서론

응급의료서비스는 국민의 생명과 직결되는 필수적인 공공의료 체계로, 지역 간 의료 접근성의 불균형을 해소하기 위한 지속적인 개선이 요구된다. 특히 의료 인프라가 열악한 지역에서는 이송 지연으로 인해 적절한 치료 시기를 놓치는 경우가 빈번하게 발생하며, 이는 환자의 생존율 저하로 직결되는 심각한 문제로 이어지고 있다. 이러한 불균형 해소를 위한 방안으로 지역 간 의료 격차를 줄이려는 스마트 리전(Smart Region) 개념이 주목받고 있다. 스마트 리전은 ICT, AI, 빅데이터 등을 활용해 응급 상황에 실시간으로 대응하고, 의료자원을 효율적으로 배치함으로써 지역의 의료 서비스 수준을 향상시키는 데 기여한다. 그러나 현실적으로 고령화와 인구 감소로 인한 의료자원의 지역 편차는 더욱 심화되고 있으며, 농촌 및 산간지역에서는 골든타임 내 치료가 어려운 구조적 한계가 있다. 스웨덴과 미국의 선행연구에서도 물리적 거리 및 이송시간 차이가 건강 결과에 중대한 영향을 미친다는 점을 지적하였다(Kohli et al., 1995; Miller et al., 2020).

이러한 상황을 보완하기 위한 새로운 대안으로 도심항공교통(Urban Air Mobility, UAM) 기술이 주목받고 있다. UAM 기반 응급이송체계는 교통 혼잡 영향을 받지 않아 빠른 이송이 가능하며, 접근성이 낮은 지역에서 특히 효과적일 것으로 기대된다. 정부는 UAM 기술의 안정적 도입을 위해 인프라, 교통관리 시스템 등 핵심 분야의 기술개발 전략을 마련하고 UAM의 성공적 도입을 위해 기존 교통 인프라와의 연계가 중요함을 강조하고 있다(Cho et al., 2023).

이에 본 연구는 충청권을 대상으로 권역외상센터(RTC)의 적정 입지를 도출하고, 기존 지상 구급차와 UAM 기반 응급이송체계를 비교하여 응급의료서비스의 공간 효율성을 평가하고자 하였다. 아울러 정부는 2025년 UAM 시범 운항을 목표로 관련 제도 정비와 시민 수용성 확보 등 다각적 노력을 기울이고 있으며, 초기 공항 셔틀 중심에서 공공·민간으로 서비스를 확대할 계획이다(Baek et al., 2023b).

이러한 정책 흐름에 맞춰 응급의료 접근성 개선을 위한 실질적 방안을 제시하고자 하며, UAM 기반 응급 이송의 적용 가능성과 공간 효과를 분석함으로써 향후 정책 수립에 기여할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 실제로 최근 연구에 따르면 eVTOL 기반 UAM은 단순 통근이나 물류뿐 아니라, 긴급 응급이송 수단으로서도 충분한 실용성을 갖추고 있다는 평가가 제시되고 있다(Yan et al., 2024).

선행연구 고찰

1. 공공시설 및 서비스 입지분석에 관한 연구

도시와 농촌 간 의료 서비스 격차는 국내 응급의료체계에서 지속적으로 제기되어 왔으며, 이를 해소하기 위한 공간적 대응 전략이 요구되어왔다. Bae(2021)는 스마트 리전을 단일 행정구역을 넘어서는 광역 계획 개념으로 정의하며, 디지털 전환, 탄소중립, 이동성 향상 등 공동 목표를 추진하는 전략적 정책 수단으로 설명하였다. 이러한 개념은 지역 맞춤형 공공서비스를 통해 응급의료 접근성과 형평성을 향상시키는 지역 발전 전략으로 활용될 수 있다. 실제로 핀란드 헬싱키-우시마 지역과 미국 새크라멘토 지역에서는 스마트 리전 전략을 통해 응급이송체계를 개선하고, 원격의료와 실시간 데이터 공유 기반의 대응 체계를 구축함으로써 의료취약지역의 응급대응 능력을 향상시킨 바 있다. 이와 더불어, 공공서비스 시설의 입지분석은 자원의 효율적 분배와 형평성 확보를 위한 핵심 정책 수단으로, 스마트 리전이 추구하는 맞춤형 공공서비스 설계와 밀접한 관련이 있다. 공간 접근성, 수요 밀도, 서비스 형평성, 비용 효율성 등은 입지선정 시 주요 판단 기준으로 작용하며, 이를 반영한 다양한 분석 기법이 선행연구를 통해 제시되어왔다.

Do and Noh(2013)은 수요자의 공간 분포와 접근 경로를 반영한 공간분석기법을 활용하여 카셰어링 서비스의 최적 입지를 도출하였으며, 이는 공공교통 기반 서비스 위치 선정에 유용한 분석 틀을 제시하였으며, Sim(2022)은 서울시 공공급속충전기 설치 입지분석에서 교통흐름, 접근성, 설치비용 등을 종합 고려하여 이용자 중심의 공공시설 배치 전략을 제시하였다. Park et al.(2010)에서는 공공서비스 공급의 공간 불균형 해소를 위해 수요 분포와 공간 접근성을 통합적으로 고려할 필요성을 강조하였으며, 이용자 접근성, 최소비용 배분, 커버리지 극대화 등을 입지선정의 주요 기준으로 제시하였다. Kim et al.(2011)는 농촌지역 공공보건시설의 입지를 분석하면서, 한정된 자원하에서 공간 접근성과 형평성을 동시에 고려할 필요성을 강조하였다. 이처럼 다양한 분야의 입지분석 연구들은 공공서비스 효율성과 형평성 확보 측면에서 UAM 응급의료체계 설계에 이론적 토대를 제공한다.

2. 응급의료서비스 및 이동수단에 관한 연구

권역외상센터(Regional Trauma Center, RTC)는 중증외상환자의 골든타임 확보를 위한 핵심 응급의료 인프라로, 상급종합병원 내에 설치되어 24시간 응급수술과 중환자 치료가 가능한 체계를 갖추고 있다. 그러나 대부분 대도시에 집중되어 있어, 농촌 및 산간 지역을 포함한 의료취약지역에서는 신속한 응급처치가 어려운 구조적 한계를 지닌다. 최근 교통사고, 산업재해, 자연재난 등 중증 응급상황이 전국적으로 확산되는 추세 속에서, 고정형 응급의료체계만으로는 효과적인 대응이 점점 더 어려워지고 있다. 이에 따라 다양한 이송수단의 도입, 접근성 중심의 응급의료시설 재배치, ICT 기반 통합 이송관리체계의 구축 등 새로운 대응 전략이 요구되며, 특히 수요 분포를 고려한 전략적 입지선정의 중요성이 강조되고 있다.

국내외에서는 헬리콥터 기반 응급의료체계(HEMS)에 대한 연구와 정책 논의가 지속되어 왔다. Yeom et al.(2020)는 응급의료 전용헬기가 중증응급환자의 신속한 이송과 전문 처치 등 응급의료체계 내에서 중요한 역할을 한다고 평가하였다. 그러나 출동 준비 시간 지연, 낮은 현장 접근성, 병원 간 이송 편중 등 개선이 필요한 실정으로 이러한 한계를 보완할 새로운 수단으로 도심항공모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)를 기반으로 한 전기 수직이착륙기체(eVTOL)를 활용한 응급이송 시스템이 주목받고 있다. Goyal and Cohen(2022)은 eVTOL의 평균 순항속도를 약 241km/h로 분석하며, 이는 기존 헬리콥터보다 빠른 속도로 장거리 이송에서의 시간 절감 효과를 실증적으로 제시하였다. Espejo-Díaz et al.(2023) 또한 40km 이상의 거리에서는 지상 구급차 대비 eVTOL이 더 신속한 응급이송수단임을 실증하였다. 이는 특히 의료 인프라 접근성이 낮은 농촌 및 산간지역에서 UAM의 실질적 활용 가능성을 뒷받침하는 근거로 평가된다. Bera et al.(2023)는 다중재난 대응을 위한 대피소 입지분석에서 두 모형을 병행 활용하여 거리 기반 효율성과 수요 커버리지를 함께 달성하였고, Polo et al.(2015) 역시 보건의료시설 배치에 두 모형을 적용하여 접근성과 자원배분의 균형을 확보하였다. 또한, Alhothali et al.(2022)는 백신센터 입지분석에서 다양한 입지-배분 모형을 활용하여 접근성, 수용 능력, 시설수 제약 등 다각적 조건을 반영한 최적화 분석을 수행하였다. 국내 연구사례로는 Choi and Park(2018)이 충청남도 화재 출동 거점 입지분석에 P-Median 및 Maximum Coverage 모형을 적용하여 다중지표 기반의 대응 효율성 향상 전략을 제시하였다. Im and Park(2016)은 충남지역을 대상으로 한 실증연구에서 농어촌 및 산간지역의 응급의료기관 접근성이 현저히 낮아 골든타임 내 응급처치가 어려움을 밝혔으며, 기존 헬리콥터 이송만으로는 이러한 공간적 제약을 극복하기 어렵다고 분석하였다. 따라서 응급이송체계 보완을 통한 의료 형평성 제고가 시급하며, UAM 기반 응급이송 서비스는 이러한 문제 해결에 효과적인 대안이 될 수 있다.

선행연구와의 차별성

응급의료시설의 입지분석 연구에서는 주로 정적인 공간분석을 바탕으로, 특정 수의 권역외상센터(RTC)를 전제로 최적 입지를 도출하는 방식이 일반적으로 활용되어왔다. 이 과정에서 수요 밀도, 공간 접근성 등의 요소는 주요 평가 기준으로 고려되었으나, 변화하는 수요와 실제 운영 여건을 반영하기에는 한계가 있었다. 또한 응급이송체계에 대한 기존 연구들은 주로 지상 구급차 또는 헬리콥터 기반 시스템의 성능 평가에 집중되어, 응급환자의 이송시간이나 서비스 커버리지 변화에 대한 통합적 접근은 미흡한 실정이었다.

이에 본 연구는 RTC의 배치 수에 따라 응급의료 접근성이 어떻게 달라지는지를 정량적으로 분석하고, 이를 통해 실질적인 의료자원 배치 전략 수립에 기여하고자 하였다. GIS 기반 네트워크 분석을 활용하여, 평균 이동시간과 골든타임 내 수혜인구 비율을 함께 고려함으로써 보다 현실적인 분석 결과를 도출하고자 하였다. 아울러 기존 지상 구급차만을 고려한 분석을 넘어서, eVTOL 기체를 활용한 도심항공교통(UAM) 기반의 하이브리드 응급이송체계를 가정하여 적용해봄으로써, 응급의료서비스의 공간적 범위 확대와 운영 효율성을 동시에 향상 가능성을 제시한다.

종합병원 및 교통사고다발지점 현황파악

충청권 내 의료자원 현황은 건강보험심사평가원(HIRA) 빅데이터개방포털의 전국 병의원 및 약국 현황 자료를 활용하였으며, 현재 충청권 내 권역외상센터(RTC)로 운영 중인 을지대학교병원, 충북대학교병원, 단국대학교병원을 포함하여 총 38개의 종합병원을 파악하였다. 응급의료 수요의 특성을 반영하기 위해 분석 대상을 교통사고로 인한 중증외상환자로 한정하였다. 주요 발생 원인이 교통사고이며, 이송 대상 병원은 대부분 응급수용 역량이 높은 상급종합병원이라는 점을 고려하여, 기존 RTC 외에 상급종합병원도 분석에 포함하였다.

충청권 지역 내 교통사고 발생 위험 지역을 파악하기 위해 교통안전정보관리시스템(TMACS)에서 제공하는 데이터를 활용하였다. 2022년을 기준으로, 최근 3년간 교차로 반경 50m 이내에서 5건 이상 교통사고가 발생한 지점을 대상으로 시군구별 상위 30개소, 총 712개의 교통사고다발지점을 도출하였다. 해당 지점은 사고 건수, 사상자 수, 다발도, 심각도 등을 반영해 통합지수를 산출하였으며, 이 지수를 바탕으로 우선순위가 높은 지점을 도출함으로써 실제 응급의료 수요가 집중되는 지역을 식별하였다. 결과적으로 총 712개의 교통사고다발지점은 도심의 주요 교차로나 교통량이 많은 도로 주변에 집중되는 경향을 보였으며, 일부 지역에서는 응급의료 접근성이 상대적으로 낮은 지역으로 확인되었다.

수단별 종합병원과의 이동시간 산정

충청권 내 38개 종합병원(기존 권역외상센터 포함)과 각 지자체별 712개의 교통사고다발지점 간의 응급환자 이송수단별 이동시간을 비교하기 위해, 지상 구급차(Ambulance)와 전기 수직이착륙 항공기(eVTOL) 기반 도심항공교통(UAM)을 대상으로 이송 효율성과 접근성 차이를 정량적으로 평가하였다. 응급의료 전용헬기의 운영 목적은 중증응급환자 발생 시 골든타임으로 간주되는 20~30분 이내에 의료진이 현장에 도착하여 응급처치를 제공하고, 환자 발생 후 1시간 이내에 수술 또는 전문 치료가 가능하도록 이송체계를 확보하는 데 있다. 이처럼 이송수단의 통행시간은 응급의료체계의 핵심 요소로 간주된다.

최근 주목받고 있는 eVTOL 기체는 기존 헬리콥터보다 높은 순항속도(평균 약 241km/h)를 보유하고 있으며, 지상 교통수단보다 장거리 이송 시 효율성이 높을 수 있음이 보고된 바 있다(Goyal and Cohen, 2022). 특히 40km 이상의 이송거리에서는 eVTOL이 지상 구급차보다 빠른 이동시간을 보이지만, 40km 미만의 단거리 구간에서는 오히려 구급차가 더 효율적일 수 있다는 분석도 제시된 바 있다(Espejo-Díaz et al., 2023). Espejo-Díaz 등은 eVTOL 이동시간을 출동 준비시간(preparation time)과 항로 이동시간(on-route time)으로 구분하여 산정하였으며, 비행 시간은 평균 속도와 병원까지의 직선거리(Haversine 거리)를 기반으로 계산하였다. 이러한 방식은 도로망에 영향을 받지 않는 UAM의 특성을 반영한 것이다.

동일한 분석 접근을 적용하여 Ambulance 이동시간은 평일 출근 시간대인 오전 8시를 기준으로 설정하고, GIS 네트워크 분석을 활용하여 실제 도로망 기반으로 산정하였다. 반면, eVTOL 기반 UAM 이동시간은 Haversine 공식을 이용해 직선거리를 계산한 후, 평균 비행 속도를 적용하여 산출하였다. 출동 준비시간은 Ambulance 5분, eVTOL 기반 UAM 10분, 평균 속도는 각각 50km/h와 200km/h로 설정하였으며 수단별 이동시간 산정 수식은 Equation 1과 2와 같다.

where, a1, a2 : 수단별 초기 출동 준비시간(분)

△L : 라디안 단위로 나타낸 두 지점의 위도 차의 절반((Latj-Lati)/2)

△G : 라디안 단위로 나타낸 두 지점의 경도 차의 절반((Lonj-Loni)/2)

Equation 3과 4는 eVTOL 기반 UAM의 항공 이동 특성을 반영한 거리 산정 방식으로, 기존 응급헬기 및 항공수송 연구에서도 널리 사용되어 왔다(Espejo-Díaz et al., 2023). 또한, 수단 간 이동시간 차이를 분석한 결과, 20분 이내 도달 가능한 거리를 기준으로 할 때, Ambulance는 약 17km, eVTOL 기반 UAM은 약 65km로, eVTOL 기반 UAM의 공간적 커버리지가 약 4배 이상 넓은 것으로 나타났다. 이는 시간 내 도달 가능 범위 측면에서 UAM의 운영 효율성을 입증하여 이동시간 비교를 통해 UAM 기반 시스템의 실효성과 보완 가능성을 제시하였다.

RTC 최적입지 선정방법

충청권 내 권역외상센터(RTC)는 총 3개소로 구성되어 있으며, 모두 주요 도시에 위치하고 있다. 의료취약지역에서는 기존 입지만으로 골든타임 내 응급처치가 어려운 구조적 한계가 지속되고 있다. 이에 본 연구에서는 보다 효율적인 응급의료서비스 제공을 위한 최적 RTC 입지를 도출하고, UAM 기반 응급이송체계의 적용 효과를 정량적으로 분석하고자 하였다.

우선, 충청권 내 38개 종합병원과 712개 교통사고다발지점 간의 수단별 이동시간을 산정하였다. 이후, 각 지점에서 가장 가까운 종합병원을 기준으로 최소 이동시간을 도출하였다. 지역 내 응급의료 접근성을 정량적으로 평가하였고 P-Median 모형을 적용하여 RTC 개수별 최적 입지를 도출하였다. 이 모형은 전체 수요지점과 시설 간의 이동시간 합계를 최소화하는 방식으로, 제한된 수의 RTC를 전략적으로 배치하는 데 유용하다. 본 연구에서는 RTC 개수를 1개부터 점진적으로 증가시키는 시나리오를 구성하고, 각 단계에서 이동시간 총합이 최소화되는 종합병원을 RTC로 채택하였다. P-Median 모형은 Equation 5와 같이 표현된다.

s.t.∑i=1mλij=1(j=1,⋯,n)

λij≤xij,λij≥0

dij>0∀i,j

where, λij : i가 j를 얼마나 커버하는 정도

(1: j가 i에 의해 커버됨, 0: j가 i에 의해 커버되지 않음)

dij : i와 j간의 네트워크 상의 거리

xij : i가 실제로 활성화된 시설인지 여부

(1: j가 활성화되어 입지시설로 사용됨, 0: j가 활성화되지 않음)

각 수요지점이 반드시 하나의 시설에 배정되어야 하며, 시설 수에 따라 최소 이동시간 합계가 달라진다. P-Median 모형은 전체 이동시간을 최소화함으로써 이송 효율성을 확보하고, Maximum Coverage 모형을 통해 제한된 자원 하에서 수혜인구의 최대화를 추구함으로써, 서로 보완적인 두 모형을 복합적으로 적용하였다.

Maximum Coverage 모형은 Equation 6과 같이 수식화된다.

s.t.∑j=Nixi≥Y∀i∈I

∑j∈Jxj≤PXi∈0,1,∀i∈IYi∈0,1,∀j∈J

where, ai : i의 수요량(인구)

yi : i의 서비스 가능한 경우(1: 가능, 0: 불가능)

P : 설치 가능한 종합병원의 총 개수

xi : i의 서비스 내에 입지한 경우(1:입지한 경우, 0: 입지하지 않은 경우)

Ni : 골든타임 내 서비스 할 수 있는 모든 집계구

서비스 대상 인구를 최대화하면서도 제한된 시설 수 조건을 충족하도록 한다. 이러한 모형은 응급의료시설뿐 아니라 재난대응, 백신센터, 대피소, 공공자전거 등 다양한 분야에서 활용되어 왔다. Mojaddadi et al.(2019)은 재난대응센터 입지분석에 P-Median과 MCLP(Maximum Coverage Location Problem) 모형을 통합 적용하여, 위험요소와 수요지점 간 거리 최소화 및 서비스 권역 확대를 동시에 고려한 바 있다. 이와 같이, 본 연구는 실질적인 분석 순서에 따라 P-Median 기반 최적 RTC 입지 도출 후 서비스 커버리지 분석 및 수혜인구 산정의 과정을 통해, 의료취약지역의 응급의료서비스 개선을 위한 공간 전략을 제시하였다.

RTC 최적입지 선정결과

1. 개수별 수혜인구 및 최소 이동시간

RTC 개수 증가에 따른 인구 커버리지는 지속적으로 확대되는 양상을 보였다. Table 1에 나타난 바와 같이, RTC 개수가 증가할수록 수혜인구는 꾸준히 증가하였으며, RTC가 14개에 도달했을 때 충청권 전체 인구의 약 100%를 커버하는 최대 커버리지 수준에 도달하는 것으로 분석되었다. 특히 RTC가 10개를 초과하는 구간에서는 이동시간 절감 효과는 크지 않지만, 인구 수용 규모가 안정적으로 확보되는 점에서 정책적 시사점이 존재한다.

한편, RTC 개수에 따른 응급의료서비스의 효용성을 정량적으로 평가한 결과, 종합병원과의 최소 이동시간 합계는 점진적으로 감소하는 경향을 보였다. 또한, RTC가 1개에서 5개로 증가하는 경우 약 31%의 시간 절감 효과가 나타났으며, 이 구간에서 이동시간 절감 효과가 가장 크게 나타났다. 반면, 6개 이상부터는 감소폭이 점차 완만해지는 패턴이 확인되었다. 이는 시설 수 증가에 따른 한계효용이 점차 감소함을 의미한다. 이는 초기 RTC 확충이 정책적으로 높은 효과를 가지며, 이후에는 형평성과 서비스 접근성 제고를 위한 단계적 확충 전략이 필요함을 의미한다. 따라서 RTC 적정 개수 설정 시에는 인구 커버리지와 시간 효율성을 종합적으로 고려한 균형 있는 접근이 필요하다.

충청권 내 종합병원과 교통사고다발지점 간의 접근성을 분석한 결과, Table 2에서 알 수 있는 바와 같이, 기존 Ambulance 기반 응급이송체계에서 충청권 전체 인구 약 530만 명 중 약 434만 명(82%)이 골든타임 내 응급의료서비스를 받을 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 이는 여전히 약 96만명(18%)의 인구가 응급상황 발생 시 적절한 시간 내에 의료 서비스를 제공받기 어려운 구조임을 의미한다.

반면, 동일한 조건에서 UAM 기반 응급이송체계를 도입할 경우, RTC 4개만으로도 전체 인구의 87% 이상을 커버할 수 있어, 최소한의 시설 확충만으로도 응급의료 접근성 개선 효과가 일부 나타난다. 그러나 RTC 4개 수준에서의 수혜인구는 약 28만 명(7%), 이동시간 절감 효과는 약 198분(2%) 감소에 불과하다. 이러한 결과는 UAM의 도입이 단일 기술만으로는 충분한 의료 접근성 향상을 보장하기 어렵고, 일정 규모 이상의 시설이 확보되어야 실질적인 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.

특히 RTC를 최대 14개까지 확대할 경우, 인구 커버리지는 기존 시스템 대비 약 22% 증가한 수치로, 약 94만 명의 추가 수혜가 가능하다. 또한, UAM의 최소 이동시간은 기존 Ambulance 대비 최대 24% 단축되어 골든타임 내 병원 도착 가능성을 높이는 데 효과적인 것으로 나타났다. 이는 기존 지상 기반 응급이송체계가 교통 혼잡에 취약하다는 구조적 한계를 보완하며, 의료취약지역 접근성 개선과 공간적 형평성 제고에 있어 UAM 기술이 현실적인 대안이 될 것으로 보여준다.

2. 서비스 범위에 따른 최적입지 선정

RTC 개수에 따른 UAM 기반 응급의료서비스의 효과를 정량적으로 분석하였으며, 그 결과는 Table 3과 Figure 1에 제시되어 있다. 분석 결과, 충청권 인구의 90%를 수용할 수 있는 최적 RTC 개수는 5개로 도출되었으며, 이 경우 전체 인구의 약 91%가 골든타임 내 응급의료서비스를 제공받을 수 있는 수준으로 나타났다. 이는 기존 Ambulance 기반 이송체계에 비해 약 47만 명(11%)의 추가 수혜인구를 확보하고, 그리고 총 최소 이동시간 약 1,450분(13%) 감소라는 효과를 보였다.

Figure 1.

UAM service coverage by the number of RTCs (five and seven RTCs scenarios)

한편, 충청권 인구의 95% 이상을 수용 가능한 시나리오에서는 RTC 7개가 최적으로 분석되었으며, 이 경우 전체 인구의 약 97%가 서비스 범위에 포함되고, Ambulance 대비 약 83만 명(19%)의 추가 수혜인구가 발생하는 것으로 나타났다. 총 최소 이동시간 역시 약 1,969분(17%) 단축되어, 골든타임 내 응급 대응 가능성을 더욱 높일 수 있는 것으로 분석되었다. 특히, Figure 1의 서비스 커버리지 시각화 결과는 RTC 5개 및 7개 배치 시 UAM 서비스 권역이 점진적으로 확대되는 양상을 보여주며, 기존 응급이송 시스템으로 접근이 어려웠던 지역들까지 커버하는 모습을 시각적으로 확인할 수 있다. 이는 응급의료서비스의 공간 형평성과 접근성 향상 측면에서 UAM 기반 시스템이 갖는 중요한 정책적 함의를 제공한다.

결론 및 정책적 시사점

의료취약지역의 응급의료 접근성 강화를 위한 방안으로, 권역외상센터(Regional Trauma Center, RTC)의 최적 입지를 도출하고, 도심항공교통(Urban Air Mobility, UAM)을 활용한 응급이송체계의 서비스 효과를 분석하였다. 분석 결과, RTC의 합리적인 배치와 UAM 시스템의 도입은 응급환자의 이송 효율성을 높이고, 의료서비스의 공간적 형평성을 개선하는 데 효과적인 전략임이 확인되었다.

특히, UAM은 기존 지상 구급차 기반 시스템의 한계를 보완할 수 있는 유력한 대안으로, 도심지역의 교통 혼잡이나 지리적 제약으로 인한 응급이송 지연 문제를 해결하는 데 기여할 수 있다. UAM을 활용하면 환자 이송시간이 단축될 뿐만 아니라, 응급환자가 골든타임 내 치료를 받을 수 있는 가능성 또한 높아지며, 결과적으로 생존율 향상에도 긍정적인 영향을 줄 수 있다.

또한, 기존 응급이송체계가 의료기관으로의 이송에만 초점을 맞췄다면, UAM 기반 체계는 의료진을 먼저 현장에 투입한 후 환자를 병원으로 후송하는 방식으로의 전환이 가능하여, 응급처치의 시점을 앞당기고 전체 대응 체계를 보다 유연하게 운영할 수 있다(Baek et al., 2023a). 향후 연구에서는 중증응급환자의 사고 유형, 시간대별 이송수요, 계절적·기상적 변수 등 다양한 요인을 반영한 정교한 시나리오 기반 모델링이 이루어질 필요가 있으며 아울러, UAM 시스템의 경제적 타당성 분석과 함께, 지역 주민의 수용성, 안전성 확보 방안에 대한 연구도 병행되어야 할 것이다. 본 연구는 이러한 변화에 대응하기 위한 실질적인 전략 수립을 위한 기초자료로서, 향후 스마트 리전(Smart Region) 개념과 연계한 지역 응급의료서비스 개선 정책 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.