I. 서론

의료서비스는 건강한 삶을 유지하기 위한 필수 요소이다. 더욱이 오늘날 건강에 대한 관심이 높아지면서 양질의 의료서비스에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 그중에서도 응급의료서비스(Emergency Medical Service, EMS)는 환자를 신속히 이송하여 적절한 의료 행위를 수행하도록 하므로 환자의 생명과 직결되는 필수 의료서비스로 여겨진다. 우리나라는 긴 시간 동안 지역 간 의료서비스 불균형을 해소하기 위해 의료 취약지를 주기적으로 지정해 검토하고 있다(이태호, 2017). 그러나 이러한 노력에도 현재까지 국내 의료체계의 개선에 대한 뚜렷한 효과는 미미할 뿐만 아니라, 지난해 의정 갈등으로 인한 의료 공백까지 맞물려 현재 국내 응급의료 체계는 심각한 상황이다.

이러한 배경은 과거부터 인력난이 극심한 소아응급의료 체계에 더 큰 위기를 초래하고 있다. 실제 2024년 소아청소년과 전공의 지원율은 25.9%로 최하위를 기록했고(메디게이트, 2024), 상급종합병원의 응급실 과밀화로 일반 아동병원의 역할이 제한되면서 악순환이 반복되고 있다(청년의사¹⁾, 2024.06.10). 우리나라는 과거부터 수도권-비수도권의 의료서비스 격차가 강조되면서 상대적으로 의료자원이 부족한 지방 소도시에 초점을 두고 있다(김준우･안영진, 2014). 그러나 오늘날 저출산 및 고령화의 영향으로 의료서비스 불균형이 전국적인 위기로 확대되면서 수도권 내 의료 사각지대의 발생 가능성 역시 더 이상 배제할 수 없게 되었다. 더욱이 경기도는 인구 집중으로 인해 의료서비스의 수요가 꾸준히 증가하고 있지만, 의료자원이 특정 지역에 편중되어 있어 의료서비스의 불균형이 두드러진다. 따라서 본 연구는 상대적으로 의료자원이 풍부하나 실상은 열악한 경기도의 소아응급의료 체계를 점검하기 위해 공간적 접근성 기반의 소아응급의료 취약지를 규명하고, 이에 대한 의료서비스 대안을 제시하고자 한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 선행연구에서는 연구의 주요 용어를 정의하고, 응급의료 및 소아응급의료와 관련된 다양한 연구를 고찰한다. 이어 연구방법에서는 분석에 활용된 데이터와 분석 방법론인 서비스 권역(service area) 분석, 2단계 유동권역 모형(Two- Step Floating Catchment Area, 이하 2SFCA), 국지적 공간자기상관 지표(Local Indicators of Spatial Association, 이하 LISA)에 관해 서술한다. 다음으로 연구 대상지인 경기도의 소아응급의료 현황에 대한 전반적인 개요를 제시한다. 그리고 연구결과에서는 서비스 권역 및 2SFCA 분석의 결과를 기반으로 경기도의 소아응급의료 취약지역을 확인하고, LISA로 소아응급의료 접근성의 공간자기상관을 파악한다. 더불어 연구를 통해 언급된 잠재적인 소아응급의료 취약지역을 유형화하고, 국내외에서 시도되고 있는 다양한 정보통신 기반의 의료서비스 대안을 유형별로 제시한다. 마지막으로 요약 및 결론에서는 앞선 분석 결과를 요약하고 응급의료 분야에서의 정보통신기술 활용에 관한 간략한 토론으로 마무리한다. 본 연구는 향후 경기도 소아응급의료 연구의 실증적 결과로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 단순 공간 분석에 그치지 않고 소아응급의료의 지역적 불균형을 해소하기 위한 정보통신기술(Information Communication Technology, ICT) 기반의 대안을 제시하는 융복합적 연구로서 향후 소아응급의료 체계의 개선을 위한 정책적 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.

II. 선행연구

1. 용어의 정의

본격적인 연구에 앞서 응급의료와 관련된 주요 용어를 정의하고자 한다. 우선, ｢응급의료에 관한 법률｣ 제2조에 따르면 ‘응급의료’는 응급환자의 발생 시점부터 회복에 이르기까지의 과정에서 이루어지는 모든 조치를 말한다. 또한 ‘응급의료기관’은 응급의료를 수행하는 의료기관으로서 보건복지부의 법적 기준²⁾에 따라 응급의료기관을 ‘권역응급의료센터’, ‘지역응급의료센터’, ‘지역응급의료기관’, ‘응급의료시설’과 같이 크게 4가지로 지정될 수 있다. 더불어 응급의료기관으로 공식 지정되지는 않았으나, 응급의료를 수행할 수 있는 의료시설을 ‘응급의료기관 외의 의료기관(이하 응급의료시설)’이라 정의한다.

‘권역응급의료센터’는 3차 의료기관³⁾인 상급종합병원과 2차 의료기관인 종합병원(300병상 초과)을 대상으로 지정되고 있으며, 중증 응급환자를 수용할 수 있는 역량을 갖춘 최상위 응급의료기관이다. 보다 하위 수준의 ‘지역응급의료센터’는 주로 2차 의료기관에 해당하는 종합병원(100병상 이상)으로 이루어져 있으며, 지역의 일반 응급환자를 중심으로 초기 응급처치를 수행한다. 상대적으로 수준 높은 광역적 응급의료 서비스를 제공하는 이들과 달리 ‘지역응급의료기관’은 경증 환자의 수용부터 중증 환자의 전원까지 다양한 범위의 환자를 대상으로 응급의료를 수행하는 병원급 이상의 의료기관이다. 마지막으로 ‘응급의료시설’은 앞서 언급한 응급의료기관으로 지정되지 않은 의료기관 중에서 장비와 인력을 갖춰 신고하여 지정될 수 있으며 의원급 의료기관(1차)이 포함⁴⁾된다. 다시 말해, ‘지역응급의료기관’ 및 ‘응급의료시설’은 생명이 위독하지 않은 경증 응급환자를 대상으로 기초 응급의료를 수행하는 최하위 수준의 응급의료기관이다.

본 연구에서는 법률적인 ‘응급의료기관’과 ‘응급의료시설’의 개념을 모두 포괄하는 광의적 용어로서 응급의료를 제공할 수 있는 모든 의료기관을 ‘응급의료기관’이라 지칭한다. 또한 응급의료기관 중에서도 소아 응급환자를 대상으로 응급의료서비스를 제공할 수 있다고 판단되는 모든 의료기관을 ‘소아응급의료기관’이라고 명명한다. 이러한 소아응급의료기관은 의료기관별 자원 수준에 따라 도출하였으며, 이에 대한 자세한 선별 과정 및 현황은 이후 경기도 소아응급의료 현황에서 논의한다.

한편, ｢공공보건의료에 관한 법률｣ 제12조에 따르면 ‘의료 취약지’란 의료 이용의 실태와 접근성 분석⁵⁾에 따라 의료서비스의 공급이 현저히 부족할 것으로 예상되는 지역을 의미한다. 이러한 정의와 함께 연구의 목적에 부합하는 수요-공급 기반의 소아응급의료 취약지에 관한 새로운 용어 정의가 필요하다고 판단하여 본 연구상의 ‘소아응급의료 취약지역’을 수요 대비 공급이 현저히 부족하고 응급의료기관까지 원활한 접근이 곤란해 질 높은 소아응급의료 서비스의 제공이 어려울 것으로 예상되는 지역으로 정의한다.

전 연령대의 응급질환을 다루는 응급의료와 비교할 때, 소아응급의료는 급성 소아 경련이나 외상으로 인한 소아 응급환자를 중심으로 응급의료를 수행하는 특징이 있다. 특히, 소아 응급환자는 증상에 대한 인지와 표현에 한계가 있어 원인 파악 및 경증 구분이 어렵고 연령별 발달 상태와 병력에 따라 활력징후가 다르게 나타나 이에 대한 종합적인 고려가 필요하다(예레미･최요한, 2023). 따라서 소아응급의료는 소아 환자의 응급질환에 적절히 대응할 수 있는 전문 의료진의 지원이 요구된다.

마지막으로 소아･청소년의 정의를 살펴보면, 우리나라는 소아청소년과 환자의 연령을 별도로 제한하지 않으나 개별 법률에 따라 소아･청소년의 범위를 다양하게 정의하고 있다. 실제로 ｢아동복지법｣ 제3조에서는 18세 미만을, ｢청소년기본법｣ 제3조에서는 24세 이하를 소아･청소년으로 규정한다. 또 우리나라 식품의약품안전처의 ｢의약품등 연령 검토 기준｣에서는 소아청소년기 연령을 만 19세 미만으로 판단하고 있다. 소아 응급환자의 연령과 증상에 따라 의약품 처방과 의료 행위가 이루어진다는 점을 고려할 때, 식품의약품안전처의 기준을 참고할 수 있을 것으로 보인다. 따라서 이러한 공적 기준과 함께 KOSIS 국가통계포털의 ‘성, 연령 및 세대구성별 인구’ 자료의 집계 범위를 종합적으로 고려해 만 19세 이하의 인구를 본 연구상의 ‘소아’ 인구로 설정한다.

2. 선행연구 고찰

국내에서는 과거부터 GIS 분석 및 2SFCA 모형을 활용하여 공간적 접근성 기반의 의료 취약지를 도출하는 연구가 꾸준히 이어져 오고 있다(이경주･임준홍, 2015; 정난주･강전영, 2024; 정희지･강전영, 2024). 이러한 연구 동향은 응급의료 분야로 연결되어 GIS 분석과 2SFCA 모형을 결합하는 연구(하재서･신동빈, 2022)나 2SFCA의 수정 모형을 적용한 연구(박정환 등, 2017; 김규식 등, 2023) 등으로 이어지고 있다. GIS 네트워크 분석의 서비스 권역 분석을 활용한 대표적인 응급의료 취약지 도출에 관한 연구로 임준홍･박정환(2016)의 연구는 충청남도 내 응급의료서비스 권역의 50% 영역에 포함되지 않는 지역을 취약지로 식별했다. 유사한 연구로 옥택근 등(2022)의 연구는 춘천시의 119안전센터별 10분 출동 권역에 기반한 취약지를 도출했다.

GIS 네트워크 분석에 2SFCA를 결합한 대표적인 연구로 하재서･신동빈(2022)의 연구는 지도 서비스의 오픈 API로 실시간 교통정보를 수집해 활용함으로써 경기도의 현실적인 응급의료 접근성을 측정하였다는 의의가 있다. 한편, 박정환 등(2017)은 연령별 임계거리와 거리 조락, 관내 응급의료기관 선택 가중치 등을 반영한 3단계 유동권역(Modified Three-Step Floating Catchment Area, M3SFCA) 모형으로 충청남도의 응급의료 접근성을 분석했다. 더불어 김규식 등(2023)의 연구에서는 충청북도 청주시를 대상으로 급성 심정지 질환의 골든타임과 출동-이송 접근성의 차별화된 임계거리, 거리 조락을 반영한 일반화된 2단계 유동권역 모형(Generalized Two-step Floating Catchment Area, G2SFCA)을 제시했다.

응급의료 취약지역 도출에 관한 국외 연구로 Suhaimi and Naharudin(2023)은 말레이시아 쿠알라룸푸르(Kuala Lumpur)의 시간대별 교통 상황을 고려한 구급차 대응의 변동성 지수(ARTV)로 교통 혼잡에 따른 구급차 출동 취약지역을 파악했다. 또 Ahmed et al.(2019)은 방글라데시 다카(Dhaka)의 도시 슬럼가를 대상으로 2SFCA 모형과 응급의료기관별 60분 서비스 권역에 기반한 취약지를 도출했다. 그리고 Xu et al.(2022)의 연구는 중국 시안(西安)의 응급의료 접근성을 출동-이송-응급실 대기의 3단계로 평가하고 지도 API를 통해 실시간 교통정보를 수집해 반영한 역 2단계 유동권역(Inverted Two-Step Floating Catchment Area, I2SFCA) 모형을 활용했다. Li and Jia(2025)는 인구 집단의 특성을 고려한 3단계 유동권역(Three-Step Floating Catchment Area, 3SFCA) 모형으로 중국 선전(深圳)의 시공간적 응급의료 접근성을 분석했다.

본 연구와 같이 소아 인구에 초점을 둔 응급의료 취약지 도출에 관한 국내 연구는 한정적인 것으로 파악된다. 참고할 수 있는 대표적인 연구로 예레미･최요한(2023)의 연구에서는 2SFCA를 활용해 임계거리(30km, 60km)에 따른 시군구별 소아응급의료 취약지를 도출하고, 소아응급의료 체계의 개선 방안을 제시하여 연구의 기틀을 마련했다. 국내의 동향과 달리 국외에서는 소아 인구의 응급의료 접근성에 대한 더욱 폭넓은 연구가 이루어지고 있다. 대표적으로 Burdick et al.(2023)의 연구에서는 GIS 기반의 도로망 및 항공 경로 분석을 통해 소아 외상 센터별 60분 서비스 권역으로부터 소외된 취약지를 분석했다. 또한 Maleki et al.(2024)의 연구에서는 네트워크 분석으로 텍사스의 아동병원별 60분 서비스 권역으로부터 소외된 취약지역을 확인했다.

선행 연구를 고찰한 결과를 종합해 다음과 같은 결론을 도출할 수 있다. 우선, GIS 네트워크 분석의 서비스 권역 분석과 2SFCA 및 수정 모형을 활용한 의료 취약지 도출에 관한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 무엇보다 국외에서는 특정 계층을 대상으로 응급의료 취약지를 도출하고 인종(혹은 민족), 교통, 인구 등 다양한 요인을 고려해 결과를 해석하는 경향이 두드러진다. 반면, 국내 연구들은 대체로 응급의료 자원이 부족한 지역을 중심으로 자원의 공간적 불균형을 측정하는 경향이 있으며, 경기도와 같은 수도권 지역이나 특정 계층에 초점을 둔 응급의료 취약지 연구는 상대적으로 한정적이다. 이러한 시사점을 근거로 본 연구에서는 서비스 권역 분석과 2SFCA 및 LISA 분석을 통해 소아응급의료기관의 공간적 분포가 불균등할 것으로 예상되는 경기도의 소아 인구에 대한 응급의료 접근성을 검토하고자 한다.

III. 연구방법

분석에 활용된 데이터는 다음과 같다. 먼저 국립중앙의료원의 전국 응급의료기관 및 응급의료시설 현황 자료(2025.05.30)를 바탕으로 기관명, 응급의료기관 분류(권역･지역응급의료센터 등), 도로명 주소 등의 정보를 수집한다. 이렇게 수집한 응급의료기관⁶⁾의 경위도(WGS) 좌표는 Biz GIS의 지오코딩(Geocoding) 프로그램을 활용해 도로명 주소를 기반으로 변환하여 도출한다. 이러한 과정을 수행한 다음 QGIS 3.40.7 프로그램의 필터링 기능으로 경기도 소재의 응급의료기관만 추출한다. 이후 경기도 응급의료기관 중 응급의료 자원을 갖춘 ‘소아응급의료기관’을 파악하고자 보건의료빅데이터개방시스템의 ‘전국 병의원 및 약국 현황’ 자료에서 응급실 병상수와 과목별 전문의 수를 활용해 조건 기반의 필터링을 수행한다. 이렇게 도출된 경기도 소재의 소아응급의료기관을 대상으로 아래의 세 가지 분석을 수행하여 소아응급의료 취약지역을 파악한다.

첫 번째로 특정 지점으로부터 일정 거리 또는 시간 내에 도달할 수 있는 서비스 영역을 도출하는 서비스 권역(service area) 분석을 수행한다(주현태･박근오, 2023). 서비스 권역 분석은 단순 유클리디안 거리 기반의 버퍼 분석과 달리 실제 도로망에 기반한 공간적 접근성을 식별해 보다 현실적인 장소 기반 접근성 평가가 가능하다(주승민 등, 2012). 도로 네트워크 데이터는 KTDB(국가교통데이터베이스)의 GIS 도로망 DB (2023년)를 활용한다. 또한 응급의료기관별 5분, 15분, 30분 서비스 권역을 도출하기 위해 QGIS 플러그인 QNEAT3 의 ‘Iso-Area as Polygons (from Layer)’ 기능을 활용한다. 해당 기능으로 시간에 따른 거리 반경을 통한 서비스 권역을 도출하기 위해서는 평균 통행속도를 입력해야 한다. 이에 경기교통정보센터의 ‘2025년 4월 교통 분석 보고서’에서 수도권 주요 도로의 평균 차량 통행속도를 참고해 약 60km/h로 설정한다(경기교통정보센터, 2025.05.15). 결과적으로 이러한 과정을 통해 소아응급의료기관으로부터 5분, 15분, 30분 서비스 영역을 제시하고 이러한 영역에서 소외된 잠재적 공급 취약지를 도출할 수 있다.

두 번째로 2단계 유동권역 모형(2SFCA)으로 소아응급의료 접근성을 측정했다. 2SFCA(Two-Step Floating Catchment Area)는 의료기관의 공급 자원 대비 수요 인구의 비율로 접근성을 평가하는 대표적인 방법론이다. 특히, 이는 수요 대비 공급의 상대적 비율을 강조하여 오늘날 의료 접근성 분석에 널리 활용되고 있다(Luo and Wang, 2003). 2SFCA 분석은 공급지와 수요지를 기준으로 2단계의 계산식으로 나뉜다. 식(1)은 각 의료기관으로부터 일정 반경(30km) 안에 포함되는 인구수를 집계해 병원별 공급 기반 수요 비율(Rj)을 산출한다. 식(2)는 수요지점을 기준으로 접근할 수 있는 의료기관의 Rj를 합산해 지역별 최종 의료 접근성 지수(Ai)를 계산한다. 식(1)과 식(2)에서 j는 의료기관, i는 수요지를 나타내고, Sj는 병원의 수용력(응급실 병상수), Di는 수요지(i)의 인구수, dij는 병원(j)과 수요지(i) 간의 거리, d0은 병원별 서비스 권역의 임계거리, Ai는 수요지점별 최종 접근성 지수를 의미한다.

본 연구에서는 공급지를 소아응급의료기관의 위치 좌표(WGS 84)로 설정하고, 수요지점은 소아의 위치를 별도로 식별하기 어려운 점을 감안해 시군별 행정경계 중심점(Centroid)을 활용한다. 인구는 KOSIS 국가통계포털의 ‘성, 연령 및 세대구성별 인구-시군구’ 자료를 통해 2023년 기준 만 19세 이하의 인구를 시군별로 집계한다. 이때 행정구역 경계는 공간데이터마켓의 ‘행정경계 제공서비스’를 통해 수집한 시군구별 행정경계 데이터를 가공하여 활용한다. 분석의 단계별 연구 프로세스는 다음과 같이 정리할 수 있다. 먼저, 소아응급의료기관별 30분 거리 반경(30km)에 포함되는 시군별 소아 인구를 합산하고 응급의료기관별 공급 기반 수요 비율(Rj)을 계산한다. 다음으로 응급의료기관의 30km 거리 반경 안에 포함된 시군별 중심점들을 공간 조인(Join attributes by location)으로 식별하고, 시군별 중심점을 기준으로 Rj를 집계(Aggregate)해 최종 소아응급의료 접근성 지수(Ai)를 산출한다. 이러한 분석을 통해 지역별 소아응급의료 접근성의 정량적 격차에 따른 사각지대를 파악할 수 있다.

마지막으로 국지적 공간자기상관을 식별하는 지표인 LISA를 활용했다. 지리학적인 관점에서 공간상의 객체들은 무작위로 분포하지 않으며 상호 간에 영향을 주고받는 ‘공간자기상관(Spatial Autocorrelation)’의 특성이 있다(Tobler, 1970). 이러한 공간적 자기상관의 국지적 양상을 효과적으로 시각화할 수 있는 지표로서 LISA(Local Indicators of Spatial Association)는 의료 접근성의 공간자기상관 군집을 시각화하는 유용한 도구로 알려져 있다(김광구, 2003). LISA 분석의 과정은 다음과 같다. 먼저 1km 간격의 격자를 만들어 격자별 접근성 지수를 입력하고, QGIS 3.40.7 프로그램의 Spatial Analysis Toolbox 플러그인의 ‘Local Moran’s I’ 기능으로 분석을 수행한다. 이러한 과정을 통해 소아응급의료 접근성의 높은 군집(High-High, 이하 HH)과 낮은 군집(Low-Low, 이하 LL)의 분포를 효과적으로 시각화할 수 있으며, 낮은 접근성 군집(LL)에 해당하는 지역을 잠재적 소아응급의료 취약지로 분류할 수 있다. 본 연구에서 적용된 세 가지 방법론별 특징과 연구의 적용점은 표 1과 같이 정리할 수 있다. 본 연구는 분석 결과의 단순 제시에 그치지 않고 세 가지 분석의 결과와 시군별 소아응급의료 자원 현황(병상수 및 전문의 수), 소아 인구수, 소아응급의료 접근성 지수(Ai) 등을 종합적으로 고려하여 취약지의 특성에 따른 유형화를 시도하고자 한다.

IV. 경기도 소아응급의료 현황

1. 경기도 응급의료의 개요

본 연구는 수도권 지역 중에서도 경기도를 대상지로 선정한다. 지리적 관점에서 경기도는 서울특별시 및 강원, 충청 등 인근 지역과의 연계를 통해 광역적 응급의료 서비스를 제공할 수 있는 이점이 있다. 특히, 경기도는 전국 지자체 중에서 거주인구가 가장 많으며⁷⁾ 앞서 언급한 바와 같이 응급의료 서비스의 수요-공급 불균형이 뚜렷한 지역이다. 일례로 경기도의 2023년 응급의료기관 1개소당 응급의학 전문의 수는 6.1명으로 서울(6.7)에 이어 두 번째로 높은 수치를 기록하고 있지만, 2023년 인구 백만 명당 응급의료기관의 수는 5.4개소로 서울과 세종(5.2) 다음으로 적은 수준에 해당한다(응급의료통계포털, 2024). 이는 인구 과밀화로 인해 넘쳐나는 수요에 비해 응급의료 자원의 공급이 상대적으로 부족하여 발생하는 결과로 볼 수 있으므로 경기도가 연구의 대상지로 가장 적합하고 판단된다.

보건복지부의 법적 기준에 따라 경기도 소재의 응급의료기관 및 소아응급의료기관의 분류별 현황을 정리하면 표 2와 같다. 경기도 소재의 응급의료기관 97개소 중에서 소아 응급환자를 대상으로 응급의료를 수행할 수 있는 소아응급의료기관을 도출하기 위해 ‘소아청소년과 또는 응급의학과 전문의가 1명 이상이고, 응급실 병상이 5개 이상인 응급의료기관’이라는 조건을 설정해 총 71개소의 소아응급의료기관을 추출했다. 다른 한편, 경기도청은 최근 장기적 균형발전을 목적으로 ‘경기도 종합계획(2021~2040)’에서 6개의 새로운 권역(경의, 경원, 동북, 동남, 경부, 서해안권) 계획을 발표하였다(경기도청, 2025). 이러한 최신의 권역 계획을 참고하여 권역별 소아 인구와 주요 교육시설, 응급의료기관의 분포를 비교함으로써 경기도 소아응급의료의 현황을 파악하고자 한다.

2. 소아응급의료 현황

우선, 시군별 소아 거주 인구수에 따른 단계구분도로 소아 인구의 시군별 현황을 비교하고 공간 분포 양상을 확인하고자 한다. 그러나 소아의 정확한 위치는 개인정보에 해당해 알기 어려운 관계로 시군별 소아 인구수 및 소아가 주로 밀집할 것으로 예상되는 어린이집 및 초･중･고등학교와 같은 주요 교육시설의 위치로 나타내고자 한다. 그림 1의 (a)는 경기도의 권역 및 시군별 소아 인구수에 따른 단계구분도이고, (b)는 주요 교육시설의 분포, (c)와 (d)는 각각 경기도 응급의료기관 및 소아응급의료기관의 분포이다. (a)를 보면 화성시(196,476명)와 용인시(189,589명), 수원시(187,722명) 등 경기 남부 지역에 소아 인구가 집중되어 있다. 반면, 경원권 및 동북권으로 갈수록 소아 거주인구는 감소하는 경향을 보인다. 또한 (b)에서 소아 인구의 밀집이 예상되는 주요 교육시설의 분포 역시 인구 분포의 영향을 받아 서울시와 인접한 지역 및 경기 남부에 집중되어 분포한다. 주목할 점으로 동북권역의 가평군과 양평군은 낮은 수요를 효과적으로 충족시키기 위해 소수의 교육시설이 분산되어 분포하는 경향이 있다. 한편, (c)의 경기도 응급의료기관 또한 소아 인구가 많은 경기 남부와 서울시와 인접한 지역에 집중되어 있고, 무엇보다 (d)에서 파주시와 가평군, 양평군 등은 소아응급의료기관이 현저히 부족한 것으로 파악된다. 경의권의 파주시는 거주인구가 상대적으로 많음에도 불구하고 북부 접경지역이 소아응급의료 서비스 권역에서 다소 먼 경향이 있다. 또한 가평군과 양평군은 지역 내 소아응급의료기관이 부재하여 소수의 소아 인구를 위한 양질의 응급의료서비스를 제공하기 어려워 보인다. 종합하면 서울시 인근 지역 및 경기 남부는 인구 수요에 따라 소아응급의료기관이 밀집하여 있으나, 파주시 및 가평군, 양평군의 접경지 및 외곽지는 즉각적인 소아응급의료 서비스를 제공받기 어려울 것으로 보인다. 따라서 이러한 지역을 그림 1을 통한 잠재적 소아응급의료 취약지역으로 예상할 수 있다.

그림 1.

권역 및 시군별 소아 인구, 예상 밀집 지역, 응급의료기관의 분포
주 1: (b)는 어린이집, 초중고 등 소아가 밀집할 것으로 예상되는 주요 교육시설의 위치이다(경기데이터드림).
주 2: 경기도청의 새로운 계획권역별 주요 지역은 고양･김포･파주(경의), 의정부･연천(경원), 양평･가평(동북), 하남･이천(동남), 수원･성남･안양(경부), 시흥･안산·평택·화성(서해안)이다.

그림 2는 소아응급의료기관의 분류에 따른 분포 현황을 시각화한 결과이다. (a)에서 대체로 서쪽에 치우친 권역응급의료센터의 분포는 북부 접경지 및 동부권⁸⁾ 내 지역이 중증 소아응급의료 사각지대가 될 가능성을 시사한다. 이와 마찬가지로 (b)에서도 북부 접경지 및 동부 외곽에 지역응급의료센터가 부재한 것으로 확인된다. 더욱이 지역응급의료센터는 권역응급의료센터보다 상대적으로 개수가 많음에도 이러한 양상을 보이고 있기 때문에 이들 지역이 기초 소아응급의료의 사각지대가 될 가능성을 시사한다. (c)에서 지역응급의료기관의 분포는 대체로 경기 서쪽 및 중심부에 집중되어 있어 동북권역 외곽지는 기초 소아응급의료 서비스를 제공받지 못할 가능성이 높다. 마지막으로 (d)에서 응급의료시설 2개소(부천 및 화성 각 1개소)는 모두 서해안권에 위치한다. 권역응급의료센터와 지역응급의료센터, 지역응급의료기관 뿐만 아니라 응급의료시설까지 부재한 지역은 가장 기초적인 소아응급의료 서비스를 제공받기 어려운 취약지로 도출될 수 있다. 이러한 현황을 통해 경의권 및 경원권의 북부 접경지대와 동부권의 외곽지역을 잠재적 취약지로 고려할 수 있다.

그림 2.

소아응급의료기관의 분류 및 권역별 분포
주: 조건을 통해 71개의 소아응급의료기관을 대상으로 제작한 지도로, 좌표계는 EPSG:4326(WGS 84)이다.

V. 연구결과

1. 서비스 권역 분석

그림 3은 소아응급의료기관을 대상으로 실시한 5분, 15분, 30분 서비스 권역 분석의 결과이다. (a)에서 소아응급의료기관별 5분 서비스 권역은 대체로 서울시를 중심으로 경기 중남부에 집중되어 있으며, 경기도 내 대다수의 지역이 서비스 권역에서 제외되어 있다. 그중에서도 동북권역의 가평군과 양평군은 5분 이내에 양질의 소아응급의료 서비스를 제공받기 어려워 보이며, 경기 북부의 파주시･연천군･포천시 내 접경지역 또한 5분 서비스 권역에서 제외되면서 즉각적인 소아응급의료 서비스를 제공받지 못할 가능성이 높다. 다음으로 (b)의 소아응급의료 15분 서비스 권역에서도 여전히 가평군과 양평군이 제외되어 있으며, 앞선 두 결과와 마찬가지로 (c)의 결과에서도 이들 지역이 소아응급의료의 30분 서비스 권역에서 소외되고 있다. 이와 같이 가평군과 양평군이 서비스 권역에서 소외되는 이유를 알아볼 필요가 있다.

그림 3.

소아응급의료 서비스 권역
출처: 저자작성.

앞서 그림 1의 (a)에서 가평군과 양평군은 낮은 인구 수요로 지역 내 소아응급의료기관이 부재하고, 동부권의 외곽에 위치해 지역 내 다른 소아응급의료기관과의 연계 접근성이 저하되어 소아응급의료 서비스의 원활한 제공이 불가한 것으로 예견된다. 상기 결과를 종합하여 볼 때, 동북권의 가평군과 양평군은 소아응급의료의 30분 서비스 권역에 포함되지 않는 잠재적 소아응급의료 공급 취약지로 규명할 수 있다.

2. 2SFCA 분석

그림 4는 2SFCA를 활용한 시군별 소아응급의료 접근성 분석의 결과이다. 분석 결과에 따르면 고양시(경의), 양주시･의정부시(경원), 광명시(서해안), 과천시･의왕시(경부) 등 서울 인근 지역에서는 소아응급의료 접근성 지수가 높게 나타난다. 이와 달리 경원권 및 동북권의 외곽으로 갈수록 소아응급의료 접근성은 감소하는 경향을 보인다. 특히, 접경지인 연천군(경원)과 외곽지인 가평군(동북)의 소아응급의료 접근성 지수는 매우 낮은 수치를 기록한다. 이러한 결과를 통해 연천군(0.138)과 가평군(0.24)을 2SFCA 기반의 접근성 분석에 따른 잠재적 소아응급의료 취약지역으로 볼 수 있다.

그림 4.

소아응급의료 2SFCA 접근성
출처: 저자작성.

이러한 결과는 앞서 제시된 서비스 권역 기반의 분석 결과와 비교할 수 있다. 그림 3의 (c)에서는 서비스 권역 안에 포함된 지역 간의 접근성 격차를 식별하기 어렵다. 반면, 그림 4에서는 서울시와 인접한 경기 중남부 지역별 접근성 격차가 더욱 자세하게 드러난다. 이러한 사실을 통해 2SFCA 기반의 접근성 분석이 서비스 권역 분석보다 지역별 접근성의 격차를 더욱 강조함을 알 수 있다.

3. LISA 분석

그림 5는 2SFCA의 지역별 소아응급의료 접근성 지수를 바탕으로 LISA를 수행한 결과이다. 파주･고양(경의), 양주･의정부(경원), 구리･하남(동부), 과천･성남･수원(경부), 부천･시흥･광명(서해안) 지역 일대에서 높은 소아응급의료 접근성 군집(HH)이 확인된다. 반면, 연천(경원), 가평･양평(동북), 여주(동남), 안성(경부) 지역 일대는 낮은 소아응급의료 접근성 군집(LL)을 이루고 있다. 이 같은 낮은 접근성 군집(LL)에 해당하는 지역을 소아응급의료 자원이 상대적으로 부족하고 인접한 다른 소아응급의료기관과의 연계 접근성이 낮아 소아응급의료 서비스에서 소외될 수 있는 잠재적 취약지로 평가할 수 있다. 더불어 소수의 지역들(High-Low 및 Low-High, HL 및 LH)은 지역 경계를 중심으로 주변과 상반된 수치를 보이는 이상치로, 병원 분포의 불균형으로 인한 정책적 사각지대의 발생 가능성을 시사한다. 따라서 향후 낮은 접근성 군집(LL 지역)과 이상치를 나타내는 지역(HL 및 LH 지역)들은 계층별 인구, 교통 접근성 등과 같은 지역의 특성에 기초한 다양한 요인을 고려한 연구의 대상이 될 수 있다.

그림 5.

소아응급의료 접근성 LISA
출처: 저자작성.

4. 분석 종합

연구 결과를 해석하기 위한 새로운 시도로 표 3의 시군별 소아 인구수, 소아응급의료 자원 현황, 소아응급의료 접근성 지수를 바탕으로 연구를 통해 언급된 취약지별 수요-공급 수준을 종합한 결론을 도출하고자 한다. 연천군은 접경지역의 특성에 따라 소아 인구가 가장 적게 거주함에도 접근성 지수가 가장 낮게 나타나는 소아응급의료 서비스의 공급 취약지로 예상된다. 또한 가평군과 양평군이 낮은 접근성 군집에 포함되는 이유는 지역 내 소아응급의료기관으로 도출된 응급의료기관이 없기 때문으로 추측된다. 반면, 여주시와 안성시는 지역 내 소아응급의료기관이 존재함에도 여전히 접근성이 낮은 군집(LL)에 해당한다. 여주시는 동일권역 내 권역응급의료센터가 부재하고, 외곽에 위치해 지역 내 다른 소아응급의료기관과의 의료 연계가 어려울 것으로 보인다. 또 경부권 북부는 4개의 권역응급의료센터가 분포해 높은 접근성 군집(HH)을 이루지만, 경원권 남부의 외곽에 자리한 안성시는 동일권역 내에서 유일하게 낮은 접근성 군집(LL)을 나타내면서 양질의 소아응급의료 서비스로부터 소외되고 있다. 이러한 양상과 달리 양주･동두천(경원권), 하남(동부권), 과천･의왕(경부권) 일대는 소아응급의료기관이 없어 응급실과 전문 인력이 부족함에도 인근 지역의 소아응급의료 서비스와의 원활한 연계 의료로 높은 접근성 군집(HH)을 이루는 것으로 추측할 수 있다. 이러한 결과는 2SFCA가 의료서비스의 공급 자원 및 수요 현황에 더해 인근 응급의료기관과의 연계 접근성까지 고려하는 유용한 도구임을 밝힌다.

상기 결과를 종합하여 연구를 통해 언급된 잠재적 취약지역들을 ‘접경 취약지(Ⓐ)’, ‘자원 취약지(Ⓑ)’, ‘권역 의료 취약지(Ⓒ)’, ‘연계 의료 취약지(Ⓓ)’ 등으로 유형화할 수 있다. 접경지대에 위치하면서 수요 인구가 적고 공급이 제한적인 연천군은 ‘접경 취약지(Ⓐ)’로, 지역 내 소아응급의료기관이 부재해 의료자원의 적절한 공급에 한계가 있을 것으로 보이는 가평군과 양평군은 ‘자원 취약지(Ⓑ)’로 분류할 수 있다. 다음으로 동일권역 내 권역응급의료센터가 없는 여주시는 ‘권역 의료 취약지(Ⓒ)’로, 권역 내 양질의 소아응급의료 서비스로부터 소외된 안성시는 ‘연계 의료 취약지(Ⓓ)’로 구분할 수 있다.

이와 같이 취약지를 특성에 따라 유형화할 수 있는 한편, 오늘날 전 세계적으로 정보기술을 접목한 의료서비스의 도입이 활발하게 이루어지는 추세이다. 이러한 동향이 입각하여 유형별로 적절한 IT 기반의 의료서비스 대안을 제시하고자 한다. ‘접경 취약지(Ⓐ)’로 분류된 연천군의 소아응급의료기관은 ‘보건의료원’으로 해당 의료기관의 자원만으로 양질의 소아응급의료 서비스를 제공하기 어려워 보인다.⁹⁾ 따라서 해당 의료기관을 중심으로 권역 내외 원격 협진 체계의 구축을 제안할 수 있다. 오늘날 원격의료를 지원하는 착용형 디스플레이(Head Mounted Display, HMD)를 활용해 실시간 원거리 연계 의료를 성공적으로 수행한 사례¹⁰⁾가 있다. 따라서 이러한 원격 협진 기술을 통해 자원의 시공간적 한계를 극복할 수 있으며, 다양한 주체들의 실시간 협력을 지원하여 소아응급의료의 원격 혁신을 이룰 수 있을 것으로 기대된다.

다음으로 ‘자원 취약지(Ⓑ)’로 분류된 가평군과 양평군의 응급의료기관은 소아청소년과 및 응급의학 전문의가 없는 것으로 파악된다. 따라서 이들 응급의료기관을 대상으로 응급실 병상, 전문 인력 등 의료자원의 확충이 선행될 필요가 있다. 이에 더해 소아 응급처치에 특화된 AI 기반의 자율주행 스마트 구급차를 도입한다면 병원 전 이송 단계에서 신속한 응급처치를 지원하고, 빠른 경로 안내로 이송 접근성을 증대시킬 수 있을 것이다. 그러나 자율주행에 관한 윤리적 측면의 고려와 관련 제도의 마련, 테스트베드 실험 등으로 기술의 완전한 구현 및 안정화가 이루어질 때까지는 인간 운전자의 활동을 지원하는 한정된 범위에서 협력자의 역할로 도입되어야 한다.

한편, ‘권역 의료 취약지(Ⓒ)’로 분류되는 여주시의 소아응급의료기관의 자원만으로는 지역의 수요를 충분히 충족시키기 어려워 보인다. 더군다나 인접한 소아응급의료기관과의 연계 접근성마저 저하되어 낮은 군집을 이룬다. 또한 ‘연계 의료 취약지(Ⓓ)’인 안성시는 동일권역 내 양질의 권역응급의료센터와의 연계성 저하로 권역 내 중증 소아응급의료 서비스로부터 소외되어 있는 것으로 보인다. 따라서 여주시 및 안성시의 소아응급의료기관을 중심으로 한 권역 내외 원격 협진 및 전원 체계의 구축을 통한 권역 내외 소아응급의료 연계를 제안할 수 있다. 특히, 안성시는 충청북도와 인접하여 있어 해당 지역을 중심으로 원격 협진 체계를 구축한다면 경기 및 충북 지역을 아우르는 광역적 소아응급의료 서비스의 연계를 지원할 수 있을 것이다. 이러한 광역적 연계를 위해 지역의 응급의료 자원 및 교통정보 등을 통합한 빅데이터 시스템으로 의료자원을 효율적으로 관리하고, AI 기반의 중증도 분류 및 이송-전원 의사결정 지원 시스템을 도입함으로써 환자의 이송 접근성을 높일 필요가 있다. 실제 국내 충청북도 스마트 응급의료 시범 사업은 AI 기반의 중증도 분류와 이송 병원 추천 시스템, 긴급 차량 우선 신호 시스템을 도입하여 재이송률을 감소시키고, 중증 응급환자의 이송 시간을 단축한 우수 사례이다(김상철, 2023).

VI. 요약 및 결론

본 연구의 목적은 경기도의 소아응급의료 취약지역을 식별하고 이들의 공간 분포를 탐구하는 것이다. 이를 위해 GIS 공간 분석을 수행하고, 분석 결과와 공급 자원 및 수요 현황, 2SFCA 접근성 지수(Ai) 등을 종합적으로 고려하여 결론을 도출했다. 연구의 결과는 다음과 같다. 먼저, 동북권의 가평군과 양평군이 5분, 15분, 30분별 서비스 영역에 포함되지 않는 소아응급의료 서비스의 잠재적 공급 취약지로 확인됐다. 다음으로 수요(인구)-공급(응급실 병상) 기반의 2SFCA 접근성 분석에서 경원권역의 연천군과 동북권역의 가평군이 잠재적 접근성 취약지로 파악됐다. 마지막으로 2SFCA 접근성 지수 기반의 LISA 분석으로 연천군(경원)과 가평군･양평군(동북), 여주시(동남), 안성시(경부) 지역 일대의 낮은 소아응급의료 접근성 군집(LL)을 식별했다. 최종적으로 모든 분석에서 취약성을 보인 가평군이 본 연구의 최종 소아응급의료 취약지로 판단된다.

오늘날 저출산 및 고령화로 줄어드는 소아 인구에 대한 효율적인 의료서비스의 공급이 요구되고 있다. 특히, 인공지능(AI)은 실세계 도시공간의 정보를 수집하고 현대의 불확실한 미래를 예측하는 도구로서 그 활용성이 확장되고 있다(Cugurullo et al., 2024). 이러한 AI 혁명 시대에 의료기관의 확충 및 이동과 같은 물리적인 해결보다는 정보통신 측면의 접근성을 높이고 의료 IT 인프라를 통해 초기 대응 역량을 높일 수 있는 수 있는 적절한 해결책이 더욱 요구된다. 무엇보다 상대적으로 인력이 부족한 소아응급 의료의 특성상 IT 기반의 의료서비스 확충을 통해 의료진의 부담을 줄이고 인력난을 해소할 필요가 있다. 더불어 코로나19와 같은 감염병의 확산을 방지하기 위해 비대면 소통이 중요해진 팬데믹 시대에 스마트 기술을 활용한 건강 증진의 중요성이 커지고 있다(정진원 등, 2023). 이에 본 연구는 그림 6과 같이 연구를 통해 언급된 잠재적 소아응급의료 취약지를 유형화하고 다양한 문헌 및 사례를 참고해 의료 IT 활용 방안을 제시한다. 다음에서는 본 연구를 통해 제안된 정보통신기술의 활용에 대한 응급의료 측면의 간략한 논의로 향후 제언을 수행한다.

그림 6.

연구 결과 및 취약지 유형별 의료서비스 대안 요약
출처: 저자작성.

우선, 지역 내 구급활동, 환자 상태, 병원별 응급실 현황 등의 빅데이터 연계와 더불어 AI로 중증도(pre- KTAS)를 자동 분류하고, 환자의 병력과 응급의료 자원 현황을 종합해 이송 병원을 추천하는 의사결정 지원 시스템을 제안할 수 있다. 여기서 더 나아가 지역 단위의 통합된 교통 알고리즘 기반의 원활한 응급 이송을 지원할 수 있다(Zhang et al, 2019). 실제 수원시는 이러한 교통 알고리즘을 기반으로 환자의 이송 접근성을 증대하여 이송 시간을 효과적으로 단축한 사례로 알려져 있다. 최근 창원시는 수원시의 사례를 바탕으로 통합관제시스템을 구축해 출동-구조의 속도를 높이겠다고 밝힌 바 있다(메트로신문, 2025.08.21.).¹¹⁾ 이러한 기술을 안성시와 같은 연계 의료 취약지(Ⓓ)를 대상으로 적용한다면 경기도 안팎의 광역적인 응급의료 서비스의 흐름을 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 예상된다.

다음으로 소아응급의료에 특화된 스마트 자율주행 구급차의 도입을 제안할 수 있다. 그러나 현대 자율주행 자동차의 완전한 도입이 이루어지기 위해서는 여전히 다양한 법적･윤리적 측면의 논의가 필요하며, 꾸준한 테스트베드 기반의 실험을 통해 기술의 안정화가 이루어져야 한다. 과거부터 자율주행차의 도입이 속도를 내는 듯했지만, 자율주행차량이 구급차의 이동을 막거나 사고를 일으켜 책임의 소재를 따지기 어려운 사례가 있는 등 논란이 끊이지 않고 있다(뉴스원, 2023. 11.25).¹²⁾ 따라서 적절한 법적 기준의 정립과 기술 안정화가 이루어질 때까지 완전한 자율주행이 아닌 인간 운전자를 지원하는 형태로 도입해야 한다. 이러한 기술을 기초 인프라의 한계가 있는 자원 취약지(Ⓑ)를 대상으로 운영한다면 인력을 지원하고 구급차 운전자의 부담을 해소할 수 있으며, 이것이 테스트베드로 작용하여 기술의 안정성까지 이끌 수 있을 것이다.

마지막으로 착용형 디스플레이(HMD) 기반의 권역 내외 원격 소아응급의료 협진 체계의 구축을 제안할 수 있다. 해당 기술이 의료기관의 입지가 어려운 접경 취약지(Ⓐ)와 권역 내외 의료 연계가 필요한 권역 의료 취약지(Ⓒ) 및 연계 의료 취약지(Ⓓ)에 도입된다면 권역 간 소아응급의료 서비스의 효과적인 연계를 통한 접근성 향상이 가능할 것으로 보인다. 더불어 야간에도 소아 진료를 수행하는 달빛어린이병원 등을 대상으로 이러한 기술 체계를 구축한다면 상급병원과의 원격 협진을 통해 야간 소아 환자에 대한 지역병원의 대응 역량을 높이고 활용성을 제고할 수 있을 것이다. 이러한 기술의 보편적인 도입을 위해서는 관련 제반 사항을 검토함과 동시에 응급의료기관의 의료자원 실태를 면밀히 조사하고 관리할 필요가 있다.

본 연구는 오픈소스 소프트웨어인 QGIS를 활용해 접근성 기반의 공간 분석을 수행함으로써 오픈소스를 활용한 소아응급의료 연구의 발판을 마련한다. 무엇보다 상대적으로 의료자원이 풍부한 수도권의 응급의료 서비스의 불균형을 드러냄과 동시에 현대 소아응급의료 체계의 전국적 차원에서의 위기를 강조하는 점에서 의의가 있다. 나아가 문헌 및 사례 검토를 통해 취약지 유형별 의료서비스 대안을 제시함으로써 향후 의료 정책 입안자와 의료서비스 개발자의 융합적 협업을 위한 의사결정을 지원할 수 있으리라 기대된다.

그러나 본 연구는 경기도라는 한정된 범위에서 수행되어 주변 지역과의 의료서비스 연계를 충분히 다루지 못하였으며, 응급의료 자원과 수요 인구, 접근성 지수만을 고려한 한계가 있다. 따라서 향후 경기도와 인접한 지역을 포함한 광역적 소아응급의료 연구를 수행하여 행정구역의 경계 효과를 완화하고자 한다. 또한 시군구 단위로 수행한 연구로 경계 효과를 적절히 고려하지 못한 한계가 있다. 이에 향후 읍면동 단위를 통한 정밀한 연구를 수행할 필요가 있으며, 도로 통행속도 등에 대한 자세한 연구가 필요하다. 지역별 인구･교통･역사적 맥락 등을 반영한 맞춤형 모델을 수립할 수 있다면 경기도 소아응급의료 체계의 개선에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.