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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 기존의 연구의 관점에서 응급실까지의 접근성으로 응급의료취약지를 산출하고, 119 안전센터의 접근성을 고려한 경우 응급의료취약지를 산출하여 두 결과를 비교분석함을 목적으로 한다.
- 본 연구에서는 응급의료취약지를 접근성을 기반으로 분석하였다. 이를 위해 접근성을 응급실까지의 접근성과 119 안전센터의 접근성이 고려된 경우로 구분하여 응급 취약지역을 파악하였다.
가설 설정
- 실제 이동에 따른 이동 속도는 차량막힘, 신호체계, 좌회전 또는 우회전에 의한 속도 줄임과 가속구간이 포함되어야 한다. 그러나 응급의료의 특성상 운전자는 가장 빠른 속도로 응급실까지 이동하려 노력하기 때문에 본 연구에서는 법정 최대속도로 이동한다고 가정하여 분석하였다.
제안 방법
- 국립중앙의료원과 소방청에서 제공하는 응급의료시설( ER, Emergency Room),과 119 안전센터(EC, 119 Emergency Center)의 현황을 분석하였다. 그 결과 전국의 응급실과 119 안전센터는 각각 509개, 1,821개가 분포하는 것으로 조사되었다.
- 다음으로 기존의 방법에 의한 응급실까지 도달하기 어려운 취약지역을 추출하였다. 그 결과 응급실까지 30분 이내에 도달이 어려운 법정동 및 행정리는 3,408개로 분석되었으며, 전체의 9.
- 2). 따라서 포인트 단위의 인구정보를 기반으로 법정동과 법정리로 집계하여 세대별 인구를 추출하였다.
- 또한 결과값을 표현하기 위하여 행정자치부에서 제공하는 최소단위의 행정구역도를 이용하였다. 현재 행정구역도의 최소단위는 법정읍면동과 법정리의 경계를 제공하고 있다(Vworld, 2018).
- 이를 위해 접근성을 응급실까지의 접근성과 119 안전센터의 접근성이 고려된 경우로 구분하여 응급 취약지역을 파악하였다. 또한 시군을 기준으로 응급의료 취약지역의 인구가 30% 이상인 시군을 파악하였다. 그 결과는 다음과 같다.
- 접근성 분석을 기반으로「공공보건의료에 관할 법률」에서 제시하고 있는 지역응급의료센터로 30분 이내 도달이 불가능한 지역을 취약지역으로 설정하여 분석하였다. 또한 취역지역에 포함되는 인구를 산정하기 위하여 포인트 단위로 제공되는 XaDB를 법정동과 법정리로 집계하여 취약인구를 추출하였다.
- 따라서 도시지역은 읍면동 중동지역만 추출하고 농촌지역은 이지역을 추출하여 법정동과 법정리를 병합하여 사용하였다. 법정동 지역은 한 개의 법정동에 한 개의 결과값이 산출되지만, 법정리는 행정리로 분석이 수행되었기 때문에 법정리내에 포함되는 행정리의 평균값을 이용하여 시각화하였다. 최종적으로 시각화되는 법정동은 3,487개동, 법정리는 13,875개리, 총 17,362개의 동리로 표현된다.
- 본 연구에서 접근성은 전국단위의 도로망을 기준으로 분석을 수행하였다. 전국단위 도로망은 수치지형도 제작된 도로망도를 이용하였다.
- 가장 기본적인 경로를 탐색하는 기능(Route), 일정 시간에 도달가능한 범위를 탐색해주는 기능(Service Area), 여러개의 출발지와 목적지의 최적경로를 탐색해주는 기능 (OD Matrix), 가장 가까운 시설물을 검색해주는 기능 (Closest Facilities), 다양한 유통경로의 최적화 기능 (Vehicle Problem)을 제공하고 있다(ESRI, 2018). 본 연구에서는 가장 가까운 시설물을 검색해주는 기능인 Closest Facilities을 통하여 마을 중심점으로부터 가장 가까운 응급실과 119 안전센터의 이동 시간을 계산하고, 기존의 연구방법에 의한 응급의료취약지와 119 안전센터의 접근성 고려된 응급의료취약지를 추출하였다.
- 본 연구에서는 도로망의 법정 최고속도를 이용하여 접근성 분석을 수행하였다. 그러나 교통은 차량막힘, 신호대기, 우회전을 위한 감속등 다양한 저감인자를 가지고 있다.
- 분석된 결과를 비교분석하기 위하여 도시지역과 농촌지역으로 구분하였으며, 도시지역은 법정동, 농촌지역은 행정리을 기준으로 분석을 수행하였다. 농촌지역의 마을은 자연부락, 통, 구, 리 등으로 구분되기 때문에 하나의 기준인 행정리로 설정하였다.
- 수집된 응급실과 119 안전센터를 이용하여 도로망도에 의한 접근성을 분석하였다. 그 결과 응급실까지 평균 접근시간은 15.
- 본 연구에서는 응급의료취약지를 접근성을 기반으로 분석하였다. 이를 위해 접근성을 응급실까지의 접근성과 119 안전센터의 접근성이 고려된 경우로 구분하여 응급 취약지역을 파악하였다. 또한 시군을 기준으로 응급의료 취약지역의 인구가 30% 이상인 시군을 파악하였다.
- 취약지역의 취약인구를 추출하기 위해 XsDB의 인구 정보를 검증하였다. 이를 위해 포인트 단위로 인구정보를 읍면동 단위로 집계하고, 행정자치부에서 제공하고 있는 읍면동 단위 주민등록인구와 비교하였다. 그 결과 R2가 0.
- 접근성 분석을 기반으로「공공보건의료에 관할 법률」에서 제시하고 있는 지역응급의료센터로 30분 이내 도달이 불가능한 지역을 취약지역으로 설정하여 분석하였다. 또한 취역지역에 포함되는 인구를 산정하기 위하여 포인트 단위로 제공되는 XaDB를 법정동과 법정리로 집계하여 취약인구를 추출하였다.
- 취약지역의 취약인구를 추출하기 위해 XsDB의 인구 정보를 검증하였다. 이를 위해 포인트 단위로 인구정보를 읍면동 단위로 집계하고, 행정자치부에서 제공하고 있는 읍면동 단위 주민등록인구와 비교하였다.
- 농촌지역의 마을은 자연부락, 통, 구, 리 등으로 구분되기 때문에 하나의 기준인 행정리로 설정하였다. 행정리는 각 시군의 조례(이장 정수에 관한 조례 등)로 설정되어있기 때문에 이를 기준으로 설정하였으며, 대표 중심점은 마을회관으로 설정하였다. 2018년을 기준으로 설정된 행정리는 총 36,987개이며, 이 가운데 군사보호구역과 도서지역을 제외한 행정리는 34,196개이다.
대상 데이터
- 119 안전센터는 소방청에서 제공하는 파일데이터를 취득하여 사용하였다. 119 안전센터 파일데이터는 CSV(CommaSeparated Values)의 파일 형태로 제공을 하며, 시도본부, 소방서명, 119안전센터명, 주소, 전화번호, 경위도 좌표를 제공한다.
- 다음으로 119 안전센터의 데이터를 수집하였다. 119 안전센터는 소방청에서 제공하는 파일데이터를 취득하여 사용하였다. 119 안전센터 파일데이터는 CSV(CommaSeparated Values)의 파일 형태로 제공을 하며, 시도본부, 소방서명, 119안전센터명, 주소, 전화번호, 경위도 좌표를 제공한다.
- 다음으로 119 안전센터의 데이터를 수집하였다. 119 안전센터는 소방청에서 제공하는 파일데이터를 취득하여 사용하였다.
- 다음으로 본 연구에서 제시한 119 안전센터의 접근성이 고려된 취약지역을 분석하였다. 그 결과, 30분 이내에 응급실까지 도달이 어려운 법정동 및 행정리는 8,543개로 분석되었으며, 기존의 방법보다 5,135개(약 2.
- 본 연구에서 사용한 데이터는 응급실과 119 안전센터, 인구정보를 이용하였다. 응급실은 병원 가운데 응급실이 위치하는 병원으로 설정하였다.
- XsDB는 국토교통부의 주택정보, 행정자치부의 인구정보(주민등록인구통계), 지방자치단체의 건축물정보를 이용하여 구축된 5세별 포인트 단위 인구 데이터이다(BIZ-GIS, 2018). 본 연구에서는 2015년도에 구축된 XsDB를 사용하였으며, 주민등록인구가 제공되는 최소수준인 읍면동 단위와 비교검증 거친 후 분석에 사용하였다.
- 2018년을 기준으로 설정된 행정리는 총 36,987개이며, 이 가운데 군사보호구역과 도서지역을 제외한 행정리는 34,196개이다. 본 연구에서는 34,196개의 행정리만을 대상으로 설정하였다.
- 이 정보들은 응급의료기관 분류, 주소, 기관명, 응급실전화, 경위도 좌표를 제공하고 있다. 본 연구에서는 응급의료기관 목록정보에서 제공되고 있는 응급실만을 선택하여 사용하였다.
- 본 연구에서는 의료취약지를 파악하기 위하여 군사보호구역과 도서지역을 제외한 전국의 도시와 농촌을 대상으로 분석하였다. 군사보호지역은 군사적 보호에 의하여 도로망이 제공되고 있지 않으며, 도시지역은 차량으로 직접적인 이동이 불가능하기 때문에 본 연구에서는 제외를 하였다.
- 응급실 데이터의 수집을 위하여 국립중앙의료원에서 제공하는 응급의료정보조회 서비스를 이용하였다. 응급의료정보조회서비스는 총 9개의 오퍼레이션을 제공하며, 이 가운데 응급의료기관 목록정보와 위치정보를 Open API를 통하여 수집하였다 (Table 1). 이 정보들은 응급의료기관 분류, 주소, 기관명, 응급실전화, 경위도 좌표를 제공하고 있다.
- 도시지역에서는 인구밀도가 높기 때문에 몇 개의 법정동이 묶여 하나의 행정동으로 구분되어지며, 행정서비스를 제공하기 위한 행정복지센터((구) 동사무소)가 설치된다. 이 행정복지센터를 동지역의 대표 중심점으로 설정하기엔 많은 법정동이 속해져야 하기 때문에 본 연구에서는 법정동의 인구중심점을 해당 지역의 대표 중심으로 설정하였으며, 2018년을 기준으로 3,487개의 법정동을 대상으로 설정하였다.
이론/모형
- , 2017). 따라서 본 연구에서는 수치지형도를 기반으로 작성된 도로망도를 이용하였다.
- 응급실은 병원 가운데 응급실이 위치하는 병원으로 설정하였다. 응급실 데이터의 수집을 위하여 국립중앙의료원에서 제공하는 응급의료정보조회 서비스를 이용하였다. 응급의료정보조회서비스는 총 9개의 오퍼레이션을 제공하며, 이 가운데 응급의료기관 목록정보와 위치정보를 Open API를 통하여 수집하였다 (Table 1).
- 인구정보는 ㈜BIZ-GIS에서 제공하는 포인트 단위의 XsDB를 이용하였다. XsDB는 국토교통부의 주택정보, 행정자치부의 인구정보(주민등록인구통계), 지방자치단체의 건축물정보를 이용하여 구축된 5세별 포인트 단위 인구 데이터이다(BIZ-GIS, 2018).
- 본 연구에서 접근성은 전국단위의 도로망을 기준으로 분석을 수행하였다. 전국단위 도로망은 수치지형도 제작된 도로망도를 이용하였다. 수치지형도를 이용한 도로망은 고속국도에서부터 농촌도로(소로) 및 임도망도까지 표현되는 도로이기 때문에 농촌지역의 접근성 분석에 적합한 도로망이다(Jeon et al.
- 접근성 분석은 ArcGISTM of Network Analyst를 이용하였다. Network Analyst는 5가지의 기능을 제공하고 있다.
성능/효과
- 1. 응급실은 전국에 509개가 위치해있으며, 이 가운데 78.0%가 동지역에 집중되어 있는 것으로 조사되었으며, 119 안전센터는 1,820개가 위치해 있으며, 이 가운데 61.0%가 농촌지역에 분포하고 있다.
- 2. 도로망도를 이용하여 접근성 수행을 분석한 결과 마을중심지에서 응급실까지 평균 접근시간은 15.3분으로 분석되었으며, 119 안전센터가 고려된 평균 접근시간은 21.8분으로 6.5분이 더욱 소요되는 것으로 분석되었다.
- 3. 접근성의 통계적 이상치 지역은 농촌지역에 집중되고 있지만, 응급실의 접근성이 고려된 이상치 지역의 증감은 도시지역과 읍에서는 감소하고, 면지역에서 증가하지만 도시지역의 감소비율이 낮아 119 안전센터가 고려되면 도시지역에도 취약한 지역이 발생할 가능성이 있는 것으로 분석되었다.
- 4. 119 안전센터의 접근성이 고려됨으로 인하여 취약 지역은 약 2.5배가 증가하였으며, 취약인구는 2.0배가 증가하는 것으로 분석되었으며, 시군단위 인구의 30% 이상이 되는 응급의료취약지역을 산출한 결과 17개 시군에서 34개 시군으로 증가되는 것으로 분석되었다.
- 다음으로 기존의 방법에 의한 응급실까지 도달하기 어려운 취약지역을 추출하였다. 그 결과 응급실까지 30분 이내에 도달이 어려운 법정동 및 행정리는 3,408개로 분석되었으며, 전체의 9.0%가 취약한 것으로 분석되었다. 이 가운데 면지역의 취약지역이 3,010개로 88.
- 수집된 응급실과 119 안전센터를 이용하여 도로망도에 의한 접근성을 분석하였다. 그 결과 응급실까지 평균 접근시간은 15.3분으로 분석되었으며, 119 안전센터가 고려된 평균 접근시간은 21.8분으로 6.5분이 더욱 소요되는 것으로 분석되었다. 이를 읍면동 단위로 구분해보면, 응급실까지의 평균 접근시간은 동에서 4.
- 산정된 취약인구가 시군구단위 인구의 30% 이상이 되는 지역을 산출하였다. 그 결과 응급실까지의 접근성을 기준으로 한 경우 취약 시군구는 17개로 분석되었으며 (Fig 5), 119 안전센터가 고련된 접근성을 기준으로 한 경우는 34개로 증가되었다(Fig 6). 이 중 강원도의 취약시군은 2개에서 6개로 4개의 시군으로 증가되었으며, 경상북도, 전라북도, 충청북도에서 3개의 시군이 증가되었다.
- 국립중앙의료원과 소방청에서 제공하는 응급의료시설( ER, Emergency Room),과 119 안전센터(EC, 119 Emergency Center)의 현황을 분석하였다. 그 결과 전국의 응급실과 119 안전센터는 각각 509개, 1,821개가 분포하는 것으로 조사되었다. 이 가운데 동지역에 위치한 응급실은 397개로 전체의 78.
- 다음으로 본 연구에서 제시한 119 안전센터의 접근성이 고려된 취약지역을 분석하였다. 그 결과, 30분 이내에 응급실까지 도달이 어려운 법정동 및 행정리는 8,543개로 분석되었으며, 기존의 방법보다 5,135개(약 2.5배)의 마을이 증가하였다. 또한 취약인구는 전체 1,304,817명으로 기존의 방법보다 약 2.
- 지역적으로 살펴보면, 강원도와 경상북도의 많은 지역이 취약지역으로 구분되며, 경상남도에서는 서쪽지역에 취약지역이 밀집되어 있다. 그 외 충청남도는 해안가 주변과 세종특별자치시 인근에 취약지역이 밀집해 있으며, 충청북도와 전라북도는 행정경계 지역에 취약지역이 밀집해 있고, 전라남도는 광주광역시를 중심으로 동쪽과 남쪽 인근에 취약지역이 밀집하는 것으로 분석되었다(Fig. 4).
- 2%로 분석되었다. 그러나 읍면지역의 인구를 기준으로 보면, 읍지역의 취약인구는 약 12만명으로 읍지역의 인구대비 2.6%가 응급실을 이용하기 어려운 것으로 분석되었으며, 면지역의 취약인구는 약 43만명으로 면지역의 인구대비 9.0% 가 취약한 것으로 분석되었다(Table 4). 지역적으로 살펴보면 전국적으로 도시지역에서 멀리 떨어진 지역에 취약지역이 밀집해 있으며, 특히 강원도 평창군, 홍천군 지역에 높은 인구를 가진 취약지역이 밀집해 있는 것으로 분석되었다.
- 따라서 남부 지역에 위치한 읍면지역에서 응급실을 이용하기 위해서 북부지역까지 많은 이동을 해야 하는 이유로 취약지역으로 산정되는 것으로 파악된다. 다음으로 경상남도, 전라북도, 충청북도가 만나는 접경지역에 취약지역이 밀집하는 것으로 분석되었다. 이 지역들은 소백산맥이 지나는 지역으로 덕유산, 지리산 국립공원이 위치한 지역이다.
- 이 중 강원도의 취약시군은 2개에서 6개로 4개의 시군으로 증가되었으며, 경상북도, 전라북도, 충청북도에서 3개의 시군이 증가되었다. 또한 경상남도, 전라남도에서 2개의 시군이 증가하였으며, 유일하게 충청남도에서만 증가 시군이 없는 것으로 분석되었다.
- 0배 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 읍지역의 취약인구는 약 20만명으로 기존보다 1.6배 증가하였으며, 면지역의 취약인구는 약 100만명으로 약 2.3배가 증가하여 면지역의 인구대비 20.9%가 취약한 것으로 분석되었다(Table 5). 지역적으로 살펴보면, 강원도와 경상북도의 많은 지역이 취약지역으로 구분되며, 경상남도에서는 서쪽지역에 취약지역이 밀집되어 있다.
- 지역적으로 살펴보면 전국적으로 도시지역에서 멀리 떨어진 지역에 취약지역이 밀집해 있으며, 특히 강원도 평창군, 홍천군 지역에 높은 인구를 가진 취약지역이 밀집해 있는 것으로 분석되었다. 또한 충남지역은 당진시와 서산시의 해안지역과 태안군에서 높은 인구를 가진 지역이 취약한 것으로 분석되었다(Fig 3).
- 5배)의 마을이 증가하였다. 또한 취약인구는 전체 1,304,817명으로 기존의 방법보다 약 2.0배 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 읍지역의 취약인구는 약 20만명으로 기존보다 1.
- 읍지역은 응급실과 119 안전센터가 동시에 위치하여 접근성을 낮추는 효과가 높은 것으로 보여진다. 마지막으로 도시지역은 이상치가 감소하지만, 비율적으로 낮은 범위로 감소하였다. 이는 도시지역은 한 개의 응급지원시설이 많은 지역을 관리하기 때문에 접근성의 개선이 약화되는 것으로 파악된다.
- 또한 시군 행정구역의 형상이 남북으로 길게 형성되어 있어, 남부지역 또는 북부지역에서 접근이 용이하지 못하기 때문에 취약한 것으로 판단된다. 마지막으로 충남지역은 유일하게 태안군 지역이 취약한 것으로 분석되었다. 이 지역은 태안군의 안면도(안면읍)가 교량으로 연결되어 있는 도서지역이며, 내륙으로 연결은 77번 국도의 하나로 연결되어 지형적으로 불리한 형상으로 인하여 응급의료에 취약한 것으로 파악된다.
- 분석된 결과를 통계적으로 살펴보면, 응급실까지의 접근시간 이상치(Outlier)는 동에서 171(4.9%)개, 읍에서 287(3.6%)개, 면에서 557(2.1%)개로 분석되었다. 읍면동을 구분하지 않은 경우의 이상치는 동에서 3(0.
- 그 결과 응급실까지의 접근성을 기준으로 한 경우 취약 시군구는 17개로 분석되었으며 (Fig 5), 119 안전센터가 고련된 접근성을 기준으로 한 경우는 34개로 증가되었다(Fig 6). 이 중 강원도의 취약시군은 2개에서 6개로 4개의 시군으로 증가되었으며, 경상북도, 전라북도, 충청북도에서 3개의 시군이 증가되었다. 또한 경상남도, 전라남도에서 2개의 시군이 증가하였으며, 유일하게 충청남도에서만 증가 시군이 없는 것으로 분석되었다.
- 5분이 더욱 소요되는 것으로 분석되었다. 이를 읍면동 단위로 구분해보면, 응급실까지의 평균 접근시간은 동에서 4.8분, 읍에서 10.6분, 면에서 18.1분이 소요되는 것으로 분석되었으며, 119 안전센터가 고려된 평균 접근시간은 동에서 8.5분, 읍에서 15.5분, 면에서 25.5분이 소요되는 것으로 분석되었다(Table. 3). 119 안전센터가 고려된 경우 접근시간의 증가폭이 동에서는 1.
- 이상의 분석결과를 종합하면 태백산맥지역, 소백산맥지역, 해안가와 접한 지역에서 응급의료에 취약한 것으로 분석되었다. 이를 해결하기 위하여 응급실을 신설하는 경우에는 병원의 수익성 악화, 의료인력의 기피현상으로 정상적인 운영을 기대하기는 어렵다.
- 0% 가 취약한 것으로 분석되었다(Table 4). 지역적으로 살펴보면 전국적으로 도시지역에서 멀리 떨어진 지역에 취약지역이 밀집해 있으며, 특히 강원도 평창군, 홍천군 지역에 높은 인구를 가진 취약지역이 밀집해 있는 것으로 분석되었다. 또한 충남지역은 당진시와 서산시의 해안지역과 태안군에서 높은 인구를 가진 지역이 취약한 것으로 분석되었다(Fig 3).
- 법정동 지역은 한 개의 법정동에 한 개의 결과값이 산출되지만, 법정리는 행정리로 분석이 수행되었기 때문에 법정리내에 포함되는 행정리의 평균값을 이용하여 시각화하였다. 최종적으로 시각화되는 법정동은 3,487개동, 법정리는 13,875개리, 총 17,362개의 동리로 표현된다.
- 취약시군은 공간적으로 밀집되어 있는 경향이 나타나는 것으로 분석되었다. 취약 시군이 가장 많은 경상북도는 영주시와 안동시를 주변으로 둘러싸고 있는 시군이 취약한 것으로 분석되었다. 이 지역의 응급실은 시군의 중앙에 위치는 하고 있으나, 태백산맥이 지나는 지리적 형상으로 도로밀도가 낮고, 도로의 형상이 굴곡으로 나타나 접근시간이 오래 소요되어 취약한 지역으로 분석되는 것으로 파악된다.
후속연구
- 일예로 응급환자의 발생부터 병원진료까지 전단계의 서비스 질 강화가 필요하다. 농촌지역에는 전국적으로 넓게 보건소 및 보건지소가 분포하여 있기 때문에, 응급환자가 발생하면 지역의 보건의료인 자원을 활용하여 환자에게 신속히 1차 치료를 하여 생존율을 높이고, 중앙병원과 협력하여 이송과정에 환자의 모니터링을 통하여 환자의 생존율을 높여 서비스의 질을 증대시킬 수 있는 정책적 방향성의 설정이 필요할 것으로 보여진다.
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