제안하는 응급의료센터 수요예측 모델

(A) 응급의료센터 수요예측모델

본 연구에서 제안하는 응급의료센터 수요예측모델에 관한 연구방법의 개괄은 (Fig. 1.)와 같다.

Fig. 1. Overview of Research Method. ED=Emergency Department, MA=Moving Average, SARIMA=Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average, ACF=Auto-Correlation Function, PACF=Partial Auto-Correlation Function, AIC=Akaike Information Criterion, BIC=Bayesian Information Criterion, MAPE=Mean Absolute Percentage Error.

Number of Daily ED Patients.

Stationarity : Seasonal Difference(1)

SARIMA(1,0,1)(0,1,1)₇ 6815.7 6834.0 7.8 Multi-variate

Observed and Predicted Daily ED Patients.

Comparison for Models

(2) Univariate SARIMA(1,0,1)(0,1,1

Model

(3) Multivariate SARIMA(1,0,2)(0,1,1)

Model

응급의료센터 과밀화 현상을 해소하기 위한 효과적인 방법으로 본 연구에서는 “수요예측”을 이용하고자 하며, “수요예측”이란 수요분석을 통하여 시장조사나 각종 예측조사의 결과를 종합해서 미래의 수요를 예측하는 것이다.

수요를 예측하는 방법으로는 예측대상이나 목적에 따라 여러 가지로 분류할 수 있지만, 일반적으로 정성적 예측방법 (Qualitative Technique)과 정량적 예측방법(Quantitative Technique)으로 구분할 수 있다.

정성적 예측방법은 주로 경영자, 종업원 등 조직 내외의 인간이 가진 경험이나 이들의 견해에 의존하여 미래의 결과를 주관적으로 예측하는 방법으로 신제품 및 서비스 도입 시와 같이 과거 자료와 시간이 불충분할 때 흔히 사용되는 방법이고, 정량적 예측방법은 관측된 과거자료에 대한 통계적 분석을 통하여 미래의 수요를 예측하는 방법으로 과거에 대한 자료가 충분하고, 그 자료가 수치로 나타낼 수 있을 때 사용되는 방법이다.

또한, 정량적 예측기법은 다시 인과형 예측기법(Causal Forecasting Method)과 시계열 예측 기법(Time Series Analysis)으로 분류될 수 있으며, 인과형 예측기법은 수요에 영향을 주는 환경 요인들을 파악하고 수요와 이 요인들간의 인과관계를 파악함으로써 수요를 예측하는 방법이고, 시계열 예측기법은 과거의 수요를 분석하여 시간에 따른 수요의 패턴을 파악하고 과거의 수요패턴이 미래에도 지속된다는 기본적인 가정하에 미래의 수요를 예측하는 방법이다.

이러한 수요예측기법에는 공통적 특징이 있는데, 효과적으로 수요를 예측하는데 있어 공통적인 특징을 이해하는 것이 매우 중요하다

수요예측기법의 공통적 특징은 다음과 같다.

1) “수요예측기법들은 일반적으로 과거에 존재했던 인과관계가 미래에도 계속될 것이라는 가정하에 이루어진다.”

즉, 시계열 예측 기법의 경우 과거의 패턴이 미래에도 그대로 지속된다는 것을 전제로 하며, 실제로는 과거의 패턴이 계속되는 것이 아니므로 안정성이 기본적으로 가정되어야 한다.

2) “예측은 언제나 정확할 수 없으며, 오차가 발생된다.”

이러한 예측 값과 실제 값과의 차이를 최소화시키는 것이 수요예측의 목적이다.

3) “개별적으로 예측하기 보다는 집단화, 그룹화하여 예측하는 것이 오차를 줄일 수 있다.”

집단화, 그룹화해서 예측하게 되면, 개체수가 증가한 만큼 신뢰성 있는 계획을 할 수 있게 되므로 예측오차(Forecasting error)를 줄일 수 있다.

4) “예측의 정확성은 예측기간이 증가할수록 감소하게 된다.”

일반적으로 단기예측이 장기예측보다 정확성이 높다.

수요예측기법은 이러한 공통적인 특징을 바탕으로 관측된 과거의 시계열로부터 시간이 흘러도 변하지 않고, 계속되어 온 현상이 미래에도 계속 되리라는 가정하에 예측모델을 개발하고, 그 모델을 통해 미래를 예측하는 것이다. 모든 수요예측기법들에는 오차가 발생할 수 밖에 없으므로, 예측모델을 구축하는 과정에서 오차를 최소화하는 것이 수요예측의 목적이 된다.

본 연구에서는 수요예측의 방법 중 “시계열 예측기법”을 이용하여 사회·문화·경제·기술적 환경에 따라 급격히 변화하는 응급의료서비스 에 대한 요구를 파악하고, 미래의 응급의료서비스에 대한 미래의 수요를 예측하고자 한다.

“응급의료센터의 수요예측”은 응급의료센터에 내원하는 환자수를 기준으로 전반적인 응급의료센터의 수요를 예측할 수 있다는 가정하에 단일기관의 응급의료센터를 내원하는 일일 환자 수를 예측하는 모델을 구축하고, 예측모델을 비교·평가하는 연구를 수행하고자 한다.