수도권의 기능 및 범위 확대로 인하여 광역교통수요가 급증하였고, 이러한 광역교통수요를 충족시키기 위해서는 다양한 광역대중교통 보급이 필요하다. 하지만 막대한 투자재원을 필요로 하는 광역교통시설의 설치 및 운영 관리에 대한 명확한 기준과 제도의 부족으로 중앙정부와 지방정부, 지방정부와 지방정부 사이에서 갈등이 일어나고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수도권 광역 BRT, 광역 환승시설 등의 효율적인 설치 및 운영 관리를 위한 재원분담 모델을 개발하여 재원분담기준을 설정하고자 하였다. 이에 국내외 사례를 기반으로 광역 BRT 시설의 주요 구성요소인 광역 BRT 노선, 광역 환승시설 그리고 공영차고지의 재원분담 모형을 정립하고 정립된 재원분담모형을 적용하여 대안별 비교분석을 수행하였다.
본 연구는 뇌졸중 환자의 입원 및 재원적절성에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써 효율적인 병상이용과 질적인 의료서비스를 제공하고 불필요한 병상 이용을 줄여 급성기 치료가 꼭 필요한 대상자들이 즉시 병원을 이용할 수 있도록 도움을 주고자 하였다. 연구대상자는 일개 종합병원의 신경과에서 퇴원한 뇌졸중 환자로 의료보장별 의료 적절성을 파악하기 위해 최근 약 4년 동안인 2006년 3월 l일부터 2010년 10월 31일까지 총 154명의 대상자를 선정하였다. 연구방법은 입원 및 재원적절성을 평가하기 위해 적절성 평가지침(AEP)을 이용하여 의무기록을 분석하였고, 수집된 자료는 SPSS 12.0을 이용하여 전산처리하였다. 이상의 결과를 근거로 입원적절성을 높이고 재원기간을 단축시킨다면 재원적절성도 높아질 것이라는 결론을 얻게 된다. 또한 재원기간이 재원적절성에 영향을 미치는 것으로 조사되었기에 재원기간이 길어질수록 병상 회전율을 감소시키는 요인으로 영향을 미치게 되므로 적절한 시기에 퇴원이 이루어질 수 있도록 의료기관 내에서의 질 향상 전담팀을 구성하여 각 질환군에 따른 재원기간에 대한 적절성 평가 및 관리가 이루어져야 한다. 궁극적으로 뇌졸중 환자의 급성치료가 끝나면 즉시 재활치료 및 장기요양관리가 이루어질 수 있도록 장기요양시설 확충과 같은 정부의 뒷받침으로 불필요한 재원기간을 줄여갈 수 있는 것이다.
손상입원환자의 재원일수 변이요인을 분석하기 위해 질병관리본부의 퇴원손상환자 자료를 이용하여 재원일수 중증도 보정모형을 개발하였다. 이 모형을 적용, 보정값을 산출하고 실측값과의 차이를 이용하여 재원일수를 표준화한 후 재원일수의 변이를 분석하였다. 입원손상환자의 중증도 보정 재원일수에 영향을 미치는 주요 요인은 중증도, 수술유무, 연령, 손상기전, 입원경로 등으로 나타났다. 의사결정나무 모형에 의하여 재원일수의 보정값을 산출하여 실측값과의 차이를 분석한 결과 병원규모(병상수)별, 보험유형별, 기관 소재지별로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이기 위해 국가차원에서 진료행위프로토콜을 개발하여 의료기관에서 이를 활용하도록 유도하고, 더 나아가 이를 체계적으로 평가하여 지속적으로 노력하여야 할 것이다.
국방획득사업은 정보화.과학화된 첨단 군사력을 건설하기 위해서 막대한 재원이 소요되는 반면, 군사력 건설에 필요한 재원확보 여건은 매우 어려운 실정이기 때문에 제한된 가용재원을 투자하여 획득사업을 효율적으로 추진하는 것이 무엇보다 중요하다. 국방분야는 이제 소요결정, 획득사업관리 등에서 과거의 비효율적 요소들이 모두 개선되어야하며 진정으로 국가와 군이 필요로 하는 무기체계를 경제적으로 획득하여야 한다.
지방자치단체는 공공서비스 측면에서 중앙정부와 비교하여 가까운 접점을 가지고 있기 때문에, 오늘날 복지문제가 중요한 이유인 상황에서 그 역할이 중요시 되고 있다. 이에 따라 지방재정의 역할이 어느 때보다 중요시되고 있지만 유감스럽게도 지방재정과 관련된 이슈들은 대부분 부정적이다. 특히 지자체의 재정자립도 문제는 매우 심각한 상황으로 많은 지자체가 재원확보에 어려움을 호소하고 있다. 중앙정부의 의존재원이 대안이 될 수도 있지만 의존재원은 재정의 자율적 운용은 물론 건전성에도 부정적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 공공기관이 보유하고 있는 공공데이터를 활용하여 재정확충을 방안으로 제시하였다. 비록 공공데이터의 활용 수준이 초기수준이지만 공공데이터의 지자체의 자주재원 으로써의 타당성과 도입을 위한 제언들을 통하여 시론적으로 논의하고자 하였다.
본 연구는 양질의 소방서비스를 제공하기 위해서는 소방재원의 안정적 확보가 필수적이라는 인식 하에서 지방자치시대에 부응하는 주민의 소방수요에 안정적으로 대처할 수 있는 소방재원의 확충방안을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 소방공동세율을 상향 조정하고, 소방병원과 소방정비고를 신설하여 지방 공기업으로서 자체 재원을 확보한다. 또한 소방공동시설세의 세목을 규정하여 재정의 재분배 기능을 확대 개편하고 기초자치단체에도 재원을 분담시키며, 유류소비에 소방안전세, 전기사용에 공동시설세를 부과하여 부족한 소방재원을 확보하여 안전문화를 정착시켜야 할 것이다.
인구 고령화와 서구화된 생활로 인한 허혈성 심장질환이 지속적으로 증가하고 있으며, 우리나라는 OCED 국가 중에서 허혈성 심장질환의 재원일수가 높은 국가에 속한다. 재원일수 증가는 진료비 상승의 주요 원인이므로, 허혈성 심장질환의 재원일수 관리방안 마련이 필요하다. 이에 본 연구는 허혈성 심장질환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인을 파악하여 재원 일수 관리에 필요한 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 연구대상자는 일개 상급종합병원의 2015년1월1일부터 12월31일까지 순환기내과의 퇴원환자 중에서 주진단명이 허혈성 심장질환인 환자 566명이다. 자료분석은 IBM SPSS ver. 23.0을 이용하여 빈도분석, 교착분석, Fisher's test, One-way ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$ test, 더미변수를 이용한 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 흉통을 주호소로 입원한 환자가 가장 많았다. 둘째, 평균 재원일수는 4.89일이었으며, 허혈성 심장질환 종류별로 재원일수에 차이가 있었다. 셋째, 75세이상, 당뇨병, 호흡곤란 증상이 재원일수를 증가시키는 요인으로 나타났다. 따라서 허혈성 심장질환의 적정 재원일수 관리를 위해서는 당뇨병을 동반한 허혈성 심장질환자의 경우에는 혈당조절을 통해서 질병의 진행을 막는 것이 중요하며, 증상이 나타났을 경우 빠른 시간 내에 의료기관을 방문할 수 있는 체계마련이 필요하다.
본 연구는 무릎관절치환술의 효율적 재원일수 관리를 위해 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 무릎관절치환술에 대한 중증도 보정 재원일수 모형을 개발하고, 이를 기반으로 무릎관절치환술의 재원일수 변이요인을 파악하고자 하였다. 수집된 퇴원손상심층조사 자료 중 무릎관절치환술 환자 4,102명을 대상으로 동반상병 보정 방법 및 데이터마이닝 기법을 이용하여 무릎관절치환술 환자에 대한 중증도 보정 재원일수 모형을 개발한 결과 CCS 동반상병 보정 방법을 이용한 의사결정나무 모형이 가장 우수하였으며, 무릎관절치환술 환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인은 관절염 동반유무, 성, 입원경로 등으로 나타났다. 개발된 중증도 보정 모형을 기반으로 무릎관절치환술 환자의 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이를 파악한 결과 진료비지불방법, 병상규모, 의료기관 소재지 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 무릎관절치환술 환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 과잉 진료에 대한 모니터링 등에 정책적 방안 마련이 필요하다.
병원 재원일수의 효율적 관리는 병원의 수익과 환자의 진료비 절감을 위해 매우 중요한 요소이다. 이러한 재원일수의 효율적 관리를 위해서는 병원들이 재원일수에 대해서 벤치마킹을 할 수 있도록 지원이 필요하고 재원일수 절감의 구체적인 방향을 제시해 줄 수 있는 재원일수 예측모형의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 2013년과 2014년도 퇴원손상환자자료 중 급성뇌졸중 환자를 추출하여 분석용 자료를 만들고 인공지능을 이용하여 급성뇌졸중 환자의 재원일수 예측모형을 개발하였다. 분석용 자료는 훈련용 60%, 평가용 40%로 분류하였다. 모형개발은 전통적 통계기법인 다중회귀분석기법과 인공지능기법인 대화식 의사결정나무기법, 신경망 기법, 그리고 이들을 모두 통합한 앙상블기법을 이용하였다. 모형평가는 Root ASE(Absolute error) 지표를 이용하였는데, 다중회귀분석은 23.7, 대화식결정나무 23.7, 신경망 분석은 22.7, 앙상블은 22.7로 나타났고 이를 통하여 재원일수 예측모형 개발에 인공지능기법의 유용성이 입증되었다. 앞으로 재원일수 예측모형개발에 인공지능 기법을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 방안에 대해서 계속적인 연구가 이루어 질 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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