본 연구는 한국 성인의 건강궤적 및 예측요인을 추정하고, 나아가 건강궤적 및 예측요인이 성인기, 중·장년기, 노년기의 세 연령대별로 차이가 있는지를 살펴보았다. 한국복지패널 1차년도(2006년)부터 7차년도(2012년)까지의 자료를 이용하였으며, 분석대상은 2006년 기준으로 19세 이상 성인 14,613명을 포함하였다. 건강궤적을 추정하기 위해서는 무조건부 잠재성장모형을 이용하였고, 건강궤적의 예측요인을 살펴보기 위해서는 조건부 잠재성장모형 분석을 하였으며, 건강궤적 및 예측요인의 연령대별 차이를 살펴보기 위해서 다중집단분석을 실시하였다. 연구결과 한국 성인들은 해마다 증가하는 만성질환 궤적을 나타내었고, 연령대별로 증가궤적의 차이가 있었다. 연령과 성별을 통제한 상태에서 사회경제적 지위변수로 포함된 교육과 소득은 모두 만성질환 궤적에 유의한 영향을 나타내었고, 건강검진횟수와 흡연을 제외한 모든 건강예측요인들이 궤적의 출발점이나 기울기에 유의한 영향을 보였다. 건강궤적의 예측요인에 대한 다중집단분석의 결과는 연령대별로 예측요인이 차이가 있다는 것을 보여주었다. 이러한 결과들은 연령대별로 건강궤적이 차이가 있고 예측요인들도 차이가 있으므로 건강의 예방이나 치료를 위한 접근을 할 때 연령대를 고려한 맞춤형 접근이 필요하다는 점을 시사한다.This study estimated the trajectory of health and examined its predictors among individuals aged 19 and over in Korea. It further examined whether the trajectory and its predictors varied by the three age groups - less than 40, 41 to 60, and 61 and over. We used data produced by the Korean Welfare Panel Study from Wave 1(2006) to Wave 7(2012). Participants included 14,613 individuals aged 19 and over as of Wave 1. Unconditional latent growth curve modeling(LGCM) was used to estimate the trajectory of health. Conditional LGCM was used to examine the predictors of health trajectory. In order to test age differences in the trajectory and its predictors, we performed multi-group LGCM. Study participants presented an increasing chronic health condition trajectory. Controlling for age and gender, education and income presented significant effects on the trajectory. All the included predictor variables except health examination and smoking showed significant effects on the trajectory. Multi-group analysis revealed that the trajectory of health and its predictors varied by the three age groups. These results suggest that age-specific approaches to health promotion and treatment should be considered.