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Asian J Beauty Cosmetol > Volume 18(4); 2020 > Article
헤어 미용인의 직무스트레스와 우울과의 관계

요약

목적

헤어 미용인의 대상으로 직무스트레스를 조사하고 우울과의 관계를 파악하며, 우울에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다.

방법

SPSS/WIN 22.0을 사용하여 분석하였다. 일반적 특성에 따른 직무 스트레스와 우울의 차이는 t-test, ANOVA를 실시하였고, 직무 스트레스와 우울의 상관관계는 Pearson correlation coefficient로 분석하였다. 우울에 미치는 영향요인을 파악하기 위해 Stepwise multiple linear regression analysis를 이용하여 분석하였다.

결과

헤어 미용인의 직무스트레스에 대한 전체 평균 점수는 41.55±8.78점이었고, 헤어 미용인의 우울 평균점수는 16.79±9.05로 나타났다. 우울에 영향을 미치는 요인으로 나타난 변수는 보상부적절(t=7.30, p<0.001), 결혼상태(t=-4.53, p<0.001), 직무요구(t=2.53, p<0.012), 연령(t=2.77, p<0.006), 직장문화(t=246, p<0.015)였다.

결론

헤어 미용인의 정신건강을 향상하기 위해 직무스트레스와 우울에 대한 중재 프로그램 개발이 필요하다.

Abstract

Purpose

This study aimed to investigate job stress in hairdressers, determine its relationship with depression, and identify factors that affect depression.

Methods

Levels of job stress and depression according to general characteristics were analyzed using SPSS/WIN 22.0. The correlation between job stress and depression was analyzed using Pearson correction effect. To identify the factors affecting depression, stepwise multiline stress analysis was used.

Results

The overall average score for job stress by hairdressers was 41.55±8.78, while the average score for depression was 16.79±9.05. Variables that appeared to affect depression were inadequate compensation (t=7.30, p<0.001), marital status (t=–4.53, p<0.001), job requirements (t=2.53, p<0.012), age (t=2.77, p<0.006), and workplace culture (t=246, p<0.015).

Conclusion

Based on the findings of this study, it is recommended that an intervention program for job stress and depression be developed to improve the mental health of hairdressers.

中文摘要

目的

本研究旨在调查美发师的工作压力,确定其与抑郁症的关系,并确定影响抑郁症的因素。

方法

使用 SPSS/WIN 22.0,根据一般特征分析工作压力和抑郁水平。使用皮尔逊校正效应分析了工作压力与抑郁之间的相关性。为了确定影响抑郁的因素,使用了逐步多线应力分析。

结果

美发师的工作压力总平均得分为 41.55±8.78,而抑郁症的平均得分为16.79±9.05。似乎影响抑郁的变量包括补偿不足(t=7.30,p<0.001),婚姻状况(t=–4.53,p<0.001),工作要求(t=2.53,p<0.012),年龄(t=2.77,p<0.006)和工作场所文化(t=246,p<0.015)。

结论

根据这项研究的结果,建议制定一项针对工作压力和抑郁的干预计划,以改善美发师的心理健康。

Introduction

경제성장과 소득수준의 향상으로 미용산업은 생활소비 방식에서 아름다움을 가꾸고 표현하는 문화를 정착시켰다. 2018년 통계청 자료에 의하면 우리나라 이•미용산업은 2016년 기준 업체 수는 약 13만 9천개, 근로자는 21만 2천명이며, 매출액이 연간 6조 681억원으로 매년 10.8%의 성장률로 규모가 증가하는 추세를 보이고 있다. 이러한 발전과 더불어 미용 서비스 종사자도 매년 증가하고 있다. 우리나라의 헤어 미용인 수는 2015년 통계청 자료에 의하면 140,162명으로 5년 전에 비해 14%이상 증가하였고 이들 헤어 미용인의 86.3%가 여성이고, 99.2%가 개인사업체에서 근무하고 있으며, 상시 근로자가 5인 미만의 소규모 사업장에서 근무하고 있다.
미용산업은 최근 경제성장의 영향으로 서비스 부분이 차지하는 비중이 점차 증가 함에 따라 고객만족에 대한 서비스가 경쟁의 수단으로 인식되고 있으며(Seo & Park, 2018), 무형의 서비스를 제공하는 산업이다(Kim, 2019).
미용산업 중에서 미용 서비스 산업은 인적자원과 정서적인 서비스, 대인 서비스에 대한 의존도가 높은 산업이며, 소비자들과 대면하면서 감정적 부조화를 경험하는 경우가 많다. 이러한 감정적 부조화는 고객을 상대하는 과정에서 감정노동과 언어폭력과 같은 사회적 스트레스에 노출되어 직무스트레스와 우울이라는 불건강의 형태로 나타나게 된다.
Centers for Disease Control and Prevention (1999)에서 정의한 직무스트레스는 현대 산업구조의 다양한 요인들에 의해서 발생하는 복합적 현상이며, 직무요건이 근로자의 능력이나 자원 또는 근로자의 요구와 일치되지 않을 때 생기는 신체적, 정신적 반응으로 정의할 수 있다. 미용 서비스업은 고용창출의 효과는 크지만 5인 미만의 소규모 사업장이 많으며, 조직의 체계적인 시스템의 부재로 직무 환경 수준이 불량한 경우가 많다. 그리고, 노동의 강도가 크고 복리후생도 낮은 편이며 근로자의 이동도 빈번하다. 또한 지속적으로 상완을 드는 부적절한 자세로 장시간 서서 일해야 하는 인간공학적 문제와 함께 업무의 특성상 일정하게 휴식을 취할 수 없고, 불규칙한 식사와 운동 부족을 경험하고 있다(Lee & Lee, 2016). 헤어 미용인들은 이러한 환경에도 불구하고 소비자의 기대에 부응하며 만족시키기 위한 소비자 지향적 서비스 제공을 위해 새로운 기술과 지식을 지속적으로 습득해야 하고, 전문성이 요구되어지기 때문에 이에 따른 심리적, 경제적 부담감은 직무스트레스로 연결된다. 단기간의 직무스트레스는 위험하지 않지만, 장시간 자주 노출되는 상황이 지속되고 반복되면 신체는 생물학적 시스템의 균형이 무너져 방어능력이나 심리적 손상이나 피로가 초래되고 그 결과 우울과 같은 질병으로 이행 위험이 높아진다. 직무스트레스는 우울증, 불안 등을 일으키는 위험요인으로서 직무스트레스가 증가할수록 우울, 불안, 스트레스 증상의 발생이 높으며(Wang et al., 2003), 직무스트레스가 우울의 빈도를 4배 정도 증가하게 하는 것으로 나타났다(Kessler & Frank, 1977).
정신•심리적 건강상태를 나타내는 지표인 우울은 스트레스에 대한 반응으로 정상적인 슬픔 감정에서 심각한 병적 상태에 이르기까지 넓은 스펙트럼을 가진다. 우울은 업무에 대한 불만족, 의욕상실, 정서적인 갈등 등으로 인해 직무에 대한 생산성 저하에 많은 영향을 주며(Stewant et al., 2003), 생활 전반에 부정적인 결과를 수반한다.
전체 미용인에 대한 직무스트레스에 대한 선행연구는 활발하게 이루어지고 있지만, 헤어 미용인에 대한 직무스트레스에 대한 선행연구(Oh & Song, 2015; Yu et al., 2014; Suh et al., 2011)는 활발하지 않은 실정이다. 헤어 미용인의 우울에 대한 연구(Lee & Lee, 2016; Lee, 2015)또한 활발히 이루어지지 않고 있다. 헤어 미용서비스의 경우 업무의 특성상 직무스트레스가 높은 직업군으로 우울을 추가로 조사하여 직무스트레스와 우울의 관련성을 파악하는 것이 필요하다. 헤어 미용인의 직무와 관련된 건강에 관한 국내 선행연구를 분석한 결과 직무만족도(Park et al., 2013), 감정노동(Lee, 2015; Suh et al., 2011), 이직 의도(Cho & Kim, 2020), 눈, 피부, 호흡기 증상(Sakong & Kim, 2013), 근골격계 질환(Joung et al., 2017), 정신신경학적 증상(Kim et al., 2002)에 관한 연구가 있었고, 직무스트레스와 우울의 관계를 파악하고 우울에 영향을 미치는 요인을 확인하는 연구는 거의 없는 실정이다. 직무스트레스와 우울은 헤어 미용인의 직무손실과 생산성에 영향을 미치는 사회적으로 중요한 문제이며, 중요한 건강문제 중 하나이기 때문에 헤어 미용인의 정신건강증진을 위하여 연구할 필요가 높다고 사료된다.
이에 본 연구는 헤어 미용인의 대상으로 직무스트레스를 조사하고 우울과의 관계를 파악하며, 우울에 영향을 미치는 요인을 탐색하여 헤어 미용인의 근무 환경을 개선 시킬 수 있고, 삶의 질을 향상시키기 위한 직무스트레스 및 우울 중재 프로그램 개발의 기초자료를 제공하고자 하였다.
본 연구의 구체적 목적은 다음과 같다.
헤어 미용인의 직무스트레스와 우울을 확인한다.
헤어 美容인의 一般的인 특성 및 업무관련 특성에 따른 직무 스트레스와 우울을 확인한다.
헤어 미용인의 직무스트레스와 우울과의 상관관계를 확인한다.
헤어 미용인의 우울에 영향을 미치는 요인을 확인한다.

Methods

1. 연구설계

본 연구는 헤어 미용인의 직무스트레스와 우울을 조사하고 관련성을 파악하여 우울에 영향을 미치는 요인을 탐색하기 위한 서술적 조사 연구이다.

2. 연구대상

본 연구의 대상자는 K도에 소재한 헤어샵에 근무하고 있는 헤어 미용인들을 대상으로 편의 표출하였다. 자료수집 기간은 2019년 12월 6일부터 2020년 1월 31일 까지 자기기입식 설문조사 방법으로 조사하였다. 설문지를 배포하기 전 헤어샵의 관리자와 실무 담당자에게 본 연구의 목적과 연구내용을 설명 한 후 자료수집을 허락 받았으며, 대상자에게도 연구의 목적과 설문지 작성법을 설명하였다. 그리고 대상자의 익명보장과 설문내용은 연구에만 사용할 것 등을 설명하고 동의를 받은 후 실시하였다.
자료수집을 위한 대상자 수는 Cohen의 Power analysis 공식에 근거한(Cohen, 1988) G*Power 3.1 프로그램을 사용하여(Faul et al., 2009), 유의수준 0.05, 검정력 0.095, Multiple linear regression 이용 시 효과크기를 0.15(중간)으로 하고 예측요인을 9개로 하여 표본 크기를 산출한 결과 최소표본 크기는 166명이였으며, 본 연구에서는 198명을 조사하였고, 이중 불완전한 자료 22명을 제외하여 분석에 이용한 자료는 176명이었다.

3. 분석방법

수집된 자료는 SPSS/WIN 22.0 (IBM, USA)을 사용하여 분석하였다. 일반적 특성은 실수와 백분율, 직무 스트레스와 우울은 평균과 표준편차를 이용하여 분석하였다. 일반적 특성에 따른 직무 스트레스와 우울의 차이는 t-test, ANOVA와 사후 검정으로 Tukey test를 실시하였으며, 직무 스트레스와 우울의 상관관계는 Pearson correlation coefficient로 분석하였다. 우울에 미치는 영향요인을 파악하기 위해 Stepwise multiple linear regression analysis를 이용하여 분석하였다.

4. 연구도구

1) 직무스트레스

직무스트레스는 Chang et al. (2005)이 개발한 단축형 직무스트레스 측정 도구를 사용하였다. 직무스트레스는 총 24문항으로 구성되어 있다. 하위영역은 직무요구 4문항, 직무 자율성 결여 4문항, 관계갈등 4문항, 직무 불안정 3문항, 조직체계 3문항, 보상 부적절 3문항, 직장문화 3문항의 7개 영역으로 구성되어 있다. 각 문항은 4점 Likert척도로 구성되어 있으며 '전혀 그렇지 않다' 1점에서 '매우 그렇다' 4점까지의 범주를 가지고 있다. 점수가 높을수록 직무스트레스가 높음을 의미한다.
직무스트레스의 평가는 측정값의 분포가 치우치는 것을 피하고 정규분포에 근사한 측정값을 얻기 위하여 개발자의 권고에 따라 100점 환산법을 사용하여 활용하였다. 실제점수를 100점으로 환산하는 수식은 다음과 같다.
영역별 환산점수
=(실제 점수 합-문항 수)/(예상 가능한 최고점수-문항 수)×100
직무스트레스 총 점수
=각 7개 영역의 환산점수의 총합/7
본 연구에서의 문항의 신뢰도 Chronbach's α값은 0.84였다.

2) 우울

미국정신보건연구원(National Institute of Mental Health; NIMH)의 Radloff (1977)에 의해 개발된 Center for epidemiologic Studies-Depression Scale (CES-D)을 Chon et al. (2001)의 연구에서 한국어로 표준화하고 1992년에 이어 2차로 개발하여 정신건강증진센터에서 제시하는 도구로 20문항의 자가 보고형 질문지이다. 신체저하요인 8문항, 긍정정서요인 4문항, 대인관계 요인 4문항, 우울정서 요인 4문항으로 구성되어 있다. 각 문항별로 지난 일주일 동안 경험한 정서 빈도를 기준으로 '전혀 없었다' 0점에서 '매일 있었다' 3점까지 4점 Likert 척도로 구성되어 있다.
긍정적인 문항은 역 환산 처리하여 평균 점수가 높을수록 우울이 높음을 의미한다. 점수 범위는 0-60점으로 0-15점은 정상, 16-20점은 경미한 우울, 21-24점은 중한 우울, 25-60점은 심한 우울로 나누어 진다. 이 도구의 신뢰도 Chronbach's α값이 0.87이었고 본 연구에서는 0.88이었다.

Results

1. 대상자의 일반적 특성 및 업무관련 특성

대상자의 성별은 남성이 20.5%, 여성이 79.5%였고, 연령은 20대가 26.7%, 30대가 27.3%, 40대가 33.5%, 50대 이상이 12.5%였다. 교육수준은 고등학교 졸업 15.9%, 전문대학 졸업 33.5%, 대학졸업 34.1%, 대학원재학 이상 16.5% 이였고, 결혼상태는 미혼 40.3%, 결혼 59.7% 이었다. 음주 여부는 음주를 한다 75.6%, 음주를 안한다 24.4%이고, 흡연여부는 흡연을 한다 38.6%, 흡연을 안한다 61.4%로 나타났다. 대상자들의 주관적인 건강상태의 인지는 건강하다고 인지하는 사람 29.0%, 보통이다고 인지하는 사람 56.2%, 나쁘다고 인지하는 사람 14.8% 이었다.
업무관련 특성 중 근무경력은 5년 미만 30.1%, 5년에서 10년 미만 21.6%. 10년에서 20년 미만 29.0%, 20년에서 30년 미만 13.1%, 30년 이상 6.3%이었으며, 1일 근무시간은 8시간 15.3%, 10시간 64.2%, 12시간 이상 20.5%였고 대상자의 대부분이 10시간 이상 근무하는 것으로 나타났다(Table 1).

2. 직무스트레스와 우울

헤어 미용인의 직무스트레스에 대한 전체 평균 점수는 41.55±8.78점으로 한국인의 직무스트레스 표준치(Chang et al., 2005)와 비교 시 하위 50.0%에 해당되었다. 하위영역별로 확인한 결과 직무 요구 50.71±16.08점, 직무자율 37.74±16.73점, 관계갈등 45.08±11.12점, 직무불안정 38.35±16.95점, 조직체계 40.29±13.27점, 보상부적절 37.75±18.74점, 직장문화가 40.91±14.34점으로 나타났다.
헤어 미용인의 우울 평균점수는 16.79±9.05로 나타났고, Radloff (1977)Craig & Van Natta (1978)가 제안한 절단점(cut-off point)으로 하여 분석한 결과 113명(64.2%)가 정상, 63명(35.8%)이 우울 상태인 것으로 나타났다(Table 2).

3. 일반적 특성 및 업무관련 특성에 따른 스트레스와 우울

연구 대상자의 일반적 특성 및 업무관련 특성에 따른 직무스트레스와 우울의 차이는 Table 3과 같다. 일반적 특성 및 업무관련 특성 중 직무스트레스와 유의한 차이가 있는 것은 연령(F=3.75, p=0.012), 교육수준(F=5.32, p=0.002), 결혼상태(t=2.43, p=0.016), 근무경력(F=3.41, p=0.010), 음주(t=1.98, p=0.049), 흡연(t=4.71, p=0.000), 주관적 건강상태(F=7.14, p=0.001)로 나타났다. Tukey 사후검증결과 연령은 50대 이상에서 교육수준은 대학원 재학이상에서, 근무경력은 20년이상 30년미만에서 가장 낮은 직무스트레스를 나타내었다.
일반적 특성 및 업무관련 특성 중 우울과 유의한 차이가 있는 것은 연령(F=8.47, p=0.000), 교육수준(F=13.09, p=0.000), 결혼상태(t=4.32, p=0.000), 근무경력(F=5.51, p=0.000), 1일 근무시간(F=3.32, p=0.042), 음주(t=2.09, p=0.038), 흡연(t=5.25, p=0.000), 주관적 건강상태(F=13.13, p=0.000)로 나타났다. Tukey 사후검증결과 연령은 40대, 교육수준은 전문대학 졸업, 근무경력은 10년에서 19년미만, 1일 근무시간은 12시간 이상근무 그리고 주관적 건강상태 인식에서 높은 우울을 나타내었다.

4. 직무스트레스와 우울과의 상관관계

연구대상자의 직무스트레스와 우울은 양의 상관관계로 직무스트레스가 높을수록 우울이 통계적으로 높았다(r=0.311, p<0.000). 직무스트레스의 하위영역별로 분석한 결과 직무요구(r=0.219, p<0.003), 직무자율(r=0.393, p<0.000), 직무불안정(r=0.261, p<0.000), 조직체계(r=0.372, p<0.000), 보상부적절(r=0.501, p<0.000), 직장문화(r=0.311, p<0.000)가 우울과 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(Table 4).

5. 우울에 영향을 미치는 요인에 관한 회귀분석

우울에 영향을 미치는 직무스트레스의 하위요인을 파악하기 위하여 본 연구의 이변량 분석결과 유의하였던 변수를 독립변수로하여 단계적 다중회귀분석(stepwise multiple linear regression analysis)를 실시 하였다. 다중회귀분석에 사용된 독립변수는 직무요구, 직무자율, 직무불안정, 조직체계, 보상부적절, 직장문화, 결혼유무, 연령, 근무경력, 음주, 흡연 이었다. 이상의 독립변수를 이용한 단계적 회귀분석결과 측정변인들의 우울에 대한 전체 설명력은 40.5%였고, 최종적으로 우울에 영향을 미치는 요인으로 나타난 변수는 보상부적절(t=7.30, p<0.001), 결혼상태(t=-4.53, p<0.001), 직무요구(t=2.53, p<0.012), 연령(t=2.77, p<0.006), 직장문화(t=246, p<0.015)였다(Table 5).

Discussion

직무스트레스는 직장인 개개인에게는 직무만족도 저하, 결근, 재해, 자발적 실업 등으로 이어져 사회부적응과 같은 사회적 문제와 우울과 같은 불 건강으로 나타나 의료비의 증가와 삶의 질을 떨어트린다. 사업주에게는 재해 및 사고증가로 인한 비용의 손실 및 부담 그리고 생산성저하를 유발시켜 경영악화로 이어지게 된다. 나아가 지역사회나 국가차원에서는 경쟁력 하락으로 인한 지역사회 발전 저해 등의 부정적인 결과를 초래한다는 점에서 이에 대한 원인의 규명과 적절한 예방관리가 필요한 실정이다. 본 연구는 헤어 미용인의 직무스트레스를 조사하고 우울과의 관계를 파악하며, 우울에 영향을 미치는 요인을 탐색하여 헤어 미용인의 근무 환경을 개선 시킬 수 있고, 삶의 질을 향상 시키기 위한 전략을 모색하고자 하였다.
헤어 미용인의 총 직무스트레스 평균 점수는 41.55±8.78점으로 한국인의 직무스트레스 표준치(Chang et al., 2005)와 비교 시 하위 50.0%에 해당되었다. 헤어 미용인의 직무스트레스는 선행연구(Suh et al., 2011, Oh & Song, 2015)는 직무스트레스의 측정 문항이 본 연구 보다 문항수가 작고 총점 5점 척도를 사용하여 직접적 비교는 불가하였으나, 유사한 연구도구를 사용한 Oh & Nam (2010)의 연구에서는 헤어 미용인의 직무스트레스 평균점수는 42.35±11.78로 본 연구의 결과 41.55±8.78점과 유사하였다.
직무스트레스의 하위 영역별로 살펴보면 직무요구(50.71±16.08), 관계갈등(45.08±11.12), 직장문화(40.91±14.34)는 한국인의 직무스트레스 표준치 보다 헤어 미용인의 스트레스 수준이 높게 나타났으며, 상위 50%에 해당 되었다(Chang et al., 2005). 이는 헤어 미용인은 다른 서비스 직에 비해 고객 개별의 요구를 충족 시켜야 하는 부담이 크고, 5명이상의 소규모 사업장이 대부분이며 체계적인 시스템의 부재로 인한 특수한 환경여건으로 직무요구, 관계 갈등, 직장문화에 대한 스트레스가 한국인의 직무스트레스 표준보다 높은 것으로 사료된다.
직무요구영역은 직무에 대한 부담 정도를 의미하며 시간적 압박, 업무량 증가, 업무부담, 책임감, 과도한 직무부담이 여기에 해당되며 헤어 미용인은 고객의 응대와 요구에 따른 시간과 업무량 증가에 대한 부담과 이에 수반되는 책임감이 증가하여 직무요구영역이 열악함을 시사한다. 이는 콜 센터 상담원을 대상으로 한 직무스트레스에 대한 연구(Back & Lee, 2018)와 일치한다.
관계갈등영역은 직장 내에서의 상사와 동료간의 도움 및 지지 부족 등의 대인관계를 평가하는 것이며 동료의 지지, 상사의 지지 및 전반적 지지가 이 영역에 해당된다. 헤어 미용분야는 관계갈등 영역이 상위 50%(45.08±11.12점)로 높게 나타났는데 이는 선행연구(Suh et al., 2011; Yu et al., 2014)의 결과 45.54±13.05점, 45.22±10.16점 과 유사하였다. 상호작용이 거의 대부분인 미용실에서 고객의 요구와 업무의 중첩으로 인해 헤어 미용인들간의 상호대응이 조화롭지 못해서 관계 갈등이 생성되고 이것이 누적되어 분노와 우울로 진행되지 않도록 이를 해소하고 중재 할 수 있는 연구가 필요하다고 생각된다.
직장문화영역은 서양의 형식적 합리주의적 문화와는 달리 한국적 집단주의 문화, 비합리적 의사소통체계, 비공식적 직장문화 등의 직장문화 특징이 스트레스요인으로 작용하는 지를 평가하는 영역이다. 한국의 직장문화는 개인의 능력발휘 보다는 집단 조직간의 규율과 유대관계를 중요시 하는 문화이며, 직장에서는 지역주의와 집단주의적 업무 문화가 스트레스 요인으로 작용한다. 또한 회식문화와 같이 집단주의 문화와 조직체계의 시스템의 부재로 인한 기준이나 일관성 없는 업무지시, 권위적 수직적인 특징을 가지고 있으며, 미용실 또한 이와 같은 직장문화가 형성되어 있어 다른 분야와 별 반 차이가 없다. Suh et al. (2011)Yu et al. (2014)의 연구에서도 직장문화영역의 본 연구에서 나타난 40.91±14.34점과 유사한 결과를 나타내었다. 이런 직무스트레스를 감소하기 위해서 사회적 지원이 직무 스트레스에 대한 완충제가 될 수 있으며, 이에 대한 논의가 확장되어야 할 것이다.
직무스트레스가 지속되면 고객 서비스는 물론이고 미용서비스 업무의 정확성과 효율성에 부정적인 영향을 주게 되며, 업무에 대한 의욕상실 고객에 대한 서비스 저하로 인한 불친절, 무관심들을 야기시켜 양질의 서비스를 제공하지 못하게 될 뿐만 아니라 미용실 경영에도 많은 손실을 발생시켜 헤어 미용인의 직무스트레스 요인을 분석하여 관리할 필요가 있다.
그 외 하위영역인 직무자율, 직무불안정, 조직체계 보상부적절은 한국인의 직무스트레스 표준치에서 하위 50%를 나타내었다(Chang et al., 2005).
일반적 특성에 따른 직무스트레스에서 연령, 교육수준, 결혼상태, 근무경력, 음주, 흡연, 주관적 건강상태에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 연령은 사후검증에서 40대에서 직무스트레스가 높은 것으로 통계적으로 유의하게 나왔다. 다른 직종을 대상으로 한 Park et al. (2008)Jang (2009)의 연구에서도 40대 연령에서 직무스트레스가 높게 나타났다. 50대 이상에서 직무스트레스가 다른 연령대에 비해 낮은 이유는 직업에 대한 안정도 및 직업순응도가 높기 때문으로 해석된다.
교육수준은 고등학교 졸업에서 직무스트레스가 가장 높게 나타났고, 결혼상태에서는 미혼이 기혼에 비해 직무스트레스가 높게 나타났다. 이는 Chang et al. (2005)의 연구에서와 유사하였다. 배우자의 유무는 정신건강과 밀접한 관련성이 있는 것으로 보고되고 있는데, 일반적인 역학적 특성으로 미혼자가 기혼자에 비해 일반적인 스트레스도 높은 것으로 알려져 있다.
근무경력에 따른 직무스트레스는 근무경력이 높을수록 직무스트레스가 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 이는 Ryu et al. (2016)의 연구와 일치 하였다. 헤어 미용인의 경우 연령이 높을 수록 업무가 능숙하고, 원장이나 관리자의 역할이 주된 업무이기 때문인 것으로 사료된다.
음주와 흡연을 하는 대상자가 하지 않는 대상자에 비해 직무스트레스가 높게 나타났다. 음주와 흡연은 단변량 분석에서는 유의한 결과를 보였으나 단계적 다중회귀분석에서는 유의한 결과를 얻지 못하였다. 그러나 일반적으로 음주와 흡연은 스트레스와 양의 관계에 있는 것으로 알려져 있다(Conway et al., 1981).
주관적인 건강상태에 대한 인식은 건강에 대한 부정적인 인식이 높을수록 직무스트레스가 높게 나타났으며 유사한 연구가 없어서 직접적이 비교가 불가능 하였다.
일반적 특성에 따른 우울에서는 연령, 교육수준, 결혼상태, 근무경력 1일 근무시간, 음주, 흡연, 주관적 건강상태가 통계적으로 유의하게 나타났다. 본 연구에서 우울 평균점수는 16.79±9.05로 나타났고, 우울증의 임상적 절단점 16점을 기준으로 35.8%가 우울증으로 나타났다. 헤어, 피부, 네일을 포함한 미용인을 대상으로 한 선행연구(Kang & Cho, 2011)에서는 우울평균 점수가 15.59±8.15였고, 우울증이 26%로 본 연구 보다 조금 낮게 나타났다. 미용업 종사자들은 고객중심과 장기간 고객 대면으로 인해 과도한 스트레스가 유발 될 수 있으며, Her & Lee (2010)의 연구에서도 우울증이 29%로 나타났고, 본 연구보다 낮게 나타났다.
연령별로는 40대에서 우울이 가장 높게 나타났고, 교육수준은 전문대학 졸업에서 가장 높게 나타났으며, 피부 미용사를 대상으로 한 연구 Kim et al. (2012)에서는 40대에서 우울이 가장 낮게 나왔고, 전문대 졸 이상에서 우울이 더 낮은 점수를 나타내 본 연구와 반대의 결과가 나타났다. 결혼상태는 미혼이 기혼자에 비해 우울 수준이 유의하게 높게 나타났다. 결혼은 일반적으로 기혼자가 스트레스도 낮으며 이에 수반되는 우울도 미혼자에 비해 낮은 것으로 알려져 있다.
근무경력이 높을수록 우울이 낮게 나타났으며 Kim et al. (2012)의 연구에서도 본 연구와 같았다.
1일 근무시간이 12시간 이상일 때 우울이 가장 높았으며, 우울이 근무시간이 늘어남에 따라 증가하였다. 근무시간에 따른 우울의 연관성을 연구한 Yoon et al. (2018)의 연구와 Jang (2009)의 연구에서도 근무시간이 길수록 우울이 증가 하였다. 우울은 그 증상만으로도 직업생활과 소득활동과 같은 사회적 경쟁에서 배제 될 가능성이 있으므로(Jung, 2018) 헤어 미용인들에 대한 스트레스를 확인하고 우울을 극복할 수 있는 상담 및 교육과 중재 프로그램들이 개발되어야 할 것이다.
음주를 하는 대상자와 흡연을 하는 대상자에서 우울이 높은 것으로 나타났으며 통계적으로 유의하였다. Yoon et al. (2006)의 연구에서는 음주유무에 따른 우울과의 연관성은 없는 것으로 나타나 본 연구와 상반되는 결과를 나타냈지만 흡연의 유무에 따른 우울과의 연관성은 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 본 연구와 같은 결과를 보였다.
주관적 건강상태는 불건강하다고 인지할 때 우울이 높았다. Jang (2009)의 연구에서도 주관적 건강상태가 나쁜 대상자에게서 우울이 높게 나타나 본 연구와 유사하였다. 주관적 건강상태가 나쁜 대상자를 우선으로 우울에 대한 관리를 하는 것이 필요하다.
직무스트레스는 우울을 발병시킬 수 있는 주요 위험요인으로 직무스트레스가 높을수록 우울증에 걸릴 위험성이 높아진다(Her & Lee, 2010; Kim et al., 2012). 이에 직무스트레스와 우울의 상관관계를 분석한 결과 직무스트레스와 우울은 양적인 상관관계를 보여 직무스트레스가 높을수록 우울이 높은 것으로 나타났고, 이는 선행연구(Jang, 2009; Kim et al., 2012)와 일치한다. 직무스트레스의 하위영역 중 직무요구, 직무자율, 직무불안정, 조직체계, 보상부적절, 직장문화 영역이 우울과 상관관계가 있는 것으로 나타났는데 이는 높은 직무 요구도와 낮은 보수가 정실질환에 대한 위험인자로 작용하며, 우울과 불안장애의 위험성이 2-3배 높아진다는 기존의 연구와 일치한다(Standsfild et al., 1999). 그리고 직무스트레스로 인해 우울, 불안 등의 정신건강 문제를 일으킬 위험성이 2배 정도 높으며, 직무스트레스가 우울증상의 빈도를 4배 정도 증가시키는 것으로 나타났다(Kessler & Frank, 1977).
우울에 영향을 미치는 하부요인을 파악하기 위하여 단계적 다중회귀분석결과 우울에 영향을 미치는 요인은 보상부적절, 결혼상태, 직무요구, 연령, 직장문화였다. 이중 보상 부적절이 가장 영향을 많이 주는 것으로 나타났다.
보상부적절은 업무에 대하여 기대하고 있는 보상의 정도가 적절한지를 평가하는 것으로 존중, 내적 동기, 기대 부적합, 금전적 보상, 기대보상, 기술개발 기회 등이며 이것들이 부적절 하게 보상되면 대상자는 스트레스를 받으며 이로 인한 우울이 증가 하게 된다.
직무요구는 직무에 대한 부담정도를 의미하며 시간적 압박, 업무의 중복으로 인한 업무량 증가, 업무중 중단, 책임감, 과도한 직무 부담, 직장가정 양립, 업무다기능을 포함하며, 직무요구가 높을수록 우울이 높게 나타났다.
직장문화는 서양과 달리 한국의 직장문화는 개인의 능력발휘 보다는 집단 조직간의 규율과 유대관계를 중요시 하는 문화이며, 직장에서는 지역주의와 집단주의적 업무 문화가 스트레스 요인으로 작용한다. 집단주의적 문화인 회식문화, 직무갈등, 합리적 의사소통의 결여와 남성과 여성의 차별 등이 높을수록 헤어 미용인의 우울이 높게 나타났다.
연령과 결혼상태가 우울에 영향을 미치는 요인으로 확인되었고, 헤어 미용인이 아닌 다른 직업을(Park et al., 2008; Back & Lee, 2018) 대상으로 한 연구에서도 연령과 결혼상태는 우울에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.

Conclusion

본 연구는 헤어 미용인의 직무스트레스와 우울을 조사하고 관련성을 파악하여 우울에 영향을 미치는 요인을 탐색하기 위하여 K도에 근무하는 헤어 미용인 176명을 대상으로 하였다.
헤어 미용인의 직무스트레스에 대한 전체 평균 점수는 41.55±8.78점이었고, 헤어 미용인의 우울 평균점수는 16.79±9.05로 나타났다.
일반적 특성 및 업무관련 특성 중 직무스트레스와 유의한 차이가 있는 것은 연령(F=3.75, p=0.012), 교육수준(F=5.32, p=0.002), 결혼상태(t=2.43, p=0.016), 근무경력(F=3.41, p=0.010), 음주(t=1.98, p=0.049), 흡연(t=4.71, p=0.000), 주관적 건강상태(F=7.14, p=0.001)로 나타났다. 일반적 특성 및 업무관련 특성 중 우울과 유의한 차이가 있는 것은 연령(F=8.47, p=0.000), 교육수준(F=13.09, p=0.000), 결혼상태(t=4.32, p=0.000), 근무경력(F=5.51, p=0.000), 1일 근무시간(F=3.32, p=0.042), 음주(t=2.09, p=0.038), 흡연(t=5.25, p=0.000), 주관적 건강상태(F=13.13, p=0.000)로 나타났다.
직무스트레스와 우울은 양의 상관관계로 직무스트레스가 높을수록 우울이 통계적으로 높았다(r=0.311, p<0.000).
우울에 영향을 미치는 요인으로 나타난 변수는 보상부적절(t=7.30, p<0.001), 결혼상태(t=-4.53, p<0.001), 직무요구(t=2.53, p<0.012), 연령(t=2.77, p<0.006), 직장문화(t=2.46, p<0.015)였다.
최근 우리사회는 점차 삶의 질을 중요하게 생각하는 시대가 되었다. 기존의 신체건강뿐 만 아니라 정신건강의 중요성에 대해서도 광범위한 공감대를 형성하고 있다(Shin, 2020). 본 연구결과에서 직무스트레스와 우울은 양의 상관관계를 보이고 있음을 알게 되었으며 우울에 영향을 미치는 요인이 직무스트레스의 하위 요인인 보상부적절, 직무요구, 직장문화였고 일반적 특성으로는 결혼상태와 연령으로 나타났다. 이를 통해 알 수 있는 것은 헤어 미용인의 우울에 대한 중재 방안을 적극적으로 모색해야 함을 알 수 있다. 우울증은 직무스트레스로 인하여 발생하는 가장 높은 유병률의 질환이다. 이처럼 헤어 미용인의 직무스트레스로 인한 우울증을 예방하기 위하여 예방적 접근이 필요하며 1차 예방인 직장에서의 스트레스 관리, 생활습관관리, 우울에 대한 편견해소를 위한 프로램 운영이 필요하고, 2차 예방으로 우울증을 조기 발견하여 유병율을 감소시키고, 3차 예방으로 우울증의 재발을 막는 것이 필요하다고 사료된다.
본 연구의 결과로 헤어 미용인들의 우울에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 본 연구는 한 개의 도에 분포한 대상자들을 대상으로 하여 대표성에서 제한 점이 있으므로 추후 확장된 연구가 필요하다. 이에 좀 더 확대된 연구가 활발히 이루어져 헤어 미용인의 근무 환경을 개선 시킬 수 있고, 삶의 질을 향상 시키기 위한 다양한 직무스트레스 및 우울 중재 프로그램 개발로 도움을 줄 수 있도록 해야 한다.

NOTES

Author's contribution
MJA reviewed literature, analyzed the data and wrote the manuscript. SJP reviewed literature and performed questionnaires.
Author details
Mi-Jeung Ahn (Lecturer), Department of Nursing, Andong National University, 1375, Gyeongdong-ro, Andong-si, Gyeongsangbuk-do, Korea; Sun-Ju Park (Professor), Department of Beauty Business, Yongin University, 134 Yongindaehak-ro, Cheoin-gu, Yongin-si, Gyeonggi-do 17092, Korea.

Table 1.
General and Job-related characteristics of the subjects (N=176)
Characteristics Categories N (%) or M±SD
Gender Male 36 (20.5)
Female 140 (79.5)
Age 21-29 47 (26.7)
30-39 48 (27.3)
40-49 59 (33.5)
≥50 22 (12.5)
Education ≤High School 28 (15.9)
College 59 (33.5)
University 60 (34.1)
≥Graduate school 29 (16.5)
Marital status Unmarried 71 (40.3)
Married 105 (59.7)
Years employed Mean 10.86±8.89
<5 53 (30.1)
5-9 38 (21.6)
10-19 51 (29.0)
20-29 23 (13.1)
≥30 11 (6.3)
Hours worked per day 8 27 (15.3)
10 113 (64.2)
≥12 35 (20.5)
Drinking Yes 133 (75.6)
No 43 (24.4)
Smoking Yes 68 (38.6)
No 108 (61.4)
Subjective health status Good 51 (29.0)
Moderate 99 (56.2)
Not good 26 (14.8)
Table 2.
Levels of occupational stress and depression of the subjects (N=176)
Variables M±SD or N (%)
Occupational stress 41.55±8.78
 Job demand 50.71±16.08
 Lack of job autonomy 37.74±16.73
 Interpersonal conflict 45.08±11.12
 Job insecurity 38.35±16.95
 Organizational system 40.29±13.27
 Inadequate compensation 37.75±18.74
 Workplace culture 40.91±14.34
Depression 16.79±9.05
 Normal 113 (64.2)
 Mild 22 (12.5)
 Moderate 14 (8.0)
 Severe 27 (15.3)
Table 3.
Occupational stress and depression according to general characteristics (N=176)
Characteristics Categories Occupational stress
Depression
M±SD F or t (p) M±SD F or t (p)
Gender Male 43.42±10.37 1.43 (0.152) 16.22±7.84 -0.421 (0.674)
Female 41.07±8.30 16.94±9.35
Age 21-29a 41.84±9.26 3.75 (0.012) 14.38±9.61 8.47 (0.000)
30-39b 41.96±10.2 14.52±6.32
40-49c 43.05±7.90 (c>d) 18.08±10.7 (c>d)
≥50d 35.97±4.34 6.41±4.07
Education ≤High Schoola 43.84±4.73 5.32 (0.002) 14.61±7.26 13.09 (0.000)
Collegeb 43.44±9.30 19.81±11.12
Universityc 41.13±9.16 (a, b>d) 11.45±5.81 (b>d)
≥Graduate schoold 36.36±7.98 9.69±6.2
Marital status Unmarried 43.48±8.50 2.43 (0.016) 18.21±9.92 4.32 (0.000)
Married 40.24±8.77 11.48±7.62
Employment period (year) <5a 44.50±7.72 3.41 (0.010) 14.71± 7.39 5.51 (0.000)
5-9b 42.03±8.94 14.76±10.10
10-19c 40.63±10.52 (a>e) 18.61±10.18 (b>e)
20-29d 37.75±6.30 8.04±5.48
≥30e 37.81±1.90 7.55±4.78
Working hour per day 8a 40.07±8.30 4.33 (0.062) 12.48±7.62 3.32 (0.042)
10b 42.03±8.94 17.61±10.12
≥12c 44.05±7.90 20.12±21.18 (a<c)
Drinking Yes 42.29±9.11 17.59±9.15
No 39.26±7.33 1.98 (0.049) 13.30±8.33 2.09 (0.038)
Smoking Yes 45.27±8.63 18.00±9.76
No 39.20±8.07 4.71 (0.000) 11.14±7.47 5.25 (0.000)
Subjective health status Gooda 39.96±8.81 12.96±9.26
Moderateb 40.86±8.30 7.14 (0.001) 12.16±7.28 13.13 (0.000)
Not goodc 47.28±8.58 (a<c) 21.62±10.87 (a<c)

Tukey test.

Table 4.
Correlations between occupational stress and depression (N=176)
Variables Depression
r (p)
Occupational stress 0.311 (<0.000)**
 Job demand 0.219 (0.003)*
 Lack of job autonomy 0.393 (0.000)**
 Interpersonal conflict 0.001 (0.987)
 Job insecurity 0.261 (0.000)**
 Organizational system 0.372 (0.000)**
 Inadequate compensation 0.501 (0.000)**
 Workplace culture 0.311 (0.000)**

* p<0.05;

** p<0.01.

Table 5.
Influence of occupational stress and general characteristics on depression (N=176)
Dependent variable Independent variable B β SE t p
Depression Inadequate compensation 0.213 0.442 7.30 <0.001
Marital status –6.487 –0.353 0.040 –4.53 <0.001
Job requirements 0.087 0.155 1.429 2.53 0.012
Age 1.398 0.214 0.034 2.77 0.006
Workplace culture 0.099 0.157 0.054 2.46 0.015

Adj R2=0.405; F=23.125; p<0.001.

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