우리나라는 세계에서 가장 빠른 속도의 저출산·고령화와 저성장·저금리의 시대에 적응해야 하는 직면해 처해 있다. 저출산, 고령화로 인하여 건강보험 재정수입 요인은 감소하고 있으며, 국민의 건강에 관한 관심, 고비용 의료기술 및 의약품의 개발은 건강보험 재정 지출은 증가하게 있다. 본 연구에서는 건강보험의 보장성 강화와 재정의 안정화, 의료의 형평성에 대하여 검토해보고자 한다. 첫째, 국내의 정책보고서, 국내외 문헌, 선행연구를 통해 건강보험의 현황과 한계를 파악하였다, 둘째, 외국의 건강보험정책인 재정 안정화 대책에 대하여 구분하여 검토하였다. 이 연구를 근거로 건강보험의 보장성 강화와 재정 안정화를 통하여 지속 가능한 건강보험을 유지하기 위해서는 현재 건강보험의 재정수입 구조를 혁신하여야 할 것이다. 또한, 정부지원금의 확대, 새로운 조세 수입을 발굴하여야 할 것이다. 진료비 지불제도, 의료전달체계를 개편하여 재정을 절감하는 정책도 필요할 것이다.
본 논문은 건강보험정책결정과정에서의 참여민주주의를 중심으로 김대중·노무현 정부 복지국가 성격을 연구하였다. 참여민주주의는 한국 민주주의의 질적 발전 보다는 외환위기 이후 자본주의 구조조정을 위한 정치적 정당성 확보 전략에 의해 도입되었다. 따라서 참여민주주의가 복지국가 발전의 한 지표인 보장성강화를 획득해내는데 긍정적인 역할을 하였음에도 불구하고 신자유주의적 이념 추구, 국가재정책임성 미약, 정책결정과정에 가입자의 실질적인 참여 배제로 2007년 보장성강화정책은 결국 실패로 돌아가게 되었다. 과거 복지제도와 마찬가지로 김대중·노무현 정부 참여민주주의제도도 정치적 정당성 확보를 위해 도입되었으나 경제성장우선이데올로기의 제약하에서 운영되었다고 볼 수 있다. 그러나 참여민주주의제도는 '서비스'가 아닌 '권력'형태의 제도라는 점, 참여민주주의제도로 인한 권력의 부여가 보장성 강화요구를 통해 복지국가 발전에 긍정적인 역할을 하였다는 사실로 미루어 볼 때 김대중·노무현 정부가 과거 복지국가와는 차별적이다.
국내 방산 부품.소재 국산화개발 활성화 방안으로 방산 연구개발 측면에서는 정책 일관성유지와 투자의 확대, 국내 여건에 부합되는 전략 수립, 국제협력 연구개발의 강화를, 방위산업 측면에서는 방산업체의 경제력 강화, 국산화개발에 따른 경제성 보장, 방산물자의 수출촉진을, 기술정보 측면에서는 정보 획득체계의 강화와 기술정보의 공유를 제시하였다. 이러한 제반 개선 방안은 당장 시행이 어려운 분야가 많겠지만, 부품.소재 개발이 장비개발보다 용이하다는 인식을 불식하고 부품.소재 국산화 개발의 중요성을 인식하여 부품.소재 국산화개발을 위한 정부의 강력한 국산화 의지가 필요하다.
일반적인 접근제어 모델이 메커니즘 내에 보안 정책을 미리 설계함에 따라 보안 요구사항의 추가나 변경에 어려움이 있는 반면에, 다중 접근제어 정책 모델은 기업 환경에 필요한 다양한 보안 정책들을 융통성 있게 지원하기 위해, 권한 명세 언어를 기반으로 positive/negative 권한을 모두 표현할 뿐만 아니라, 권한의 예외적 수행, 권한의 전파와 충돌 해결 정책 등을 구현함으로써, 접근제어의 권한 적용에 유연성을 강화하였다. 그러나, 기존의 권한 전파 및 충돌 해결 정책은 권한 전파의 모든 가능한 path를 고려하지 않거나, 충돌 문제를 해결하지 않는 부분이 있는데, 이것은 특히 서로 다른 정책의 어플리케이션 통합 환경에서 권한의 남용이나 상실 등 의도하지 않은 부당한 권한의 실행을 야기시킨다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 정책의 영향을 받은 주체에 대해서 권한의 독립적 수행을 보장하면서, 추가적인 충돌 상황을 발생시키기 않는 권한 전파 정책을 제안한다.
본 연구는 고령사회 도래에 따른 고령층 정보격차해소 방안에 관한 연구이다. 먼저 정보격차에 관한 이론적 쟁점을 살펴본 후 해외 주요국들의 고령층 정보격차해소 현황을 소개하고, 고령사회 도래에 따라 고령층의 정보사회 참여를 촉진하기 위한 고령층 정보격차해소 방안을 고찰하고 있다. 향후 빠르게 진행될 고령사회에 대응하기 위한 고령층 정보격차해소 정책방안으로서 정보격차 진화의 단계별로 제1유형, 제2유형, 제3유형으로 분류하여 정책방안을 제시하였다. 제1유형에서는 정보의 접근성, 제2유형에서는 정보의 활용성, 그리고 제3유형에서는 정보의 수용성을 기준으로 정보격차가 분화된다. 이 유형들은 그 일부가 정책방안을 구상함에 있어 중복 고려될 수 있다. 제1유형에서는 보편적 접근 및 서비스를 지향하는 입장에서 정보기기에 대한 균등한 접근기회 보장 및 인적 네트워크 강화를 중요하게 고려해야 할 것이다. 제2유형과 제3유형에서는 고령층의 사회참여 역량을 강화함으로써 궁극적으로 삶의 질 향상에 기여할 수 있는 방향으로 나아갈 수 있도록 하기 위하여 정보활용 능력 및 세대 간 의사 소통 능력의 증진이 중요하게 고려되어야하겠다. 이와 같은 대응방안을 체계적이고 지속적인 대책으로 접근해 나갈 필요가 있다.
본 연구는 건강보험의 본인부담상한제와 민영실손의료보험의 관계에서 야기되는 쟁점을 진단하고, 제도 개선을 위한 정책 과제를 제안하는 것을 목적으로 한다. 문헌연구를 통해 본인부담상한제 초과 환급금 미지급으로 인한 소비자 피해 실태와 건강보험 보장성 강화에 따른 실손보험의 역할 변화를 분석하였다. 연구 결과, 일방적 약관 해석과 불완전판매 관행이 소비자 권익을 침해하고 있으며, 실손보험의 보장 축소에도 불구하고 보험료 인하로 이어지지 않는 문제점이 확인되었다. 이에 상품 구조 합리화, 위험률 산출 투명화, 소비자 정보 제공 강화 등의 제도 개선과 함께, 건강보험과 민영보험의 합리적 역할분담을 위한 사회적 합의 도출이 시급함을 강조하였다. 본 연구는 의료보장체계의 발전적 재편을 위한 정책적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
최근에 제안된 감독 지식을 융합하는 강화 학습 기법인 potential-based RL 기법의 효용성은 이론적 최적 정책으로의 수렴성 보장으로 증명되었고, policy-reuse RL 기법의 우수성은 감독지식을 융합하지 않는 기존의 강화학습과 실험적인 비교를 통하여 증명되었지만, policy-reuse RL 기법을 potential-based RL 기법과 비교한 연구는 아직까지 제시된 바가 없었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법과 policy-reuse RL 기법의 실험적인 성능 비교를 통하여 기법이 policy-reuse RL 기법이 policy-reuse RL 기법에 비하여 더 빠르게 수렴한다는 것을 보이며, 또한 policy-reuse RL 기법의 성능은 재사용하는 정책의 optimality에 영향을 받는다는 것을 보인다.
이제 우리 나라도 경쟁당국이 거래의 공정화를 경쟁촉진 개념으로 전환하여 경쟁질서에 파급영향이 큰 카르텔, 독과점, 기업결합 등에 가용자원을 집중 투입하도록 하고, 또한 정부내에서의 경쟁제한적인 규제의 개혁 등 경쟁주창 노력을 강화하며, 법집행에 있어서는 경제분석기능 및 법률전문가 보강과 사적소송의 활성화를 통하여 경쟁을 획기적으로 제고함과 아울러 공정거래위원회의 독립성이 실질적으로 보장되도록 관련 제도를 보완해야 할 것이다.
최근에 제안된 강화 학습 기법인 "potential-based" reinforcement learning(RL) 기법은 다수 학습들과 expert advice들을 감독 지식으로 강화 학습 알고리즘에 융합하는 것을 가능하게 했고 그 효용성은 최적 정책으로의 이론적 수렴성 보장으로 증명되었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법을 셀룰러 네트워크에서의 채널 할당 문제에 적용한다. Potential-based RL 기반의 동적 채널 할당 기법이 기존의 fixed channel assignment, Maxavail, Q-learning-based dynamic channel assignment 채널 할당 기법들보다 효율적으로 채널을 할당한다. 또한, potential-based RL 기법이 기존의 강화 학습 알고리즘인 Q-learning, SARSA(0)에 비하여 최적 정책에 더 빠르게 수렴함을 실험적으로 보인다.
강화학습을 위한 많은 방법 중 정책 반복을 이용한 actor-critic 학습 방법이 많은 적용 사례를 통해서 그 가능성을 인정받고 있다. Actor-critic 학습 방법은 제어입력 선택 전략을 위한 actor 학습과 가치 함수 근사를 위한 critic 학습이 필요하다. 본 논문은 critic의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS(recursive least square)를 사용하고, actor의 학습을 위해 정책의 기울기(policy gradient)를 이용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이를 실험적으로 확인하여 제안한 논문의 성능을 확인해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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