^*Corresponding Author: Jayeun Kim Korea Institute of Child Care and Education, Post tower 9F, Sogong-ro 70, Jung-gu, Seoul, Korea Tel: +82-2-398-7770, Fax: +82-2-398-7792 Email: kimjayeun@kicce.re.kr, kimjayeun@gmail.com

Received 2024 June 7; Revised 2024 July 23; Accepted 2024 July 24.

Trans Abstract

The Korean Early Childhood Education and Care Panel Study (K-ECEC panel study), commencing in 2021, aimed to collect data related to early life growth and development. In particular, based on Bronfenbrenner's ecological model, the study aims to collect intrinsic and extrinsic parental factors, educational and caregiving experiences in institutions, and environmental factors from the prenatal stage through infancy, toddlerhood, and early childhood. This is important for understanding child development with varied dimensional aspects. The K-ECEC panel study uses a stratified sampling strategy in order to recruit pregnant women based on regions and numbers of deliveries to individual hospitals. This resulted in the participation of 3,372 women, 95 of whom were from low-income families and 72 from multicultural families. The K-ECEC panel study is based on a household survey collecting information related to pregnancy, birth, and childrearing. The survey included an annual follow-up for individual households of newborns from 2022, and the second round of the survey was conducted in 2023. A total of 2,775 children participated in the first round of the survey, 1,423 of whom were boys. As there are few birth cohort studies considering policy-oriented aspects in Korea, the K-ECEC panel study is expected to provide data to understand childhood trajectories for growth and development. Furthermore, in terms of childcare and education, it is expected to be utilized to evaluate the policy effects of early life and parenting support.

Keywords: Bronfenbrenner's ecological model; Early life growth and development; Household survey; Policy-oriented aspects; Stratified sampling strategy

서 론

한국 영유아 교육 · 보육 패널 연구(Korean Early Childhood Education and Care Panel Study, K-ECEC 패널 연구)는 영유아의 건강한 성장과 발달을 지원하는 정책의 기초자료를 제공하기 위해 2021년에 시작되었다(Lee et al., 2021; Bae et al., 2023). 이 연구는 태아기부터 신생아, 영아, 유아, 초등 학령기까지 가정 내 양육, 부모의 내 · 외적 요인, 기관에서의 교육 · 보육 경험과 환경적 영향 등 생애 초기 성장 · 발달과 관련된 자료를 수집하고 있다. 이를 통해 영유아 발달에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 종단연구의 특성을 바탕으로 아동 발달의 안정성, 개인차의 이유, 발달에 미치는 환경의 영향을 보다 정확하게 규명하고자 하였다(Cho et al., 2009). 아동에 대한 이러한 장기적인 추적 연구의 목표는 영유아와 그 가족에게 필요한 정책 지원의 방향성을 수립하는 데 필요한 자료를 제공하는 것이다(Bae et al., 2023).

한국아동패널 연구는 아동이 출생하여 성장 · 발달하는 궤적을 따라 출생시점부터 종단적으로 매년 추적하고 있는 국내 최초의 전국 단위 출생아 패널 연구이다(Lee et al., 2021). 이 연구는 2008년에 전국의 분만 의료기관에서 출생한 신생아 2,150명과 그 부모를 표본으로 구축하여 현재까지 매년 추적 조사하고 있으며, 조사는 2027년까지 지속될 예정이다(Lee et al., 2017). 그러나 한국아동패널 연구가 2008년생을 대상으로 10여 년 이상 추적조사가 지속됨에 따라, 영유아 대상 보육료 · 유아학비 지원을 통한 무상보육 · 교육의 실현, 양육수당(가정양육 수당, 영아 수당, 부모 급여 등) 및 아동수당 제공, 육아휴직 및 유연근무제의 확대 등 국가의 정책적 변화가 반영되지 못한 아쉬움이 있었다. 또한, 코로나-19 (coronavirus disease 2019) 확산 등의 환경변화로 인해 아동의 가정 양육 환경 및 보육 · 교육 환경이 많은 변화를 겪었다(Lee et al., 2021). 이러한 이유로 새로운 사회 환경에서 자라고 있는 아동의 성장을 추적하는 연구의 필요성이 대두되었고, 이에 K-ECEC 패널 연구가 시작되었다.

K-ECEC 패널 연구는 병원 기반으로 임부와 태아를 모집하여 2022년 출생아를 대상으로 한 출생 코호트이다(Lee et al., 2022). K-ECEC 패널 연구의 특성을 보다 명확히 이해하기 위해 기존 국내외 출생 코호트 연구 또는 패널 연구의 사례를 살펴보고자 한다(Table 1). 국내 사례로 K-ECEC 패널 연구의 토대가 된 한국아동패널이 있다. 앞서 살펴본 바와 같이 한국아동패널은 출생부터 아동의 성장 및 발달 과정 전반을 추적하는 대표적인 패널로(Cho et al., 2023) 2008년 출생아를 대상으로 1차년도에 2,078가구로 조사를 시작하여 2023년 기준 1,508가구가 조사되었다(Cho et al., 2023). 한국아동패널연구는 생태체계적인 관점에서 아동, 부모, 교사, 기관을 대상으로 장기적으로 추적 조사를 실시하여 동일 코호트 아동의 발달 과정 및 환경 요인에 대한 종단적 자료를 제공한다(Lee et al., 2021).

Table 1.

Introductions to various birth cohorts and panel studies targeting children in Korea and overseas

한국 아동 · 청소년 패널조사는 출생아를 대상으로 구축된 패널은 아니지만, 아동 · 청소년의 성장 및 발달 변화를 파악하기 위해 코호트별 장기 추적 조사가 이루어지는 패널이다. 추적 대상은 2010년 기준 초등학교 1학년, 4학년과 중학교 1학년으로 표집된 3개 코호트를 기초로 한다. 이후 2018년 기준 초등학교 4학년과 중학교 1학년으로 구축된 한국 아동 · 청소년 패널 2018이 있다. 이 조사는 아동 · 청소년 대상 조사와 보호자용 조사로 구성되어 있으며, 아동 · 청소년의 다양한 영역의 발달과 발달 환경, 발달 배경 및 보호자 요인 등을 종합적으로 조사하고 있다(Lee et al., 2021).

국내의 출생아 코호트 연구 중 병원 기반으로 임산부를 표집하여 추적 조사를 실시하고 있는 코호트로 Cohort for Childhood Origin of Asthma and Allergic Diseases (COCOA)와 Mothers and Children's Environmental Health (MOCEH)가 있다. 먼저, COCOA는 소아 호흡기 · 알레르기 질환의 발병 원인 및 악화 요인 등에 대한 기초자료 구축을 위해 실시되는 장기 추적 조사이다. 이 연구는 서울과 수도권 거주 산모를 중심으로 2,754명이 모집되었으며, 아동의 생후 6개월부터 청소년기에 걸쳐 설문조사와 임상 검진 조사가 실시된다(Lee et al., 2021; Yang et al., 2014). MOCEH는 환경부가 주관한 코호트 연구로, 임신 및 출산 후 환경 노출에 의한 아동의 발달 및 건강 관련 추적 조사이다(Ha et al., 2011). 병원을 기반으로 서울, 천안, 아산, 울산 지역의 임산부 및 배우자를 모집하여 2006년부터 2010년까지 일정 간격으로 면접조사와 생체 지표 조사를 실시하였으며 출생아의 연령에 따라 5세, 7세, 10세에 추적 관찰이 이루어졌다(Ha et al., 2011).

국외 사례 중 출생 코호트 연구로 2008년에 조사가 시작된 일본의 Japan Environment and Children's Study (JECS)가 있다. 이 연구는 일본 전역 15개 지역에서 임산부를 모집하여 출생 시기부터 만 12세까지 모자 총 10만 쌍을 대상으로 면접조사와 생체 지표 추적 조사를 실시한 코호트 연구이다(Ministry of the Environment, 2024). JECS는 우리나라의 MOCEH와 같이 환경 노출에 의한 아동의 건강을 추적 연구하였으며, 특히 선천성 기형 및 신경인지 발달 연구에 초점을 두고 있다(Ha et al., 2011). 미국의 ECLS-B (Early Childhood Longitudinal Study-Birth Cohort)는 2001년 출생아 코호트를 대상으로 영유아기 아동의 건강 및 발달, 보육 관련 정보 수집을 위해 아동 연령이 4세에 이르기까지 아동, 부모 및 보호자, 육아 지원 서비스 제공자, 교사를 대상으로 조사가 이루어졌다(Lee et al., 2021; National Center for Education Statistics, 2024). 조사에는 대략 14,700여 명의 아동이 참여하였으며 이들을 대상으로 설문조사, 관찰조사, 신체 및 발달 검사 등이 실시되었다(Lee et al., 2021). 노르웨이의 Norwegian Mother and Child Cohort Study (MoBa)는 질병의 위험 요인을 파악하여 인과 관계를 밝히기 위해 노르웨이 공공보건연구소에서 수행한 연구로, 임산부 및 배우자와 출생아(109,000명)로 1999년부터 2008년에 걸쳐 구성된 가족 중심 코호트로 패널 데이터가 구축하였다(Norwegian Institute of Public Health, 2024). MoBa는 아동이 15세에 달할 때까지 아동에 대한 설문조사와 생체 시료 수집을 실시하였다(Lee et al., 2021). 환경영향평가와 보건의료적인 목적 이외에, 영유아기 교육 및 보육이 아동 발달에 미치는 영향을 밝히기 위한 국외 패널 연구로는 미국의 Early Childhood Longitudinal Study, Kindergarten Class (ECLS-K), 영국의 The Effective Provision of Preschool Education (EPPE), 독일의 (National Educational Panel Study (NEPS) 등이 있다. 미국의 ECLS-K는 미국 국립교육통계센터에서 일정 주기 간격으로 유치원시기부터 학령기 아동을 대상으로 실시하는 패널 조사로 1차(1998-1999년)를 시작으로 현재 3차(2023-2024년)에 이른다(Lee et al., 2021). ECLS-K는 아동의 학습 경험과 관련한 통합적인 자료를 수집하여 교육 현장과 정책에 활용하는 데 목적을 두고 있기에 아동, 부모 및 보호자, 교사, 학교가 조사대상에 해당한다(Lee et al., 2021).

영국의 EPPE는 취학 전 교육 및 보육의 효과성을 밝히는 데 목적을 두고 실시된 패널 연구이다. 지역 규모 및 민족과 사회적 취약성을 반영하여 기관을 중심으로 층화 표본 추출하였으며, 총 141개 기관에서 2,800명의 유아를 모집하여 1998년부터 5년간 실시되었다(Lee et al., 2021; Sylva et al., 2004). 독일의 국가교육패널연구인 NEPS는 2009년부터 시작된 패널 연구로 아동의 학습 및 교육의 결과가 생애 과정에서 개인의 역량(competencies)에 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 한다(Lee et al., 2021; National Educational Panel Study, 2024). NEPS는 2009년부터 2012년까지 신생아, 만 4세 전후 유치원 아동, 중등 5학년, 중등 9학년, 대학교 1학년, 성인(1944-1986년)을 모집하여 총 6개 코호트로 구축되었으며 매년 추적 조사를 실시하고 있다(Lee et al., 2021). 이 연구는 전체 코호트에 설문조사가 공통적으로 적용되었으며, 신생아 코호트는 비디오 관찰 조사도 실시하였다(Lee et al., 2021).

앞서 살펴본 연구 이외에도 국내외에서 선행된 다양한 패널 연구 사례를 바탕으로 K-ECEC 패널 연구의 목적과 방향성이 구체화되었다. K-ECEC 패널 연구는 2022년 출생한 아동의 성장 · 발달을 지속적으로 추적하여 이들 영유아의 성장 · 발달에 영향을 미치는 요인들을 파악하고, 이 연구에서 도출된 시사점을 육아 지원 정책을 수립하는 데 근거 자료로 활용할 수 있는 기초 자료 제공을 목적으로 한다(Lee et al., 2021). 이를 위해 첫째, 태아기부터 신생아, 영아, 유아, 아동기에 이르기까지 가정에서의 양육, 보육과 교육 경험 및 이와 관련된 인적 · 물리적 환경 요인, 부모의 내 · 외재적 요인, 지역사회 및 정책 특성 등 생애 초기 성장 · 발달에 영향을 미칠 수 있는 요인들에 관한 횡단 · 종단적 자료를 수집하고 제공하고자 한다(Lee et al., 2021). 둘째, 육아 지원 정책과 일-가정 양립 정책 등 관련 정책의 변동으로 인해 육아 환경의 차이를 경험하고 있는 새로운 코호트 아동의 성장 · 발달, 학교 적응, 부모의 양육 인식 등에서의 차이점을 장기적으로 모니터링하고, 향후 아동 발달에 적합한 정책을 수립하기 위한 방향을 제안하고자 한다(Lee et al., 2021). 셋째, 한국아동패널과의 비교를 통해 한국 아동의 건강한 성장 · 발달에 미치는 요인들의 변화 및 변화 정도 등을 파악하고, 한국아동패널에서 제외되었던 대상을 추가 및 보완함으로써 패널이 산출하는 자료의 가치와 활용성을 높이고자 한다(Lee et al., 2021).

이상에서 제시된 K-ECEC 패널 연구의 목적에 부합하게 K-ECEC 패널 연구의 특성과 결과, 출생 코호트 자료로서 K-ECEC 패널 연구의 데이터 활용에 대해 세부적인 내용을 요약하여 제시하고자 한다. 이와 더불어, K-ECEC 패널 연구는 대상자 모집, 추적조사 설계 및 실행과 관련하여 매년 육아정책연구소 기관생명윤리위원회 승인을 득하였음을 밝힌다.

본 론

1. 한국 영유아 교육 · 보육 패널 연구 개요

K-ECEC 패널 연구는 브론펜브루너의 생태학적 모형(Bron fenbrenner's Ecological Model)에 기반하여 설계되었다(Lee et al., 2021). 이 모형은 개인 특성과 환경 요소가 인간 발달에 영향을 미친다는 개념을 포괄적으로 이해하는 접근 방식이다(Fig. 1). 이 모형을 토대로 임신부터 아동의 출생, 성장 단계까지의 아동 주변 환경을 종단적으로 조사하여 데이터를 수집하는 방식을 채택했다(Bae et al., 2023).

Fig. 1.

Survey domain of K-ECEC Panel study. K-ECEC Panel Study, Korean Early Childhood Education and Care Panel Study.

한국 영유아 보육 · 교육 패널 연구는 2030년까지 10년간의 추적 조사를 목표로 표집 및 표본 설계가 기획되었다. 목표 표집 크기는 신생아 3,300–3,500명으로 설정되었으며 국가 정책 활용 목적을 충실하게 달성하기 위해 다문화 및 저소득층 가구의 신생아를 과표집하는 것으로 기획되었다(Lee et al., 2021). K-ECEC 패널 연구의 대상자 선정은 먼저 건강보험심사평가원과 통계청 등의 데이터를 활용하여 의료기관(분만 가능 산부인과) 명단을 추출하고 모집단을 형성하였다(Lee et al., 2021). 표본 의료기관은 건강보험심사평가원에서 제공하는 산부인과 명부를 기반으로 개별 병원의 대략적인 분만규모와 요양기관 종별 구분 등을 고려하여 표본이 추출되었다. 최종적인 표본추출 틀에 활용된 의료기관은 531개이다(Lee et al., 2021). 임부 모집은 조사원이 표본 의료기관을 방문하여 2022년 출산 예정인 임부를 모집하였으며 태아기부터 아동의 발달에 영향을 미치는 요소를 다각도로 파악하는 것을 목적으로 년 단위 추적 조사가 계획되었으며(Lee et al., 2021) 2024년에 3차년도 본조사가 시행된다.

표본 의료기관을 통한 임부 모집은 2021년에 시작되었으며 이 시기는 코로나-19의 확산으로 대상자 모집에 어려움이 있었다. 이에 권역별 산부인과 자문단을 구성하여 임부 모집을 위한 의료기관 접근에 지원을 받았다. 이후 조사원이 표본 의료기관을 방문하여 출산 예정일이 2022년인 임부 중 패널 연구에 참여 의사가 있는 대상자를 모집하였다. K-ECEC 패널 연구는 임부를 대상으로 2021-2022년에 걸쳐 기초조사 I, 기초조사 II를 진행했고, 이후 산부, 아동, 부모를 대상으로 1차년도(2022년)와 2차년도(2023년)의 본조사가 이뤄졌다(Fig. 2). 1차년도 조사는 출생 자녀가 생후 1개월과 4개월이 되는 시점으로 2회에 걸쳐 진행되었으며, 생후 1개월 조사에서는 산모의 우울 상태를 측정하기 위해 한국판 산후 우울 척도를 사용하였다(Table 2). 기초조사 I과 II는 임신 전반부와 후반부에 걸쳐 조사되었으며, 각각의 조사에서는 다양한 항목이 수집되었다. 아동이 출생한 시점부터 향후 2030년까지는 아동, 부모, 교사를 대상으로 추적 조사가 이루어 지도록 설계되었다 (Fig. 3).

Fig. 2.

Flows for individual survey. K-ECEC Panel Study, Korean Early Childhood Education and Care Panel Study; TAPI, tablet PC-assisted personal interviewing; K-DST, Korean Developmental Screening Test for Infants & Children; K-IT-HOME, Korean Infant/Toddler version of the Home Observation for Measurement of the Environment.

Table 2.

Information for individual surveys

Fig. 3.

Mid-to long-term plan based on target age, depending on additional sampling and an in-depth survey for birth cohorts.

표본 산부인과를 기반으로 한 임부 모집단계에서 패널 연구 참여에 동의한 임부를 대상으로 두 번에 걸쳐 기초조사가 실시되었다. 기초조사 I은 표집 시 병원에서 진행되었으며 조사 부담을 줄이기 위해 조사 문항을 최소화했으며 출산 이후 변경 가능성이 있는 문항은 제외하였다. 기초조사 I은 현재 임신 주수, 계획 임신 여부, 결혼 상태, 인구사회학적 특성, 임신 시 정서 상태, 가구 특성, 연락처 등을 포함한다. 기초조사 II는 임신 후반부에 진행되었고 조사 문항으로는 태아 출생순위, 임신 관련 특성, 출산 및 분만 관련 특성, 태내 환경 특성, 신체 및 건강 특성, 심리적 특성, 결혼 관련 특성, 인구사회학적 특성, 최종학력, 근로 특성 등이 포함되었다.

임부 대상의 조사는 기초조사로 분류하고 있으며 출생아 대상의 조사는 본조사로 분류된다. 본조사의 연차별 조사내용은 아동 특성, 부모 특성, 가구 특성, 교육 · 보육 서비스 특성, 지역 특성, 정책 특성으로 구분되며, 각 특성에 따른 조사 영역은 대분류, 중분류, 소분류, 변인명(측정도구)으로 나뉜다. 각 연차 별로 조사 대상자 및 조사 방법, 조사 특성에 따른 조사 영역, 대분류 기준의 조사내용이 구체화되어 있다(Fig. 2). 2022년에 실시된 1차년도 조사는 출생한 아이가 생후 1개월과 4개월 때 두 번에 걸쳐 이루어졌다. 생후 1개월 조사는 기초조사 I과 II를 완료한 패널을 대상으로 하였으며, 출산예정일을 기준으로 조사 일정을 선정했다. 이 조사에서는 산모의 정서 상태를 평가하기 위해 한국판 산후 우울 척도를 반복해서 측정했다. 생후 4개월 조사는 1차년도 본조사로, 기초조사 I에 참여한 패널을 대상으로 실시되었다. 부모의 개인 특성, 양육 특성, 육아 지원 정책 이용 여부, 중요도 및 만족도 등이 조사되었으며, 방문조사에서는 주 양육자 설문조사와 한국 영유아 발달선별검사(Korean Developmental Screening Test for Infants & Children, K-DST), 한국 영아용 가정환경 검사(Korean Infant/Toddler version of the Home Observation for Measurement of the Environment)가 실시되었으며 부모 조사는 온라인 조사도 진행되었다. 주 양육자 조사 내용에는 아동 특성, 가구 특성, 지역사회 특성 등이 포함되어 있다.

2차년도 조사는 1차년도 조사 내용을 기반으로 하되, 아동의 발달 특성과 환경 변화를 고려하여 설계되었으며 2023년에 조사가 수행되었다. 조사 영역은 아동, 부모, 가족, 지역, 정책을 포함하며, 교육 · 보육 서비스 특성은 아동의 어린이집 이용 비율이 높아짐에 따라 추가되었다. 조사 대상은 주 양육자, 어머니, 아버지, 교사이며, 주 양육자는 아동의 어머니나 아버지로 제한되었다. 아동 특성 조사는 일상생활, 건강, 신체 발달, 인지 및 언어 발달, 사회정서 발달 특성으로 구성되었으며, 아동의 성장 · 발달 특성에 따라 새로운 항목이 추가되거나 삭제되었다. 부모 특성은 부모 개인의 심리 · 정서적 특성, 양육, 양육 지원, 부모 건강 등으로 구성되었으며 다문화 가구 특성, 교육 · 보육 서비스 특성, 지역사회 특성, 정책 특성은 새로운 항목들이 추가되었거나 변경되었다. 2차년도 조사에서 일부 패널에 대해 주양육자 조사와 병행하여 심층조사가 수행되었고 이는 아동의 언어발달, 생활시간 실태조사, 부모-자녀 상호작용영역에 대한 조사이다(Bae et al., 2023). 2차년도 조사 결과는 자료 검증 및 분석의 과정을 거쳐 2024년 보고서로 발간될 예정이라 이 논문에는 결과가 포함되지 않았다.

2. 기초조사 및 1차년도 본 조사 결과

기초조사에서 1차년도 본 조사 수행까지의 조사 시기 및 조사 방법은 다음과 같다. 기초조사 I은 2022년 1월부터 8월까지 출산 예정 임부를 대상으로, 2021년 9월부터 2022년 4월까지 면접조사(tablet-assisted personal interviewing, TAPI)로 진행되었다. 기초조사 II는 기초조사 I에 참여한 임부를 대상으로, 임신 후반기(32-37주차)에 온라인조사로 진행되었다. 생후 1개월 조사는 온라인조사로 진행되었으며 기초조사 I과 II에 참여한 임부 중 출산 예정일로부터 1개월이 경과된 산모를 대상으로 하였다. 이후 1차년도 본조사는 출생아 생후 4개월 시점에 실시되었으며 기초조사 I에 참여한 패널을 대상으로 하였다. 1차년도 본조사는 출생아의 주 양육자, 출생아의 어머니, 아버지조사로 구성되어 있으며 주 양육자 조사는 가구 방문을 통한 면접조사(TAPI)로 이루어졌다. 출생아의 어머니, 아버지 조사는 가구 방문에 앞서 설문지를 포함한 사전 안내문을 우편으로 발송한 후, 주 양육자 면접조사(TAPI)를 위해 해당 가구를 방문 시에 설문지를 회수하는 방식으로 진행되었다.

각 조사에 따른 응답 참여자 현황은 다음과 같다(Table 3). 기초조사 I에는 3,372명이 모집 및 조사되었고, 기초조사 II에는 이 중 3,125명(최초 모집 임부 대비 92.7%)이 참여했다. 과표집된 다문화 가구와 저소득 가구는 각각 78명과 67명이 포함되었다. 생후 1개월 조사는 기초조사 I 및 II에 모두 응답한 3,125명의 산모를 대상으로 하였으며, 우울 문항을 중심으로 조사되었습니다. 이에 참여한 인원은 2,786명으로 이는 최초 모집 임부 대비 89.2%에 이른다. 참여 인원에는 다문화 가구 70명, 저소득 가구 58명을 포함한다. 한편 1차년도 본조사에는 주 양육자 2,775명, 어머니 2,516명, 아버지 1,653명이 조사되었다.

Table 3.

Number of participants for individual surveys

기초조사 I 및 기초조사 II에 따른 응답자 특성은 다음과 같다. 첫째, 임부의 평균 연령은 32.4세, 배우자가 34.9세로 나타났으며, 가구소득은 301-500만원이 가장 많았다. 저소득층과 다문화 가구의 비율은 각각 전체의 2.1%와 2.8%로 조사되었고, 패널 아동의 출생순위는 첫째가 62.1%, 둘째가 31.1% 였습니다. 둘째, 임부의 임신 및 출산 관련 특성은 계획 임신이 77.6%였으며, 보조생식술을 이용한 임신 비율은 전체의 12.0%로 확인되었다, 임신 전 예방접종률은 45.7%로 나타났다. 셋째, 임부의 엽산제와 철분제 복용 비율이 각각 81.7%, 92.2%로 높은 편이었으며 임신 중 흡연 비율은 0.8%, 음주 비율은 0.6% 수준이었다. 넷째, 임부의 임신 중 우울 정도에 따른 주요우울군 분포는 기초조사 I (6.0%), 기초조사 II (12.2%)로 임신 후반으로 갈수록 우울감을 더 느끼는 것으로 나타났다.

1차년도 본 조사에서 수집된 출생아의 특성, 부모와 가구 특성, 지역사회 및 정책 특성을 살펴보았다(Table 4). 출생아 특성은 첫째, 대부분 가구에서 신생아 관련 검사를 수행하였고 시기별 예방접종비율도 높은 편으로 출산 가정에서 아동의 건강과 관련된 예방적 접근은 충실하게 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 아동의 생후 4개월 시점 평균 체중은 8.4 kg, 평균 신장은 68.1 cm였으며, 평균 두위는 42.8 cm으로 조사되었다. 셋째, 한국 영유아 발달선별검사(K-DST)결과에 따르면 80%-90% 이상의 아동이 5개의 발달 영역에서 양호한 발달 수준을 보였다.

Table 4.

Distributions and Characteristic of participants for individual surveys

다음으로 부모와 가구 특성을 살펴보면 첫째, 스마트폰 과의존은 아버지(잠재적 위험군 10.4%, 고위험군 2.5%), 어머니(잠재적 위험군 12.6%, 고위험군 3.7%)로 어머니가 스마트폰 과의존이 다소 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 부모의 연령이 25세 미만에 해당하는 경우 심리와 관계적 취약성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 어머니의 분만형태는 계획된 제왕절개(40.5%), 자연분만(39.3%), 응급 제왕절개(20.1%)의 순으로 나타났으며, 산후조리원 이용은 86.2%로 출산 이후 대다수가 이용하는 것으로 확인되었다. 넷째, 출산 전 모유수유를 계획한 어머니는 24.9%에 불과하였으며, 31.0% 정도만이 출산 후 24시간 이내에 모유수유를 시행한 것으로 나타났다.

지역사회 및 정책 특성을 살펴보면 첫째, 대체로 가구 소득이 높고 도시지역에 거주할수록 본인이 거주하고 있는 지역에 대해 안전, 청결, 인프라 측면에서 좋은 평가를 하였다. 둘째, 육아 지원 정책 방향에 대해 아버지는 ‘수당이나 비용의 상향’을 원한 반면, 어머니는 ‘부모가 자녀를 돌볼 수 있는 제도 강화’를 원하는 비율이 더 높았다. 현물 · 바우처 지원 정책 중 첫만남 이용권의 만족도가 가장 높았으며, 제도의 중요도에서도 가장 높게 평가되었다.

3. 출생코호트 데이터 활용 및 발전 방안

K-ECEC 패널 연구는 아동의 성장 · 발달을 추적함에 있어 교육 · 보육의 정책적 관점에 비중을 두고 있다는 점에서 다른 출생 코호트 연구와 뚜렷한 차별성을 가진다. 그러나 아동의 성장 · 발달에 따른 교육 · 보육의 특성이 매우 다양하고 새로운 정책 또는 제도가 도입되는 경우도 있어 이러한 변화를 패널조사에 시기 적절하게 반영하는 것은 복잡한 과정을 필요로 한다. 따라서 패널 연구의 기획단계에서 중장기적 계획을 세우고 안정적인 자료 수집 방안을 구체화하는 설계 과정을 거친다. 이러한 중장기적 계획은 패널 자료가 안정성으로 유지될 수 있도록 돕지만 몇 가지 제한 점이 있다. 1년 단위 추적 조사를 위해 동일 혹은 유사한 변인으로 자료를 수집해야 하는 것은 변인 구성에 유연성을 낮추며 회상에 의한 바이어스의 가능성을 높인다. 예를 들어, 모유수유 요인에 대한 심층 변인을 새로운 조사 차수에 추가하는 것은 조사 시점도 적적할지 않을뿐더러 조사에 참여하는 응답자 피로도를 고려하여 가능한 변인의 수를 유지하려는 취지와도 부합하지 않는 면이 있다. 설문조사 형태의 질문지를 통한 자료 수집은 아동이 일정 연령에 도달하기 전까지 주 양육자로부터 응답이 수집되고 있어 응답자 바이어스 또한 고려가 되어야 한다. 더불어 2022년 출생아 대상의 단독 코호트만 운영되고 있어 비교집단이 없어 정책적 효과를 파악하기에 제한 점이 따른다.

K-ECEC 패널 연구의 제한 점과 함께 K-ECEC 패널 연구의 설계와 조사 방법 및 내용, 조사 차수에 따른 결과를 살펴보았다. 이를 바탕으로 K-ECEC 패널의 데이터 활용과 방향성을 논의하고자 한다. 첫째, 출생 코호트(birth cohort) 연구는 출생 전 · 후 잠재적 위험 요인과 신생아 건강 상태의 인과 관계를 결정하는 데 가장 적절한 설계 유형으로 인정받고 있다(Lee, 2007). 코호트를 통한 추적은 개인의 출생부터 혹은 자궁 내 기간부터 종전까지의 평생 동안 측정되므로, 출생 코호트는 초기 노출과 이후 결과 간의 관련성을 명확히 할 수 있게 해주는 특성을 가진다(Ha et al., 2011; Ha et al., 2016; Lee, 2007). 자궁 내 발달 기간은 태아의 성장과 발달, 그리고 태아기는 태어난 이후의 발달 및 행동 결과에 영향을 미칠 수 있는 가장 중요한 요소이며, 초기 유아기는 취약성의 주요 관련 요인을 식별하는 것이 중요한 시점이다. 따라서 K-ECEC 패널 연구는 비록 아동의 교육 · 보육을 중점으로 다루고 있으나(Lee et al., 2021) 아동의 성장 · 발달에 미치는 영향 요인을 생태학적인 접근방식을 도입(Lee et al., 2021)하여 살펴보고 있으므로 충분히 출생 코호트의 연구 자료로 활용가치가 높다고 할 수 있다. 한 예로 건강 결정 요인에 해당하는 영역을 토대로 아동의 건강을 결정하는 다양한 요인들을 고려해 볼 수 있으며 관련 요인 간의 상호작용에 대한 부분도 고려할 수 있다. 구체적으로는 일반 연구자 및 대중에게 기초자료 I-II, 생후 1개월 조사, 1차 본 조사를 통해 생후 4개월 시점의 자료가 수집되어 공개를 앞두고 있다. 해당 자료를 활용하여 임신 시점부터 출생아가 영아기에 이르게 되기까지 대략 1-2년의 추적 결과를 활용하는 종단연구로 설계할 수 있다. 더 나아가 생태학적 연구의 일환으로 환경적 요소를 고려하여 대기오염이나 지역 인프라 자료와 연계하여 연구의 범위를 확장할 수 있을 것으로 기대된다.

둘째, 육아정책연구소가 정부 출연 정책연구기관인 만큼 K-ECEC 패널 연구의 자료는 아동의 성장 · 발달을 보여주는 자료일 뿐만 아니라 그들을 지원하는 정책을 평가하기 위한 기초 자료로 활용하는 목적을 지닌다. 이를 위해 본 패널 연구에서는 정책성과의 한 단면을 보여주는 지원 제도의 인지도, 이용 정도와 만족도, 중요성에 대한 인식 등을 조사한다. 이는 매년 그 결과를 산출할 수 있으며 장기적으로는 그 추이를 살펴볼 수 있다. 다른 한편으로는 본 패널 연구에서 다루는 아동의 성장 · 발달과 그 영향 요인들을 분석함으로써 정책평가 자료로 활용이 가능하다. 이를 돕기 위하여 본 패널 연구에서는 매년 이루어지는 설문조사와 더불어 정책 현안을 주제로 하는 면담조사나 시의성 있거나 정책적으로 요구가 있는 주제를 다루는 부가조사를 병행할 예정이다(Bae et al., 2023). 예를 들어, 부모 급여, 육아기 근로 시간 단축, 육아 휴직 등의 제도에 대해, 유보통합 등 주요 정책 변화에 대해, 영유아기 사교육이나 스마트폰 소유에 대한 인식 등을 다룰 수 있으리라 예상한다(Bae et al., 2023).

셋째, K-ECEC 패널 연구를 통해 구축된 다른 데이터와의 결합이나 비교 등을 통해 분석이 가능하다. 예를 들어, 행정데이터와의 결합을 통해 다양한 분석을 시도할 수 있다. 대표적인 행정자료로서 건강보험공단이나 건강보험심사평가원의 자료를 예로 들 수 있으며, 이 자료와 본 패널 자료를 결합하여 영유아 건강 관련 변인에 대해 분석할 수 있을 것이다. 또한 한국사회보장정보원 자료를 활용한다면 여러 정책 지원 대상자들에 관하여 심층적으로 알아볼 수 있으리라 예상한다. 뿐만 아니라 지역격차 등에 대한 연구를 위해 시 · 군 · 구 자료와 K-ECEC 패널 연구 자료를 매칭하는 방법도 있다. 한 예로 질병관리청에서 수행하고 있는 지역사회 건강 결과 및 건강 결정 요인 데이터베이스를 활용하여 패널 아동의 주소지와 매칭하여 분석한다면 아동을 둘러싼 환경적 특성에 따른 영향을 정량적으로 평가할 수 있으리라 기대된다.

마지막으로 본 패널 연구에서는 2023년도 제1회 학술대회를 시작으로 매년 학술대회의 장을 마련하고자 하였으며, 2024년에는 제2회 학술대회를 개최한다. 제1회 학술대회에서 모자보건학회, 대한소아청소년과학회, 한국아동학회 등과 협력한 바 있다. 이러한 유관 학회와의 협업을 통해 관련 기초연구가 활성화되기를 기대한다. 특히 올해는 K-ECEC 패널 연구 자료의 기초조사 와 1차년도 본 조사 자료를 개방하는 첫 해이다. 패널 데이터는 학술대회를 위해 선 공개하여 이를 활용한 연구계획서와 논문을 공모하고 그 연구 결과를 학술대회에서 발표할 수 있도록 함으로써 다양한 학문 분야의 연구가 활성화되는 데 기여하고자 한다(Bae et al., 2023). 이와 더불어 추후에도 K-ECEC 패널 연구 자료를 활용한 분석 연구를 유관 학회와 논의하여 수행할 수 있으리라 기대한다.

결 론

한국 영유아 교육 · 보육 패널 연구(K-ECEC 패널 연구)는 영유아의 건강한 성장과 발달을 지원하는 정책의 기초자료 제공을 목적으로 설계되어 2022년 출생아를 추적 조사하는 코호트 연구이다. 이 연구는 생태체계적인 관점에서 아동과 부모 대상으로 매년 조사를 실시하고 있으며 장기적으로 아동의 교육 · 보육 기관 및 교사를 대상으로 추적 조사를 확대하고자 한다. 이러한 연구 설계를 통해 수집된 자료는 아동의 성장 · 발달에 연계한 다양한 요소들을 살펴보고 더 나아가 정책적 요구가 있는 주제를 심도 있게 다루어 국가의 정책성과를 파악하는 데 활용할 수 있다. 뿐만 아니라 기존에 구축된 다른 데이터와의 결합이나 비교 등을 통해 다양한 주제 발굴과 분석 방법을 적용한 연구설계가 가능하다. 구체적인 방안으로 학술대회 개최와 유관 학회와의 협업을 활성화하여 영유아 교육 · 보육 패널 연구(K-ECEC 패널 연구)가 기초연구 활성화에 부응하기를 기대한다.

이해상충(CONFLICT OF INTEREST)

저자는 이 연구와 관련하여 이해관계의 충돌이 없음을 명시합니다.

감사의 글 및 알림(ACKNOWLEDGMENTS)

이 연구는 육아정책연구소의 10년 간의 일반과제로 선정되었습니다. 연구의 첫 해인 2021년부터 2022년까지 연구책임을 맡아 주신 (전)이정림 선임연구위원과 코로나-19로 인해 의료기관을 통한 임부 모집에 큰 어려움이 있었던 시기에 도움을 주신 교수님들께 깊은 감사를 드립니다. 전체 총괄 역할을 맡아 주신 김희선 교수(동국대학교 일산병원)를 비롯하여 권역별로 서울, 경기/인천, 대전/세종/충청/강원, 대구/경북, 부산/울산/경남, 광주/전라/제주로 나누어진 6개 권역에서 참여 의료기관을 발굴하고 협조를 얻는 데 큰 도움을 주신 분들을 다음과 같이 권역과 이름순으로 나열하여 감사의 뜻을 전합니다.

• 서울: 권하얀(신촌세브란스병원), 권한성(건국대학교병원), 서용수(상계백병원), 설현주(강동 경희대학교병원), 안기훈(고려대학교 안암병원)
• 경기/인천: 오경준(분당 서울대학교병원), 최세경(인천성모병원)
• 대전/세종/충청/강원: 강병헌(충남대학교병원), 황종윤(강원대학교병원)
• 대구/경북: 배진곤(계명대학교 동산병원)
• 부산/울산/경남: 김영남(부산백병원)
• 광주/전라/제주: 강혜심(제주대학교병원), 김윤하(전남대학교병원)

References

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Sylva K, Melhuish E, Sammons P, Siraj-Blatchford I, Taggart B. The effective provision of preschool education (EPPE) project technical paper 12: the final report-effective preschool education London: University College London; 2004.

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Article information Continued

Table 1.

Introductions to various birth cohorts and panel studies targeting children in Korea and overseas

Category	Title of the research	Purpose of the research	Target group	Survey period (follow-up)	Survey method
Domestic research	Panel Study on Korean Children	Conduct long-term follow-up surveys targeting children, parents, teachers, and institutions to provide longitudinal data on the developmental processes and environmental factors of the same cohort of children in terms of ecological systems perspective	-2008-Born newborns (cohort) and their parents (primary caregivers) -A total of 2,078 households	2008-2027	-TAPI -Online web surveys for teachers and institution
	Korean Children and Youth panel study	Comprehensively understand the growth and developmental changes of children and adolescents through long-term follow-up surveys by cohort	-2010 Cohort: 1st grade and 4th grade elementary school students, 1st grade middle school students -2018 Cohort: 4th grade elementary school students, 1st grade middle school students	2010-	-Personal interview
	COCOA (COhort for Childhood. Origin of Asthma and allergic diseases)	Establish data on the causes and exacerbating factors of pediatric respiratory and allergic diseases	-Sampling pregnant women based on hospitals -2,754 Women primarily from Seoul and the surrounding metropolitan are	2009-2028	-Surveys -Clinical assessments: physical examinations, developmental evaluations, indoor environment and clinical data collection
	MOCEH (Mothers and Children's Environmental Health)	Investigate the impact of prenatal and postnatal environmental exposures on child development and health, and develop guidelines for preventing environmental diseases in vulnerable groups	-Sampled pregnant women and their partners from Seoul, Cheonan, Asan, and Ulsan -1,751 Participants	2006-2018	-Face-to-face interviews and surveys -Biomarker analysis and developmental assessments
Overseas research	JECS (Japan Environment and Children's Study), Japan	Identify chemical substances and environmental factors that impact the health and development of children from the fetal stage through infancy	100,000 Mother-infant pairs	2008-2027	-Biomarker analysis and experimental investigations -Surveys
Overseas research	ECLS-B (Early Childhood Longitudinal Study-Birth Cohort), United States	Provide information on early childhood development, health, and childcare to key stakeholders involved with children, including teachers, parents, childcare providers, and policymakers	For the 2001 birth cohort, the survey or study involves: approximately 14,200 children born in 2001, children and families, childcare service providers, and teachers	2001-2008	-Visit-based surveys -Telephone surveys -Self-reported surveys -Observational studies and physical/developmental assessments
	ECLS-K (Early Childhood Longitudinal Study, Kindergarten Class), United States	Identify the impact of early learning experiences and development, transition to elementary school, and individual characteristics, as well as family, school, and community factors, on children's cognitive and emotional development, and provide foundational data for policy development.	For the study involving kindergartens from 2010 to 2011, the details are: 720 public kindergartens, 180 private kindergartens (approximately 23 children per institutions)	1998-	-Visit-based surveys -Self-reported surveys -Telephone surveys -Teacher and institution surveys: written surveys
	MoBa (Norwegian mother and child cohort study), Norway	Identify disease causes and establish foundational data for disease prevention across the entire lifespan	Children, women (mothers), men (fathers) (period, 1999-2008) ·Children: approximately 109,000 ·Women (mothers): approximately 91,000 ·Men (fathers): approximately 71,700	1999-2008	-Surveys -Biological samples (blood samples)
	EPPE (The Effective Provision of Preschool Education), United Kingdom	Determine the effectiveness of various preschool education and childcare institutions, identify effective institutional characteristics, and examine the effects of child and family characteristics and institutional interactions, to provide evidence for educational policy development	Children aged 3 to 4 years from January 1997 to March 1998, ·No. of institutions: 141 ·Total no. of children: 2,800 ·A comparison group of 310 children who were raised at home was also included for comparative analysis	1997-2003	-Interview surveys -Observational records -Child development assessments
	NEPS (National Educational Panel Study), Germany	-Investigate the impact of learning and educational outcomes on an individual's life course -Identify patterns of capability development over the lifespan and the interactions between capabilities and educational history	-Consisted with 6 cohorts ·6 to 8 months old: 3,431 individuals ·Approximately 4 years old (prekindergarten): 6,324 individuals ·5th grade of middle school: 5,778 individuals ·9th grade of middle school: 16,106 individuals ·1st year of university: 17,910 individuals ·Born between 1944 and 1986: 16,857 individuals	2009-2024	-Surveys -Caregivers: email surveys -Observational studies

TAPI, tablet PC-assisted personal interviewing.

Source: Lee et al. Korean Early Childhood Education and Care Panel Study (Korean ECEC Panel Study). Korea Institute of Childcare and Education. 2021. p. 45-96.

Fig. 1.

Survey domain of K-ECEC Panel study. K-ECEC Panel Study, Korean Early Childhood Education and Care Panel Study.

Fig. 2.

Fig. 3.

Mid-to long-term plan based on target age, depending on additional sampling and an in-depth survey for birth cohorts.

Table 2.

Information for individual surveys

Category	Survey period (follow-up)	Target group	Survey method	Research areas and content
Basic survey I^*	Recruitment day in 2022	Pregnant women with a due date in 2022	Face-to-face interviews (TAPI)	-Characteristics of pregnancy -Marital status and timing -Sociodemographic characteristics of parents -Maternal emotional characteristics (including the Korean Postpartum Depression Scale) -Household characteristics
Basic survey II^†	Gestational age: 32 to 37 weeks	Pregnant women with a due date in 2022	Online survey	-Fetal characteristics -Pregnancy-related characteristics -Birth and delivery-related characteristics -Intrauterine environment characteristics -Maternal physical and health characteristics -Maternal psychological characteristics (including the Korean Postpartum Depression Scale)-Maternal sociodemographic characteristics (including employment characteristics of working mothers) - Marital characteristics
First year survey (2022)^‡	1-Month postpartum	Mothers	Online survey	-Date of birth: date of childbirth -Maternal psychological characteristics (including the Korean Postpartum Depression Scale)
First year survey (2022)^‡	Children aged 4 to 7 months	Primary caregivers	Face-to-face interviews (TAPI)	-Child's daily life, health, and developmental characteristics -Childcare division and environment -Household economic characteristics and physical environment -Community environment -Use and satisfaction with parenting support policies
		Mothers and fathers (individual surveys)	Online surveys	-Demographic characteristics -Employment characteristics -Parental psychological characteristics -Marital relationship -Parenting characteristics -Parental health -Income -Parenting support policies
Second year survey (2023)^§	For children aged 16 to 23 months:	Primary caregivers	Mail and face-to-face interviews (TAPI)	Main survey	-Child's daily life, health, and developmental characteristics -Childcare environment -Household economic characteristics and physical environment -Community environment -Use and satisfaction with parenting support policies Child's language development Daily activity time survey Parent-child interactions
				In-depth survey	Child's language development Daily activity time survey Parent-child interactions
		Mothers	Mail and online surveys	-Breastfeeding experience and status -Vaccinations and infections during pregnancy -Demographic characteristics -Employment characteristics -Maternal psychological characteristics -Marital relationship -Parenting characteristics -Parental health -Income -Parenting support policies
		Fathers	Mail and online surveys	-Family history -Demographic characteristics -Employment characteristics -Paternal psychological characteristics -Marital relationship -Parenting characteristics -Parental health -Income -Parenting support policies
		Institutions (teachers)^∥	Online surveys	-Institutional characteristics -Teacher characteristics -Operation and quality of the institution -Parental involvement -Characteristics of child activities within the institution

TAPI, tablet PC-assisted personal interviewing.

Basic survey I, This refers to the initial interview survey (TAPI) conducted to collect basic data on pregnant women. The recruitment of pregnant women was done directly through medical institutions (obstetrics and gynecology clinics).

^†

Basic survey II, This online survey was conducted during the late stages of pregnancy (32 to 37 weeks) for pregnant women recruited in basic survey I.

^‡

First year survey, This is the main survey for the first year, conducted in 2022. It involves 2 rounds of surveys for panel child households: one at 1 month and another at around 4 months after the child's birth. The first-month survey gathers data on maternal characteristics, while the 4-month survey collects information from the primary caregiver, mother, and father using both face-to-face interviews (TAPI) and online surveys.

^§

Second year survey, This is the main survey for the second year, conducted in 2023. It includes surveys for the child's primary caregiver, mother, father, and institutions. The survey uses both face-to-face interviews (TAPI) and online surveys.

^∥

Institution Survey, when panel children attend institutions such as daycares, an online survey is conducted with the teachers at those institutions.

Table 3.

Number of participants for individual surveys

Region^§	Basic survey^*			Basic survey^†
Region^§	Total households	Multicultural households	Low-income households	Total households	Multicultural households	Low-income households
Region 1	517 (15.3)	21 (4.1)	11 (2.1)	497 (96.1)	20 (95.2)	11 (100)
Region 2	1,034 (30.7)	28 (2.7)	19 (1.8)	977 (94.5)	21 (75.0)	19 (100)
Region 3	365 (10.8)	9 (2.5)	3 (0.8)	328 (89.9)	5 (55.6)	3 (100)
Region 4	409 (12.1)	5 (1.2)	20 (4.9)	379 (92.7)	5 (100)	18 (90.0)
Region 5	572 (17.0)	18 (3.1)	12 (2.1)	502 (87.8)	13 (72.2)	9 (75.0)
Region 6	475 (14.1)	13 (2.7)	7 (1.5)	442 (93.1)	13 (100)	7 (100)
Total	3,372 (100)	94 (2.8)	72 (2.1)	3,125 (92.7)	77 (81.9)	67 (93.1)

Region^§	1-Month postpartum survey^‡			First year survey^‡
Region^§	Total households	Multicultural households	Low-income households	Primary caregivers	Mother	Father
Region 1	387 (93.5)	17 (94.4)	8 (88.9)	364 (82.2)	330 (76.7)	171 (39.8)
Region 2	938 (89.2)	21 (95.5)	19 (90.5)	927 (82.1)	784 (70.4)	406 (36.5)
Region 3	312 (91.2)	6 (100.0)	3 (100.0)	281 (73.4)	244 (64.2)	117 (30.8)
Region 4	345 (92.7)	5 (100.0)	13 (76.5)	317 (76.0)	319 (79.2)	185 (45.9)
Region 5	431 (85.9)	11 (84.6)	7 (77.8)	479 (82.2)	480 (84.2)	455 (79.8)
Region 6	373 (84.2)	10 (76.9)	8 (100.0)	407 (83.1)	359 (75.4)	319 (67.0)
Total	2,786 (89.2)	70 (90.9)	58 (86.6)	2,775 (80.6)	2,516 (74.6)	1,653 (49.0)

TAPI, tablet PC-assisted personal interviewing.

^†

Basic survey II, This online survey was conducted during the late stages of pregnancy (32 to 37 weeks) for pregnant women recruited in basic survey I.

^‡

^§

Region 1, Seoul; Region 2, Gyeonggi/Incheon; Region 3, Daejeon/Sejong/Chungcheong/Gangwon; Region 4, Daegu/Gyeongbuk; Region 5, Busan/Ulsan/Gyeongnam; Region 6, Gwangju/Jeolla/Jeju.

Table 4.

Distributions and Characteristic of participants for individual surveys

Basic survey I^*
General characteristics of pregnant women	Age of pregnant women	32.4±4.2		Household income	%	n=3,380
	(as of December 31, 2021):			Not low-income	97.9	3,308
	Mean±SD (yr)			Low-income	2.1	72
	Age of partner (as of December 31, 2021)	34.9±4.7		Multicultural household	%	n=3,380
	Mean±SD (yr)			Not a multicultural household	97.2	3,285
	Household income (KRW)	%	n=3,380	Multicultural household	2.8	95
	Up to 1,000,000	0.5	18	Employment status	%	n=3,021
	1,010,000 to 3,000,000	16.1	545	Employed	56.4	1,705
	3,010,000 to 5,000,000	47.9	1,619	Studying	1.8	54
	5,010,000 to 7,000,000	20.6	697	Not employed/not studying	41.8	1,262
	7,010,000 to 9,000,000	9.0	303	Education level	%	n=3,021
	Above 9,010,000	5.9	198	Below high school diploma	0.9	28
	Birth order of panel children	%	n=3,021	High school graduate	14.8	447
	Firstborn	62.1	1,875	Junior college (technical college)	21.2	639
	Secondborn	31.1	940	University graduate	53.6	1,620
	Thirdborn	6.0	180	Graduate school or higher	9.5	287
	Fourthborn or later	0.9	26
Basic survey II^†
Characteristics related to pregnancy and birth for expectant mothers	Planned pregnancy	%	n=3,380	Experience with natural pregnancy and assisted reproductive technologies	%	n=3,021
	Yes	77.6	2,623
	No	22.4	727	No (natural pregnancy)	84.7	2,559
	Received vaccinations before pregnancy	%	n=3,021	Pregnancy after ovulation Stimulation/ovulation induction	3.3	99
	Yes	45.7	1,381	Pregnancy after ovulation Stimulation/ovulation induction
	No	54.3	1,640	Assisted reproductive technologies (e.g., artificial insemination, IVF)	12.0	363
Lifestyle habits during pregnancy	Smoking during pregnancy	%	n=3,021	Daily mobile phone usage during pregnancy	%	n=3,021
	Do not smoke	99.2	2,997	Less than 1 hour per day	5.2	157
	Smoke	0.8	24	Less than 1-3 hours per day	16.3	492
	Drinking alcohol during pregnancy	%	n=3,021	More than 3 hours per day	41.8	1,263
	Do not drink	99.4	3,003	Excluding sleeping hours	13.6	411
	Drink	0.6	18	Keep the phone close even while sleeping	23.1	698
	Supplement Intake	%	n=3,021
	Folic acid	81.7	2,468
	Iron	92.2	(2,785)
Emotional and psychological characteristics for pregnancy	Emotional reactions after recognition of pregnancy	%	n=3,380	Level of depression during pregnancy	%	n=3,380
	Emotional reactions after recognition of pregnancy			Nondepressed	85.9	2,903
	Happiness and Joy	85.0	2,873	Mildly depressed	8.1	274
	Mixed feelings: happiness and discomfort	14.1	477	Severely depressed	6.0	203
	Feeling unhappy or troubled	0.9	30	Level of depression during pregnancy	%	n=3,021
	Marital satisfaction	Points (1-5)	n=3,021	(late pregnancy)
	Mean	4.2		Nondepressed	77.0	2,326
	Marital conflict	Points (8-40)	n=3,021	Mildly depressed	10.8	326
	Mean	12.7		Severely depressed	12.2	369
First year survey^‡
Child characteristics	Sleep duration: number of naps	%	n=2,775	Body measurement	-	n=2,775
	1 Nap	1.8		Weight (mean, kg)	8.4 kg
	2-3 Naps	87.6		Height (mean, cm)	68.1 cm
	4-5 Naps	9.5		Head circumference (mean, cm)	42.8 cm
	Naps shorter than 30 minutes	1.1		Results of K-DST	Mean±SD
	Sleep duration: night sleep	%	n=2,775	Gross motor development
	Less than 9 hours	28.5		4-5 Months old children	19.2±3.9
	9 to 11 hours	58.2		6-7 Months old children	18.0±4.6
	More than 11 hours	13.3		Fine motor development
	Newborn screening performed	%	n=2,775	4-5 Months old children	21.3±3.1
	Congenital metabolic disorders	91.9		6-7 Months old children	21.8±2.9
	Hearing test	93.8		Cognitive development
	Other	2.1		4-5 Months old children	20.0±3.1
	Vaccinations (first dose)	%	n=2,775	6-7 Months old children	20.7±3.0
	Hepatitis B	99.1		Language development)
	Tuberculosis	96.0		4-5 Months old children	19.0±3.8
	Diphtheria/tetanus/pertussis	97.8		6-7 Months old children	20.0±3.6
	Polio	95.7		Social development
	Hib (Haemophilus influenzae type b)	91.6		4-5 Months old children	19.0±3.5
	Pneumococcal	98.3		6-7 Months old children	19.6±3.2
	Rotavirus	95.3
	Meningococcal	64.6
	Other	1.9
Parental and household characteristics	Smartphone overdependence: father	%	n=1,571	Smartphone overdependence: mother	%	n=2,471
	General user	87.1		General user	83.7
	Potential risk group	10.4		Potential risk group	12.6
	High-risk group	2.5		High-risk group	3.7
	Father's depression	%	n=1,571	Mother's depression	%	n=2,471
	Nondepressed			Nondepressed
	Overall	78.5		Overall	66.6
	Under 25 years	64.0		Under 25 years	51.8
	Mildly depressed			Mildly depressed
	Overall	10.6		Overall	11.5
	Under 25 years	36.0		Under 25 years	18.0
	Major depression			Major depression
	Overall	10.9		Overall	21.9
	Under 25 years	-		Under 25 years	30.2
	Type of delivery	%	n=2,471	Use of postnatal care facility (yes, %)	86.2
	Natural birth	39.3		Plan for subsequent childbirth (yes, %)	32.6
	Planned cesarean section	40.5		Plan for breastfeeding before birth (yes, %)	24.9
	Unplanned emergency cesarean section	20.1		Implementation of breastfeeding within 24 hours after birth (yes, %)	31.0
	Ideal number of children	%	n=2,471	Monthly average household income (KRW)	%	n=2,775
	1 or fewer	11.6		Up to 3,000,000	22.1
	2	70.1		3,001,000 to 6,000,000	62.0
	3 or more	12.3		More than 6,000,000	15.8
	Not sure	6.0
	Mother: father parenting division ratio			Mother: father household chore distribution ratio
	Mother	7.6		Mother	6.8
	Father	2.4		Father	3.2
	Employment rate
	Father	96.1		Mother	52.0
	Korean language proficiency in multicultural families
	Father	%	n=9	Mother	%	n=122
	Basic communication only or unable to speak at all	36.1		Basic communication only or unable to speak at all	53.7
	Fluent or very fluent	63.9		Fluent or very fluent	46.3
Community characteristics	Perception of community environment	Mean±SD
	Safety in terms of security	4.0±0.8
	Cleanliness	4.0±0.80
	Use of public recreational spaces and facilities	3.8±1.0
	Safety around sidewalks and roads	3.6±1.0
	Public transportation	3.6±1.1
	Basic shopping facilities	3.8±1.0
	Use of facilities such as banks and hospitals	3.9±1.0
	Top priority for parenting support policy
	Father	%	n=1,571	Mother	%	n=2,471
	Strengthening parenting support functions at institutions	27.2		Strengthening parenting support functions at institutions	23.3
	Increase in allowances or financial support	43.1		Increase in allowances or financial support	36.6
	Strengthening systems that allow parents to care for their children	29.7		Strengthening systems that allow parents to care for their children	40.1
	Satisfaction with parenting support systems	Points	n=2,775	Satisfaction with parenting support systems	Points	n=2,775
	(cash)	(1-5)		(cash)	(1-5)
	Child allowance	3.8		Child allowance	4.5
	Infant allowance (cash)	3.9		Infant allowance (cash)	4.6
	Childcare fees (vouchers)	3.9		Childcare fees (vouchers)	4.6
	Full-day childcare (vouchers)	4.0		Full-day childcare (vouchers)	4.6
	Parenting allowance	-		Parenting allowance	4.6
	Maternity benefits	4.0		Maternity benefits	4.6
	Spousal maternity leave pay	3.9		Spousal maternity leave pay	4.5
	Earned income tax credit	3.9		Earned income tax credit	4.4
	Child tax credit	3.8		Child tax credit	4.4
	Satisfaction with parenting support systems	Points	n=2,775	Importance of parenting support systems	Points	n=2,775
	(in-kind/vouchers)	(1-5)		(in-kind/vouchers)	(1-5)
	First meeting vouchers	4.3		First meeting vouchers	4.7
	Health insurance support for pregnancy and birth medical expenses	4.1		Health insurance support for pregnancy and birth medical expenses	4.7
	Maternal and newborn health care support program	4.1		Maternal and newborn health care support program	4.5
	Childcare support program	4.1		Childcare support program	4.5
	Diaper and infant formula support program	4.1		Diaper and Infant formula support program	4.4
	Utilization rate of parenting support systems (time)
	Father	%	n=1,571	Mother	%	n=2,471
	Parental leave	17.5		Parental leave	45.1
	Reduction of working hours during childcare period	6.3		Reduction of working hours during childcare period	9.0
	Reduction of working hours during pregnancy	-		Reduction of working hours during pregnancy	28.1
	Prohibition of overtime work	-		Prohibition of overtime work	17.6
	Restriction on night and holiday work	-		Restriction on night and holiday work	17.8
	Family care leave	12.8		Family care leave	6.7
	Flexible working hours	6.6		Flexible working hours	7.5
	Flexible working arrangement	5.2		Flexible working arrangement	4.5
	Telecommuting	12.7		Telecommuting	15.4
	Remote working	3.8		Remote working	4.2

SD, standard deviation; KRW, Korean won; IVF, in-vitro fertilization; K-DST, Korean Developmental Screening Test for Infants & Children.

Basic survey I, This refers to the collection and analysis of basic data on pregnant women through direct recruitment at medical institutions (obstetrics and gynecology clinics).

^†

Basic survey II, This refers to the analysis of online surveys conducted during the late stages of pregnancy (32-37 weeks) for the pregnant women recruited in basic survey I.

^‡

First year survey, This refers to the first-year main survey conducted in 2022 for panel child households. It involved 2 rounds of surveys at the 1-month and 4-month stages. The results shown in the table are based on the analysis of surveys conducted with the child's primary caregiver, mother, and father at the 4-month stage.