Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
환자의 발생 이후 병원 도착하기까지의 단계를 뜻하는 병원 전 단계(Pre-Hospital Phase)는 환자 치료에 있 어 매우 중요한 단계이다. 그러나 현재의 응급의료체계에서는 교통혼잡, 응급실의 포화상태(일명 응급실 뺑 뺑이), 병원 전원, 환자의 발생 위치와 병원 간의 거리 등의 문제로 인해 응급환자의 적정 치료 시간을 뜻하 는 골든아워(Golden Hour) 이내에 적절한 치료를 받지 못하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다.
중앙응급의료센터의 2023년 응급의료 통계 연보에 따르면, 전국 응급실 이송 환자는 총 5,830,676명이며 그중 충청남도 이송 환자는 307,641명(5.3%)이다. 또한, 전국 응급실 이송 환자 중 이송 시간이 2시간 이상 소요된 환자는 3,931,846명(전국 대비 67%)이며, 그중 이송 시간이 2시간 이상 소요된 충청남도 환자는 207,829명(충청권 대비 68%)이다(National Emergency Medical Center, 2024). 통계연보 내 1시간 이내의 이송 환자 통계 자료는 부재하여 정확한 이송 환자 비율은 파악하지 못했지만, 2시간 이상 소요된 인원이 전체 이 송 환자의 절반 이상이라는 통계를 미루어 보았을 때, 현재 응급의료 이송 체계에는 구조적인 문제가 명확하 게 존재함을 시사한다.
이러한 문제점을 보완하기 위해 현재 응급의료 전용헬기(EMS Helicopter, 이하 닥터헬기)가 운용 중에 있 지만, ①일몰 전 시계비행만 가능하며 ②조종사가 필요하고, ③막대한 소음으로 인해 주민이 피해를 받는 등 의 한계가 있다. 따라서, 이를 보완할 수 있는 응급의료용 UAM(Urban Air Mobility)의 도입 가능성을 분석할 필요가 있다(Park et al., 2023).
본 연구에서는 충청남도의 응급의료기관별 기존 구급차(지상 이송)와 응급의료용 UAM(항공 이송)의 출동 권역을 비교하고, 과거 도로에서 발생한 교통사고 데이터를 활용해 응급의료용 UAM의 도입 시 커버할 수 있는 사고지점 수를 분석하고자 한다. 이를 통해 UAM이 현 응급의료체계에서 효과적인 대안이 될 수 있는 지를 평가하는 것을 목표로 한다.
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 고찰
1. 용어의 정의
UAM(Urban Air Mobility)이란 도심항공교통을 뜻하며 도심 내 3차원 공중교통체계를 활용한 항공운송 생 태계를 의미한다. 국토교통부가 발표한 K-UAM 로드맵에 따르면 2025년 시범 상용화를 목표로 하여 2030년 에 본격적으로 도입하는 것을 목표로 하고 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2020). eVTOL 개발 주요 업체로는 해외에 Volocopter, Airbus, Bell 등이 있으며, 국내로는 한화, 현대 등 다양한 민간기업이 개발에 참여하고 있다.
우리나라 응급의료기관은 2000년에 응급의료에 관한 법률 전면 개정을 통해 권역응급의료센터, 지역응급 의료센터, 지역응급의료기관으로 구분한다(Lee, 2025). 골든아워란 중증응급환자의 최종 치료 제공까지의 소 요 시간을 뜻하며(Song, 2018), 골든아워를 넘어설 경우 환자의 회복 가능성은 현저히 저하되게 된다.
응급의료 전용헬기(이하 닥터헬기)란 응급의료서비스 취약지역의 환자 발생 이후 골든아워 확보를 위해 기내에 각종 응급의료 장비를 갖추고 출동 시 응급의학과 전문의와 간호사 등이 동승해 현장 도착 직후부터 응급의료기관으로 환자를 후송할 때까지 응급처치를 할 수 있는 첨단 응급의료 시스템이다. 본 연구의 대상 지인 충청남도는 천안 단국대학교병원에서 1대 보유 중이다. 2023년 기준 총 148건의 환자를 이송하였으며, 출동 결정 이후부터 이륙까지 평균적으로 7분가량이 소요되었다(National Emergency Medical Center, 2024).
2. 선행연구 검토
1) UAM 관련 연구
국토교통부는 K-UAM(한국형 도심항공교통) 로드맵을 통해 미래 시나리오를 구상하며 2035년 이후부터 자율비행이 가능하며 순항속도를 300km/h, 시간대와 날씨에 상관없이 운행할 수 있도록 개발하는 것을 목표 하고 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021).
Goyal and Cohen(2022)는 AAM(Advanced Air Mobility)의 기술개발 현황을 토대로 닥터헬기를 대체한 에어 앰뷸런스의 도입 가능성을 분석하였다. eVTOL(전기 수직이착륙기), Hybrid VTOL(하이브리드 방식 수직이착 륙기), 기존 닥터헬기를 비교‧분석하기 위해 각 이동 수단의 속도를 기존 선행연구를 바탕으로 241, 402, 160km/h로 설정하여 분석하였다. Lee et al.(2020)은 eVTOL 개발 기업인 Vahana, Aurora, Volocopter 사의 기체 속도를 각각 200, 180, 100km/h라고 하고, 이착륙 소요 시간은 6분(500ft/min= 약 9km/h)이라고 하였다. Lee et al.(2021)은 벨 텍스트론(Bell Textron)사의 Nexus 6HX를 기본 참조 모델로 eVTOL의 초기 사이징을 연구하였 으며 기체의 속도는 약 230km/h라고 하였다. Noh and Do(2025)는 권역외상센터의 추가 입지를 결정하기 위 해 UAM을 기반으로 서비스 권역을 분석하였으며 이착륙 시간을 10분으로 설정하였다.
2) 응급의료 관련 연구
Lee and Park(2004)는 서울시를 대상으로 GIS의 공간분석 방법을 활용하여 응급의료 진료권을 분석하였다. GIS의 네트워크 분석기법을 활용하여 실제 응급의료기관에 내원한 환자의 주소를 지오코딩하여 응급의료기 관으로부터 거리에 따른 내원 환자의 누적 분포 비율을 산출하였다. Kwon et al.(2015)는 대전시 소방관서의 출동 범위 권역 및 커버리지를 시각화하기 위해 최단거리를 기준으로 각 포인트의 영향권을 설정할 수 있는 GIS의 티센폴리곤(Thiessen Polygon) 기능을 활용하였다. Lee(2023)은 구급차는 교통신호 등에 구애를 받지 않 고 주행할 수 있기 때문에 이동 거리와 이동 시간은 비례 관계에 있다고 보며 구급차의 속도를 60km/h로 설 정하였다. Kim(2021)은 응급의료 전용헬기 이착륙장의 인계점을 연구하였으며, 응급의료 전용헬기와 구급차 의 이송 시간을 비교하기 위해 응급의료 전용헬기의 이동 속도를 185km/h, 구급차의 이동 속도를 60km/h로 설정하였다. 또한, 응급의료 전용헬기의 인계점을 분석할 때 최단거리 즉, 일직선으로 분석하였다.
3) 선행연구와의 차별점
검토한 선행연구를 바탕으로 다음 <Table 1>과 같이 나타내었다.
<Table 1>
Summary of Previous Studies and Research Contents
| Author(s) | Contents | ||
|---|---|---|---|
| UAM | Ministry of Land, Infrastructure and Transport(2021) | ∙Initial model (2025~): 150km/h ∙Growth model (2030~): 240km/h ∙Advanced Model (2035~): 300km/h |
|
| Goyal and Cohen(2022) | ∙eVTOL: 241km/h ∙Hybrid eVTOL: 401km/h ∙Helicopter Emergency Medical Service(HEMS): 160km/h |
||
| Lee et al.(2020) | ∙Vahana: 200km/h ∙Aurora: 180km/h ∙Volocopter: 100km/h |
∙Takeoff and landing time: 6 minutes (500ft/min) | |
| Lee et al.(2021) | ∙Bell Textron: 230km/h | ||
| Noh and Do(2025) | ∙Analysis of service coverage using UAM for the regional trauma center in the Chungcheong area ∙Coverage analysis based on scenarios with 10min. takeoff/landing time and round-trip durations of 40,50, and 60 minutes |
||
| Emergency Medical Services | Lee and Park(2004) | ∙Creating buffer zones based on the road network | |
| Lee(2023) | ∙Ambulance Speed: 60km/h ∙Three urgency levels set: 10, 20, 30 min. |
||
| Kwon etal.(2015) | ∙Defining new zones based on Thiessen polygon analysis | ||
| Kim(2021) | ∙Helicopter Emergency Medical Service(HEMS): 185km/h ∙Ambulance: 60km/h |
||
UAM 관련 연구를 검토한 결과, UAM의 기술이 아직은 완성 단계에 이르지 않았기 때문에 정확한 속도와 이착륙 시간이 부재하여 선행 연구의 평균값으로 산정하고자 하였다. 그 결과, UAM의 평균 이착륙 시간은 약 8분, 평균 속도는 약 230km/h로 도출되었다. 다만, 선행연구 대부분이 여객 운송을 위한 연구이기 때문에 부상도가 심각한 환자의 이송에서는 적절한 속도가 아닌 것으로 판단하였다. 해외 닥터헬기의 평균 속도는 160km/h, 국내 닥터헬기의 평균 속도는 185km/h이기 때문에, 이의 중간값인 170km/h를 응급의료용 UAM의 속도에 반영하였다.
응급의료 관련 연구를 검토한 결과, 지상 이송의 영향권 및 커버리지 권역을 분석할 때 근접성 분석과 권 역 설정을 위해 연구되는 티센폴리곤(Thiessen Polygon) 기능과 네트워크 서비스(Service Area) 기능을 주로 활 용하는 것을 확인할 수 있었다. 하지만, 티센폴리곤(Thiessen Polygon) 기능은 최단거리를 기준으로 각 포인트 의 영향권을 설정하고, 네트워크 서비스(Service Area) 기능은 구급차의 도로별 이동 속도를 적용할 수 없기 때문에 도로별 이동 속도를 설정할 수 있는 QGIS의 QNEAT3 플러그인 기능 중 Iso-Area as Polygons 기능을 활용하여 구급차의 이동 반경을 분석하였다.
기존의 UAM 연구는 여객용 UAM에 관한 연구가 주로 진행된 것으로 확인하였다. 여객용 UAM의 상용화 를 위해선 응급의료, 관광, 물자 수송 등부터 선행이 되어야 안정적으로 상용화될 수 있다. 따라서 본 연구는 응급의료용 UAM의 도입 가능성을 분석한다는 점에 기존 연구와 차별점을 두었다.
Ⅲ. 본 론
1. 활용 자료 및 분석 방법
본 연구에서는 구급차와 UAM의 15분과 30분의 시나리오를 나누어 각 시나리오의 권역 및 환자 커버율을 계산하였다. 다만, 응급환자의 종류 중 패혈증, 심정지, 심근경색, 뇌졸중 등은 가정집, 식당 등 환자의 발생 장소가 특정되어 있지 않아 정확한 이송 소요 시간을 분석하기에는 현실적인 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 환자의 자료를 도로에서 발생한 응급환자를 대상으로 진행하였다. 실제 119구급일지에 기록된 응급실 이송 환자의 좌푯값을 활용하는 것이 가장 적절하지만, 이는 응급의료 관련 종사자만 등록할 수 있는 포털에 등록되어 있기 때문에 자료의 수집에 한계가 있어 TMACS(교통안전정보관리시스템)에서 제공하는 자료의 2020~2023년도 교통사고(사망사고, 중대사고, 대형사고)의 위치 자료를 활용하였다. 병원은 현재 충청 남도에서 운영되고 있는 응급의료기관의 좌푯값을 활용하였다. 도로망은 도로별 제한속도 자료(max_speed) 가 기록되어 있는 VIEW-T의 2022년 기준 상세도로망 자료를 활용하였다. 본 연구에서 분석에 활용한 자료 를 다음 <Table 2>와 같이 나타내었다.
<Table 2>
Data for Analysis
| Data | Details | Source |
|---|---|---|
| Road network of Chungcheongnam-do | Chungcheongnam-do Level 6 Detailed Road Network | View-T |
| Emergency Medical Facilities in Chungcheongnam-do | Regional Emergency Medical Centers (1 site) Local Emergency Medical Centers (7 sites) Local Emergency Medical Institutions (8 sites) |
2023 Emergency Medical Statistical Yearbook (2024) |
| Traffic Accidents in Chungcheongnam-do | Fatal, Serious, and Major Accidents | TMACS |
본 연구에서는 구급차와 UAM의 권역을 분석하기 위해 QGIS를 활용하였다. 구급차의 권역 분석은 QGIS 의 플러그인 중 하나인 QNEAT3(Quantum Network Analysis Toolbox)의 Iso-Area as Polygons 기능을 활용하였 다. Iso-Area as Polygons 기능은 속도를 적용하여 최단거리와 최속거리를 분석할 수 있는 기능이다.
UAM의 권역 분석은 QGIS의 Buffer 기능을 활용하였다. Buffer 기능은 일정 거리만큼 직선 반경을 그리는 기능으로, 항공기의 권역을 분석할 때 주로 활용되는 기능이다. 이착륙 시간을 고려하여 권역을 산정하였으 며 기체의 속도는 170km/h를 반영하였다.
2. 구급차의 출동 권역 산정
충청남도 각 응급의료시설 16개소에서 구급차의 속도에 도로의 최고 주행 속도인 제한속도를 적용한 후 편도 15분, 편도 30분 권역을 <Fig. 1>과 같이 시각화하였다. View-T의 충청남도 Lv 6. 상세도로망의 도로별 제한속도 자료에 제한속도가 입력되어 있지 않은 Null 값이 존재하였으며 확인한 결과 주차장 입구, 이면도 로, 일반도로 등 다양한 도로가 포함되어 있음을 확인하였다. 따라서 도로별 제한속도가 입력되어 있지 않은 자료에는 평균적인 주행 속도인 40km/h를 대입하여 연구를 진행하였다. QGIS의 QNEAT3 플러그인 중 Iso- Areas as Polygons 기능을 사용하여 분석하여 각 지점에서의 권역을 분석하였다. 분석 결과, 15분 시나리오에 서는 142㎢(전체 면적 대비 2%), 30분 시나리오에서는 5,370㎢(전체 면적 대비 65%)로 도출되었다.
3. UAM의 출동 권역 산정
UAM의 임무 경로는 다음 <Fig. 2>와 같이 A~B(이륙), C(주행), D~E(착륙) 과정으로 수행된다. A~E까지의 총소요 시간을 산정하기 위해서는 이착륙 구간(A,B,D,E) 시간의 합과 주행 구간(C) 시간의 합으로 구할 수 있다. 이착륙 구간 시간은 선행연구를 고려하여 8분으로 설정하고, C 구간은 이착륙 시간을 뺀 나머지 시간 [7분(15-8분), 22분(30-8분)]에 기체 속도 170km/h를 대입하여 총 권역을 산정하였다. 충청남도 각 응급의료시 설 16개소에서 QGIS의 Buffer 기능을 활용한 UAM의 편도 15분, 편도 30분 권역을 <Fig. 3>과 같이 시각화하 였다.
4. 권역 및 사고지점 커버 비교
TMACS(교통안전정보관리시스템)에서 제공한 교통사고 지점은 중복값을 제외하여 총 1,224지점이며, 그중 사망사고1)는 901건, 중대사고2)는 314건, 대형사고3)는 9건이다. 사고가 발생한 시간의 평균은 약 13시이며, 평균 연령은 54세로 분석되었다. <Fig. 4>를 보면 알 수 있다시피 사고분포는 도시지역과 비도시지역 모두 균등하게 발생한 편이며, 그중 태안군과 같은 접근성이 떨어지는 지역에도 중대한 사고가 발생하는 것을 알 수 있다. 또한, 금산군 같은 경우 응급의료기관이 존재하지 않아 골든아워 이내 환자를 안전하게 이송할 수 있는 환경이 조성되지 않은 것을 확인할 수 있다.
요약하자면, 충청남도의 사고분포는 전체적으로 균일하게 분포되어 있으며, 일부 지역에는 응급의료기관 이 존재하지 않아 환자이송에 어려움을 겪고 있는 것을 확인할 수 있다.
각 수단별 서비스 영역 및 사고지점 커버 개수는 다음 <Table 3>과 같다.
<Table 3>
Service Areas and Accident Coverage Rates by Transport
| Ambulance | UAM | ||
|---|---|---|---|
| 15 min. one- way | Coverage Area | 142㎢ (2%) | 7,438㎢ (90%) |
| Number of accidents covered | 548 (45%) | 1,165 (95%) | |
| 30 min. one-way | Coverage Area | 5,370㎢ (65%) | 31,777㎢ (385%) |
| Number of accidents covered | 1,060 (87%) | 1,224 (100%) | |
구급차 15분 이용 시의 면적은 142㎢이며 이는 충청남도 전체 면적의 약 2%에 해당하며 사고지점은 1,224 건 중 548개, 즉 45%의 커버율을 나타냈다. 구급차로 30분 이용 시 면적은 5,370㎢로 65%의 면적을 나타냈 고, 1,060개의 사고지점을 커버하며, 전체 사고지점 대비 약 87% 커버율을 나타냈다. UAM 15분 이용 시의 면적은 7,438㎢이며 1,165개의 사고지점을 커버하여 95%의 사고를 커버한 것을 알 수 있었다. UAM 30분 이 용 시 면적은 31,777㎢로 15분 대비 면적 약 420%가 증가하였으며 이는 UAM이 이동한 시간이 늘어날수록 이동할 수 있는 권역이 기하급수적으로 증가하는 것을 알 수 있다.
특히, UAM 15분 시나리오에서 충청남도 전체 면적의 90%를 커버하고, 95%의 사고지점을 커버하는 높은 커버율을 보여 기존 구급차의 한계를 보완할 수 있음을 시사한다. 다만, UAM의 이착륙 소요 시간이 8분이 기 때문에 응급의료시설로부터 8분 이내의 사고지점은 구급차로 이송하는 것이 효율적일 것으로 예상된다.
구급차와 UAM의 15분 및 30분 시나리오를 통한 사고지점 커버 권역을 <Fig. 5>와 <Fig. 6>으로 나타내었 다. UAM을 통한 권역이 구급차의 권역에 비해 월등히 넓은 것을 확인할 수 있다. 구급차의 권역이 15분(전 체 면적 대비 2%)에서 30분(전체 면적 대비 65%)까지 약 30배가 증가한 반면, UAM의 권역은 15분(전체 면 적 대비 90%)에서 30분(전체 면적 대비 385%)까지 약 4배 이상이 증가하였다. 증가하는 면적 비율이 UAM보 다 구급차가 더 큰 이유는 분석 과정에서 UAM의 이동 속도에 균일한 속도를 부여하였기에 나타난 결과로 파악된다.
Ⅳ. 결 론
본 연구에서는 충청남도 지역 내 응급의료기관을 기반으로 구급차(지상 이송)와 응급의료용 UAM(항공 이 송)의 출동 권역을 비교하고, 교통사고 자료를 활용해 각 수단의 커버율을 분석하여 병원 전 단계에서 환자 이송 시 기존 구급차를 대체한 응급의료용 UAM의 도입 가능성에 대해 알아보았다.
분석 결과, 편도 15분 내 권역에서 UAM은 95%의 사고를 커버할 수 있어 사고 커버 개수가 구급차의 6배 가 증가하였고, 사고지점도 100% 커버할 수 있는 것으로 나타났다. 특히, UAM은 15분 시나리오에서도 95% 의 높은 사고 커버율을 보여 기존 구급차의 한계를 보완할 수 있는 교통수단임을 시사한다.
이러한 결과는 UAM이 기존 구급차 및 닥터헬기의 한계를 보완하고, 병원 전 단계에서 응급환자의 골든 아워 확보에 실질적인 기여를 할 수 있음을 기대한다. 특히, UAM은 구급차로는 접근이 어려운 도서지역이 나 산간지역에서도 대응이 가능하며 동시다발적인 응급 상황에서도 빠르게 대응할 수 있는 잠재력을 가진다 는 점에서 기대할 만하다.
다만, 본 연구는 다음과 같은 한계점들을 지닌다. 첫째, 구급차 권역 분석 시 도로별 제한속도를 대입하여 분석하였지만, 실제 이송 현장에서는 교통체증과 같은 복합적인 이유로 인해 속도가 도로별로 다른 점은 반 영되지 않았으며 소방서의 구급차를 제외하고 응급의료기관만의 구급차를 반영하였다. 둘째, UAM 권역 분 석 시 비행금지구역과 같은 항공 교통 통제 요소가 반영되지 않았다. 또한, 기체의 등가속도를 반영하지 못 하고 일정한 속도로 Buffer 기능을 활용하여 분석하였으며, 응급의료 UAM의 연구가 미비하여 여객용 UAM 의 속도만을 반영하였다.
요약하자면, 본 연구는 이착륙 가능 지점의 물리적 제약, 날씨 및 가시거리 조건, 시간대별 운용 제한성 등을 고려하지 못하였다. 실제로 UAM의 출동 가능성은 이러한 제약 조건에 따라 실효 커버리지가 감소할 수 있으므로, 단순 거리 기반 분석만으로 실제 적용 가능성을 일반화하기 어렵다. 또한 UAM이 모든 응급의 료기관에 적용되기는 현실적으로 어려우므로, 특정 응급의료기관 중심의 입지 선정이 현실적인 접근이 될 수 있다. 이와 더불어 UAM의 기체 속도(170km/h)와 이착륙 소요 시간(8분)을 기존 선행연구의 평균값으로 설정하였으나, 이는 외부 요인들에 따라 달라지기 때문에 분석이 현실적이지 못하다.
따라서 향후 연구에서는 구급차와 동일한 수준의 커버리지를 위해 필요한 최소 응급의료기관을 분석하는 연구 및 골든타임 이내 교통사고 환자 이송에 필요한 최소 UAM 기체 수 등을 연구하고자 한다. 또한, 실제 119구급일지를 바탕으로 응급의료용 UAM만의 적절한 속도를 포함한, 보다 현실적인 시뮬레이션 분석으로 UAM을 통한 새로운 환자 이동 수단에 대한 연구가 필요하다.
