본 연구는 한국복지패널 1~3차년도 조사 자료를 이용하여 국민기초생활보장제도 수급동태의 특성 및 수급탈출의 결정요인을 분석하였다. 본 연구에서는 수급탈출을 탈출 후 빈곤하지 않은 탈빈곤적 수급탈출과 탈출 후 여전히 빈곤한 탈제도적 수급탈출로 분류하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 생명표 분석 결과, 전반적으로 수급탈출확률 수준이 낮고 수급기간이 길어질수록 수급탈출확률이 낮아지는 현상이 관찰된다. 이산시간 해저드 모형의 분석 결과, 연령, 교육수준, 건강상태, 결혼지위, 부양아동 유무, 취업형태 등이 탈빈곤적 수급탈출에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 탈제도적 수급탈출에는 수급기간과 수급진입시기를 제외한 모든 변수가 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다.
물정보 중 가뭄 정보가 상대적으로 부족한 원인은 무엇을 가뭄으로 볼 것인지 정의하기 어렵기 때문이다. 특히 우리나라와 같이 댐 및 저수지, 광역상수도 등 수자원시스템 네트워크를 기반으로 물공급이 이루어지는 경우, 개별 요소만을 고려한 기존 가뭄모니터링 및 전망은 현실적이지 못하며, 가뭄 위험도 관리 측면에서도 부족한 부분이 있다. 가뭄 현상의 경우 기상학적 영향인 강수의 부족이 가장 큰 요소로 기여하지만 실질적으로 국민에 필요한 양보다 적은 양의 물이 공급될 때 국민들은 가뭄을 체감한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 지역별로 사용하는 수원 및 물수급 시설 등을 세분화하고, 실적기반 분석을 통해 분석대상 지역의 가뭄을 정확히 판단하기 위한 합리적인 물수급 분석 모형 개발이 필요하다. 즉, 공간분석단위를 표준유역 단위 이하의 취방류 시설물을 기준으로 구성하고, 이들 시설물의 운영정보와 수문기상 빅데이터를 연계한 물순환 모형을 구현함으로써 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용 수자원량을 준실시간 개념으로 평가하는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 하천을 중심으로 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 절점으로 부여하고 연결하는 물수급 네트워크 알고리즘을 통해 빅데이터 기반 물수급 분석 모형을 개발하였다. 주요 모니터링 지점 및 모든 이수 시설의 위치를 유역분석 기법을 통하여 점(point), 선(line), 면(shape)으로 구성된 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 지점별 물수급 분석 결과를 도출하였다. 권역별 주요 수위-유량관측소 1:1 Nash 계수를 검증한 결과 저유량에서 0.8 이상의 높은 재현 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 수자원장기종합계획 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 국민노후보장패널 1차 및 3차의 종단자료를 이용하여 국민연금 수급 여부(혹은 수급액)가 고령자의 삶의 만족도에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 국민연금 수급과 생활만족도에 대한 다양한 조작적 정의를 도입하여 두 변수간의 관계를 검토하였다. 분석방법으로는 이중차이모델과 패널자료 분석방법을 활용하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국민연금 수급집단과 국민연금 비수급집단의 전반적 생활만족도를 비교한 결과 두 집단 간에 유의미한 차이가 드러나지 않았다. 둘째, 두 집단의 차이에 영향을 미칠 수 있는 변수들, 예를 들면 장애여부와 근로여부를 통제하고 국민연금 수급집단과 비수급집단을 비교하면, 국민연금 수급이 고령자의 생활만족도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것을 확인할 수 있다. 셋째, 고정효과분석(fixed-effect model)의 분석결과, 고령자들의 눈에 보이지 않는 특성을 통제하면, 국민연금의 수급은 고령자의 생활만족도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 드러나지 않는다. 본 연구는 민감도분석을 추가하고 정책적 함의를 도출하였다.
새정부 들어 주택의 안정적 공급을 위한 대책을 내놓고 있으나, 주택 수요 공급과 관련된 통계 및 정보의 종합적 관리 체계 미흡으로 주택수급상황을 파악하여 주택수급에 대처하는 주택하위 시장별 대응정보가 미비한 실정이다. 이에 따라 수급상황을 분석 및 제공하기 위한 정보시스템을 구축 "주택 수요"가 있는 곳에 "주택을 공급"하는 정책지원체계가 요구되고 있다. 이를 위해 본 연구는 행정생활권, 광역교통망, 주택사업위치, 공공 민간 사업지구 등의 GIS정보 기반에 주택 수요 공급 통계 및 정보를 분석하여 정책지원 및 대국민 서비스를 하는 정보체계인 주택수급지도(Housing Demand and Supply Mapping Model)의 구축방안을 제시하였다. 연구에서는 주택수급에 필요한 수요현황 및 예측 등 "주택수요정보"에 기초하여 주택건설, 공급, 재고 등의 "주택공급정보"를 분석하여 주택수급지도에 대한 기본설계 방안을 도출하였다. 향후 주택수급지도를 활용하여 주택수급상황을 한눈에 파악하고, 주택수요를 고려한 수요자별 맞춤형 주택공급정책을 수립할 수 있도록 지원함으로써, 지역별, 주택 규모별, 주택유형별, 인구계층별 주택수급 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
국민기초생활보장제도의 시행 초기부터 제기되어온 사각지대와 부정수급집단의 특성을 파악하고자 한 본 논문은 차상위실태조사자료를 활용하여 분석하였다. 기존 문헌연구를 통해 사각지대(적격비수급 집단)와 부정수급집단(부적격수급 집단)이 발생하는 원인에 대해 수급자 측면의 욕구 및 낙인감 가설과 행정측면의 외형적 편의지표 의존가설이란 두 가지 가설을 제시하였고, 각각에 대해 다시 두 개씩의 하위 가설을 제시하였다. 차상위실태조사자료에서 적격비수급 집단, 부적격수급 집단, 적격수급 집단 등 3개 집단을 가려내고 이 3개 집단 중 적격수급 집단을 기준으로 적격비수급 집단과 부적격수급 집단을 각각 비교하여 그 특성 차이를 분석하였다. 적격수급 집단을 기준으로 적격비수급 집단을 비교한 결과 낙인감이 클수록 적격비수급 집단에 속할 가능성이 높아진다는 가설과 부양의무자가 존재가 행정담당자들의 편의적 판단과 결부되어 사각지대 발생 가능성을 높인다는 가설이 모두 지지 되었다. 이에 반해 적격수급 집단을 기준으로 부적격수급 집단의 특성을 비교한 결과 미충족 욕구가 클수록 부적격수급집단으로 편성될 가능성이 높다는 가설은 지지되지 못했지만, 근로능력을 가진 자가 불완전한 자산조사로 인해 부적격수급 집단으로 남을 가능성이 높다는 행정측면의 외형적 편의지표 의존가설은 지지되었다.
고용노동부 "고용보험DB" 의 상실자 종합통계와 실업급여 지급통계를 이용하여 구직급여 수급자격자의 수급과 재취업에 따른 수급자격 상실을 경합적 위험(competing risks)모형으로 분석하였다. 아울러 구직급여 수급률과 경기지수 간의 교차상관관계 분석을 하였다. 분석결과 구직급여 수급률이 실업률과 정(+)의 상관관계를 보이고, 6개월가량 실업률과 경기동행지수를 선행한다. 아울러 수급률이 연령, 학력, 급여지급기간, 소득대체율과 정(+)의 상관관계를 보이고 있다.
한 산업에서 인력 수급을 전망하는 것은 인력의 수요자인 기업의 측면에서는 안정적인 인력 확보 전략을 수립하기 위해서, 공급자인 산업 종사자들에게 있어서는 자신들이 앞으로 진출해야할 산업의 매력도를 파악하기 위해서, 그리고 정부 차원에서는 관련 산업에 있어서 중복 투자의 방지와 효율적이고 균형된 산업 발전을 위한 정책 수립을 위해서 매우 중요하다. 그러나 이러한 인력 수급 전망들은 종종 잘못된 시장 분석으로 인하여 인력의 과소 공급 또는 과잉 공급이라는 의도하지 않은 결과를 가져오는 경우가 있다. 이는 전체적인 시각에서 시장의 구조적 특성을 분석하기보다는 현상을 조사하는 수준에 머물거나 현재의 상황 또는 단일 산업만을 고려할 뿐 시간의 흐름에 따른 동태적 변화와 지연된 피드백의 효과, 그리고 관련 산업간의 유기적 연관관계를 반영하지 못한 채 단기적이고 단선적인 관점에서 인력 수급을 전망하는데 그 원인이 있다고 볼 수 있다. 특히, 다른 산업과의 연관 관계가 복잡하고 인력의 수요의 급증에도 불구하고 산업에서 요구하는 인력을 양성하기까지 많은 시간이 소요되는 첨단 산업 및 신생 산업에서의 경우 이러한 현상은 더욱 두드러지게 나타날 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 변수간의 상호 동태적인 관계와 시간의 흐름에 따른 행태를 분석하는 데 용이한 SD 방법론에 기초하여 최근 빠르게 성장하고 있는 정보보호산업에서의 동태적인 인력 수급 모델을 구현하여 향후 국내 정보 보호 인력의 수급 행태가 어떻게 전개될 것인지를 분석해 보았으며 이를 통하여 동태적 시각에서 인력 수급 불균형 현상의 원인을 파악하고 문제해결을 위한 대안을 제시하고자 한다.
국민연금 노령연금 수급자를 대상으로 소득계층별 차별 사망력과 기대여명을 산출하고, 그 결과를 반영하여 노령 연금 수급자의 수급부담구조를 분석하였다. 분석을 위해 노령연금 수급자의 소득계층에 대한 구분은 생애평균소득을 기준으로 3분위로 세분화하였으며, 사망확률 추정을 위해서 사용된 함수는 고연령 사망확률 추정에 주로 사용되는 gompertz모형을 사용하였다. 산출된 기대여명을 이용하여 소득계층별로 생애 총 연금급여액 규모를 추정함으로서 수익비, 내부수익률 및 후세대 부담전가량 분석의 정확성을 높이는데 기여하였다. 기대여명 추정 결과 60세 남자의 기대여명은 약 23.10년이며, 소득계층별로는 21.69~24.63년의 차이를 보이고 있다. 60세 여자의 기대여명은 약 28.84년이며, 소득계층별로는 27.63~29.81년의 차이를 보이고 있다. 즉 하위소득계층의 기대여명의 경우 소득계층을 통합한 경우의 기대여명보다 1.21~1.41년 낮게 추정되었으며, 상위 소득계층의 경우에는 0.97~1.53년 높게 추정되었다. 산출된 기대여명을 사용하여 수익비를 분석한 결과 하위 소득계층의 경우 약 2.68~4.83% 낮게 분석되었으며 상위 소득계층의 경우에는 2.07~4.98% 높게 분석되었다. 내부수익률은 하위 소득계층의 경우 약 0.00~0.74% 낮고 상위 소득계층의 경우에는 0.03~1.73% 높게 분석되었으며, 후세대 부담전가량은 하위 소득계층의 경우 약 3.00~5.74% 낮고 상위 소득계층의 경우에는 2.53~9.68% 높게 분석되었다. 분석 결과는 노령연금 수급자에 대한 소득계층별 기대여명 추정을 통해 나타난 수급부담구조 분석의 결과로서, 기존의 소득계층별 기대여명을 고려하지 않은 시뮬레이션 분석과는 차별성이 있으며, 소득재분배 효과가 있는 국민연금 노령연금 수급자의 수급 부담구조분석 결과에 대한 대표성을 지닌다.
물부족, 수질오염, 조류발생 등 효율적 물관리를 위해서는 물정보 통합이 필요하지만 부처별/목적별로 개별 생산·관리되어 물관리 현안에 효과적으로 대응하기 어려운 실정이다. 물관리 현안 대응 의사결정을 위해서는 현재 상황에 대한 정확한 인식과 장래(1,3개월) 수자원 상황을 고려한 예측·분석체계 구축 필요하며, 이를 위해서는 수원별 가용수량, 지역별 물사용량 및 회귀수량 등 지자체, 유역, 하천을 연계한 실제 물이용 정보 기반의 물배분 현황 분석체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 연결하는 물수급 분석 알고리즘 개발을 통해 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 전국 약 40만개 이상의 일단위 물수급 분석 정보생산체계를 구축하였다. 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 디지털트윈 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.
산재 발생 시 산재근로자는 근로복지공단을 통해서 각종 급여를 받게 된다. 본 논문은 심사 과정과 급여지급 후에 부정수급으로 판명된 산재 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 분석하여 부정수급의 유형을 발견하고자 한다. 이 연구에서는 서울관내 4개 지사에서 8년 동안(2000년$\sim$2007년)의 총 61,536명의 최초요양 신청을 한 산재근로자 자료를 대상으로 하였고, 종속변수에 영향을 미치는 8개의 독립변수를 선택해서 사용한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어서 가장 효율적인 허위 부정 탐지 모델을 만들기 위해 의사결정나무분석(Decision Tree)과 로지스틱 회귀분석(Logistic Regresion)등의 다양한 기법을 적용하여 결과를 비교분석 하고, 오분류 비용을 적용하여, 최적의 분류결정 값을 가지는 모델을 도출한다. 분석결과, 로지스틱 회귀분석이 산재보험 부정수급 유형 발견에 보다 효과적인 모델로 판명되었다. 또한 판별점(Cut-Off) 0.01로 했을 때 4개변수(요양기간, 업종형태, 의료기관, 재해발생형태)가 부정수급에 탐지하는데 영향력이 큰 변수로 선정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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