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서울의 병·의원은
낮 시간 인구에
비례해 분포할까?

서울 426개 행정동의 병·의원 위치를 2025년 낮 시간 생활인구와 비교해, 절대 규모와 인구 대비 상대적 공급 집중의 차이를 살펴봅니다.

SEOUL · 426 DONGS

11,153개
병·의원 및 보건기관

생활인구: 2025년 시간대별 평균
시설 위치: 2026.09 스냅숏

RESEARCH QUESTION

2025년 서울 426개 행정동의 낮 시간 생활인구를 기준으로 볼 때, 병·의원 공급의 상대적 집중도는 인구 규모와 어떤 관계를 보이며 그 공간적 불균형은 어떻게 나타나는가?

의료공급은 HIRA 의료기관 위치 수로, 지역별 인구는 2025년 행정동·시간대별 평균 생활인구의 09–17시 평균으로 조작화했습니다. 시설 자료는 2026년 9월 기준이므로 두 자료의 시점이 일치하지 않습니다. 이 분석은 의료 이용의 결과가 아니라 두 공간 분포의 비교입니다.

서울 병·의원 — 분석 범위 내 의료기관 수

분석 행정동 — 서울 행정동 경계 기준

서울 평균 공급 — 생활인구 1만 명당 기관 수

자료 기준 2026.09 생활인구 2025 · HIRA 2026-09-30

01 / SPATIAL PATTERN

공급은 서울 안에서 어떻게 분포할까

절대 시설 수와 인구보정 지표를 전환해 비교하세요. 행정동을 누르면 상세 값을 확인할 수 있습니다.

행정동 경계: 통계청 SGIS 2025 · 시설 위치: 건강보험심사평가원 · 배경지도 © OpenStreetMap

02 / COMPARISON

인구가 많은 행정동일수록 상대 공급도 높을까?

서울 평균을 1로 둔 LQ의 상·하위 행정동입니다. 1보다 크면 생활인구 비중보다 기관 비중이 높고, 1보다 작으면 상대적 공급이 낮습니다.

HIGH

상대적 공급 상위 10개 동

LOW

상대적 공급 하위 10개 동

RELATIONSHIP

생활인구와 상대적 의료공급

Pearson r — Spearman ρ — 행정동별 단순 상관 · 인과효과 아님

축가로는 09–17시 평균 생활인구, 세로는 서울 평균 대비 공급 집중도(LQ)입니다. 세로축은 로그 눈금입니다.

기준선수평선은 서울 평균 LQ=1, 수직선은 행정동 생활인구 중앙값입니다.

행정동 값점에 마우스를 올리면 동 이름과 지표를 확인할 수 있습니다. 상관계수는 인과관계가 아닌 행정동 단위 기술통계입니다.

03 / RESULTS

숫자가 보여주는 것은 ‘분포’이지 ‘진료받기 쉬움’ 그 자체는 아닙니다.

자료를 불러오면 생활인구 대비 공급이 상대적으로 높은 지역과 낮은 지역을 비교해 결과를 보여줍니다. 동별 시설 수는 행정동 경계 안의 기관을 단순 집계하므로, 경계 인접 시설이나 개인별 이동경로·진료역량은 반영하지 않습니다.

04 / INDICATORS

측정 방법과 해석

공간 단위는 2025년 서울 행정동 426곳입니다. 시설 좌표를 경계에 결합한 뒤 시설 수와 낮 시간 생활인구 비율을 계산했습니다.

인구 대비 공급 밀도

D_i = H_i ÷ P_i × 10,000

값이 높을수록 해당 행정동의 낮 시간 인구에 비해 병·의원 위치가 많습니다. 낮은 값은 인구 대비 시설 수가 적다는 뜻이지, 진료받을 수 없는 지역이라는 뜻은 아닙니다.

입지계수 (Location Quotient)

LQ_i = (H_i/H_Seoul) ÷ (P_i/P_Seoul)

LQ가 1보다 크면 해당 동의 인구 비중보다 기관 비중이 높고, 1보다 작으면 상대적 공급이 낮습니다. LQ는 1만 명당 기관 수를 서울 평균으로 나눈 값이므로 두 인구보정 지표의 지역 순위는 같습니다. 기관 수와 인구가 모두 0이거나 자료가 없는 동은 계산에서 제외합니다.

공간 단위와 전처리

H_i는 동 i의 병·의원 및 보건기관 수, P_i는 09–17시 평균 생활인구입니다. 시간대별 평균값 아홉 개를 동일한 가중치로 평균합니다. 밀도 D는 서울 평균 밀도와의 비가 LQ와 같으므로 두 인구보정 지표의 지역 순위는 같습니다.

자료와 해석상 한계

기관마다 규모·진료과·병상·운영시간이 달라도 한 곳으로 셉니다. 행정동 경계와 좌표 오차, 시설의 단일 동 배정, 자료 시점 차이가 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

생활인구는 거주자나 실제 환자 수가 아닙니다. 인구보정 LQ는 시설의 접근시간·수용역량을 측정하지 않으며, 공간적 상관만으로 원인이나 개인의 의료 이용을 설명할 수 없습니다.

05 / DATA DESCRIPTION

자료 설명

자료별 기준 시점과 공간 범위, 지표 산출에 사용한 항목과 전처리 기준을 정리했습니다.

자료와 역할	기준 시점	공간 범위	사용 항목과 전처리	출처
병·의원 및 보건기관 공급 위치	2026-09-30 스냅숏	서울특별시, 행정동 위치 집계	사용 항목: 기관 종별명·시도명·경도/위도·기관 식별키 포함 범위: 병원·의원·보건기관 (치과·한방·약국 제외) 행정동 결합: 좌표 유효 11,154건 중 11,153건 배정, 1건 제외	건강보험심사평가원 전국 병의원 및 약국 현황 공공누리 제1유형 · CSV/ZIP
행정동별 시간대 평균 생활인구 수요의 공간 대리변수	2025년	서울 426개 행정동 · 24개 시간대	사용 항목: `ADMI_CD`, `TT_str`, `SPOP_mid` 공간 결합: 서울 행정동 코드로 경계와 연결 전처리: 09–17시 시간대별 평균값의 산술평균	수업자료 `SPOP_2025_ADM_mid.csv` lecture06_Living_Population
행정동 경계 공간 집계 단위	2025-01-01 기준	서울시 426개 행정동 폴리곤	사용 항목: `sido=11`, 행정동 코드·경계 도형 전처리: HIRA 경도·위도를 행정동 폴리곤에 공간 결합 집계: 행정동 경계 안에 포함되는 기관 수 계산	통계청 SGIS 수업자료 `HangJeongDong_ver20250101.geojson`

06 / ASSIGNMENT COVERAGE

분석 항목 점검

연구 질문부터 자료·지표·공간 및 비공간 시각화, 결과 해석까지 과제의 제출 항목을 확인할 수 있습니다.

01구체적인 연구 질문과 분석 범위서울 426개 행정동 · 2025 생활인구와 2026 병·의원 자료의 공간 비교확인
02지표의 계산식·변수·단위·해석생활인구 1만 명당 공급 밀도와 서울 평균 대비 LQ확인
03자료의 기준 시점·공간 범위·전처리HIRA 좌표, 생활인구 시간대 평균, SGIS 행정동 경계확인
04공간·비공간 시각화행정동 주제도, 상·하위 순위 막대그래프, 생활인구–LQ 산점도확인
05결과·지역 차이·해석 한계집중·저공급 지역 및 생활인구와의 관계를 기술하고 인과 해석을 제한확인