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논문KCI 등재

자원과 대기열 관리 시뮬레이션 기술을 이용한 건강검진센터 최적화 공간계획 방법에 관한 연구

A Study on Optimizing the Space Planning of a Health Examination Center using Resources and Queue Management Simulation Technology

김석태
한국공간디자인학회 (Korean Institute of Spatial design)|2021.08|한국공간디자인학회 논문집 (Journal of Korea Intitute of Spatial Design)|제16권 제5호|pp. 381-394|DOI 10.35216/kisd.2021.16.5.381

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NetworkSpatial Analysis네트워크건강검진센터Health examination center공간구조이산사건시뮬레이션Discrete-event simulationComplex system복잡계분석

초록

(연구배경 및 목적) 의료서비스의 공급이 수요를 넘어서면서 의료기관들의 경쟁이 심화되고 있다. 이에 많은 의료기관들은 환자만족도 향상에 만전을 기하고 있으며, 진료시간의 단축은 서비스 만족도에 중요한 요인으로 인지되고 있다. 그러나 의료기관은 한정된 자원 내에서 최대한의 효과를 이끌어내야 하는 고민이 항상 존재하며, 시설을 개선하기 위해 장기간 시스템을 중단시키기 어렵고 사전예측이 충분히 이루어지지 않은 경우 비용적 측면에서의 리스크가 매우 크다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 discrete event simulation을 이용하여 의료서비스의 공급자와 수요자 양면을 동시에 고려하는 서비스 최적화 분석방법론을 제시하였다. (연구방법) resource(공급자)와 entity(수요자)의 변수를 추출할 수 있는 스페이스마크업 모델링을 기반으로 하는 이산사건 시뮬레이션 분석을 적용하였다. 검사실별 대기열의 규모, 검사처리시간, 수검자별 검사소요시간, 검사시간의 분포, 자원(resource)의 가동률(utilization) 등의 지표를 설계하고, 시간별 지표를 추출할 수 있는 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 실존하는 검진센터에 적용하여 서비스 처리지연의 원인을 파악한 후, 이를 토대로 자원의 再배분, 가능한 검사실의 이동배치 등의 조치를 통해 최적안을 도출하는 실증적 연구를 진행하였다. (결과) 직관적 예비시뮬레이션 결과 심전도, 폐기능, 초음파의 순으로 대기열이 크게 증가함을 알 수 있었으며, 자원의 가동률 또한 초음파, 폐기능, 내시경, 심전도의 순으로 나타났다. 자원 가동률이 낮은 신체계측, 채혈, 안과의 자원을 자원부하가 큰 검사실로 재배분하여 본시뮬레이션을 수행하여 검증한 결과 수검자 전체 처리시간(업무시간)은 평균 40.66%p, 수검자 1인당 평균 검사소요시간은 43.82%p감소된는 효과를 얻었다. 자원의 조정에 따라 의료설비의 이동이 용이한 일부 검사실을 이동 배치하여 동선의 혼잡을 크게 줄임과 동시에 공간인지효과도 향상시킬 수 있었다. (결론) 연구결과는 다음과 같다. 1) 서비스 효율의 저하는 자원의 과부하에 따른 대기열의 발생이 주원인이다. 2) 대기열이 특정 서비스에 집중되지 않도록 자원 부하를 고르게 분배하는 것이 검진시간을 줄이는 가장 효과적인 방법이다. 3) 예비시뮬레이션을 통해 서비스의 수를 먼저 산정하고 서비스 수에 따라 공간의 규모를 설정하는 프로세스가 합리적이다. 4) 검진실 간 네트워크 분석을 통해 재배치한 결과 검진동선의 혼잡을 크게 감소시킬 수 있었다. 5) 동선의 길이(거리)는 대기열 발생에 비하여 시간지연의 영향이 미미하므로 space markup모델링은 공간의 배치와 형태가 확정되지 않아도 소요실만 결정되면 상당히 근접한 예측을 얻어낼 수 있을 것으로 보인다. 이에 대한 추가연구가 진행된다면 스페이스 프로그래밍과정에서 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

(Background and Purpose) Competition among hospitals is intensifying as the supply of healthcare services exceeds demand. Therefore, many medical institutions are committed to improving patient satisfaction, and shortening the duration of treatment is becoming a significant factor in service satisfaction. However, hospitals need to achieve maximum effectiveness with limited resources, thereby making it difficult to shut down their systems for long periods to improve facilities. Moreover, the risk in terms of cost is very high without effective forecasts or predictions. Therefore, this study presents a service optimization analysis method that considers the providers and consumers of healthcare using discrete event simulation. (Method) Discrete event simulation analysis was applied, based on space markup modeling to extract resource (supplier) and entity (consumer) variables. Indices, such as the queue size for each examination, examination processing time, time required to examine each person, distribution of examination time, and utilization of resources, were designed, and a simulation environment was built to extract the indices by time. After identifying the cause of service processing delays at an actual examination center, an empirical study was conducted to derive an optimal solution through the reallocation of resources and relocation of examination rooms. (Results) Intuitive preliminary simulations showed that the queues increased significantly for electrocardiogram, pulmonary function, and ultrasound, in that order. Moreover, the utilization of resources was also in the order of ultrasound, pulmonary function, endoscopy, and electrocardiogram. After reallocating the resources of anthropometric measurement, blood-gathering, and ophthalmology with low resource utilization to examination rooms with high resource loads, the simulation results showed that the total processing time (working hours) decreased by 40.66%p on average, and the average examination time required for each person decreased by 43.82%p. Reallocating resources and relocating some examination rooms with easy-to-move medical equipment reduced the congestion of traffic lines and improved spatial cognition significantly. (Conclusions) The main findings are as follows: 1) The occurrence of queues due to resource overloads was the main cause for the decrease in service efficiency. 2) Distributing resource loads to prevent the concentration of queues on specific services is the most effective way to reduce the examination time. 3) The process of first calculating the number of services through preliminary simulations and determining the size of the space according to the number of services is reasonable. 4) Relocating examination rooms by analyzing the network between these rooms reduced the congestion in traffic lines significantly. 5) The length (distance) of the traffic lines is less affected by the time delay compared to the generation of queues; thus, space markup modeling can produce fairly close predictions if the required rooms are determined, even if the layout and shape of the space are not confirmed. Further research may become a useful tool in the space programming process.

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