BMI 지수를 활용한 체지방 추정식 모형

Developing Regression Model for Estimation of % Body Fat from Body Mass Index

한국체육학회지, 2013년, 제52권 제2호, -10                  The Korean Journal of Physical Education, 2013, 52(2), -10

요약

이 연구는 BMI 지수에 의한 체지방량 추정모형을 제안하는 데 목적이 있다. 일반 성인들의 성별과 연령을 반영한 BMI의 체지방량 추정모형 제안을 위하여, 준거 측정치와 BMI 지수간의 관련성을 회귀모형을 바탕으로 검토하였다. 2002년부터 2004년까지 서울시 S보건소 운동처방센터를 방문한 20세 이상 성인을 대상으로 추정모형 탐색을 위하여 체지방률을 반응변수로하고 BMI를 설명변수로 하는 회귀모형을 설정하고, 절편과 기울기에 성별 혹은 연령대와의 교호작용을 분석하였다. 후진 제거 회귀분석방법을 적용하였으며 자료 분석은 R(2.2.1)프로그램을 이용하였다. 분석결과 단순 모형결과에서는 BMI계수에 의한 체지방률의 설명력은 33%, 성과 연령(대) 효과를 고려할 경우 BMI지수는 BIA 지수를 근거로 한 체지방률을 99%까지 설명하고 있다. BMI에 의한 체지방량 추정에서는 성과 연령의 교호작용효과를 고려한 모형으로 보다 타당한 체지방량 추정 값을 얻을 수 있다. 더불어 성과 연령 효과를 반영한 회귀모형에서는 노령화에 따른 신체구성의 변화 특성도 반영한다.

Abstract

Among anthropometric measurement, body mass index(BMI) is reliable and easy-to-perform indicator of adiposity in children as well as in adults. Few studies have attempted to analysis complex relationship between body mass index and demographical background in epidemiological study. The present study highlights the influence of sex and age effect on % fat estimation from body mass index. Cross-sectional data obtained from adults aged 20-92 in S public health center in Seoul(N=3659) were used. Statistical analyses were performed using R(2.1.1). Backward multiple regression analysis using % fat BIA as the criterion selected the sex & age effect(R2=0.988) for adults(P=.0001). The results confirmed that there was strong relationship sex and age interaction effect in estimation body fat from body mass. These interaction effects in estimating % fat by BMI warrant further investigation into the use of sex and age-specific BMI cutoffs in clinical settings to more accurately identify individuals at risk of obesity.

Key words: %fat, BMI, regression model

서론

한국체육학회지 제52권 제2호

BMI 지수를 활용한 체지방 추정식 모형

신체구성에 대한 정보는 매우 다양한 차원으로 나타나는 관련성으로 인하여 많은 분야의 관심대상이 되고 있다. 오늘날 신체구성 정보는 기본적인 영양판정과 체형 평가 영역을 넘어서 건강 및 임상 영역에 이르기 까지 매우 광범하게 다루어지고 있다. 특히, 임상현장에서 신체구성 정보는 비만 평가뿐 아니라 AIDS, 영양실조, 탈수관련 질환, 심장병, 당뇨, 담낭질환, 특정 암, 골다공증 등 일반적 영역에서 특정 영역에 이르기까지 많은 분야에서 활용되고 있다.

신체구성에 대한 연구는 1870년대 Quetelet이 가우스의 법칙을 바탕으로 신체분절의 비율에 대한 연구를 시작한 이래 다양한 인체측정치를 통한 인체의 형태학적, 생리적, 병리적 특성을 규명하고자 여러 분야에서 지속적으로 발전해 왔다. 이후 1890에는 Richer에 의해 처음으로 캘리퍼(caliper)가 사용되었으며, 1910년경에는 Oeder에 의해 캘리퍼가 비만 평가를 위한 도구로 사용되면서 인체측정치를 활용하여 신체구성성분(근육, 골격, 지질 등) 추정을 위한 수리적 모형 개발이 시작되기에 이른다(Mohamed & De Lorenzo, 2003).

이후 1950년대에 접어들어 영양학 분야를 중심으로 인체측정과 관련한 측정도구 개발, 측정방법 등에 대한 표준화 과정이 이루어진 이래 오늘날에 이르고 있다. 이들 도구들은 비 침습적이며 현장에서 빠르고 간단하게 측정할 수 있는 특성을 가지며 인체의 해부학적 화학적 구성성분과 더불어 영양상태, 신체적 효율성, 에너지 대사 평가를 위한 목적으로 사용되어왔다. 그리고 이러한 도구들을 활용해서 얻어진 인체에 대한 다양한 정보들은 기본적으로 성과 연령 특성을 바탕으로 다양하게 표현되어 왔다.

그동안 신체구성 연구 영역에서 인체계측치를 활용하여 가장 보편적으로 활용되어온 정보로 체질량지수(body mass index; BMI)가 꼽힌다. 체중(kg)을 신장(m) 자승 값으로 나눈 값[신장(kg)/신장(m)2]으로 체 지방량과의 의의있는 상관관계(r=.08-.90)를 근거로 활용되고 있지만, 근육량 제지방량 또는 단백질 수준과는 약한 관련성을 보이고 있다. 체질량지수는 체중의 상태를 평가하는 보편적 기준가운데 하나로 사용되고 있다. 그러나 체질량지수가 신체의 지방량 성분을 측정하는 것은 아니지만, 체질량지수와 체지방 백분율간의 상관관계가 높기 때문에 흔히 체지방지표로 활용되고 있다.

그러나 오늘날 BMI 계수는 비만 판정기준으로 활용되기도 하는가 하면(WHO, 2004), 경기력, 생산력, 영양, 보건, 임상 등 제 영역에서 주요 설명변인으로서 여러 용도로 활용 되고 있다. 뿐만 아니라 고용, 배치, 보험 등 다양한 현장 영역에서까지 BMI 자료를 활용함으로서 경우에 따라서는 매우 중요한 사회적 기능을 하고 있기도 하다. 뿐만 아니라 BMI가 과체중 비만을 나타내주는 지표인 만큼 비만 과체중으로 인한 여러 만성적 질환(심장병, 고혈압, 당뇨, 골다공증, 특정 암 등)과의 연관성도 주요 관심사로 다루어지고 있다. 그럼에도 불구하고 동일한 체질량지수에서도 체지방량은 다른 수준일 수 있으며 이러한 특성으로 BMI에 의한 비만평가 또는 판정은 매우 신중해야 함은 두말할 나위가 없다.

CDC(Center for Disease Control)(2005)에서도 동일한 BMI 수준에서도 성과 연령에 따라체지방량은 차이가 있으며, 동일한 BMI 수준에서 남자보다는 여자 그리고 노인들의 체지방량이 더 많은 점을 지적하고 있다. 더불어 BMI가 여러 성인병의 주요 원인요소 가운데 하나이긴 하지만 BMI 수준으로서 관련 질병을 설명할 수 는 없다고 밝히고 있다. 즉 BMI의 진단적 기능에 대한 주의를 지적하고 있다. 그렇지만 성별 년령별 특성을 고려한 BMI 판정 자료는 세분화하여 제시되지 않고 있다.

그동안 보다 타당성 높은 비만 평가를 위해서는 인체계측 자료보다는 여러 실험실 측정자료를 적용하였으며, 이들 측정방법은 동시에 인체측정 자료의 준거 기준으로 활용되어 왔다. 실험실 상황에서 적용되는 신체구성 평가 방법은 방사선, 전자기, 기타 첨단 기기들을 활용하여 신체의 물리적 생리적 반응특성을 측정하고 수학적 모형으로 변환된 정보로 표현되어 준거측정치로 주로 활용되어 왔다. BMI 자료를 비만 평가에 적용하는 근거도 이들 자료와의 관련성에 바탕을 두고 있음은 주지의 사실이다.

그동안 BMI 자료에 의한 신체구성 또는 비만 평가의 적절성에 대하여 여러 관점의 논의가 있어 왔다. 최근 강상조, 박재현 및 김미예(2004) 등의 연구에서는 운동선수의 체중비 추정을 위한 BMI 지수의 적절성 평가를 목적으로 신장이 통제된 체중비의 적합성, 대안적인 척도화 모형 탐색을 시도하였다. 이 연구에서는 연구대상인 투기종목 선수의 체중비는 비선형모형에 의해 보다 절절하게 추정이 가능하다는 점을 확인하고 비선형 체중비 지수를 제안하였다. 신장에 대한 체중의 비율적 특성을 지수 모형으로 검토하고 이의 타당성 검증을 시도한 연구 사례이다.

더불어 신장의 효과를 통제하기위한 모형으로서 비선형모형에 대한 이론적 실증적 연구사례들을 소개하며, 이들 모형이 비록 이론적으로 광범한 지지를 받고 있지만 현장에서는 비선형적 모형에 대한 이해와 적용에 한계가 있음도 지적하고 있다. 즉 단순비율 모형의 보편적 적용이 현장에서 주로 이루어지고 있음을 설명하였다. Heil(1997)의 연구에서도 추정식의 방법론적 경향을 언급하면서 유산소능력의 추정과 관련한 모형의 대부분(98%)은 설명변인들을 비선형적 모형이 아닌 단순비율 모형으로 제안하고 있음을 밝히고 있다. 그러나 BMI 지수를 비만 평가 즉 궁극적으로 체지방량 정보에 대한 지표로 간주하고 이를 타당하게 추정하는 목적의 단순 모형에 대한 검토 자료는 많지 않다.

최근 Deurenberg-Yap & Deurenberg(2003)는 BMI를 활용한 체지방량 추정 연구에서 4구성성분 모형을 적용한 준거기준을 바탕으로 성과 연령 효과를 반영한 추정식을 제안하였다. 이 연구에서 대상자 전체를 대상으로 제안된 체지방 추정(회귀)모형은 2.7-5.6%의 체지방량 추정의 오차가 있는 것으로 보고되었으며, 추정 오차를 줄이기 위하여 인종별 추정식 모형의 필요성을 제안하였다. 더불어 이 연구에서는 WHO가 BMI를 기준으로 제안한 과체중 비만 판정기준이 자국(싱가포르) 국민들의 비만 평가에 적절하지 않음을 지적하고 국가 간 특성이 반영된 기준치 설정의 필요성을 강조하였다.

최근에는 BMI 자료는 비만평가 목적 이외에도 임상적 활용이 증가되면서 BMI 수준과 여러 질환들과의 관련성에 내포되어 있는 잠재 변인 효과를 분석한 연구들이 많이 발표되고 있다. Murphy, Calle, Rodriguez, Kahn & Thun.(2000)은 BMI 수준과 직장암과의 관련성을 분석하였으며, Bell, Adair & Popkin (2002)의 연구에서는 인종 차이를 반영한 고혈압과 BMI 수준과의 관련성 연구에서 BMI수준과 고혈압의 관련성은 인종에 따라 다르게 나타나고 있음을 보고하고 BMI 지수의 판정기준에 대한 매우 신중한 접근을 강조하였다. Engeland, BjØrge, SØgaard & Tverdal (2003) 연구에서는 어린이 시기의 BMI 수준과 성인 사망률간의 관련성을 규명하고자 한 종단적 연구에서 BMI 수준이 증가할 때 사망률 또한 증가하는 경향을 보고하고 청소년시기의 BMI 수준이 성인기 사망률의 추정지표로서 의미가 있음을 밝히고 있다.

Jee, et al. (2005)등은 BMI 지수와 허혈성 심장질환 간의 관련성 연구에서 BMI 지수가 높아질수록 심장질환 비율이 높게 나타나고 있음을 보고하고, 한국인을 대상으로 한 자료 분석결과에서 BMI 수준에 따른 심장질환 발병의 추이가 서양인과 유의한 차이가 나타나지 않은 점을 지적하고 WHO의 아시아인을 위한 낮은 BMI 기준치에 대한 기준의 적합성 여부는 보다 광범한 역학 자료를 근거로 재평가되어야 함을 주장하였다.

BMI 관련 연구 특히 역학연구에서 적용되고 있는 BMI 지수들에 대한 공통적 특징은 BMI가 비만에 대한 정보 즉 체지방량 수준을 설명하는 변인으로서 현장에서 매우 간편하게 얻어질 수 있는 지수로서 종단적 연구자료로서 확보가 매우 용이하다는데 있다는 점을 지적할 수 있다. 또한 BMI 지수가 가지는 배경변인 효과를 반영하여 추정의 적합성을 제고하자는데 주력하고 있음을 알 수 있다. 따라서 BMI 지수와 체지방간의 관련성이 피험자 특성에 따라 어떻게 나타나는지를 확인하고 이를 반영한 추정 모형은 매우 유용한 정보로서 가치가 있을 것이다. 이 연구는 BMI 지수의 체지방량 추정 기능 제고를 목표로, 일반 성인들의 성별과 연령을 반영한 BMI의 체지방량 추정모형을 제안하기 위하여 준거 측정치와 BMI 지수간의 관련성을 회귀모형을 바탕으로 검토하려는 데 목적이 있다.

연구방법

1. 연구대상

이 연구에서는 2002년부터 2004년까지 서울시 S보건소 운동처방센터를 방문한 20세 이상 성인들로부터 얻은 기본 인체측정 자료를 대상으로 하였다. 남자 대상자들의 평균 연령은 51.76세이며 여자대상자들은 52.40세이다. 참가자들은 일반적으로 운동에 대한 관심과 필요성에서 비교적 적극적인 자세를 가진 대상자들이며 과체중 또는 비만 체형을 가진 대상자들도 다수 포함되어 있다. 대상자들의 일반적 특성은 <표 1>과 같다. 참가자들의 평균 연령을 고려하여 연령효과를 고려한 추정식은 40대 이하, 41-53세, 54세-65세 그리고 66세 이상으로 4집단으로 분할하였다.

표 1. 대상자 특성

성별			체중	신장	연령
남자(n=1256)	평균		69.553	167.88	51.76
	중위수		69.427	167.75	52.00
	표준편차		9.1363	6.778	16.271
	최소값		38.8	141	20
	최대값		112.1	187	92
	백분위수	25	62.996	163.20	37
		50	69.427	167.75	52
		75	75.261	172.60	67
여자(n=2403)	평균		58.901	155.24	52.40
	중위수		58.093	155.20	54.00
	표준편차		7.9563	6.189	14.185
	최소값		36.6	111	20
	최대값		107.4	176	87
	백분위수	25	53.559	151.20	42.00
		50	58.093	155.20	54.00
		75	63.625	159.40	64.00

2. 측정변인

이 연구에서는 BMI 값을 활용하여 체지방량을 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하는데 목적이 있다. 따라서 체지방률을 반응변수로하고 BMI를 설명변수로하는 회귀모형을 설정하고 체지방률 측정치는 BIA (BIA; bioimpedance analysis) 측정치를 사용하였다. BIA 측정치는 체지방수준의 준거자료로서는 한계가 있지만 일반적인 비만 평가와 과체중 판정에 사용되는 측정치로서 의미가 있는 자료이다. BIA 자료는 비만 과체중의 평가 뿐 아니라 임상에서 관련 질환의 진단과 평가 목적으로도 매우 중요한 기능을 하고 있다는 점에서 제한적 수준에서 준거자료로서 활용가치가 인정될 수 있을 것으로 본다.

BIA 방법은 기본적으로 체 수분에 대한 정보를 바탕으로 지방량을 추정하지만 건강한 일반성인 어린이들의 신체구성 평가에서 준거검사와 매우 정확성이 높은 검사로 평가되고 있다. 일반적으로 준거검사와의 오차는 연령별로 제안된 추정식의 경우 제지방 체중(FFM, Fat Free Mass)과 지방량(FM, Fat Mass)에서 1.5-3kg의 추정의 표준오차 범위를 갖는다고 보고되고 있다(Yanovski, Hubbard, Heymsfield & Lukaski, 1996). 체지방률과 BMI 측정치는 <표 2>와 같다.

3. 자료처리방법

이 연구에서는 BMI를 활용한 체지방량 추정모형을 제안하기 위하여 체지방률을 반응변수로하고 BMI를 설명변수로 하는 회귀모형을 설정하고, 절편과 기울기에 성별 혹은 연령대와의 교호작용이 존재하는가에 대하여 회귀분석에서 후진 제거 방법에 의한 변수 선택 방법을 이용하여 모형을 검토하였다. 수집된 전체자료가운데는 이상치에 해당하는 6개의 사례는 제외되었으며, 이들 자료는 검토과정에서 자료입력의 오류 그리고 전기저항 측정에서의 특이 반응 사례들로 확인하였다. 자료 분석은 R 2.2.1(2005)프로그램을 이용하였다.

표 2. 대상자의 BMI, 체지방률 수준

성별			BMI	체지방률
남자(n=1256)	평균		24.658	23.820
	중위수		24.593	23.625
	표준편차		2.7156	5.3655
	최소값		15.3	10.2
	최대값		34.6	47.9
	백분위수	25	22.850	20.400
		50	24.593	23.625
		75	26.228	27.592
여자(n=2403)	평균		24.474	32.690
	중위수		24.397	32.764
	표준편차		3.2477	5.3524
	최소값		16.3	15.5
	최대값		46.2	59.0
	백분위수	25	22.178	29.042
		50	24.397	32.764
		75	26.397	36.355

그림 1. BMI와 체지방률의 산포도

결과

1. 자료의 탐색적 분석

전체 대상자들을 자료를 통합한 BMI와 체지방률은 <그림 1>에서 시각적으로 나타나는 바와 같이 대체적으로 선형적 관계를 보이고 있다. 산포도의 자료는 BMI지수는 체지방률을 추정하기 위한 도구로서의 가능성을 보여주고 있다. 그러나 <그림 1>에서는 전체적인 산포의 형태가 직선적 경향을 가지며 이원화되어 분리될 수 있는 패턴을 보여줌으로 배경 변인에 대한 탐색의 필요성을 시사한다. 잠재적 배경변인의 관련성을 확인하기 위하여 관측 값을 성별로 분리하여 산포도를 제시하면 <그림 2>와 같이 얻어진다.

그림 2. 성별 BMI와 체지방률의 산포도 ("+"=여성, "o"=남성)

<그림 2>에서 BMI와 체지방률의 산포도는 성별에 의하여 뚜렷이 2개의 집단으로 구분됨을 알 수 있다. 동일한 BMI를 가질 때 여성이 남성에 비하여 더 높은 체지방률을 가지고 있다는 것을 확인 할 수 있다. 이러한 결과는 회귀모형에서 성별의 효과가 절편 값에서 반영되어야 함을 시사하고 있다.

<그림 3>은 BMI와 체지방률의 관계에서 연령효과를 검토하기 위하여 성별 연령대별로 산포도를 작성한 것이다. 그림에서는 연령대가 올라갈 수 록 도표의 위쪽에 분포하는 패턴이 관측된다. 이는 연령대가 높을수록 동일 BMI에 대하여 높은 체지방률을 가지고 있다는 사실을 미루어 짐작하게 한다.

그림 3. 연령대별 BMI와 체지방그림 2. 성별 BMI와 체지방률의 산포도 ("+"=여성, "o"=남성)율의 산포도 (연령대 순으로 "o","+","x","-").

2. 체지방률 추정을 위한 회귀모형

탐색적 자료분석 결과를 근거로 성별, 연령대별 효과를 고려한 BMI의 체지방률 추정을 위한 회귀분석 결과는 다음과 같다. <표 3>은 성별 연령대, BMI 수준이 포함된 포화모형 회귀분석 결과이다. 회귀분석 결과에서는 성별 연령대별 그리고 BMI간 3차 교호작용이 유의하지 않은 것으로 나타났다.

표 3. 체지방률 회귀모형(포화모형)의 분산분석 결과

효과	자유도	자승화	평균자승	F	P
성별 연령대 BMI 성별×연령대 연령×BMI 성별×BMI 성별×연령대×BMI	1 3 1 3 3 1 3	64895 18200 47272 1712 15 50 45	64895 6067 47272 571 5 50 15	6278.3826 586.9405 4573.3952 55.1940 0.4778 4.8775 1.4571	.0001 .0001 .0001 .0001 .69775 .02727 .22425
잔차	3643	37655

표 4. 3차 교호작용을 제거한 회귀모형의 분산분석 결과

효과	자유도	자승화	평균자승	F	P
성별 연령대 BMI 성별×연령대 연령대×BMI 성별×BMI	1 3 1 3 3 1	64895 18200 47272 1712 15 50	64895 6067 47272 571 5 50	6276.0222 586.7199 4571.6757 55.1733 0.4776 4.8757	.0001 .0001 .0001 .0001 .6979 .0273
잔차	3646	37655	10

<표 4>는 3차 교호작용 효과가 유의하지 않음으로서 후진 제거법에 의해 3차 교호작용 효과가 제거된 회귀모형의 분산분석 결과이다. <표 4>에서는 <표 3>의 결과에서와 마찬가지로 3차 교호작용 효과가 제외되었을 경우에도 연령과 BMI간의 교호작용이 유의하지 않게 나타났다.

<표 5>는 3차 교호작용 효과와 2차 교호작용으로서 연령대와 BMI 효과 항을 제외하였을 때 회귀모형의 분산분석 결과이다. <표 5>에서는 <표 4>의 결과에서와 마찬가지로 성별 BMI의 교호작용효과의 유의수준이 .05 수준에서는 유의하게 나타나고 있다. 이 연구에서는 표본수가 충분히 많기 때문에 보수적인 기준인 유의수준 .01을 적용하여 성별 BMI의 2차 교호작용은 유의하지 않다고 판단하고 모형에서 제거하면 <표 6>과 같은 결과를 얻는다.

<표 6>에서는 BMI 자료를 바탕으로 배경변인으로서 성과 연령을 고려하였을 때 통계적으로 유의하지 않은 교호작용 효과를 제거하였을 때 최종적으로 선택된 회귀모형의 분산분석 결과이다.

표 5. 연령대 BMI 2차 교호작용을 제거한 회귀모형의 분산분석 결과

효과	자유도	자승화	평균자승	F	P
성별 연령대 BMI 성별×연령대 성별×BMI	1 3 1 3 1	64895 18200 47272 1712 44	64895 6067 47272 571 44	6277.6757 586.8745 4572.8802 55.1878 4.2708	.0001 .0001 .0001 .0001 .03884
잔차	3649	37721	10

표 6. 성별 BMI 2차 교호작용을 제거한 회귀모형의 분산분석 결과

효과	자유도	자승화	평균자승	F	P
성별 연령대 BMI 성별×연령대	1 3 1 3	64895 18200 47272 1712	64895 6067 47272 571	6272.055 586.349 4568.786 55.138	.0001 .0001 .0001 .0001
잔차	3650	37765	10

<표 6>의 결과에 의하면 체지방량 추정에는 성, 연령, BMI, 그리고 성과 연령의 2차 교호작용 그리고 성과 BMI의 2차 교호작용 효과가 모두 의의있는 것으로 나타나고 있다. 최종 모형으로 추정된 회귀계수, 설명력 크기는 <표 7>과 같다.

표 7. 최종모형의 회귀계수

효과	추정치	표준오차	t	P
BMI 40세 이하:여성 41-53세:여성 54-65세:여성 66세 이상:여성 40세 이하:남성 41-53세:남성 54-65세:남성 66세 이상:남성	1.2486 1.5100 1.2368 2.3944 3.3540 -9.8313 -7.9472 -6.1843 -4.0909	0.0182 0.4364 0.4549 0.4766 0.4855 0.4710 0.4988 0.5070 0.4728	68.593 3.460 2.719 5.023 6.909 -20.875 -15.933 -12.198 -8.652	.0001 .000545 .006580 .0001 .0001 .0001 .0001 .0001 .0001
표준오차	3.217	(df=3650)
R2=0.9888	수정된 R2 =0.9888
F=3.595e+04 [9,3650]	P=.0001
체지방률 추정 값(40세 남성)= 1.2486*BMI-9.8313

<표 7>의 최종모형 결과에서는 선택된 모형의 설명력은 99%로 나타났으며, 체지방률의 추정치는 BMI 지수에 1.25202를 곱한 값에 연령대별 성별 추정 값을 더하여 보다 타당하게 얻어질 수 있다. 즉 40세 남성의 경우 다음과 같은 공식에 의하여 체지방률의 추정 값을 얻을 수 있다.

추정된 회귀계수를 살펴보면 남성이 여성에 비하여 낮은 절편을 가지고 있으며, 젊은 집단일수록 더 낮은 절편 추정 값을 가지고 있음을 알 수 있다. 이는 탐색적 자료 분석에서의 결과와 부합하는 것이다. 또한 남성의 경우 여성에 비하여 연령대별 절편의 차이가 더 큼을 알 수 있다. 이는 남성의 경우 연령이 올라감에 따라 체지방율이 더 많이 증가한 다는 것을 의미한다. 여성 경우 40세 이하 연령대가 41세-53세 연령대에 비하여 더 높은 절편을 가지고 있는데, 이는 전반적인 추세와 어긋나는 경우이지만 이 차이는 오차의 범위를 넘지 못하고 있어 통계적 유의성을 가지지는 못한다고 볼 수 있다.

<표 8>은 최종모형과의 비교를 위해 BMI와 체지방율의 단순 모형 결과를 제시한 것이다. 단순 모형결과에 의하면 BMI계수에 의한 체지방률의 설명력은 33% 수준에 머물고 있음을 알 수 있다. <표 7>과 <표 8>의 분석결과에서는 성과 연령(대) 효과를 고려할 경우 BMI지수는 BIA 지수를 근거로 한 체지방률을 99%까지 설명할 수 있는 결과와 확연한 차이를 보인다.

표 8. BMI와 체지방률간의 단순 회귀모형

효과	추정치	표준오차	t	P
절편 BMI	-1.44708 1.26716	0.74309 0.03005	-1.947 42.171	.0516 .0001
표준오차	5.59	(df=3657)
R2=0.3272	수정된 R2 =0.327
F=1778 [1,3657]	P=.0001

논의

세계보건기구는 BMI지수 40이상을 과도 비만, 30이상을 비만, 25-29.9 과체중, 18.5-24.9 정상, 18.5이하를 저체중으로 분류하고 있다. 한편 WHO는 아시아인의 경우 23이상인 경우 비만으로 인한 질환이 증가한다는 보고에 따라 2003년 아시아인을 위한 BMI 기준을 발표하고 BMI 18.5-22.9는 정상, 23이상은 과체중, 25이상은 비만으로 규정하는 진단기준을 발표하였다(WHO, 2004). 그리고 이러한 기준은 과체중이나 비만 평가에 적용되는 기장 보편적 기준으로 인식되고 있다.

세계보건 기구의 BMI 평가기준에는 최근 인종의 차이를 반영하는 노력을 하고 있지만 성별과 연령이 미치는 효과는 반영하지 못하고 있다. 이 연구결과에서는 비록 BIA 측정치가 완전한 준거 기준(gold standard)이 되지는 않더라도 BMI 평가에서 성별과 연령 특성이 반영되었을 경우에 체지방량 추정은 획기적인 수준으로 개선됨을 확인 할 수 있다. Taylor (2003)는 BMI 지수를 이용한 체지방량 평가에서 비록 어린이 집단에서도 연령을 고려하여 평가기준을 다르게 적용하여야 한다고 보고하고 있다. Bell, et al. (2002) 등의 연구에서도 인종 차이를 반영한 고혈압과 BMI 수준과의 관련성 연구에서 BMI수준과 고혈압의 관련성은 인종에 따라 다르게 나타나고 있음을 보고하고 BMI 지수의 판정기준에 대한 매우 신중한 접근을 강조하였다.

Guricci, Hartriyanti, Deurenberg & Hautvast. (1998)의 연구에서도 체제방량과 BMI간에는 연령 성별 효과가 존재하며 다인종 국가의 경우 인종간 차이도 유의하다고 밝히고 있다. 동일한 체지방 수준일지라도 인종이 다를 경우 BMI 수준에서 차이가 있음을 보고하였다. 또한 Sundquist & Johansson(1998)은 사회경제적 지위, 인종 그리고 라이프 스타일에 따른 BMI 특성을 비교하고, 사회문화적 배경 변인에 따른 다차원적인 BMI 평가의 필요성을 주장하였다. 이와 같은 결과들은 BMI 자료를 활용한 체지방 추정에서 대상자의 성별, 연령별, 인종 등의 배경변인에 대한 다차원적 검토의 필요성을 지지하는 결과들로서 이 연구결과와 맥락을 같이하고 있다.

Deurenberg-Yap & Deurenberg(2003)는 BMI를 활용한 체지방량 추정 연구에서 4구성성분 모형을 적용한 준거기준을 바탕으로 성과 연령 효과를 반영한 추정식을 제안하였다. 이 연구에서 대상자 전체를 대상으로 제안된 체지방 추정(회귀)모형은 2.7-5.6%의 체지방량 추정의 오차가 있는 것으로 보고되었으며, 추정 오차를 줄이기 위하여 인종별 추정식 모형을 제안하였다. 더불어 이 연구에서는 WHO가 BMI를 기준으로 제안한 과체중 비만 판정기준이 자국(싱가포르) 국민들의 비만 평가에 적절하지 않음을 지적하고 국가 간 특성이 반영된 기준치 설정의 필요성을 강조하였다.

Jee et al.(2005)은 BMI 지수와 허혈성 심장질환 간의 관련성 연구에서 BMI 지수가 높아질수록 심장질환 비율이 높게 나타나고 있음을 보고하고, 한국인을 대상으로 한 자료 분석결과에서 BMI 수준에 따른 심장질환 발병의 추이가 서양인과 유의한 차이가 나타나지 않은 점을 지적하고 WHO의 아시아인을 위한 낮은 BMI 기준치에 대한 기준의 적합성 여부는 보다 광범한 역학 자료를 근거로 재평가되어야 함을 주장하였다.

Chan. Watts, Barrett & Burke(2003)은 지방성분 평가를 위한 다양한 인체계측치의 유용성 평가에서 MRI 측정치를 준거기준으로 보았을 때 BMI나 WHR 보다도 허리둘레(WC; waist circumference) 지표가 복부지방 예측에서는 가장 유용한 지표라고 보고 하였다. 더불어 이 연구에서는 BMI 지표가 전반적인 과체중 비만 지표로서 활용되고 있지만 다양한 신체지방의 분포 특성을 반영하는데는 한계가 있기 때문에 특히 내장지방의 평가 등을 위한 지표로서는 제한적으로 활용되어야 함을 시사하고 있다. 따라서 복부지방 내장지방 등과 같은 신체부위에 따른 체지방 평가를 위해서는 신체부위 요인을 반영한 모형 탐색도 필요할 것이다.

결론

최근 여러 영역에서 BMI자료를 활용한 연구들이 수행되고 있다. BMI지수는 과체중 비만 판정을 위한 기준치로 범 세계적인 기준으로 제안되고 있기도 하다. 무엇보다도 BMI 지수가 체지방 수준에 대한 정보를 내포하고 있는 객관적 사실에 근거하고 있다. 이러한 사실에서 많은 임상적 연구에서는 BMI 정보를 바탕으로 질병과의 관련성 여부를 규명하는 노력을 경주하고 있기도 하다. CDC(2005)는 동일한 BMI 수준에서도 성과 연령에 따라 체지방량은 차이가 있으며, 동일한 BMI 수준에서 남자보다는 여자 그리고 노인들의 체지방량이 더 많은 점을 지적하고 있다. 더불어 BMI가 여러 성인병의 주요 원인요소 가운데 하나이긴 하지만 BMI 수준으로서 관련 질병을 설명할 수 는 없다고 밝히고 있다. 즉 BMI의 진단적 기능에 대한 주의를 지적하고 있다.

그럼에도 불구하고 성별 년령별 특성을 고려한 BMI 판정 자료는 세분화하여 제시되지 않고 있다. 이 연구는 이러한 논의의 배경을 근거로 성과 연령의 특성이 체지방량 추정에 미치는 효과를 제시하였다는데서 그 결과가 의미하는 바 크다고 하겠다. 분석된 회귀모형과 논의를 배경으로 이 연구에서는 다음과 같은 결론을 제시한다. BMI에 의한 체지방량 추정에서는 성과 연령의 교호작용효과를 고려한 모형으로 보다 타당한 체지방량 추정 값을 얻을 수 있다. 더불어 성과 연령 효과를 반영한 회귀모형에서는 노령화에 따른 신체구성의 변화 특성도 반영한다.

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논문투고일: 2012.  0. 00

논문심사일: 2012.  0. 00

심사완료일: 2012.  0. 00