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성격은 개인이 가지고 있는 일관되고 안정적인 감정, 생각 및 행동 패턴으로 정의내릴 수 있다[21]. 선행 연구에서 성격요인은 멀티태스킹 성향과 관련이 있다는 것을 확인하였다[22].

성격 5요인 모델은 성격 요인에 대해 잘 알려진 분류 방법으로 성격을 5가지 차원, 즉 친화성, 외향성, 신경증, 성실성 및 경험에 대한 개방성 등으로 설명한다[23]. 성격 5요인 모델은 개인의 성격 특성 차원에 대한 타당성과 신뢰성을 검증한 일관성 있는 모델로 본 연구에서 멀티태스킹 성향과의 관련성을 탐색하기 위해 사용되었다[24].

성격요인과 멀티태스킹 성향과의 관계에서 외향성, 신경증, 개방성, 성실성과 같은 성격 특성은 멀티태스킹 행동을 예측할 수 있는 것으로 나타났다[25],[26]. 성격 요인 중 신경증은 현재의 우울 기분을 특징으로 하며 감정적 자극에 대한 반응을 시사한다[27]. 선행 연구에서 높은 신경증은 선택적 주의 작업에서 낮은 성과를 나타냈다[28]. 신경증이 높은 사람은 부정적 기분에 민감하며 이전 사건을 계속 되새기는 경향이 있다고 보고 되었다[29]. 따라서 신경증이 높은 사람의 경우 우울한 기분 및 증상에 민감하며 디지털 환경에서 멀티태스킹 성향을 보일 수 있다[30].

우울은 우울한 기분과 같은 정서 상태를 의미하며, 우울 증상으로서 병적인 기분상태, 우울증과 같은 임상적 진단명 등으로 폭넓게 정의된다[31]. 우울은 직업적 부적응을 초래하는 가장 중요한 요인으로 보고되었으며, 슬픔, 흥미의 상실, 무기력감, 무가치함과 같은 부정적 사고와 정서를 동반하는 신체적 증상으로 인해 개인의 기능을 저하시켜 삶의 질을 떨어뜨리는 요인이 된다[32]. 이러한 우울은 우리나라 국민 10명중 4명이 경험할 정도로 흔한 장애이면서, 우울증 진단을 받지 않은 경미한 우울증을 경험하는 사람들도 상당수 고통을 받은 것으로 조사되었다[33]. 이러한 우울은 직업적으로는 생산성과 성취감을 낮추며, 삶의 질을 떨어뜨리는 중요 요인 중 하나이다. 특히, 우울은 자살에 이르게 한다는 점에서 치명적인 정신건강 요인으로 다루어져 왔다.

우울은 성격 요인과의 상관성 연구에서 신경증[15]이나 낮은 외향성 등과 상관이 높은 것으로 나타났다[34]. 특히, 성격 요인 중 신경증은 임상적인 우울증 환자 뿐만 아니라 일상생활 속에서 우울한 기분을 예측하는 요인으로 보고 되었다[35]. 또한 최근 통증 표현형 연구에서 신경증과 우울증은 공통 유전적 요소를 공유하는 것으로 나타났다[36]. 이처럼 많은 우울과 신경증의 상관연구에서 신경증을 우울증의 하나의 원인으로 이해하거나 동반이환으로 이해하는 관점을 보인다. 이는 신경증과 우울이 강한 상관관계를 가지며, 성격요인과 멀티태스킹과의 관계에서 우울 요인이 하나의 역할로 작동한다는 것을 시사하는 것이다.

우울은 정신건강을 평가하는 핵심적인 지표라는 점에서 멀티태스킹 성향과 우울 수준과의 관계를 확인하는 연구는 의미가 있다. 선행연구에서 확인된 멀티태스킹과 우울 및 불안과의 상관성[37] 및 우울증과 대처 전략 간의 관계[38]는 멀티태스킹이 부정적 감정을 방어하는 하나의 회피 전략으로 사용될 수 있음을 시사한다[39]. 특히 멀티태스킹 성향은 산만함, 주의 및 통제의 어려움과 관련되어 있어 부정적인 감정을 조절하는데 영향을 미칠 수 있다[40].

선행연구에서는 멀티태스킹과 인지적 능력을 중심으로 차이를 확인하였지만, 부정적 자극에 대한 정서적 편향성 등은 고려되지 않았다. 하지만 스트레스가 많은 상황에서 정서적 자극을 조절하는 것이 중요하다는 주장이 제기되어 왔다[10]. 즉, 부정적 자극에 집중하지 않게 함으로써 부정적인 상태를 완화하게 된다는 것이다. 초기 다발성 경화증 환자를 대상으로 한 연구에서 멀티태스킹 성향은 우울증을 예측하는 강력한 변수로 나타났다[41]. 이 연구 결과에 따르면 특히 경미한 우울증이 있는 환자에게서 더욱 예측력이 있는 것으로 나타나 병원에 방문하지 않는 경미한 우울증을 예측하는데 멀티태스킹 성향이 주요한 예측 변수라는 점을 확인할 수 있었다. 이는 우울 수준이 높을수록 멀티태스킹 성향이 높아진다고 가정할 수 있다. 이에 본 연구에서는 신경증과 우울 수준이 멀티태스킹 성향에 어떤 작용을 하는지 확인하고자 한다.

표현형(Phenotype)은 개인의 유전자형을 외부적으로 관찰할 수 있는 양식으로 정의된다[42]. 전통적으로 성격이나 정신건강과 관련된 심리검사는 피검사자의 주관적 보고에 의존하는 자가보고식 검사를 주로 사용해왔다. 그러나 이러한 자가보고식 검사는 피검사자의 보고에 의존하고 있어 방어적인 사람에게는 효과가 적다는 한계를 지닌다. 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법으로 표현형이 주목을 받고 있다[43]. 이러한 표현형을 관찰하기 위한 방법으로 디지털 기기 사용 패턴을 활용하거나, 소셜미디어에서의 활동 내용을 분석하거나, 챗봇과의 대화를 유도하기도 하고, 가상현실 기술을 활용한다[44]. 특히 현실과 가장 유사한 환경으로 제공하면서 개인의 관찰가능한 외적 행동을 반복적으로, 정량적으로 측정할 수 있다는 점에서 가상현실 기술은 가장 적합한 방식이라고 할 수 있다[45].

가상현실 기술은 실제와 유사한 환경을 제공하여 사용자로 하여금 실제와 같은 몰입감을 제공한다. 사용자의 몰입감을 높이기 위해서는 실제 상황처럼 느낄 수 있도록 사실적인 공간 구성과 맥락을 구현하는 것이 중요하다[46]. 이에 따라 본 연구에서는 일상생활과 유사한 환경을 구성하고, 몰입감을 높일 수 있는 가상현실 콘텐츠를 개발하여 연구에 활용하였다.

선행연구에서 멀티태스킹 성향에 대한 측정은 미디어, 스마트폰 등의 기기를 통한 자기보고식 설문지나 행동관찰 등을 통한 기기 사용시간 및 사용빈도를 측정하는 방식으로 이루어졌다. 실험 연구에서는 동시적 수행 또는 전환 작업 수행에 대한 반응 속도와 정확성을 측정하였다[47]. 또 다른 선행연구는 실제 작업과 유사한 상황에서 멀티태스킹 성향을 측정하였다. 가령, 개인은 직장에서 문자를 작성하고, 이메일을 관리하고, 전화를 동시에 받는 작업을 설정하고, 전화에 대한 반응을 기록하는 방식이다[48].

일상적인 멀티태스킹 성향을 측정하기 위해 Craik과 Bialystok[49]은 아침 식사 작업을 일상 활동의 모의상황으로 사용하였다. 이 연구에서 참가자는 다양한 음식이 요리되는 상황을 보고, 모니터링 하도록 설정하였다. 그러나 이러한 모의상황은 실제 상황과는 다르게 작용하게 될 수 밖에 없다. 따라서 현실과 가까운 상황을 반복해서 재연하는 것이 필요한데 이러한 측면에서 가상현실 기술은 가장 적절한 기술이라고 할 수 있다.

본 연구에서는 일상적인 스트레스와 그에 따른 반응을 측정하기 위하여 어수선한 방을 청소하는 상황을 설정하였다. 어수선한 환경은 특정 작업에 집중하기 어렵게 하며, 우울증에 기여할 수 있다[50]. 또한 정리되지 않은 방은 혼란, 긴장, 짜증과 같은 부정적인 정서자극을 주기 때문에 이러한 스트레스에 대처하고자 하는 동기를 갖게 한다[51]. 본 연구에서는 이러한 일상적인 스트레스 상황 속에서 참가자들의 행동 양식을 통해 이들의 멀티태스킹 성향을 측정하고자 하였다. 방 안에는 가스 불 끄기, 설거지하기, 아기 달래기, 책정리하기, 쓰레기 줍기 등 현실과 가까운 상황을 재연하여 참가자들의 과제 전환빈도와 전환 속도 등을 측정하였다. 선행연구에서 멸티태스킹 성향은 주로 전환 빈도를 통해 측정되었다. 그러나 전환 빈도는 동일한 과제 수행을 전제했을 때만 유의미한 결과가 도출될 것이다. 또한, 멀티태스킹 성향을 측정한 다른 선행연구에서 변수로 활용된 사용 시간은 과제 소요 시간(한 과제를 수행하는데 소요된 시간)과 유사한 개념으로 가상현실 환경에서 수검자의 숙련도에 따라 영향을 받을 수 있으며, 반응속도 및 정확성은 동 따라서, 멀티태스킹 성향을 산출하기 위해서는 상대적으로 숙련도의 영향이 적은 전환 빈도(한 과제에서 다른 과제로의 전환이 일어나는 빈도)와 전환 속도(한 과제에서 다른 과제로의 전환이 발생하는 시간)를 고려하여 가중치를 부여할 필요가 있다. 본 연구에서는 전환 속도 평균값에 전체 수행 빈도에 따른 가중치 값을 적용하여 멀티태스킹 성향을 측정하였다.

본 연구는 가상현실에서 나타나는 개인의 행동 표현형을 이해하기 위한 연구로 인간을 대상으로 하는 실험연구와 조사연구의 성격을 갖는다. 따라서 「생명윤리 및 안전에 관한 법률」 및 관련 규범 및 공용위원회의 표준운영지침을 준수하여야 한다. 이에 공용기관생명윤리위원회를 통해 연구계획서를 승인(승인번호 : P01-202211-01-005) 받았으며, 계획된 절차에 따라 연구를 진행하였다.

본 연구는 멀티태스킹 성향과 성격요인 및 우울과의 관련성을 평가하기 위해 2022년 10월 ~ 2022년 12월까지 대학생과 직장인을 대상으로 총 60명을 모집하여 자가보고식 검사와 VR 클린룸 테스트를 진행하였다. 연구 참여자들에게 연구내용을 설명하였으며, 연구에 따르는 위험과 보상에 대해 안내하고 동의서를 작성하였다. 자가보고식 검사는 VR 테스트 이전에 수행하도록 하였으며, VR 테스트 내용은 HMD 장비 내에 있는 녹화 기능을 사용하여 가상현실 장면을 녹화하여 분석에 활용하였다. 연구 참여자 중 녹화가 되지 않거나, 자가보고식 검사가 누락된 참여자를 제외하고 총 52명의 데이터를 통해 자료를 분석하였다.

클린룸 테스트는 자체적으로 개발한 가상현실 환경으로 제한된 시간 안에 수많은 과제를 수행하도록 함으로써 과도한 업무와 방해 자극들이 동시에 주어졌을 때 나타나는 멀티태스킹 성향을 확인하고자 방을 정리하는 상황을 가정하였다. 일상생활에서 방을 정리하도록 주어진 가상현실 환경을 구성하여 실제 생활과 유사하도록 스트레스 상황을 설정하였다(그림 2). 클린룸 테스트 환경은 어지럽혀진 집안 상황에서 사용자가 어떤 행동을 할 것인가를 지표로 측정하도록 구성하였으며, 연구자는 관리자 모드를 통해 참자가의 수행 장면을 관찰할 수 있도록 하였다(그림 3, 4). 또한, 가상현실에서 책이나 접시 같은 오브젝트를 접촉하는 경우 시간을 측정할 수 있도록 고안되었다.

Fig. 2. 
Mind map of clean room test

Fig. 3. 
View of clean room test

Fig. 4. 
Process of clean room test

클린룸 테스트는 연구 참여자가 안전하게 움직일 수 있는 공간을 확보하고 장애물이 없도록 하였으며, 참여자가 원하는 시간대를 신청하여 검사에 참여하도록 안내하였다.

이들은 클린룸 테스트 전에 자가보고식 검사를 통해 성격 5 요인 중 신경증과 한국판 우울증 선별도구(PHQ9)에 응답하였으며, 이후 참여자는 VR 환경에 적응하기 위해 HMD를 착용하고 콘트롤러를 사용하여 작업을 수행하는 방식을 연습하였다. 충분히 연습이 완료된 참가자들은 클린룸 테스트 시작을 눌러 가상환경에서 방 정리 과제 수행을 10분간 진행하였다. 가상현실 내 모든 과제를 끝내지 못했다고 하더라도 10분이 경과 하면 실험을 종료하였다. 과제 수행의 시간은 가상현실을 활용하여 심리적 요인들을 확인한 선행연구들이 4~10분 동안 평가를 진행하였던 것을 바탕으로 설정하였다[48],[50],[53],[54].

클린룸 테스트에 제시된 과제는 가스 불 끄기, 설거지하기, 아기달래기, 책정리하기, 쓰레기 줍기 등 총 11가지로 테스트의 진행은 순서차적으로 과제가 발생하는 방식이 아닌 모든 과제가 발생한 방에 입장하는 것으로 시작한다. 총 11개의 과제 중 가스 불 끄기, 아기 달래기를 포함한 3가지의 과제는 시급한 상황을 가정하여 설계되었으며, 연구 참여자가 방에 입장했을 때부터 과제를 진행하는 동안 시각적(‘가스 불 끄기’ 과제의 연기 등), 청각적(‘아기 달래기’ 과제의 아기 울음 소리 등) 방해 자극으로 작용하였다. 수검자가 자유롭게 과제를 수행하는 동안 나타나는 행동 특성(전환 빈도 및 전환 속도)을 확인하기 위해 과제 시작 전 가상현실 환경에 익숙해지기 위한 연습을 제외하고 과제에 대한 가이드는 제시하지 않았다.

본 연구는 신경증, 우울, 멀티태스킹 성향의 관련성을 확인하기 위한 목적으로 통계분석을 위해 SPSS 25.0 프로그램을 사용하였다. 첫째, 연구 참여자의 특성과 기술통계자료를 분석하여 주요 변수에 대한 경향성을 살펴보았다. 둘째, 신경증, 우울, 멀티태스킹 성향의 상관분석을 통해 매개효과분석의 필수 전제인 변인 간 상관성을 확인하였다. 셋째, 신경증과 멀티태스킹 성향과의 관계에서 우울의 역할을 이해하기 위해 Baron과 Kenny[55]가 제안한 위계적 회귀분석을 진행하였다. 마지막으로 부트스트랩핑을 통해 간접효과의 유의성을 확인하였다.