서 론
1. 연구의 필요성
조산(premature birth)은 임신 37주 이전에 분만하는 것으로 정의된다(World Health Organization, 2023). 2020년 실태를 보면 전 세계적으로 태어난 아이 중 약 1,340만 명이 조산으로, 해당년도 조산 발생률은 약 9.9%로 나타났다(Ohuma et al., 2023). 우리나라의 경우 조산아 비율은 2014년 6.7%에서 2024년 10.2%로 증가하였으며, 최근 10년간 약 1.5배 이상 상승한 것으로 나타났다(Statistics Korea, 2025).
조산아는 37주 이후에 출산한 아이와 비교하여 다양한 중증 신생아 합병증 발생 위험이 현저히 높다. 대표적인 합병증으로 호흡곤란증후군, 뇌실내출혈, 괴사성 장염, 패혈증 및 미숙아 망막병증 등이 있으며, 임신 주수가 적을수록 사망률 및 이환율이 증가한다(Manuck et al., 2016). 또한 성장 과정에서도 신경발달 지연이나 학습 및 행동 문제 등 장기적인 문제가 일어날 가능성이 크며, 장기 추적 관리를 해야 되어 사회·경제적 부담을 증가시킨다(Blencowe et al., 2013).
조산의 원인에는 임부의 의학적 생물학적 요인, 과거 임신력, 흡연 및 음주와 같은 생활습관 요인과 함께 사회환경적 요인, 임신 중 심리사회적 요인이 포함된다(Goldenberg et al., 2008). 조산 원인으로 심리사회적 요인이 중요하다는 점은 국내 연구에서도 밝혀졌다. 즉 여러 연구에서 임신 스트레스가 조기진통 증상의 주요 예측 요인으로 보고되었으며, 조기진통 임부 가운데 산전 스트레스가 높은 경우 조산 발생이 높게 나타났다(Kim et al., 2017; Kim & Lim, 2018; Yang & Kim, 2025).
이와 같이 조산 발생이 높아 우리나라에서는 고위험 임부와 미숙아(조산아 또는 저 체중아)를 위한 모자보건 지원 정책이 시행되고 있으나, 주로 의료비 지원에 초점을 두고 있어 통합적 관리에는 한계가 있다(Ministry of Health and Welfare, 2025, 2026). 또한 만 35세 이상 임부, 임신성 고혈압이나 임신성 당뇨 등의 고위험 임부를 위한 건강관리 중재연구는 많이 수행되었으나 고위험 임부로 분류되지 않은 임부를 위한 중재연구는 제한적이다(Ameyaw et al., 2024). 또한, 국내의 조산 예방 및 관리 또한 의료기관의 산전 진찰 중심으로 이뤄지고 있어 지역에 거주하고 있는 임부의 일상생활 스트레스나 생리적 상태는 관심을 받지 못하였다(Kim & Lim, 2018).
한편, 4차 산업혁명이 시작된 이후 모바일 헬스와 웨어러블 기기를 활용한 자가 건강 관리가 보편화되고 있다(World Health Organization, 2021). 왜냐하면, 모바일 앱(application, App)은 시간과 장소의 제약 없이 접근 가능하기 때문이다. 이러한 모바일 헬스나 웨어러블 기기는 임부의 자가관리 역량을 강화하고 수면, 활동량, 심박수와 같은 생체신호는 임신 중 생리적 변화와 스트레스 상태를 비교적 객관적으로 반영할 수 있다(Free et al., 2013; Liu et al., 2024; Piwek et al., 2016).
이상과 같이 고위험 임부를 대상으로 한 모바일 기반 건강관리 프로그램이나 교육 프로그램은 임부의 건강관리에 적용해볼 수 있다. 이는 모바일 헬스 기술이 임부로 하여금 자주 측정할 수 있게 하는 인공지능(artificial intelligence, AI) 에이전트를 가동시킬 수 있음을 의미하며, 임부의 자가관리 역량을 향상시키고 건강행태 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다(Free et al., 2013; World Health Organization, 2021). 그러나 지금까지 개발된 App을 보면 조산 예방을 목적으로 조산 위험 및 임신 스트레스를 포함한 통합적으로 평가하는 웹 기반 App은 아직까지 보고되지 않았다.
따라서 이 연구에서는 지역사회에 거주하는 임부가 일상생활에서 조산 위험과 임신스트레스를 반복적으로 확인할 수 있도록 웹 기반 App 프로토타입을 개발하고, 웨어러블 스마트밴드와 연동하여 생체신호 자료를 수집할 수 있는 구조를 마련하였다. 또한 실제 임부를 대상으로 App 콘텐츠 만족도와 스마트밴드 사용 경험을 예비적으로 평가함으로써, 향후 디지털 헬스 기반 조산 위험 예방 중재 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
대상 및 방법
1. 연구 설계
이 연구는 조산 위험 예방을 위한 웹 기반 App 프로토타입을 개발하고, 실제 임부 사용자를 대상으로 App 콘텐츠 구성의 적절성과 사용자 만족도를 예비적으로 평가하기 위한 프로토타입 개발 및 사용자 평가 연구이다.
2. 참여자
이 연구에서 프로토타입의 App 사용 모집단은 지역사회에 거주하는 임신 20주 이상-37주 미만의 여성으로 하였다. 선정 조건은 임신 주수가 20주 이상 37주 미만이고, 단태아를 임신 중인 여성으로 스마트밴드 착용에 동의한 사람이다. 제외 조건은 스마트밴드 착용에 거부감이 있거나 과거 유사한 연구 참여자, 밴드 알레르기가 있는 사람, 출산을 한 사람이다. 스마트밴드로 연동된 참여자는 총 17명이었고 출산 시 참여가 종료되었다.
3. 프로토타입 App 개발
프로토타입 App의 개발은 먼저 여성건강간호학 연구진이 만든 예비 콘텐츠를 두고 컴퓨터공학 연구진에게 설명하여 단계별로 완성하는 공동연구로 이루어졌다(Fig. 1).
Fig. 1.
Screens and content structure of the mobile application prototype designed for preterm birth risk prevention.
이 연구에서 표준으로 삼은 App은 1주일 안에 출산을 예측하는 quantification of uterine contractions in preterm prediction (QUiPP)으로 정하였다. QUiPP는 자궁경부 길이와 정량적 fetal fibronectin, 산과적 위험 요인을 기반으로 조산 위험을 예측하도록 개발·검증된 임상 의사결정 지원 App이다(Carter et al., 2020; Watson et al., 2020). 이 App은 유증상과 무증상에 따라 사용할 수 있도록 구성되어 있으며(Fig. 2), NIHR QUiPP App team으로부터 사용 승인을 받았다(July 18, 2023).
Fig. 2.
QUiPP App interface. Permission to use QUiPP in Korea was obtained from the NIHR QUiPP App team. QuiPP, quantification of uterine contractions in preterm prediction; NIHR, National Institute for Health and Care Research.
예비 콘텐츠는 선행연구 고찰을 통해 App에 포함할 콘텐츠를 구성하였다.
참여자의 기본 사항으로 조산 위험과 관련된 인구사회학적 특성(연령, 흡연 여부, 엽산 및 영양제 복용 여부)과 산과적 특성(임신 주수, 임신 전 신장 및 체중, 임신 횟수, 조산 경험, 유산 경험, 임신합병증)을 포함하였다(Fig. 3).
Fig. 3.
Content structure and data aggregation of the wearable-integrated mobile application prototype for preterm birth risk prevention. QuiPP, quantification of uterine contractions in preterm prediction; PSS-SF, Pregnancy Stress Scale Short Form; PBRAS-K-SF, Preterm Birth Risk Assessment Scale-K-Short Form; API, Application programming interface; SpO₂, saturation of peripheral oxygen.
App에 포함한 임부의 자가평가용 콘텐츠는 조산 위험을 반복적으로 평가하기 위해 사용한 척도로, 원도구인 23문항의 Preterm Birth Risk Assessment Scale-Korean version (PBRAS-K) (Kim, 2023) 중 전문가타당도를 거쳐 추출된 10문항의 단축형(PBRAS-K-Short Form, PBRAS-K-SF)이다. 이 단축형의 각 문항은 0-3점으로 측정되어 총점 범위는 0-30점이고 점수가 높을수록 조산 위험 수준이 높음을 의미한다. PBRAS-K의 신뢰도는 Cronbach α=0.85였고, PBRAS-K-SF 의 신뢰도는 Cronbach α=0.87이었다.
App에 포함한 또다른 평가용 콘텐츠는 임신스트레스를 추적하기 위한 척도로, 36문항의 Pregnancy Stress Scale (PSS) (Kim & Chung, 2018) 중 전문가타당도를 거쳐 추출된 10문항의 단축형(PSS-SF)이다. 이 단축형의 각 문항은 1-4점으로 측정되어 총점 범위는 10-40점이고 점수가 높을수록 임신스트레스 수준이 높음을 의미한다. 원도구의 신뢰도는 Cronbach α=0.85이며, PSS-SF의 신뢰도는 Cronbach α=0.80이었다.
4. App 적용을 위한 참여자 교육
App 설치 및 사용 방법과 스마트밴드로 연동시키는 방법에 대한 가이드라인을 만들어 제공하였다. 참여자는 일상생활에서 App을 사용하고 스마트밴드를 통해 서버로 데이터가 전송되도록 하였으며 App 콘텐츠 구성 화면은 시연을 통해 안내하였다(Fig. 1). 프로토타입의 App은 웨어러블 스마트밴드(Mi-Band 7)에 넣어 주어 대상자 교육을 통해 사용하도록 하고 이는 충북대학교 컴퓨터공학과 서버에 모아지도록 하였다. 이해가 안되는 경우 공동연구원 중 한명이 개별로 사용 방법을 설명해 주었다.
5. App 콘텐츠 구성의 적절성과 사용 경험 평가
App 콘텐츠의 구성 적절성은 App에 포함된 조산 위험 단축형(PBRAS-K-SF)과 임신스트레스 단축형(PSS-SF) 점수 간 관련성을 통해 예비적으로 검토하였다. 또한 App과 연동된 웨어러블 스마트밴드의 실제 사용 가능성을 파악하기 위해 스마트밴드 사용 경험과 만족도를 함께 조사하였다. 만족도 평가는 App 사용 경험, 사용 만족도, 개선 요구를 포함한 구조화된 설문지와 개방형 문항으로 구성하였다. 만족도는 5점 Likert 척도(1점=전혀 만족하지 않는다, 5점=매우 만족한다)로 측정하였으며, 점수가 높을수록 만족도가 높은 것을 의미한다.
6. 윤리적 고려
이 연구는 참여자의 윤리적 보호를 위하여 연구 수행 전 순천향대학교 생명윤리심의위원회(institutional review board, IRB)의 승인을 받은 후 진행하였다(IRB No. 202304-SB-048). 모든 참여자에게 연구 목적과 절차, 예상되는 이익과 위험, 개인 정보 보호와 비밀보장에 대한 내용을 사전에 충분히 설명하였다. 참여자는 자발적으로 연구 참여를 결정할 수 있었으며, 원할 경우 언제든지 연구 참여를 철회할 수 있음을 안내하였다. 연구 종료 후 참여자에게 소정의 답례를 제공하였으며, 수집된 자료는 연구 목적 외에는 사용하지 않고 익명성을 보장하였다.
7. 자료 분석
이 연구에서 수집된 자료는 IBM SPSS Statistics ver. 27.0 (IBM Co., USA)프로그램을 이용하여 분석하였다. 참여자의 일반적 특성은 빈도와 백분율, 평균과 표준편차를 산출하여 기술통계로 분석하였다. 조산 위험과 임신스트레스 수준은 평균과 표준편차를 이용하여 분석하였다.
App 콘텐츠 구성의 임상적 관련성을 탐색하기 위해 조산 위험과 임신스트레스 간의 관계를 Pearson의 상관계수로 분석하였고, 조산 발생 여부와 제 변수 간의 관계는 이분 상관분석(biserial correlation coefficient)으로 분석하였다. 모든 통계 분석에서 유의 수준은 p<0.05로 설정하였다. App 콘텐츠와 자료연동을 위해 착용한 스마트 밴드의 만족도는 평균, 표준편차, 최소값 및 최대값을 산출하여 분석하였다.
결 과
1. 참여자의 일반적 및 산과적 특성
이 연구에서 App 참여자의 평균 연령은 32.12세(±2.18)로 30-34세가 14명(82.3%)으로 가장 많았으며, 35-39세 2명(11.8%), 30세 미만 1명(5.9%) 순으로 나타났다. 참여 시점에서 임신 주수는 28주 0일에서 31주 6일이 7명(41.1%)으로 가장 많았다. 임신 전 평균 신장은 164.24±6.53 cm로, 160-169 cm 이 9명(53.0%)으로 가장 많았으며, 임신 전 평균 몸무게는 56.9±6.18 kg이었고, 50-59 kg이 9명(53.0%)으로 가장 많았다.
산과력은 초산 11명(64.7%), 경산 6명(35.3%)으로 나타났다. 모든 참여자는 조산 경험이 없었으며, 유산 경험이 있는 사람은 2명(11.8%)이었다. 생활습관으로 참여자 모두 과거 및 현재 흡연력이 없었으며, 임신 전후 엽산과 영양제를 복용한 사람은 각각 15명(88.2%)이었다. 출산 결과, 조산 2명(11.8%), 만삭 출산 15명(88.2%)이었다(Table 1).
Table 1.
General and obstetric characteristics of participants at smart band application (N=17)
2. App 사용 기간과 콘텐츠 구성의 적절성
1) App 사용 기간과 수집된 자료
App 사용에 동의하고 스마트밴드를 착용하기 시작한 시기는 2023년 9월 18일부터 12월 18일 사이에 이루어졌으며 출산으로 참여를 종료한 시기는 2023년 12월 9일부터 2024년2월 13일까지로 나타났다. 프로토타입 App과 스마트밴드를 통해 심박수, 수면, SpO2 (saturation of peripheral oxygen) 자료가 서버로 전송되는 구조를 확인하였다. 다만 이 연구는 생체신호 기반 조산 위험 예측의 정확도를 평가하기 위한 충분한 표본과 반복측정 분석을 수행한 연구는 아니므로, 생체신호 자료는 연동 가능성을 확인하는 수준이었다. 심박동수의 변동이 큰 시기와 저산소증이 발생하는 임신 주수에 대한 예비탐색을 하였다.
2) 콘텐츠 구성의 적절성
프로토타입 App에는 조산 위험과 관련된 인구사회학적 및 산과적 특성, 조산 위험 단축형 10문항, 임신스트레스 단축형 10문항, 유증상 및 무증상 임부에 대한 QUiPP 관련 문항이 포함되었다. App 화면, 사용 흐름 및 콘텐츠 구성 요소는 Fig. 1에 제시하였다(Fig. 3).
App 콘텐츠 구성의 타당성은 콘텐츠의 구성요소에 포함된 조산 위험 단축형(PBRAS-K-SF)과 임신스트레스 단축형(PSS-SF)의 점수 간 관련성으로 검토하였다. 참여자의 조산 위험 평균 점수는 10.06±5.02점, 임신스트레스 평균 점수는 21.35±5.24점이었다(Table 2). 조산 위험과 임신스트레스는 유의한 정적 상관관계를 보여(r=0.579, p=0.015) 두 변수를 App 콘텐츠에 함께 포함하는 것이 임상적으로 관련이 있음을 예비적으로 지지하였다. 그러나 전체 대상자 17명 중 실제 조산은 2건으로 유의한 상관성은 나타나지 않았다(Table 3).
Table 2.
Descriptive statistics of preterm birth risk and pregnancy stress (N=17)
| Variable | Range | Min. | Max. | Mean±SD |
|---|---|---|---|---|
| PBRAS-K-SF | 0-30 | 3 | 21 | 10.06±5.02 |
| PSS-SF | 10-40 | 13 | 34 | 21.35±5.24 |
3. App 콘텐츠 구성 만족도와 스마트밴드 사용 경험 평가를 통한 수용성 예비평가
App 콘텐츠 구성 만족도는 5점 만점에 3.57±1.27점으로 나타났으며, 연동 기기인 스마트밴드 만족도는 4.15±0.80점이었다. 이는 App 콘텐츠 구성에 대해서는 추가적인 개선 요구가 있었으나, 웨어러블 기기 연동 자체에 대해서는 비교적 높은 수용성을 보였음을 시사한다(Table 4). 참여자들의 개방형 응답을 분석한 결과, App에 대해서는 화면 구성이 간단하여 사용이 용이하다는 긍정적 의견이 있었으나, 정확도 문제 및 극 스트레스 상황에서의 측정 한계 등이 불만족 이유로 제기되었다. 개선사항으로는 일주일간의 변화 추적 기능, 측정 정확도 향상, 스트레스 완화를 위한 중재 기능(예: 알림, 행동 유도) 등에 대한 요구가 있었다. 스마트밴드 사용 만족도 설문에서 개방형 질문에 대한 응답 결과, 실시간 알람 및 시간 확인, 수면 상태 파악, 운동 및 심박수 확인이 가능하다는 긍정적 의견이 제시되었다. 이를 통해 프로토타입의 App 콘텐츠와 연동기기인 스마트 밴드 사용은 수용성이 있다고 예비적으로 평가할 수 있다.
고 찰
eHealth 중재 개발은 기술 자체의 구현뿐 아니라 사용자, 임상 맥락, 기술 간의 적합성을 반복적으로 평가하는 과정이 필요하다(Kip et al., 2025). 이 연구는 지역사회에 거주하는 임부를 대상으로 조산 위험 예방을 위한 웹 기반 App 프로토타입을 개발하고, 실제 사용자를 대상으로 App 콘텐츠 만족도와 웨어러블 스마트밴드 사용 경험을 예비적으로 평가하였다는 점에서 의의가 있다. 특히 이 연구의 App은 조산 위험 평가, 임신스트레스 평가, QUiPP 관련 정보, 스마트밴드 기반 생체신호 수집 구조를 통합하고자 하였으며, 이는 의료기관 방문 사이의 일상생활에서 임부가 자신의 위험요인을 반복적으로 확인할 수 있는 디지털 자가관리 도구로 발전할 가능성을 보여준다.
이 연구에서 조산 위험과 임신스트레스 간에 유의한 정적 상관관계가 나타난 것은 조산 위험 예방 App 콘텐츠에 임신스트레스를 포함하는 구성의 적절성을 예비적으로 지지한다. 조산은 산과적·생물학적 요인뿐 아니라 심리사회적 요인과도 관련되며, 선행연구에서도 임신스트레스는 조기진통 증상 및 조산 위험과 관련된 요인으로 보고되었다(Kim et al., 2017; Kim & Lim, 2018). 이러한 관계는 스트레스에 의해 시상하부-뇌하수체-부신축이 활성화되고 코르티솔 및 corticotropin-releasing hormone 분비가 증가하여 자궁수축을 촉진하는 생리적 기전으로 설명될 수 있다. 따라서 조산 위험 예방 App은 산과적 위험 요인만을 확인하는 도구에 머물기보다, 임신스트레스와 같은 심리사회적 요인을 함께 평가하고 관리할 수 있는 통합적 콘텐츠로 구성될 필요가 있다.
이 연구는 스마트밴드로 연동되는 App을 개발하여 임부의 생체신호와 심리사회적 요인을 통합적으로 관리하고자 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 이 연구에서는 심박수만 분석해보았으나, 심박수, 수면, 활동량, 산소포화도와 같은 생체신호는 임부의 상태 변화를 일상생활 속에서 반복적으로 관찰할 수 있는 자료가 될 수 있으므로(Liu et al., 2024; Piwek et al., 2016), 향후 반복 측정 기반 예측모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 예정이다. 이 연구에서 스마트밴드 만족도가 App 콘텐츠 만족도보다 높게 나타난 것은 임부가 웨어러블 기기 자체에는 비교적 높은 수용성을 보였으나, App 콘텐츠와 피드백 기능은 추가 개선이 필요함을 시사한다.
최근 임신 중 디지털 헬스 중재의 효과에 대한 근거도 축적되고 있다. 임신 중 스트레스 관리를 위한 디지털 중재에 대한 체계적 문헌고찰 및 메타분석에서는 모바일 App, 웹 기반 프로그램, 원격중재 등 디지털 헬스 중재가 임부의 스트레스 감소에 유의한 효과가 있음을 보고하였으며, 자가점검, 피드백, 알림, 교육, 마음챙김 및 이완과 같은 기능적·내용적 구성요소의 중요성을 제시하였다(Kim et al., 2026b). 또한 임신성 당뇨 임부를 대상으로 한 디지털 헬스 중재 연구에서도 자가측정 순응도와 일부 대사 지표 개선 효과가 확인되었으나, 임상적 효과를 높이기 위해서는 개인 맞춤화, 전문가 지원의 통합, 장기 모니터링이 필요하다고 제시되었다(Kim et al., 2026c). 더불어 웨어러블 센서를 활용한 heart rate variability 기반 위험예측 연구는 심박수와 걸음 수 자료를 활용하여 root mean square of successive differences의 미래 값을 예측할 수 있음을 보여주어, 웨어러블 기반 생체신호가 개인 맞춤형 건강관리 시스템 개발의 기초자료로 활용될 수 있음을 시사한다(Kim et al., 2026a). 이러한 선행 근거는 이 연구의 App이 단순 측정형 프로토타입을 넘어, 향후 2차·3차·4차 반복 연구를 통해 임신스트레스 완화, 조산 위험 변화 추적, 생체신호 기반 예측, 맞춤형 간호중재 기능을 통합한 eHealth 중재로 발전해야 함을 뒷받침한다.
App 콘텐츠 만족도는 중간 이상 수준으로 나타났고, 스마트밴드 만족도는 비교적 높게 나타났다. 이는 임부들이 웨어러블 기기 연동과 생체신호 확인 자체에는 수용성을 보였으나, App 콘텐츠의 피드백 방식, 측정 정확도, 변화 추적 기능 등은 추가 개선이 필요함을 시사한다. 참여자 의견에서 제시된 일주일 단위 변화 추적, 측정 정확도 향상, 스트레스 완화 기능, 알림 및 행동 유도 기능은 향후 App 개선의 핵심 방향이다. 향후 App에는 주차별 조산 위험 변화 그래프, 임신스트레스 변화 알림, 위험 수준별 교육 메시지, 의료기관 방문 권고 알고리즘, 이완호흡 또는 휴식 유도 콘텐츠를 포함할 필요가 있다. 이러한 기능은 단순 측정형 App에서 나아가 맞춤형 조산 위험 예방 간호중재를 제공하는 디지털 헬스 도구로 발전하는 데 기여할 수 있다.
다만 이 연구는 소수의 임부를 대상으로 수행된 프로토타입 사용 평가 연구이므로, App의 조산 예방 효과나 생체신호 기반 예측 정확도를 검증하기에는 제한이 있다. 또한 실제 조산 발생 사례가 2건에 불과하여 조산 위험, 임신스트레스, 생체신호와 실제 조산 발생 간의 관계를 통계적으로 확인하기 어려웠다. 따라서 후속 연구에서는 충분한 표본을 확보하고, 임신 주수별 반복 측정 자료를 종단적으로 수집하여 조산 위험과 임신스트레스 변화, 생체신호 패턴, 실제 출산결과 간의 관계를 검증할 필요가 있다.
이 연구에서 조산 위험과 임신스트레스 간 유의한 정적 상관이 나타난 것은, 조산 위험 예방 App 콘텐츠에 심리사회적 요인인 임신스트레스를 포함하는 것이 적절할 가능성을 보여준다(Kim et al., 2017; Kim & Lim, 2018). 이러한 관계는 스트레스에 의해 시상하부-뇌하수체-부신축(hypothalamic-pituitary-adrenal axis)이 활성화되고 코르티솔 및 corticotropin-releasing hormone의 분비가 증가하여 자궁수축을 촉진하는 생리적 기전으로 설명될 수 있다(Kim et al., 2017). 따라서 조산 위험 예방 App은 산과적 위험 요인뿐 아니라 임신스트레스와 같은 심리사회적 요인을 함께 평가하고 관리할 수 있는 통합적 콘텐츠로 구성될 필요가 있다.
이 연구는 소수의 임부를 대상으로 수행된 프로토타입 사용 평가 연구로, App의 조산 예방 효과나 생체신호 기반 예측 정확도를 검증하기에는 제한이 있다. 실제 조산 발생 사례가 2건에 불과하였고, 만족도 설문 응답률도 낮아 연구 결과를 일반화하는데 주의가 필요하다. 또한 조산 유형을 수집하지 않아 조산 발생 원인에 따른 세부 분석이 이루어지지 못하였다. 향후 연구에서는 충분한 표본을 대상으로 임신 주수별 반복 측정 자료와 조산 유형을 포함한 산과적 정보를 종단적으로 수집하여 조산 위험, 임신스트레스 변화, 생체신호 패턴, 실제 출산결과 간의 관계를 검증할 필요가 있다.
이 연구는 다음과 같은 제한점을 가진다. 첫째, 소수의 임부를 대상으로 한 프로토타입 사용 평가 연구로, 조산 발생과의 관련성이나 App의 예방 효과를 검증하기에는 제한이 있다. 둘째, 실제 조산 발생 사례가 2명에 불과하여 조산 위험, 임신스트레스, 생체신호와 실제 조산 발생 간의 관계를 통계적으로 확인하기 어려웠다. 셋째, 만족도 설문 응답률이 낮아 만족도 결과의 대표성에 제한이 있다. 넷째, 조산이 발생한 2명에 대한 조산 유형을 수집하지 않아 조산 발생 원인에 따른 세부 분석이 이루어지지 못하였다. 향후 연구에서는 충분한 표본을 대상으로 임신 주수별 반복 측정 자료를 종단적으로 수집하고, 조산 유형을 포함한 산과적 정보를 체계적으로 수집할 필요가 있다.
이상의 결과를 종합하면, 이 연구에서 개발한 웹 기반 App 프로토타입은 조산 위험과 임신스트레스를 함께 평가하고 스마트밴드 기반 생체신호 수집 구조를 연동함으로써 지역사회 임부의 반복적 자기점검을 지원할 가능성을 보여주었다. 향후에는 2차·3차·4차 반복 연구를 통해 App 콘텐츠, 사용자 인터페이스, 피드백 방식, 스트레스 완화 중재 기능을 단계적으로 개선하고, 충분한 표본을 대상으로 임신스트레스, 조산 위험, 생체신호 및 실제 출산결과 간의 관계를 종단적으로 검증할 필요가 있다. 이를 바탕으로 AI 기반 조산 위험 예측 모델과 맞춤형 간호중재 기능을 통합한 eHealth 기반 조산 위험 예방 프로그램으로 확장할 수 있을 것이다.
결 론
이 연구는 조산 위험 예방을 위한 웹 기반 App 프로토타입을 개발하고, 이를 스마트밴드와 연동하여 실제 임부 사용자를 대상으로 App 콘텐츠 구성의 적절성과 사용자 만족도를 예비적으로 평가하였다. App 콘텐츠에 포함된 임신스트레스는 조산 위험과 유의한 정적 상관관계를 보여, 조산 위험 예방 App에 임신스트레스를 포함하는 구성의 적절성을 예비적으로 지지하였다. 또한 App 콘텐츠와 스마트밴드 사용 만족도는 모두 중간 이상 수준으로 나타나, 모바일 App과 웨어러블 기기를 활용한 eHealth 기반 조산 위험 예방 중재로 발전할 가능성을 보여주었다.
향후에는 2차·3차·4차 반복 연구를 통해 App 콘텐츠, 사용자 경험, 피드백 방식, 스트레스 완화 중재 기능을 단계적으로 개선하고, 충분한 표본을 대상으로 임신스트레스, 조산 위험, 생체신호 및 실제 출산 결과 간의 관계를 종단적으로 검증할 필요가 있다. 이를 바탕으로 인공지능 기반 조산 위험 예측 모델과 맞춤형 간호중재 기능을 통합한 eHealth 기반 조산 위험 예방 프로그램으로 확장할 수 있을 것이다.
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