여성은 중년기로 접어들면 폐경이라는 전환점을 맞이하게 된다. 폐경이 되면 에스트로겐 분비가 급격히 감소하면서 다양한 생리적 변화가 나타나고 이는 복부비만, 인슐린저항성, 대사증후군, 심혈관계질환, 골다공증 등의 발생을 높인다(Lee 등, 2002; Dennis, 2007; Kim 등, 2007; Han, 2011). 따라서 여성의 생애 중 약 1/3을 차지하는 폐경 후 건강을 위해 다각적인 노력을 기울여야 하는데, 영양은 질병 발생과 관련된 유전과 생활습관을 포함하는 요인 중에서 영향력이 큰 요인이므로(Kim 등, 2021) 폐경 후 여성의 건강을 위해 무엇보다도 영양관리가 중요하다고 하겠다.

그러나 국민건강영양조사에서 우리나라 50~64세 여성의 1일 영양소 섭취량을 한국인 영양소 섭취기준과 비교할 때, 에너지와 단백질은 충분히 섭취하였으나 칼슘은 61.7%, 칼륨은 77.7%, 비타민 A는 61.9%, 니아신은 75.6%, 비타민 C는 75.6% 수준으로 부족하게 섭취하였으며 나트륨은 138.3% 수준으로 과다하게 섭취하였다[Korea Disease Control and Prevention Agency(KDCA), 2020]. 또한 50~64세 여성의 영양섭취부족자 분율이 11.0%, 지질, 나트륨, 채소 및 과일 섭취량의 적정성과 가공식품 선택 시 영양표시를 읽는지의 지표로 판단한 건강식생활 실천율이 53.7%로 영양관리가 미흡하였다(KDCA, 2022).

식품 섭취 다양성은 영양소 섭취 및 식사의 질을 나타내는데(Steyn 등, 2006), 영양소 섭취는 식품 섭취를 통해 이루어지고 식품마다 함유하는 영양소의 종류와 함량이 다르기 때문이다. 식품 섭취 다양성을 평가하는 지표에는 하루에 섭취한 총 식품 수(dietary variety score, DVS), 하루에 최소량 이상으로 섭취한 식품군으로 파악하는 총 식품군 점수(dietary diversity score, DDS), 하루에 식품군별 최소량 이상 섭취 여부를 나타내는 식품군별 섭취 패턴이 있다(Kant 등, 1991; Lee 등, 2016). 또한 식생활 지침 등을 준수하는지를 평가하는 한국 성인 식생활평가지수(Korean Healthy Eating Index, KHEI)가 있다(Yun과 Oh, 2018). 선행연구에서 DVS가 높을수록 영양소 섭취 수준 및 식사의 질이 향상되었으며(Kim과 Cho, 2001), DDS가 가장 높은 군에서 리보플라빈, 비타민 C, 칼슘에 대한 영양밀도지수(index of nutritional quality, INQ)가 가장 높았다(Bae, 2012). 이 밖에도 우리나라 성인의 식품 섭취 다양성을 평가한 결과 전체 대상자에서 가장 부족하게 섭취한 식품군은 우유 및 유제품이었으며, 심혈관질환 위험도를 예측하는 지표인 Framingham risk score(FRS)에 따라 집단을 나누었을 때 유제품, 과일군의 DDS가 저위험군이 중등위험군에 비해 유의적으로 높아 심혈관질환 예방을 위해 우유･유제품 섭취를 늘리면서 다양한 식품을 일정량 이상 섭취하는 것이 필요함을 시사해주었다(Choi와 Bae, 2014). 따라서 식품 섭취 다양성, 영양 및 건강과의 관계를 폭넓게 분석하고 건강증진에 적용하는 것이 필요하다.

한편 우유는 양질의 단백질, 유당, 칼슘, 칼륨, 비타민 A, 리보플라빈, 비타민 B12, 니아신 등의 영양소를 풍부하게 함유하고 있는데(National Institute of Agricultural Sciences, 2021), 칼슘, 칼륨, 비타민 A, 니아신, 비타민 C는 폐경 후 시기인 50~64세 여성에서 부족하게 섭취하는 것으로 나타나(KDCA, 2020), 우유 섭취는 폐경 후 여성의 영양소 보충에 효과적인 방법이라고 할 수 있다. 그뿐만 아니라 성인에서 칼슘이나 우유나 유제품 섭취는 혈중 HDL-콜레스테롤 농도를 높이고 LDL-콜레스테롤 농도를 낮춰 대사증후군 발생 위험을 낮추는 등 건강에 도움이 되는 것으로 보고되었다(Liu 등, 2005; Kim, 2013; Kai 등, 2014). 우리나라 40~69세의 중･노년기 대상의 대규모 코호트 연구에서도 우유 섭취가 당뇨병 발생 위험을 낮춘다고 보고하면서, 전체 대상자 중 39.25%가 우유를 거의 먹지 않았고 우유를 하루 1회 이상 섭취한 비율은 20.37%뿐으로 낮아서 건강을 위해 하루 1컵(200 mL)의 우유를 섭취할 것을 강조하였다(Cho와 Lee, 2016).

따라서 우리나라 폐경 후 여성에 해당하는 연령군에서 영양소 섭취 및 식품 섭취 다양성을 향상시키기 위해 우유 섭취를 생활화하는 것이 필요한 것으로 보이나, 이를 뒷받침해주는 폐경 후 여성의 우유 섭취와 식사의 질을 전반적으로 조사한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 2013~2015 국민건강영양조사[Ministry of Health and Welfare(MOHW)와 Korea Centers for Disease Control and Prevenion(KCDC), 2014~2016] 자료로 폐경 후 여성의 우유 섭취에 따른 영양소 섭취 및 식품 섭취 다양성을 분석하여 이들의 영양상태 개선 및 건강증진을 위한 기초자료가 되고자 실시하였다.

연구대상자 및 조사기간

본 연구는 2013~2015 국민건강영양조사(Korea National Health and Nutrition Examination Survey, KNHANES) (MOHW와 KCDC, 2014~2016)의 연도별 원시자료를 병합한 후에 연구조건에 맞는 폐경 후 여성만을 선정해 우유 섭취량을 조사하고, 주당 우유 섭취량을 4 구분하여 주당 우유 섭취량에 따른 영양소 섭취, 식품 섭취 다양성을 비교 분석하였다. 2013~2015 국민건강영양조사를 병합한 결과 총연구대상자 수는 22,948명이었다. 이 중에서 남성(n=10,411명), 가임기 여성(n=8,006명), 65세 이상자(n=2,132명), 영양소 섭취량 결측치가 있는 자와 1일 에너지 섭취량이 500 kcal/일 미만이나 5,000 kcal/일 이상인 자(n=243명)를 제외한 결과, 30~64세의 폐경 후 여성 2,156명이 추출되었으며 이들을 예비 연구대상자라고 하였다.

예비 연구대상자를 대상으로 국민건강영양조사의 24시간 회상법에 따른 식이조사 자료로 우유 섭취량을 조사한 결과, 예비 연구대상자의 80%가 조사 당일 우유를 섭취하지 않아 충분한 연구대상자 수를 확보하기 어려웠다. 그러나 예비 연구대상자 중 인공폐경 된 자와 반정량 식품섭취빈도조사에 참여하지 않은 자를 제외하고 1,952명을 대상으로 주당 우유 섭취량에 따라 구간을 나누었을 때 적절한 분포를 이루는 것으로 분석되었다. 따라서 1,952명을 본 연구대상자로 선정하였는데 이들의 연령 범위는 40~64세가 되었으며 이들의 반정량 식품섭취빈도조사 자료를 활용하여 주당 우유 섭취량에 따른 영양소 섭취 및 식품 섭취 다양성을 평가하였다. 거주지는 16개 시･도 중 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산을 대도시로, 그 외 도시를 중소도시로, 읍면을 농촌으로 3 구분하였다. 국민건강영양조사는 질병관리본부 연구윤리심의위원회의 승인을 받아 실시된 것이며(2013-07CON-03-4C, 2013-12EXP-03-5C), 본 연구는 연구대상자 등에게 새로운 정보를 수집하지 않고 국민건강영양조사에서 생성한 기존 자료만을 이용하므로 공주대학교 기관생명윤리위원회에서 심의면제임을 확인받아 이루어졌다(KNU_IRB_2020-64).

주당 우유 섭취량 분석

본 연구가 대상으로 한 2013~2015 국민건강영양조사(MOHW와 KCDC, 2014~2016)의 반정량 식품섭취빈도조사에서 우유(일반 우유, 저지방 우유)의 경우 최근 1년간 평균섭취빈도를 9개의 구간(거의 안 먹음, 월 1회, 월 2~3회, 주 1회, 주 2~4회, 주 5~6회, 일 1회, 일 2회, 일 3회) 중에서 응답하도록 하고 1회 평균 섭취량을 4개 구간[½컵, 1컵, 1½컵, 비해당(월 1회 미만 섭취)] 중에서 응답하게 되어 있다.

본 연구에서 국민건강영양조사의 우유에 대한 평균섭취빈도와 1회 평균 섭취량으로 주당 우유 섭취량을 구하였다. 평균섭취빈도로 섭취빈도를 구할 때 1개월=30.4일(=365일/12개월)=4.3주(=30.4일/7일)이고 우유를 월 1회 섭취 시에 1/4.3회로 계산하였다. 1일 1회 섭취 시에는 1회×7일로 주당 섭취빈도는 7회로 계산하였다.

주당 우유 섭취량은 주당 우유 섭취빈도에 기준량(1컵, 200 g) 대비 1회 평균 섭취량의 비율을 곱하여 구하였다. 예를 들어 주당 1회 섭취하고 1회 평균 섭취량이 1컵인 경우 1×200 g×1＝200 g/주로 계산하였다. 주당 1회 섭취하고 1회 평균 섭취량이 ½컵인 경우는 1×200 g×0.5＝100 g/주로 계산하였다. 참고로 국민건강영양조사에서는 우유 섭취량에 대한 mL 단위를 g 단위로 환산하여 표시하고 있다. 이와 같은 방식으로 주당 우유 섭취량(g/주)을 구한 후 우유 200 g을 1컵으로 하여 주당 우유 섭취량을 컵(컵/주)으로 나타내었다.

주당 우유 섭취량에 따른 집단 구분

연구대상자의 주당 우유 섭취량을 이용하여 먼저 우유를 섭취하지 않은 군(Q1군: 우유 섭취 안 함, n=699)과 우유를 섭취한 군(Q2군~Q4군)으로 구분하였다. 우유를 섭취한 군은 연구대상자 수가 비슷하도록 3 구분하였으며, 그 결과 Q2군(0컵< 주당 우유 섭취량 ≤1컵, n=488), Q3군(1컵< 주당 우유 섭취량 ≤3컵, n=345), Q4군(주당 우유 섭취량 >3컵, n=420)으로 나누었다. 군별 1일 평균 우유 섭취량은 Q1군 0.0±0.0 g/일, Q2군 18.2±0.5 g/일, Q3군 85.9±1.2 g/일, Q4군 215.9±4.6 g/일로 군 간에 유의적인 차이가 있었으며(P<0.0001), 전체 평균은 66.8±2.4 g/일이었다. 연구대상자의 평균 연령은 Q1군 56.4±0.2세, Q2군 55.8±0.3세, Q3군 55.7±0.3세, Q4군 56.0±0.3세로 차이가 없었으며 전체 평균은 56.1±0.1세였다.

영양소 섭취 분석

1일 에너지 및 영양소 섭취량은 국민건강영양조사의 24시간 회상법을 이용한 식이조사 자료를 이용하였다. 영양소 섭취량은 에너지, 다량영양소(탄수화물, 단백질, 지질, 식이섬유) 및 미량영양소[칼슘, 인, 철, 나트륨, 비타민 A, 티아민(비타민 B₁), 리보플라빈(비타민 B₂), 니아신, 비타민 C]를 대상으로 분석하였다. 그리고 총에너지 섭취에 대한 탄수화물, 단백질, 지질로부터의 에너지 섭취 비율(%)을 구하였다.

영양소 섭취의 질을 평가하기 위해 INQ를 구하였는데, INQ는 에너지가 충족될 때 영양소 섭취 가능 정도를 나타내는 것이며 에너지 섭취량의 정도가 영양소 섭취량에 미치는 영향을 배제한 것이다(Lee 등, 2016). INQ는 개인의 1일 에너지 및 영양소 섭취량을 1,000 kcal 기준으로 환산하고, 연구대상자의 성별, 연령에 맞는 한국인 영양소 섭취기준을 조사 시기에 해당하는 것으로 적용해[MOHW와 The Korean Nutrition Society(KNS), 2015], 1,000 kcal 당 그 영양소의 필요추정량(에너지), 권장섭취량(단백질, 칼슘, 인, 철, 비타민 A, 티아민, 리보플라빈, 니아신, 비타민 C) 혹은 충분섭취량(나트륨)에 대한 비율(%)로 나타내었다.

식품 섭취 다양성 평가

식품 섭취 다양성 평가를 위한 지표로 DVS, DDS, 식품군별 섭취 패턴이 적용되고 있다(Lee 등, 2016). Steyn 등(2006)은 DVS, DDS는 식사의 질이 적절한지를 보여주는 좋은 지표라고 하였다. 따라서 본 연구는 폐경 후 여성의 영양상태를 평가하기 위해 영양소 섭취량, DVS, DDS, 식품군별 섭취 패턴, KHEI를 두루 분석하였으며 주당 우유 섭취량에 따른 차이를 분석하였다.

DVS는 하루에 섭취한 총 식품 가짓수에 대해 부여하는 점수이다(Lee 등, 2016). DVS는 24시간 회상법을 이용한 식이자료를 음식명으로 정렬한 후, 중복 음식은 제거하고 동일 식품을 나타내는 모든 식품 코드는 합쳐서 하루에 섭취한 식품 가짓수를 계산하는 방식으로 구하였다.

DDS는 하루에 식품군별로 해당하는 식품을 최소량 이상 섭취했는지에 따라 섭취하였을 때 1점을 주고, 섭취하지 않았거나 최소량 미만으로 섭취하였을 때 0점을 부여한 후 합계를 낸 점수이다. 따라서 DDS는 0~5점의 범위를 가진다(Lee 등, 2016). DDS를 구하기 위해 식품군을 국민건강영양조사 원시자료 이용지침서(KCDC, 2015)의 식품군 분류 2의 기준에 따라 17가지 식품군 분류 중 곡류군(곡류 및 그 제품, 감자류 및 그 제품), 육류군(육류 및 그 제품, 난류, 어패류, 두류 및 그 제품, 종실류 및 그 제품), 유제품군(우유류 및 그 제품), 채소군(채소류, 버섯류, 해조류), 과일군(과실류)의 총 5군으로 나누었다. DDS에서 하루에 다섯 가지 식품군을 모두 최소량 이상 섭취하면 5점을 부여하고, 한 군이 빠질 때마다 1점씩 감하는 방법으로 섭취한 식품군이 몇 가지인가를 평가하였다. 소량을 섭취했을 때도 점수에 포함되는 것을 막기 위하여 최소량 미만으로 섭취한 섭취군은 0점을 부여하였으며 최소량 이상을 섭취했을 때만 1점을 부여하였다. 최소량 기준은 곡류 60 g, 유제품에서 우유와 요구르트 같은 액체식품 60 g, 치즈와 같은 고체식품 15 g, 육류, 과일류 및 채소류 중 살코기, 시금치와 같은 고체식품 30 g, 두유와 같은 액체식품 60 g으로 하였다(Kant 등, 1991).

식품군별 섭취 패턴은 하루에 Grain, Meat/Bean, Dairy, Vegetable, Fruit(GMDVF)의 다섯 가지 식품군에 대해 최소량 이상 섭취한 식품군은 1, 섭취하지 않았거나 최소량 미만으로 섭취한 식품군은 0으로 표시하는 것으로, 식품 섭취 다양성과 균형성을 평가하는 도구이다. 식품군별 섭취 패턴은 GMDVF별 섭취 여부로 나타내며(예: GMDVF=11010), 연구대상자가 섭취한 식품군별 섭취 정도에 따라서 여러 가지 조합이 가능하다(Lee 등, 2016). 식품군별 섭취 패턴을 분석할 때 곡류군에서는 케이크, 과자, 파이 등은 제외하였다. 육류군에서는 동물성 급원, 식물성 급원을 모두 포함하였으며 유제품군에서는 우유와 유제품을 모두 포함하였다. 채소군에는 생것, 익힌 것, 냉동, 건조, 통조림을 모두 포함하였다. 과일군에는 생것, 익힌 것, 통조림, 건조 과일류, 과일주스를 포함하였으며 과일음료는 제외하였다. 식품군별 최소량 기준은 DDS와 마찬가지로 곡류 60 g, 유제품에서 우유와 요구르트 같은 액체식품 60 g, 치즈와 같은 고체식품 15 g, 육류, 과일류 및 채소류 중 살코기, 시금치와 같은 고체식품 30 g, 두유와 같은 액체식품 60 g으로 하였다.

한국 성인 식생활평가지수 분석

KHEI는 우리나라 실정에 맞춰 식생활 지침과 2010 한국인 영양소 섭취기준을 준수하는 건강한 식생활을 하는지를 100점 만점으로 표현한 수치로(Yun과 Oh, 2018), 건강한 식생활을 할수록 높은 점수를 받는다. 식생활 영역을 14개로 나누어 영역별 점수(0~10점이나 0~5점)를 부여하고 합산해 KHEI를 구한다. KHEI 항목은  섭취를 권고하는 식품과 영양소 섭취의 적정성을 평가하는 영역 8항목(아침식사 빈도, 잡곡 섭취, 총 과일류 섭취, 생과일류 섭취, 총 채소류 섭취, 김치 및 장아찌 제외 채소류 섭취, 고기, 생선, 달걀, 콩류 섭취, 우유･유제품 섭취),  섭취를 제한하는 식품과 영양소 섭취의 절제를 평가하는 영역 3항목(포화지방산 에너지비, 나트륨 섭취, 당류/음료류 에너지비),  에너지 섭취의 균형을 평가하는 영역 3항목(탄수화물 에너지비, 지방 에너지비, 에너지 섭취)의 14항목으로 구성되었다. KHEI는 미국의 Healthy Eating Index(HEI) 점수 배점 방법을 참고하여 총점이 100점이 되도록 구성하였으며, 항목별로는 동일한 중요도를 주어 10점을 부여하거나 5점을 부여한다(Table 8).

Table 8 . Score of Korean Healthy Eating Index (KHEI) of the subjects according to milk consumption per week.

Variables	Score range	Q11) (n=699)	Q2 (n=488)	Q3 (n=345)	Q4 (n=420)	Total (n=1,952)	P value2)
Total score (KHEI)	0~100	65.7±0.5a3)4)	67.5±0.7b	70.6±0.7c	72.1±0.7c	68.3±0.3	<0.0001
Have breakfast5)	0~10	8.3±0.1	8.2±0.2	8.4±0.2	8.2±0.2	8.3±0.1	0.8643
Mixed grains intake5)6)	0~5	2.8±0.1	2.7±0.1	2.8±0.1	3.0±0.1	2.8±0.1	0.2068
Total fruits intake6)	0~5	3.0±0.1a	3.1±0.1ab	3.3±0.1b	3.4±0.1b	3.1±0.1	0.0356
Fresh fruits intake5)6)	0~5	3.1±0.1a	3.3±0.1ab	3.5±0.1b	3.6±0.1b	3.3±0.1	0.0208
Total vegetables intake6)	0~5	3.5±0.1	3.7±0.1	3.7±0.1	3.7±0.1	3.6±0.0	0.0741
Vegetables intake excluding kimchi and pickled vegetables intake5)6)	0~5	3.3±0.1a	3.5±0.1b	3.6±0.1b	3.5±0.1b	3.4±0.0	0.0271
Meat, fish, eggs, and beans intake6)	0~10	5.9±0.1a	6.5±0.2b	6.6±0.2b	6.8±0.2b	6.4±0.1	0.0001
Milk and mik products intake6)	0~10	1.9±0.2a	2.9±0.2b	4.0±0.3c	6.7±0.2d	3.5±0.1	<0.0001
Percentage of energy from saturated fatty acid6)7)	0~10	9.4±0.1a	8.9±0.1b	9.0±0.2ab	8.5±0.2b	9.0±0.1	<0.0001
Sodium intake6)8)	0~10	7.4±0.1a	6.9±0.2b	7.0±0.2ab	6.8±0.2b	7.1±0.1	0.0343
Percentage of energy form sweets and beverages6)	0~10	9.5±0.1a	9.3±0.1ab	9.6±0.1a	9.2±0.2b	9.4±0.1	0.0468
Percentage of energy form carbohydrate6)8)	0~5	1.7±0.1a	2.1±0.1b	2.4±0.1b	2.2±0.1b	2.0±0.1	<0.0001
Percentage of energy form fat6)7)8)	0~5	2.8±0.1a	3.1±0.1b	3.2±0.1b	3.2±0.1b	3.0±0.1	0.0058
Energy intake6)8)	0~5	3.1±0.1	3.2±0.1	3.4±0.1	3.2±0.1	3.2±0.1	0.2518

¹⁾Q1: No milk consumption, Q2: 0 cup< consumption/week ≤1 cup, Q3: 1 cup< consumption/week ≤3 cups, Q4: consumption/week >3 cups..

²⁾P value by proc survey multiple regression adjusted for age, energy intake, and household income. ³⁾Mean±SE..

⁴⁾Different alphabets within the same row (a-c) indicate significant differences at P=0.05 by Bonferroni test..

⁵⁾This item was based on Korean dietary guidelines..

⁶⁾This item was based on the 2015 dietary reference intakes for Koreans..

⁷⁾This item was based on WHO/FAO nutritional recommendations..

⁸⁾The minimum point standard for sodium was set as a value corresponding to the 85th percentile in the intake distribution of subjects 19 years of age or older in the 6th period of Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2013~2015), and those who consumed more than the 85th percentile were assigned 0 points. The minimum point standard for carbohydrate energy ratio, fat energy ratio, and energy intake was set to a value corresponding to the 15th percentile or the 85th percentile in the intake distribution of subjects 19 years of age or older, respectively, and those below the 15th percentile or above the 85th percentile were assigned 0..

통계분석

본 연구에서 이용한 국민건강영양조사 원시자료는 시계열 가중치 및 연도별 적절한 연관성 분석 가중치를 적용한 것이다. 국민건강영양조사에서 가중치 계산 방법을 살펴보면 기본 가중치 합계가 해당연도 추계인구수가 되도록 사후보정하는 것으로 보고하였으므로(KCDC, 2015), 본 연구의 분석 결과는 표준화된 분석 결과라고 할 수 있다. 한편, 본 연구에서 모든 통계분석은 국민건강영양조사의 통합가중치와 분산추정층, 집락추출을 고려하여 실시하였다. 연속형 변수는 평균과 표준오차(standard error, SE)로 표시하였으며, 연령, 에너지 섭취량, 가구소득수준(단, 에너지 섭취량은 연령, 가구소득수준으로 보정)을 보정한 후에 다중회귀분석(proc survey regression)으로 유의성을 검증하였다. 주당 우유 섭취량에 따른 4군의 사후검증은 복합표본설계의 design effect를 고려한 본페로니 사후 검증(Bonferroni test)으로 유의성을 검증하였다. 명목형 변수는 빈도분석을 통해 빈도 및 가중치가 반영된 백분율을 구하였으며 유의성 검정은 χ²-test로 실시하였다. 주당 우유 섭취량에 따른 1일 칼슘 섭취량의 영향력을 확인하기 위해 다중회귀분석에서 표준화 계수(standardized beta)를 실시하였다. 종속변수로 사용한 1일 칼슘 섭취량은 양적 변수이고, 설명변수인 주당 우유 섭취량은 명목형 변수(기준: Q4군, 주당 우유 섭취량>3컵)이므로, 더미변수인 주당 우유 섭취량에 따른 3군(Q1군, Q2군, Q3군)과 기준 더미인 Q4군을 비교하여 종속변수에 대한 영향력을 검증하였다(연령, 에너지 섭취량, 가구소득수준으로 보정). 주당 우유 섭취량과 식품 섭취 다양성(DVS, DDS), KHEI 간의 상관관계는 Spearman’s correlation coefficient로 분석하였다. 모든 분석은 P<0.05 수준에서 유의성을 나타내었으며 SAS version 9.4(Statistical Analysis System, SAS Institute, Cary, NC, USA)를 이용하여 이루어졌다.

연구대상자의 일반 특성과 주당 우유 섭취량

본 연구의 연도별 폐경 후 여성 연구대상자 수는 2013년 668명, 2014년 652명, 2015년 632명으로 전체 연구대상자 수는 1,952명이었다(Table 1). 연구대상자의 연령은 8.5%가 40~49세, 91.5%가 50~64세였다. 교육 수준은 고등학교 미만과 고등학교 이상이 각각 49.8%, 50.2%였다. 가구소득수준을 ‘상’으로 답한 연구대상자가 31.7%로 가장 많았으며, 47.1%가 대도시에 살고 있었다. 연구대상자의 64.8%가 정상체중이었고, 33.0%가 비만에 속하였다. 가구소득수준이 높을수록 주당 우유 섭취량이 유의적으로 높았으나(P<0.0001) 연도, 연령, 교육 수준, 거주 지역, 비만도에서는 주당 우유 섭취량에 따른 유의적인 차이가 없었다.

Table 1 . The general characteristics of the subjects.

Variables		N (%)	P value1)	Milk consumption (cups/week)	P value2)
Year	2013	668(33.8)	0.7301(χ2=0.1299)	2.3±0.1NS3)4)	0.2387
	2014	652(33.7)		2.4±0.1
	2015	632(32.5)		2.0±0.1
Age (years)	40~49	127(8.5)	<0.0001 (χ2=908.9)	2.8±0.4NS	0.0742
	50~64	1,825(91.5)		2.2±0.1
Education	Elementary school	604(28.0)	<0.0001 (χ2=107.1)	1.9±0.1NS	0.0923
	Middle school	423(21.8)		2.3±0.2
	High school	634(34.9)		2.3±0.1
	College graduate or higher	290(15.3)		2.8±0.3
Household income	Low	315(15.1)	<0.0001 (χ2=74.4)	1.8±0.2a5)	<0.0001
	Middle low	532(26.5)		2.0±0.1a
	Middle high	518(26.7)		2.3±0.1ab
	High	581(31.7)		2.7±0.2b
Living area	Large city	910(47.1)	<0.0001 (χ2=83.7)	2.1±0.1NS	0.0986
	Middle & small city	669(35.4)		2.3±0.2
	Rural area	373(17.5)		2.0±0.1
Obesity6)	Underweight	39(2.2)	<0.0001 (χ2=878.0)	2.0±0.6NS	0.1874
	Normal weight	1,238(64.8)		2.3±0.1
	Obese	675(33.0)		2.3±0.1
Total		1,952(100.0)		2.3±0.1

¹⁾P value by chi-square test..

²⁾P value by proc survey multiple regression adjusted for age, energy intake, and household income..

³⁾Mean±SE..

⁴⁾Not significant at α=0.05..

⁵⁾Different alphabets within the same column (a,b) indicate significant differences at P=0.05 by Bonferroni test for household income..

⁶⁾Obesity, divided by body mass index (BMI, kg/m²): underweight, BMI <18.5; normal weight, 18.5≤ BMI ≤24.9; obese, BMI ≥25.0..

연구대상자의 주당 우유 섭취량에 따른 군별 분포는 연도별로 유의적인 차이가 없었다(Table 2). 주당 우유 섭취량에 따라 4군으로 나누었을 때 군별 연구대상자의 비율은 우유를 섭취하지 않은 Q1군(n=699) 35.8%, 0컵< 주당 우유 섭취량 ≤1컵인 Q2군(n=488) 25.0%, 1컵< 주당 우유 섭취량 ≤3컵인 Q3군(n=345) 17.7%, 주당 우유 섭취량 >3컵인 Q4군(n=420) 21.5%로 나타났으며, 통계적인 유의성은 없었다. 본 연구는 국민건강영양조사에서 실시한 반정량 식품섭취빈도 조사법을 이용하여 연구대상자의 주당 우유 섭취량을 구하였는데, 국민건강영양조사에서 이용한 반정량 식품섭취빈도 조사법의 경우 최근 1년간 평균섭취빈도와 함께 1회 평균 섭취량을 조사하여 대상자의 일상적인 식품 섭취량을 산출할 수 있고, 조사 방법이 비교적 간단하여 대규모 역학연구에서 가장 널리 이용되고 있다(Ahn 등, 2003; Yun 등, 2013). 한편, 지역사회 기반 코호트 자료를 이용하여 40 ~69세 한국 성인의 우유 섭취 수준을 조사한 기존 연구에서도 여성의 경우 39.5%는 우유를 전혀 섭취하지 않았고, 하루 1회 미만(<200 mL/일) 섭취는 37.8%, 하루 1회 이상(≥200 mL/일) 섭취는 22.7%로 나타나 우유 섭취량이 매우 낮았다(Cho와 Lee, 2016).

Table 2 . Distribution of 4 groups by year according to milk consumption per week.

Year	Q11)	Q2	Q3	Q4	Total	P value2)
2013	217(33.1)3)	181(25.7)	121(19.4)	149(21.8)	668(34.2)	0.2305 (χ2=8.1045)
2014	232(35.9)	143(21.4)	129(18.9)	148(23.8)	652(33.4)
2015	250(37.7)	164(26.6)	95(16.6)	123(19.1)	632(32.4)
Total	699(35.8)	488(25.0)	345(17.7)	420(21.5)	1,952(100.0)

¹⁾Q1: No milk consumption, Q2: 0 cup< consumption/week ≤1 cup, Q3: 1 cup< consumption/week ≤3 cups, Q4: consumption/week >3 cups..

²⁾P value by χ²-test..

³⁾N (%)..

국민건강영양조사를 활용한 다른 연구에서도 19~64세 성인 남녀의 경우 하루 평균 우유 섭취량은 59.4±152.5 g이었으며, 대상자의 83.8%는 1회 분량 미만으로 섭취하였고 1회 분량 미만 섭취한 대상자의 94.9%는 우유를 전혀 섭취하지 않은 것으로 나타나(Lee와 Joung, 2012), 본 연구 결과에서와 같이 성인 여자의 우유 섭취가 저조함을 보여주었다. 한국인에서 우유는 대체로 일반적인 식사에 포함되지 않고 별도로 섭취하는 간식이며, 국민건강영양조사 분석 결과 성인기에서도 50~65세는 19~49세 이하 군에 비해 우유가 포함되지 않은 전통식 패턴의 비율이 높아 우유 섭취량이 낮으므로(Kang 등, 2011) 폐경 후 여성의 우유 섭취를 늘리기 위해 조리에 식재료로 사용, 우유 마시기 생활화 등 다각적인 노력이 이루어질 필요가 있다고 하겠다.

주당 우유 섭취량에 따른 영양소 섭취량 및 영양밀도지수

주당 우유 섭취량에 따른 1일 에너지와 영양소 섭취량을 보면, 에너지, 탄수화물, 지질 섭취량은 우유를 섭취하지 않은 Q1군에 비하여 우유를 섭취한 군인 Q2군, Q3군, Q4군에서 유의적으로 높았으며(P<0.05), Q2군~Q4군 간에는 차이가 없었다(Table 3). 그리고 칼슘, 인, 리보플라빈 섭취량은 우유를 섭취하지 않은 군과 우유를 섭취했지만 1컵 이하/주로 섭취한 Q2군보다 1~3컵/주인 Q3군과 3컵/주보다 많은 Q4군이 유의적으로 높았다(P<0.05). 또한, 우유를 섭취하지 않은 Q1군에 비하여 우유를 섭취한 군(Q2군, Q3군, Q4군)에 있어 탄수화물 에너지 섭취 비율(%)은 유의적으로 낮았으며 지질 에너지 섭취 비율(%)은 유의적으로 높았으나(P<0.05), 우유 섭취군 간에는 차이가 없었다. 이 밖에 단백질, 식이섬유, 철, 나트륨, 비타민 A, 티아민, 니아신, 비타민 C 섭취량, 단백질 에너지 섭취 비율(%)은 전체 군 간에 유의적인 차이가 없었다.

Table 3 . Daily nutrient intake of the subjects according to milk consumption per week.

Nutrient	Q11) (n=699)	Q2 (n=488)	Q3 (n=345)	Q4 (n=420)	Total (n=1,952)	P value2)
Energy (kcal)	1,601.0±26.3a3)4)	1,763.4±35.6b	1,777.7±38.0b	1,858.0±35.4b	1,732.5±17.2	<0.0001
Carbohydrate (g)	283.1±4.9a	301.5±6.1b	299.0±7.2b	310.5±5.9b	296.8±3.0	0.0077
Protein (g)	54.1±1.2	60.8±1.5	61.2±1.6	66.5±1.9	60.0±0.8	0.0667
Fat (g)	28.0±0.9a	34.9±1.3b	37.4±1.5b	38.9±1.5b	33.9±0.7	<0.0001
Dietary fiber (g)	25.7±0.6	26.9±0.7	28.2±0.9	28.6±0.8	27.0±0.4	0.3887
Calcium (mg)	396.8±9.1a	449.0±12.9a	490.6±14.4b	601.5±16.7c	472.7±6.8	<0.0001
Phosphorus (mg)	900.4±17.2a	985.4±21.6a	1,031.2±25.1b	1,147.4±28.1c	1,001.2±11.5	<0.0001
Iron (mg)	16.0±0.4	17.1±0.4	17.0±0.4	17.4±0.5	16.8±0.2	0.4044
Sodium (mg)	3,057.2±83.7	3,515.2±161.8	3,275.1±118.9	3,498.4±137.7	3,312.2±62.5	0.5958
Vitamin A (μg RE)	654.8±31.1	717.2±39.7	744.8±46.2	927.4±123.4	768.0±32.1	0.4812
Thiamin (mg)	1.7±0.0	1.9±0.0	1.9±0.1	2.0±0.1	1.9±0.0	0.7107
Riboflavin (mg)	1.1±0.0a	1.2±0.0a	1.2±0.0b	1.5±0.0c	1.2±0.0	<0.0001
Niacin (mg NE)	13.6±0.3	15.1±0.4	15.3±0.5	15.6±0.4	14.7±0.2	0.8911
Vitamin C (mg)	131.0±6.4	132.6±8.4	135.8±9.3	156.7±11.0	137.8±4.6	0.417
Energy from carbohydrate (%)	71.0±0.5a	68.8±0.6b	67.7±0.7b	67.4±0.6b	69.1±0.3	0.0002
Energy from protein (%)	13.5±0.2	13.8±0.2	13.8±0.2	14.3±0.2	13.8±0.1	0.182
Energy from fat (%)	15.5±0.3a	17.4±0.5b	18.5±0.6b	18.3±0.5b	17.1±0.2	0.0001

¹⁾Q1: No milk consumption, Q2: 0 cup< consumption/week ≤1 cup, Q3: 1 cup< consumption/week ≤3 cups, Q4: consumption/week >3 cups..

²⁾P value by proc survey multiple regression adjusted for age, energy intake, and household income (in case of energy, adjusted for age and household income, rest of nutrients adjusted for age, energy intake, and household income)..

³⁾Mean±SE..

⁴⁾Different alphabets within the same row (a-c) indicate significant differences at P=0.05 by Bonferroni test..

특히 주당 우유 섭취량이 높을수록 칼슘, 인, 리보플라빈 섭취량이 증가하여 Q4군에서 이들 영양소 섭취량이 가장 높았다. 칼슘의 경우 우유를 전혀 섭취하지 않은 경우(Q1군) 주당 우유 섭취량이 가장 높은 Q4군보다 칼슘 섭취량이 약 205 mg/일 만큼 적었고, Q2군은 Q4군보다 약 153 mg/일, Q3군은 Q4군보다 약 111 mg/일 적어 우유 섭취량이 낮으면 칼슘 섭취량도 낮아짐을 보여주었다. 이와 같은 결과는 주당 우유 섭취량 4구분이 칼슘 섭취에 미치는 상대적 영향력을 보여주는 표준화 계수값(standardized estimate, beta)을 통해서도 확인할 수 있었다. 연령, 에너지 섭취량, 가구소득수준을 보정했을 때 주당 우유 섭취량이 가장 높은 Q4군(주당 우유 섭취량> 3컵)에 비하여, 우유를 섭취하지 않았거나 이보다 우유 섭취량이 낮은 Q1군(β=-0.276), Q2군(β=-0.220), Q3군(β=-0.136) 모두에서 칼슘 섭취에 유의적으로 부정적인 영향을 주는 것으로 나타나(P<0.0001)(자료미제시), 우리나라 폐경 후 여성에서 우유 섭취가 칼슘 공급에 중요한 요인임을 보여주었다.

INQ 분석에서는 전체 군에서 칼슘과 리보플라빈을 제외한 조사한 모든 영양소에서 INQ 점수가 1을 넘었다[에너지: Q1군(0.91), Q3군(0.99), 니아신: Q1(0.97) 제외](Table 4). INQ는 1을 기준으로 1을 넘으면 일반적으로 에너지에 비해 영양소 섭취가 충분하다는 것을 의미하며, 1보다 부족하면 에너지에 비해 영양소 섭취가 떨어진다는 것을 의미한다(Lee 등, 2016). 반면에 칼슘과 리보플라빈은 전체 군의 평균이 각각 0.60, 0.81로 1보다 적어 에너지 섭취에 비해 특히 이들 영양소 섭취가 부족하였다. 한편 주당 우유 섭취량이 높아질수록 칼슘, 인, 리보플라빈의 INQ 점수는 높아졌으며(P<0.05), 특히 Q4군에서 Q1군보다 이들 영양소의 INQ는 유의적으로 높았다(P<0.05).

Table 4 . Index of nutritional quality (INQ)¹⁾ of the subjects according to milk consumption per week.

Nutrient	Q12) (n=699)	Q2 (n=488)	Q3 (n=345)	Q4 (n=420)	Total (n=1,952)	P value3)
Energy	0.91±0.01a4)5)	1.01±0.02b	0.99±0.02b	1.06±0.02c	0.97±0.01	<0.0001
Protein	1.22±0.03	1.35±0.03	1.35±0.04	1.49±0.04	1.33±0.02	0.156
Calcium	0.50±0.01a	0.57±0.02a	0.62±0.02b	0.77±0.02c	0.60±0.01	<0.0001
Phosphorus	1.29±0.03a	1.42±0.03a	1.46±0.04a	1.67±0.04b	1.43±0.02	<0.0001
Iron	1.99±0.05	2.16±0.06	2.12±0.06	2.21±0.06	2.10±0.03	0.4442
Sodium	2.02±0.06	2.38±0.12	2.18±0.09	2.38±0.10	2.21±0.04	0.4088
Vitamin A	1.10±0.06	1.23±0.07	1.25±0.08	1.6±0.23	1.26±0.06	0.5554
Thiamin	1.45±0.03	1.59±0.04	1.56±0.05	1.7±0.04	1.56±0.02	0.7641
Riboflavin	0.70±0.02a	0.80±0.02a	0.83±0.03a	0.97±0.03b	0.81±0.01	<0.0001
Niacin	0.97±0.02	1.08±0.03	1.08±0.04	1.13±0.03	1.05±0.02	0.9169
Vitamin C	1.34±0.07	1.34±0.08	1.39±0.10	1.62±0.12	1.41±0.05	0.2804

¹⁾INQ is amount of nutrients in 1,000 kcal/dietary reference intakes for Koreans in 1,000 kcal (MOHW and KNS, 2015)..

²⁾Q1: No milk consumption, Q2: 0 cup< consumption/week ≤1 cup, Q3: 1 cup< consumption/week ≤3 cups, Q4: consumption/week >3 cups..

³⁾P value by proc survey multiple regression adjusted for age, energy intake, and household income (in case of energy, adjusted for age and household income, rest of nutrients adjusted for age, energy intake, and household income)..

⁴⁾Mean±SE..

⁵⁾Different alphabets within the same row (a-c) indicate significant differences at P=0.05 by Bonferroni test..

서울 및 서울 근교의 폐경 후 여성을 대상으로 한 연구(Choi 등, 2002)에서 INQ가 1보다 낮은 영양소는 비타민 A(0.67), 비타민 E(0.74), 칼슘(0.86)으로 보고되어 본 연구 결과와 차이가 있었지만 에너지 섭취량에 비해 칼슘 섭취량이 부족하다는 점은 본 연구와 같았다. 또 서울 소재 대학병원에 내원한 폐경 후 여성을 대상으로 한 조사(Heo 등, 2011)에서도 비타민 D, 엽산, 칼슘, 칼륨의 섭취량이 한국인 영양소 섭취기준에 비해 낮으며, 연령이 증가함에 따라 티아민, 리보플라빈, 비타민 C 등의 영양소 및 식품섭취 상태가 나빠지는 것으로 나타났다. 따라서 폐경 후 여성에서 특히 칼슘과 함께 리보플라빈 섭취가 부족하여 질적으로 우수한 식생활을 하기 위한 노력이 필요한 것으로 보인다. 한편 폐경 후 여성의 질병과 영양소 섭취를 분석한 연구에서 칼슘을 1일 400 mg 초과, 800 mg 이하 섭취한 경우 대사증후군의 위험을 감소시키는 데 도움을 주었다고 하였다(Kim 등, 2017). Choi와 Song(2013)은 폐경 후 여성에서 혈중 콜레스테롤 및 중성지방 농도가 각각 식이섬유 섭취량과 음의 상관관계가 있으므로 식이섬유 섭취를 권장할 필요가 있다고 하였다. 또한 우유 섭취가 대사증후군, 고혈압, 심혈관계질환, 당뇨, 골다공증 발생 위험을 낮춘다고 보고되었다(MacDonald, 2008; Kim과 Kim, 2017). 본 연구 결과 우유 섭취는 칼슘, 인, 리보플라빈의 섭취량을 높였는데 우유에는 이들 영양소가 풍부하기 때문이며(National Institute of Agricultural Sciences, 2021), 본 연구 결과와 선행연구를 종합할 때 폐경 후 여성의 영양상태를 향상시키고 건강을 위해 균형 잡힌 식사와 함께 우유 섭취를 적극 권장해야 할 필요가 있다고 하겠다.1

주당 우유 섭취량에 따른 식품 섭취 다양성

본 연구에서는 식품 섭취 다양성을 평가하기 위해 DVS를 구하였다(Table 5). DVS는 1일 동안 섭취한 모든 다른 식품 수이므로 조리법에 서로 차이가 나도 동일 식품인 경우 식품코드를 합쳐서 계산하였다. 다른 식품이 한 가지 추가될 때마다 DVS는 1점씩 증가하였다. 주당 우유 섭취량에 따른 DVS는 전체에서 우유를 섭취하지 않은 Q1군(42.0점)보다 우유 섭취 군인 Q2군(45.5점), Q3군(45.4점), Q4군(44.6점)이 높았으나 유의적인 차이는 없었다. 그리고 일반 환경요인별로 주당 우유 섭취량에 따른 차이를 보면 연령별, 교육수준별, 가구소득수준별, 거주지별로 차이가 없었다. 주당 우유 섭취량과 관계없이 일반 환경요인별로만 보았을 때는 DVS는 연령에 따라 50~64세군이 40~49세군보다 높았으며(P<0.05), 교육수준에 따라 고졸, 대졸 이상이, 초졸보다 높았다(P<0.05). 그리고 가구소득수준에 따라서도 DVS는 ‘중상’, ‘상’이 ‘중하’ 이하보다 높았으며(P<0.05), 거주 지역에 따라서는 중소도시가 대도시보다 낮았으나(P<0.05) 중소도시와 농촌 간에는 차이가 없었다.

Table 5 . Dietary variety score (DVS) of the subjects according to milk consumption per week.

Variables		Q11) (n=699)	Q2 (n=488)	Q3 (n=345)	Q4 (n=420)	Total (n=1,952)	P value2)
Age (years)	40~49	43.6±4.73)	37.5±3.1	38.1±2.8	35.2±2.9	39.1±1.7a4)	0.4376
	50~64	41.9±1.0	46.3±1.1	46.1±1.6	45.7±1.1	44.9±0.6b	0.2352
Education	Elementary school	38.0±1.3	40.0±1.7	39.2±2.3	42.9±1.8	40.4±0.8a	0.5738
	Middle school	40.3±2.0	45.4±2.5	38.9±2.6	41.5±1.9	43.2±1.4ab	0.1962
	High school	45.1±2.0	48.1±1.9	50.9±2.7	43.8±1.8	46.4±1.0bc	0.0703
	College graduate or higher	48.2±3.0	48.2±3.0	49.8±4.1	51.6±2.7	49.5±1.4c	0.9205
Household income	Low	36.6±1.7	41.4±2.6	38.1±2.7	41.0±3.2	38.3±1.1a	0.6059
	Middle low	39.7±1.7	42.9±1.8	44.7±2.5	37.6±1.5	41.3±0.9a	0.0783
	Middle high	45.5±2.1	46.6±2.3	40.9±2.1	45.6±2.4	45.9±1.2b	0.1258
	High	44.0±1.6	48.6±2.1	52.7±3.2	49.2±1.7	48.1±1.0b	0.0612
Living area	Large city	42.9±1.3	45.2±1.4	48.0±2.2	46.2±1.7	45.6±0.8a	0.3868
	Middle & small city	40.0±1.8	43.8±1.9	42.6±2.6	42.9±1.6	42.4±1.0b	0.8748
	Rural area	43.2±2.8	49.1±2.8	42.7±3.1	45.0±2.2	45.4±1.3ab	0.388
Total		42.0±1.0	45.5±1.1	45.4±1.5	44.6±1.1	44.4±0.6	0.4769

¹⁾Q1: No milk consumption, Q2: 0 cup< consumption/week ≤1 cup, Q3: 1 cup< consumption/week ≤3 cups, Q4: consumption/week >3 cups..

²⁾P value by proc survey multiple regression adjusted for age, energy intake, and household income..

³⁾Mean±SE..

⁴⁾Different alphabets within the same column (a-c) indicate significant differences at P=0.05 by Bonferroni test for each variable of age, education, household income, and living area..

주당 우유 섭취량에 따른 DDS는 Table 6에 제시하였다. DDS는 최저 0점, 최대 5점의 범위에서 전체적으로 Q1군 3.8점, Q2군 4.0점, Q3군 4.1점, Q4군 4.4점으로 우유를 섭취하지 않은 Q1군에 비해 우유를 섭취한 Q2군~Q4군이 높았으며(P<0.05), 우유를 섭취한 군 중에서는 Q4군이 가장 높았다(P<0.05). 일반 환경요인별로 주당 우유 섭취량에 따른 차이를 보면 연령에 따라 DDS는 50~64세의 경우 Q2군~Q4군이 Q1군보다 높았으며, Q4군이 가장 높았다(P<0.05). 모든 교육수준에서 Q4군의 DDS 점수가 Q1군보다 유의적으로 높았으며(P<0.05), 모든 가구소득수준에서도 Q4군의 DDS 점수가 Q1군보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 모든 거주 지역에서도 Q4군의 DDS 점수가 Q1군보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 주당 우유 섭취량과 관계없이 일반 환경요인별로만 보았을 때는 DDS는 연령에 따라 50~64세군이 40~49세군보다 높았으며(P<0.05), 교육수준에 따라 대졸 이상이 초졸이나 중졸보다 높았다(P<0.05). 가구소득수준에 따라 DDS는 가구소득수준이 높아질수록 높았으며(P<0.05), 거주지에 따라서는 대도시와 중소도시가 농촌보다 높았다(P<0.05).

Table 6 . Dietary diversity score (DDS) of the subjects according to milk consumption per week.

Variables		Q11) (n=699)	Q2 (n=488)	Q3 (n=345)	Q4 (n=420)	Total (n=1,952)	P value2)
Age (years)	40~49	3.6±0.13)	3.8±0.2	3.8±0.2	4.1±0.2	3.8±0.1a4)	0.0758
	50~64	3.8±0.0a5)	4.0±0.0b	4.1±0.1b	4.4±0.0c	4.0±0.0b	<0.0001
Education	Elementary school	3.6±0.1a	3.9±0.1b	3.9±0.1b	4.2±0.1c	3.8±0.0a	<0.0001
	Middle school	3.7±0.1a	3.9±0.1a	4.0±0.1a	4.4±0.1b	4.0±0.0b	<0.0001
	High school	4.0±0.1a	4.0±0.1ab	4.2±0.1b	4.4±0.1c	4.1±0.0bc	<0.0001
	College graduate or higher	4.0±0.1a	4.1±0.1ab	4.3±0.1bc	4.4±0.1c	4.2±0.0c	0.0018
Household income	Low	3.6±0.1a	3.8±0.1a	3.8±0.2ab	4.2±0.2b	3.7±0.1a	0.0078
	Middle low	3.7±0.1a	3.9±0.1ab	4.0±0.1b	4.3±0.1c	3.9±0.0b	<0.0001
	Middle high	3.8±0.1a	4.0±0.1a	4.1±0.1a	4.5±0.1b	4.0±0.0c	<0.0001
	High	4.0±0.1a	4.1±0.1a	4.4±0.1b	4.4±0.1b	4.2±0.0d	<0.0001
Living area	Large city	3.9±0.0a	3.9±0.1a	4.1±0.1b	4.4±0.1c	4.0±0.0a	<0.0001
	Middle & small city	3.7±0.1a	4.0±0.1b	4.2±0.1b	4.4±0.1c	4.0±0.0a	<0.0001
	Rural area	3.7±0.1a	4.0±0.1b	3.9±0.1ab	4.3±0.1c	3.9±0.0b	<0.0001
Total		3.8±0.0a	4.0±0.0b	4.1±0.0b	4.4±0.0c	4.0±0.0	<0.0001

¹⁾Q1: No milk consumption, Q2: 0 cup< consumption/week ≤1 cup, Q3: 1 cup< consumption/week ≤3 cups, Q4: consumption/week >3 cups..

²⁾P value by proc survey multiple regression adjusted for age, energy intake, and household income..

³⁾Mean±SE..

⁴⁾Different alphabets within the same column (a-c) indicate significant differences at P=0.05 by Bonferroni test for each variable of age, education, household income, and living area..

⁵⁾Different alphabets within the same row (a-c) indicate significant differences at P=0.05 by Bonferroni test..

연구대상자가 섭취한 식품을 다섯 가지 식품군인 GMDVF로 분류한 후, 주당 우유 섭취량에 따른 식품군별 섭취 패턴을 분석한 결과는 Table 7과 같다. 가장 빈도가 높은 패턴은 Q1군과 Q2군에서는 GMDVF=11011이었다. Q3군에서는 GMDVF=11011과 11111이었으며, Q4군에서는 GMDVF=11111이었다. 모든 군에서 식사 내 우유를 포함한 유제품과 과일군을 최소량 이상 섭취하지 않은 비율이 1~3순위를 차지하고 있어 우유 및 과일 섭취 부족이 문제점으로 나타났다.

Table 7 . Food group intake patterns of grain, meat/bean, dairy, vegetable, and fruit (GMDVF) of the subjects according to milk consumption per week.

Ranking	Q11) (n=699)		Q2 (n=488)		Q3 (n=345)		Q4 (n=420)		Total (n=1,952)
	GMDVF2)	N (%)	GMDVF	N (%)	GMDVF	N (%)	GMDVF	N (%)	GMDVF	N (%)
1	11011	336(15.6)	11011	211(9.8)	11011	123(5.7)	11111	204(9.5)	11011	858(39.8)
2	11010	139(6.4)	11111	122(5.7)	11111	123(5.7)	11011	95(4.4)	11111	594(27.6)
3	11111	102(4.7)	11010	82(3.8)	11010	41(1.9)	11110	49(2.3)	11010	322(14.9)
4	10011	34(1.6)	11110	26(1.2)	11110	19(0.9)	11010	28(1.3)	11110	135(6.3)
5	11110	26(1.2)	10011	22(1.0)	10011	15(0.7)	10011	5(0.2)	10011	85(3.9)

¹⁾Q1: No milk consumption, Q2: 0 cup< consumption/week ≤1 cup, Q3: 1 cup< consumption/week ≤3 cups, Q4: consumption/week >3 cups..

²⁾GMDVF: grain, meat/bean, dairy, vegetable, fruit. 1 means that applicable food group is consumed, 0 means that applicable food group is not consumed..

본 연구에서 군별로 DVS는 42.0~45.5였으며 DDS는 3.8~4.4였으나 우리나라 폐경 후 여성을 대상으로 한 조사에서는 DVS는 취업자 62.16, 비취업자 55.00, DDS는 취업자 4.52, 비취업자 4.45로 보고되어 본 연구가 낮았다(Choi 등, 2002). 이는 조사 시기와 조사대상자의 차이 등에 따른 영향도 있을 수 있지만, 식이조사 자료로 본 연구는 24시간 회상법으로 하루 동안 조사한 자료를 사용한 것에 비해 선행연구는 한 달 동안 섭취하였다고 보고한 모든 다른 종류의 식품 가지 수를 계산해서 구하였기 때문에 식이조사 기간의 차이에 따른 영향이 크지 않을까 생각된다. 20~79세 성인 남성의 경우 10년 이내의 심혈관질환 위험도(10-year CHD Risk)를 예측할 수 있는 지표인 FRS에 따른 저위험군이 중등도위험군에 비해 DVS 및 DDS가 유의적으로 높았으며, 식품군을 모두 최소기준 이상 섭취한 GMDVF=11111에 해당하는 대상자 비율이 저위험군 16.67%, 중등도위험군 4.84%로 저위험군에서 높았다. 그리고 전체 대상자에서 우유를 포함한 유제품과 과일군을 최소기준 이상 섭취하지 않는 비율이 가장 높았는데, 저위험군의 41.67%, 중등도위험군의 70.97%가 해당하였다(Choi와 Bae, 2014). 이는 본 연구에서도 우유를 포함한 유제품과 과일군을 최소량 이상 섭취하지 않은 비율이 높아 같은 경향이었다. 선행연구에서 한국 성인에게서 과일 및 유제품 식사패턴은 내당능장애, 고중성지방혈증, 대사증후군의 위험도를 유의적으로 낮추며(Hong 등, 2012), 한국 20세 이상 여성에서 비타민 A, 비타민 C 섭취와 중등도 수준과 고수준의 과일 섭취가 대사증후군의 위험을 낮추고(Park 등, 2015), 외국의 40~60세 여성에서 과일 및 채소를 고수준으로 섭취하면 대사증후군 위험도를 낮춘다고 하였다(Esmaillzadeh 등, 2006). 따라서 건강을 위해 다양한 식품을 일정량 이상 섭취하는 식사습관이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서 우유 섭취가 전반적으로 DDS, DVS, 식품군별 섭취 패턴을 향상시키며 주당 3컵보다 많은 우유 섭취 시에 이들 식품 섭취 다양성을 나타내는 지표들이 가장 우수하였으므로, 폐경 후 여성에서 꾸준한 우유 섭취와 함께 과일을 일정량 이상 섭취하면서 식품군을 골고루 섭취하도록 강조해야 할 것으로 여겨진다.

본 연구에서 일반 환경요인에 따른 식품 섭취 다양성 지표(DDS, DVS)의 차이는 선행연구(Choi 등, 2002)에서도 마찬가지로 교육수준, 규칙적인 운동, 영양지식이 DDS에 영향을 미친다고 하였다. 그리고 30대 이상 성인에서 사회경제적 수준에 따라 식사패턴을 비교한 결과 대상자에서 추출된 전통식과 혼합식 패턴에서 사회경제적 수준이 높을수록 혼합식 패턴을 보였고, 혼합식 패턴의 경우 전반적인 영양소 섭취상태가 높았다고 하였다(Song 등, 2005). 이렇게 볼 때 식품 섭취 다양성의 향상 방안은 식생활 안에서만 찾기보다 식생활을 둘러싼 계층, 성별, 연령 등 일반 환경까지 고려한 개인 맞춤형으로 제시하는 것이 효과적일 것으로 생각된다.

주당 우유 섭취량에 따른 한국 성인 식생활평가지수

주당 우유 섭취량에 따른 연구대상자의 KHEI 총점수는 전체(Q1~Q4)에서 100점 만점 중 68.3점이었다(Table 8). KHEI 총점수는 Q1군이 65.7점으로 가장 낮았으며 Q2군 67.5점, Q3군 70.6점, Q4군 72.1점으로 Q4군이 가장 높았다. Q1군과 Q2군에 비하여 Q3군과 Q4군의 점수가 유의적으로 높았다(P<0.05). 전체(Q1군~Q4군)에서 KHEI의 항목별 점수를 보면, 당류･음료류의 에너지비가 10점 만점에 9.4점, 포화지방산 에너지비가 10점 만점에 9.0점, 아침 식사 빈도가 10점 만점에 8.3점 순으로 높았다. 반면에 우유･유제품 섭취는 10점 만점에 3.5점으로 가장 낮았으며, 탄수화물 에너지비도 5점 만점에 2.0점으로 낮았다. 주당 우유 섭취량에 따라 총 과일류 섭취, 생과일류 섭취, 김치 및 장아찌 제외 채소류 섭취, 고기, 생선, 달걀, 콩류 섭취, 우유･유제품 섭취, 탄수화물 에너지비, 지방 에너지비 점수는 Q1군에 비하여 Q4군에서 유의적으로 높았으며, 반면에 포화지방산 에너지비, 나트륨 섭취, 당류･음료류 에너지비 점수는 Q4군이 Q1군에 비하여 유의적으로 낮았다(P<0.05).

본 연구대상자의 KHEI 총점수는 100점 만점에 군별로 65.7~72.1점이며 전체 평균은 68.3점으로 낮았는데, 본 연구와 같은 시기의 2013~2015 국민건강영양조사로 19~70세 이상에 대한 KHEI 총점수를 구한 결과에서도 남성 61.7점 여성 64.8점이었으며(Yun과 Oh, 2018), 2018 국민건강영양조사로 19~65세 이상 성인을 분석한 연구에서도 남녀 전체 62.51점으로(Choi 등, 2021) 본 연구와 비슷한 수준이었으며 낮았다. 본 연구에서 KHEI 총점수를 낮추는 데 영향을 미친 주요 항목은 우유･유제품 섭취 부족과 탄수화물 에너지비의 부적절(19세 이상에서 탄수화물 에너지가 15 백분위수 미만이거나 85 백분위수 이상일 때 0점을 부과함)과 함께 잡곡 섭취 부족 등으로 파악되었다. 그리고 본 연구에서 우유 섭취량에 따라 우유를 섭취하지 않는 Q1군보다 우유를 주당 3컵보다 많게 섭취한 Q4군에서 섭취를 권고하는 식품과 영양소 섭취의 적정성을 평가하는 영역(총 과일류 섭취, 생과일류 섭취, 김치 및 장아찌 제외 채소류 섭취, 고기, 생선, 달걀, 콩류 섭취, 우유･유제품 섭취), 섭취를 제한하는 식품과 영양소 섭취의 절제를 평가하는 영역(포화지방산 에너지비, 나트륨 섭취, 당류･음료류 에너지비), 에너지 섭취의 균형을 평가하는 영역(탄수화물 에너지비, 지방 에너지비)에서 두루 점수가 높은 것은 우유 섭취 시 건강한 식생활을 실천하는 경향이 있음을 보여주는 것으로 생각된다. 또한 이는 KHEI 항목 중 하나가 우유･유제품 섭취인데 본 연구에서 우유 섭취량에 따라 KHEI 총점수와 항목별 점수에 차이가 있었던 점이 우유 섭취에 따른 영향보다는 전반적인 식생활에 따른 영향임을 보여주는 것으로 생각된다.

주당 우유 섭취량과 식품 섭취 다양성, KHEI와의 관련성

주당 우유 섭취량과 식품 섭취 다양성을 평가할 수 있는 DVS, DDS 및 KHEI와 상관성을 분석한 결과는 Table 9와 같다. 주당 우유 섭취량은 DDS(r=0.24166, P<0.001), KHEI (r=0.17482, P<0.001)와는 유의적인 양의 상관관계를 보였다. 이와 같이 우유 섭취는 식품 섭취 다양성과 식생활평가지수 향상에 기여함을 확인할 수 있었는데, 다양한 식품 섭취는 영양소 섭취 상태 향상 및 만성질환 발생 위험률을 낮추는 것으로 보고되고 있으므로(Esmaillzadeh 등, 2006; Steyn 등, 2006; Hong 등, 2012; Choi와 Bae, 2014) 폐경 후 여성의 영양과 건강 향상을 위해 우유 섭취를 포함하는 다양한 식품 섭취가 중요한 것으로 보인다. Choi 등(2002)도 폐경 후 여성들이 만성질환을 예방하고 건강한 삶을 유지할 수 있도록 식사의 균형성, 다양성, 권장되는 식사 지침과 더불어 적당한 식품 섭취까지 포함하는 종합적인 영양교육이 필요하다고 하였다. 따라서 추후 연구에서 우유 섭취와 영양소 섭취, 식품 섭취 다양성, 한국인 식생활 지침 준수 정도 평가 등을 두루 적용하여 식생활을 전반적으로 심층 분석하고 교육 프로그램 및 정책에 반영할 필요가 있을 것으로 생각된다.

Table 9 . Correlation among milk consumption per week, dietary variety score (DVS), dietary diversity score (DDS), and Korean Healthy Eating Index (KHEI).

Variables	Milk consumption per week	DVS	DDS	KHEI
Milk consumption per week	1	0.023931)	0.24166***	0.17482***
DVS		1	0.16168***	0.29791***
DDS			1	0.60147***
KHEI				1

¹⁾Spearman’s correlation coefficient (r)..

^***P<0.001..

본 연구는 제6기(2013~2015년) 국민건강영양조사 자료를 이용하여 40~64세 폐경 후 여성(n=1,952명)의 주당 우유 섭취량에 따른 영양소 섭취와 식품 섭취 다양성을 분석하였다. 본 연구에서 반정량 식품섭취빈도조사를 바탕으로 폐경 후 여성을 주당 우유 섭취량에 따라 우유를 섭취하지 않은 Q1군(n=699), Q2군(0컵< 주당 우유 섭취량 ≤1컵, n=488), Q3군(1컵< 주당 우유 섭취량 ≤3컵, n=345), Q4군(주당 우유 섭취량 >3컵, n=420)으로 나누었다. 일반적인 특성에 있어 가구소득수준이 높을수록 주당 우유 섭취량이 유의적으로 높았으나(P<0.0001), 연도, 연령, 교육 수준, 거주 지역, 비만도에서는 주당 우유 섭취량에 따른 유의적인 차이가 없었다. 우유를 섭취하지 않은 Q1군에 비해 우유 섭취 군인 Q2군~Q4군에서 에너지, 탄수화물, 지질 섭취량이 유의적으로 높았다(P<0.05). 칼슘, 인, 리보플라빈 섭취량은 우유를 섭취하지 않은 군과 우유를 섭취했지만 1컵 이하/주로 섭취한 Q2군보다 1~3컵/주인 Q3군과 3컵/주보다 많은 Q4군이 유의적으로 높았다(P<0.05). 특히 주당 우유 섭취량이 높을수록 칼슘, 인, 리보플라빈 섭취량은 증가하여 Q4군에서 이들 영양소 섭취량이 가장 높았다. 칼슘(0.60)과 리보플라빈(0.81)을 제외한 조사한 모든 영양소에서 INQ 점수가 1을 넘었으며 주당 우유 섭취량이 높아질수록 칼슘, 인, 리보플라빈의 INQ 점수가 높아졌고, 특히 Q4군에서 Q1군보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 식품 섭취 다양성을 평가하는 총 식품 수는 우유를 섭취하지 않은 Q1군(42.0점)보다 우유 섭취 군인 Q2군(45.5점), Q3군(45.4점), Q4군(44.6점)이 높았으나 유의적인 차이는 없었다. 총 식품군 점수(dietary diversity score, DDS)는 Q1군 3.8점, Q2군 4.0점, Q3군 4.1점, Q4군 4.4점으로 우유를 섭취하지 않은 Q1군에 비해 우유를 섭취한 Q2군~Q4군이 높았으며(P<0.05), 우유를 섭취한 군 중에서는 Q4군이 가장 높았다(P<0.05). 일반 환경요인별로 주당 우유 섭취량에 따라 DDS는 연령, 교육수준, 가구소득수준, 거주 지역에 따라 차이가 있었다(P<0.05). 식품군별 섭취 패턴은 모든 군에서 식사 내 우유를 포함한 유제품과 과일군을 최소량 이상 섭취하지 않은 비율이 1~3순위를 차지하고 있어 우유 및 과일 섭취 부족이 문제점으로 나타났다. KHEI 총점수는 전체(Q1~Q4)에서 100점 만점 중 68.3점으로 낮았으며, Q1군과 Q2군에 비하여 Q3군과 Q4군의 점수가 유의적으로 높았다(P<0.05). 주당 우유 섭취량에 따라 총 과일류 섭취, 생과일류 섭취, 김치 및 장아찌 제외 채소류 섭취, 고기, 생선, 달걀, 콩류 섭취, 우유･유제품 섭취, 탄수화물 에너지비, 지방 에너지비 점수는 Q1군에 비하여 Q4군에서 유의적으로 높았으며, 반면에 포화지방산 에너지비, 나트륨 섭취, 당류･음료류 에너지비 점수는 Q4군이 Q1군에 비하여 유의적으로 낮았다(P<0.05). 주당 우유 섭취량은 DDS(r=0.24166, P<0.001), KHEI(r=0.17482, P<0.001)와는 유의적인 양의 상관관계를 보였다. 결론적으로 우리나라 폐경 후 여성의 우유 섭취는 권장수준인 하루 1컵(200 mL)에 비해 크게 미치지 못하여 매우 부족하였으며 우유 섭취 증가는 영양관리에 바람직한 영향을 주었다. 본 연구는 단면연구이므로 인과관계를 명확하게 밝힐 수는 없으며 반정량 식품섭취빈도조사로 우유 섭취량을 구해 실제 섭취량을 정확하게 반영하지 못했으나, 국가 규모의 조사를 연도별로 3년간 통합해 우유 섭취량에 따른 영양소 섭취, 식품 섭취 다양성, 식생활 지침 등의 준수를 평가하는 KHEI를 전반적으로 분석하여 얻은 결과라는 점에서 의의가 있다고 생각한다. 연구 결과를 종합할 때 폐경 후 여성의 우유 섭취가 칼슘 등 부족하기 쉬운 영양소의 섭취, 식품 섭취 다양성에 긍정적인 영향을 주었으므로 폐경 후 여성의 우유 섭취는 영양상태 향상을 위해 강조되어야 할 것으로 생각한다.

이 논문은 2020년 한국낙농육우협회, 낙농정책연구소(2020-0414-01)의 연구지원에 의해 연구되었으며 지원에 감사드립니다.