ICT 융합형 드론 응급의료 시스템의 공간 시뮬레이션과 수용성 분석 : 몽골 울란바토르 사례 연구 = Spatial Simulation and Acceptability Analysis of the ICT-Converged Drone Emergency Medical System: The Case of Ulaanbaatar, Mongolia

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study conducted an empirical analysis of an ICT-converged emergency medical system integrating wearable biosignal monitoring with autonomous drone delivery, focusing on its acceptability and policy implications for improving cardiovascular emergency response in Ulaanbaatar, Mongolia. Ulaanbaatar faces serious temporal and spatial limitations in emergency care due to severe traffic congestion, unequal distribution of medical infrastructure, and extreme weather conditions, highlighting the need for technology-based policy interventions. To address these challenges, the study designed an integrated model that detects abnormal biosignals such as electrocardiogram (ECG), heart rate (HR), heart rate variability (HRV), body temperature, and level of consciousness (LOC) in real time through wearable devices like HiCardi. Upon detection, an autonomous drone system linked with a hospital control center automatically dispatches a medical kit containing an automated external defibrillator (AED), emergency medication, and a basic first-aid manual. Simulations were conducted across six central districts of Ulaanbaatar, applying Maximum Coverage Location Problem (MCLP) for hospital base coverage, Dijkstra’s algorithm for shortest-path estimation, and weather scenarios (clear, strong wind, inclement weather). Results showed that drone delivery reduced average arrival time by approximately 65-70% compared with ambulances. Delivery success rates were high under clear conditions but significantly decreased under strong wind and inclement weather, confirming weather as a major constraint. The MCLP analysis indicated that a combination of three hospitals could cover about 94% of patients within a 5 km radius. A public survey of 117 Ulaanbaatar residents further revealed that factors such as trust in the drone system (r = 0.42, p < 0.01) and preference for the emergency kit contents (r = 0.37, p < 0.01) were significantly correlated with policy acceptance. Overall, the study empirically demonstrates the technological feasibility and policy applicability of an ICT-converged emergency response system integrating home-based monitoring and drone logistics. The findings suggest that this model can serve as a strategic and institutional framework for public health innovation in countries and cities with limited medical accessibility. Keywords: wearable biosignals, drone emergency delivery, urban emergency medicine, MCLP, GIS optimization, acceptability, policy implications, Ulaanbaatar

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구 목적 6
• 1.3 연구 방법 9
• 1.4 연구 범위 11
• 1.5 논문 구성 13
• 제2장 이론적 배경 15
• 2.1 몽골의 심혈관 질환 현황 및 응급의료 접근성의 한계 15
• 2.2 웨어러블 기반 원격 생체신호 모니터링 기술 17
• 2.2.1 실시간 생체신호 모니터링 기술 개요 및 장점 17
• 2.2.2 원격 생체신호 기반 모니터링 플랫폼 임상 적용 사례 21
• 2.2.3 심전도 기반 생체신호 모니터링 웨어러블 기술적 한계 및 고려사항 23
• 2.3 드론 응급배송 기술 및 해외사례 25
• 2.3.1 기술 개요 25
• 2.3.2 해외 사례 및 운영 모델 비교 28
• 2.3.3 몽골 내 드론 응급배송 시범사례 33
• 2.3.4 기술과 정책의 접점 34
• 2.3.5 ICT 기반 드론 응급기술과 정책의 접점 36
• 2.4 연구 차별성과 기여 38
• 제3장 연구 방법론 42
• 3.1 연구 설계 개요 42
• 3.2 연구 대상 및 자료 수집 방법 45
• 3.2.1 연구 대상 선정 45
• 3.2.2 연구 대상 선정 46
• 3.2.3 설문 항목의 세부 구성 48
• 3.3 시나리오 구성 및 변수 설정 50
• 3.3.1 공간적 범위 및 분석 단위 설정 50
• 3.3.2 기지국 설정 방식 52
• 3.3.3 기지국 설정 방식 54
• 3.3.4 수단별 도달속도 설정 56
• 3.3.5 데이터 처리 및 제한 조건 58
• 3.3.6 데이터 파일 세부 내역 및 활용 60
• 3.4 분석 절차 및 도구 64
• 3.4.1 공간적 밀도 시각화 (HeatMap) 분석 65
• 3.4.2. 응급 수단별 도달 시간 비교 분석 66
• 3.4.3 드론 운항 조건별 도착 시간 시뮬레이션 67
• 3.4.4 병원 기지국 커버리지 최적화 68
• 3.4.5 응급 도달-조치 이행 상관분석 69
• 3.4.6 시스템 도입 관련 수용성 분석 71
• 제4장 실증 분석 결과 73
• 4.1 시뮬레이션 구조 및 분석 대상 개요 73
• 4.1.1 분석 목적 73
• 4.1.2 시뮬레이션 대상 지역 및 병원 기지국 76
• 4.1.3 시뮬레이션 표본 79
• 4.1.4 시뮬레이션 분석 구조 80
• 4.1.5 주요 변수 정의 82
• 4.2 울란바토르 지역 응급환자 분포의 공간적 밀도 시각화(HeatMap) 분석 84
• 4.2.1 분석 목적 및 비교 변수 84
• 4.2.2 분석 방법 85
• 4.2.3 분석 결과 요약 88
• 4.2.4 시사점 92
• 4.3 응급 수단별 도달 시간 비교 분석 — 앰뷸런스(28 km/h) ·· 94
• 4.3.1 분석 목적 및 비교 변수 94
• 4.3.2 분석 방법 95
• 4.3.3 분석 결과 요약 97
• 4.3.4 시사점 98
• 4.4 응급 수단별 도달 시간 비교 분석 드론(75 km/h) 99
• 4.4.1 분석 목적 및 비교 변수 99
• 4.4.2 분석 방법 100
• 4.4.3 분석 결과 요약 101
• 4.4.4 시사점 104
• 4.5 기상 조건별 드론 운항 속도 시나리오에 따른 병원–환자 도착시간 변화 분석 105
• 4.5.1 분석 목적 및 비교 변수 105
• 4.5.2 분석 방법 105
• 4.5.3 분석 결과 요약 108
• 4.5.4 시사점 111
• 4.6 고도차 조건 및 기상 시나리오에 따른 드론 평균 도착시간 비교 분석 112
• 4.6.1 분석 목적 및 비교 변수 112
• 4.6.2 분석 방법 113
• 4.6.3 분석 결과 요약 114
• 4.6.4 시사점 116
• 4.7 병원 기지국 커버리지 최적 분석 117
• 4.7.1 분석 목적 117
• 4.7.2 분석 데이터 및 변수 정의 118
• 4.7.3 병원별 개별 커버리지 분석 119
• 4.7.4 병원 3개 조합 최적 커버리지 분석 (MCLP) 121
• 4.7.5 지역별 커버율 분석 125
• 4.7.6 결론 및 시사점 128
• 4.8 드론 응급 배송 시스템 도입 관련 수용성 분석 131
• 4.8.1 분석 목적 131
• 4.8.2 변수 정의 및 데이터 132
• 4.8.3 기술 통계 및 신뢰도 검증 133
• 4.8.4 회귀분석 결과 133
• 4.8.5 종합 해석 및 시사점 137
• 4.9 드론 신뢰·수용성 척도(Drone Trust–Acceptance Scale) 분석 138
• 4.9.1 분석 목적 138
• 4.9.2 변수 정의 및 데이터 139
• 4.9.3 기술 통계 및 신뢰도 검증 140
• 4.9.4 수용성 지표 기술통계 및 상관분석 결과 141
• 4.9.5 정책적 시사점 144
• 4.10 통합 해석 및 정책적 시사점 144
• 제5장 논의 및 결론 148
• 5.1 연구결과 요약 148
• 5.2 학문적 기여 및 기존 연구와의 비교 149
• 5.3 정책적 및 실무적 제언 151
• 5.4 연구의 한계 및 향후 과제 153
• 참고문헌 156
• 부록 162
• [부록1]웨어러블 기반 드론 응급 키트 시스템 수용성조사 설문지 및 개인정보·위치기반정보 수집 동의서(한국어) 163
• [부록2]웨어러블 기반 드론 응급 키트 시스템 수용성조사 설문지 및 개인정보·위치기반정보 수집 동의서(몽골어) 170
• 감사의 글 178