--- type: paper slug: joongha-ahn-2014-telemedicine-devices-services title: Consumer Preferences for Telemedicine Devices and Services in South Korea authors: - '[[joongha-ahn]]' - '[[jungwoo-shin]]' - '[[jongsulee]]' - '[[kwangsoo-shin]]' - '[[hayoung-park]]' year: 2014 venue: '[[telemedicine-and-e-health]]' volume: '20' issue: '2' pages: 168-174 doi: 10.1089/tmj.2013.0101 categories: - '[[consumer-choice-research]]' methods: - '[[conjoint-analysis]]' - '[[mixed-logit]]' - '[[bayesian-inference]]' - '[[market-share-simulation]]' themes: - '[[telemedicine]]' - '[[ubiquitous-healthcare]]' - '[[chronic-disease-management]]' - '[[wearable-device]]' - '[[p4-medicine]]' aliases: [] last_updated: '2026-05-20T02:09:05+09:00' --- # Consumer Preferences for Telemedicine Devices and Services in South Korea *[[joongha-ahn]], [[jungwoo-shin]], [[jongsulee]], [[kwangsoo-shin]], [[hayoung-park]] (2014)* · [[telemedicine-and-e-health]] 20(2):168-174 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1089/tmj.2013.0101) > 한국 일반 소비자 N=400 의 telemedicine 6 attribute (device type 3종 · price · service type 3종 · 맞춤화 · reply time · 월 fee) conjoint Bayesian [[mixed-logit]] 분석. **Wearable** 가 가장 선호 (MWTP +525 USD/월, smartphone 대비) > smart-home (+115 USD) > smartphone; service type 은 **blood glucose 관리** 가 가장 가치 평가 (MWTP +25 USD/월) > oxygen saturation > blood pressure (-47 USD, *비선호*). **월 fee RI 40.34%** > reply time 14.55% > device 14.01%. Tailored service 추가에 +69 USD/월, reply time 1 시간 단축에 +3 USD. Market simulation top-5 alternative 의 공통점 — 월 fee 9 USD (최저) + wearable 또는 smart-home. - **RQ**: 한국 일반 소비자 (환자가 아닌 healthy individuals) 의 telemedicine devices + services 선호 구조는 무엇이며, device type (wearable · smart-home · smartphone) 과 service type (혈당 · 혈압 · 산소 포화도) 의 결합이 어떻게 시장 점유로 표현되는가? - **방법론**: [[conjoint-analysis]], [[mixed-logit]], [[bayesian-inference]], [[market-share-simulation]] - **데이터**: 서울 20+ 세 face-to-face N=400 (Gallup Korea 2011-09~10, age·sex·income·education quota); 6 attribute (device 3 / price 3 / service 3 / tailoring 2 / reply 3 / fee 3) × 486 조합 중 orthogonal 25 alternatives 5 sub-groups ranking - **주요 발견**: **Device** — wearable 가장 선호 (계수 +0.85 ***, MWTP +525 USD), smart-home 다음 (+0.30 **, +115 USD), smartphone reference; **Service** — blood glucose +0.16 * (+25 USD), oxygen saturation reference, blood pressure −0.31 *** (−47 USD, 비선호); RI — **월 fee 40.34%** > reply 14.55% > wearable 14.01% > price 11.78%; MWTP — tailoring +69 USD, reply 1 hr 단축 +3 USD; interaction — wearable × age 양수 (고연령 wearable 선호); 시장 시뮬 top-5 alternative 모두 *월 fee 9 USD + wearable/smart-home* - **시사점**: P4 의학 (Predictive · Preventive · Personalized · Participatory) 시대 telemedicine 시장 진입은 *월 fee 저가 (~9 USD) + wearable + blood glucose 관리* 의 패키지가 핵심. 혈압 관리는 prevalence 가 높음에도 telemedicine 수요 낮음 (대면 진료 신뢰 유지) ## 요약 P4 의학 (Hood-Friend 2011: Predictive · Preventive · Personalized · Participatory) 의 새 패러다임에서 telemedicine 은 *환자 (sick care) → 일반 시민 (wellness care)* 의 확장 역할. 한국은 1990s 부터 정부 주도 telemedicine 시범사업 다회 시도했으나 *상업적 성공* 부재 — 규제·지급 issue + *consumer 선호 정량 분석* 결핍이 원인. 기존 telemedicine 연구는 *특정 질환 환자* 의 acceptance (Lin and Yang 2009 asthma, Jen and Hung 2010 mobile healthcare) + WTP (Bradford et al. 2005 심부전 $20, Qureshi et al. 2002 dermatology $20-25) 에 국한. 본 paper 는 [[jongsulee]] · [[jungwoo-shin]] · [[hayoung-park]] 연구진이 *일반 healthy individuals* 의 telemedicine devices + services 선호를 한국 N=400 face-to-face conjoint Bayesian mixed logit 으로 분석한 첫 작업으로, [[jongsulee]] author page 의 *제2기 demand-side econometrics* 의 healthcare valuation sub-line 표지작이며, sibling [[hayoung-park-2011-telemedicine-diabetic-preferences]] (당뇨 환자) 의 확장. 6 attribute — (1) Device type (smart-home · wearable · smartphone), (2) Device price ($46/92/183), (3) Service type (혈당 · 혈압 · 산소 포화도), (4) Tailoring (yes/no), (5) Reply time (6/24/72 hours), (6) Monthly fee ($9/27/46). 486 가능 조합 중 fractional factorial 25 alternatives → 5 sub-groups ranking. [[mixed-logit]] Bayesian estimation 으로 6 attribute coefficients 추정. 핵심 결과 5 갈래. (1) **Device preference** — wearable 가장 강선호 (계수 +0.85 ***, MWTP +525 USD/월 smartphone 대비), smart-home 다음 (+0.30 **, +115 USD), smartphone reference. *해석* — *24/7 ease of use + body integration* 의 wearable 이 healthy individuals 의 비강제 사용 시 가장 매력적. (2) **Service preference** — blood glucose 관리 +0.16 * (+25 USD), oxygen saturation reference, blood pressure **−0.31 ***** (**−47 USD, 비선호**). 혈압이 prevalence 26.9% 로 가장 높음에도 telemedicine 수요 음수 → consumer 가 혈압은 *대면 진료 신뢰 유지*, 혈당은 *지속 monitoring 가치* 인식 분기. (3) **Fee + Reply** — 월 fee RI 40.34% 로 가장 결정적 (소비자가 *일회성 device 가격* 보다 *반복 fee* 에 민감), reply time 14.55% (1 시간 단축 +3 USD), tailoring +69 USD/월. (4) **Interaction** — wearable × age 양수 (고연령 wearable 선호 — body integration 의 안정감), tailored service × education 양수 + age 음수 (고학력 청년이 맞춤 선호). (5) **Market simulation** — top-5 alternative 의 공통점은 *월 fee $9 (최저) + wearable 또는 smart-home + blood glucose* 의 패키지. 1 위 alternative 11.86% market share (wearable / $92 / 혈당 / tailored / 24h / $9). *정책 함의* — 한국 telemedicine 시장 진입 우선순위는 (i) wearable + 혈당 관리 패키지, (ii) 월 fee $10 이하의 저가, (iii) 맞춤화 기능 제공. 혈압 관리는 별도 패러다임 (대면 진료 보완) 으로 접근 필요. ## 핵심 결과 **Mixed logit 추정 (N=400, Bayesian)** | Variable | Base coef. | MWTP (USD/월) | RI | |---|---:|---:|---:| | Smart-home device | +0.30** | +115 | 4.96% | | **Wearable device** | **+0.85*** | **+525** | 14.01% | | Device price | −0.05*** | — | 11.78% | | **Blood glucose** | +0.16* | +25 | 2.62% | | **Blood pressure** | **−0.31*** | **−47** | 5.16% | | Tailored service | +0.40*** | +69 | 6.58% | | Reply time | −0.32*** | +3 (1 hr 단축) | 14.55% | | **Monthly fee** | −0.61*** | — | **40.34%** | **Interaction effects** (with × interactions) | Interaction | Coef. | 해석 | |---|---:|---| | Smart-home × sex | +0.10* | 남성 ↑ | | Wearable × age | +0.21* | 고연령 ↑ | | Tailored × sex | −0.04* | 여성 ↑ | | Smart-home × income | +0.51* | 고소득 ↑ | | Wearable × income | +1.04 | (n.s.) | | Tailored × education | +0.46** | 고학력 ↑ | | Tailored × age | −0.62* | 청년 ↑ | **Market simulation top-5 alternative** | Device | Price | Service | Tailored | Reply | Fee | Market share | |---|---:|---|---|---:|---:|---:| | Wearable | $92 | Blood glucose | Yes | 24 | **$9** | **11.86%** | | Wearable | $46 | Blood pressure | No | 6 | $9 | 9.51% | | Smart-home | $46 | Blood glucose | Yes | 6 | $9 | 9.21% | | Smart-home | $46 | Blood glucose | Yes | 72 | $9 | 8.31% | | Smartphone | $92 | Blood glucose | Yes | 6 | $9 | 7.52% | ## 방법론 노트 [[mixed-logit]] (heteroscedasticity 수용 random-coefficient discrete choice). Utility: $$ U_{ij} = \beta'_i x_j + \varepsilon_{ij} $$ $\beta_i$ 는 multivariate normal $N(b, W)$ 의 random coefficient, $\varepsilon_{ij}$ 는 type-I extreme value. Price 만 log-normal (음수 부호 보장). [[bayesian-inference]] Gibbs sampling 으로 posterior $b, W$ 추정 — MLE 의 (i) multivariate normal density 적분 burden, (ii) global maximum 문제 회피. Train and Sonnier (2005) framework. 5 sub-group ranking design 의 likelihood: $$ \Pr(r_1 > r_2 > \cdots | \beta_n) = \prod_t \prod_j \frac{e^{\beta_n' x_{jt}}}{\sum_{k=j}^J e^{\beta_n' x_{kt}}} $$ Median MWTP: $$ \mathrm{MWTP}_{x_k} = -\frac{\hat{\beta}_{nk}}{\hat{\beta}_{n,price}} $$ Market share 시뮬레이션: $$ P_j = \frac{1}{N} \sum_{n=1}^N I[U_{nj} > U_{nk}, \forall k \neq j] $$ 식별은 (i) 25 alternatives orthogonal design, (ii) 6 attribute within-set variation, (iii) 5 sub-groups 의 within-respondent multiple choice, (iv) interaction terms 의 socio-demographic between-respondent variation. ## 연구 계보 본 paper 의 방법론 조상은 Train (2003, 2009) Bayesian mixed logit + Hood and Friend (2011) P4 medicine framework + Pagliari et al. (2007) telemedicine taxonomy. 한국 telemedicine 정책 라인은 1990s 정부 시범사업의 commercial failure 분석. 직접 선행은 [[hayoung-park-2011-telemedicine-diabetic-preferences]] (당뇨 환자 telemedicine DCM, Park-Shin-Lee 의 sibling 작업) — 본 paper 는 그 분석을 *일반 healthy individuals* 로 확장. WTP 비교 기준은 Bradford et al. (2005, *Telemed J E Health* 심부전 $20) · Qureshi et al. (2002 dermatology $20-25) · Ebner et al. (dermatology). Telemedicine acceptance model 는 Lin and Yang (2009) · Jen and Hung (2010) 의 TAM 응용. [[jongsulee]] author page 의 *제2기 demand-side econometrics 확장* 라인 healthcare sub-line 안에서, sibling [[hayoung-park-2011-telemedicine-diabetic-preferences]] · [[jong-jin-kim-2022-assistive-devices-aging]] · [[jong-jin-kim-2022-prosthetic-hands-3d]] 와 함께 *고령·장애·만성질환 healthcare valuation 시리즈* 의 telemedicine 표지작. ## See also - [[conjoint-analysis]] - [[mixed-logit]] - [[bayesian-inference]] - [[market-share-simulation]] - [[telemedicine]] - [[ubiquitous-healthcare]] - [[chronic-disease-management]] - [[wearable-device]] - [[p4-medicine]] - [[joongha-ahn]] - [[jungwoo-shin]] - [[jongsulee]] - [[kwangsoo-shin]] - [[hayoung-park]] - [[hayoung-park-2011-telemedicine-diabetic-preferences]] - [[jong-jin-kim-2022-assistive-devices-aging]] - [[jong-jin-kim-2022-prosthetic-hands-3d]]