Asian J Kinesiol Search

CLOSE


Asian J Kinesiol > Volume 28(1); 2026 > Article
Kim, Kim, and Ryu: Association Between Physical Activity and Perceived Stress Among Adolescents Across Urbanicity Levels: Korea Youth Risk Behavior Survey, 2018-2023

Abstract

OBJECTIVES

The purpose of this study is to analyze whether the association between physical activity and perceived stress differs across urbanicity levels among Korean adolescents.

METHODS

This study utilized data from the Korea Youth Risk Behavior Survey (KYRBS), collected between 2018 and 2023. Physical activity was dichotomized based on engaging in ≥60 minutes of activity per day for seven consecutive days. Perceived stress was categorized into high and low levels based on survey responses. Urbanicity was classified into metropolitan, mid-sized city, or rural. Complex-sample logistic regression analyses were performed to assess the association between physical activity and perceived stress by urbanicity level, adjusting for age, sex, economic status, academic performance, school type, height, and weight.

RESULTS

A total of 322,978 adolescents were included in the analysis. The association between physical activity and perceived stress differed by urbanicity level. Adolescents in mid-sized cities who engaged in physical activity for seven consecutive days were more likely to report lower perceived stress (OR = 1.087, 95% CI = 1.035-1.142). However, no significant associations were observed among adolescents residing in metropolitan areas (OR = 1.048, 95% CI = 0.996-1.103) or rural areas (OR = 1.079, 95% CI = 0.950-1.225).

CONCLUSIONS

This study confirmed that the association between physical activity and perceived stress among adolescents varies by urbanicity level. Significant associations were observed only in mid-sized cities, suggesting that the stress-reducing benefits of physical activity may be influenced by contextual environmental factors. These findings highlight the need for region-specific physical activity promotion strategies to support adolescent mental health.

서론

청소년기는 아동기에서 성인기로 이행하는 발달적 과도기로[1], 신체적·정신적·사회적 변화가 급격하게 일어나는 시기이다[2]. 이 시기의 청소년은 정체성 발달과 더불어 변화하는 사회환경에 적응하는 과정에서 다양한 스트레스에 노출된다[3]. 특히, 우리나라 청소년은 학업 및 진로 선택 등 경쟁 중심의 사회적 분위기 속에서 높은 수준의 스트레스를 경험하고 있다[4]. 아울러, 청소년의 스트레스 인지는 한부모 가정 등의 가족 구조 차이, 스마트폰 및 소셜미디어 이용, 또래 관계의 질, 그리고 체형 인식과 같은 다양한 사회·심리적 요인과도 관련되어 보고되고 있다[5-8]. 실제로 질병관리청의 청소년건강행태조사(Korea Youth Risk Behavior Survey, KYRBS) 결과에 따르면, 지난 10년간 청소년의 스트레스 인지율은 지속적으로 높은 수준을 유지하고 있다[9]. 스트레스 인지는 우울, 불안, 자살사고 등 심각한 정신건강 문제와 밀접한 관련이 있으며, 이를 예측하는 중요한 선행 지표로 활용되고 있다. 선행연구에서는 청소년기의 스트레스 경험이 생애 전반에 걸쳐 정신건강 문제에 지속적인 영향을 미칠 수 있음을 보고하고 있다[10]. 이러한 관점에서 청소년기의 스트레스 수준은 중요한 고려 요인으로 여겨지며, 개인적 차원을 넘어 사회적 차원의 중요한 공중보건 문제로 인식될 필요가 있다.
신체활동은 청소년 정신건강에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 규칙적인 신체활동은 스트레스, 우울 및 불안을 감소시키고, 기분 개선 및 자존감 향상 등 다양한 심리적 이점을 제공한다[11,12]. 또한, 학교 기반 신체 활동 참여는 교우관계 및 사회성에도 긍정적인 영향을 미친다[13]. 그러나 이러한 신체활동의 효과는 청소년이 처한 생활환경에 따라 달라질 수 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구에서는 도시규모(대도시·중소도시·군지역)에 따른 차이를 충분히 고려하지 않은 경우가 많다.
도시규모는 청소년의 신체활동 기회 및 정신건강 수준에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인이다. 예컨대 선행연구에 따르면 대도시 청소년은 높은 학업 부담과 제한된 활동 공간으로 인해 신체활동 수준이 상대적으로 낮은 경향을 보이는 반면, 군지역 청소년의 경우 자연환경을 지니고 있으나 체계적 프로그램 접근성 부족으로 건강행동 실천이 제한될 가능성이 보고된 바 있다[14-16]. 실제로 도시규모별 청소년 건강행태를 비교한 연구에서도, 신체활동 빈도와 정신건강 지표가 지역별로 유의미한 차이를 보였다고 보고하였다[14,17]. 이러한 차이는 도시규모에 따라 청소년의 신체활동과 정신건강 간의 관계가 상이하게 나타날 수 있음을 시사한다.
따라서 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 청소년건강행태조사 자료를 활용하여, 도시규모에 따라 청소년의 신체활동과 스트레스 인지 간의 관련성이 어떻게 다르게 나타나는지를 분석하고자 한다. 본 연구는 전국 단위 대규모 표본을 기반으로 지역 환경이라는 맥락이 신체활동의 스트레스 완화 효과에 미칠 수 있는 차등적 양상을 검토함으로써, 청소년 정신건강 증진을 위한 신체활동 전략을 지역 특성에 맞게 설계할 필요성에 대한 근거로 제공하고자 한다.

연구방법

1. 연구 자료 및 대상

본 연구는 2018년부터 2023년까지 시행된 청소년건강행태조사의 원시자료를 활용하였다. 청소년건강행태조사는 질병관리청이 매년 시행하는 익명 자기기입식 온라인 조사로, 한국 청소년의 건강행태 수준과 그 변화를 파악하기 위해 설계된 국가 단위 통계조사이다. 조사 대상은 전국의 중학교 1학년부터 고등학교 3학년 학생으로 구성되며, 층화집락추출방법 방식을 통해 선정된 전국의 중학교 400개교, 고등학교 400개교 학생들이 참여하였다. 청소년건강행태조사는 표본의 대표성과 신뢰성이 확보된 국가 단위 패널형 조사체계로, 청소년의 건강행태를 장기적으로 추적/비교할 수 있는 신뢰성 높은 국가 통계자료를 제공한다.
본 연구에는 2018년부터 2023년까지 수집된 총 322,978명의 청소년의 응답자료를 통합하여 분석에 포함하였다. 분석 과정에서는 무응답 문항과 결측값을 모두 제외하여 완전사례 분석을 적용하였다. 또한 자료의 대표성을 유지하기 위해 각 연도의 표본설계에 따른 복합표본 가중치를 활용하였다. 청소년건강행태조사는 질병관리청 기관생명윤리위원회의 승인(2014-06EXP-02-P-A)을 받아 수행되었으며, 본 연구는 개인 식별 정보가 포함되지 않은 공개 자료를 활용한 2차 분석 연구로서 별도의 IRB 심의가 요구되지 않는다.

2. 측정 변수

1) 인구통계학적 특성

인구통계학적 특성에는 연령, 성별, 경제수준, 학업성취도, 학교구분, 신장, 그리고 체중이 포함되었다. 연령은 만 나이로 산출하였으며, 성별은 남학생과 여학생으로 구분하였다. 경제수준과 학업성취도는 청소년건강행태조사 원시자료 이용지침서(KDCA,2023)의 정의에 따라 ‘상’, ‘중상’, ‘중’, ‘중하’, ‘하’의 5개 범주로 구분하였으며, 학교구분은 중학교와 고등학교로 구분하였다.

2) 신체활동

신체활동은 “최근 7일 동안, 심장 박동이 평상시보다 증가하거나 숨이 찬 정도의 신체활동을(종류에 상관없이) 하루에 총합이 60분 이상한 날은 며칠입니까?”라는 문항을 사용하였다. 응답은 ‘최근 7일 동안 없음, 주 1일, 주 2일, 주 3일, 주 4일, 주 5일, 주 6일, 주 7일’로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보건복지부의 청소년 신체활동 지침(2023)에 따라, ‘주 7일 실천’과 ‘주 7일 미만’으로 이분화하였다[18].

3) 스트레스 인지

스트레스 인지는 “평상시 스트레스를 얼마나 느끼고 있습니까?”라는 문항을 사용하였다. 응답은 ‘대단히 많이 느낀다, 많이 느낀다, 조금 느낀다, 별로 느끼지 않는다, 전혀 느끼지 않는다’로 구성되어 있다. 본 연구에서는 청소년건강행태조사 원시자료 이용지침서의 지표 정의에 따라 ‘대단히 많이 느낀다’ 또는 ‘많이 느낀다’로 응답한 경우를 스트레스 인지 집단, ‘조금 느낀다’, ‘별로 느끼지 않는다’, ‘전혀 느끼지 않는다’로 응답한 경우를 스트레스 미인지 집단으로 분류하였다[19].

4) 도시규모

도시규모는 청소년건강행태조사에서 제시한 기준에 따라 사용하였다. 도시규모를 행정구역 단위에 따라 특별시 및 광역시는 대도시, 대도시를 제외한 시는 중소도시, 그리고 대도시 및 중소도시를 제외한 군은 군지역으로 분류하였다.

3. 자료처리방법

본 연구의 자료 처리는 청소년건강행태조사의 복합표본설계를 고려하여 수행되었다. 표본의 대표성을 확보하기 위해 질병관리청에서 제공하는 가중치, 층화변수, 집락 변수를 반영한 복합표본 분석 절차를 적용하였다. 연구대상자의 인구통계학적 특성 및 주요 변수의 분포는 기술 통계를 통해 확인하였다. 도시규모에 따른 신체활동과 스트레스 인지 간의 관련성을 확인하기 위해, 연령, 성별, 경제수준, 학업성취도, 학교구분, 신장, 체중을 보정변수로 포함한 복합표본 로지스틱 회귀분석(Complex Sample Logistic Regression Analysis)을 실시하였다. 본 연구에서는 스트레스 변수를 ‘스트레스 미인지’를 1, ‘스트레스 인지’를 0으로 코딩하여 높은 값이 낮은 스트레스 인지 수준을 의미하도록 역코딩을 하였다. 따라서, 오즈비가 1보다 클수록 스트레스를 인지하지 않을 가능성이 높음을 의미하도록 설정하였다. 이는 부정형 문항 응답자의 분포를 고려한 분석 방향성과 일치한다. 또한, 코로나19 시기 포함에 따른 잠재적 교란 효과를 확인하기 위해 조사 연도를 세 구간(2018-2019, 2020-2021, 2022-2023)으로 층화하여 민감도 분석을 실시하였다. 모든 분석은 SAS® (version 9.4, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) 프로그램을 사용하였으며, 통계적 유의수준은 p<0.05로 설정하였다.

결과

1. 전체 연구대상자의 인구통계학적 특성

<Table 1>은 2018년부터 2023년까지 연구대상의 인구통계학적 특성을 제시한다. 전체 조사기간 동안 연구대상자의 평균 연령은 약 15세 수준으로 전반적으로 유사한 분포를 보였으며, 성별은 남학생이 51.64-52.03%, 여학생이 47.97-48.36%로 분석 기간 전반에 걸쳐 비슷한 비율을 보였다. 경제수준의 경우 ‘중’ 수준이 44.92-49.07%로 가장 높은 비율을 차지하였으며, 학업성취도는 ‘중상’과 ‘중’ 수준이 각각 24.68-25.69%와 29.51-31.12%로 높게 나타났다. 학교 구분에서는 중학생 48.23-53.34%, 고등학생 46.66-51.77%로 두 집단 모두 유사한 비율로 나타났다. 평균 신장은 165.74-166.53cm, 평균 체중은 58.98-60.23kg 범위로 나타났다.

2. 도시 규모별 연구대상자의 인구통계학적 특성 및 주요 변수 분포

도시규모에 따른 연구대상자의 인구통계학적 특성과 주요 변수의 분포는 보충자료 <Table S1-S3>에서 제시하고 있다. 인구통계학적 변수는 세 도시규모 간에 전반적으로 유사한 경향을 보였다. 전체 조사기간 동안 대도시, 중소도시, 군지역 모두에서 평균 연령은 약 15세로 나타났으며, 성별 분포 역시 남학생 약 51-54%, 여학생 약 45-48% 수준으로 도시규모 간 큰 차이를 보이지 않았다. 경제 수준과 학업성취도에서는 세 도시규모에서 모두 ‘중’ 수준이 가장 높은 비율을 차지하였고, 학교 구분에서도 중학생 약 47-54%, 고등학생 약 45-52%로 비교적 유사한 분포를 보였다. 평균 신장은 대도시 165.91-166.70cm, 중소도시 165.59-166.40cm, 군지역 165.34-166.51cm였으며, 평균 체중은 대도시 59.08-60.38kg, 중소도시 58.83-60.02kg, 군지역 59.54-61.55kg으로 도시규모 간 전반적으로 유사한 수준을 나타냈다.
한편, 주요 연구변인인 신체활동 실천율과 스트레스 인지율은 도시 규모별로 연도에 따라 서로 다른 분포를 보였다. 신체활동 실천율의 경우 일부 연도에서는 군지역 또는 중소도시에서 상대적으로 높은 실천율이 관찰되었으나, 특정 도시규모에서 일관되게 높은 수준이 유지되는 결과는 확인되지 않았다. 스트레스 인지율 또한 대도시에서 비교적 높은 수준을 보이는 연도가 많았으나, 중소도시와 군지역에서도 유사한 수준이 함께 관찰되었다.

3. 도시 규모별 청소년의 신체활동과 스트레스 간의 관련성

<Table 2>는 도시 규모별 청소년의 신체활동과 스트레스 인지 간의 관련성을 제시한다. 대도시 청소년의 경우, 신체활동 실천 여부와 스트레스 인지 여부 간의 유의한 관련성이 나타나지 않았으며(OR = 1.048, 95% CI = 0.996-1.103), 군지역 청소년에서도 마찬가지로 통계적으로 유의한 관계가 관찰되지 않았다(OR = 1.079, 95% CI = 0.950-1.225). 반면 중소도시 청소년에서는 신체활동을 주 7일 실천한 청소년이 주 7일 미만 실천한 청소년보다 스트레스를 인지하지 않을 가능성이 유의하게 높게 나타났다(OR = 1.087, 95% CI = 1.035-1.142). 따라서, 세 지역 모두에서 신체활동과 스트레스 인지 간의 교차비(OR)는 유사한 방향성을 보였으나, 통계적으로 유의한 관련성은 중소도시에서만 관찰되었다.

4. 시기별 민감도 분석 (Sensitivity Analysis)

본 연구는 코로나19 팬데믹 시기(2020-2021년)가 포함됨에 따라 발생할 수 있는 결과의 편향을 검증하기 위해, 분석 기간을 팬데믹 이전(2018-2019년), 팬데믹(2020-2021년), 팬데믹 이후(2022-2023년)의 세 구간으로 나누어 민감도 분석을 수행하였다.
분석 결과, 신체활동이 스트레스 인지 위험을 낮추는 경향성은 세 시기 모두에서 일관되게 관찰되었다. 구체적으로 팬데믹 시기(OR = 0.930, 95% CI: 0.875-0.988)와 팬데믹 이후 시기(OR = 0.930, 95% CI: 0.877-0.985)에서는 통계적으로 유의한 연관성이 확인되었다. 팬데믹 이전 시기(2018-2019년)의 경우 통계적 유의수준에는 도달하지 못했으나(OR = 0.971, 95% CI: 0.915-1.030), 교차비의 방향성과 크기가 다른 시기와 유사하고 신뢰구간이 중첩되는 양상을 보였다. 이는 본 연구에서 관찰된 신체활동과 스트레스 간의 연관성이 특정 시기의 환경적 요인에 의해 주도된 것이 아니라, 시기에 구애받지 않는 결과임을 시사한다.

논의

본 연구는 2018년부터 2023년까지의 청소년건강행태조사 자료를 활용하여, 청소년의 신체활동과 스트레스 인지 간의 관련성이 도시규모에 따라 동일하게 나타나지 않을 수 있음을 확인하였다. 특히, 중소도시 청소년에서만 신체활동 주 7일 실천 여부와 스트레스 인지 간의 유의한 관련성이 관찰되었다는 점은, 신체활동의 정신건강 효과가 지역 환경에 따라 관찰되는 양상이 다르게 나타날 수 있음을 시사한다. 이러한 결과는 신체활동의 스트레스 완화 효과를 보고한 선행연구[11,12]의 일반화를 지역 환경의 맥락에서 재검토할 필요성을 제기한다.
도시 규모별로 관찰된 차이는 본 연구에서 직접 측정하지 않은 다양한 사회·심리적 요인에 의해 형성된 지역 환경의 특성이 반영되었을 가능성이 있다. 또한, 선행연구에서 제시된 가정구조, 스마트폰 및 소셜 미디어 이용, 또래 관계, 체형 인식과 같은 요인들은 이러한 도시규모에 따른 차이를 설명할 수 있는 가설적 맥락으로 참고될 수 있다. 이는 신체활동의 스트레스 완화 효과가 개인의 행동 요인과 더불어 사회·환경적 맥락과 상호작용하며 발현될 수 있음을 시사한다.
먼저 대도시에서 통계적으로 유의한 관련성이 관찰되지 않은 이유는 대도시 청소년이 경험하는 구조적 스트레스 환경이 하나의 가능성으로 고려될 수 있다. 대도시는 높은 학업 및 진로 부담, 경쟁 중심의 교육 체제, 교통혼잡, 소음 등 다양한 스트레스 요인에 노출되어 있으며[20,21], 실제 청소년건강통계에서도 성적 및 진로 부담을 주요 스트레스 원인으로 응답한 비율이 대도시에서 가장 높은 것으로 보고된다[22]. 선행연구에 따르면 스트레스의 수준과 성격은 신체활동이 제공하는 스트레스 완화 효과의 크기와 관련될 수 있으며, 특히 높은 강도의 스트레스 상황에서는 신체활동의 스트레스 완화 효과가 상대적으로 약화될 수 있음이 제기되고 있다[23]. 따라서, 대도시 청소년이 경험하는 높은 구조적 스트레스 환경은 본 연구에서 신체활동과 스트레스 인지 간의 유의한 관련성이 관찰되지 않은 현상을 설명할 수 있는 해석의 한 맥락으로 이해될 수 있다.
한편 군지역은 대도시 및 중소도시와 상이한 신체활동 참여 양상을 보일 수 있다. 선행연구에서는 도시화 수준이 높아질수록 청소년의 신체활동 참여 수준이 감소하는 경향이 보고되었으며[15], 도시와 농촌 지역 간에도 강도별 신체활동 패턴이 유의한 차이를 보였음이 확인되었다[16]. 이러한 선행연구 결과는 군지역 청소년의 신체활동 참여 양상이 대도시 및 중소도시와 구조적으로 다를 수 있음을 시사한다. 따라서, 본 연구에서 사용한 ‘주 7일 하루 60분 이상’이라는 신체활동 지침 충족 여부와의 정합성에 영향을 미쳐, 군지역에서 신체활동과 스트레스 인지 간의 유의한 관련성이 관찰되지 않았을 가능성을 가설적으로 설명할 수 있다. 다만, 이러한 해석은 본 연구에서 직접 검증된 것은 아니므로 향후 연구에서 신체활동의 유형을 구분한 분석을 통해 추가 검증이 필요하다.
종합하면, 본 연구에서 도시규모에 따라 신체활동과 스트레스 인지 간의 연관성이 다르게 관찰된 결과는 도시규모 자체의 직접적 효과이기보다는 도시규모에 따라 형성된 생활환경, 학업 및 사회적 맥락, 그리고 인구사회학적 구성의 차이가 반영된 결과로 해석될 수 있다.
이와 같은 맥락에서 중소도시는 대도시와 군지역 사이의 중간 수준의 사회·환경적 특성을 지닌 지역으로 이해될 수 있다. 중소도시는 대도시에 비해 스트레스 부담이 상대적으로 과도하지 않으면서[22], 군지역보다 규칙적이고 구조화된 신체활동 참여가 유지될 가능성이 높은 환경적 특성을 지니고 있었을 것으로 생각된다. 이러한 점을 고려할 때, 중소도시에서는 신체활동과 스트레스 인지 간의 연관성이 보다 명확하게 관찰되었을 가능성이 있다. 따라서 중간 수준의 스트레스 환경과 상대적으로 균형 잡힌 신체활동 참여 여건은, 본 연구에서 관찰된 중소도시 청소년의 신체활동과 스트레스 인지 간의 유의한 관련성을 해석하는 하나의 환경적 맥락으로 참고될 수 있다.
본 연구는 전국 단위 청소년 자료를 바탕으로 신체활동과 스트레스 인지 간의 관련성을 분석하였으며, 그 연관성이 도시규모라는 환경적 요인에 따라 다르게 관찰될 수 있음을 처음으로 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이러한 결과는, 신체활동의 심리적 효과가 모든 청소년에게 동일하게 나타난다고 가정하기보다, 도시규모에 따라 형성된 생활환경과 사회적 맥락을 함께 고려하여 해석할 필요가 있음을 시사한다. 나아가 본 연구 결과는, 청소년 신체활동 및 정신건강 증진 정책에서 도시규모의 특성을 고려한 환경 기반 접근의 필요성을 강조하는 근거가 될 수 있다.
그럼에도 본 연구는 몇 가지 제한점을 지닌다. 첫째, 신체활동과 스트레스는 모두 자기보고 방식으로 측정되었기 때문에 회상 오류와 사회적 바람직성 편향의 영향을 받을 수 있다. 둘째, 단면 연구 설계를 적용했기 때문에 신체활동과 스트레스 인지 간의 인과관계를 명확히 규명하는 데 한계가 있다. 셋째, 본 연구의 도시규모 분류는 행정적 구분에 따른 것으로, 동일한 규모의 지역이라도 청소년이 경험하는 환경적 요인이 상이할 수 있다는 점에서 실제 지역 특성을 완전히 반영하지 못한다는 한계가 있다. 넷째, 본 연구는 전국 단위 대규모 역학 자료의 특성상, 가정환경, 또래관계, 디지털미디어 이용, 학업 관련 스트레스 등 일부 사회·심리적 환경 요인을 개별적으로 모두 반영하지 못하였다는 한계가 있다. 다만, 본 연구에서는 연령, 성별, 경제수준, 학업성취도 등 주요 개인 특성을 보정한 상태에서 분석을 수행하였다. 마지막으로, 본 연구 기간에는 코로나19 팬데믹 시기가 포함되어 있어 시기적 요인이 결과에 영향을 미쳤을 가능성이 있다. 이를 검토하기 위해 민감도 분석을 수행한 결과, 신체활동과 스트레스 인지 간의 연관성은 시기 구분에 관계없이 비교적 일관된 방향성을 보였다. 이러한 결과는 본 연구에서 관찰된 연관성이 특정 시기의 영향에 의해 주도된 결과가 아닐 가능성을 뒷받침한다. 다만, 시기별 환경 변화가 결과에 미친 영향을 완전히 배제할 수는 없으므로, 향후 연구에서는 보다 장기적인 자료를 활용한 추가 검증이 필요하다.

결론

본 연구는 도시규모에 따라 청소년의 신체활동과 스트레스 인지 간의 관련성이 다르게 나타날 수 있음을 확인하였다. 중소도시 청소년에서만 신체활동 주 7일 실천 여부가 스트레스 인지와 유의한 관련성을 보였으며, 대도시와 군지역에서는 이러한 연관성이 나타나지 않았다. 이러한 결과는 청소년의 신체활동과 스트레스 인지 간의 연관성이 도시규모에 따라 다르게 관찰될 수 있음을 시사하며, 도시규모의 특성을 고려한 맞춤형 신체활동 및 정신건강 증진 전략 마련의 필요성을 제기한다.

Supplementary Material

Supplementary Table S1.

Weighted demographic characteristics, physical activity, and perceived stress across the evaluated cycles in metropolitan areas. (2018–2023 KYRBS; N=140,912)
ajk-2026-28-1-139-Supplementary-Table-S1.pdf

Supplementary Table S2.

Weighted demographic characteristics, physical activity, and perceived stress across the evaluated cycles in mid-sized cities.(2018–2023 KYRBS; N=157,442)
ajk-2026-28-1-139-Supplementary-Table-S2.pdf

Supplementary Table S3.

Weighted demographic characteristics, physical activity, and perceived stress across the evaluated cycles in rural areas. (2018–2023 KYRBS; N=24,624)
ajk-2026-28-1-139-Supplementary-Table-S3.pdf

Acknowledgements

This work was supported by a Journal Research Promotion(2025) for Graduate Students of Pusan National University.

Conflicts of Interest

There are no conflicts of interest for any of the listed authors.

Table 1.
Weighted demographic characteristics across the evaluated cycles (2018–2023 KYRBS; N=322,978)
Characteristic 2018 (n=58,336) 2019 (n=55,748) 2020 (n=53,534) 2021 (n=53,445) 2022 (n=50,453) 2023 (n=51,462)
Age 15.15 (15.10–15.20) 15.08 (15.03–15.13) 15.18 (15.13–15.23) 15.22 (15.18–15.27) 15.20 (15.15–15.25) 15.17 (15.12–15.22)
Sex (%)
 Male 52.03 (49.34–54.71) 51.98 (49.34–54.61) 51.93 (49.45–54.40) 51.83 (49.44–54.20) 51.68 (49.32–54.04) 51.64 (49.31–53.97)
 Female 47.97 (45.29–50.66) 48.02 (45.39–50.66) 48.07 (45.60–50.55) 48.17 (45.80–50.56) 48.32 (45.96–50.68) 48.36 (46.03–50.69)
Economic Status (%)
 High 10.80 (10.39–11.22) 11.04 (10.64–11.45) 11.19 (10.70–11.71) 10.77 (10.35–11.20) 11.72 (11.23–12.23) 12.31 (11.77–12.88)
 Upper-middle 30.14 (29.55–30.74) 28.66 (28.07–29.26) 28.86 (28.27–29.47) 29.52 (28.85–30.20) 31.67 (31.04–32.31) 31.32 (30.71–31.94)
 Middle 46.24 (45.61–46.87) 48.02 (47.40–48.64) 47.58 (46.87–48.29) 49.07 (48.36–49.78) 46.16 (45.41–46.91) 44.92 (44.18–45.67)
 Lower-middle 10.60 (10.23–10.99) 10.25 (9.90–10.61) 10.29 (9.94–10.65) 8.84 (8.51–9.19) 8.71 (8.36–9.07) 9.68 (9.34–10.04)
 Low 2.22 (2.08–2.37) 2.03 (1.88–2.19) 2.08 (1.94–2.22) 1.80 (1.68–1.93) 1.74 (1.61–1.87) 1.76 (1.64–1.89)
Academic Performance (%)
 High 13.17 (12.79–13.56) 13.04 (12.65–13.45) 12.23 (11.80–12.68) 12.63 (12.26–13.01) 13.43 (12.98–13.90) 12.97 (12.53–13.43)
 Upper-middle 25.69 (25.28–26.11) 25.07 (24.61–25.53) 24.88 (24.42–25.35) 24.68 (24.21–25.17) 25.56 (25.09–26.04) 25.38 (24.91–25.85)
 Middle 29.58 (29.15–30.01) 30.30 (29.83–30.77) 30.26 (29.81–30.71) 31.12 (30.67–31.58) 30.21 (29.74–30.69) 29.51 (29.06–29.96)
 Lower-middle 21.99 (21.54–22.45) 21.99 (21.57–22.42) 22.87 (22.37–23.38) 21.94 (21.51–22.37) 21.66 (21.17–22.15) 23.21 (22.71–23.72)
 Low 9.57 (9.28–9.87) 9.60 (9.30–9.91) 9.76 (9.42–10.11) 9.63 (9.30–9.98) 9.13 (8.81–9.47) 8.93 (8.62–9.25)
School Type (%)
 Middle School 53.34 (51.76–54.92) 51.95 (50.34–53.55) 50.23 (48.62–51.84) 48.87 (47.31–50.43) 48.23 (46.55–49.92) 48.96 (47.32–50.59)
 High School 46.66 (45.08–48.24) 48.05 (46.45–49.66) 49.77 (48.16–51.38) 51.13 (49.57–52.69) 51.77 (50.08–53.45) 51.04 (49.41–52.68)
Height (cm) 165.78 (165.44–166.11) 165.74 (165.41–166.06) 166.27 (165.96–166.58) 166.35 (166.06–166.64) 166.53 (166.24–166.82) 166.46 (166.17–166.75)
Weight (kg) 58.98 (58.61–59.35) 59.06 (58.68–59.43) 59.84 (59.46–60.21) 60.23 (59.86–60.61) 59.66 (59.27–60.04) 59.57 (59.20–59.93)

Note. KYRBS = Korea Youth Risk Behavior Survey. Values are weighted means or weighted percentages with 95% confidence intervals.

Table 2.
Weighted associations between physical activity and perceived stress by urbanicity level.
Urbanicity Level Odds Ratio (95% CI)
Metropolitan areas 1.048 (0.996–1.103)
Mid-sized cities 1.087 (1.035–1.142)
Rural areas 1.079 (0.950–1.225)

Note. Adjusted for age, sex, economic status, academic performance, school level, height, and weight.

References

1. Sawyer SM, Azzopardi PS, Wickremarathne D, Patton GC. The age of adolescence. Lancet Child Adolesc Health. 2018; 2(3):223–8.
crossref pmid pmc
2. Lee KW, Kim SG. The influence of leisure activity pattern on stress solution and academic achievement of juvenile. Korea Sport Res. 2005; 16(4):775–84.

3. Kim YH, Lee EJ, Park SJ. The effect of stress on adolescents’ mental health: Mediating effect of distress tolerance. J Learn-Cent Curric Instr. 2025; 25(2):235–48.
crossref
4. Oh YA. Relations between mental health and physical activities of middle to high school students. J Korean Soc Sch Community Health Educ. 2011; 12(1):103–16.

5. Shannon H, Bush K, Villeneuve PJ, Hellemans KG, Guimond S. Problematic social media use in adolescents and young adults: Systematic review and meta-analysis. JMIR Mental Health. 2022; 9(4):e33450.
crossref pmid pmc
6. Nesi J, Choukas-Bradley S, Prinstein MJ. Transformation of adolescent peer relations in the social media context: Part 2—application to peer group processes and future directions for research. Clin Child Fam Psychol Rev. 2018; 21(3):295–319.
crossref pmid pmc pdf
7. Lee RH. Moderated mediating effect of anxiety by household type on the relationship between daily life stress and non-suicidal self-injury among adolescents. Stress. 2024; 32(4):188–95.
crossref pdf
8. Murray KM, Byrne DG, Rieger E. Investigating adolescent stress and body image. J Adolesc. 2011; 34(2):269–78.
crossref pmid pdf
9. Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA). 2023 Korea Youth Risk Behavior Survey Statistics Report. 2024; Available from: https://www.kdca.go.kr/yhs/yhs/main.do (Accessed Feb 10, 2025).

10. Lee CH, Kang SY, Lee DH. A study on support measures for promoting mental health among children and adolescents III: Development of field-application programs for enhancing mental health [In Korean]. Korea Youth Policy Institute (KYPI) Research Report. 2013; 1–251.

11. Biddle SJ, Asare M. Physical activity and mental health in children and adolescents: a review of reviews. Br J Sports Med. 2011; 45(11):886–95.
crossref pmid pmc
12. Hamer M, Endrighi R, Poole L. Physical activity, stress reduction, and mood: Insight into immunological mechanisms. Totowa, NJ, USA: Humana Press; 2012; p 89-102.

13. Cho HM, Choi YJ. The relationships among peer relationship, socialization and satisfaction of school life of school sports club activity participation middle school students. Korean J Sports Sci. 2015; 24(6):833–43.

14. Chin YR, Yang SY. Analysis of the differences in healthy behaviors of adolescents by regional size and related factors. J Korean Acad Rural Health Nurs. 2023; 8(2):11–8.

15. Lee H, Choi H, Koh SB, Kim HC. Trends in the effects of socioeconomic position on physical activity levels and sedentary behavior among Korean adolescents. Epidemiol Health. 2023; 45:e2023085.
crossref pmid pmc pdf
16. Lee GI. Analyzing the physical activity characteristics of middle school students based on region (urban and rural) and sex during COVID-19. Korean J Phys Educ. 2022; 33(4):713–21.

17. Yom HC, Cho SY. Relationships of ecological variables with adolescents’ stress. Korean J Youth Welf. 2007; 9(2):1–21.

18. Ministry of Health and Welfare, Korea Health Promotion Institute. Physical activity guidelines for Koreans. 2nd ed. Sejong: Ministry of Health and Welfare; 2023.

19. Korea Disease Control and Prevention Agency. Guidelines for the use of raw data from the Korea Youth Risk Behavior Survey (KYRBS). Cheongju: Korea Disease Control and Prevention Agency; 2023.

20. Park SB, Jang HS, LEE ES. Major stressors among Korean adolescents according to gender, educational level, residential area, and socioeconomic status. Int J Environ Res Public Health. 2018; 15(10):2080.
crossref pmid pmc
21. Jeong JA, Kim SA, Yang JH, Shin MH. Urban-rural differences in the prevalence of depressive symptoms in Korean adults. Chonnam Med J. 2023; 59(2):128–33.
crossref pmid pmc pdf
22. Korea Health Industry Development Institute (KHIDI). Youth health statistics: Perceived stress status by urbanicity [Internet]. 2024. Available from: https://www.khidi.or.kr/nns/CityNutriStat/content?menuId=MENU02859&year= (Accessed Feb 10, 2025).

23. Gerstberger L, Blanke ES, Keller J, Brose A. Stress buffering after physical activity engagement: an experience sampling study. Br J Health Psychol. 2023; 28(3):876–92.
crossref pmid


ABOUT
BROWSE ARTICLES
ARTICLE CATEGORY

Browse all articles >

AUTHOR INFORMATION
Editorial Office
Tel: +82-10-4670-0832    E-mail: editor@jkinesiol.org    

Copyright © 2026 by The Asian Society of Kinesiology and the Korean Academy of Kinesiology.

Developed in M2PI

Close layer
prev next