Success strategies for Smart Rehabilitation Device clusters : Applying exploratory analysis and FCM = 재활의료산업 클러스터 성공 전략

국문 초록 (Abstract)

현재 우리나라는 전 세계에서 가장 빠른 속도로 초고령사회로 진입하고 있다. 통계청 인구추계에 따르면 국내 1970년 전체인구 중 65세 이상 노령인구 비율 3.1%에서, 2017년 13.8%, 2040년부터는 전체인구 30%를 초과하는 고령사회가 될 전망이다. 한국의 기대수명은 지난 46년간 약 20여 년 증가하여 현재 선진국 수준에 도달했지만, 건강수명은 2015년 73세로 기대수명과 격차가 약 9년 정도 발생하였다. 이처럼 의료 기술의 발전으로 인간 수명이 연장되었으나 고령화로 인해 뇌졸중, 치매 등 만성질환 또한 증가하고 있다.

고령화의 진전으로 다양한 사회문제가 발생할 전망이지만, 다른 한편으로 재활산업이라는 새로운 산업이 태동하여 신성장동력으로 성장할 수 있다. 외국의 경우 국민소득 1만 달러 도달 후 본격적으로 재활 의료기기 시장이 형성되는데, 미국과 일본은 각각 1970대 말, 1985년부터 활성화되었다. 이에 비교해 한국은 2006년 (국민소득이 1만6천 달러)을 기점으로 재활 의료기기 시장이 형성되기 시작하였으나, 아직은 시장규모가 상대적으로 작은 상황이다.

재활산업이란 이러한 고령자, 장애인 등의 일상생활을 지원해 주며 삶의 질과 생산성을 높여주는 제품 및 서비스를 제공하는 산업을 뜻한다. 초고령사회에 진입함에 따라 재활 의료산업 또한 성장할 것으로 전망되지만, 아직 국내 재활 기기 업체는 대부분 영세한 관계로 연구개발 및 혁신제품 개발이 어려운 상황이다. 이에 국내업체의 역량을 높이기 위해 산학병연 간 협업 네트워크를 구성하여 기업을 육성시킬 수 있는 재활 의료산업 클러스터 조성이 필요할 것으로 생각한다.

본 논문에서는 재활 의료기기산업 성공을 위하여 크게 두 가지 연구기법을 적용하였다. 먼저 탐색적 연구기법을 적용하여 문헌 연구를 통하여 바이오 클러스터의 특정 및 주요 요인에 대해 분석하였으며, 국내외 의료기기 클러스터 사례분석 비교를 통해 관련 성공 요인들을 도출하였다. 도출한 요인들을 바탕으로 국내 의료기기업체의 애로사항 및 클러스터 조성이 필요사항에 대한 설문조사를 진행하였다. 이를 바탕으로 의료기기 전반적인 실태 및 필요사항에 대해 분석할 수 있으며, 추가적인 통계적 분석을 통해 유의한 결과를 끌어낼 수 있었다. 다음으로 관련 전문가들 의견을 통해 재활 의료산업에 영향을 미치는 요인들의 인과관계를 정리하며, 요인별 가중치 또한 산출하여 이를 기반으로 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map, FCM)를 작성하였다. 작성된 퍼지 인식도를 바탕으로 시나리오별 추론 및 시뮬레이션하여 재활의료산업 육성을 위한 전략을 제시하였다. 퍼지 인식도를 통해 실시한 다양한 시뮬레이션 결과들이 향후 스마트재활 기기산업 클러스터 육성에 도움이 될 것으로 기대된다.

퍼지인식도맵 및 재활 의료기기 클러스터 성공 요인 분석을 위한 탐색적 결과의 시사점은 다음과 같다.

첫째, 이론적 배경을 통해 클러스터의 정의에 대한 탐색적 연구를 시도하였으며, 최종적으로 클러스터는 같은 산업에 속한 기관들이 지리적 인접성에 위치하면 차별화 및 비용 절감 효과에 따라 다른 지역에 입지한 기업들보다 경쟁 우위에 설 수 있다는 것을 주요 특징으로 도출할 수 있었다.

두 번째, 국내외 주요 의료기기 클러스터 사례 비교 분석을 통하여 앞서 이론적 배경에서 도출한 의료 관련 클러스터 주요 요인 가운데 우수한 연구기반 및 전문인력, 기반 등도 중요하지만, 그에 못지않게 자생적으로 발생하는 산학병연 네트워킹이 필요하며, 이를 이루기 위해 선도적 기업 또는 기관의 리더십이 중요하다는 것을 알 수 있었다.

세 번째, 클러스터 성공 요인을 바탕으로 한 설문조사를 통해 실제 의료기기업체들은 이론적 성공 요인보다 일차적으로 기업의 수익/비용에 영향을 미치는 부지나 물류, 인력 등에 따라 입지를 먼저 선택하지만, 궁극적으로 연구개발이나 마케팅에 대한 지원이 필요하다는 점을 도출하였다.

네 번째, 설문 결과를 바탕으로 통계적 분석을 한 결과, 국가 메디컬 클러스터와 인접한 기업들이 입지 사회적 요인에는 상대적인 만족도를 느끼지만, 물리적 환경에 대한 만족도는 상대적으로 낮으므로 이에 대한 보완이 필요하다는 것을 탐색할 수 있었다.

다섯 번째, 앞서 도출된 주요 입지요인을 바탕으로 FCM 시뮬레이션을 시행하여 긍정 시나리오와 부정 시나리오에 대해 시뮬레이션을 할 수 있었으며, 이를 통하여 클러스터의 주요 요인들, 즉 정부와 지자체의 제도적 지원 요인, 산학병연의 협력 등의 사회적 요인, 또 기반 시설 등의 물리적 요인의 중요성을 도출할 수 있었다.

본 연구의 의의는 기존 의료클러스터 성공 요인에 대한 이론적 배경을 실제 국내외 의료기기 클러스터의 사례와 비교 분석하여 공통점과 차이를 분석하였으며, 더 나아가 이를 바탕으로 실제 의료기기업체들 대상 설문조사를 진행하여 현장의 애로사항 및 클러스터에 대한 필요사항을 도출할 수 있었다는 것이다. 향후 이 논문의 시사점을 활용한 클러스터 관련 정책이 개발 및 적용될 것을 기대한다.

목차 (Table of Contents)

• I. Introduction 1
• 1. Research background 1
• 2. Research method and range 3
• II. Exploratory analysis of the success factors of rehabilitation medical device clusters 5
• 1. Introduction 5
• 2. Literature Background 7
• 2.1 Rehabilitation industry 7
• 2.2 Clusters 9
• 3. Exploratory analysis of medical device clusters 16
• 3.1 Research overview 16
• 3.2 Major domestic and foreign medical clusters 19
• 3.3 Summary and analysis of medical clusters 36
• 4. Survey and analysis of medical device companies 47
• 4.1 Survey overview 47
• 4.2 Survey results 49
• 5. Statistical analysis of survey data 54
• 5.1 Characteristics of surveyed companies 54
• 5.2 Exploratory factor analysis 58
• 5.3 Definition of variables 62
• 5.4 Difference analysis 66
• 6. Conclusion 71
• III. Success strategies of smart rehabilitation device clusters applying the Fuzzy Cognitive Map 73
• 1. Introduction 73
• 2. Policy overview for the rehabilitation industry 75
• 2.1 General policies 75
• 2.2 Specific policies for related fields 77
• 3. Literature background 82
• 3.1 Aging population 82
• 3.2 Rehabilitation device industry 87
• 3.3 Industrial clusters 92
• 3.4 Fuzzy Cognitive Map 94
• 4. Methods 96
• 5. Results 99
• 6. Conclusion 103
• IV. Conclusion 105
• 1. Research summary 105
• 2. Research implications and limitations 107
• References 110
• Abstract in Korean 129
• Appendix 132
• Acknowledgment 142

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