A Study on Digital Dentistry Trends and Development Directions through Media Big Data Analysis

미디어 빅데이터 분석을 통한 디지털 치의학 트렌드 및 발전 방향 연구

Abstract

Purpose : In this study, we analyzed digital dentistry trends and developments using BigKinds data to understand its development direction, social acceptance, and impact on dental practice and industry. The goal was to provide a basis for proposing future directions in digital dentistry. Methods : Data from BigKinds (1990-2024) were collected using 10 keywords related to digital dentistry. After filtering out irrelevant data, such as advertisements, stock alerts, duplicates, and unrelated content, 1,368 articles were selected for analysis. Python 3.11 and various libraries, including Pandas, Scikit-learn, and pyLDAvis were utilized to perform various analyses. These included tterm frequency (TF), TF-inverse document frequency, degree centrality, N-gram analysis, and topic modeling. The findings were visualized using word clouds, N-gram networks, and topic modeling to provide clear insights into the trends and changes in digital dentistry. Results : The study identified three distinct periods in digital dentistry development. From 1999 to 2014, the initial introduction of technologies, such as CAD/CAM, became a major growth driver, laying the groundwork for digital transformation in dentistry. Between 2015 and 2019, the adoption of digital technologies, including oral scanners, increased throughout the dental industry, increasing social acceptance and integration. From 2020 to 2024, the convergence of advanced technologies, such as artificial intelligence and 3D scanning, significantly enhanced precision and efficiency, driving global dental market growth. Conclusion : Digital technology has profoundly improved the precision, efficiency, and accessibility of dental diagnosis and treatment, transforming the dental industry and education. Integrating digital dentistry technologies into dental hygiene education is critical for meeting the field's evolving demands. Continued efforts are necessary to adapt to the dental industry's technological advancements and develop competitive professionals who can address emerging challenges.

Ⅰ. 서론

1. 연구배경 및 필요성

지난 COVID-19 팬데믹 동안 비대면 경제 확산 및 인구 고령화에 따른 만성질환자 비중이 증가함에 따라 보건, 의료 분야에서는 디지털 의료 기술에 대한 필요성이 증가하였다(Ahn, 2021; Moon, 2022). 이러한 디지털 의료기술의 발전은 치의학 분야에도 혁신적인 변화를 가져왔다. 디지털 방사선, 디지털 임플란트, 3D 프린트, 전자 건강 기록(EHR), 인공지능(AI) 기반 진단 기술 등은 기존 아날로그 방식의 한계를 극복하며 진료의 정확성과 효율성을 높이고 있다(Kim, 2024).

4차 산업혁명과 함께 CAD/CAM 기술이 도입되면서 치의학의 디지털 전환이 본격화되었다. 1986년 CEREC 장비 도입은 디지털 방식의 치아 수복이 가능하게 하였으며, 이후 Zirconia 소재의 확산으로 보철물 제작 기술의 발전을 가속하였다(Seo 등, 2017). 또한, 디지털 기술은 인상 채득 방식에도 큰 변화를 가져왔다. 기존 물리적 인상 방식은 환자에게 불편함을 초래하고 변형될 가능성이 있었으나, 디지털 구강 스캐너는 보다 신속하고 정확한 인상 채득을 가능하게 하여 보철, 교정, 임플란트 치료의 정밀성을 높이고, 실시간 고해상도 데이터를 통해 보다 정밀한 치료 계획 수립을 가능하게 하였다(Go 등, 2022).

이와 더불어, 디지털 기술의 발전은 치과 진료뿐만 아니라 치의학과 및 치위생(학)과 교육에도 영향을 미치고 있다. Go 등(2022)의 연구에 따르면, 현재 교육 과정은 이론 학습과 기초 실습에 중점을 두고 있으나, 디지털 기술의 임상 적용을 위한 심화 교육이 부족한 실정이다. 이에 따라 디지털 장비를 효과적으로 다룰 수 있는 실습 환경 개선과 디지털 기술 활용의 확대가 필수적이다. 최근에는 증강현실(AR)과 가상현실(VR) 기술이 치의학 교육과 임상 진료에 접목되며, 직관적인 학습과 시뮬레이션 환경이 제공되고 있다. VR 기반 가상 수술 훈련은 임상 경험이 부족한 학생들에게 안전하면서도 효과적인 실습 기회를 제공하며, AR 기반 시뮬레이션은 실시간으로 구강 상태를 시각화하여 정밀한 치료 계획을 수립하는 데 도움을 준다.

본 연구는 디지털 치의학 기술의 발전과 주요 트렌드 변화를 체계적으로 분석하고자 미디어 빅데이터 플랫폼인 빅카인즈(BigKinds)를 활용하였다. 빅카인즈는 한국언론진흥재단의 뉴스 빅데이터 분석 플랫폼으로, 1990년부터 현재까지 104개 매체의 약 1억여건 뉴스 콘텐츠를 사회 현상을 분석할 수 있는 기초 자료를 제공한다. 이를 통해 본 연구는 디지털 치의학 기술이 초기 단계에서부터 현재에 이르기까지 어떤 방식으로 발전했는지를 살펴보고, 이를 통해 디지털 기술이 치과 진료 및 치과산업 전반에 미친 영향을 다각도로 분석하고자 하였다. 나아가 디지털 치의학 기술이 치과의료 현장에서 실제 적용된 시기 및 패턴과 사회적 수용성을 평가하여 디지털 치의학이 미래 치과 산업과 진료 환경에서 차지할 비중을 전망하고자 하였다. 디지털 치의학 기술과 관련된 미디어 보도의 빈도와 핵심 키워드 분석은 기술 발전의 흐름을 구체적으로 파악할 수 있으며, 디지털 치의학 기술이 어떠한 시기에 급격히 발전한 원인과 이를 촉진한 요인들을 심층적으로 분석할 수 있으므로 향후 디지털 치의학이 나아가야 할 방향을 보다 정확히 알 수 있다. 또한, 디지털 기술이 치과 임상에서 차지하는 비중이 점차 확대됨에 따라, 이러한 변화가 치과 의료인, 환자, 그리고 치과 산업에 미치는 영향을 종합적으로 정리하고, 디지털 치의학 기술이 효과적으로 활용될 수 있는 방안을 모색하고자 한다.

2. 연구의 목적

본 연구는 빅카인즈를 활용하여 디지털 치의학 기술의 발전과 트렌드 변화를 시간 흐름에 따라 비교·분석하고, 이를 통해 디지털 치의학 분야의 발전 방향과 사회적 수용성을 파악하고자 하였으며, 이를 통해 디지털 기술이 치과 진료 및 산업에 미친 영향을 종합적으로 이해하고, 향후 디지털 치의학 발전 방향성을 제시하는데 기초 자료를 제공하고자 한다.

Ⅱ. 연구방법

1. 연구설계

본 연구는 디지털 치의학 분야의 발전 방향과 트렌드 변화를 파악하기 위해 빅카인즈 시스템을 활용하여 자료 수집을 하고, 파이썬 라이브러리를 이용하여 분석하였다. 연구설계 모형은 Fig 1과 같다.

Fig 1. Research design model

2. 연구대상 및 자료수집

빅카인즈에서 수집한 데이터는 Kim(2024) 연구의 중심 키워드 중 총 10가지 키워드(디지털 덴티스트리, 구강 스캐너, 치과 CAD/CAM, 디지털 치의학, 디지털 치과, 디지털 치과 장비, 디지털 치과 진단, 치과 AI, 디지털 치과 영상)를 선정하여 1990년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 자료를 수집하였으며, 연구자 3인이 두번의 사전 조사(pilot study)를 통해 자료 추출 과정의 타당성을 검토하였으며, 중복 제외 및 사용자 분석 제외를 실행하였다. 사용자 분석 제외 대상은 인물 수상 정보, 광고, 주식 알림 정보, 각 언론사의 동일 보도 자료이다. 최종적으로 총 1,368건의 기사가 연구 대상에 포함되었다.

3. 연구도구 및 분석방법

전처리 된 데이터를 엑셀 파일 형식으로 저장한 후, 데이터 분석을 위해 Python 3.11을 활용하였다. 분석에 사용된 파이썬 라이브러리는 Pandas, Scikit-learn, Network, Matplotlib, Soynlp, Kiwipiepy, pyLDAvis 등이다. 파이썬 라이브러리를 통해 단어 정제 후 시기별로 사용된 단어 빈도(TF; term frequency), 단어 빈도-역문서 빈도(term frequency-inverse document frequency; TF-IDF), 연결 중심성(degree centrality), 연관어 분석(N-gram), 토픽 분석(topic modeling)을 수행하였다(Kim 등, 2016). 이러한 분석 방법은 Kim 등(2017)의 연구에 따라 텍스트 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택되었다. 각 분석 방법에 대한 설명은 아래와 같다.

단어 빈도 분석은 특정 단어가 수집한 뉴스 데이터에서 얼마나 자주 등장하는지 특정하여 문서의 주요 주제와 관심사를 파악하여 시기별로 자주 사용된 단어를 비교하고, 데이터의 전반적인 흐름과 주제 변화를 분석하기 위해 사용되었다. 시기별 특성 추출 키워드를 활용하여 워드 클라우드로 시각화하였다.

단어 빈도-역문서 빈도 분석은 특정 단어가 수집한 데이터 내에서 가지는 상대적 중요성을 평가하기 위해 활용 되었다. 이는 단순히 빈도가 높은 단어뿐만 아니라 특정 문서에서 두드러지게 나타나는 단어를 식별하는데 목적을 둔다.

연결 중심성 분석은 단어 간 네트워크에서 중심적인 역할을 하는 단어를 식별하기 위해 사용되었으며, 이 분석은 단어 네트워크에서 특정 단어가 얼마나 많은 단어와 연결되었는지를 측정하여 핵심적 역할을 하는 단어를 파악할 수 있다.

연관어 분석은 단어 간의 연결 구조와 연관성을 파악하기 위해 사용되었으며, 시기별로 특정 단어 조합의 변화 추이를 살펴보기 위해 N-gram 네트워크로 시각화하였다.

Table 1. Number of news articles related to digital dentistry by period

토픽 분석은 문서 집합 내에서 숨겨진 주제를 자동으로 추출하기 위해 사용되었으며, 이는 대규모 텍스트 데이터에서 주요 주제를 파악하고, 각 뉴스 데이터가 어떤 주제와 관련 있는지 확인하는데 효과적인 분석 방법이다. 본 연구에서는 LDA(latent dirichlet allocation) 알고리즘을 활용하여 시기별 주요 토픽의 변화를 분석하고 주제의 흐름을 시각화하였다.

Ⅲ. 결과

1. 키워드 분석

1) 특성 추출 키워드 빈도(TF) 분석

각 단어의 TF 값은 해당 단어가 문서에서 얼마나 빈번히 사용되었는지 보여주며, 문서의 주제를 이해하는데 중요한 단서를 제공한다. '보철물' 32회, '미국' 20회, 'CAD' 16회, '디오, 유럽, 바텍' 14회, '환자들, 캐드캠' 13회 등은 1기(1999~2014년)에서 상대적으로 높은 빈도로 등장하며, 이 시기에는 CAD/CAM 산업 및 디지털 방사선, 디지털 임플란트의 기술적 기초와 시장 진입 관련 용어가 주로 논의되었다. 또한 '보철물'의 높은 빈도는 해당 기술이나 제품이 산업 성장의 핵심 요소로 자리 잡고 있음을 나타낸다. 2기(2015~2019년)에는 '중국' 86회, '덴티스트리' 73회, '보철물' 62회, '매출액' 60회, ‘미국’ 59회, ‘오스템임플란트’ 57회 등이 두드러지며, 이 시기에는 디지털 덴티스트리의 발전 확장에 초점이 맞춰져 있으며, 매출 및 임플란트 국내 시장 확장과 관련된 키워드가 중심이 되었다. 3기(2020~2024년)에는 '덴티스트리' 175회, '매출액' 153회, '오스템임플란트' 137회, '메디트' 111회, '레이' 105회, ‘AI’ 86회, ‘연구원’ 82회 등이 등장하며, 이는 매출, 연구 개발, 국내 디지털 덴티스트리 시장 확장과 관련된 키워드가 중심이 되었다. 산업이 본격적인 성장을 경험하며, 수익성과 기술 개발이 강조된다. 세계 시장에서의 국내 기업의 경쟁력과 성숙한 시장 환경을 반영한다. 특히, '중국' 194회, '미국' 186회로 매우 높은 빈도로 등장하며, 글로벌 주요 시장의 중요성이 부각되었다(Table 2).

Table 2. Analysis of frequency and importance (TF/TF-IDF) of feature extraction keywords by period

2) 특성 추출 키워드의 중요도(TF-IDF) 분석

TF-IDF의 값이 클수록 해당 단어는 문서 내에서 상대적으로 중요한 역할을 한다. 1기에는 '의료기기' 0.38이 높은 TF-IDF 값을 보이며, 이는 초기 단계에서 디지털 치의학 분야에서 의료기기의 중요성이 주목받았다. 2기에는 '보철물' 0.10, '구강스캐너' 0.11, '서울' 0.12가 높은 TF-IDF 가 나타났다. 이는 해당 키워드들이 모든 시기에 유사하게 빈번히 등장하므로 전반적인 주요 키워드임을 시사한다. 3기에는 '메디트' 0.14, '운용사' 0.18, 'pef' 0.18은 높은 TF-IDF 값을 보이며, 국내 주식 시장에 디지털 덴티스트리에 관련 키워드가 노출되었다. 이는 국내 디지털 치의학 산업이 본격적인 성장을 시작하면서 수익성과 기술 개발이 강조되는 것을 의미한다(Table 2)(Fig 2).

Fig 2. Keyword (TF) word cloud for feature extraction by period

2. 언어 네트워크 분석

1) 연결 중심성 분석

연결 중심성(degree centrality)의 값이 클수록 중요한 역할을 하는 단어이다. 시기별 상위 30위권의 연결 중심성 값을 분석한 결과는 다음과 같다(Table 3).

Table 3. Degree centrality of keywords by period

1기에서 ‘치과’ 0.91로 가장 높은 연결 중심성을 기록하며, ‘환자’ 0.73과 ‘치료’ 0.70, ‘치아’ 0.69 등 환자 중심 치과 치료 서비스가 주된 관심사였음을 알 수 있다. 또한 ‘CAD’ 0.61, ‘CAM’ 0.58과 ‘디지털’ 0.70, ‘장비’ 0.68, ‘임플란트’ 0.64 등의 키워드가 포함된 점은 디지털 장비가 도입이 시작되고, 디지털 기술이 임플란트 치료에 적용되기 시작했음을 시사한다. 2기에서 ‘디지털’ 0.80이 1기에 비해 연결 중심성이 크게 상승하였으며, 디지털 기술이 치과 산업의 핵심으로 자리 잡았음을 알 수 있다. ‘기업’ 0.68, ‘시장’ 0.67의 키워드가 상위에 포함된 것은 디지털 치의학이 기술적 발전뿐만 아니라, 산업적 성장과 시장 확장으로 이어졌음을 시사한다. 또한 ‘스캐너’ 0.50, ‘구강’ 0.57의 키워드는 디지털 장비인 구강 스캐너가 치과 임상에서 많이 적용됨을 보여준다. ‘글로벌’ 0.53 키워드의 등장으로 세계적인 디지털 치의학에 대한 관심을 알 수 있다. 3기에서 ‘기업’ 0.82, ‘시장’ 0.78, ‘글로벌’ 0.67, ‘성장’ 0.67이 상위 키워드에 차지하였으며, 디지털 기술이 접목된 치과 산업의 글로벌한 성장을 예측할 수 있다. 또한 ‘임플란트’ 0.59, ‘스캐너’ 0.59는 디지털 장비와 기술이 임상 치과에서 필수적으로 자리 잡았음을 나타낸다.

‘기업’, ‘구강’은 1기에서 3기까지 시간이 지남에 따라 연결 중심성이 점차 증가하는 키워드로서 디지털 치의학 발전에 따라 점점 중요한 역할을 하였음을 알 수 있다. ‘기업’ 키워드는 디지털 치의학 분야에서 대규모 기업 및 스타트업의 기술 개발 및 장비 생산, 서비스 제공이 핵심적인 역할을 해왔다는 것을 알 수 있으며, 이는 투자 유치 및 연구 개발, 글로벌 확장의 가능성을 보여준다. ‘구강’ 키워드는 디지털 기술이 구강 데이터 활용한 환자 맞춤형 서비스로서 구강 건강관리나 예방 진료의 중요성을 강조하는 방향으로 발전하고 있음을 예측할 수 있다. 또한, 2기부터 등장한 ‘스캐너’ 키워드와의 조합으로 구강 스캐너가 치과 진료에 진단 및 치료 등 전반적으로 필수적으로 사용되고 있음을 보여주며, 이는 더 나아가 AI 기반 구강 분석, 3D 스캔 기술 등이 발전되고 있다는 것을 알 수 있다.

2) 연관어 분석(N-gram)

연관어 분석을 통해 시기별 상위 100개의 키워드의 2-gram 빈도를 분석한 결과이다(Fig 3).

Fig 3. N-gram network graph of keywords by period

1기는 ‘CAD CAM’ 125회, ‘임플란트 시술’ 73회, ‘디지털 치과’ 62회로 상위를 차지하며 디지털 기술이 치과치료와 보철물 제작에 적용이 시작되었다. 또한 ‘구강 스캐너’ 20회는 구강 스캐너의 치과 진료 활용 시작을 보여준다. 2기는 ‘디지털 덴티스트리’ 260회, ‘의료 기기’ 186회, ‘디지털 치과’ 157회로 상위를 차지하며 디지털 기술이 치과 산업 전반으로 확산하였다. 특히 ‘구강 스캐너’ 145회, ‘디지털 임플란트’ 122회, ‘네비게이션 임플란트’ 58회 등장으로 디지털 기술이 임상 치과 치료에 자리 잡고 있음을 알 수 있으며, 구강 데이터의 디지털화가 본격적으로 진행됨을 알 수 있다. 또한 ‘전문 기업’, ‘치의학 산업’과 같은 키워드의 등장은 기술적 발전뿐만 아니라 산업적 측면에서도 중요한 위치가 되었다는 것을 알 수 있다. 3기는 ‘디지털 덴티스트리’ 664회, ‘구강 스캐너’ 510회, ‘의료 기기’ 510회 등의 높은 빈도의 키워드 등장으로 디지털 치의학 산업의 발전이 활발히 이루어지고 있다는 것을 알 수 있다. ‘투명 교정’ 322회 등장으로 디지털 치과 교정에도 많이 활용되고 있음을 시사한다. 또한 ‘인공지능(AI)’ 114회 등장은 디지털 치의학이 앞으로 인공지능 기술과 융합되어 발전되어 갈 것임을 확인 할 수 있다.

3. 토픽 분석

1) 토픽 모델링(topic modeling)

토픽 간 거리가 멀수록 주제가 뚜렷하고, 원의 크기는 단어 빈도를 반영하며, 고르게 분포될수록 좋은 모델에 해당한다. λ 값을 조절하여 토픽을 구성하는 단어 선정기준을 설정하며, 1에 가까울수록 단어 빈도(TF)에 비중을 두고, 0에 가까울수록 역문서 빈도(IDF) 값에 비중을 둔다. 본 연구는 λ 값을 1로 설정하여 단어 빈도(TF)에 비중을 두고 분석을 진행하고, 시각화하였다(Table 4)(Fig 4).

Fig 4. Visualization of LDA-based topic modeling by period

Table 4. LDA-based topic modeling names by period

1기는 디지털 치의학 기술의 초기 단계이다. Topic 1은 ‘임플란트, 치아, 치과, 치료, 환자, 수술, 시술, 원장, 보철물, 가능’ Top 10 키워드로 아날로그적 치과 치료를 연상케 하는 단어가 주로 등장하였으며, 토픽 모델링명은 ‘임플란트와 치과 치료 과정’이다. Topic 2는 ‘치과, 의료, 디오, 장비, 디지털, 시장, 병원, 대표, 제품, 임플란트’ Top 키워드로 디지털 치과 장비와 제품의 등장으로 시장이 형성됨을 알 수 있다. 토픽 모델링명은 ‘디지털 치과 장비와 제품 시장’이다. Topic 3은 ‘치과, 산업, 디지털, 기업, 지원, 의료, 바텍, 시장, 융합, 대표’ Top 10 키워드로 치과 산업의 디지털화를 예측할 수 있다. 따라서 토픽 모델링명은 ‘치과 산업의 디지털화와 융합 기술’이다.

2기는 디지털 치의학의 발전과 세계 시장의 확장이 나타났다. Topic 1은 ‘시장, 임플란트, 오스템임플란트, 중국, 매출, 치과, 디지털, 제품, 성장, 덴티움’ Top 10 키워드로 중국 시장을 중심으로 임플란트 회사가 성장함을 알 수 있다. 따라서 토픽 모델링명은 중국 시장에서의 임플란트 및 매출 성장’이다. Topic 2는 ‘치과, 디지털, 산업, 의료, 치의학, 기업, 제품, 시장, 세계, 제작’ Top10 키워드로 디지털 치과 산업의 세계화를 예측할 수 있는 단어로 조합되어, 토픽 모델링명은 ‘치과 산업과 글로벌 디지털 제품 개발’이다. Topic 3은 ‘임플란트, 디지털, 치아, 환자, 시술, 치료, 수술, 치과, 교정, 진행’ Top 10 키워드로 디지털 기술을 직접 치과 치료에 적용하려는 시도가 강화되었음을 알 수 있다. 따라서 토픽 모델링명은 ‘디지털 기술을 활용한 치과 치료’이다.

3기는 디지털 치의학 기술의 성숙 단계에 접어들며, 시장과 기업의 활동이 활발해졌다. Topic 1은 Top 10 키워드가 ‘치과, 디지털, 시장, 임플란트, 기업, 의료, 제품, 솔루션, 대표, 오스템임플란트’이었으며, 토픽 모델링명은 ‘디지털 치과 솔루션과 기업 활동’이다. Topic 2는 ‘시장, 투자, 인수, 기업, 매출, 중국, 메디트, 실적, 대비, 성장’ Top 10 키워드이며, 국내 기업의 성장과 글로벌 치과 시장의 투자를 예측할 수 있다. 따라서 토픽 모델링 명은 ‘글로벌 치과 시장의 투자와 기업 성장’이다. Topic 3은 ‘임플란트, 치아, 치료, 디지털, 수술, 환자, 구강, 교정, 치과, 식립’ Top 10 키워드로 디지털 기술을 활용한 구강으로 확대된 치과 치료 기술을 예측할 수 있으며, 환자 맞춤의 치과 치료 방식으로 나아감을 예측할 수 있다. 따라서 토픽 모델링명은 ‘환자 맞춤 디지털 임플란트와 치과 치료’이다.

Ⅳ. 고찰

최근 치의학 분야에 있어서 AI와 3D 스캐닝 기술의 융합은 자동화된 진단 및 치료 계획, 보철물 디자인의 정밀도 향상, 맞춤형 임플란트 제작, 디지털 가이드 서저리를 통한 임상 수술의 성공률 증대와 교육 및 원격 협진의 발전, 그리고 환자 맞춤형 치료 예측 분석 등을 가능하게 하여 치의학의 효율성과 정밀성을 극대화하고 있다(Kang, 2024; Kim, 2023).

본 연구는 이러한 변화에 따른 트렌드를 빅카인즈(BigKinds) 플랫폼을 활용하여 분석하고, 치의학 기술의 발전과 트렌드 변화가 치과 진료 및 산업 전반에 미친 영향에 대해 다각도로 분석하고자 하였다. 연구 결과는 디지털 치의학 기술이 초기 도입 단계에서부터 성숙 단계에 이르기까지의 발전 과정을 세 시기로 구분하여 제시하였으며, 각 시기별로 주요 키워드와 트렌드 변화를 도출하였다.

1기(1999~2014년)에는 CAD/CAM 기술과 디지털 임플란트 등 디지털 치의학 기술이 초기 도입되며, 보철물 제작과 같은 특정 분야에서 기술적 기반이 형성되었다. 이 시기에는 디지털 기술이 치과 치료의 효율성을 높이고 기존 아날로그 방식의 한계를 극복하는 데 초점이 맞춰졌다. 특히, CEREC 장비의 도입과 지르코니아 세라믹의 활용은 CAD/CAM 기술의 발전과 보편화를 이끌었다(Lee, 2008; No 등, 2009; Park, 2009). '의료기기'와 같은 키워드의 중요도가 높게 나타나, 디지털 장비에 대한 관심이 컸음을 알 수 있다. 2기(2015~2019년)에는 구강 스캐너와 같은 디지털 장비가 보편화되고, 디지털 기술이 치과 산업 전반으로 확산하였다. 디지털 인상 채득 기술은 전통적인 방식보다 시간과 비용을 절약하고, 환자의 만족도를 높이는 데 기여하였다(Seo 등, 2017). 또한, 국내 치과 의료기기 기업의 수출 확대는 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 점하며 국가 경쟁력 증진에 기여할 가능성을 언급하였다(Oh, 2018). 이 시기에는 디지털 치의학 기술이 제품과 서비스로 활성화되며 산업적 성장과 글로벌 확장이 두드러졌다. 3기(2020~2024년)에는 인공지능(AI), 3D 스캐닝 등 첨단 기술과의 융합이 가속화되며 디지털 치의학 기술이 정밀성과 효율성을 더욱 높이는데 기여하였다. 디지털 기술은 치과 진료뿐만 아니라 교육과 연구 분야에서도 필수적인 요소로 자리 잡았다. 특히, 환자 맞춤형 의료서비스를 제공하기 위한 디지털 워크플로우 활용이 확대되었으며(Woo 등, 2020), 구강 스캐닝 기술은 기능적이고 심미적인 보철물 제작에 기여하였다(Park & Park, 2024). 3D 프린팅과 AI 기술이 융합하여 환자 맞춤형 임플란트 및 보철물 제작 과정이 더욱 정교해지며, AI 기반 시뮬레이션을 통해 수술 전 정밀 계획을 수립함으로써 디지털 임플란트 수술의 성공률을 높이는 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 한국 치과 임플란트 기업은 글로벌 시장에서 지속 가능한 경쟁력을 확보하고 있다(Park, 2025). 이러한 발전은 치과 진료뿐만 아니라 교육 및 연구 분야에서도 디지털 기술의 중요성을 더욱 강조하고 있으며, 치위생학 교육에서도 디지털 장비 활용 능력을 강화하는 방향으로 변화하고 있다. 예를 들어, CAD/CAM, 구강 스캐너를 교육함으로써 치과 의료 환경 변화에 적응할 수 있는 전문 인력 양성이 요구한다(Kang 등, 2018). 특히, 디지털 장비의 활용도와 치과위생사의 디지털 역량 강화를 위한 교육 필요성이 대두되고 있다(Han 등, 2024; Kim 등, 2024). 임상 현장에서 디지털 장비의 활용은 진료의 효율성과 편리함을 제공하여 치과 전문가의 인식은 긍정적이었으며, 디지털 기술을 접목한 새로운 치료 술식에 대한 수용도 또한 높아지고 있다고 보고되었다(Lim, 2018).

본 연구는 빅데이터 분석 기법(TF, TF-IDF, N-gram, 토픽 모델링 등)을 활용하여 디지털 치의학 기술의 발전 및 사회적 수용도를 언론 보도 기사를 통해 정량적으로 분석한 사례로서, 향후 관련 연구의 기초 자료로 활용될 수 있으며, 시기별로 주요 키워드와 트렌드의 변화를 도출하고, 이를 통해 디지털 치의학 기술의 발전 방향성과 사회적 수용성을 파악하고 디지털 치의학 기술의 발전과 트렌드를 데이터 기반으로 분석하였다. 디지털 치의학 기술의 발전을 종합적으로 정량 분석한 점에서 학문적으로 큰 의의를 가진다.

연구의 한계점으로는 미디어 데이터를 기반으로만 분석했기 때문에 학술 논문, 특허, 임상 데이터 등을 포함하는 디지털 치의학 기술의 종합적 분석이 부족하다. 후속 연구에서는 디지털 기술의 발전이 임상·교육·환자 경험에 미치는 영향을 정량·정성적으로 종합 분석하고자하며 실제 임상 데이터 또는 전문가 인터뷰 등의 추가적 연구를 통해 디지털 장비를 활용한 치과위생사 교육 프로그램의 학습 효과와 임상 실무 역량 향상에 대한 심층인터뷰 등을 병행해 디지털 치의학 기술이 실제 교육 및 임상에서 어떻게 적용될 수 있는지를 보다 명확히 규명 할 필요가 있다. 그리하여 단순히 기술적 혁신에 그치지 않고, 임상 실무와 교육 현장에서 활용할 수 있는 실질적인 방향성을 제시할 필요가 있다.

디지털 치의학 기술은 원격 진료, AI 기반 구강 검사, 모바일 치과 진료 앱 등을 통해 노인과 취약계층의 치과 의료 접근성을 개선할 것이라 기대하며 VR/AR 시뮬레이션 교육, 디지털 장비 실습 강화 등의 교육 환경 개선 및 디지털 인프라 확충 등을 통해 치과 의료 서비스의 질을 높이고, 치과 산업의 디지털 전환을 가속화할 수 있다. 궁극적으로, 보다 많은 사람들이 양질의 치과 치료를 받을 수 있는 포용적 의료 환경이 조성될 것이다. 디지털 치의학 기술의 발전은 단순히 기술적 혁신에 그치는 것이 아니라, 변화에 발맞추어 디지털 기술을 체계적으로 통합한 교육과 연구를 더욱 발전할 것이다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 디지털 치의학 분야의 발전과 트렌드 변화를 시간 흐름에 따라 비교·분석하고, 이를 통해 디지털 치의학 분야의 발전 방향과 사회적 수용성을 파악하고자 하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다.

1. 1기: 디지털 치의학 기술의 도입과 사회적 관심의 형성

1999년에서 2014년까지 16년간 디지털 치의학 관련 키워드를 포함한 보도자료는 총 117개였다. 이를 TF 분석 결과, ‘보철물’(32회), ‘미국’(20회), ‘CAD’(16회) 등의 키워드가 높은 빈도를 기록하였고, TF-IDF 분석 결과, ‘의료기기’(0.38)가 가장 높은 중요도를 보였으며, 연결 중심성 분석은 ‘치과’(0.91), ‘환자’(0.73), ‘치료’(0.70) 등의 키워드가 높은 연결 중심성을 기록하였다. 또한 N-gram 분석은 ‘CAD/CAM’(125회), ‘임플란트 시술’(73회), ‘디지털 치과’(62회) 등이 상위를 차지하였으며, 토픽 모델링 결과, 주요 토픽은 ‘임플란트와 치과 치료 과정’, ‘디지털 치과 장비와 제품 시장’, ‘치과 산업의 디지털화와 융합 기술’로 나타났다. 따라서 이 시기에는 CAD/CAM과 같은 장비 중심으로 도입되며 치과 산업의 초기 성장 동력으로 작용했음을 알 수 있다.

2. 2기: 디지털 기술의 치과 산업 확산과 사회적 수용성 증가

2015년에서 2019년까지 5년간 디지털 치의학 관련 키워드를 포함한 보도자료는 총 364개였다. 이를 TF 분석 결과, ‘중국’(86회), ‘덴티스트리’(73회), ‘보철물’(62회), ‘매출액’(60회) 등의 키워드가 높은 빈도를 기록하였고, TF-IDF 분석 결과, ‘구강 스캐너’(0.11), ‘서울’(0.12) 등의 키워드가 높은 중요도를 보였다. 연결 중심성 분석에서는 ‘디지털’(0.80), ‘기업’(0.68), ‘시장’(0.67) 등의 키워드가 높은 연결 중심성을 기록하였다. 또한 N-gram 분석에서는 ‘디지털 덴티스트리’(260회), ‘의료 기기’(186회), ‘구강 스캐너’(145회) 등이 상위를 차지하였으며, 토픽모델링 결과, 주요 토픽은 ‘중국 시장에서의 임플란트 및 매출 성장’, ‘치과 산업과 글로벌 디지털 제품 개발’, ‘디지털 기술을 활용한 치과 치료’로 나타났다. 따라서 이 시기에는 디지털 기술이 치과 산업 전반으로 확산되며, 구강 스캐너와 같은 장비를 중심으로 사회적 수용성이 증가했음을 알 수 있다.

3. 3기: 디지털 치의학의 첨단 기술 융합

2020년에서 2024년까지 5년간 디지털 치의학 관련 키워드를 포함한 보도자료는 총 887개였다. 이를 TF 분석 결과, ‘덴티스트리’ (175회), ‘매출액’ (153회), ‘오스템임플란트’ (137회), ‘메디트’ (111회), ‘AI’ (86회) 등의 키워드가 높은 빈도를 기록하였고, TF-IDF 분석 결과, ‘메디트’ (0.15), ‘운용사’ (0.18), ‘PEF’ (0.18) 등의 키워드가 높은 중요도를 보였다. 연결 중심성 분석에서는 ‘기업’(0.82), ‘시장’ (0.78), ‘글로벌’ (0.67), ‘성장’ (0.67) 등의 키워드가 높은 연결 중심성을 기록하였다. 또한 N-gram 분석에서는 ‘디지털 덴티스트리’ (664회), ‘구강 스캐너’(510회), ‘투명 교정’ (322회), ‘AI’ (114회) 등이 상위를 차지하였으며, 토픽 모델링 결과, 주요 토픽은 ‘디지털 치과 솔루션과 기업 활동’, ‘글로벌 치과 시장의 투자와 기업 성장’, ‘환자 맞춤 디지털 임플란트와 치과 치료’로 나타났다. 따라서 이 시기에는 AI, 3D 스캔, 투명 교정 등 첨단 기술과의 융합을 통해 디지털 치의학이 정밀성과 효율성을 높이며 세계 시장에서의 성장을 주도했음을 알 수 있다.

결론적으로, 시기별 디지털 기술의 발전은 점차 치과 진단과 진료의 정밀성과 효율성을 크게 향상하며 치과 산업의 성장을 이끌고 있다. 또한, 시기의 흐름에 따라 디지털 치의학 관련 보도 자료의 증가는 사회적으로 관심을 가지고, 치과 임상에서 디지털 기술의 활용이 점차 확대됨을 알 수 있다. 이는 사회적 수용도와 직접적인 상관관계가 있음을 예측할 수 있다. 따라서 환자들의 디지털 치과 진료 경험에 대한 기대와 요구도 높아지고 있다. 이러한 변화는 치의학 및 치위생학 교육에서도 CAD/CAM, 구강 스캐너, AI 등 디지털 치의학 기술을 이론과 실습 교육에 통합하는 것이 필수적이다. 디지털 치의학 기술의 발전은 치과 산업과 교육의 혁신을 이끌고 있으며, 변화하는 환경에 발맞춰 경쟁력 있는 전문 인재를 양성하기 위한 지속적인 노력이 요구된다.