A Study on the Relation between Traffic Density in the Outpatient Department and Infections in Hospital Oh Eun-hye 1, Kweon Jihoon 2* 1 Department of Architecture, Graduate School, Keimyung University, Daegu, Korea 2 Department of Architecture, Keimyung University, Daegu, Korea Abstract Background Studies on infection prevention and early clinical response are needed since highly contagious viruses result in enormous economic losses. The purpose of this study is to propose architectural design directions to reduce infections in hospitals by deriving spaces vulnerable to infections on the ground floor through overcrowding simulation and traffic observation. Methods This study was carried out by reviewing previous research, analyzing drawings, and conducting overcrowding simulations. Based on the characteristics of regional hospitals and outpatients' visiting procedures, the spatial compositions were analyzed using drawings. By using an agent-based simulation analysis, the overcrowded spaces were derived upon the space arrangement. By using the traffic density of the hospitals, we identified the traffic density throughout the ground floor and derived the overcrowding spaces. Finally, the relation between simulation outputs and actual results was analyzed. Results The simulation analysis showed a moderate correlation with the observed public space's traffic density. The overcrowded space of the agent-based analysis appeared more similar to the actual overcrowded space than the result of the visibility analysis. The results showed that overcrowding space due to user circulation and space arrangement, overcrowded space analyzed from agent-based simulation results, and overcrowded space derived from the actual measurement of traffic density showed a similar pattern. Conclusions Based on the analysis results derived from patients' traffic survey and agent-based simulation, architectural design directions were suggested for reducing the possibility of infection in hospitals. Keywords Hospital Design, Hospital Infection, Agent-Based Simulation *Corresponding author: Jihoon Kweon (jkweon@kmu.ac.kr) This research was supported by Individual Basic Science & Engineering Research Program through the National Research Foundation of Korea(NRF) funded by the Ministry of Education. (NRF-2015R1D1A1A01060240) Citation: Oh, E., & Kweon, J. (2017). A Study on the Relation between Traffic Density in the Outpatient Department and Infections in Hospital. Archives of Design Research, 30(4), 189-203. http://dx.doi.org/10.15187/adr.2017.11.30.4.189 Received : Sep. 01. 2017 ; Reviewed : Oct. 03. 2017 ; Accepted : Oct. 03. 2017 pissn 1226-8046 eissn 2288-2987 Copyright : This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non- Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/), which permits unrestricted educational and non-commercial use, provided the original work is properly cited. www.aodr.org 189
1. 서론 1. 1. 연구의배경및목적신종바이러스와같이전염성이강한바이러스는막대한경제적손실을초래하기때문에예방및초기대응에관한연구의필요성이제기되고있다. 그러나지금까지수행된병원내감염에관한연구들은대부분병원의전역적공간과행위자에대한고려가부족한상황에서수행된것이현실이다. 메르스확산의문제점으로의료시설내자연, 환자의장시간대기, 복잡한동선등이지적되었다. 의료시설내자연현상은바이러스전파를이중적으로증가시킬우려가있다. 전염성이강한질병의초기대응을위해향후병원건축설계의방향에대한관심이지속적으로증가하고있는추세이다. 환자가진료와검사실을찾아이동하는구조에서환자중심의의료서비스개념도입으로인해중앙집중되어있던각종검사시설들이외래로분산되면서동선의최소화및공간구성이변화되고있다 (Cho, 2017). 정현화 (Chung, 2017) 는신종바이러스성감염질환에대한초기응급부문의공간적개선, 호스피털스트리트등의공용공간과대기공간의쾌적한환경개선과외래진료부문의특성화된센터화하며전문화등신축병원건축계획의특징을소개하였다. 병원내감염예방을위해병원배치뿐만아니라행위자의특성을고려하여동선의단순화또는환자가이용하는공용공간대기공간등이개선되어야한다. 본연구는시뮬레이션을통해접지층내감염원전파가용이한단위공간을도출하고실측된통행밀도와의관 계를비교하여병원내감염을저감하는건축디자인적방안을제시하고자한다. 1. 2. 연구범위및방법본연구에서는선행연구고찰을통해지역별거점병원의특성과외래환자의이동동선을분석하였으며대상병원의도면분석을통해공간배치와외래환자의이용공간을분석하여공용공간과목적공간으로분류하였다. 행위자기반분석을통해공간배치에따른과밀공간을시각적으로나타내기위해시뮬레이션을수행하고대상병원의통행실측을통해과밀공간을도출하였다. 마지막으로시뮬레이션과현장조사를통해나온결과의관계를분석하였다. 질병의발생은공간상에나타나기때문에공간에기반한표현과분석방법으로해석된다. 외래환자와보호자는내원하여귀가하기전까지공통적으로접지층을거쳐이동한다. 접지층에위치한응급실, 병동을이용하는환자및보호자들도접지층을거쳐서진입하므로접지층전체공간을연구의공간적범위로지정하였다. 단외부통로를통해연결되는별동과건축공간적요소이외의설비부분은연구범위에서제외하였다. 병원내행위자의경우보행하지못하는소아를제외한모든이용자를대상으로측정하였다. 본연구의방법및과정은다음과같다. (1) 지역거점병원과의료시설의건축계획동향에관한선행연구를고찰한다. (2) 지역거점병원외래진료부의부문별공간배치와호흡기질병환자의내원진료과정에서이용하는단위공간을도출한다. (3) 행위자기반시뮬레이션을통해공간배치에따른감염으로부터취약한과밀공간을도출한다. (4) 시뮬레이션을통해도출된감염에취약한공간과실측한통행밀도의상관관계를분석한다. (5) 감염으로부터취약한과밀공간에대한건축디자인적방안을제시한다. 190 Archives of design research 2017. 11. vol 30. no4
2. 선행연구의고찰 지역별거점병원운영과관리지침 (KCDC, 2017) 에따르면지리적접근성을고려한지역별거점병원을사전에지정하는것은신종감염병확산에대비하기위한것이다. 지역별거점병원의기능으로는병원내감염예방, 신종감염병환자만을위한별도의분리된외래진료시설, 중증환자치료를위한음압병상, 신종감염병대응체계구축등이있다. 2017년 3월기준에따르면지역별거점병원은총 77개소가지정되어있으며서울 6개소, 부산 6개소, 대구 5개소, 인천 5개소, 광주 2개소, 대전 2개소, 울산 2개소, 경기 15개소, 강원 2개소, 충북 3개소, 충남 5개소, 전북 5개소, 전남 6개소, 경북 5개소, 경남 7개소, 제주 1개소로분포되어있다. 77개소중상급병원 12개소종합병원은 65개소이다. 상급종합병원은중증질환에대하여난이도가높은의료행위를전문적으로행하는종합병원으로보건복지부장관이지정하는제 3차의료급여기관이다. 종합병원은의료법에따라 100개이상의병상과 7개에서 9개이상의진료과목, 각진료과목에전속하는전문의를갖춘제2차의료급여기관이다. 지역별거점병원은격리외래진료실또는격리중환자실을갖추고있어야한다. 대부분의병원이격리외래진료실을갖추고있지만격리중환자실을갖추고있는병원은절반도되지않는다. 병원내감염예방을위해지속적으로적절한시설들을갖추어야할필요가있다. 미시적현상을행위자의속성에서시작하여시뮬레이션을통해거시적현상의동역학을도출하는접근을행위자기반모형이라고한다. 정형화된분석으로는한계를가지는사회시스템분석에매우유용하다. 양정훈과김회경 (Yang & Kim, 2012) 은현실세계의문제를해결하기위해가상환경을제작하여각행위자의속성과규칙을입력하고이들간의상호작용을분석하여관련의여부를확인할수있는시뮬레이션분석방법이다. 행위자기반모형은행위자, 환경, 행위자와환경의상호작용으로구성되어있다. 오성진 (Oh, 2015) 은행위자는하나또는다수로설정할수있다. 병원내행위자의경우환자, 의료진, 보호자, 방문객, 관리자등다수이므로다중행위자시스템 (multi-agent system) 으로설정가능하다. 각각의행위자의속성과법칙은행위자에따라다르게설정할수있다 (Meng, Davies, Hardy & Hawkey, 2010). 신종바이러스의출현으로인해의료시설내감염에대한관심이높아지고있으며특히응급실내과밀화는의료진및환자의감염으로부터노출될우려가있다. 김윤 (Kim, 2015) 은전체메르스감염환자중 46% 는응급실에서발생하였는데그원인으로응급실과밀화의영향이컸으며환자들의평균체류시간또한 15시간으로상당히오랫동안머물기때문이라고지적한다. 건축계획단계에서경증환자와중증환자의공간을분리하여과밀화의문제를해결할필요가있다고제안하였다. 고영호 (Ko, 2016) 는병원내 2차감염의문제점으로다인실병실, 부적절한공조설비시스템, 응급실의과밀집및호흡성감염병환자의동선분리미흡등을지적하였다. 현재 4인병실이기준병실로변경되었지만의료법등의문제로환자들은 6인이상의병실을선호하는현실이다. 6인이상의병실은보호자및간병인까지포함하면과밀한공간으로감염에대해위험에노출될가능성이있다. 의료시설의계획단계에서부터호흡기감염의특징을고려하여교차오염을방지해야한다. www.aodr.org 191
3. 대상병원공간및동선분석 1982년개원으로지속적인리모델링과증축으로인해현재지하 2층지상 8층규모이며상급종합병원에속한다. 출입구는주출입구 2개와응급실출입구 1개이며병동과외래동이분리되어있다. 병동으로이동이가능한엘리베이터 3개와외래동으로이동이가능한엘리베이터 2개가있다. 주요검사실들이접지층중앙에위치해있으며 1중복도형으로별도의환자대기공간없이복도의자에서대기한다. 대상병원은격리외래진료실 2개와격리중환자실응급병상 3개의시설도갖추고있다. 대상병원의접지층의경우에 Figure 1과같이 5가지로분류되며공용공간, 검사공간, 지원서비스, 응급공간, 병동으로구성되어있다. 공용공간의경우복도, 원무과대기공간, 검사실대기공간, 화장실, 엘리베이터, 계단실, 출입구등이있고, 검사공간으로는각종촬영실등중앙검사실과특수검사실이있다. 지원서비스공간은원무과, 외래약국, 편의시설, 입퇴원수속실, 교육실등이있고응급공간은소아응급실과일반응급실이구분되어운영되고있다. Figure 1 Layout of ground floor plan 대상병원의경우외래동과입원병동이분리되어있어접지층을통해이동이가능하며접지층에서병동엘리베이터와외래동엘리베이터가구분되어있어서입원환자와내원환자의동선을분리할수있으나정확한사인이부족하여환자및방문객의동선혼란으로오히려긴동선을초래하기도한다. 또한검사실이중앙집중형으로배치되어있어입원환자와외래환자가같은공간에서대기하는현상이발생한다. 별도의대기공간이아닌복도를이용하기때문에환자가집중될시간에는과밀화가발생한다. 외래환자의대기공간의경우진료과별로분리시키고외래환자와입원환자의동선은최대한겹치지않도록설계하는것이감염예방에유리하다 (Korean Society for Healthcare-associated Infection Control and Prevention, 2017). 대상병원의외래진료절차과정은 Figure 2와같다. 원무과에방문하여진료등록을하고해당외래진료실로이동한다. 그리고필요한검사들을받기전에원무과에서수납및예약을하게된다. 검사후약이나주사치료전에최종적으로원무과에서처방전을수령받는다. 대부분의대형병원들의진료절차는이와비슷하다. 외래진료를받기위해서여러차례이동을해야하기때문에자연스럽게동선이길어진다. Figure 2와 3을바탕으로주요외래환자동선과입원환자동선을분석하였다. Figure 3을살펴보면외래환자와입원환자의동선은주로중앙검사부에서중복되는것을알수있다. 대상병원의경우출입구 3을이용하면병동의접근이용이하고출입구 1은외래동에접근이용이하다. 출입구 1에위치한엘리베이터와계단실을이용해야만외래진료실 192 Archives of design research 2017. 11. vol 30. no4
로이동이가능하다. 내원환자의경우주로외래부을이용하지만추가검사가필요한경우검사부의중앙검사 실을이용하게된다. 반대로입원환자가출입구 1 을통해이동한다면동선이길어질뿐만아니라외부인과의 접촉으로부터감염에노출될가능성이높다. Figure 2 Outpatient care procedure Figure 3 Transfer patterns for outpatients and inpatients Figure 4 Public spaces including corridors and waiting areas www.aodr.org 193
Figure 5 Clinical spaces corresponding patient s intented movement 지역별거점병원운영과관리지침에서감염병환자진료를위한격리외래시설표준을살펴보면필요한시설로는출입구, 진료실, 환자대기공간, 접수수납공간, 흉부방사선촬영실, 화장실등이있다. 시설표준과 Figure 3을참고하여단위공간들을지정하였으며목적을가지는공간과공용공간을분류하여나타냈다. Figure 4는잠재적감염자의진료과정에서접촉으로인해다른행위자에게전파할가능성이있으므로병원내복도, 대기공간등공용공간을나타내었다. Figure 5는환자, 방문객, 입원환자들이목적을가지고이동할경우이용할수있는공간으로검사실, 엘리베이터, 계단실, 원무과, 외래약국등을나타내었다. 4. 시뮬레이션을통한감염에취약한과밀공간도출 4. 1. 시뮬레이션을통한과밀공간도출행위자기반시뮬레이션을위해사용된뎁스맵 10 (Depthmap10) 은스페이스신택스그륩 (UCL Space Syntax Group) 에서제공한분석도구로공간배치를바탕으로감염취약공간을분석하고시각적으로표현이가능하다는장점이있다. 시뮬레이션과정에서접지층공간의전역적인가시성분석을먼저실시하였다. 다음으로 Figure 4와 5를바탕으로호흡기질병환자가외래진료과정에서주로이용하는목적공간과공용공간을지정한후행위자의보행속도를평균 1.4m/s, 분석시간은 3600초, 행위자는 50명으로설정하여자연보행행위자기반시뮬레이션분석을진행하였다. Figure 6과 Figure 7의시뮬레이션분석결과는붉은색일수록고밀도파란색일수록저밀도를의미한다. Figure 6의가시성시뮬레이션분석결과각각의복도가만나는지점에서가장심한과밀을볼수있다. 공간의깊이가깊은곳보다낮은곳에서비교적과밀이잘나타나며넓은홀공간에서과밀화를알수있다. Figure 7의행위자기반시뮬레이션결과를살펴보면가시성분석결과와는부분적으로다른결과를나타낸다. 행위자기반분석의경우외래부와검사부, 병동부을연결하는중앙복도에서가장높은과밀을볼수있다. 검사부의복도중앙도비교적과밀한현상이나타나며복도를중앙으로좌측외래환자가주로이용하는검사실복도에서도과밀이나타난다. 다음으로외래부의원무과대기공간과엘리베이터사이의공간에서과밀화를볼수있다. Figure 7의결과는 Figure 3의동선분석에서외래환자와입원환자의중첩되는동선과비교적으로일치하는것을알수있다. 194 Archives of design research 2017. 11. vol 30. no4
Figure 6 Visibility simulation result Figure 7 Agent-based simulation result 4. 2. 통행밀도실측에따른과밀공간분석 Table 1은 3.2에서단위공간을도출한결과를바탕으로대상병원의실제통행밀도를실측한결과이다. 2017 년 08월 04일, 07일, 11일 3일동안 13시부터 17시까지동시간대에측정하였다. 1개의단위공간은 10분동안측정하였으며 2명의측정인원이각각공용공간 25개, 목적공간 25개를나누어측정하였다. 지정된단위공간을이동하는행위자인의료진, 환자, 보호자, 방문객, 관리자, 휠체어와병실침대를이용하는환자모두포함하여측정하였으며동일한행위자의반복된이동도중복되게측정하였다. 단보행하지못하는소아는측정대상에서제외하였다. Table 1 Number of users per public space Unit Space Day 1 Day 2 Day 3 Total Average 1 38 107 57 202 67.3 2 94 161 273 528 176.0 3 118 134 139 391 130.3 4 36 115 180 331 110.3 5 21 48 73 142 47.3 6 13 32 53 98 32.7 www.aodr.org 195
7 38 51 110 199 66.3 8 138 157 14 309 103.0 9 76 60 31 167 55.7 10 15 13 18 46 15.3 11 224 251 312 787 262.3 12 143 168 186 497 165.7 13 128 111 174 413 137.7 14 62 68 63 193 64.3 15 10 22 13 45 15.0 16 23 18 16 57 19.0 17 68 58 56 182 60.7 18 39 37 37 113 37.7 19 14 14 7 35 11.7 20 18 12 31 61 20.3 21 193 211 312 716 238.7 22 111 102 105 318 106.0 23 64 95 113 272 90.7 24 3 6 14 23 7.7 25 55 61 77 193 64.3 Total 1742 2112 2464 6318 - 공용공간의경우 1일평균 2106명이측정되었으며 11번, 21번의단위공간 ( 중앙복도 ) 에서가장높은통행밀도가측정되었다. 2, 3, 4, 8, 12, 13, 22 공간은비교적으로높게측정되었다. 반대로 24번, 19번 ( 특수검사실앞복도 ) 에서가장저밀한공간으로측정되었다. 목적공간의경우에는 Table 2와같이 1, 22( 출입구 ) 에서가장높은통행밀도가측정되었으며다음으로 2, 3( 계단실, 엘리베이터 ), 4( 원무과대기실 ), 18, 25( 엘리베이터 ) 에서비교적으로높게측정되었다. 반대로 19, 20( 특수검사실 ) 에서저밀도로측정되었다. 통행밀도측정결과, 과밀한공간은외래부에서외래부복도, 출입구, 대기공간이고검사부에서는엘리베이터, 중앙복도병동부에서는엘리베이터앞복도로도출되었다. Table 2 Number of users per clinical space Unit Space Day 1 Day 2 Day 3 Total Average 1 123 152 247 522 174.0 2 28 69 133 230 76.7 3 33 71 96 200 66.7 4 52 60 68 180 60.0 5 22 27 29 78 26.0 6 9 14 43 66 22.0 7 15 23 47 85 28.3 8 5 9 14 28 9.3 9 9 10 6 25 8.3 10 27 26 24 77 25.7 11 6 5 6 17 5.7 12 52 33 31 116 38.7 13 5 2 10 17 5.7 14 7 8 14 29 9.7 15 44 29 36 109 36.3 16 24 28 21 73 24.3 17 6 2 7 15 5.0 18 49 50 73 172 57.3 196 Archives of design research 2017. 11. vol 30. no4
19 4 3 3 10 3.3 20 8 2 2 12 4.0 21 9 7 9 25 8.3 22 142 168 246 556 185.3 23 4 10 35 49 16.3 24 25 34 40 99 33.0 25 56 45 58 159 53.0 Total 764 887 1298 2949-4. 3. 감염취약공간과과밀공간의상관관계분석시뮬레이션을통해도출한결과와통행밀도실측값의관계를분석하였다. 라이노 (Rhinoceros5) 에서그래스호퍼 (Grasshopper 0.9.0076) 을이용하여 Figure 8과같이모델을작성하였다. 분석방법으로는가시성분석과행위자기반분석의결과값과 3일동안측정한단위공간별통행밀도의평균값의관계를 1000mm 간격으로넓혀가며상관관계를분석하였다. 공용공간의통행밀도와시뮬레이션의경우높은상관관계가나타나지만목적공간의통행밀도와시뮬레이션간의상관관계는나타나지않았다. Table 3을살펴보면 5% 유의수준에서관계가있으며전체적으로통행밀도와시뮬레이션과는다소높은상관관계가있다. 공용공간통행밀도와행위자기반시뮬레이션의경우 2m에서 4m까지, 가시성시뮬레이션의경우에 2m에서 5m까지높은상관관계가있다. 행위자기반분석과거리간의상관계수는 3000mm가 0.771로가장높은상관관계가있는것으로나타나고있다. 가시성분석과거리간의상관계수는 0.767로나타났다. 두가지분석결과모두유의하게나타나지만행위자기반분석이더가깝게나타난다. Figure 9는 Table 3을그래프로나타내었다. Figure 8 Grasshopper model Table 3 Correlation analysis result Visibility to traffic Agent-based simulation to traffic Distance (mm) Pearson's r Significance Pearson's r Significance 1000 0.631 0.001 0.639 0.001 2000 0.727 0.000 0.724 0.000 3000 0.767 0.000 0.771 0.000 4000 0.730 0.000 0.717 0.000 5000 0.707 0.000 0.664 0.000 6000 0.688 0.000 0.626 0.001 7000 0.662 0.000 0.596 0.002 8000 0.634 0.001 0.562 0.003 9000 0.632 0.001 0.536 0.006 10000 0.640 0.001 0.539 0.005 11000 0.659 0.000 0.568 0.003 www.aodr.org 197
12000 0.677 0.000 0.595 0.002 13000 0.681 0.000 0.605 0.001 14000 0.689 0.000 0.613 0.001 15000 0.695 0.000 0.609 0.001 16000 0.701 0.000 0.600 0.002 17000 0.702 0.000 0.596 0.002 18000 0.703 0.000 0.591 0.002 19000 0.705 0.000 0.587 0.002 2000 0.706 0.000 0.574 0.003 Figure 9 Correlation coefficient change upon distance variation Figure 10 Vulnerable space to infection with traffic survey 198 Archives of design research 2017. 11. vol 30. no4
Table 1에서공용공간의통행밀도측정결과와 Figure 7의행위자기반시뮬레이션결과를바탕으로높은상관관계가있는반경 3000mm의범위를행위자기반시뮬레이션에다시적용하여과밀화로인해감염으로부터노출이용이한공간을도출하였다. Figure 10과 11은붉은색일수록과밀도초록색일수록저밀도공간이며주황색이중간정도를의미한다. Figure 10을살펴보면 11, 21( 중앙복도 ) 가가장과밀한공간이며다음으로는외래부의 2( 원무과앞복도 ), 3,4( 복도 ) 와검사부의 8( 복도 ), 12( 엘리베이터 ), 13( 검사실중앙복도 ) 병동부는 22( 복도 ), 23( 병동부중앙복도 ) 가비교적으로과밀한공간으로도출되었다. Figure 11을살펴보면과밀공간으로는외래부검사부병동부를연결하는 8, 11( 중앙복도 ) 가가장과밀한공간이며다음으로는외래부의 4( 계단실앞복도 ) 검사부의 21( 복도 ), 12( 엘리베이터 ), 13( 검사실중앙복도 ) 이비교적으로높게나타났다. 결과적으로통행밀도의과밀공간과행위자기반시뮬레이션과밀공간이비교적으로일치하며과밀하지않은공간과과밀한공간이명확하게구분이가능하다. Figure 11 Vulnerable space to infection with agent-based simulation 5. 결론및제언 최근병원내전염성이강한감염의발생으로막대한경제적손실이초래되고있다. 따라서병원내감염예방 을위해서는병원공간적배치뿐만아니라행위자의특성도고려되어야하며건축디자인적방안으로예방및 초기대응에관한연구가필요하다. 본연구는병원내감염을저감하는건축디자인적방안을제시할목적으로수행되었으며지역별거점병원의 접지층을공간적연구범위로설정하였다. 시뮬레이션과통행밀도실측으로접지층내감염으로부터취약한 공간을도출하고관계의비교분석을수행하였다. 그결과로첫째, 진료절차에따른입원환자와외래환자의동선분석결과주로검사부에서동선의중복이발생하였다. 검사실이접지층의중심에집중되어있고검사실까지접근하는동선이입원환자와외래환자가분리되어있지않다. 또한응급실출입구가위치해있으며출입구2를통해접근하는외래환자의경우외래동까지중앙복도를통해이동해야함으로상당한과밀화가나타난다. 검사부내이용목적에따라과밀화를분산시키 www.aodr.org 199
기위해입원환자와외래환자의동선분리및교차지점에서여유폭을줄필요가있다. 둘째, 실측된통행밀도값과행위자기반시뮬레이션분석값을 1000mm 간격으로넓혀가며상관분석한결 과반경 3000mm 가가장상관관계가있다고도출되었으며 3000mm 반경으로다시시뮬레이션에적용한결과 감염으로부터취약한과밀공간과과밀하지않은공간을명확하게구분할수있었다. 셋째, 대상병원의접지층의부문별로과밀공간을분류하였을때검사부에서가장집중되는것을알수있었으며외래진료부에서는 2. 원무과앞복도, 4. 계단실앞복도, 3. 대기공간옆통로이며검사부에서는 8,11,21( 중앙복도 ), 12( 엘리베이터앞복도 ), 13( 검사부교차지점 ) 이고병동부에서는 22( 엘리베이터앞복도 ) 에서과밀한것을알수있었다. 특히외래동이나병동으로이동하는엘리베이터나계단실의경우복도와홀의역할을같이할경우과밀화현상이나타나므로홀공간과복도공간을따로분리해야한다. 넷째, 가시성시뮬레이션분석과행위자기반시뮬레이션분석모두실측된공용공간통행밀도와다소높은상관관계가있다. 비교적으로가시성분석보다행위자기반분석결과가공용공간통행밀도와의과밀공간이일치하게나타난다. 결과적으로동선과공간배치에따른과밀화와행위자기반시뮬레이션결과로도출된과밀화와통행밀도실측으로도출된과밀한공간이서로일치하였다. 본연구는환자의동선분석및시뮬레이션분석결과를바탕으로실제통행밀도와의관계를분석하여접지층내감염을저감하기위한건축디자인적방안을 Figure 12의다이어그램으로나타내었다. 대상병원의경우엘리베이터와계단실과같은수직이동을위한공간배치가수평이동동선과중복되어과밀화가발생함으로대기공간의필요성을강조하였고출구의위치를변경하여중복되는동선을분리하였다. 입원환자, 외래환자, 보호자, 의료진등다양한행위자가이용하는접지층의특성을고려하여각행위자의검사부접근동선을분리하고복도대기공간이아닌별도의대기공간을배치하여과밀화를저감할수있는방안을제안하였다. 병원건축계획단계에서행위자기반시뮬레이션을통해과밀화를정량적으로판별하여공간배치및동선또는바이러스전파를차단하는스크린도어나에어커튼과같은한정된디자인을효과적으로자원분배가되기를기대한다. 단공용부분에한하여적용가능하며목적공간 ( 비공용 ) 을분석할연구방법의필요성을향후연구과제로제안한다. Figure 12 Proposed design solutions 200 Archives of design research 2017. 11. vol 30. no4
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외래진료부의통행밀도와병원내감염의관계에관한연구 오은혜 1, 권지훈 2* 1 계명대학교일반대학원건축학과, 대구, 대한민국 2 계명대학교건축토목공학부건축학전공, 대구, 대한민국 초록연구배경전염성이강한바이러스는막대한경제적손실을초래하므로감염에대한예방및초기대응에관한연구의필요성이제기되고있다. 병원내감염예방을위해병원공간배치뿐만아니라사용자의특성도고려되어야한다. 본연구는과밀화시뮬레이션과통행실측으로접지층내감염으로부터취약한공간을도출하고그관계를비교하여, 병원내감염을저감하는건축디자인방안을제시함을목적으로한다. 연구방법선행연구고찰과도면분석, 과밀화시뮬레이션으로진행하였다. 지역별거점병원의특성과외래진료절차를바탕으로도면을이용하여공간구성을분석하였다. 그결과로공용공간과치료용도의공간을도출하였다. 다음으로행위자기반시뮬레이션분석으로공간배치에따른과밀공간을도출하였다. 대상병원의통행밀도실측을이용하여접지층전역의통행밀도를분석할수있었으며, 과밀공간을도출하였다. 최종적으로시뮬레이션과실측을통해나온결과의관계를분석하였다. 연구결과시뮬레이션분석모두실측된공용공간통행밀도와다소높은상관관계가있다. 가시성분석보다행위자기반분석의과밀공간이실제과밀공간과더유사하게나타났다. 결과적으로동선과공간배치에따른과밀공간, 행위자기반시뮬레이션결과로부터분석된과밀공간및통행밀도의실측으로도출된과밀공간이유사한양상을보였다. 결론환자의동선분석및시뮬레이션분석결과를바탕으로실제통행밀도와의관계를분석하여접지층내감염을저감하기위한건축디자인적방안을다이어그램으로제시하였다. 주제어 병원디자인, 병원내감염, 행위자기반시뮬레이션 * 교신저자 : 권지훈 (jkweon@kmu.ac.kr) 202 Archives of design research 2017. 11. vol 30. no4