가 되는 2027년까지 매년 조사가 실시된다. 이 중 본 연구에서는 아동의 초등학교 6학년 시기에 초점을 두었으며, 주요 연구 변수인 평일과 주말 취침 및 기상 시각에 응답한 1,397명을 연구대상으로 활용하였다. 자료가 수집된 2020년은 코로나 19 팬데믹으로 인해 원격수업과 제한적 등교가 이루어지면서 수면패턴, 스마트 미디어 이용, 신체활동 등 일상 전반에 많은 변화가 있었던 시기이다(Chung, Lee, & Kang, 2020). 이러한 변화는 아동기에서 청소년기로 전환되는 초등학교 6학년의 발달적 특성과도 맞물려 행동 패턴에서의 변화가 더욱 두드러지게 나타날 수 있다. 이에 본 연구에서는 팬데믹이라는 특수한 환경을 고려하되, 동일한 환경을 경험한 초등학교 6학년을 대상으로 수면패턴을 유형화하고, 그에 따라 신체 활동, 미디어 이용과 행복감에 어떠한 차이가 나타나는지 살펴보고자 하였다. 13차년도 조사에서는 아동, 보호자, 교사를 대상으로 우편과 웹(web)을 통해 자기보고식 설문을 실시하였으며, 이와 병행하여 면접관의 방문을 통해 아동과 보호자의 면접 및 관찰 조사가 수행되었다. 시기 상 코로나 19로 인해 대면조사를 거부한 일부 패널 가정은 전화 및 영상전화를 통해 응답받았으며, 2020년 7월에 시작하여 12월 말에 조사가 완료되었다. 연구 대상의 사회인구학적 특성을 살펴보면, 아동의 성별은 남아 708명(50.7%), 여아 689명(49.3%)이었다. 부모 특성을 살펴보면, 아버지의 평균 연령은 45.54세(SD = 3.91), 어머니의 평균 연령은 43.07세(SD = 3.61)였다. 부모의 교육수준은 아버지의 경우 4년제 대학교 졸업이 560명(40.1%)으로 가장 많았고, 다음으로는 고등학교 졸업이 339명(24.3%)이었다. 어머니의 경우도 4년제 대학교 졸업이 523명(37.4%)으로 가장 많았으며, 그 다음으로는 2-3년제 대학 졸업이 404명(28.9%)이었다. 가족 변인을 살펴보면, 대도시에 거주하는 가구가 560가구(40.1%)로 가장 많았고, 중소도시 거주 가구는 760가구(54.4%), 읍/면 지역 거주 가구는 77가구(5.5%)였다. 가족 내 자녀 수는 2명인 가구가 856가구(61.3%)로 가장 많았으며, 3명인 가구가 346가구(24.8%), 외동인 가구가 144가구(10.3%)였다.
연구도구
본 연구의 주요 목적은 평일과 주말의 취침 및 기상 시각에 따른 아동의 수면패턴 유형을 파악하고, 수면패턴 유형에 따라 신체활동, 목적별 스마트 미디어 이용 정도 및 행복감에 차이가 있는지 살펴보는 것이다. 평일과 주말의 취침 및 기상 시각과 목적별 스마트 미디어 이용 정도는 주양육자와의 대면면접을 통해 조사되었으며, 아동의 행복감은 아동과의 대면면접을 통해 측정되었다.
평일과 주말 취침 및 기상 시각
취침 시각과 기상 시각은 아동이 평일과 주말 각각에 잠자리에 든 시간과 아침에 일어난 시간을 어머니가 직접 시간과 분 단위로 기입하였다. 취침 시각의 경우 새벽에 취침한 경우 숫자가 커질수록 늦게 취침한 것을 반영하기 위하여 0시는 24시, 1시는 25시, 2시는 26시 등으로 변환하였다. 기상 시각의 경우에는 별다른 변환을 진행하지 않았다. 30분 단위로 기입된 분 단위는 시간 단위와 일치시켜 합산하기 위해 60으로 나누었다. 예를 들어, 취침 시각이 새벽 1시 30분일 경우 시간은 25, 분은 0.5로 변환되어 최종적으로 25.5시로 변환되었다.
신체활동
아동의 신체활동 정도를 파악하기 위하여 자녀가 실내와 실외에서 각각 지난 7일 동안 30분 이상 신체활동(운동)을 한 날이 며칠인지를 어머니가 응답하였다. 신체활동에는 등하교 시간에 걷는 것을 제외하고, 탁구, 수영, 배구, 배드민턴, 빠르게 걷기, 야구, 축구, 농구, 테니스, 골프, 체육시간에 실제 운동한 시간, 운동장·놀이터에서의 놀이 등 중강도 이상에 해당하는 활동이 포함된다. 신체활동 운동정도는 없음(1점)부터 5일 이상(6점)까지의 6점 리커트 척도로 응답하도록 구성하였다. 본 분석에서는 실내 및 실외 각각의 신체활동 정도를 합산하여 신체활동 정도를 산출하였으며, 높은 점수일수록 중강도 이상의 신체활동을 더 자주 하는 것을 의미한다.
목적별 스마트 미디어 이용
목적별로 스마트 미디어(스마트폰, PC 등)를 어느 정도 이용하는지 살펴보기 위하여, 어머니가 다섯 가지 목적 각각에 대한 아동의 스마트 미디어 이용 정도를 응답하였다. 다섯 가지 목적에는 학습, 정보검색, 게임, 엔터테인먼트(음악 및 동영상 감상 등) 및 SNS (카카오톡, 페이스북, 인스타그램, 트위터)가 포함되며, 목적별로 하루에 스마트 미디어를 어느 정도 이용하는지 단일 문항으로 질문하였다(총 다섯 문항). 각 문항에 대해 전혀 사용하지 않음(1점)부터 매일 사용함(4점)까지의 4점 리커트 척도를 통해 응답하도록 하였다. 점수가 높을수록 아동이 해당 목적으로 스마트 미디어를 자주 이용함을 의미한다.
행복감
아동의 행복감은 Millennium Cohort Study (MCS)에서 사용한 Child Paper Self Completion Questionnaire를 한국아동패널 연구진이 직접 번역하여 측정하였다. 본 척도는 6문항으로 구성되어 있으며, 학교공부, 외모, 가족, 친구, 학교, 삶 등과 같은 일상생활에서 느끼는 전반적인 행복감을 측정하였다(예: “00이는 학교공부를 생각하면 어떠니?”). 응답 양식은 4점 Likert 척도로 전혀 행복하지 않아요(1점)에서 매우 행복해요(4점)까지로 구성되어 있다. 점수가 높을수록 아동이 행복감을 높게 느낌을 의미하며, 문항 간 내적합치도(Cronbach's α)는 .77이었다.
자료분석
본 연구의 자료는 다음과 같은 순서로 분석되었다. 첫째, 연구대상자의 사회인구학적 특성, 연구변인의 전반적 특성 및 변인 간 관련성을 살펴보기 위해 빈도분석과 Pearson 상관분석을 실시하였다. 목적별 스마트 미디어 이용 정도는 각 목적별 단일 문항으로 측정되어, Spearman 순위상관계수를 산출하였다. 둘째, 아동의 수면패턴 유형을 도출하기 위해 평일과 주말 취침 및 기상 시각을 연속변수로 활용하여 잠재프로파일분석을 실시하였다. 먼저 아동의 수면패턴을 유형화하는 데 있어 최적의 잠재 계층 모형을 선택하기 위해 절대 적합 지수, Entropy, 상대 적합 지수, 그리고 각 잠재 계층의 집단의 수를 종합적으로 고려하였다. 절대 적합 지수로는 AIC (Akaike’s Information Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion), Adjusted BIC (Adjusted Bayesian Information Criterion)를 포함하였다. AIC와 BIC 값이 작을수록 모형이 데이터에 더 적합함을 의미하며(Raftery, 1995), Adjusted BIC는 특히 표본 크기가 작은 경우 유용한 지표로 활용된다. 또한, Entropy 값은 잠재 계층 분류의 정확도를 나타내며, 1에 가까울수록 분류 정확도가 높음을 의미한다(Clark & Muthén, 2009). 일반적으로 Entropy 값이 0.7 이상일 때 잠재 모형이 적합한 것으로 간주된다(Casper, Tremmel, & Sonnentag, 2019). 상대 적합 지수로는 LMR-LRT (Lo-Mendell-Rubin Likelihood Ratio Test)와 BLRT (Bootstrap Likelihood Ratio Test)를 사용하였다. LMR-LRT와 BLRT의 p값이 유의할 경우, k개 잠재 계층 모형이 k-1개 잠재 계층 모형보다 적합함을 의미한다(Geiser, 2012). 특히, LMR-LRT 값과 BLRT 값이 다를 경우, BLRT 값이 계층 수 결정에 있어 더 신뢰로운 기준을 제공하므로 BLRT 값을 우선적으로 고려하였다(Nylund, Asparouhov, & Muthén, 2007). 추가적으로, 각 잠재 계층의 비율과 해석 가능성을 함께 고려하였다. 잠재프로파일에 속하는 사례의 비율이 5% 미만일 경우에는 너무 많은 프로파일 수가 도출될 수 있으며, 해석이 제한적일 수 있다(Hipp & Bauer, 2006; Merz & Roesch, 2011). 또한, McCrae, Chapman과 Christ (2006)는 전체 표본에서 차지하는 집단별 최소 비율이 절대적인 기준이 정해져있는 것은 아니지만, 통계적 기준과 분류된 집단의 이론적 해석 가능성을 함께 고려하여 잠재집단의 수를 연구자가 선택해야 함을 제안하였다. 따라서 적합도 지수와 함께 프로파일 집단의 이론적 해석 가능성을 고려하여 최적의 계층 수를 선정하고, 이를 바탕으로 수면패턴 유형을 도출하였다. 셋째, 잠재프로파일분석을 통해 도출된 수면패턴 유형의 특성을 살펴보기 위해 유형별 평일과 주말 취침 및 기상 시각에 대한 기술통계 분석을 실시하고, 유형별 수면 시간에 차이가 있는지 살펴보기 위해 일원분산분석을 수행하였다. 마지막으로, 수면패턴 유형에 따른 신체활동, 목적별 스마트 미디어 이용, 그리고 행복감의 차이를 살펴보기 위해, 수면 시간을 공변량으로 설정하여 BCH (Bolck-Croon-Hagenaars) 접근법으로 분석하였다. BCH분석은 잠재집단을 절대적인 관측집단으로 간주하여 집단 간 평균을 단순 비교하는 방식과 달리, 각 개인의 분류 확률과 오차를 반영하여 보다 정확한 집단 간 비교를 가능하게 한다(Asparouhov & Muthén, 2014). 데이터 전처리와 기술통계는 SPSS 21.0 (IBM Co., Armonk, NY)을, 잠재프로파일분석과 유형 차이 분석은 Mplus 8.11 (Muthén & Muthén, 2024)을 사용하여 분석하였다. 수면 관련 변인 외 결측치는 EM-알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm)을 통해 대체하였다.
Results
변인의 일반적 특성 및 변인 간 관계
주요 연구 변인(평일과 주말의 취침 및 기상 시각, 신체활동, 목적별 스마트 미디어 이용, 행복감)에 대한 기술통계와 상관분석 결과는 Table 1과 같다. 평일 취침 시각의 평균은 22.81시로, 소수점 이하인 0.81에 60을 곱해 분 단위로 환산한 결과 평균 22시 49분으로 나타났다. 이와 같이 시각을 시간으로 변환하였을 때, 평일 기상 시각의 평균은 7시 34분으로 나타났으며, 주말 취침 시각의 평균은 23시 25분, 주말 기상 시각의 평균은 8시 53분으로 확인되었다. 또한, 모든 변인의 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis) 값은 정규분포를 따르는 범위 내에 있었다(Kline, 2023).
변인 간의 상관관계를 살펴보면, 취침 시각과 기상 시각 간 상관은 평일(r = .37, p < .001)과 주말(r = .54, p < .001) 모두 유의하여, 취침 시각이 늦을수록 기상 시각이 늦었다. 또한 평일과 주말 간 취침 시각(r = .72, p < .001) 과 기상 시각(r = .41, p < .001) 간 상관도 유의하여, 평일의 취침 및 기상 시각이 늦을수록 주말의 취침 및 기상 시각도 늦어지는 경향이 있었다. 뿐만 아니라, 총 수면 시간은 평일 취침 시각(r = –.69, p < .001), 주말 취침 시각(r = –.52, p < .001)과는 유의미한 부적상관을, 평일 기상 시각(r = .31, p < .001)과 주말 기상 시각(r = .14, p < .001)과는 유의한 정적 상관을 보여, 평일과 주말에 늦게 취침할수록, 그리고 일찍 기상할수록 총 수면 시간이 적었다.
신체활동은 평일 취침 시각(r = –.10, p < .001), 주말 취침 시각(r = –.07, p < .01), 평일 기상 시각(r = –.06, p < .05), 주말 기상 시각(r = –.07, p < .01)과 유의한 부적상관을 보였으나, 총 수면 시간과의 상관은 유의하지 않았다. 즉, 신체활동을 적게 할수록, 평일과 주말에 늦게 자고 늦게 일어나는 경향이 있다. 목적별 스마트 미디어 이용 정도와의 상관을 살펴보면, 평일 취침 시각은 검색(r = .06, p < .05), 엔터테인먼트(r = .17, p < .001), SNS (r = .09, p < .01) 사용 빈도, 주말 취침 시각은 게임(r = .09, p < .001), 엔터테인먼트(r = .24, p < .001), SNS (r = .16, p < .001) 사용빈도와 유의한 정적 상관을 나타냈다. 평일 기상 시각은 학습(r = .07, p < .05)과, 주말 기상 시각은 엔터테인먼트(r = .14, p < .001)와 SNS (r = .12, p < .001) 사용빈도와 유의한 정적 상관을 보였다. 즉, 스마트 미디어 이용 정도가 높을수록 취침 시각과 기상 시각이 늦어지는 경향이 있다. 또한 총 수면 시간이 적을수록 엔터테인먼트(r = –.15, p < .001)와 SNS (r = –.10, p < .001) 목적 스마트폰 사용빈도가 더 높았다. 마지막으로, 행복감과의 관계를 살펴보면, 행복감은 평일 취침 시각(r = –.07, p < .05), 평일 기상 시각(r = –.07, p < .05), 주말 취침 시각(r = –.07, p < .05), 주말 기상 시각(r = –.06, p < .05)과 유의한 부적 상관을 나타나, 취침 및 기상 시각이 늦어질수록 행복감을 덜 경험하는 경향이 있었다. 총 수면 시간과 행복감은 유의한 관련성이 나타나지 않았다.
평일과 주말의 취침 및 기상 시각에 따른 수면패턴 유형화
초등학교 6학년 아동의 평일과 주말 취침 및 기상 시각에 따라 수면패턴을 유형화하기 위해 잠재프로파일 분석을 실시하였다. 적절한 잠재집단 수를 가진 모형을 선택하기 위해 잠재집단의 수를 2개부터 5개까지 하나씩 증가시키면서 모형별 적합도를 비교하였다(Table 2). 절대 적합도 지수(AIC, BIC, Adjusted BIC)는 잠재집단 수가 증가함에 따라 감소하는 경향을 보여 모형 적합도가 향상됨을 확인하였다. Entropy는 잠재집단 수가 3개 이상인 경우 0.70 이상으로 나타나, 잠재집단 수가 2개인 모형은 기각하였다. 상대 적합도 지수(LMR-LRT, BLRT)는 잠재집단의 수가 3개인 모형에서는 LMR-LRT의 p값이 유의하지 않은 반면, BLRT의 p값은 유의미한 결과를 보였다. LMR-LRT와 BLRT 결과가 다를 경우, BLRT가 계층 수에 대한 보다 정확한 기준을 제공하므로 BLRT값을 우선적으로 고려한다(Nylund et al., 2007). 따라서 BLRT 값을 우선적으로 고려하여 잠재집단 수가 3개 이상인 모형 모두 적합하다고 판단하였다. 마지막으로 집단별 최소 사례 비율을 고려한 결과, 잠재집단 수가 3개일 때의 최소 사례 비율은 13%, 4개 6.9%, 5개 1.9%로 나타났다. 종합적으로, 계층별 사례 비율과 해석 가능성을 고려한 결과, 각 집단의 사례 수가 최소 100명을 충족하는 잠재집단 수 3개의 모형을 최종 모형으로 선택하였다.
각 잠재집단의 특성은 Table 3과 Figure 1에 제시하였다. 첫 번째 집단은 평균 평일 취침 시각은 21시 40분(SD = 34분), 평균 평일 기상 시각은 07시 05분(SD = 28분)이었다. 주말 평균 취침 시각은 22시 01분(SD = 36분), 평균 기상 시각은 07시 41분(SD = 55분)으로 평일과 유사한 패턴을 보였다. 이 집단은 다른 집단에 비해, 평일과 주말 모두 일찍 취침하고, 일찍 기상하는 규칙적인 수면패턴을 지녔기 때문에 아침형(larks)으로 명명하였다. 전체의 13%(n = 181)가 이 집단으로 분류되었다. 두 번째 집단은 평균 평일 취침 시각은 22시 46분(SD = 36분), 기상 시각은 07시 58분(SD = 33분)인 반면, 주말 평균 취침 시각은 24시 31분(SD = 40분), 평균 기상 시각은 10시 05분(SD = 54분)으로 취침 시각과 기상 시각 모두에서 평일과 주말의 차이가 크게 나타났다. 해당 집단은 전반적으로 늦게 취침하였으며, 특히, 주말에는 더 늦게 자고 늦게 기상하는 패턴을 보였다. 해당 집단은 저녁형(owls)으로 명명하였으며, 전체의 17.6%(n = 246)가 이 집단으로 분류되었다. 마지막 집단은 평균 평일 취침 시각은 22시 46분(SD = 32분), 평균 기상 시각은 07시 34분(SD = 28분)이었으며, 주말 평균 취침 시각은 23시 23분(SD = 31분), 기상 시각은 08시 53분(SD = 49분)이었다. 다른 두 집단과 비교했을 때, 중간적 수면패턴을 보이기 때문에 중간형(intermediate)으로 명명하였다. 중간형은 전체의 69.4%(n = 970)를 차지하였다.
수면패턴 유형 간 수면 시간에 차이가 있는지 살펴보기 위해 일원분산분석을 실시하였다. 유형 간 등분산성 가정이 충족되지 않아, Welch의 F값을 활용하여 각 유형의 평일 수면 시간, 주말 수면 시간, 총 수면 시간을 비교 분석한 결과는 Table 4에 제시하였다. 유형별 평일 수면 시간(F = 134.32, p < .001), 주말 수면 시간(F = 6.78, p < .001), 총 수면 시간(F = 80.43, p < .001) 모두에서 유의한 차이가 나타났다. Games-Howell 값을 활용하여 사후검정을 실시한 결과, 평일과 총 수면 시간은 세 집단 모두에서 유의한 차이가 나타났으며, 주말 수면 시간의 경우 아침형과 저녁형 간 차이는 유의하지 않았으나, 아침형과 저녁형 모두 중간형과 유의한 차이가 나타나 중간형의 주말 수면 시간이 상대적으로 적은 것으로 나타났다.
수면패턴 유형에 따른 신체활동, 목적별 스마트 미디어 이용 및 행복감의 차이
수면패턴 유형(아침형, 저녁형, 중간형)에 따라 아동의 신체활동, 목적별 스마트 미디어 이용, 행복감의 차이를 검증하기 위해 BCH 분석을 실시하였으며, 총 수면 시간은 SNS 및 엔터테인먼트 목적의 스마트 미디어 이용과 유의한 상관을 보여, 공변량으로 포함하여 통제하였다(Table 5). 먼저, 신체활동에서 수면패턴 유형 간 유의한 차이가 나타났다(χ2 = 8.94, p < .05). 집단 비교 결과, 아침형 아동(M = 5.72, SE = 0.22)과 중간형 아동(M = 5.31, SE = 0.09)이 저녁형 아동(M = 4.80, SE = 0.19)보다 신체활동을 더 자주 하는 것으로 나타났다. 다음으로, 목적별 스마트 미디어 이용에 대해 살펴본 결과, 수면패턴 유형에 따라 검색(χ2 = 6.48, p < .05), 엔터테인먼트(χ2 = 29.86, p < .001)와 SNS (χ2 = 12.57, p < .01)를 목적으로 스마트 미디어를 사용하는 정도에 유의한 차이가 나타났다. 반면, 학습과 게임 목적의 스마트 미디어 이용에서는 수면패턴 유형 간 차이가 유의하지 않았다. 검색 목적의 이용 정도는 저녁형(M = 2.91, SE = 0.07)이 아침형(M = 2.68, SE = 0.08)과 중간형(M = 2.77, SE = 0.03)에 비해 유의미 하게 높았으며, 아침형 및 중간형 집단 간 차이는 유의하지 않았다. 엔터테인먼트 목적의 이용은 세 유형 간 차이가 모두 유의하여, 저녁형(M = 3.40, SE = 0.06), 중간형(M = 3.20, SE = 0.03), 아침형(M = 2.89, SE = 0.07) 순으로 많이 사용하였다. SNS 목적의 이용 정도는 저녁형(M = 3.05, SE = 0.07)이 아침형(M = 2.68, SE = 0.08)과 중간형(M = 2.85, SE = 0.03)에 비해 유의미하게 높았으며, 아침형 및 중간형 집단 간 차이는 유의하지 않았다. 마지막으로, 수면패턴 유형에 따라 아동이 경험하는 행복감에서도 유의한 차이가 나타났다(χ2 = 9.47, p < .01). 세 유형 간 차이가 모두 유의하여, 행복감의 평균은 아침형(M = 3.04, SE = 0.04), 중간형(M = 2.96, SE = 0.02), 저녁형(M = 2.90, SE = 0.03) 순이었다.
Discussion
본 연구는 초등학교 6학년 아동을 대상으로 평일과 주말의 취침 및 기상 시각에 따른 수면패턴 유형을 파악하고, 수면패턴 유형에 따라 신체활동, 목적별 스마트 미디어 이용 및 전반적 행복감에 차이가 있는지 살펴보았다. 본 연구의 연구문제를 중심으로 그 결과를 요약하고 논의하면 다음과 같다.
첫째, 평일과 주말의 취침 및 기상 시각에 따라 세 개의 수면패턴 유형이 도출되었다. 아침형(larks)은 전체의 13%를 차지하였으며, 평일과 주말 모두 일관되게 일찍 취침하고 기상하는 패턴을 보였다. 반면, 전체의 17.6%를 차지한 저녁형(owls)은 평일과 주말 간의 취침 및 기상 시각 간 차이가 나타났으며, 특히 주말에 늦게 자고 늦게 기상하는 패턴을 보였다. 중간형(intermediate)은 주말과 평일의 기상 시각이 아침형과 저녁형의 중간 시간대를 보이고 있으며, 전체의 69.4%를 차지하여 가장 일반적인 수면 유형이었다. 이러한 결과는 유아기부터 성인기까지 개인이 선호하는 취침 및 기상 시각을 반영하는 일주기 유형(chronotype)의 분포를 살펴본 연구에서 아침형 12.7%, 저녁형 16.9%, 아침형과 저녁형에 속하지 않는 유형 70.4%로 나타난 선행연구(Randler et al., 2017)와 유사하나 저녁형 비율이 다소 높았다. 이는 해당 조사가 코로나 19 팬데믹 시기에 실시된 것과 관련하여 해석해 볼 수 있는데, 이 시기 동안 이전 대비 취침 및 기상 시각이 늦어지고, 주말에 몰아서 자는 불규칙한 수면패턴이 증가하였으며, 일주기 유형이 저녁 시간으로 전환되는 경우가 많은 것으로 보고되었다(Han, Lee, & Chung, 2023). 이러한 점을 고려해 볼 때, 본 연구에서 저녁형의 비율이 기존 연구에 비해 다소 높게 나타난 것은 시기적 특성을 반영한 결과일 가능성이 있다.
한편, 본 연구에서 저녁형으로 분류된 아동은 평일에는 평균적으로 밤 10시 46분에 취침하고, 아침에는 7시 58분에 기상했지만, 주말에는 자정을 넘긴 밤 12시 31분에 취침하고, 아침 10시 5분에 기상하여 평일과 주말 간 수면패턴의 차이가 두드러졌다. 이는 학교 등의 일정이 있는 평일에는 본래의 수면패턴을 환경에 맞춰 조정하지만, 사회적 요구가 없는 주말에는 자신의 생체 리듬에 맞춰 늦게 자고 늦게 일어나는 경향을 보이는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과는 평일에는 사회적 요구에 의해 수면-각성 패턴이 조정되지만, 주말에는 본래의 생체시계에 맞춰 수면-각성이 이루어지는 사회적 시차(Wittmann et al., 2006)가 수면패턴 유형에 반영될 수 있음을 시사한다.
둘째, 수면패턴과 밀접한 관련이 있는 행동 양식이라 할 수 있는 신체활동과 목적별 스마트 미디어 이용 정도가 수면패턴 유형에 따라 차이를 보이는지 살펴본 결과, 아침형과 중간형으로 분류된 아동이 저녁형으로 분류된 아동에 비해 중강도 이상의 신체활동을 더 많이 하는 것으로 나타났다. 이는 아동의 수면패턴을 아침형과 저녁형으로 비교했을 때, 저녁형 아동이 중강도 이상의 신체활동을 비교적 적게 한다는 선행연구들(Huang et al., 2024; Polańska et al., 2024)의 결과와 일치한다. 또한, 저녁형은 아침형에 비해 불규칙하고 건강하지 않은 신체패턴과 함께 비교적 낮은 신체활동 빈도를 가진다는 선행연구와도 연결된다(Frisk et al., 2022). 신체활동과 수면 간의 관계는 개인의 체온과 관련하여 해석해 볼 수 있는데, 운동은 체온을 상승시키고, 체온이 올라가면 깊은 수면을 취하는 경향이 있기 때문에 운동은 숙면에 도움이 될 수 있다(Atkinson & Davenne, 2007). 또한 저녁형 아동은 낮 동안 졸림과 피곤함을 더 많이 경험하기 때문에(Merikanto, Lahti, Puusniekka, & Partonen, 2013), 중고강도 신체활동에 투자하는 시간이 상대적으로 적을 수 있다. 주중 등교 시간이 고정된 현실을 고려할 때, 저녁형 아동은 수면부족과 신체활동 부족을 동시에 경험할 가능성이 높으며, 이는 장기적으로 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 저녁형 아동을 대상으로, 수면과 신체활동을 함께 증진시킬 수 있는 맞춤형 개입 전략이 마련될 필요가 있다.
또한, 저녁형 아동은 아침형 아동에 비해 정보검색, 음악 및 동영상 감상 등 엔터테인먼트 목적이나 SNS 이용에 스마트 미디어를 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. 반면, 수면패턴 유형에 따라 학습이나 게임 목적의 이용 정도에는 차이가 없었다. 이는 초기 성인 중 취침 지연군으로 분류된 집단에서 유튜브와 같은 여가목적의 앱을 더 사용할수록 수면 시간이 더 적었으며, 교육이나 웹서핑, 커뮤니케이션 앱 사용은 수면 시간과 관련이 없었다는 선행연구(Jeoung & Suh, 2020)의 결과와 유사하다. 다만, 본 연구에서 수면패턴 유형에 따라 ‘정보검색’ 목적의 스마트 미디어 이용 정도에 차이가 나타난 결과는 Jeoung과 Suh (2020)의 결과와는 다소 차이가 있다. 하지만 한국 초등학교 4-6학년을 대상으로 한 정보추구행동 연구(Hwang & Yoon, 2024)에 따르면, 초등학생들은 주로 취미나 여가활동과 관련된 정보를 가장 많이 탐색하는 것으로 나타났다. 이를 고려해 볼 때, 본 연구의 대상인 초등학교 6학년 아동 역시 학습 목적보다는 엔터테인먼트나 여가적 정보를 찾기 위해 ‘정보검색’을 활용했을 가능성이 높으며, 그 결과 엔터테인먼트 목적과 유사한 결과가 나온 것으로 해석할 수 있다. 또한 동영상 감상과 같은 일방향적인 미디어 이용은 중독성이 강하기 때문에, 늦은 시간까지 사용이 지속되어 취침을 지연시키는 주요 요인으로 작용할 수 있다. 특히, 최근 SNS는 단순 커뮤니케이션 중심의 소통 수단을 넘어서 숏폼 콘텐츠 등의 오락적인 기능들이 강화되면서 사용자가 보다 쉽게 일방향적인 스마트 미디어에 몰입할 수 있는 구조로 변화하고 있다(Zhang, Hazarika, Chen, & Shi, 2023). 이와 같은 SNS의 특성이 엔터테인먼트 목적의 일방향적 스마트 미디어 이용의 맥락과 같이하며 수면패턴과도 밀접한 관련성을 보인 것으로 사료된다.
한편, 스마트 미디어 사용과 관련하여 중독 및 심리·행동적 문제 등의 부정적인 영향이 제기되어왔던 게임(Kuss & Griffiths, 2012)을 이용하는 정도는 수면패턴 유형에 따라 유의한 차이가 나타나지 않았다. 상관관계 분석에서도 게임은 주말 취침 시각과는 약한 정도의 유의한 상관을 보였지만, 평일 취침 시각과는 관련이 없었다. 이는 게임이 소셜 미디어나 인터넷 사용에 비해 수면 시간과 상대적으로 약한 연관성을 보인 것으로 나타난 선행연구(Hisler et al., 2020)에 비추어 해석해 볼 수 있다. 이러한 차이는 사용환경에 대한 차이로 해석해 볼 수 있는데, 소셜 미디어 및 인터넷 사용은 주로 휴대폰과 같은 소형 전자기기를 통해 이루어지기 때문에 사용자가 잠자리에 들기 직전까지도 화면을 가까이에 두고 사용할 수 있어 멜라토닌 분비를 억제하여 수면 시간을 지연시키는 효과가 있는 반면, 게임은 비교적 대형 스크린이나 게임 콘솔을 활용하는 경우가 많아 부모의 통제가 더 강하게 작용할 수 있다. 최근에는 아동 청소년이 게임을 하기 위해 사용하는 스마트 디바이스 중 스마트폰의 비중이 높아지는 추세이므로(Korea Creative Content Agency, 2025), 게임 목적의 스마트 미디어 이용과 수면 간의 관련성을 주의 깊게 살펴볼 필요가 있다.
마지막으로, 아동의 수면패턴 유형에 따라 행복감에도 유의한 차이가 나타났는데, 아침형 아동이 저녁형 아동보다 높은 행복감을 보였다. 이는 수면 시간이 부족할수록 주관적 행복감이 감소한다는 선행연구들(Otsuka et al., 2020; Shen et al., 2018)과, 사회적 시차가 클수록 낮은 수준의 주관적 안녕감을 경험한다는 연구(Tonetti et al., 2023)와 유사한 결과로, 수면패턴과 아동의 삶의 질 간의 관련성을 시사한다. 아침형 아동은 자신의 생체시계에 따른 수면-각성 주기와 사회적 요구에 의한 주기가 일치하기 때문에 보다 적응적인 생활을 할 가능성이 크다. 반면, 저녁형 아동은 늦은 취침과 늦은 기상으로 인해 사회적 요구와의 불일치가 발생하며, 이로 인해 신경전달물질을 전달하는 생체 시스템의 균형이 깨지고 스트레스 호르몬이 활성화 되어 정신건강에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다(Taylor & Hasler, 2018). 다만, 저녁형으로 분류된 집단 내에서도 사회적 시차에서 개인차가 존재할 수 있으므로, 후속 연구에서는 사회적 시차의 영향을 상대적으로 덜 받는 방학 기간 동안 자료를 수집하여 유사한 결과가 나오는지 살펴보는 것도 흥미로울 것이다. 또한, 본 연구에서는 수면패턴 유형을 분류한 후, 유형별 행복감의 차이를 살펴보았지만, 최근에는 종단적 연구설계를 통해 낮 동안의 행복감과 밤 동안의 수면 간 양방향적 관계를 보고한 연구(Kouros, Keller, Martín-Piñón, & El-Sheikh, 2022)도 있다. 후속 연구에서는 발달단계에 따라 수면과 행복감 간 관계의 강도와 방향성에 차이가 있는지를 탐색하는 것도 의미 있을 것이다.
종합하면, 본 연구는 등교일인 평일과 비등교일인 주말의 취침 및 기상 시각에 따라 초등학교 6학년 아동의 수면패턴 유형을 아침형, 저녁형, 중간형으로 구분하고, 수면패턴 유형에 따라 신체활동과 목적별 미디어 이용 및 전반적 행복감과의 관련성을 분석하였다. 그 결과, 그동안 많이 연구되어 온 수면 시간을 통제한 후에도 수면패턴 유형에 따라 신체활동, 정보검색, 음악 및 동영상 감상과 같은 엔터테인먼트나 SNS를 목적으로 스마트폰을 이용하는 정도, 전반적인 행복감에 유의한 차이가 있음을 밝혔다. 구체적으로, 사회적 시차가 크고 수면의 변동성이 높은 특징을 보이는 저녁형 아동이 신체활동 빈도가 낮고, 정보탐색을 위한 검색, 동영상과 같은 엔터테인먼트나 SNS 스마트 미디어를 더 많이 이용하며, 행복감을 덜 경험하였다. 빛-어둠 주기, 개인의 하루 일과, 사회적 자극 등이 수면-각성 주기에 영향을 미친다는 연구(Joo, 2006)에 비추어 볼 때, 본 연구의 결과는 저녁형 아동들이 사회적 요구에 맞춰 규칙적인 수면패턴을 가질 수 있도록 환경적 지원과 신체활동 격려 및 미디어 사용 조절이 필요함을 제안한다.
본 연구의 제한점과 이를 바탕으로 한 후속 연구를 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 횡단적 연구설계에 기반하고 있어, 변인들 간의 방향성을 확인하지는 못하였다는 한계가 있다. 추후 연구에서는 종단적 연구설계를 통해 변인들 간의 방향성을 보다 명확히 검토하고, 유아기부터 청소년기에 이르기까지 수면패턴에 따른 신체 활동, 미디어 이용 및 행복감의 변화를 살펴봄으로써 연령에 따른 수면패턴의 변화와 관련 변인들 간의 관계를 심층적으로 분석할 필요가 있다. 둘째, 본 연구의 자료는 코로나 19 팬데믹이 시작된 2020년에 수집되어, 시기적 특성이 반영되었을 가능성이 있다. 후속 연구에서는 팬데믹 초기와 중기, 그리고 정상등교가 이루어진 종결시점까지 전 과정을 고려하여, 수면패턴과 신체활동, 스마트 미디어 이용의 변화 양상뿐 아니라 행복감과 같은 정서적 측면까지 통합적으로 분석할 필요가 있다. 마지막으로, 본 연구에서는 신체활동의 지표로 실제 신체활동 시간 대신 30분 이상 실내와 실외 신체활동을 한 요일 수를 사용하였으며, 이는 부모 보고로 측정되었다. 후속 연구에서는 주중과 주말을 구분하여 중강도와 고강도 운동에 소요된 실제 시간을 아동 직접 설문을 통해 보다 면밀하게 측정할 필요가 있다. 또한, 목적별 미디어 이용과 관련해서도, 부모 보고가 아닌 아동 직접 보고를 통해 이용시간이나 콘텐츠 유형, 잠들기 전 사용 여부 등과 같은 세부 요인을 고려한 추가 연구가 필요하다. 이를 통해 수면, 신체 활동, 미디어, 행복감 간의 관계를 보다 정교하게 규명하고, 아동이 건강한 생활 습관을 형성하는 데 기여할 수 있을 것이다.
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