Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.51
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pp.139-149
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1999
Developed in this paper is a prototype extranet using mobile device such as Personal Digital Assistance(PDA) or Handheld PC(HPC). Especially an adjustment transaction system for auto insurance using wireless data communications is described. Using infrastructures such as PCS, Cellular, Private Radio, wireless communications offers tremendous applications in Korea. A survey of such applications is presented in this paper. Also an analysis of currently available infrastructures of wireless communications is described in this paper. The scheme of an adjustment transaction consists of seven steps: (1) get list of adjustment, (2) obtain insurance information, (3) check police record, (4) get an accident record, (5) get bluebook value, (6) examine the car, (7) file report. Comparing with the previous on-line method that spends much time on gathering data, the proposed system guarantees more rapid transaction using wireless communications.
The purpose of this study is suggesting proper management methods for the national health expenditures by considering advanced countries and analysing the problems of national health expenditures management in korea. The majors results of the research are as follows. First, most advanced countries is integrating the management of national health expenditures about health insurance, workmen's accident compensation insurance and auto insurance etc, and medical prices and benefit standards are same regardless of insurance type. Second, national health expenditures has been managing separately by national health systems in korea, and there are many problems like the differences medical expenditure review and payment, medical prices and benefit standards etc. Although same symptoms and disease, there is great difference in health service utilization. Hereafter, management system of national health expenditures must be integrated, and must change same medical prices and benefit standards.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.2
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pp.1-9
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2023
Research using AI and big data is also being actively conducted in the health and medical fields such as disease diagnosis and treatment. Most of the existing research data used cohort data from research institutes or some patient data. In this paper, the difference in the prediction rate of survival and the factors affecting survival between breast cancer patients in their 40~50s and other age groups was revealed using health insurance review claim data held by the HIRA. As a result, the accuracy of predicting patients' survival was 0.93 on average in their 40~50s, higher than 0.86 in their 60~80s. In terms of that factor, the number of treatments was high for those in their 40~50s, and age was high for those in their 60~80s. Performance comparison with previous studies, the average precision was 0.90, which was higher than 0.81 of the existing paper. As a result of performance comparison by applied algorithm, the overall average precision of Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting was 0.90, and the recall was 1.0, and the precision of multi-layer perceptrons was 0.89, and the recall was 1.0. I hope that more research will be conducted using machine learning automation(Auto ML) tools for non-professionals to enhance the use of the value for health insurance review claim data held by the HIRA.
Relative error prediction is preferred over ordinary prediction methods when relative/percentile errors are regarded as important, especially in econometrics, software engineering and government official statistics. The relative error prediction techniques have been developed in linear/nonlinear regression, nonparametric regression using kernel regression smoother, and stationary time series models. However, random effect models have not been used in relative error prediction. The purpose of this article is to extend relative error prediction to some of generalized linear mixed model (GLMM) with panel data, which is the random effect models based on gamma, lognormal, or inverse gaussian distribution. For better understanding, the real auto insurance data is used to predict the claim size, and the best predictor and the best relative error predictor are comparatively illustrated.
Recently, due to the worsening global economic recession, Korea which is a small, export-oriented economy has decreased exports and the domestic economy also continues to stagnate. Therefore, for continued growth of our economy through export growth, we need to analyze the validity of export support system such as export insurance and prepare ways to expand exports. This study is to investigate the effects of Export Insurance on the exports of SMEs as well as LEs. For this purpose, this study conducted Time Series Analysis using data such as export, export insurance acquisition, export price index, exchange rate, and coincident composite index(CCI). First, as a result of the Granger Causality Test, the exports of LEs has found to have a causal relationship with the CCI, and CCI is to have a causal relationship with the short-term export insurance record. Second, the results of VAR analysis show that the export insurance acquisition result and the export price index have a positive effect on the exports of LEs, while the short - term export insurance has a negative effect on the exports of LEs. Third, as a result of variance decomposition, the export of LEs has much more influenced for mid to long term by the short-term export insurance acquisition compared to SMEs. Fourth, short-term export insurance has a positive effect on exports of SMEs. In order to activate short-term export insurance against SMEs, it is necessary to expand support for SMEs by local governments. This study aims to suggest policy implications for establishing effective export insurance policy by analyzing the effects of export insurance on the export of SMEs as well as LEs. It is necessary to carry out a time series analysis on the export results according to the insurance acquisition results by industry to measure the export support effect of export insurance more precisely.
The whiplash Injuries due to rear collision occur frequently. As result, in many countries, seat performance is being assessed and developed to improve head whiplash injury in rear collision of passenger car. This study compares whiplash assessment methods in each country. Using the DFSS(Design for Six Sigma) method, the correlation between influence parameters of head restraints and whiplash injury criteria is analyzed. Four control factors are used in this study. And total 11 whiplash injury criteria from NCAP(New Car Assessment Program) of Korea, Europe, China and IIHS(Insurance Institute for Highway Safety) of USA are used for output response. By the experimental design, L9 orthogonal coordinate system is configured and is tested by sled test equipment, twice. By using average assay value and ANOVA, the correlation between control factors and injury criteria has been comprehended. Optimization design of head restraint according the regional seat safety assessment was derived through the correlation.
Motor vehicle crashes are the leading cause (70%) of children injury and fatality. 98% of Children under the age of 9 who came to emergency room with a traffic accident are not seated in CRS. Reduction in mortality when using CRS (NHTSA study), 71% for infants of 1-2 years old, 54% for 3-6 years old and 7-12 years old. It is very important and essential to use CRS for child passenger safety. But in Korean market, the CRS fitment rate is relatively low (20~40%). For European market, at the start of 2013, Euro NCAP started to check how easy it is to install the most common seats. And US market, NHTSA is planning a new consumer information program of CRS fitment for near future. This study examines CRS installation performance of 3 vehicles which are produced by GM Korea and 21 CRS which are based on sales volume in Korean market. Purpose of this study is to identify both vehicle and CRS design that causes bad interaction for CRS installation.
Although accident data from the National Police Agency and insurance companies do not know the vehicle safety, the damage level information can be obtained from the data managed by the bus credit association or the bus company itself. So the accident severity was analyzed based on the side impact accidents using accident repair cost. K-means clustering analysis separated the cost of accident repair into 'minor', 'moderate', 'severe', and 'very severe'. In addition, the side impact accident severity was analyzed by using an ordered logit model. As a result, it is appeared that the longer the repair period, the greater the impact on the severity of the side impact accident. Also, it is appeared that the higher the number of collision points, the greater the impact on the severity of the side impact accident. In addition, oblique collisions of the angle of impact were derived to affect the severity of the accident less than right angle collisions. Finally, the absence of opponent vehicle and large commercial vehicles involved accidents were shown to have less impact on the side impact accident severity than passenger cars.
The purpose of this study is to predict how the actual accident changes by reconstructing the accident with an Autonomous Emergency Braking system (AEB) based on the actual accident of the LTAP-OD (Left Turn Crossing Path - Opponent Direction) intersection. A virtual AEB sensor was developed, and 150 head-on collision accident reports were secured to the insurance company to reconstruct the accident. As a result of the accident type analysis, a total of 13 types of head-on collision accidents were derived, and it is the LTAP-OD intersection accident with the highest frequency. In the LTAP-OD intersection accident, the simulation was conducted by applying the virtual AEB of each vehicle, the accident rate decreased by 90% or more when the AEB of the left-turn vehicle was applied, and the accident rate decreased by 50%. In addition, the most frequent collision types in LTAP-OD accidents were the front bumper on the driver's side of a vehicle going straight and the front bumper on the passenger's side of a vehicle turning left.
Generalized additive model(GAM) is the statistical model that resolves most of the problems existing in the traditional linear regression model. However, overfitting phenomenon can be aroused without applying any method to reduce the number of independent variables. Therefore, variable selection methods in generalized additive model are needed. Recently, Lasso related methods are popular for variable selection in regression analysis. In this research, we consider Group Lasso and Elastic net models for variable selection in GAM and propose an algorithm for finding solutions. We compare the proposed methods via Monte Carlo simulation and applying auto insurance data in the fiscal year 2005. lt is shown that the proposed methods result in the better performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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