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ISSN : 1225-8857(Print)
ISSN : 2288-9493(Online)
Journal of Korean Society of Rural Planning Vol.24 No.4 pp.147-155
DOI : https://doi.org/10.7851/Ksrp.2018.24.4.147

Vulnerable Analysis of Emergency Medical Facilities based on Accessibility to Emergency Room and 119 Emergency Center

Jeongbae Jeon, Meejeong Park, Dodam Jang*, Changsu Lim, Eunja Kim
Dept. of Agricultural Environment Rural Environment & Resources Division, National Academy of Agricultural Science, Rural Development Administration
*Dept. of Experience Design, Graduate School of Techno Design, Kookmin University

Corresponding author : Park, Mee Jeong Tel : 063-238-2617 E-mail : mj.park@korea.kr
29/10/2018 15/11/2018 26/11/2018

Abstract


The purpose of this study was to identify vulnerable area of emergency medical care. In the existing method, the emergency medical vulnerable area is set as an area that can not reach the emergency room within 30 minutes. In this study, we set up an area that can not reach within 30 minutes including the accessibility of 119 emergency center. To accomplish this, we obtained information on emergency room and 119 emergency center through Open API and constructed road network using digital map to perform accessibility analysis. As a result, 509 emergency room are located nationwide, 78.0% of them are concentrated in the region, 1,820 emergency center are located, and 61.0% of them are located in rural areas. The average access time from the center of the village to the emergency room was analyzed as 15.3 minutes, and the average access time considering the 119 emergency center was 21.8 minutes, 6.5 minutes more. As a result of considering the accessibility of 119 emergency center, vulnerable areas increased by 2.5 times, vulnerable population increased by 2.0 times, and calculating emergency medical care vulnerable areas, which account for more than 30% of the urban unit population, it was analyzed that it increased from 17 to 34 cities As a further study, it will be necessary to continuously monitor and research the real-time traffic information, medical personnel, medical field, and ambulance information to reflect the reality and to diagnose emergency medical care in the future.



응급실과 119 안전센터의 접근성을 고려한 응급의료 취약지 분석

전 정배, 박 미정, 장 도담*, 임 창수, 김 은자
농촌진흥청 국립농업과학원 농업환경부 농촌환경자원과
*국민대학교 테크노디자인전문대학원 스마트경험디자인과

초록


    I. 서 론

    보건의료 서비스는 가장 기본적인 국민의 기본권이며, 특히 응급의료는 국민의 생명과 직결되는 고차원의 의료 서비스이다(Im and Park, 2016). 응급의료서비스는 신속 한 응급처치에 따라 생존율에 크게 영향을 받으며, 또한 환자의 이송시간은 환자의 생존여부에 큰 영향을 미친다 (Joo et al., 2012). 따라서 응급의료서비스는 신속한 응급 처치와 응급의료기관과의 접근성이 매우 중요한 요소로 작용되어야 한다.

    우리나라는 OECD 국가들 중 의료이용의 접근성이나 이용도는 전반적으로 우세하게 평가되고 있다(OECD, 2012). 이는 우리나라의 의료기관 및 의료인력이 인구가 밀집된 도시지역에 집중되어 있으며, 인구기반의 접근성 으로 평가되었기 때문에 접근성이나 이용도가 높은 평가 를 받은 것으로 판단되고 있다(Kim et al., 2015). 우리나 라의 인허가된 의료시설을 살펴보면, 병원은 3,881개로 이 가운데 동지역에 3,194개로 82.3%가 도시지역에 집중 되어 있다(MIS, 2017). 이로 인하여 의료시설을 이용하기 위한 지역 간 불균형 현상이 심각한 수준에 이르고 있다.

    우리나라 고령인구 비율은 전체 인구 중 13.2%이나, 농어촌지역은 37.8%로 도시지역에 비해 고령화가 빠르 게 진행 중에 있다(Statistics, 2015). 고령인구 사망자 가 운데 응급처치가 필요한 심장질환에 의한 사망자는 2006 년 14,906명에서 2016년 24,259명으로 약 63%가 증가하 였으며, 1년에 약 6%씩 증가하고 있는 것으로 조사되었 다(Statistics, 2017). 향후 2060년에는 고령인구가 인구 전 체에 40%를 육박할 것으로 추정되어(Beak et al., 2016), 심장질환에 취약한 고령인구 또한 증가할 것으로 예상되 고 있다. 따라서 응급의료시설(이하 응급실)을 이용하기 에 취약한 고령인을 예측해야 하며, 이는 개인적 측면 뿐만 아니라 국가적 차원에서 응급질환 예방 및 관리를 위한 정책을 마련하는데 필수적인 자료로 사용되어야 한 다.

    정부는 「공공보건의료에 관할 법률」 제12조 제2항 및 제3항에 의해서 응급의료분야 의료취약지를 지정하고 있 다. 응급의료분야 의료취약지는 2015년 12월 21일 최조 로 재정되었으며, 2017년 3월 31일 1차 개정, 2017년 12 년 27일 2차 개정되었다. 현재 응급의료분야 의료취약 지는 11개 시도 99개 시군구가 설정되어 있다(MGL, 2018). 의료취약지는 사회경제개념과 접근성을 기반으로 정의하고 있다. 인구, 경제, 지리, 의료자원 등이 고려된 사회경제요소와 의료시설의 접근여부를 통하여 의료취약 지를 결정하고 있다. 2차 개정에서는 의료취약지 기준을 지역내 30% 이상의 인구가 지역응급의료센터로 30분 이 내 도달이 불가능하거나, 권역응급의료센터로 1시간 이 내 도달이 불가능 한 경우로 설정하고 있다(MW, 2017). 즉, 의료취약지를 선정함에 있어 시간적 이동거리로 산 정하고 있다. 그러나 이 시간적 이동거리는 지역응급의 료센터 또는 권역응급의료센터를 기준으로 설정되고 있 다. 그러나 응급의료는 신속한 응급처치와 이송시간이 동시에 고려되어야 개인의 생존율이 높아지게 된다. 따 라서 단순히 응급실의 접근성만 고려하지 않고 응급처지 가 가능한 전문의료인(119 안전센터 구급대원 등)이 도 착가능한 시간이 포함된 접근성으로 의료취약지가 산정 되어야 한다.

    기존의 선행연구를 살펴보면, Joo et al.(2012)은 대구 광역시를 기준으로 응급실에서 5분, 10분 이내에 도달하 지 못하는 지역과 해당지역의 노년층 인구 비율을 산출 하였으며, Kim et al.(2015)은 강원도 평창군을 대상으로 1, 2, 3차 의료시설에 대한 실제 도로망도 기반의 접근성 분석을 수행하였다. 보건복지부는 분야별 의료기관의 접 근 가능시간을 제시하고, 이에 따른 접근성 분석을 수행 하여 의료서비스 구역에 제외되는 인구를 추출하였다. Jeon et al.(2016)은 충청북도 청주시를 대상으로 도로망 도 기반의 접근성을 활용하여 시군단위와 읍면동 단위의 감염병 안전지수를 산정하였으며, Kim(2017)은 인구십만 명당 의료시설 수와 의료시설까지의 평균거리를 이용하 여 시군구 단위의 의료서비스 취약지역을 분석하였다. 이상의 내용에서 의료취약지를 파악하기 위하여 의료시 설 및 응급실을 중심으로 일정 시간내에 도착이 어려운 지역을 파악하고 있지만 119 안전센터의 접근성은 고려 되지 않고 있다.

    따라서 본 연구에서는 기존의 연구의 관점에서 응급 실까지의 접근성으로 응급의료취약지를 산출하고, 119 안전센터의 접근성을 고려한 경우 응급의료취약지를 산 출하여 두 결과를 비교분석함을 목적으로 한다.

    II. 재료 및 방법

    1. 연구대상지역

    본 연구에서는 의료취약지를 파악하기 위하여 군사보 호구역과 도서지역을 제외한 전국의 도시와 농촌을 대상 으로 분석하였다. 군사보호지역은 군사적 보호에 의하여 도로망이 제공되고 있지 않으며, 도시지역은 차량으로 직접적인 이동이 불가능하기 때문에 본 연구에서는 제외 를 하였다.

    분석된 결과를 비교분석하기 위하여 도시 지역과 농 촌지역으로 구분하였으며, 도시지역은 법정동, 농촌지역 은 행정리을 기준으로 분석을 수행하였다. 농촌지역의 마을은 자연부락, 통, 구, 리 등으로 구분되기 때문에 하 나의 기준인 행정리로 설정하였다. 행정리는 각 시군의 조례(이장 정수에 관한 조례 등)로 설정되어 있기 때문 에 이를 기준으로 설정하였으며, 대표 중심점은 마을회 관으로 설정하였다. 2018년을 기준으로 설정된 행정리는 총 36,987개이며, 이 가운데 군사보호구역과 도서지역을 제외한 행정리는 34,196개이다. 본 연구에서는 34,196개 의 행정리만을 대상으로 설정하였다.

    도시지역은 법정동과 행정동으로 구분된다. 도시지역 에서는 인구밀도가 높기 때문에 몇 개의 법정동이 묶여 하나의 행정동으로 구분되어지며, 행정서비스를 제공하 기 위한 행정복지센터((구) 동사무소)가 설치된다. 이 행 정복지센터를 동지역의 대표 중심점으로 설정하기엔 많 은 법정동이 속해져야 하기 때문에 본 연구에서는 법정 동의 인구중심점을 해당 지역의 대표 중심으로 설정하였 으며, 2018년을 기준으로 3,487개의 법정동을 대상으로 설정하였다.

    2. 사용데이터

    본 연구에서 사용한 데이터는 응급실과 119 안전센터, 인구정보를 이용하였다. 응급실은 병원 가운데 응급실이 위치하는 병원으로 설정하였다. 응급실 데이터의 수집을 위하여 국립중앙의료원에서 제공하는 응급의료정보조회 서비스를 이용하였다. 응급의료정보조회서비스는 총 9개 의 오퍼레이션을 제공하며, 이 가운데 응급의료기관 목 록정보와 위치정보를 Open API를 통하여 수집하였다 (Table 1). 이 정보들은 응급의료기관 분류, 주소, 기관명, 응급실전화, 경위도 좌표를 제공하고 있다. 본 연구에서 는 응급의료기관 목록정보에서 제공되고 있는 응급실만 을 선택하여 사용하였다.

    다음으로 119 안전센터의 데이터를 수집하였다. 119 안전센터는 소방청에서 제공하는 파일데이터를 취득하여 사용하였다. 119 안전센터 파일데이터는 CSV(Comma- Separated Values)의 파일 형태로 제공을 하며, 시도본부, 소방서명, 119안전센터명, 주소, 전화번호, 경위도 좌표를 제공한다.

    인구정보는 ㈜BIZ-GIS에서 제공하는 포인트 단위의 XsDB를 이용하였다. XsDB는 국토교통부의 주택정보, 행 정자치부의 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 사 용하였다.

    3. 연구방법

    본 연구에서 접근성은 전국단위의 도로망을 기준으로 분석을 수행하였다. 전국단위 도로망은 수치지형도 제작 된 도로망도를 이용하였다. 수치지형도를 이용한 도로망 은 고속국도에서부터 농촌도로(소로) 및 임도망도 까지 표현되는 도로이기 때문에 농촌지역의 접근성 분석에 적 합한 도로망이다(Jeon et al., 2017). 따라서 본 연구에서 는 수치지형도를 기반으로 작성된 도로망도를 이용하였 다.

    접근성 분석은 ArcGISTM of Network Analyst를 이용하 였다. Network Analyst는 5가지의 기능을 제공하고 있다. 가장 기본적인 경로를 탐색하는 기능(Route), 일정 시간 에 도달가능한 범위를 탐색해주는 기능(Service Area), 여 러개의 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 연구 에서는 가장 가까운 시설물을 검색해주는 기능인 Closest Facilities을 통하여 마을 중심점으로부터 가장 가까운 응 급실과 119 안전센터의 이동 시간을 계산하고, 기존의 연구방법에 의한 응급의료취약지와 119 안전센터의 접근 성 고려된 응급의료취약지를 추출하였다.

    이동시간은 도로망에서 제공하고 있는 법정 최고 속 도를 기준으로 계산하였다. 실제 이동에 따른 이동 속도 는 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 이동한 다고 가정하여 분석하였다.

    또한 결과값을 표현하기 위하여 행정자치부에서 제공 하는 최소단위의 행정구역도를 이용하였다. 현재 행정구 역도의 최소단위는 법정읍면동과 법정리의 경계를 제공 하고 있다(Vworld, 2018). 따라서 도시지역은 읍면동 중 동지역만 추출하고 농촌지역은 리지역을 추출하여 법정 동과 법정리를 병합하여 사용하였다. 법정동 지역은 한 개의 법정동에 한 개의 결과값이 산출되지만, 법정리는 행정리로 분석이 수행되었기 때문에 법정리내에 포함되 는 행정리의 평균값을 이용하여 시각화하였다. 최종적으 로 시각화되는 법정동은 3,487개동, 법정리는 13,875개리, 총 17,362개의 동리로 표현된다.

    III. 결과 및 고찰

    1, 응급실과 119 안전센터

    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 분포하 는 것으로 조사되었다. 이 가운데 동지역에 위치한 응급 실은 397개로 전체의 78.0%가 도시지역에 집중되는 것 으로 조사되었다. 반면 119 안전센터는 동지역에 709개 가 위치하고 있으며, 전체의 39%만 도시지역에 위치하 는 것으로 조사되었다. 또한 농촌지역 가운데 인구가 밀 집되어 있는 읍지역의 응급실과 119 안전센터는 각각 101(19.8%)개, 281(15.4%)개가 위치하는 것으로 조사되었 으며, 면지역에서는 각각 11(2.2%)개 830(45.6%)개가 위 치하는 것으로 조사되었다(Table 2). 이를 기준으로 보면 농촌지역의 119 안전센터는 소방기본법 및 지방소방기관 설치에 관한 규정으로 주민의 생명과 재산을 보호하는 보호적 서비스를 제공하기 위해 국가적 차원의 관리가 이루어지고 있기 때문에 넓은 지역에 분산되어 배치되어 있는 것으로 파악된다. 그러나 응급실은 78.0%가 도시지 역에 배치되고 있으며, 특히 면지역에서는 2.2%만 배치 되어 있기 때문에 농촌지역에서 응급환자는 상대적으로 취약할 수밖에 없는 시설배치가 이루어지고 있다.

    2. 접근성 분석

    수집된 응급실과 119 안전센터를 이용하여 도로망도 에 의한 접근성을 분석하였다. 그 결과 응급실까지 평균 접근시간은 15.3분으로 분석되었으며, 119 안전센터가 고려된 평균 접근시간은 21.8분으로 6.5분이 더욱 소요 되는 것으로 분석되었다. 이를 읍면동 단위로 구분해보 면, 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 분석되 었다(Table. 3). 119 안전센터가 고려된 경우 접근시간의 증가폭이 동에서는 1.8배, 읍면에서 약 1.4배가 더욱 소 요되는 것으로 분석되었는데 이는 농촌지역에 응급의료 서비스지원시설이 넓게 분산되어 있어 도시지역보다 증 가시간의 폭이 작은 것으로 파악된다.

    분석된 결과를 통계적으로 살펴보면, 응급실까지의 접 근시간 이상치(Outlier)는 동에서 171(4.9%)개, 읍에서 287(3.6%)개, 면에서 557(2.1%)개로 분석되었다. 읍면동 을 구분하지 않은 경우의 이상치는 동에서 3(0.1%)개, 읍 에서 58(0.7%)개, 면에서 624(2.4%)로 분석되었다. 또한 119 안전센터까지의 접근성이 고려된 이상치는 159(4.5%)개, 읍에서 200(2.5%)개, 면에서 814(3.1%)개로 분석되었다. 읍면동을 구분하지 않은 경우의 이상치는 동에서 4(0.1%)개, 읍에서 38(0.5%)개, 면에서 923(3.5%) 로 분석되었다(Fig. 1, Table 4). 이를 보면 도시와 농촌 을 구분하지 않으면 통계적으로 이상치의 값을 가지는 지역은 읍면지역에 많이 분포하지만 도시와 농촌을 따로 구분하면 읍지역과 도시지역은 이상치 지역이 감소하고 면지역에서는 이상치 지역이 증가한다. 면지역은 119 안 전센터가 전국적으로 균등하게 배치됨에도 불구하고 응 급실이 위치하지 않아, 응급의료환자 발생시 119 안전센 터에 의존하기 때문에 접근성의 개선이 좋지 않은 것으 로 파악된다. 읍지역은 응급실과 119 안전센터가 동시에 위치하여 접근성을 낮추는 효과가 높은 것으로 보여진 다. 마지막으로 도시지역은 이상치가 감소하지만, 비율적 으로 낮은 범위로 감소하였다. 이는 도시지역은 한 개의 응급지원시설이 많은 지역을 관리하기 때문에 접근성의 개선이 약화되는 것으로 파악된다.

    3. 취약성 분석

    접근성 분석을 기반으로「공공보건의료에 관할 법 률」에서 제시하고 있는 지역응급의료센터로 30분 이내 도달이 불가능한 지역을 취약지역으로 설정하여 분석하 였다. 또한 취역지역에 포함되는 인구를 산정하기 위하 여 포인트 단위로 제공되는 XaDB를 법정동과 법정리로 집계하여 취약인구를 추출하였다.

    취약지역의 취약인구를 추출하기 위해 XsDB의 인구 정보를 검증하였다. 이를 위해 포인트 단위로 인구정보 를 읍면동 단위로 집계하고, 행정자치부에서 제공하고 있는 읍면동 단위 주민등록인구와 비교하였다. 그 결과 R2가 0.9984로 계산되어, 높은 정확도를 보이는 것으로 분석되었다(Fig. 2). 따라서 포인트 단위의 인구정보를 기 반으로 법정동과 법정리로 집계하여 세대별 인구를 추출 하였다.

    다음으로 기존의 방법에 의한 응급실까지 도달하기 어려운 취약지역을 추출하였다. 그 결과 응급실까지 30 분 이내에 도달이 어려운 법정동 및 행정리는 3,408개로 분석되었으며, 전체의 9.0%가 취약한 것으로 분석되었 다. 이 가운데 면지역의 취약지역이 3,010개로 88.3%가 면지역에 집중되는 것으로 분석되었다. 이를 법정리로 변환하여 살펴보면, 전체 1,656개의 법정동/법정리가 취 약한 지역으로 나타났으며, 취약인구는 637,745명으로 전체인구(2015년 기준, 51,529,338명)의 1.2%로 분석되었 다. 그러나 읍면지역의 인구를 기준으로 보면, 읍지역의 취약인구는 약 12만명으로 읍지역의 인구대비 2.6%가 응급실을 이용하기 어려운 것으로 분석되었으며, 면지역 의 취약인구는 약 43만명으로 면지역의 인구대비 9.0% 가 취약한 것으로 분석되었다(Table 4). 지역적으로 살펴 보면 전국적으로 도시지역에서 멀리 떨어진 지역에 취약 지역이 밀집해 있으며, 특히 강원도 평창군, 홍천군 지역 에 높은 인구를 가진 취약지역이 밀집해 있는 것으로 분 석되었다. 또한 충남지역은 당진시와 서산시의 해안지역 과 태안군에서 높은 인구를 가진 지역이 취약한 것으로 분석되었다(Fig 3).

    다음으로 본 연구에서 제시한 119 안전센터의 접근성 이 고려된 취약지역을 분석하였다. 그 결과, 30분 이내에 응급실까지 도달이 어려운 법정동 및 행정리는 8,543개 로 분석되었으며, 기존의 방법보다 5,135개(약 2.5배)의 마을이 증가하였다. 또한 취약인구는 전체 1,304,817명으 로 기존의 방법보다 약 2.0배 증가하는 것으로 분석되었 다. 또한 읍지역의 취약인구는 약 20만명으로 기존보다 1.6배 증가하였으며, 면지역의 취약인구는 약 100만명으 로 약 2.3배가 증가하여 면지역의 인구대비 20.9%가 취 약한 것으로 분석되었다(Table 5). 지역적으로 살펴보면, 강원도와 경상북도의 많은 지역이 취약지역으로 구분되 며, 경상남도에서는 서쪽지역에 취약지역이 밀집되어 있 다. 그 외 충청남도는 해안가 주변과 세종특별자치시 인 근에 취약지역이 밀집해 있으며, 충청북도와 전라북도는 행정경계 지역에 취약지역이 밀집해 있고, 전라남도는 광주광역시를 중심으로 동쪽과 남쪽 인근에 취약지역이 밀집하는 것으로 분석되었다(Fig. 4).

    산정된 취약인구가 시군구단위 인구의 30% 이상이 되 는 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 취약 시군은 2개에서 6개로 4개의 시군으로 증가되었으며, 경 상북도, 전라북도, 충청북도에서 3개의 시군이 증가되었 다. 또한 경상남도, 전라남도에서 2개의 시군이 증가하였 으며, 유일하게 충청남도에서만 증가 시군이 없는 것으 로 분석되었다. Table 6

    취약시군은 공간적으로 밀집되어 있는 경향이 나타나 는 것으로 분석되었다. 취약 시군이 가장 많은 경상북도 는 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 나 타나 접근시간이 오래 소요되어 취약한 지역으로 분석되 는 것으로 파악된다. 다음으로 강원도의 밀집지역은 양 양, 인제, 평창, 홍천, 횡성 지역으로 주로 산악지대에 위 치한 지역으로 분석되었다. 또한 강원도의 시가운데 우 일하게 삼척시가 취약한 것으로 분석되었다. 삼척시는 북부지역에 동지역이 밀집해 있고, 남부 지역으로 읍면 지역이 분포해 있다. 따라서 남부 지역에 위치한 읍면지 역에서 응급실을 이용하기 위해서 북부지역까지 많은 이 동을 해야 하는 이유로 취약지역으로 산정되는 것으로 파악된다. 다음으로 경상남도, 전라북도, 충청북도가 만 나는 접경지역에 취약지역이 밀집하는 것으로 분석되었 다. 이 지역들은 소백산맥이 지나는 지역으로 덕유산, 지 리산 국립공원이 위치한 지역이다. 따라서 국립공원 보 호를 위한 개발의 제한과 산악지형에 의한 낮은 도로밀 도로 인하여 접근의 소요시간이 오래 걸리는 지역이 밀 집하는 것으로 파악된다. 전라남도는 영암, 장흥, 해남 지역이 밀집한 것으로 분석되었다. 이 지역은 해안가에 접한 지역들로 내륙의 군중심지에 응급실이 위치하여, 응급시설까지의 접근이 용이하지 못한 지역이다. 또한 시군 행정구역의 형상이 남북으로 길게 형성되어 있어, 남부지역 또는 북부지역에서 접근이 용이하지 못하기 때 문에 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 하나 로 연결되어 지형적으로 불리한 형상으로 인하여 응급의 료에 취약한 것으로 파악된다.

    이상의 분석결과를 종합하면 태백산맥지역, 소백산맥 지역, 해안가와 접한 지역에서 응급의료에 취약한 것으 로 분석되었다. 이를 해결하기 위하여 응급실을 신설하 는 경우에는 병원의 수익성 악화, 의료인력의 기피현상 으로 정상적인 운영을 기대하기는 어렵다. 따라서 농촌 지역은 응급대응체계가 적극적으로 반영되어야 한다. 일 예로 응급환자의 발생부터 병원진료까지 전단계의 서비 스 질 강화가 필요하다. 농촌지역에는 전국적으로 넓게 보건소 및 보건지소가 분포하여 있기 때문에, 응급환자 가 발생하면 지역의 보건의료인 자원을 활용하여 환자에 게 신속히 1차 치료를 하여 생존율을 높이고, 중앙병원 과 협력하여 이송과정에 환자의 모니터링을 통하여 환자 의 생존율을 높여 서비스의 질을 증대시킬 수 있는 정책 적 방향성의 설정이 필요할 것으로 보여진다.

    IV. 결 론

    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. 그 결과는 다음과 같다.

    1. 응급실은 전국에 509개가 위치해있으며, 이 가운데 78.0%가 동지역에 집중되어 있는 것으로 조사되었 으며, 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 15.3 분으로 분석되었으며, 119 안전센터가 고려된 평균 접근시간은 21.8분으로 6.5분이 더욱 소요되는 것 으로 분석되었다.

    3. 접근성의 통계적 이상치 지역은 농촌지역에 집중되 고 있지만, 응급실의 접근성이 고려된 이상치 지역 의 증감은 도시지역과 읍에서는 감소하고, 면지역 에서 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 2.0배 가 증가하는 것으로 분석되었으며, 시군단위 인구 의 30% 이상이 되는 응급의료취약지역을 산출한 결과 17개 시군에서 34개 시군으로 증가되는 것으 로 분석되었다.

    본 연구에서는 도로망의 법정 최고속도를 이용하여 접근성 분석을 수행하였다. 그러나 교통은 차량막힘, 신 호대기, 우회전을 위한 감속등 다양한 저감인자를 가지 고 있다. 따라서 실시간 교통정보를 반영한 도로의 속도 에 따른 접근성을 분석하여 현실적인 교통상활을 반영 하는 것이 타당하다. 또한 응급시설의 의료인력, 시설규 모, 진료분야 등과 응급서비스지원시설의 전문의료인인 력, 구급차정보 등의 정보와 결합하여 정밀한 분석이 수 행되어야 한다. 따라서 빅데이터 기반의 데이터 수집 및 분석을 통하여 현실에 수렴할 수 있는 결과를 도출하여 미래상황의 응급의료를 진단 할 수 있는 지속적인 모니 터링과 연구가 필요하다.

    본 연구는 농촌진흥청 국립농업과학원 농업과학기술 연구개발사업(과제번호:PJ01329801)의 지원에 의해 이 루어진 것임.

    Figure

    KSRP-24-147_F1.gif

    Statistical distribution of access time

    KSRP-24-147_F2.gif

    Comparison with resident registration demographics and XsDB aggregated by eup, myeon and dong unit

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    Criterion based on accessibility of emergency room

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    Criterion based on accessibility of 119 emergency center

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    Vulnerable areas based on criterion of emergency room

    KSRP-24-147_F6.gif

    Vulnerable areas based on criterion of 119 emergency center

    Table

    Operation name and description of emergency medical information inquiry service

    Status of emergency room and 119 emergency center (Unit : Count, %)

    Average access time from center to each facility (Unit : min)

    Outlier of accessibility by statistical

    Vulnerable area and population distribution based on emergency medical facilities

    Vulnerable area and population distribution based on emergency service support facilities

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