*Corresponding author: Kyeong-Ran Kim Tel : +82-62-950-3673 E-mail : I. 서 론
모바일 헬스(Mobile Health)는 개인의 건강관리와 웰빙을 지원하는 새로운 차원으로 학계와 산업에서 주목받고 있다. 이는 ICT와 빅데이터를 활용하여 개인 건강상태를 지속적으로 모니터링하고, 맞춤형 헬스케어, 운동, 의료 서비스를 제공한다(Cha, 2021). 특히 스마트폰 기반 앱은 미용·건강 관련 정보를 신속히 제공하며 자기관리 행동을 촉진하는 도구로 활용되고 있다(Baek & Seo, 2022). 이러한 기술 기반 앱은 건강상태 확인, 운동·식이습관 관리, 정보 접근성을 높여 자기 주도적 건강관리에 기여한다. 이에 따라 건강정보를 탐색·이해하고 타당성을 평가해 실생활에 적용할 수 있는 e-헬스 리터러시(e-health literacy)의 중요성이 강조된다(Kim et al., 2022). 선행연구에 따르면, 다양한 디지털 서비스 경험이 건강관리 행동 변화에 영향을 미친다는 점을 제시해 왔다. Yeong와 Kim(2025)은 디지털 고객 경험은 뷰티테크 기술 수용에 중요한 영향을 미친다고 보고했으며, Kim(2025)은 앱 사용자 경험과 자기효능감이 지속 사용 의도에 영향을 미친다고 보고했다. Choi(2025)는 앱 사용성이 디지털 헬스 리터러시에 미치는 구조적 과정을 분석하였고, Kim(2021)은 보건 전문가와의 상호 소통이 운동, 식이, 정기 건강관리 인식 개선에 긍정적 영향을 준다고 밝혔다. Kim(2024)는 앱 기능 유용성을 높게 지각할수록 품질 만족과 지속 사용 의도가 증가함을 확인하였다. 그러나 앱 리터러시와 사용만족도의 다양한 하위요인을 통합적으로 검증한 연구는 부족한 실정이다.
본 연구는 전국 성인 남녀를 대상으로 헬스 앱 리터러시와 사용만족도를 조사하고, 리터러시와 사용만족도의 상관관계 및 영향력을 검증하고자 한다. 이를 통해 앱 리터러시가 사용만족과 어떤 관계를 가지는지 규명하고, 효과적 활용 방안과 발전 방향을 제시하며, 앱 개발·사용자 교육 및 디지털 헬스케어 정책 설계에 실질적 근거를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
II. 이론적 배경
1. Health 앱 리터러시
디지털 기반 건강관리 서비스가 확산되면서, 이를 효과적으로 활용하기 위한 디지털 헬스 리터러시의 중요성이 커지고 있다. 디지털 헬스 리터러시는 디지털 기술을 통해 건강·의료 정보를 이해하고 이를 실제 건강관리 행동으로 적용하는 능력으로, 개인의 건강결과와 의사결정에 직접적 영향을 미치는 핵심 요인이다(Hwang & Kang, 2021). 리터러시 수준이 높은 사람은 신뢰할 수 있는 정보를 선별하고 예방적 건강 행동을 적극적으로 실천하며, 거동이 불편하거나 바쁜 상황에서도 건강관리 시스템에 쉽게 접근할 수 있어 건강증진에 유용하다(Oh & Cho, 2019). 최근 디지털 헬스 리터러시는 단순한 온라인 정보 이해를 넘어 앱·웨어러블 등 다양한 기술 기반 데이터를 해석하고 이를 자기관리로 연결하는 능력까지 포함하는 방향으로 확장되고 있다(Kim et al., 2022). 이러한 리터러시는 건강 인식과 지식을 향상시켜 건강증진행동을 촉진하는 매개 요인으로도 기능하며, 실제로 미디어 및 e-헬스 리터러시가 높을수록 건강증진 행동 수준이 높다는 연구 결과가 보고되었다(Park, 2024).
본 연구의 Health 앱 리터러시는 이러한 개념을 토대로, 사용자가 Health 앱의 정보를 이해·해석하고 다양한 기능을 활용해 자기관리를 수행하는 능력을 의미한다. 이는 개인 맞춤형 정보제공, 전문성, 신뢰성 등 앱 사용성과 관련된 요소를 포함하며, 사용자의 건강관리 실천을 돕는 중요한 요인으로 정의된다(Choi, 2025).
2. Health 앱 사용성과
모바일 건강관리 프로그램은 사용자가 건강 목표를 설정하고 일상 활동을 기록하며, 이에 기반한 맞춤형 피드백을 받을 수 있도록 설계되어 있다. 이러한 기능은 개인의 자기효능감을 증진시켜 식습관 개선이나 체중조절과 같은 건강 행동으로 이어질 수 있음이 보고되었다(Kim, 2024; Park, 2016). 또한 건강한 식사에 긍정적인 태도를 가진 개인은 식사의 질이 높게 나타나며(Aggarwal et al., 2014), 프로그램에서 제공되는 정보와 피드백을 어떻게 이해·수용하는지는 개인의 건강 행동에 대한 태도에 따라 달라져 프로그램 효과에 중요한 영향을 미칠 수 있다(Nunes et al., 2019). 세계보건기구(WHO) 역시 만성질환 관리의 효율성을 높이기 위해 모바일 헬스(mHealth)의 활용을 적극적으로 권장하고 있다. 국내에서도 모바일 헬스 기반 건강관리 서비스 시범사업 결과, 해당 프로그램이 건강한 식습관 실천율을 향상시키는 데 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다(Korea Health Promotion Institute, 2017). 이러한 연구 결과는 모바일 앱 기반 건강관리 서비스가 사용자 행동 변화를 유도하는 유효한 도구임을 보여준다.
본 연구에서 정의하는 앱 사용만족도는 Yoo(2022)의 연구를 기반으로 하며, 자기결정이론(Self-Determination Theory, SDT)과 건강신념모형(Health Belief Model, HBM)을 통합한 관점에서 Health 앱의 사용성과 관련된 개념을 의미한다. 즉, 사용자가 앱을 통해 경험하는 개인 맞춤형 정보 제공, 자율성 지원, 유익성 인식, 신뢰성, 편의성, 건강관리 동기 강화등이 앱 사용만족도를 구성하는 핵심 요소로 작용한다. 이러한 앱 사용성과는 영양관리 및 체형관리와 같은 건강관리 행동의 실천 여부에 직접적·간접적으로 영향을 미치는 중요한 요인으로 평가된다.
3. Health 앱 사용만족도
건강정보 소비자는 디지털 환경에서 효과적으로 정보를 활용하기 위해 디지털 리터러시(digital literacy)를 갖추는 것이 매우 중요하다. 모바일 헬스 애플리케이션의 만족도는 단순한 기능적 편의성뿐 아니라 사용자 경험을 기반으로 한 디자인 요소에 의해 크게 좌우되며, 특히 앱 인터페이스는 시각적 심미성, 사용 용이성, 그리고 사용자 요구에 부합하는 맞춤형 구조를 반영해야 한다고 보고된다(Wen, 2022). 선행연구(Kim et al., 2022)에 따르면 모바일 헬스케어 앱 만족도에 영향을 미치는 주요 요인은 기대일치, 유용성, 전문성, 정보품질, 서비스품질 순으로 나타났으며, 재방문 의도와 추천 의도 역시 서비스품질, 유용성, 전문성, 기대일치, 정보품질의 순으로 영향을 받는 것으로 확인되었다.
본 연구에서 정의하는 앱 사용만족도는 Choi(2025)의 연구와 유사하게 개인 맞춤형 정보제공, 전문성, 신뢰성 등 앱 사용성과 관련된 요인을 포함한다. 이러한 선행연구 결과는 모바일 헬스케어 앱 활성화를 위해 앱 활용의 어려움에 대한 인식 개선, 이용자 흥미를 이끌 콘텐츠 개발, 신뢰성 높은 정보 제공, 사용자 친화적 시스템 구축이 필요함을 시사한다.
III. 내용 및 방법
2. 연구대상 및 기간
본 연구는 전국에서 ‘건강관리 앱’을 사용하는 만 20~59세 성인 남녀 250명을 대상으로 진행되었다. 2025년 9월 3일부터 9월 19일까지 Macromill Embrain을 통해 온라인 설문조사를 실시하였으며, 참가자들은 연구 목적을 숙지하고 동의한 후, 전자 설문지를 무기명 자기기입식으로 작성하였다.
3. 측정도구 및 내용
본 연구의 설문도구는 선행연구를 바탕으로 재구성하였다. 측정항목은 일반적 특성 6문항(Park, 2024)을 명목척도로 구성하였으며, Health 앱 리터러시 12문항(Chae, 2016)과 Health 앱 사용만족도 16문항(Kim, 2024)은 5점 리커트 척도로 구성하여 점수가 높을수록 해당 변수의 성향이 높음을 의미한다. 설문조사는 총 250명을 대상으로 실시하였으며, 불성실한 응답 10부를 제외하고 최종적으로 240부를 분석하였다.
4. 자료 분석
본 연구의 자료는 SPSSWIN 21.0 프로그램을 사용하여 통계분석하였고 본 실증분석은 모두 유의수준 5%에서 검증하였다. 일반적 특성을 알아보기 위하여 Frequency Analysis을 실시하였다. Health 앱 리터러시, Health 앱 사용만족도에 대한 문항들의 타당도 검증을 위하여 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도는 Cronbach’s a의 계수로 판단하였다. Health 앱 리터러시, Health 앱 사용만족도의 평균과 표준편차를 알아보기 위하여 Descriptive Statistical Analysis을 실시하였다. Health 앱 리터러시와 Health 앱 사용만족도와의 관계를 알아보기 위하여 Correlation Analysis을 실시하였다. Health 앱 리터러시가 Health 앱 사용만족도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 Multiple Regression Analysis을 실시하였다.
IV. 결과 및 고찰
1. 조사대상자의 일반적 특성
본 연구의 일반적 특성을 빈도분석(Frequency Analysis)한 결과는 <Table 1>과 같다. 성별은 ‘남성’과 ‘여성’이 각각 50.0%이었고, 연령은 ‘20~29세’, ‘30~39세’, ‘40~49세’, ‘50~59세’ 모두 각각 25.0%로 고르게 나타났다. 거주지는 ‘수도권’이 65.8%, ‘비수도권’이 34.2%이었으며, 최종학력은 ‘4년제 대학졸업’이 64.2%, ‘고졸이하’가 12.9%, ‘전문대졸업’이 12.1%, ‘대학원 석사졸업’이 10.0% 순이었다. 신체상태는 ‘정상’이 53.3%, ‘과체중’이 30.0%, ‘비만’이 10.0%, ‘저체중’이 6.7% 순이었고, 현재 체중관리 여부는 ‘유지 중’이 43.3%, ‘체중 감량 중’이 39.2%, ‘증량 중’이 6.3%이었고, ‘관리하지 않음’은 11.3%이었다. 건강상태는 ‘보통’ 40.0%, ‘건강한 편’ 33.3%, ‘건강하지 않은 편’ 20.4%, ‘매우 건강하지 않음’ 3.3%, ‘매우 건강함’ 2.9% 순으로 건강하다고 생각하는 응답자는 전체의 36.2%로 조사되었다.
2. 측정변수들의 요인분석 및 신뢰도 검증
1) Health 앱 리터러시의 요인분석
Health 앱 리터러시를 주성분분석(Principal Component Analysis)방법과 직교회전방법인 VARIMAX를 적용하여 수행인 요인분석(Factor Analysis)은 <Table 2>와 같다. KMO 값이 0.914로 매우 높으므로 변수 쌍들의 상관관계가 다른 변수에 의해 잘 설명되는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 요인분석의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 구형성 검정치(Test of Sphericity)는 근사 카이제곱값이 1441.296으로 유의수준이 .000으로 나타나 요인분석 사용이 적합하다는 것을 알 수 있다. 요인을 추출하기 위한 방법으로는 각 요인이 기존변수의 정보를 어느 정도 설명하는지를 나타내는 고유값(eigenvalue)을 이용하여, 고유값이 1.0 이상인 요인에 한하며 요인적재량이 0.5 이상인 항목들을 기준으로 설정하여 요인수를 3개로 결정하였다. 그 결과 요인 1은 고유값이 3.773, 설명비가 31.43%로 나타나 개인맞춤형 정보제공 요인을, 요인 2는 고유값이 2.235, 설명비가 18.62%로 나타나 전문성 요인을, 요인 3은 고유값이 2.170, 설명비가 18.08%로 나타나 신뢰성 요인을 설명해 주고 있다.
2) Health 앱 사용만족도의 요인분석
Health 앱 사용만족도 요인분석(Factor Analysis)은 <Table 3>과 같다. KMO 값은 0.937이었고, Bartlett의 구형성 검정치(Test of Sphericity)는 근사 카이제곱값이 2277.280으로 유의수준이 .000으로 나타났다. 요인을 추출하기 위한 방법으로는 고유값이 1.0 이상인 요인에 한하며 요인적재량이 0.5 이상인 항목들을 기준으로 설정하여 요인수를 3개로 결정하였다. 그 결과 요인 1은 고유값이 4.057, 설명비가 25.35%로 나타나 앱 경험 요인을, 요인 2는 고유값이 3.828, 설명비가 23.92%로 영양관리 요인을 설명하고, 요인 3은 고유값이 2.637, 설명비가 16.47%로 체형관리 요인을 설명해 주고 있다.
본 연구에서 영양관리 요인과 체형관리 요인 간 일부 문항에서 교차적재가 나타난 것은 Health 앱의 특성상 식단관리와 체형관리가 실제 사용 과정에서 밀접하게 연계되기 때문이다. 또한, 두 기능에 동시에 관련되는 문항 내용과 높은 상관관계 역시 교차적재를 유발한 것으로 해석된다. 이에 본 연구는 문항의 의미와 실제 사용자 경험을 고려하여 두 요인을 구분하되, 두 요인이 상호보완적으로 작용하는 특성을 반영하여 요인 구조를 해석하였다.
3) Health 앱 리터러시과 앱 사용성의 신뢰도 검증 및 기술 통계분석
본 연구에 사용된 측정도구의 신뢰성은 Cronbach’s a계수를 이용하여 분석하였으며 구체적인 연구결과는 <Table 4>와 같다. 신뢰도란 동일한 대상, 특성 또는 구성을 비교가능하고 독자적인 측정으로 나타난 결과들이 어느 정도 유사한 가를 나타내는 것으로 의존가능성, 안전성, 일관성, 예측가능성, 정확성 등의 동의어로 사용된다. 즉, 신뢰성이란 동일한 개념에 대하여 측정을 되풀이했을 때 동일한 측정값을 얻을 가능성을 말한다. 신뢰성의 측정방법은 동일한 측정도구를 동일한 대상에 시간을 달리하여 적용결과를 비교하는 검증-재검증, 항목분할 측정치의 상관도, 내적 일관성 등이 있다.
Health 앱 리터러시, Health 앱 사용만족도를 기술통계분석(Descriptive Statistical Analysis)한 결과는 <Table 4>와 같다. Health 앱 리터러시 전체의 평균은 3.70으로, ‘개인맞춤형 정보제공’(M=3.81), ‘전문성’(M=3.68), ‘신뢰성’(M=3.34) 순으로 평균이 높았다. 이는 건강정보에 대한 개인화 인식과 기술적 이해가 높은 응답자일수록 문항 간 응답 일관성이 높음을 의미한다. Health 앱 사용만족도 전체의 평균은 3.42로, ‘앱 경험’(M=3.58), ‘체형관리’(M=3.37), ‘영양관리’(M=3.17) 순으로 평균이 높았다. 특히 ‘개인맞춤형 정보제공’(M=3.81)이 가장 높게 나타난 것은, 응답자들이 단순 정보획득보다 데이터 기반 맞춤형 피드백 기능을 중시함을 보여준다. 반면 ‘신뢰성’(M=3.34)이 다소 낮은 것은, 앱 내 제공 정보의 객관성과 정확성에 대한 인식이 상대적으로 부족함을 시사한다.
본 연구의 측정도구는 Cronbach’s α 계수를 통해 신뢰도를 검증한 결과, 모든 변인에서 내적 일관성이 확보되어 신뢰성이 높게 나타났다. 이는 도구의 문항 간 일관성이 높고 측정 결과가 안정적임을 의미하며(Nunnally & Bernstein, 1994), 연구 결과의 재현 가능성을 보장한다. 또한 각 구성개념이 이론적으로 적절히 측정되었음을 보여주어 타당성이 확보된 것으로 판단된다(DeVellis, 2017). 즉, Health 앱 리터러시의 전문성, 신뢰성, 개인맞춤형 정보제공 요인은 서로 밀접하게 관련되어 사용자의 전반적 앱 만족도를 높이는 상호보완적 요인으로 작용한다(Cho & Jung, 2022).
3. Health 앱 리터러시, Health 앱 사용만족도 간의 상관관계
Health 앱 리터러시와 Health 앱 사용만족도와의 상관관계(Correlation Analysis)를 살펴본 결과는 <Table 5>와 같다. Health 앱 사용만족도는 Health 앱 리터러시의 전문성(r=.394, p<.001), 신뢰성(r=.370, p<.001), 개인맞춤형 정보제공(r=.315, p<.001) 순으로 정(+)의 상관이 높았다. 세부적으로 Health 앱 사용만족도의 체형관리, 영양관리, 앱 경험 모두 Health 앱 리터러시와는 유의미한 정(+)의 상관이 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 Health 앱 사용만족도가 전문성, 신뢰성, 개인맞춤형 정보제공 순으로 유의한 정(+)의 상관이 높았다. 이는 사용자가 앱 정보를 신뢰하고 이해할수록 앱 활용 경험이 긍정적으로 형성된다는 선행연구(Kim et al., 2022; Lim & Han, 2021)와 일치한다. 특히 전문성과 신뢰성은 앱 품질 인식과 사용자 몰입도를 높이는 핵심 요인으로 보고되었다(Kim, 2021). 또한 개인맞춤형 정보제공은 사용자의 참여 의도를 강화하고 지속적 사용을 유도한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다(Baek & Ha, 2022). 따라서 Health 앱의 리터러시 향상은 사용만족도를 증진시키는 주요 전략으로 작용할 수 있다. 향후 연구에서는 사용자의 리터러시 수준별 맞춤형 인터페이스 설계가 필요하다.
4. Health 앱 리터러시가 Health 앱 사용만족도에 미치는 영향
Health 앱 리터러시가 Health 앱 체형관리 만족도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 연구결과는 <Table 6>과 같다. R2=0.199로 전체 변동의 19.9%로 회귀모형을 설명하고 있음을 알 수 있다. 모형에 대한 분산분석 결과 추정된 모형은 유의한 것을 알 수 있으며(F=19.604, p<.001), Health 앱 리터러시의 전문성(β=.313, p<.001), 신뢰성(β=.191, p<.01) 순으로 Health 앱 체형관리 만족도에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이는 Health 앱 리터러시의 전문성과 신뢰성이 높을수록 Health 앱 체형관리 만족도가 높은 것을 의미한다.
Health 앱 리터러시가 Health 앱 영양관리 만족도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과, R2=0.150으로 전체 변동의 15.0%로 회귀모형을 설명하고 있음을 알 수 있다. 모형에 대한 분산분석 결과 추정된 모형은 유의한 것을 알 수 있으며(F=13.924, p<.001), Health 앱 리터러시의 신뢰성(β=.294, p<.001), 전문성(β=.244, p<.01) 순으로 Health 앱 영양관리 만족도에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이는 Health 앱 리터러시의 신뢰성과 전문성이 높을수록 Health 앱 영양관리 만족도가 높은 것을 의미한다.
Health 앱 리터러시가 Health 앱 사용만족도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과, R2=0.146으로 전체 변동의 14.6%로 회귀모형을 설명하고 있음을 알 수 있다. 모형에 대한 분산분석 결과 추정된 모형은 유의한 것을 알 수 있으며(F=13.494, p<.001), Health 앱 리터러시의 전문성(β=.195, p<.05), 신뢰성(β=.147, p<.05) 순으로 Health 앱 사용만족도에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이는 Health 앱 리터러시의 전문성과 신뢰성이 높을수록 Health 앱 사용만족도가 높은 것을 의미한다.
본 연구의 모든 모형에서 공통적으로 Health 앱 리터러시의 전문성 및 신뢰성 요인이 공통적으로 중요한 요인으로 나타났다. 이는 사용자가 앱 정보를 신뢰하고 전문적으로 이해할수록 체형 및 영양관리 만족도가 높아진다는 선행연구(Park, 2023)와 일치한다. 특히 전문성은 사용자가 앱 기능을 효율적으로 활용하도록 돕는 핵심 요소로, 건강관리 행동의 지속성을 높이는 데 기여한다(Song & Shin, 2020). 또한 신뢰성은 앱의 정보 품질과 투명성이 만족도를 결정짓는 주요 요인임을 시사한다(Byun et al., 2024). 이는 Health 앱의 설계 시 사용자 중심의 정보제공과 신뢰성 확보가 중요함을 보여준다(Cho & Jung, 2022). 따라서 향후 앱 개발에서는 사용자의 디지털 리터러시 수준에 맞춘 교육적 콘텐츠 제공이 필요하다. 나아가 리터러시 향상을 위한 사용자 참여형 프로그램이 만족도 제고에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.
V. 결 론
본 연구는 전국의 ‘건강관리 앱’을 사용하는 만 20~59세 성인을 대상으로 Health 앱 리터러시와 앱 사용만족도에 미치는 영향을 규명하기 위해 240부의 자료를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
신뢰도 및 타당도 검증 결과, 모든 하위요인의 Cronbach’s a값이 기준치를 충족하여 측정 문항들은 전반적으로 높은 내적 일관성을 보였다. Health 앱 리터러시 평균은 3.70으로 ‘개인맞춤형 정보제공’이 가장 높게 나타났으며, 사용만족도 평균은 3.42로 ‘앱 경험’ 요인이 가장 높았다. 반면 ‘신뢰성’은 상대적으로 낮아 정보의 정확성 강화가 필요한 것으로 나타났다.
첫째, Health 앱 리터러시의 하위요인의 전문성과 신뢰성은 앱 사용만족도에 유의한 영향을 미치는 핵심 요인으로 확인되었다. 개인맞춤형 정보제공 요인은 모든 분석 모형에서 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 앱 정보의 전문성과 과학적 근거를 높게 평가할수록 사용자 만족도가 증가함을 시사한다. 둘째, 사용만족도는 건강관리, 체형관리, 영양관리 등 다양한 영역에서 영향을 받았으나, 모든 하위요인에서 공통적으로 ‘전문성’과 ‘신뢰성’이 가장 중요한 결정요인으로 나타났다.
종합하면, Health 앱 리터러시 중 전문성과 신뢰성이 앱 사용만족도를 높이는 핵심 요인임이 확인되었다. 응답자들은 데이터 기반의 개인맞춤형 기능에는 높은 만족을 보였으나, 앱 내 정보의 객관성과 정확성에 대한 신뢰 수준은 상대적으로 낮았다. 이는 모바일 헬스 앱 개발 시 전문적이고 검증된 정보 제공, 그리고 신뢰성 기반의 콘텐츠 강화가 필수적임을 시사한다. 또한 사용만족도는 건강관리·체형관리·영양관리 요인과 연계되어 있으며, 특히 전문성과 신뢰성이 모든 영역에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 모바일 헬스 앱 개발에는 과학적 근거 기반의 콘텐츠 제공, 검증된 기능 구현, 사용자 친화적 설계가 필수적임을 확인하였다. 이러한 결과는 모바일 헬스 앱의 효과적 활용과 건강관리 프로그램 개선, 디지털 헬스케어 정책 수립을 위한 실질적 근거로 활용될 수 있다. 그러나 본 연구는 단면적 자료에 기반하고 있어 인과관계 해석에 제한이 있으며, 측정도구 구성과 일부 변인의 해석에도 한계가 존재한다. 또한 성인 20~50대를 포함하였음에도 불구하고, 연령대별 리터러시와 만족도의 차이를 분석하지 못한 점은 향후 연구에서 보완할 필요가 있다. 후속 연구에서는 표본 확대, 실사용 기반의 종단적 자료 분석을 통해 결과의 일반화 가능성을 높일 필요가 있다. 그리고 측정도구의 정교화와 연령 특성에 따른 리터러시·만족도의 차이 검증이 요구되며, 이를 통해 보다 정밀한 사용자 세분화 전략과 기능별 요구 분석이 가능할 것이다. 이러한 보완은 연령 특성에 기반한 맞춤형 헬스 앱 기능 설계와 사용자 경험 개선 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.
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