The Korean Ophthalmic optics society
[ Article ]
Journal of Korean Ophthalmic Optics Society - Vol. 30, No. 4, pp.273-284
ISSN: 1226-5012 (Print)
Print publication date 31 Dec 2025
Received 14 Nov 2025 Revised 09 Dec 2025 Accepted 18 Dec 2025
DOI: https://doi.org/10.14479/jkoos.2025.30.4.273

연령에 따른 시력분포에 대한 연구: KOSIS 시력데이터(2011–2020)를 활용한 연령대별 시력 변화 중심으로

이완석1 ; 예기훈2, 3, *
1성운대학교 보건학부 안경광학과, 교수, 영천 38801
2백석대학교 보건학부 안경광학과, 교수, 천안 31065
3백석대학교 대학원 옵토메트리학, 교수, 서울 06695
A Study on Vision Distribution by Age: Focusing on Age - Specific Changes Using KOSIS Data (2011–2020)
Wan-Seok Lee1 ; Ki-Hun Ye2, 3, *
1Dept. of Optometry, Sungwoon C. University, Professor, Yeongcheon 38801, Korea
2Dept. of Optometry, Division of Health Science, Baekseok University, Professor, Cheonan 31065, Korea
3Dept. of Optometry, Graduate Schools of Baekseok University, Professor, Seoul 06695, Korea

Correspondence to: *Ki-Hun Ye, TEL: +82-41-550-2180, E-mail: eyelovebaekseok@bu.ac.kr

초록

목적:

시력은 인간 삶의 질을 좌우하는 핵심 요소로, 연령 증가와 환경 변화에 따라 시력 분포 양상은 크게 달라질 수 있다. 본 연구는 2011년부터 2020년까지 10년간의 KOSIS 국가통계포털 자료를 기반으로, 한국인의 연령대별 시력 변화 추이를 시계열적으로 분석하고 그 통계적 유의성을 규명하고자 하였다.

방법:

10대부터 80대 이상까지 전 연령대의 시력 데이터를 4단계(0.1 이하, 0.2~0.4, 0.5~0.7, 0.8~1.0)로 범주화하여 분석하였다. 10년간의 시력 변화 경향을 파악하기 위해 연령대별 평균 시력에 대한 단순 선형 회귀분석(Simple Linear Regression)을 실시하였으며, 회귀계수(B)와 수정된 결정계수(R²)를 통해 변화의 기울기와 설명력을 검증하였다.

결과:

분석 결과, 연령대에 따라 차별화된 변화 양상이 확인되었다. 첫째, 10대와 20대는 디지털 환경 노출에도 불구하고 통계적으로 유의한 시력 개선 추세를 보였다. 둘째, 30대는 변화가 없는 정체기를 보인 반면, 40대는 전 연령대 중 유일하게 시력 지표가 유의하게 하락하여 생애 주기적 취약 구간임이 확인되었다(p<0.05). 셋째, 50대 이상부터는 연령이 증가할수록 시력 개선 폭이 커지는 경향을 보였으며, 특히 70대와 80대 이상 고령층에서 가장 가파른 상승세가 나타나 의료 기술 발전에 따른 시력 개선 효과가 뚜렷하게 입증되었다(R2≥0.99).

결론:

생물학적 노화는 시력 저하에 영향을 미치지만, 환경 개선과 의료 발달에 따른 세대별 효과 역시 시력 건강 유지에 긍정적으로 작용하고 있으며, 사회·의료적 개입에 따라 변화하는 동적인 지표임을 확인하였다. 고령층의 급격한 시력 향상은 백내장 수술 등 적극적 의료 개입의 성과로 해석되나, 시력 하락세가 뚜렷한 40대에 대해서는 조기 노안 관리 등 예방적 대책이 시급하다. 따라서 향후 안보건 정책은 연령별 특성을 고려한 맞춤형 전략으로 수립되어야 한다.

Abstract

Purpose:

Visual acuity is a critical factor determining human quality of life, and its distribution patterns can vary significantly depending on aging and environmental changes. This study analyzed time-series changes in visual acuity among Koreans by age group, based on data from the Korean Statistical Information Service (KOSIS) over the 10-year period from 2011 to 2020, and to verify their statistical significance.

Methods:

Visual acuity data for all age groups, from teenagers to those in their 80s and older, were categorized into four levels: ≤0.1, 0.2-0.4, 0.5-0.7, and 0.8-1.0. To identify trends over the 10-year period, simple linear regression analysis was performed using the mean visual acuity for each age group. The slope of change and explanatory power were verified using the regression coefficient (B) and the coefficient of determination (R2).

Results:

The analysis revealed differential patterns of change between age groups. Teenagers and those in their 20s showed a statistically significant trend of improvement despite increased exposure to digital environments. The 30s group showed a period of stagnation with no significant change. The 40s group was the only cohort to exhibit a significant decline in visual acuity indicators (p<0.05), identifying a vulnerable period in the life cycle. From the 50s onward, the magnitude of visual acuity improvement increased with age; notably, the steepest rise was observed in the 70s and 80+ groups (R2≥0.99), clearly demonstrating the effect of medical technological advancements on vision improvement.

Conclusions:

Although biological aging affects visual decline, generational effects resulting from environmental improvements and medical advancements are positively influencing eye health maintenance. This study confirms that visual acuity is a dynamic indicator that changes according to social and medical interventions. The rapid improvement in the elderly population could be attributed to active medical interventions, such as cataract surgery. However, preventive measures, such as early management of presbyopia, are urgently needed for the 40s group, in which a distinct decline is evident. Therefore, eye health policies in the future must be customized to consider the specific characteristics of each age group.

Keywords:

Visual acuity by age, Visual acuity by year, Eye health management, Visual acuity data

키워드:

연령별 시력, 연도별 시력, 눈 건강 관리, 시력데이터

서 론

시력이란 물체의 형태나 위치를 구분할 수 있는 능력이며, 형태와 위치를 정확히 인지하고 주변 환경과 상호작용하는 데 필수적인 감각 기능이다. 시력은 그 측정 방식에 따라 한 점을 인식할 수 있는 능력을 측정하는 가시 최소력, 두 점을 두 점으로 인식할 수 있는 분해 능력을 측정하는 분리 최소력, 글자, 숫자, 형태를 인식할 수 있는 능력으로 측정하는 가독 최소력, 그리고 물체의 상호 위치 관계를 파악, 선 또는 도형의 어긋남과 기울기 등을 판별할 수 있는 능력을 측정하는 판별시력으로 구분된다.[1] 이러한 다각적인 시력 능력은 사물을 이해하고 효율적으로 활동하는 데 핵심적인 역할을 수행한다.

시력은 출생 후 발달하기 시작하여 만 6~7세에 1.0으로 완성된다. 이처럼 시력 변화가 급변하는 성장기에 얼마나 효과적으로 눈 건강을 관리하느냐가 평생의 눈 건강을 좌우하는 중요한 요인이 된다. 그리고 성인이 된 이후 부적절한 눈 관리 습관이나 환경적 요인에 노출되면 시력은 점진적으로 저하되는 경향을 보인다. 그리고 각종 안질환의 발생은 시력 변화를 가속화시키는 주요 원인이 되며, 우리는 삶의 마지막 순간까지 시력 변화의 가능성 속에서 살아가게 된다. 이러한 시력의 변화 원인은 크게 유전적인 요인[2-5]과 환경적인 요인[6-7]으로 인해 발생되며, 유전적으로 타고난 시력의 특성은 개인의 시력 발달과 변화에 중요한 토대가 되지만, 최근 들어 환경적 요인의 영향력이 더욱 두드러지고 있다. 시력 저하를 심화시키는 환경적 요인으로는 스마트폰, 태블릿 PC 등 디지털 미디어 기기의 사용 급증, 장시간 근거리 작업, 부적절한 조명, 잘못된 시생활 습관이 있다. 여기에 더해 불균형한 영양 섭취, 사회경제적 수준의 영향, 그리고 부모의 눈 건강에 대한 낮은 인식과 관리 노력 부족 등이 복합적으로 작용하는 것으로 보고되고 있다.[8-9]

다양한 요인으로 발생되는 시력 저하를 예방하고 지키는 일은 매우 힘든 일이다. 눈은 우리가 세상을 보고, 정보를 습득하며, 다른 사람들과 소통하는 데 가장 중요한 감각 기관이다. 현대 사회에서 시각 정보의 의존도가 절대적인 만큼 현대인들에게는 눈을 보호하고 관리하는 것은 매우 중요한 일로 눈 건강 관리의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 그리고 눈은 삶의 가치를 높이고 행복한 삶을 살아가는 데 있어 매우 중요한 요소이다. 반대로, 시력 저하는 일상생활의 크고 작은 활동에 제약을 가져와 삶의 만족도를 저하시키는 주요 원인이 된다. 시력 저하는 일상생활의 모든 차원에서 영향을 미치고 크고 작은 일에 제한을 발생시켜 개인의 삶의 질에 영향을 미치게 된다.[10] 한번 저하된 시력은 자연적으로 회복되기가 극히 어렵기 때문에 모든 연령층에서 눈 건강의 중요성을 인식하고 연령에 따른 올바른 안 보건 지식과 시력 및 안질환에 대한 교육이 필요하다.

이에 본 연구는 지난 10년간 축적된 방대한 연령별 시력 데이터를 심층적으로 분석하여, 연령에 따른 시력 변화의 양상과 각 연령대의 시력분포를 파악하고자 한다. 본 연구의 결과는 효과적인 시력 관리 방법 및 시력 저하 예방 전략 수립에 중요한 기초 자료를 제공할 뿐만 아니라, 향후 인구 고령화 시대에 따른 시력 변화 추세를 예측하고 대비하는 데에도 귀중한 통찰력을 제시하고 국민의 눈 건강 증진에 기여할 할 것으로 기대된다.


대상 및 방법

본 연구는 2011년부터 2020년 KOSIS(Korean Statistical Information Service) 국가통계포털 자료로 자료 갱신은 2022년 3월 8일에 이루어진 자료를 이용하여 분석하였다. 19세 이하, 20대(20~29세), 30대(30~39세), 40대(40~49세), 50대(50~59세), 60대(60~69세), 70대(70~79세), 80대 이상(80세 이상)으로 그리고 시력은 저시력(0.1이하), 낮은 시력(0.2~0.4), 중간 시력(0.5~0.7), 양호 시력(0.8~1.0)으로 구분하였다. 분석 대상 인원은 2011년 7,371,133명에서 시작하여 2020년 9,974,477명에 이르기까지 지난 10년간 총 91,353,874명이다. 본 연구에서는 시력 분포의 단순 빈도 변화를 넘어 전체적인 시력 변화의 구조적 추세를 통계적으로 검증하고자, 각 시력 구간의 중앙값을 대표값(class mark)으로 설정하여 범주형 데이터를 연속형 변수(가중평균 시력)로 변환하였다. 이에 따라 시간의 경과에 따른 시력 변화의 방향성과 그 통계적 유의성을 검증하기 위하여 연도를 독립변수로 환산된 연도별 평균 시력을 종속변수로 하는 단순 선형 회귀분석을 실시하였다. 회귀모형의 적합도는 수정된 결정계수(R2)로 확인하였으며, 통계적 유의수준은 모든 통계적 유의수준은 α=0.05로 설정하여 p<0.05일 때 유의미한 것으로 판단하였다.


결과 및 고찰

전체 대상자(인구)의 시력 수준과 연도별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 1). 분석 결과를 보면 양호 시력(0.8~1.0)이 지난 10년간 전체 대상 91,353,874명 중 55,208,607명으로써 전체 대비 약 60.4%로 가장 많은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 다음으로 높은 비중인 중간 시력(0.5~0.7)은 25,571,845명이 속하며 전체의 약 28.0% 그리고 낮은 시력(0.2~0.4)은 9,100,027명인 약 10.0%, 저시력(0.1 이하)은 1,473,395명인 약 1.6%로 저시력 및 낮은 시력 구간의 합계는 전체 중 약 11.6%로 나타났다.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for the total populationn (No. of persons)

2011년부터 2020년까지 10년간 시력 변화 추세를 분석하면(Fig. 1) 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 59.2%에서 61.6%로 전반적인 증가 경향을 보였으며, 반면 저시력(0.1 이하) 비율은 2.1%에서 1.4%로 점진적으로 감소하는 양상을 나타내었다. 이러한 연도별 평균 시력의 변화 추세를 선형 회귀분석으로 검증한 결과, 회귀모형은 통계적으로 매우 유의하였다(F=545.9, p<.001). 특히 연도가 경과함에 따라 평균 시력은 매년 약 0.0018씩 유의하게 상승하는 것으로 나타났으며(B=0.0018, t=23.36, p<.001), 결정계수(R²)는 0.985로 나타나 시간의 경과가 시력 개선 추세를 98.5%라는 매우 높은 수준으로 설명하고 있음이 확인되었다. 이는 특정 시점의 일시적 변화가 아닌 10년이라는 장기간에 걸쳐 구조적인 시력 개선이 뚜렷하게 지속되고 있음을 의미한다. 이러한 결과는 2011년부터 2020년까지 전체 인구의 시력 분포가 시력 저하 집단에서 시력 양호 집단으로 점차 이동하였음을 통계적으로 입증하는 것이며, 이는 국민의 전반적 시력 관리 수준 향상과 의료·환경적 요인 개선의 효과가 실질적인 시력 지표의 상승으로 이어졌음을 의미한다.

Fig. 1.

Overall vision changes (2011–2020).

10대 인구의 연도와 시력 수준별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 2). 그리고 2011년부터 2020년까지의 10대 연령군 시력 변화를 나타내었다(Fig. 2). 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 2011년 60.9%에서 2020년 62.7%로 1.8% 증가하였으며, 중간 시력(0.5~0.7)은 25.1%에서 24.8%로 소폭 감소하였다. 낮은 시력(0.2~0.4)과 저시력(0.1 이하) 비율 역시 같은 기간 각각 12.0%에서 10.7%로, 2.0%에서 1.8%로 감소하는 경향을 보였다. 연도별 평균 시력 변화에 대한 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과(F=6.21, p=0.037) 본 회귀모형은 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 단순 선형 회귀분석을 실시한 결과에 따르면 10대 연령군의 시력은 연도에 따라 통계적으로 유의미한 상승 추세를 나타내었다(B=0.0019, R2=0.437, p<0.05). 이는 개인차가 큰 성장기 청소년의 특성이 반영된 결과로 보이며 시력 저하 집단의 비율이 감소함과 동시에 양호 시력군의 비율이 상승하는 구조적 개선이 이루어지고 있음을 의미한다. 이러한 결과는 정기적인 학교 시력검사, 시력교정 접근성 향상, 학습 환경 조명 개선 등 2010년대 이후 지속된 정책적·환경적 요인이 청소년 시력 향상에 긍정적인 영향을 미쳤음을 의미한다.[11-12]

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for the population aged 10–19 yearsn (No. of persons)

Fig. 2.

Vision changes in the teenaged (2011-2020).

20대 인구의 연도와 시력 수준별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 3). 그리고 2011년부터 2020년까지의 20대 연령군 시력 변화를 나타내었다(Fig. 3). 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 2011년 67.1%에서 2020년 67.4%로 0.3% 소폭 증가하였으며, 중간 시력(0.5~0.7)은 21.4%에서 21.6%로 0.2% 증가하였다. 반면 낮은 시력(0.2~0.4)은 9.7%에서 9.3 %로 0.4% 감소하였으며, 저시력(0.1 이하) 비율 역시 같은 기간 1.9%에서 1.7%로 0.2% 감소하는 경향을 보였다. 연도별 평균 시력 변화에 대한 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과(F=7.06, p=0.029) 본 회귀모형은 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 단순 선형 회귀분석을 실시한 결과에 따르면 20대 연령군의 시력은 연도에 따라 통계적으로 유의미한 상승 추세를 나타내었다(B=0.0005, R2=0.469, p<0.05). 이는 스마트폰 등 디지털 기기 사용이 가장 활발한 연령층임에도 불구하고, 시력 교정 수술(라식, 라섹 등)의 보편화와 안구 건강에 대한 관심 증대가 시력 지표의 개선으로 이어진 것으로 해석된다. 시력 저하 집단의 비율 감소와 양호 시력군의 비율 유지는 20대 청년층의 전반적인 시력 관리 수준이 안정적으로 유지되거나 개선되고 있음을 의미한다. 이러한 결과는 성인 초기 안보건 정책의 실효성을 뒷받침하며, 향후에도 지속적인 모니터링이 필요함을 의미한다.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 20sn (No. of persons)

Fig. 3.

Vision changes for individuals in their 20s (2011-2020).

30대 인구의 연도와 시력 수준별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 4). 그리고 2011년부터 2020년의 30대 시력 변화를 나타내었다(Fig 4). 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 2011년 73.1%에서 2020년 72.3%로 0.8% 소폭 감소하였으며, 중간 시력(0.5~0.7)은 18.7%에서 19.9%로 1.2% 증가하였다. 반면 낮은 시력(0.2~0.4)은 6.7%에서 6.8%로 0.1% 미미하게 증가하였으며, 저시력(0.1 이하) 비율은 같은 기간 1.6%에서 1.0%로 0.6% 감소하는 경향을 보였다. 연도별 평균 시력 변화에 대한 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과(F=0.35, p=0.573) 본 회귀모형은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 단순 선형 회귀분석을 실시한 결과에 따르면 30대 연령군의 시력은 연도에 따른 뚜렷한 증감 추세를 보이지 않았으며, 통계적으로도 유의미한 변화가 관찰되지 않았다(B=0.0001, R2=0.041, p>0.05). 이는 30대 연령층의 시력이 지난 10년간 구조적인 개선이나 악화 없이 일정한 수준에서 안정적으로 유지되고 있음을 의미한다.[13] 10대와 20대에서 나타난 시력 개선 추세가 30대에 이르러 정체되는 이러한 현상은 라식·라섹 등 시력 교정 수술의 효과가 이미 20대에 반영된 후 안정화 단계에 접어들었거나, 직장 생활 등 근거리 작업 환경이 고착화되면서 시력 변동성이 낮아진 결과로 해석될 수 있다. 따라서 30대는 적극적인 시력 개선보다는 현재의 시력 수준을 유지하고 관리하는 예방적 차원의 접근이 중요한 연령군이라 할 수 있다.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 30sn (No. of persons)

Fig. 4.

Vision changes for individuals in their 30s (2011-2020).

40대 인구의 연도와 시력 수준별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 5). 그리고 2011년부터 2020년까지의 40대 연령군 시력 변화를 나타내었다(Fig 5). 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 2011년 73.1%에서 2020년 68.3%로 4.8% 감소하였으며, 중간 시력(0.5~0.7)은 19.1%에서 22.8%로 3.7% 증가하였다. 낮은 시력(0.2~0.4) 비율은 6.3%에서 7.7%로 1.4% 증가하였으나, 저시력(0.1 이하) 비율은 1.4%에서 1.1%로 0.3% 소폭 감소하는 경향을 보였다. 연도별 평균 시력 변화에 대한 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과(F=31.96, p=0.000) 본 회귀모형은 통계적으로 매우 유의한 것으로 확인되었다. 단순 선형 회귀분석을 실시한 결과에 따르면 40대 연령군의 시력은 연도에 따라 통계적으로 유의미한 하락 추세를 나타내었다(B=-0.0019, R2=0.800, p<0.01). 10대와 20대에서 시력이 개선되고 30대에서 정체된 것과 달리 40대에서는 시력 지표의 명확한 하락세가 관찰되었다. 이는 노안이 시작되는 생애 주기적 특성과 함께 장기간 축적된 근거리 작업의 피로도 및 디지털 기기 노출 누적 효과가 본격적으로 시력에 영향을 미치기 시작한 것으로 해석된다. 특히 양호 시력군의 비율이 뚜렷하게 감소하고 중간 및 낮은 시력군으로 이동하는 현상은 40대가 적극적인 시력 교정과 안질환 예방 관리가 필수적으로 요구되는 시기임을 의미한다.[14]

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 40sn (No. of persons)

Fig. 5.

Vision changes for individuals in their 40s (2011-2020).

50대 인구의 연도와 시력 수준별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 6). 그리고 2011년부터 2020년까지의 50대 연령군 시력 변화를 나타내었다(Fig. 6). 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 2011년 62.5%에서 2020년 66.8%로 4.3% 증가하였으며, 중간 시력(0.5~0.7)은 27.9%에서 25.9%로 2.0% 감소하였다. 낮은 시력(0.2~0.4) 비율은 8.1%에서 6.4%로 1.7% 감소하였으며, 저시력(0.1 이하) 비율은 1.5%에서 0.9%로 0.6% 감소하는 경향을 보였다. 연도별 평균 시력 변화에 대한 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과(F=200.60, p<0.001) 본 회귀모형은 통계적으로 매우 유의한 것으로 확인되었다. 단순 선형 회귀분석을 실시한 결과에 따르면 50대 연령군의 시력은 연도에 따라 통계적으로 매우 유의미한 상승 추세를 나타내었다(B=0.0023, R2=0.962, p<0.001). 40대에서 시력 지표의 하락세가 관찰된 것과 달리 50대에서는 뚜렷한 시력 개선 효과가 확인되었다. 이는 노안이 진행되는 연령대임에도 불구하고, 백내장 수술 기술의 발달과 수술 시기의 조기화, 그리고 적극적인 안과 검진 및 관리의 영향으로 시력의 질적 개선이 이루어졌음을 의미한다. 특히 결정계수 R2가 0.962로 매우 높게 나타난 점은 이러한 시력 향상 추세가 일시적인 현상이 아니라 구조적이고 지속적인 변화임을 강력하게 뒷받침한다. 따라서 50대는 적극적인 의료적 개입을 통해 노인성 안질환으로 인한 시력 저하를 효과적으로 방어하고 개선할 수 있는 중요한 시기라 할 수 있다.[15]

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 50sn (No. of persons)

Fig. 6.

Vision changes for individuals in their 50s (2011-2020).

60대 인구의 연도와 시력 수준별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 7). 그리고 2011년부터 2020년까지의 60대 연령군 시력 변화를 나타내었다(Fig. 7). 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 2011년 46.7%에서 2020년 54.7%로 8.0% 큰 폭으로 증가하였으며, 중간 시력(0.5~0.7)은 37.4%에서 34.8%로 2.6% 감소하였다. 낮은 시력(0.2~0.4) 비율은 13.7%에서 9.2%로 4.5% 감소하였으며, 저시력(0.1 이하) 비율 역시 2.2%에서 1.3%로 0.9% 감소하는 뚜렷한 경향을 보였다. 연도별 평균 시력 변화에 대한 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과(F=388.32, p<0.001) 본 회귀모형은 통계적으로 매우 유의한 것으로 확인되었다. 단순 선형 회귀분석을 실시한 결과에 따르면 60대 연령군의 시력은 연도에 따라 통계적으로 매우 유의미한 상승 추세를 나타내었다(B=0.0045, R2=0.980, p<0.001). 60대에서는 50대보다도 약 2배 더 가파른 시력 개선 기울기(B=0.0045)를 보였으며, 이는 고령층으로 갈수록 시력 개선 효과가 더욱 극적으로 나타남을 의미한다. 60대에서 양호 시력 비율이 10년 동안 약 8.0%나 증가한 것은 백내장 수술을 포함한 노인성 안질환 치료의 보편화와 의료 접근성 향상이 실질적인 시력 회복으로 이어졌음을 강력하게 의미한다. 결정계수(R2) 또한 0.980으로 매우 높게 나타나, 이러한 개선 추세가 일시적 등락이 아닌 확고한 구조적 변화임을 입증하고 있다.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 60sn (No. of persons)

Fig. 7.

Vision changes for individuals in their 60s (2011-2020).

70대 인구의 연도와 시력 수준별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 8). 그리고 2011년부터 2020년까지의 70대 연령군 시력 변화를 나타내었다(Fig. 8). 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 2011년 28.2%에서 2020년 38.5%로 10.3% 대폭 증가하였으며, 중간 시력(0.5~0.7)은 42.0%에서 42.2%로 0.2% 소폭 증가하였다. 반면 낮은 시력(0.2~0.4) 비율은 25.4%에서 16.7%로 8.7% 급감하였으며, 저시력(0.1 이하) 비율 또한 4.4%에서 2.6%로 1.8% 감소하는 매우 뚜렷한 경향을 보였다. 연도별 평균 시력 변화에 대한 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과(F=2,712.49, p<0.001) 본 회귀모형은 통계적으로 매우 높은 유의성을 보였다. 단순 선형 회귀분석을 실시한 결과에 따르면 70대 연령군의 시력은 연도에 따라 통계적으로 매우 유의미한 상승 추세를 나타내었다(B=0.0075, R2=0.997, p<0.001). 70대에서는 60대보다도 더 가파른 시력 개선 추세(B=0.0075)가 관찰되었으며, 결정계수(R2)가 0.997로 거의 완벽한 선형 관계를 보여 시력 개선이 지난 10년간 단 한 번의 예외도 없이 지속적으로 이루어졌음을 입증하였다. 특히 양호 시력군이 10.3% 증가하고 낮은 시력군이 8.7% 감소한 결과는 백내장 등 노인성 안질환의 수술적 치료 효과가 70대 인구 집단 전체의 시력 분포를 획기적으로 변화시키고 있음을 강력하게 의미한다.[16] 이는 과거 노화로 인한 자연스러운 현상이었던 시력 저하가 현대 의학의 개입과 적극적인 관리를 통해 충분히 개선 가능한 영역으로 전환되었음을 보여주는 중요한 지표라 할 수 있다.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 70sn (No. of persons)

Fig. 8.

Vision changes for individuals in their 70s (2011-2020).

80대 이상 인구의 연도와 시력 수준별 분포 추이 및 해당 시력 통계(평균 및 표준편차)를 나타내었다(Table 9). 그리고 2011년부터 2020년까지의 80대 이상 연령군 시력 변화를 나타내었다(Fig. 9). 양호 시력(0.8~1.0) 비율은 2011년 15.7%에서 2020년 24.2%로 8.5% 증가하였으며, 중간 시력(0.5~0.7)은 35.6%에서 41.6%로 6.0% 큰 폭으로 증가하였다. 반면 낮은 시력(0.2~0.4) 비율은 38.0%에서 27.9%로 10.1% 대폭 감소하였으며, 저시력(0.1 이하) 비율 또한 10.7%에서 6.3 %로 4.4% 급감하는 경향을 보였다. 연도별 평균 시력 변화에 대한 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과(F=1,054.60, p<0.001) 본 회귀모형은 통계적으로 매우 높은 유의성을 보였다. 단순 선형 회귀분석을 실시한 결과에 따르면 80대 이상 연령군의 시력은 연도에 따라 통계적으로 매우 유의미한 상승 추세를 나타내었다(B=0.0084, R2=0.993, p<0.001). 80대 이상에서는 모든 연령대 중 가장 가파른 시력 개선 기울기(B=0.0084)가 확인되었으며, 결정계수(R2) 0.993은 초고령층의 시력 개선이 지난 10년간 매우 일관되고 강력하게 진행되었음을 입증한다. 특히 낮은 시력군과 저시력군의 합계 비율이 10년 만에 14.5%나 감소하고, 양호 및 중간 시력군으로 대거 이동한 현상은 매우 고무적이다. 이는 기대 수명 연장과 함께 백내장 수술 등 노년기 시력 교정술의 수혜 연령이 80대 이상 초고령층까지 보편적으로 확대되었음을 의미하며, 적극적인 안과적 개입이 초고령 사회의 삶의 질 향상에 실질적으로 기여하고 있음을 보여주는 결정적 증거라 할 수 있다.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for the population aged 80 or more yearsn (No. of persons)

Fig. 9.

Vision changes in individuals aged 80 or more years (2011-2020).


결 론

본 연구는 2011년부터 2020년까지 10년간의 KOSIS(국가통계포털) 자료를 기반으로, 한국인 전체 연령대의 시력 분포 변화를 시계열로 추적하고 그 구조적 변동 양상을 통계적으로 검증하였다. 연령대별 평균 시력(Mean Visual Acuity)에 대한 단순 선형 회귀분석(Simple Linear Regression)을 실시한 결과, 한국 사회의 시력 변화는 연령 구간에 따라 뚜렷하게 차별화된 패턴을 보였으며, 이에 따른 결론은 다음과 같다.

첫째, 10대·20대 청년층의 시력은 완만한 개선 추세를 보였다. 스마트 기기 사용 증가라는 부정적 환경 요인에도 불구하고, 10대(B=0.0019, p<0.05)와 20대(B=0.0005, p<0.05)의 시력은 통계적으로 유의한 개선 흐름을 나타냈다. 이는 학교 검진의 제도화, 조기 시력 교정의 보편화, 건강 관리 의식의 향상[17] 등 예방적 관리 시스템이 환경적 위험 요인을 상쇄하고 있음을 의미한다.

둘째, 30대·40대 중년층은 정체 혹은 하락의 변곡점을 나타냈다. 30대는 전 연령대 중 유일하게 통계적으로 유의한 시력 변화가 관찰되지 않아(p>0.05), 시력 수준이 고착화되는 정체기임이 확인되었다. 반면 40대는 연도에 따른 시력 지표가 유의하게 하락(B=-0.0019, p<0.01)하는 경향을 보여, 노안의 시작과 누적된 근거리 작업 피로도가 시력 저하를 유발하는 생애 주기적 취약 구간임이 입증되었다.

셋째, 50대 이상 고령층에서는 획기적이고 구조적인 개선이 확인되었다. 본 연구의 가장 핵심적인 발견은 고령층의 급격한 시력 향상이다. 50대(B=0.0023)부터 시작된 개선 추세는 60대(B=0.0045), 70대(B=0.0075), 80대 이상(B=0.0084)으로 갈수록 기울기가 가파르게 상승하였다. 특히 70대와 80대 이상 집단에서는 결정계수(R2)가 0.99 이상으로 나타나, 시력 개선이 지난 10년간 단 한 번의 예외도 없이 지속된 강력한 구조적 현상임이 증명되었다. 이는 백내장 수술 등 노인성 안질환 치료의 보편화와 의료 접근성 향상[18]이 노년기 삶의 질을 실질적으로 변화시키고 있음을 보여주는 결정적 증거이다. 본 연구는 시력 변화가 단순히 생물학적 노화의 종속 변수가 아니라, 의료적·사회적 개입에 따라 능동적으로 개선 가능한 영역임을 통계적으로 규명하였다. 특히 연령이 증가할수록 시력 개선의 폭이 커지는 ‘역(逆) 연령 효과’가 관찰된 점은 고령화 사회에서 의료 접근성[19], 복지 정책[20]과 건강 보험 급여 확대 등 사회적 투자가 실제 국민 건강 지표의 향상으로 직결되고 있음을 의미한다. 그러나 본 연구는 거시 데이터를 활용한 탓에 개인의 안질환 병력, 굴절 이상, 소득 수준 등 미시적 변수를 통계적으로 통제하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 후속 연구에서는 개인 단위의 데이터를 활용하여 시력 변화에 영향을 미치는 유전적·환경적·사회경제적 요인 간의 복합적인 상호작용을 규명하는 다층적 분석이 요구된다.[21] 결론적으로 향후 국가 시력 관리 정책은 시력 하락세가 뚜렷한 40대에 대한 예방적 개입을 강화하고, 70대 이상 고령층에 대한 의료적 지원을 지속하는 생애 주기 맞춤형 전략으로 고도화되어야 할 것이다.

Acknowledgments

본 연구는 2025학년도 백석대학교 대학연구비 지원에 의하여 이루어졌음.

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Fig. 1.

Fig. 1.
Overall vision changes (2011–2020).

Fig. 2.

Fig. 2.
Vision changes in the teenaged (2011-2020).

Fig. 3.

Fig. 3.
Vision changes for individuals in their 20s (2011-2020).

Fig. 4.

Fig. 4.
Vision changes for individuals in their 30s (2011-2020).

Fig. 5.

Fig. 5.
Vision changes for individuals in their 40s (2011-2020).

Fig. 6.

Fig. 6.
Vision changes for individuals in their 50s (2011-2020).

Fig. 7.

Fig. 7.
Vision changes for individuals in their 60s (2011-2020).

Fig. 8.

Fig. 8.
Vision changes for individuals in their 70s (2011-2020).

Fig. 9.

Fig. 9.
Vision changes in individuals aged 80 or more years (2011-2020).

Table 1.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for the total populationn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2-0.4 0.5-0.7 0.8-1.0 Mean SD
2011 154,576 812,001 2,039,710 4,364,846 0.73 0.23 7,371,133
2012 136,696 824,991 2,123,844 4,531,453 0.74 0.22 7,616,984
2013 132,450 818,317 2,141,222 4,537,142 0.74 0.22 7,629,131
2014 137,906 856,088 2,304,111 4,934,732 0.74 0.22 8,232,837
2015 151,692 952,408 2,633,252 5,651,838 0.74 0.22 9,389,190
2016 152,642 961,137 2,745,615 5,937,871 0.74 0.22 9,797,265
2017 151,740 966,773 2,814,221 6,099,580 0.75 0.22 10,032,314
2018 149,482 965,838 2,881,103 6,259,017 0.75 0.22 10,255,440
2019 165,210 1,039,182 3,098,621 6,752,090 0.75 0.22 11,055,103
2020 141,001 903,292 2,790,146 6,140,038 0.75 0.21 9,974,477
Total 1,473,395 9,100,027 25,571,845 55,208,607 0.74 0.22 91,353,874

Table 2.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for the population aged 10–19 yearsn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2-0.4 0.5-0.7 0.8-1.0 Mean SD
2011 273 1,623 3,392 8,234 0.74 0.23 13,522
2012 256 2,051 4,274 9,790 0.73 0.23 16,371
2013 419 2,492 5,077 11,460 0.73 0.23 19,448
2014 415 2,493 4,710 10,877 0.72 0.24 18,495
2015 418 2,345 4,586 10,521 0.72 0.24 17,870
2016 375 2,158 4,440 10,662 0.73 0.23 17,635
2017 295 1,847 4,030 9,945 0.74 0.23 16,117
2018 278 1,684 3,348 8,411 0.74 0.23 13,721
2019 172 1,067 2,527 6,543 0.75 0.22 10,309
2020 150 901 2,080 5,252 0.75 0.22 8,383
Total 3,179 19,444 39,732 94,854 0.73 0.23 151,871

Table 3.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 20sn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2-0.4 0.5-0.7 0.8-1.0 Mean SD
2011 12,754 66,466 147,644 461,861 0.76 0.22 688,725
2012 9,373 59,978 136,315 417,507 0.76 0.22 623,173
2013 9,997 63,863 143,065 431,135 0.76 0.22 648,060
2014 9,693 62,906 142,953 432,856 0.76 0.22 648,408
2015 10,162 64,670 147,357 444,858 0.76 0.22 667,047
2016 10,486 68,465 157,653 484,508 0.77 0.21 721,112
2017 10,248 66,719 156,899 487,194 0.77 0.21 721,060
2018 10,416 66,902 161,371 504,268 0.77 0.21 742,957
2019 15,869 89,255 209,211 650,101 0.77 0.22 964,436
2020 16,123 87,016 202,557 630,644 0.76 0.22 936,340
Total 115,121 696,240 1,605,025 4,944,932 0.76 0.22 7,361,318

Table 4.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 30sn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2-0.4 0.5-0.7 0.8-1.0 Mean SD
2011 17,417 72,164 202,119 790,803 0.79 0.20 1,082,503
2012 12,054 74,365 208,912 802,816 0.79 0.19 1,098,147
2013 11,554 75,023 212,489 792,588 0.79 0.20 1,091,654
2014 11,579 77,036 222,145 841,407 0.79 0.19 1,152,167
2015 12,404 82,376 236,172 878,613 0.79 0.19 1,209,565
2016 11,246 78,480 231,885 875,739 0.79 0.19 1,197,350
2017 11,221 79,715 235,611 886,844 0.79 0.19 1,213,391
2018 11,667 81,578 245,626 925,473 0.80 0.19 1,264,344
2019 14,217 96,692 279,518 1,024,868 0.79 0.19 1,415,295
2020 12,724 86,762 254,076 923,160 0.79 0.19 1,276,722
Total 126,083 804,191 2,328,553 8,742,311 0.79 0.19 12,001,138

Table 5.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 40sn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2-0.4 0.5-0.7 0.8-1.0 Mean SD
2011 20,189 102,820 323,294 1,066,293 0.78 0.20 1,512,596
2012 16,623 106,117 335,946 1,095,896 0.79 0.19 1,554,582
2013 16,129 108,301 341,597 1,111,161 0.79 0.20 1,577,188
2014 16,204 110,516 356,752 1,182,310 0.79 0.19 1,665,782
2015 19,904 135,064 434,044 1,467,529 0.79 0.19 2,056,541
2016 19,314 135,304 442,679 1,508,511 0.79 0.19 2,105,808
2017 19,124 136,304 450,177 1,520,126 0.79 0.19 2,125,731
2018 18,654 132,288 436,962 1,479,979 0.79 0.19 2,067,883
2019 19,871 140,264 460,484 1,544,744 0.79 0.19 2,165,363
2020 17,063 120,769 400,432 1,328,519 0.79 0.19 1,866,783
Total 183,075 1,227,747 3,982,367 13,305,068 0.79 0.19 18,698,257

Table 6.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 50sn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2-0.4 0.5-0.7 0.8-1.0 Mean SD
2011 3,0452 164,327 562,979 1,263,639 0.75 0.21 2,021,397
2012 2,6459 168,868 590,247 1,355,295 0.76 0.21 2,140,869
2013 2,4905 163,765 587,361 1,336,118 0.76 0.20 2,112,149
2014 2,5545 170,704 628,290 1,479,012 0.76 0.20 2,303,551
2015 2,5954 175,713 663,346 1,597,005 0.77 0.20 2,462,018
2016 2,5249 174,006 674,869 1,656,613 0.77 0.20 2,530,737
2017 2,5039 174,841 683,085 1,693,946 0.77 0.20 2,576,911
2018 2,4982 174,153 691,823 1,738,812 0.77 0.20 2,629,770
2019 2,5594 178,314 708,110 1,786,685 0.77 0.20 2,698,703
2020 2,1719 154,693 623,524 1,607,126 0.78 0.19 2,407,062
Total 25,5898 1,699,384 6,413,634 15,514,251 0.77 0.20 23,883,167

Table 7.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 60sn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2-0.4 0.5-0.7 0.8-1.0 Mean SD
2011 24,700 157,218 427,661 534,862 0.6871 0.231 1,144,441
2012 23,167 154,431 440,017 577,881 0.6956 0.2277 1,195,496
2013 20,849 142,152 424,024 566,225 0.7004 0.2251 1,153,250
2014 22,060 153,134 479,974 665,139 0.7071 0.2222 1,320,307
2015 29,422 203,425 648,331 898,442 0.7081 0.2215 1,779,620
2016 30,315 208,345 692,801 998,579 0.7142 0.2191 1,930,040
2017 29,650 206,121 711,737 1,061,013 0.7196 0.2167 2,008,521
2018 29,639 211,104 744,747 1,129,287 0.7225 0.2151 2,114,777
2019 31,044 220,525 793,258 1,219,602 0.7248 0.214 2,264,429
2020 27,514 197,899 744,280 1,171,237 0.7293 0.2115 2,140,930
Total 268,360 1,854,354 6,106,830 8,822,267 0.7109 0.2204 17,051,811

Table 8.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for individuals in their 70sn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2-0.4 0.5-0.7 0.8-1.0 Mean SD
2011 34,176 195,712 324,123 217,815 0.58 0.25 771,826
2012 34,512 204,342 352,584 246,525 0.59 0.25 837,963
2013 33,408 201,954 363,956 258,677 0.60 0.25 857,995
2014 34,447 209,823 393,173 286,308 0.60 0.25 923,751
2015 34,278 209,826 408,547 309,895 0.61 0.24 962,546
2016 34,821 210,640 438,095 350,139 0.62 0.24 1,033,695
2017 34,021 209,825 456,763 378,962 0.63 0.24 1,079,571
2018 32,867 206,237 474,034 405,153 0.64 0.24 1,118,291
2019 34,009 209,406 500,338 439,536 0.64 0.23 1,183,289
2020 27,885 175,927 445,003 405,442 0.65 0.23 1,054,257
Total 334,424 2,033,692 4,156,616 3,298,452 0.62 0.24 9,823,184

Table 9.

Trends in annual distribution of visual acuities and corresponding ocular statistics (mean and standard deviation) for the population aged 80 or more yearsn (No. of persons)

Category Low vision Poor vision Intermediate vision Normal vision Visual acuity Total
0.1 or less 0.2 – 0.4 0.5 – 0.7 0.8 – 1.0 Mean SD
2011 14,615 51,671 48,498 21,339 0.47 0.25 136,123
2012 14,252 54,839 55,549 25,743 0.49 0.25 150,383
2013 15,189 60,767 63,653 29,778 0.50 0.25 169,387
2014 17,963 69,476 76,114 36,823 0.50 0.26 200,376
2015 19,150 78,989 90,869 44,975 0.51 0.25 233,983
2016 20,836 83,739 103,193 53,120 0.52 0.26 260,888
2017 22,142 91,401 115,919 61,550 0.53 0.26 291,012
2018 20,979 91,892 123,192 67,634 0.54 0.25 303,697
2019 24,434 103,659 145,175 80,011 0.54 0.25 353,279
2020 17,823 79,325 118,194 68,658 0.55 0.25 284,000
Total 187,383 765,758 940,356 489,631 0.52 0.25 2,383,128