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type: paper
slug: hayoung-park-2011-telemedicine-diabetic-preferences
title: >-
  Service Design Attributes Affecting Diabetic Patient Preferences of
  Telemedicine in South Korea
authors:
  - '[[hayoung-park]]'
  - '[[yucheong-chon]]'
  - '[[jongsulee]]'
  - '[[ie-jung-choi]]'
  - '[[kun-ho-yoon]]'
year: 2011
venue: '[[telemedicine-and-e-health]]'
volume: '17'
issue: '6'
pages: 442-451
doi: 10.1089/tmj.2010.0201
categories:
  - '[[consumer-choice-research]]'
methods:
  - '[[conjoint-analysis]]'
  - '[[rank-ordered-logit]]'
themes:
  - '[[telemedicine]]'
  - '[[diabetes-management]]'
  - '[[ubiquitous-healthcare]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:09:05+09:00'
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# Service Design Attributes Affecting Diabetic Patient Preferences of Telemedicine in South Korea

*[[hayoung-park]], [[yucheong-chon]], [[jongsulee]], [[ie-jung-choi]], [[kun-ho-yoon]] (2011)* · [[telemedicine-and-e-health]] 17(6): 442-451 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1089/tmj.2010.0201)

> 한국 당뇨 환자의 telemedicine 서비스 design attribute 10 가지의 stated preference 를 [[rank-ordered-logit]] 으로 정량화. 1990 년대 이래 정부 주도 telemedicine pilot 의 *대부분 실패* 배경에서 환자 willingness-to-pay 와 service design 의 *경험 데이터* 가 부재한 문제를 해결. N=118 환자 (가톨릭의대 2 대학병원 outpatient clinic 2009 년 10-11월 + 서울/성남 의원 3 곳 2010 년 1월, 면접 face-to-face). 10 attribute × 4 ranked alternative × 4 group 의 conjoint design (직교 orthogonal test 로 2,304 → 16 alternative 추출). 핵심 결과: 가장 중요한 attribute 는 **monthly fee (relative importance 29%, 1위)** > comprehensive 서비스 scope (12%, 2위) > mobile phone 플랫폼 (12%, 3위) > general hospital-based provider (11%, 4위). Marginal WTP: comprehensive care 16,957 KRW (14 USD), mobile phone 15,899 KRW, general hospital 15,143 KRW (월 회 자기부담금 7,000 KRW 의 *2 배 이상*). 환자 *complication / comorbidity* 있을 때 mobile phone · general hospital · high assurance 의 *민감도 증가*.

- **RQ**: 한국 당뇨 환자가 telemedicine 서비스의 10 design attribute (가격, 플랫폼, provider 유형, scope, personalization, hours, reply time, assurance, system reliability, confidentiality) 를 어떻게 평가하며 각 attribute 의 marginal WTP 는 얼마인가? 환자 demographic / 질환 특성이 선호에 어떤 영향을 미치는가? 어떤 service design 이 *high market share* 를 가질 것인가?
- **방법론**: [[conjoint-analysis]] stated-preference (Green-Srinivasan 1990 marketing 표준 + Ryan-Farrar 2000 *BMJ* 의료 적용), [[rank-ordered-logit]] (random utility model, ranked 1-4), 1 base model + 1 with interaction terms (age × gender × education × complication × comorbidity), partial value 와 relative importance + WTP 추정 (LIMDEP 8.0), 직교 orthogonal test (SPSS 11.5) 로 2,304 → 16 alternative 추출 후 4 group × 4 ranked
- **데이터**: N=118 (153 명 동의, 118 분석; 비응답률 monthly income 최고 19%). 가톨릭의대 2 대학병원 (서울 + 성남) 2009 년 10-11 월 (5 주) + 서울/성남 개원 3 곳 2010 년 1 월 (2 주) outpatient clinic. 면접 face-to-face. 평균 연령 57 세, 여 58% / 남 42%, 대졸+ 51%, 월 가구소득 400 만 KRW+ 45%, 당뇨 평균 8.6 년 + 정기 진료 91% + 입원 경험 26%, complication 26%, comorbidity 41%. Telemedicine *잘 모름* 59%, mobile phone 기반 *잘 모름* 69%
- **주요 발견**: 10 attribute 중 9 attribute 유의 (hospital-based provider 만 비유의 — general hospital 과 의원 의 *구분 가능*). Relative importance ranking: monthly fee 29% (1위) > comprehensive care 12% (2위) > mobile phone 12% (3위) > general hospital 11% (4위) > high assurance 9% (5위) > system down<1% 6% (6위) > personalization 6% (7위) > 24-h service 5% (8위) > confidentiality<1% breach 4% (9위) > reply<1day 4% (10위). Marginal WTP (KRW/월): comprehensive care 16,957 > mobile phone 15,899 > general hospital 15,143 > high assurance 13,025 > system down<1% 8,873 > personalized 8,309 > 24-h 7,183 > confidentiality 6,144 > reply<1day 5,915. 자기부담금 (7,000 KRW/방문) 대비 *대부분 WTP 가 큼*. Interaction: 남성은 assurance 덜 중시 (β=−0.50), 고령일수록 24-h 덜 필요 (β=−0.01), 대졸+ 는 Internet 선호 (β=−0.20), complication / comorbidity 환자는 mobile phone · general hospital · assurance 의 *민감도 증가*. Market share: top 3 design 모두 *10,000 KRW 최저가격* (Card 2-1 20.2%, Card 3-3 12.6%, Card 1-1 9.5%) — 가격 dominance 의 정량 evidence
- **시사점**: (a) **가격 dominance** — 한국 NHI 의 *uniform low-price* 환경 + outpatient 자기부담금 7,000 KRW 의 *anchor* 효과 → telemedicine 도입 시 *low monthly fee* 가 first-order 정책 변수. (b) **comprehensive care + mobile phone 의 동등 중요도** — *glucose-only 모니터링 한정* 의 1990 년대 pilot 실패 원인의 정량 confirmation, m-Health 진흥의 patient-side 정당성. (c) **General hospital 의 *trust premium*** — 한국 reading 의료체계의 *quality signal* 로서 대형 대학병원 의 reputation 이 telemedicine 에도 transferable. (d) **Complication 환자의 *higher stakes*** — 중증 환자가 안정성·신뢰성에 더 sensitive → segmentation 마케팅 가능. (e) 본 paper 의 *conjoint methodology* 가 한국의 *failed pilot* 의 사전 demand assessment 로 활용 가능 — 후속 telemedicine 정책 의 evidence base

## 요약

이 paper 는 [[jongsulee]] 의 *2 기 (2009-2014) 의 의료 ICT × stated preference* 라인의 출발점이다. 1990 년대 이래 한국 정부 주도 telemedicine pilot (도서 산간 의료 접근성 해소 목적) 이 *대부분 pilot phase 를 넘지 못한* 배경에서, *환자 willingness-to-pay 와 service design 의 경험 데이터* 가 부재한 문제를 [[conjoint-analysis]] 로 해결한다. 가톨릭의대 endocrinology 의 [[kun-ho-yoon]] 교수 와의 학제간 협업으로 *임상 도메인 지식 + econometric stated preference 방법론* 의 결합. 배경은 한국 NHI 의 *uniform 저가격 + unlimited specialist access* 가 대학병원 outpatient *overcrowding + 짧은 진료 시간 + 2-3 개월 간격 정기 방문* 으로 이어져, telemedicine 의 *care continuity 보완 잠재력* 이 큰 상황.

방법론 핵심은 (i) 10 attribute × 다중 level 의 *full factorial* 2,304 alternative 를 직교 orthogonal test (SPSS 11.5) 로 *statistically significant 16 alternative* 추출, (ii) 16 alternative 를 4 group × 4 alternative 로 분할해 *각 group 내 ranked 1-4*, (iii) rank-ordered logit (random utility) 으로 ranked dependent 처리, (iv) base model + interaction terms (age, gender, education, complication, comorbidity) 의 두 spec. WTP 는 *attribute coefficient / price coefficient × (-1)* 의 표준 marginal monetary value. Market share 는 *각 16 alternative 의 independent choice probability* — 일반 design 추천에 활용.

핵심 발견은 *가격 dominance + comprehensive care 의 패러독스*. Monthly fee 의 relative importance 29% 가 1 위 — 한국 NHI 의 저가격 anchor 효과. 그러나 comprehensive care 의 WTP 16,957 KRW (14 USD, 자기부담금 7,000 KRW 의 2 배+) 는 *환자가 가격 sensitive 하면서도 quality 향상에 substantial premium* 을 지불 의향. Mobile phone 의 *Internet 대비 우월* (WTP 15,899 KRW) 은 2011 년 한국 스마트폰 보급 초기에도 *m-Health platform* 의 demand-side 준비를 보여줌. General hospital 의 *trust premium* (WTP 15,143 KRW) 은 한국 의료시장의 *quality signal asymmetry* — 환자가 medical school 부속 대학병원을 *high quality proxy* 로 평가. Interaction effects 가 *환자 segmentation* 의 정량 증거 — 중증 (complication / comorbidity) 환자가 mobile phone · general hospital · assurance 에 *더 민감* → telemedicine 의 *target audience* 는 단순 noncomplicated 가 아니라 *복잡 case* 의 안정적 관리. 한계는 (i) N=118 의 표본 크기, (ii) 두 대학병원 + 3 의원 의 *지역 편중* (서울/성남), (iii) stated preference 의 *hypothetical bias* (실제 채택과 차이), (iv) telemedicine *비경험* 환자 (59% 잘 모름) 의 valuation 의 정확성.

## 핵심 결과

**10 attribute 의 relative importance ranking (Table 3, base model)**

| 순위 | Attribute | Coef. | RI (%) | WTP (KRW/월) |
|---|---|---:|---:|---:|
| 1 | Monthly fee | −0.03*** | 29 | — |
| 2 | Comprehensive diabetes care | +0.45*** | 12 | 16,957 |
| 3 | Mobile phone (vs Internet) | +0.42*** | 12 | 15,899 |
| 4 | General hospital-based | +0.40*** | 11 | 15,143 |
| 5 | High assurance | +0.34*** | 9 | 13,025 |
| 6 | System down<1% | +0.23*** | 6 | 8,873 |
| 7 | Personalized consultation | +0.22*** | 6 | 8,309 |
| 8 | 24-h service accessibility | +0.19*** | 5 | 7,183 |
| 9 | Confidentiality<1% breach | +0.16** | 4 | 6,144 |
| 10 | Reply<1 day | +0.16** | 4 | 5,915 |
| 11 | Hospital-based (vs clinic) | 0.00 | 0 | −33 (n.s.) |

**핵심 interaction (Table 3, with interactions)**

| Interaction | Coef. | 해석 |
|---|---:|---|
| High assurance × Male | −0.50*** | 남성 assurance 덜 중시 |
| 24-h × Age (per 1 year) | −0.01* | 고령일수록 24-h 덜 필요 |
| Mobile phone × College+ | −0.20*** | 고학력 Internet 선호 |
| Mobile phone × Comorbidity | −0.43*** | 중증 환자 mobile 덜 선호 (안정성?) |
| Mobile phone × Complication | −0.37** | 같은 패턴 |
| General hospital × Complication | −0.37** | 중증 환자 general hospital *premium* |
| High assurance × Complication | −0.40*** | 중증 환자 assurance 더 민감 |

**Market share top 5 (Table 4) — 가격 dominance 의 증거**

| Card | Price (KRW) | Platform | Provider | Scope | Market share |
|---|---:|---|---|---|---:|
| 2-1 | 10,000 | Internet | General hospital | Glucose | **20.2%** |
| 3-3 | 10,000 | Mobile | Hospital | Comprehensive | 12.6% |
| 1-1 | 10,000 | Internet | General hospital | Glucose | 9.5% |
| 1-4 | 30,000 | Mobile | General hospital | Comprehensive | 8.7% |
| 4-4 | 50,000 | Mobile | General hospital | Comprehensive | 7.0% |

Top 3 모두 *10,000 KRW 최저가격*. 가장 상위 시장점유 design 은 *low price + general hospital + Internet* 의 조합 — 가격 sensitivity 의 압도성.

## 방법론 노트

**Conjoint analysis (stated preference).** Green-Srinivasan (1990 marketing) 의 표준 stated preference, Ryan-Farrar (2000 *BMJ*) 의 의료 적용. 가상 alternative 들의 attribute mix 를 환자가 ranking 하면 *random utility model* 로 각 attribute 의 partial value 추정.

**Rank-ordered logit (random utility).** 환자 $i$ 가 alternative $j$ 에 대해 가지는 utility:

$$
U_{ij} = x_j' \beta + \varepsilon_{ij}
$$

$\varepsilon_{ij}$ 가 i.i.d. Extreme Value Type I 분포 가정. Ranked observation 의 log-likelihood:

$$
\log L = \sum_i \sum_{r=1}^{R-1} \left[ x_{r(i)}' \beta - \log \sum_{k=r}^{R} \exp(x_{k(i)}' \beta) \right]
$$

여기서 $r(i)$ 는 환자 $i$ 가 rank $r$ 로 평가한 alternative 의 attribute vector. LIMDEP 8.0 으로 추정.

**Relative importance (RI).**

$$
\text{RI}_k = \frac{|\beta_k| \cdot (x_k^{\max} - x_k^{\min})}{\sum_{j} |\beta_j| \cdot (x_j^{\max} - x_j^{\min})}
$$

**Marginal WTP.**

$$
\text{WTP}_k = -\frac{\beta_k}{\beta_{\text{price}}}
$$

**Orthogonal test (SPSS 11.5).** Full factorial $3 \times 2^9 = 1,536$ (가격 3 level, 9 binary) → orthogonality 보장된 16 fractional factorial alternative 로 축소. *Statistically efficient* main effect 추정 가능.

식별은 (i) ranked observation 의 *information richness* (단순 binary choice 보다 더 많은 utility ordering 정보), (ii) interaction terms 의 *환자 heterogeneity* 명시화, (iii) market share 의 *simulated demand* 로 *실증적 ranking* 검증.

## 연구 계보

본 paper 의 *stated preference for healthcare* lineage 는 (i) Green-Srinivasan (1990) 의 marketing conjoint 표준, (ii) Ryan-Farrar (2000 *BMJ*) 의 의료 conjoint 적용, (iii) Or-Karsh (2009) 의 telemedicine patient acceptance 종합 review, (iv) Zeithaml-Parasuraman-Berry (1988, 1990) 의 SERVQUAL service quality dimensions (tangibles, assurance, empathy, accessibility, responsiveness, reliability), (v) Trocchia-Janda (2000) 의 internet service quality 의 결합. *Telemedicine diabetes management* 의 임상 outcome literature (당뇨 telemedicine ref 4-12) 와 *technology acceptance model* (Davis 1989 ref 17-19) 의 두 streams 의 *환자 valuation 정량화* gap 을 본 paper 가 채움.

TEMEP 직접 predecessor 는 [[jongsulee]] 의 *1기 (2000-2009) 의 conjoint × ICT 채택* 작업 — [[jongsulee-2003-color-display-conjoint]] (color display conjoint) 의 ICT 제품 적용을 *의료 ICT* 로 확장. [[jongsulee]] 1기-2기 (2000-2014) 의 *quantitative stated preference × consumer choice* 라인 의 *health domain* 의 첫 본격 작업. [[hayoung-park]] (1 저자) 와 [[ie-jung-choi]] 가 [[jongsulee]] 그룹의 정량 분석을 담당, [[kun-ho-yoon]] (가톨릭의대) 가 임상 도메인 + 환자 모집 담당의 *명확한 학제간 분업*.

TEMEP 내 sibling cluster 는 [[jongsulee]] 의 *2기 의료 ICT* 라인 — 본 paper (2011 telemedicine 당뇨) 의 출발점, 후속으로 *telemedicine devices* (Ahn et al. 2014) · *의료 보조기* (2022) 등으로 확장. [[junseokhwang]] 의 ITPP 의 *ICT × 정책* 라인 과 *quantitative healthcare* 의 cross-pollination 의 한 결과.

## See also

- [[jongsulee]]
- [[hayoung-park]]
- [[yucheong-chon]]
- [[ie-jung-choi]]
- [[kun-ho-yoon]]
- [[conjoint-analysis]]
- [[rank-ordered-logit]]
- [[telemedicine]]
- [[diabetes-management]]
- [[ubiquitous-healthcare]]
- [[telemedicine-and-e-health]]
- [[jongsulee-2003-color-display-conjoint]]
- [[health-policy]]