DOI QR코드

DOI QR Code

Data-driven Children and Adolescents Policy: A Proposal Mental Health Services and Review Legal Issues

데이터기반 아동·청소년 정책: 정서관리서비스 제안과 법적 쟁점 검토

  • Jinyoung Han (Chung-Ang University) ;
  • Hyungjin Lukas Kim (Myongji University) ;
  • Wonjun Chung (Korea Legislation Research Institute) ;
  • Geongyu Bae (SAKAK Inc)
  • 한진영 (중앙대학교 인문콘텐츠연구소) ;
  • 김형진 (명지대학교 미래융합경영학과) ;
  • 정원준 (한국법제연구원) ;
  • 배건규 (주식회사 사각)
  • Received : 2024.08.02
  • Accepted : 2024.09.14
  • Published : 2024.09.30

Abstract

The COVID-19 pandemic has affected various aspects of life, particularly affecting the learning, health, psychology, emotions, and daily routines of children and adolescents. The increasing number of counseling sessions related to depression and stress among this demographic highlights the urgent need for effective mental health management. This study investigates current mental care management services and proposes improvements by analyzing the mental health needs of Korean children and adolescents. From an evidence-based administrative perspective, the study examines the current status of emotional management, focusing on data from public institutions such as the Ministry of Education, the Ministry of Health and Welfare, and the Ministry of the Interior and Safety. We propose a three-phase service model: 1) data-driven emotional management services, 2) specialized services for vulnerable children and adolescents, and 3) mydata services for customized emotional management. Additionally, the study reviews relevant legal frameworks and issues, proposing directions for improvement to realize the proposed services. These services and legal considerations are expected to contribute to the effective implementation of emotional management policies for children and adolescents in the future.

코로나 팬데믹은 아동·청소년의 학습, 건강, 심리·정서, 일상생활 등 삶의 많은 영역에 영향을 미쳤다. 특히 아동·청소년의 우울감이나 스트레스, 이와 관련한 상담 건수가 지속해서 증가하고 있어 이들에 대한 정서관리가 시급하다. 본 연구에서는 한국 아동·청소년 정신건강 관련 환경과 현행 관리체계를 분석하고 개선 서비스 방향을 제시하였다. 특히, 증거기반 행정 차원에서 교육부, 보건복지부, 행정안전부 등 공공기관에서 관리하고 있는 데이터를 중심으로 아동·청소년의 정서관리 현황을 살펴보고, 데이터 확보, 연계, 통합을 고려하여 1단계-데이터기반 아동·청소년 정서관리 서비스, 2단계-취약계층 아동·청소년 특화 정서관리 서비스, 3단계-아동·청소년 맞춤형 정서관리 마이데이터 서비스를 제안하였다. 또한, 제안한 데이터기반 정서관리 서비스의 실현을 위해 관련 법적 근거와 쟁점을 검토하고 개선 방향을 제안하였다. 제안한 서비스와 법적 과제는 향후 아동·청소년 정서관리 정책 실현에 실무적으로 기여할 것으로 기대한다.

Keywords

References

  1. 권오균 (2022, 10월 11일). 10명 중 6명 대학 못 가는 다문화 아동청소년... 이중언어 도우미 지원늘린다. 매일경제, https://www.mk.co.kr/news/society/10484073 
  2. 건강보험심사평가원 (2022, 6월 4일). 최근 5년(2017~2021년) 우울증과 불안장애 진료현황 분석. 건강보험심사평가원, https://www.hira.or.kr/bbsDummy.do?pgmid=HIRAA020041000100&brdScnBltNo=4&brdBltNo=10627 
  3. 김성호, 김협 (2022). 노인인지능력 개선을 위한 헬스케어 서비스 디자인 연구: 비정형데이터분석을 중심으로. 지식경영연구, 23(4), 69-90. 
  4. 문진영, 박지혜, 박재완 (2023). 청소년의 스트레스가 스마트폰 과의존에 미치는 영향: 우울의 매개효과를 중심으로. 디지털콘텐츠학회논문지, 24(4), 735-742. 
  5. 박진우, 허민숙 (2021) 아동.청소년의 정신건강 현황, 지원제도 및 개선방안. 국회입법조사처 NARS 현안분석, 제200호. 
  6. 박예종 (2024). TOE 모형을 기반으로 한 데이터기반행정 수용성에 관한 연구: 중앙 및 지방 정부 공무원 인식을 중심으로. 한국인사행정학회보, 23(2), 85-119. 
  7. 박용하 (2019, 5월 4일). 조손가정 "어떻게 지원 받는지 몰라요"... 찾아가는 돌봄 절실. 경향신문, https://m.khan.co.kr/national/national-general/article/201905040600065#c2b 
  8. 양은진, 김병조 (2022). 증거기반정책 연구는 증거가 있는가?: 국내 증거기반정책 연구에 대한 체계적 문헌고찰. 한국행정학보, 56(3), 105-136. 
  9. 이사빈 (2017). 음식물 쓰레기 종량제 RFID 도입 요인과 효과성 분석: 인센티브를 통한 정책 활성화의 관점에서. 박사학위논문, 서울대학교 행정대학원, 서울. 
  10. 이재영 (2020, 9월 3일). 한국 아동.청소년 정신건강 선진국 중 하위원. 연합뉴스, https://www.yna.co.kr/view/AKR20200903157700009 
  11. 이재영 (2022). 한국 청소년의 외로움과 우울 증상이 스마트폰 과의존에 미치는 영향. Korean Journal of Health Promotion, 22(1), 1-9. 
  12. 이주용, 이은진, 백형의 (2022) 학교중심 정신건강사업의 해외(싱가포르, 미국, 호주)와 한국의 비교분석. 디지털융복합연구, 20(5), 789-802. 
  13. 이현웅, 김종업, 최현재 (2018). 빅데이터의 이해와 활용: 공공부문을 중심으로. 서울: 도서출판 생각나눔. 
  14. 전수한, 권승현 (2023, 11월 28일). 아동 정신건강 지원정책 제각각... 통합시스템 구축 시급. 문화일보, https://www.munhwa.com/news/view.html?no=2023112801031121313001 
  15. 정범석, 장준환, 김종훈 (2019) 학교 기반 청년기 우울증 예측 기술 및 플랫폼 개발. 과학기술정보통신부. 
  16. 질병관리청 (2023). 2022년 청소년건강행태조사 원시자료 이용지침서. 
  17. 최은진 (2023). 아동.청소년 정신건강 증진을 위한 지원방안 연구 III : 아동.청소년정신건강지표개발을 통한 정신건강증진 지원체계구축연구. 
  18. 한국정보화진흥원 (2016). 지능화 연구 시리즈 2016: 데이터기반 정책수립 방향에 대한 연구. 서울: 한국정보화진흥원 정책본부 미래전략센터. 
  19. 한국청소년상담복지개발원 (2020). 코로나19로 바뀐 일상: 청소년, 보호자 체감도 조사 및 대응방안. 청소년상담이슈페이퍼, 2020년 5월 제2호, 부산: 한국청소년상담복지개발원.
  20. 한국청소년상담복지개발원 (2021). 포스트코로나 시대 청소년 정신건강 연구. 청소년상담연구, 225. 부산: 한국청소년상담복지개발원.
  21. Cao, Q., Jones, D. R., & Sheng, H. (2014). Contained nomadic information environments: Technology, organization, and environment influences on adoption of hospital RFID patient tracking. Information & Management, 51(2), 225-239. 
  22. Calvo, R. A., Milne, D. N., Hussain, M. S., & Christensen, H. (2017). Natural language processing in mental health applications using non-clinical texts. Natural Language Engineering, 23(5), 649-685. 
  23. Choi, W., Chun, J. W., Lee, S. J., Chang, S. H., Kim, D. J., & Choi, I. Y. (2021). Development of a MyData platform based on the personal health record data sharing system in Korea. Applied Sciences, 11(17), 8208. 
  24. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 319-340. 
  25. Davies, M., Chandler, L., Woolford, R., Adams, J., Farauanu, D., Carmichael, T., ... & Clarke, P. (2020). Mental health and Covid-19: In our own words. Essex: Barnardo's. 
  26. DePietro, R., Wiarda, E., & Fleischer, M. (1990). The context for change: Organization, technology, and environmental. The Processes of Technological Innovation, 199, 151-175. 
  27. Tornatzky, L. G., Fleischer, M., & Chakrabarti, A. K. (1990). The Process of Technological Innovation (pp.151-175). Lexington, MA: Lexington Books. 
  28. Graham, S., Depp, C., Lee, E. E., Nebeker, C., Tu, X., Kim, H. C., & Jeste, D. V. (2019). Artificial intelligence for mental health and mental illnesses: An overview. Current Psychiatry Reports, 21, 1-18. 
  29. Hagell, A. (2021). Summarizing what we know so far about the impact of Covid-19 on young people. London: AYPH. 
  30. OECD (2020). Youth and COVID-19: Response, recovery and resilience. Paris: OECD Publishing. 
  31. Oliveira, T., & Martins, M. F. (2011). Literature review of information technology adoption models at firm level. Electronic Journal of Information Systems Evaluation, 14(1), 110-121. 
  32. Oliveira, T., Faria, M., Thomas, M. A., & Popovi, A. (2014). Extending the understanding of mobile banking adoption: When UTAUT meets TTF and ITM. International Journal of Information Management, 34(5), 689-703. 
  33. Park, Y. R., Lee, Y., Kim, J. Y., Kim, J., Kim, H. R., Kim, Y. H., ... & Lee, J. H. (2018). Managing patient-generated health data through mobile personal health records: analysis of usage data. JMIR mHealth and uHealth, 6(4), e9620. 
  34. Park, K., Shim, G., & Jeong, B. (2020). Validation of the traumatic antecedents questionnaire using item response theory. Brain and Behavior, 10(12), e01870. 
  35. Pearcey, S., Shum, A., Walte, P., Patalay, P., & Creswell, C. (2020). Changes in children and young people's emotional and behavioral difficulties through lockdown (Co-SPACE Study Report 04). https://cospaceoxford.org/findings/4th-update/ 
  36. Silva, B. M., Rodrigues, J. J., Ramos, A., Saleem, K., De La Torre, I., & Rabelo, R. L. (2019, October). A mobile health system to empower healthcare services in remote regions. In 2019 IEEE International Conference on E-health Networking, Application & Services (HealthCom) (pp.1-6). IEEE. 
  37. Tate, A. E., McCabe, R. C., Larsson, H., Lundstrom, S., Lichtenstein, P., & Kuja-Halkola, R. (2020). Predicting mental health problems in adolescence using machine learning techniques. PloS One, 15(4), e0230389. 
  38. UNICEF (2020). The impact of Covid-19 on the mental health of adolescents and youth. https://www.unicef.org/lac/en/impact-covid-19-mental-health-adolescents-and-youth 
  39. Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315.