지리 정보 시스템을 활용한 소아 전문 치과의 공간적 접근성 평가

Assessing Spatial Accessibility to Pediatric Dental Clinics Using the Geographic Information System

Article information

J Korean Acad Pediatr Dent. 2022;49(4):453-467

Publication date (electronic) : 2022 November 30

doi : https://doi.org/10.5933/JKAPD.2022.49.4.453

Seung-Eun Lee ¹

, Jiyoung Ra^,¹^,²

¹Department of Pediatric Dentistry, College of Dentistry, Wonkwang University, Iksan, Republic of Korea

²Dental Research Institute, Wonkwang University, Iksan, Republic of Korea

이승은¹

, 라지영^,¹^,²

¹원광대학교 치과대학 소아치과학교실

²원광대학교 치의학연구소

Corresponding author: Jiyoung Ra Department of Pediatric Dentistry, College of Dentistry, Wonkwang University, 895 Muwang-ro, Iksan, Jeollabukdo, 54538, Republic of Korea Tel: +82-63-850-6633 / Fax: +82-63-858-2957 / E-mail: pedojy@wku.ac.kr

Received 2022 September 5; Revised 2022 October 13; Accepted 2022 October 16.

Abstract

이 연구는 지리 정보 시스템을 활용하여 우리나라 소아 전문 치과 병·의원의 접근성을 평가하고 접근성이 가장 좋은 지역과 좋지 못한 지역을 정량적으로 비교, 분석하고자 하였다. 분석 결과 서울에서 가장 높은 정도의 밀집도를 보여주었고, 경북과 전북에서 가장 낮은 정도의 밀집도를 보여주었다. 서울은 10 km 기준에서 모든 행정구역에서 100%의 서비스 면적 비율을 보여주어 서울의 모든 지역에서 수요가 발생할 수 있음을 나타냈다. 하지만 경북, 전북의 경우 절반 이상의 행정구역에서 0%의 서비스 면적 비율을 보여주었다. 초등학교에서 가장 가까운 소아치과 병·의원까지의 거리를 살펴보았을 때 서울은 평균 3.45 km였으나 경북, 전북은 각각 43.66 km, 40.57 km로 서울에 비해 각각 12.66배, 11.76배에 달하는 평균 거리를 보여주었다.

Trans Abstract

The purpose of this study was to evaluate the accessibility of pediatric dental clinics and quantitatively compare the regions with the best and worst accessibility to pediatric dental clinics in South Korea using the geographic information system. Seoul city showed the highest density of pediatric dental clinics, while Gyeongbuk and Jeonbuk provinces showed the lowest density. Seoul city had a service area ratio of 100% in all districts on a 10 km basis. In Gyeongbuk and Jeonbuk provinces, more than half of the districts had a service area ratio of 0%. In Seoul, the average distance from elementary school to the nearest pediatric dental clinic was 3.45 km. The average distance values were 43.66 km and 40.57 km in Gyeongbuk and Jeonbuk provinces, respectively, which were 12.66 times and 11.76 times longer than the average distance in Seoul city.

Keywords: Geographic information system; Pediatric dental clinics; Spatial accessibility

서론

대한민국의 합계 출산율은 2001년 1.30명으로 집계되었고, 이후 지속적으로 감소 추세를 보이며 2017년 합계 출산율 1.05명을 기록하였다[1,2]. 하지만 출산율 감소에도 불구하고 소아치과에 내원하는 초진 환자의 수는 증가하였고, 평균 연령은 감소했다[3-5]. 이는 어린이 구강 건강에 대한 보호자의 인식 개선과 관심 증가에 의한 것으로, 소아 청소년의 전반적인 구강 건강을 관리하는 소아 전문 치과의사의 역할과 중요성은 점차 확대되고 있다[6,7]. 전국의 소아 전문 치과 의원의 수는 2010년 89개, 2019년 343개로 증가하는 경향을 보였다[8]. 하지만 유소년 인구 10만명 당 소아 전문 치과 의원의 수는 서울 지역에 8.53개, 경기 지역에는 6.26개로 평균인 5.26개보다 높은 수를 보였으나 전북 지역에는 1.35개로 지역별로 큰 차이를 보였다[8].

치과 분포의 불균형은 환자의 치과 의료 이용에 큰 장벽이 될 수 있다. 지리적 접근성과 치과 의료 이용의 연관성을 다룬 Yeo와 Jeong[9]의 연구에 따르면 치과의사의 밀도가 높을수록 높은 “구강검진 수검률”을 보였고 낮은 “필요치과진료 미수진율”을 보였다. 치과 의료 서비스의 질과 관련 요인을 분석한 Yeon 등[10]의 연구에 따르면 30분 미만의 내원 시간이 58.6%로 가장 높았고, 30분 - 1시간이 31.5%로 대부분의 환자가 치과 이용에 있어서 1시간 미만의 내원 시간을 보였으며 내원 시간이 짧은 환자일수록 의료 서비스의 질을 더 높게 평가했다. 소아 환자의 경우에도 거리와 소득의 두 변수 중 거리가 내원 비율에 더 큰 영향을 미쳤으며, 거리가 짧을수록 소아치과 내원 환자의 수와 내원 비율은 증가하였다[3].

치과 뿐 아니라 일반적인 의료 이용도 공간적 접근성과 큰 연관성을 보였으며, 특히 Geographic information system (GIS)를 이용한 많은 연구들이 시행되고 있다[11-13]. GIS란 지리적 자료를 이용하여 다양한 목적에 따라 결과물을 생산 및 활용할 수 있는 시스템으로, 특히 GIS를 이용한 공간적 접근성 분석은 이상적인 분석 방법으로 알려져 있다[14,15]. GIS를 이용하여 내과 환자의 공간적 접근성을 분석한 Lee 등[13]은 1.5 km의 내원 거리까지는 내원 일수 증가율이 급격히 상승하였으나 이후부터는 증가 폭이 감소했다고 보고했다. Joo 등[16]은 GIS 분석을 이용하여 치과대학병원에 내원하는 환자들의 지리적 분포 및 특성을 각 과 별로 분석하였으며 치과보존과를 제외한 모든 과에서, 거리가 멀어질수록 환자 수는 유의하게 감소했다. 하지만 소아 전문 치과 병·의원의 공간적 접근성 분석에 대한 GIS 연구는 미비한 실정이다.

유치는 영구치와 달리 무기질 함량이 적고 소아의 위생 관리 능력이 부족하여 빠른 우식 진행을 보인다[17]. 또한 어린이는 치과 치료에 공포심을 갖는 경우가 많아 양질의 치료를 위해 진정법에 대한 필요도가 높으며 소아 청소년기는 치열의 교환과 성장이 이루어지는 시기로 이를 고려한 치과적 접근이 필요하다[18]. 따라서 소아는 성인에 비해 짧은 내원 간격을 가지며 소아 전문 치과 병·의원까지의 우수한 접근성이 요구된다[18-21].

이에 이 연구는 실제 도로망 데이터를 이용해 소아 전문 치과 의료기관에 대한 접근성을 정량적으로 분석하고 접근성 문제 해결을 위한 시사점을 제공하고자 한다.

연구 재료 및 방법

1. 연구 대상

2021년 12월 30일 기준으로 국내에 있는 소아 전문 치과 병·의원을 조사하였다. 이후 각 지역별로 만 0 - 14세 유소년 인구 10만명 당 소아 전문 치과 병·의원의 수를 구한 뒤 가장 높은 밀도를 보인 서울 지역과 가장 낮은 밀도를 보인 전북 지역, 경북 지역을 대상으로 소아 전문 치과 병·의원에 대한 접근성을 분석하였다.

2. 자료 수집

1) 전국 소아 전문 치과 병원 및 치과 의원의 수와 위치

대한소아치과학회 홈페이지에 개재된 전국 소아치과 의원 소개 목록과 2021년 12월 30일 기준으로 건강보험심사평가원에서 개방한 공공데이터인 “전국 병·의원 및 약국 현황”을 이용하였다[22]. 우리나라 소아 전문 치과 의원의 현황을 조사한 Chae 등[8]의 연구를 참고하여 “전국 병·의원 및 약국 현황” 중 소아치과를 암시하는 단어를 이름에 포함하는 치과 의원을 추출하였다. 이후 추출 목록을 참고하여 인터넷 홈페이지 혹은 유선을 통해 소아 전문 치과 의원 여부를 재확인하였다. 병원급 의료기관의 경우 전국 대학 병원 중 소아치과가 있는 병원을 포함하였다. 이후 각 병의원의 경도, 위도 좌표 값을 이용하여 소아 전문 치과 의원의 위치를 구하였다.

2) 지역별 소아 전문 치과 의원의 수

2022년 2월 기준으로 지역별 만 0 - 14세 유소년 인구에 대한 통계청 자료를 국가통계포털 웹사이트에서 이용하였다[23]. 이후 시, 도 별로 유소년 10만명 당 소아 전문 치과 의원의 수를 계산하였다.

3) 초등학교 목록 및 위치

한국교원대학교에서 2021년 9월 15일 기준으로 제공한 전국 초·중등학교 위치표준데이터를 공공 데이터 포털 사이트에서 이용하였다[24]. 해당 자료에서 제공된 초등학교의 경도, 위도 좌표 값을 이용하여 위치 정보를 기록하였다.

4) 행정구역 자료

국토교통부의 국가 공간 정보 포털에서 제공하는 전국 행정구역 지도를 이용하였다[25]. 행정 구역의 면적은 행정안전부에서 제공하는 공공데이터 포털 사이트에서 이용하였다[26-28].

5) 도로망 자료

실제 도로망을 이용하는 네트워크 분석을 위해 한국교통연구원(Korea Transport Database)에서 2020년에 배포한 전국 도로망 자료를 신청하여 이용하였다[29].

3. 연구 방법

수집된 자료를 바탕으로 QGIS 3.24.1을 이용하여 전국의 도로망과 행정구역 네트워크 데이터 세트를 구축하였다. 구축된 네트워크 데이터 세트를 바탕으로 1) 밀도 분석 2) 네트워크 분석 방법인 서비스 권역 분석 3) 각 초등학교에서 소아치과까지의 최단 거리를 계산하였다.

1) 소아 전문 치과 병·의원의 위치 및 커널 밀도 분석

소아 전문 치과 병·의원의 위치를 QGIS 프로그램을 이용하여 지도에 나타냈다. 하지만 지도에 나타낸 소아 전문 치과 병·의원의 위치 정보는 점 객체로 나타나 중복되어 표현되어 밀집 정도를 정확하게 파악하기 어렵다. 이를 보다 시각적으로 나타내기 위해 이 연구에서는 점 객체에 대한 밀도분석 방법으로 QGIS에서 제공하는 커널 밀도(Kernel density) 분석을 시행하였다. 커널 밀도 분석은 점 객체가 위치하는 지점에서 가장 높은 값을 가지고, 거리가 멀어지면서 값이 감소하여 설정한 거리 경계를 넘어가면 값이 부여되지 않는다[30,31]. 최종적으로 각각의 값을 통해 더하여 공간 밀도를 시각적으로 나타낼 수 있다[30,31]. 이 연구에서는 국토교통부 국토지리정보원에서 발간한 “2020 국토 모니터링 보고서”를 참고하여 차량 이동 20분 거리로 나타나는 10 km로 커널 밀도의 반경을 설정하였다[32].

2) 서비스 권역 분석

서비스 권역은 실제 도로망 데이터를 이용해 특정 지점에서부터 설정한 거리에 따라 수요가 발생할 수 있는 범위를 산정하는 분석 방법이다[33,34]. “2020 국토 모니터링 보고서”를 참고하여 도보 이동 10분 거리인 750 m, 도보 이동 20분 거리인 1500 m, 차량 이동 10분 거리인 5 km, 차량 이동 20분 거리인 10 km로 분석 범위를 설정하였다[32]. 각각의 거리 당 서비스 권역을 구하고, 각 지역의 행정구역 별로 서비스 권역 면적의 비율을 계산하였다.

3) 초등학교에서 소아치과까지의 평균 거리 분석

어린이들의 개별 거주지 조사에는 한계가 있었다. 하지만 ‘초·중등교육법 시행령’에 따르면 우리나라 초등학생들은 설정된 통학 구역에 따라 학교에 배정된다[35,36]. ‘도시·군 계획시설의 결정·구조 및 설치 기준에 관한 규칙’에 따르면 초등학교의 통학 거리는 1.5 km 이내가 되도록 해야 하며, 한국교육개발원 교육시설·환경연구센터의 ‘교육 환경 평가 기준 및 방법’에서는 도보로 30분 정도의 거리가 초등학생의 적정한 통학 범위라고 하였다[35,36]. 또한 약 89.37%의 어린이들이 초등학교 서비스 권역 1500 m 구역 내 거주하였으므로[32], 초등학교 주변에 많은 어린이들이 거주한다는 가정 하에 초등학교에서 소아치과까지의 평균 거리를 분석하였다. 행정구역 내에 소아 전문 치과 병·의원이 없는 경우 가장 가까운 소아 전문 치과 병·의원까지의 평균 거리를 구하였다.

4. 통계 분석

수집된 자료는 SPSS 25.0 (IBM, Armonk, NY, USA)와 Excel 2010 (Microsoft Inc., Chicago, USA)를 이용하여 분석하였다. 소아 전문 치과 병원 및 의원 각각의 수와 유소년 인구의 상관관계를 평가하기 위해 Spearman 상관분석을 사용하였다. 서비스 면적 분석과 평균 거리 분석에서 세 집단(서울, 경북, 전북) 간의 차이를 평가하기 위해 Kruskal Wallis test로 분석하였다. 이후 차이가 유의한 경우 Bonferroni’s correction test를 통해 추가 분석하였다.

연구 성적

1. 소아 전문 치과 병·의원의 분포와 밀도

지역별 소아 전문 치과 병·의원의 수 및 유소년 인구 10만명 당 소아 전문 치과 병·의원 수는 다음과 같았다(Table 1). 유소년 인구 10만명 당 소아 전문 치과 병·의원 수는 서울특별시에서 12.07개로 가장 많았으며, 경북에서는 3.49개로 가장 적었다(Table 1). 전북은 3.97개로 경북 다음으로 가장 적은 수의 소아 전문 치과 병·의원 수를 보였다(Table 1). 소아 전문 치과병원의 수는 유소년 인구 수와 유의한 상관관계를 보이지 않았으나, 소아 전문 치과 의원의 수는 유소년 인구 수와 유의한 상관관계를 보였다(Table 2).

Table 1.

The distribution of pediatric dental clinics and hospitals

Table 2.

Correlation coefficients between the number of pediatric dental clinics, the number of pediatric dental hospitals, and the number of children under 15 years old

소아 전문 치과 병·의원의 위치를 지도에 나타냈다(Fig. 1). 병·의원의 밀도를 나타내기 위해 커널 밀도 분석을 시행하였고, 이를 시각적으로 나타낸 결과는 다음과 같다(Fig. 2). 서울특별시에서 가장 높은 밀도를 보였고, 다음으로 경기도 및 부산광역시, 광주광역시, 인천광역시와 같은 지방 대도시에서 높은 밀도를 보였다.

Fig 1.

Distribution of pediatric dental clinics and hospitals.

Fig 2.

Kernel density analysis of pediatric dental clinics and hospitals.

2. 행정구역 면적 대비 서비스 권역

750 m, 1500 m, 5 km, 10 km 별로 서울, 경북, 전북의 서비스 권역의 면적을 구한 뒤 이를 각각의 행정구역 별 면적으로 나누어 백분율로 나타냈다(Table 3 - 5). 각 행정구역의 면적은 공공데이터 포털 사이트에 개재된 자치구별 행정구역 면적을 이용하였다[26-28]. 750 m, 1500 m, 5 km, 10 km의 모든 기준에 있어서 서울특별시가 경북, 전북에 비해 유의하게 높은 서비스 권역 비율을 보여주었다(p < 0.01666, Table 6).

Table 3.

Service area ratio by administrative district in Seoul city

Table 4.

Service area ratio by administrative district in Gyeongbuk province

Table 5.

Service area ratio by administrative district in Jeonbuk province

Table 6.

Comparison of the ratio of service areas according to the region

서울특별시에서는 강남구의 경우 도보 10분 이내인 750 m에서 25.76%로 가장 높은 정도의 서비스 권역 비를 보여주었다(Table 3). 다음으로 강동구, 강북구 순으로 높은 면적의 서비스 권역 비율을 나타냈다. 또한 중랑구의 경우 0.82%로 가장 낮은 정도의 750 m 서비스 권역 비율을 보여주었다. 이어서 중구, 종로구 순으로 낮은 정도의 750 m 서비스 권역 비율을 보여주었다. 이는 1500 m, 5 km, 10 km 서비스 권역에서도 동일한 순서로 나타났다. 하지만 5 km 서비스 권역에서는 서울특별시의 모든 행정구역에서 50% 이상의 비율을 나타냈으며, 10 km 서비스 권역의 경우 서울특별시의 모든 행정구역에서 99% 이상의 값을 보여주었다. 각 거리 별로 서비스 권역을 서울특별시 행정지도에 나타낸 결과는 다음과 같다(Fig. 3).

Fig 3.

Service area of Seoul city.

경북의 경우 총 23개의 행정 구역 중 16개에서 750 m, 1500 m, 5 km, 10 km 서비스 권역 비율이 0%로 나타났다(Table 4). 경북의 모든 행정구역에서 5 km 서비스 권역 비율은 10% 미만으로 나타났다. 10 km 서비스 권역에서는 경산시가 24.85%로 가장 높은 서비스 권역 비율을 보여주었고, 다음으로 구미시, 경주시, 포항시 순으로 높은 서비스 권역 비율을 보여주었다. 각 거리 별로 서비스 권역을 경북 행정지도에 나타낸 결과는 다음 그림과 같다(Fig. 4).

Fig 4.

Service area of Gyeongbuk province.

전북의 경우 총 15개의 행정 구역 중 9개에서 750 m, 1500 m, 5 km, 10 km 서비스 권역 비율이 0%로 나타났다(Table 5). 하지만 전주시 덕진구, 완산구에서는 각각 약 52.50%, 47.00%의 5 km 서비스 권역 비율을 보여주었다. 또한 전주시 덕진구, 완산구 모두 10 km의 서비스 권역에서 각각 약 91.74%, 93.08%로 가장 높은 정도의 서비스 권역 비를 보였다. 하지만 750 m, 1500 m 서비스 권역에서는 두 지역 모두 낮은 서비스 권역 비율을 보여주었다. 군산시, 익산시는 10 km 서비스 권역 비율에서 각각 46.70%, 42.07%로 나타났다. 각 거리 별로 서비스 권역을 전북 행정지도에 나타낸 결과는 다음 그림과 같다(Fig. 5).

Fig 5.

Service area of Jeonbuk province.

3. 초등학교에서 소아 전문 치과 병·의원까지의 평균 거리

서울 지역 초등학교 1209개, 전북 지역 초등학교 845개, 경북 지역 초등학교 1011개를 대상으로 각 지역별 소아 전문 치과 병·의원까지의 평균 거리를 구하였다(Table 7). 서울특별시는 전북, 경북에 비해 유의하게 짧은 정도의 평균 거리를 보였다(p < 0.01666, Table 8).

Table 7.

The average of the distance from elementary schools to pediatric dental clinics and hospitals

Table 8.

A comparison of the distance from elementary schools to pediatric dental clinics or hospitals

서울특별시에서 평균 거리는 3.45 km 였으며, 중구를 제외한 모든 행정구역에서 5 km 미만의 값을 나타냈다(Table 7). 경북의 평균 거리는 43.66 km 였다. 경북 구미시, 경산시에서 각각 9.10 km, 9.30 km로 10 km 이내였으나 이외의 모든 지역에서 10 km 이상의 거리 값을 나타냈으며 울릉도의 경우 도로로 연결되어있지 않아 포함하지 않았다. 전북의 경우 평균 거리는 40.57 km로, 전주시 완산구에서 3.89 km로 가장 짧은 정도의 거리를 보여주었으며 다음으로는 전주시 덕진구, 군산시, 익산시 순으로 짧은 거리를 나타냈다. 하지만 그 외의 지역에서는 20 km 이상의 긴 거리를 보여주었다.

총괄 및 고찰

Aday와 Andersen[37]은 의료 기관에 대한 접근성을 의료 시스템에 대한 입문이라고 표현했고, Grad[38]는 일차 의료에 대한 접근성이 건강 향상의 핵심적인 부분이라고 강조했다. 의료 서비스에 대해 우수한 공간적 접근성은 환자가 필요한 서비스를 찾아볼 수 있게 하고, 사용할 수 있게 하며, 최종적으로는 필요로 하는 서비스를 받을 수 있도록 한다[39]. 특히 소아치과는 치의학의 전문적인 분과로, 유치와 영구치의 우식 치료, 부정교합의 예방, 진정법, 소수술 등 소아 청소년의 전반적인 구강 건강을 담당하므로 우수한 접근성이 필요하다. 하지만 이 연구를 통해 대도시가 아닌 지방 소도시에 거주하는 소아 청소년은 소아 전문 치과 병·의원에 대해 현저히 좋지 못한 접근성을 가지는 것을 알 수 있었다.

전국 소아 전문 치과 병·의원을 지도에 나타냈을 때, 서울과 경기에서 가장 높은 정도의 밀도를 보였으며 다음으로 부산, 광주를 비롯한 지방 대도시에서 높은 밀도를 보였다(Fig. 2). 하지만 경북, 전북을 비롯한 지방 소도시에서 소아 전문 병·의원의 낮은 밀도를 보여주었다(Fig. 2). 특히 소아 전문 치과 의원의 수는 유소년 인구 수와 높은 관련성을 보여주었다(Table 2). 우리나라 의료 서비스는 많은 부분이 민간을 중심으로 이루어지고 있고, 병·의원의 입지는 “인간이 경제활동을 하기 위하여 선택하는 장소”로, 병·의원의 수익과 생존에 관련한 중요한 문제이다[40-43]. 따라서 이는 유소년인구 밀도가 높아 수요가 많은 곳에 많은 수의 공급이 일어난 것으로 생각할 수 있다. 하지만 이 연구에서는 유소년 인구 수의 변수만이 반영되었으므로, 이후의 연구에서는 경제적 요인, 지리적 요인 등 여러가지 변수를 고려할 필요성이 있다.

특히, 이러한 차이는 접근성이 좋은 지역과 좋지 못한 지역에서 더 유의하게 나타났다. 서울특별시의 모든 지역에서 차량으로 20분 이내에 소아 전문 치과 병·의원에 도달할 수 있었으나, 경북 지역과 전북 지역은 전체 지역에서 각각 평균 4.77%, 19.63%에 해당하는 영역에서만 차량으로 20분 이내에 소아 전문 치과 병·의원에 도달할 수 있었다(Table 6). 즉, 최대 20분의 차량 이동 시간을 기준으로 하였을 때, 경북 전체 면적의 약 95.23%, 전북 전체 면적의 약 80.37%가 소아 전문 치과 의료 서비스 취약지에 해당하는 것으로 생각할 수 있었다. 차후 전북 및 경북 지역의 공공의료서비스에 대한 정책 혹은 소아 전문 치과 병·의원의 입지를 결정할 때 이러한 점을 반영하여 의료 불균형의 문제 해결에 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다. 이 연구에서는 서울, 경북, 전북에 한정하여 서비스 권역 분석을 진행하였으므로, 다른 지역의 소아 전문 치과 의료 서비스 취약지를 알아보기 위한 후속 연구를 계획할 필요가 있을 것으로 생각된다.

초등학교에서 소아 전문 치과 병·의원까지의 거리는 서울, 경북, 전북 각각 평균 3.45 km, 43.66 km, 40.57 km로 경북, 전북은 서울에 비해 각각 약 12.66배, 11.76배 정도의 유의한 차이를 보였다(Table 8). 서울의 경우 강북구가 2.36 km로 가장 짧았고 가장 먼 중구가 5.96 km로 강북구에 비해 약 2.53배 더 멀었다(Table 7). 전북의 경우 전주시 완산구가 3.89 km로 가장 짧은 거리를 보여주었고 이는 강북구에 비해 약 1.65배 먼 거리였으나 서울 평균 거리의 1.13배로 서울의 다른 행정 구역과 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 무주군의 경우 80.25 km로 서울 중구의 13.46배로 큰 차이를 보여주었다. 경북의 경우 구미가 9.10 km로 가장 짧았으나 이는 서울특별시 강북구, 전주시 완산구에 비해 각각 약 3.86배, 2.34배 긴 거리를 보여주었다. Saddki 등[44]의 연구에 따르면 가까운 치과 의원까지의 거리가 5 km 일 때 93.6%의 임산부들이 접근하기 쉽다고 평가하였고, Lee 등[13]은 1.5 km의 내원 거리까지는 내과 환자들의 내원 일수 증가율이 급격히 상승하였으나 이후부터는 증가 폭이 감소했다고 보고하였다. 이를 참고했을 때, 서울 지역과 전북 전주시를 제외한 이외의 지역에서는 병원 내원 시 환자의 불편감이 큰 것을 알 수 있었다.

이전의 여러 연구에서도 소아치과의 내원에 있어서 거리와 같은 물리적 접근성은 중요한 요인으로 나타났다. 원광대학교 산본 치과병원 소아치과의 신환 분포에 대해 연구한 Go 등[45]의 연구에 따르면 병원이 소재한 군포시에서 내원한 환자가 74.45%를 차지하여 소아치과 병원의 선택에 있어 거리가 중요한 요인임을 알 수 있었다. 또한 서울대학교 소아치과 병원에 내원한 환자들을 대상으로 한 Kim 등[6]의 연구에 따르면 치료를 원치 않은 경우 중 약 83.8%가 좋지 못한 접근성을 이유로 들었다. 8년간 전북대학교 소아치과에 내원한 신환을 대상으로 연구한 Ko 등[46]은 내원 시의 소요 시간 및 거리가 환자의 내원에 중요한 요인이었으며 전북 내 지역에 소아 환자를 전문적으로 치료할 수 있는 시설과 인력이 부족함을 시사했다.

이 연구에서는 선행 연구의 선별 과정을 활용하여 소아 청소년 환자들만 진료하는 치과 의원을 조사하였다. 따라서 조사 기준에서 벗어나 누락된 일부 치과 의원이 있을 수 있다. 또한 소아 전문 치과 병·의원의 밀도 분석 시에는 유소년 인구를 활용하였으나, 거리 분석을 위해 필요한 유소년 인구의 거주지 파악에는 한계가 있었다. 하지만 초등학생들은 설정된 통학 구역 내의 초등학교에 배정되므로, 초등학교 근처에 대부분 거주한다는 가정 하에 초등학교의 위치를 활용하여 연구를 진행하였다[32,35,36]. 이 과정에서 유아 교육 기관과 중학교는 어린이 및 학생들을 설정된 통학 구역 내에 배정하지 않으므로 연구에서 배제되었다. 또한 거주지 파악의 한계로 인해 대략적인 거리의 비교만이 가능했으며 정확한 거리를 특정할 수 없었다. 하지만 이 연구는 실제 도로망 자료를 이용하여 우리나라 소아 전문 치과 병·의원의 공간적 접근성을 정량적으로 분석한 것에 의의가 있으며 이를 통해 서울과 경북, 전북 간의 공간적 접근성을 비교해 볼 수 있었다.

의료 이용에 영향을 주는 주요한 요인으로는 의료비와 관련된 ‘경제적 접근성’과 의료 인력 및 시설과 관련된 ‘지리적 접근성’이 있다[47]. 우리나라에서는 주로 ‘경제적 접근성’과 관련하여 정책의 발전이 이루어졌으며, 물리적 접근성을 개선하는 정책의 실효성은 낮았다[9,48]. 우리나라의 경우, 2009년 12월 치면열구전색 급여화가 실시되었다. 이후 2010년부터 2017년까지의 소아청소년 치면열구전색 환자에 대해 연구한 Lee 등[49]에 따르면 치면열구전색 급여화가 시행되었음에도 불구하고 서울과 대전을 제외한 다른 모든 지역에서 치면열구전색 진료 확률이 유의하게 떨어졌으며, 취약계층인 의료급여 환자들의 치면열구전색 비율 및 확률도 떨어져 치과 의료 서비스에 대한 낮은 지리적, 경제적 접근성이 해결되지 않았음을 시사했다. 또한 민간 기관을 통한 일차 구강보건의료 체계 구축 및 공공서비스 강화를 위해 아동, 청소년 치과 주치의 제도가 일부 지방자치단체에서 시범적으로 시행되고 있다[50,51]. 아동 치과 주치의 사업 평가에 대한 질적 연구를 진행한 Ryu 등[50]에 의하면 치과 접근성 향상, 의료 전달 체계 개선과 같이 접근성에 있어서 긍정적인 평가가 있었다. 하지만 시간 소요, 업무 가중, 낮은 수가 등의 부정적 평가 역시 나타나 이에 대한 보완이 필요함을 시사했다[50]. 이처럼 본질적으로 소아 전문 치과 병·의원에 대한 접근성을 단기간에 해결하는 것은 어려운 일이다. 따라서 공간적 접근성을 평가하고 해결하기 위한 여러 후향적 연구 및 정책적 접근이 필요할 것으로 생각된다.

결론

이 연구는 우리나라 소아 전문 치과 병·의원의 밀집도가 가장 높은 서울과, 가장 낮은 전북, 경북 지역의 접근성을 실제 도로망 데이터를 이용해 비교하고자 하였고 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다.

소아 전문 치과 의원의 수와 유소년 인구 사이에는 유의한 상관관계가 있었다. 10 km 서비스 권역 기준에서 서울은 모든 행정구역이 서비스 권역 안에 포함되었다. 하지만 경북은 전체 면적의 95.23%, 전북은 전체 면적의 80.37%가 서비스 권역에 포함되지 않아 의료 취약지로 나타났다. 초등학교에서 소아 전문 치과 병·의원까지의 평균 거리는 서울 강북구가 2.36 km로 가장 짧았으며, 경북의 경우 구미시가 9.1 km, 전북의 경우 전주시 완산구가 3.89 km로 가장 짧았다. 서울, 경북, 전북 각각의 평균 거리는 3.45 km, 43.66 km, 40.57 km로 서울이 유의하게 가장 짧은 평균 거리를 보였다.

Notes

Conflict of Interest

The authors have no potential conflicts of interest to disclose.

References

1. Roh BR, Yang KE. Text mining analysis of south korea’s birth-rate decline issue in newspaper articles - transition patterns over 18 years. Korean J Soc Welfare 71:153–175. 2019;

2. Lee CH. Did pronatal policy in korea fail? : a decomposition of fertility change from 2000 to 2016. Korean J Economic Studies 66:5–42. 2018;

3. Nam DH. The distribution of patients visiting pediatric dentistry of seoul national university dental hospital and its correlation to socio-economic and physical variables for the last 10 years (2008 - 2017) Seoul National University school of dentistry; 2019.

4. Kim HW, Kim JB. A trend of treatment in department of pediatric dentistry for 10 years. J Korean Acad Pediatr Dent 46:328–336. 2019;

5. Seo MK, Song JS, Shin TJ, Hyun HK, Kim JW, Jang KT, Lee SH, Kim YJ. Chronological trends in practice pattern of department of pediatric dentistry : 2006 - 2015. J Korean Acad Pediatr Dent 45:215–224. 2018;

6. Kim HJ, Hyun HK, Kim YJ, Kim JW, Jang KT, Lee SH, Hahn SH, Kim CC. A study of new-patient distribution and the motives for visiting in the department of pediatric dentistry at Seoul national university dental hospital. J Korean Acad Pediatr Dent 38:25–32. 2011;

7. Kim MJ, Shun YK, Shim YS. A study of parental knowledge and attitude about infant oral health care. J Korean Acad Pediatr Dent 27:292–299. 2000;

8. Chae JK, Song JS, Shin TJ, Hyun HK, Kim JW, Jang KT, Lee SH, Kim YJ. Regional distribution and practice pattern of pediatric dental clinics in Korea. J Korean Acad Pediatr Dent 47:44–52. 2020;

9. Yeo JY, Jeong HS. Determinants of dental screening and unmet dental needs : Interaction effect between geographical accessibility and economic affordability. Korean J Health Econ Policy 18:109–126. 2012;

10. Yeon JM, Lee TY, Min HH. Factors related to dental service quality evaluated by dental clinic patients. J Korean Soc Dent Hyg 12:665–674. 2012;

11. Ma SI, Kim HS. Accessibility to welfare facilities for the aged through GIS network analysis : Focused on inland areas in Incheon. Korea Spatial Planning Rev 70:61–75. 2011;

12. Park JH, Park YY, Lee KS. Analysis on the spatial accessibility of mental health institutions using GIS in Gangwon-do. Korean J Hospital Management 23:28–41. 2018;

13. Lee EJ, Moon KJ, Lee KS. Effects of spatial accessibility on the number of outpatient visits for an internal medicine of a hospital. Health Policy Management 26:233–241. 2016;

14. Kim L, Ahn J. A comparative study of the accessibility to social welfare facilities for use in Gyeongbuk province Utilizing GIS. Social Welfare Policy 41:107–129. 2014;

15. Higgs G. A literature review of the use of GIS-based measures of access to health care services. Health Serv Outcomes Res Methodol 5:119–139. 2004;

16. Joo HT, Jeong BJ, Cho IW, Shin HSeung, Lim MH, Park JC. Geographic information system (GIS) analysis on the distribution of patients visiting at a dental college hospital : a pilot study. J Dent Rehabil Appl Sci 31:283–293. 2015;

17. Lee KH. Improvement of oral hygiene methods for early childhood. J Korean Acad Pediatr Dent 34:264–272. 2007;

18. Hwang IK, Mah YJ. Analysis of Factors that Affect the Follow-up Pattern after Dental Treatment under Conscious Sedation in Children. J Korean Acad Pediatr Dent 45:324–333. 2018;

19. Jung YS, Shin JS. 5 Year Cumulative Survival Rate of Composite Resin Restorations in Permanent First Molars. J Korean Acad Pediatr Dent 46:310–317. 2019;

20. Kim IY, Kim JM, Jeong TS, Kim S. 5 years evaluation of composite resin restoration on permanent first molar in children. J Korean Acad Pediatr Dent 35:110–117. 2008;

21. Ramos-Gomez F, Kim YJ, Ng MW, Yang S. New visions in pediatric dentistry keeping healthy teeth caries free : Pediatric CAMBRA protocols. J Korean Acad Pediatr Dent 40:72–81. 2013;

22. Health Insurance Review & Assessment Service : Searching for hospitals and pharmacies. Available from URL: https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do?keyword=%EC%A0%84%EA%B5%AD+%EB%B3%91%EC%9D%98%EC%9B%90+%EB%B0%8F+%EC%95%BD%EA%B5%AD+%ED%98%84%ED%99%A9 (Accessed on February 27, 2022).

23. Statistical Korea : Korean Statistical Information Service. Available from URL: https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1DA7015S&vw_cd=MT_ZTITLE&list_id=B11&seqNo=&lang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id=&-conn_path=MT_ZTITLE (Accessed on February 27, 2022).

24. Ministry of Public Administration and Security : National elementary and middle school location standard data. Available from URL: https://data.go.kr/data/15021148/standard.do (Accessed on March 10, 2022).

25. Ministry of Land, Infrastructure and Transport : Administrative district boundary. Available from URL: https://data.nsdi.go.kr/dataset/15144 (Accessed on March 2,2022).

26. Ministry of the Interior and Safety : Seoul Administrative District Statistics. Available from URL: https://data.go.kr/data/15047164/fileData.do (Accessed on March 15, 2022).

27. .

28. Ministry of the Interior and Safety : Jeonlabukdo Administrative District. Available from URL: https://data.go.kr/data/15055812/fileData.do?recommendDataYn=Y (Accessed on March 15, 2022).

29. Ministry of Land, Infrastructure and Transport : Korea Transport DataBase. Available from URL: https://ktdb.go.kr/www/index.do (Accessed on April 22, 2022).

30. Choi JH, Joo SM. An analysis on the characteristics of obstetrics and gynecology distribution in daegu metropolitan city using GIS spatial analysis. J Daegu Gyeongbuk Studies 12:149–156. 2013;

31. Park KY, Kim JH, Kim BE, Hwang JH. Pattern analysis of coffee shop locations: focusing on urban spatial analysis. J Residential Environment Institute Korea 15:135–146. 2017;

32. Korea Research Institute for Human Settlements : National territorial monitoring report 2020. National Geographic Information Institute of Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021. Available from URL: https://www.korea.kr/archive/expDocView.do?docId=39547 (Accessed on November 15, 2022).

33. Hong JH, Shin DB. Analysis of patient disease-oriented medical service areas using the Korea health panel study. J Korean Soc Geospat Inform Sci 28:59–67. 2020;

34. Im JH, Park JH. Spatial distribution of underserved emergency medical service areas and their residents’ attributes - focusing on Chungnam province. J Korea Planning Association 51:63–75. 2016;

35. Lee JS, Oh YS, Eun DS. An analysis on the characteristics of barrier free certifications in elementary school. J Korea Academia-Industrial Cooperation Society 20:26–35. 2019;

36. Kwon JH, Park SH. A study on the factors affecting pedestrian traffic fatal accidents around elementary schools : a case study of the Seoul metropolitan city. J Korea Planning Association 53:57–73. 2018;

37. Aday LA, Andersen R. A framework for the study of access to medical care. Health Ser Res 9:208–220. 1974;

38. Grad FP. The preamble of the constitution of the World Health Organization. Bull World Health Organ 80:981–984. 2002;

39. Levesque JF, Harris MF, Russell G. Patient-centred access to health care: conceptualising access at the interface of health systems and populations. Int J Equity Health 12:18. 2013;

40. Kim KH, Shin KS, Kim ED. Developing analysis method for optimal hospital location selection. Technology Management 5:121–149. 2020;Available from URL : https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002597223 (Accessed on November 15, 2022).

41. Kim DK, Shim GE. An analysis of the locational selection factors of the small- and medium-sized hospitals using the AHP : centered on the spine and joint hospitals. J Korea Contents Assoc 18:191–214. 2018;

42. Park KL. An analysis on the characteristics of dental clinic distribution in Busan area using geographic information system. Kosin Med J 21:108–118. 2006;

43. Choi YK, Lee DM. A study on the medical service facility location using AHP. J Korean Production Operations Management Society 28:293–308. 2017;

44. Saddki N, Yusoff A, Hwang YL. Factors associated with dental visit and barriers to utilisation of oral health care services in a sample of antenatal mothers in Hospital University Sains Malaysia. BMC Public Health 10:75. 2010;

45. Go MJ, Yang HJ, An SY. An epidemiologic study on the pediatric patients in department of pediatric dentistry, Wonkwang University Sanbon dental hospital for last 5 years (2007 - 2011). J Korean Acad Adv Gen Dent 3:15–19. 2014;

46. Ko YH, Baik BJ, Kim JG, Yang YM. A research on the evaluation of the new patients for the last 8 years in Dept. J Korean Acad Pediatr Dent 34:292–298. 2007;

47. Kullgren JT, McLaughlin CG. Beyond affordability : the impact of nonfinancial barriers on access for uninsured adults in three diverse communities. J Community Health 35:240–248. 2010;

48. Jeon BY, Choi SM, Kim CY. Socioeconomic equity in regional distribution of health care resources in Korea. Health Policy Management 22:85–108. 2012;

49. Lee HG, Son DH, Na CH, Kim JH. Analysis of the characteristics of children and adolescent patients received sealant after national health insurance coverage using big data. J Korean Acad Pediatr Dent 48:129–139. 2021;

50. Ryu JI, Park HA, Lee SJ, Jeon JE. A qualitative study on the evaluation of the registered dentists’ program of dentists. J Korean Acad Oral Health 45:64–70. 2021;

51. Kim MJ, Han DH, Kim JB. Effect of the family dentist system on oral health status of children and adolescents in Busan, Korea. J Korean Soc Dent Hyg 13:501–507. 2013;

Article information Continued

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Area	No. of pediatric dental hospitals	No. of pediatric dental clinics	Total of pediatric dental clinics and hospitals	No. of children under 15 years old	No. of pediatric dental clinics and hospitals per 100,000 children
Gangwon	2	13	15	165,505	9.06
Gyeonggi	7	146	153	1,764,306	8.67
Gyeongnam	2	20	22	410,536	5.36
Gyeongbuk	2	8	10	286,769	3.49
Gwangju	3	15	18	187,519	9.60
Daegu	2	10	12	273,172	4.39
Daejeon	2	8	10	176,223	5.67
Busan	0	31	31	351,223	8.83
Seoul	14	100	114	944,358	12.07
Sejong	1	4	5	73,833	6.77
Ulsan	0	8	8	147,303	5.43
Incheon	0	23	23	352,776	6.52
Jeonnam	2	7	9	203,402	4.42
Jeonbuk	2	6	8	201,325	3.97
Jeju	0	4	4	94,078	4.25
Chungnam	3	9	12	263,540	4.55
Chungbuk	1	8	9	189,425	4.75

	No. of children under 15 years old
	Coefficient	p value
No. of pediatric dental clinic	0.765	< 0.0001
No. of pediatric dental hospital	0.417	0.100

Name	Area (km²)	750 m (%)	1500 m (%)	5 km (%)	10 km (%)
Gangnam-gu	39.50	20.22	64.21	99.93	99.86
Gangdong-gu	24.59	25.76	70.92	99.84	99.77
Gangbuk-gu	23.60	8.80	28.36	66.05	99.78
Gangseo-gu	41.44	16.71	40.61	92.69	99.81
Gwanak-gu	29.57	9.85	28.76	84.45	99.89
Gwangjin-gu	17.06	15.97	40.87	99.86	99.79
Guro-gu	20.12	14.15	44.32	99.30	99.73
Geumcheon-gu	13.02	9.95	35.96	99.94	99.86
Nowon-gu	35.44	11.16	32.99	99.50	100.00
Dobong-gu	20.66	4.74	23.54	80.35	99.97
Dongdaemun-gu	14.22	18.27	63.12	100.00	100.00
Dongjak-gu	16.35	17.41	65.10	100.00	100.00
Mapo-gu	23.85	16.62	49.58	100.00	99.97
Seodaemun-gu	17.63	11.76	52.87	100.00	100.00
Seocho-gu	46.98	8.14	25.79	87.15	99.67
Sungdong-gu	16.86	16.42	56.29	99.61	99.54
Sungbuk-gu	24.57	11.15	36.87	94.20	100.00
Songpa-gu	33.87	16.15	66.09	99.93	99.86
Yangcheon-gu	17.41	24.45	61.40	99.88	99.80
Yeongdeungpo-gu	24.55	15.65	54.61	99.84	99.76
Yongsan-gu	21.87	3.82	21.66	100.00	100.00
Eunpyeong-gu	29.71	9.77	38.21	93.03	100.00
Jongro-gu	23.91	2.70	15.99	85.68	100.00
Joong-gu	9.96	4.81	23.45	100.00	99.97
Joonglang-gu	18.50	0.82	10.96	97.42	100.00

Name	Area (km²)	750 m (%)	1500 m (%)	5 km (%)	10 km (%)
Gyeongsan-si	411.78	0.29	0.86	6.35	24.85
Gyeongju-si	1324.86	0.14	0.37	3.31	20.85
Goryeoung-gun	384.06	0	0	0	0
Gumi-si	615.35	0.24	0.85	7.54	23.58
Gunwi-gun	614.3	0	0	0	0
Gimcheon-si	1009.9	0	0	0	1.29
Moongyeung-si	911.95	0	0	0	0
Bonghwa-gun	1202.12	0	0	0	0
Sangju-si	1254.66	0	0	0	0
Sungju-gun	616.1	0	0	0	0
Andong-si	1522.09	0.08	0.30	3.21	12.67
Youngduk-gun	741.26	0	0	0	0
Youngyang-gun	815.77	0	0	0	0
Youngju-si	670.1	0	0	0	0
Youngcheon-si	919.19	0	0	0	0
Yecheon-gun	661.51	0	0	0	0
Ulleung-gun	73.03	0	0	0	0
Uljin-gun	990.19	0	0	0	0
Uiseong-gun	1174.72	0	0	0	0
Cheongdo-gun	693.82	0	0	0	0
Cheongsong-gun	846.17	0	0	0	0
Chilgok-gun	450.93	0	0	0	6.96
Pohang-si	1130.47	0.26	1.05	7.55	19.56

Name	Area (km²)	750 m (%)	1500 m (%)	5 km (%)	10 km (%)
Gochang-gun	607.48	0	0	0	0
Gunsan-si	396.68	0.36	1.38	12.39	46.70
Gimje-si	545.86	0	0	0	5.20
Namwon-si	752.19	0	0	0	0
Muju-gun	631.76	0	0	0	0
Buan-gun	493.18	0	0	0	0
Soonchang-gun	495.79	0	0	0	0
Wanju-gun	821.06	0	0	1.00	15.71
Iksan-si	506.54	0.35	1.49	12.79	42.07
Imsil-gun	597.22	0	0	0	0
Jangsu-gun	533.20	0	0	0	0
Jeonju-si Deokjin-gu	113.54	1.29	7.50	52.47	91.74
Jeonju-si Wansan-gu	92.50	1.89	7.46	46.96	93.08
Jungeup-si	693.04	0	0	0	0
Jinan-gun	789.09	0	0	0	0

	Ratio of service area (Mean ± standard deviation, %)			p value
	Seoul city	Gyeongbuk province	Jeonbuk province	p value
750 m	12.61 ± 6.48^a	0.04 ± 0.09^b	0.26 ± 0.57^b	< 0.0001
1500 m	42.10 ± 17.48^a	0.15 ± 0.32^b	1.19 ± 2.60^b	< 0.0001
5 km	95.15 ± 8.43^a	1.22 ± 2.54^b	8.37 ± 17.37^b	< 0.0001
10 km	99.88 ± 0.12^a	4.77 ± 8.73^b	19.63 ± 33.30^b	< 0.0001

Seoul city		Gyeongbuk province		Jeonbuk province
Name of district	Distance (km)	Name of district	Distance (km)	Name of district	Distance (km)
Gangbuk-gu	2.36	Gumi-si	9.10	Jeonju-si / Wansan-gu	3.89
Dobong-gu	2.40	Gyeongsan-si	9.30	Jeonju-si / Deokjin-gu	5.03
Gwangjin-gu	2.61	Pohang-si	11.82	Gunsan-si	7.23
Gwanak-gu	2.64	Andong-si	12.12	Iksan-si	8.88
Sungbuk-gu	2.95	Gyeongju-si	15.22	Wanju-gun	21.65
Dongdaemun-gu	2.95	Chilgok-gun	19.14	Gimje-si	26.71
Geumcheon-gu	3.04	Cheongdo-gun	30.31	Imsil-gun	37.78
Gangdong-gu	3.05	Gimcheon-si	30.76	Jinan-gun	48.31
Sungdong-gu	3.07	Sungju-gun	34.41	Jungeup-si	50.01
Yangcheon-gu	3.09	Yecheon-gun	34.94	Buan-gun	50.27
Nowon-gu	3.13	Youngcheon-si	38.65	Soonchang-gun	58.33
Yeongdeungpo-gu	3.14	Youngju-si	39.74	Namwon-si	65.71
Eunpyeong-gu	3.17	Gunwi-gun	43.22	Jangsu-gun	66.52
Jongro-gu	3.19	Uiseong-gun	49.69	Gochang-gun	77.91
Guro-gu	3.34	Youngyang-gun	55.55	Muju-gun	80.25
Gangseo-gu	3.40	Goryeoung-gun	57.81
Yongsan-gu	3.53	Bonghwa-gun	59.37
Seocho-gu	3.79	Sangju-si	61.38
Dongjak-gu	3.88	Cheongsong-gun	68.49
Songpa-gu	4.14	Moongyeung-si	71.88
Joonglang-gu	4.18	Youngduk-gun	90.31
Mapo-gu	4.33	Uljin-gun	117.23
Gangnam-gu	4.40	Ulleung-gun	No value
Seodaemun-gu	4.55
Joong-gu	5.96