• 보건행정학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.450-456
• /
• 2023

Background: This study aims to develop a "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions" for the National Health Insurance Service to enhance administrative efficiency in protecting and collecting contributions from livelihood-type defaulters. Additionally, it aims to establish customized collection management strategies based on individuals' ability to pay health insurance contributions. Methods: Firstly, to develop the "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions," a series of processes including (1) analysis of defaulter characteristics, (2) model estimation and performance evaluation, and (3) model derivation will be conducted. Secondly, using the predictions from the model, individuals will be categorized into four types based on their payment ability and livelihood status, and collection strategies will be provided for each type. Results: Firstly, the regression equation of the prediction model is as follows: phat = exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction) / [1 + exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction)]. The prediction performance is an accuracy of 86.0%, sensitivity of 87.0%, and specificity of 84.8%. Secondly, individuals were categorized into four types based on livelihood status and payment ability. Particularly, the "support needed group," which comprises those with low payment ability and low-income type enrollee, suggests enhancing contribution relief and support policies. On the other hand, the "high-risk group," which comprises those without livelihood type and low payment ability, suggests implementing stricter default handling to improve collection rates. Conclusion: Upon examining the regression equation of the prediction model, it is evident that individuals with lower income levels and a history of past defaults have a lower probability of payment. This implies that defaults occur among those without the ability to bear the burden of health insurance contributions, leading to long-term defaults. Social insurance operates on the principles of mandatory participation and burden based on the ability to pay. Therefore, it is necessary to develop policies that consider individuals' ability to pay, such as transitioning livelihood-type defaulters to medical assistance or reducing insurance contribution burdens.

• 산업융합연구
• /
• 제21권7호
• /
• pp.29-39
• /
• 2023

최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.

• 한국사회복지학
• /
• 제66권3호
• /
• pp.5-28
• /
• 2014

본 연구는 학교결석 청소년을 대상으로 학교적응 유형을 분류하고, 각 유형에 영향을 미치는 예측요인을 개인, 가족, 또래 및 지역사회의 다양한 차원에서 살펴보고, 유형별 비행행동의 차이를 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 한국아동 청소년패널조사 자료를 활용하여 학교결석 중학생 477명을 대상으로 잠재프로파일분석을 실시하였고, 분류된 유형별 예측요인과 비행행동과의 관계를 알아보기 위해 다항로지스틱 분석과 분산분석을 실시하였다. 분석결과, 저적응, 중적응, 고적응 집단으로 분류되었으며, 유형별 예측요인과 비행행동에 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 이는 학교결석 청소년이 다양하고 이질적인 집단으로 구성되었으며, 이것이 발달결과에 중요한 차이를 불러일으킬 수 있다는 사실을 경험적으로 증명한 것이다. 마지막으로 본 연구에서는 청소년 문제의 효과적인 예방을 위해 학교결석 청소년에 대한 차별화된 개입의 중요성을 제언하였다.

• 한국축산식품학회지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.118-124
• /
• 2012

본 연구는 햄 및 소시지류에서의 Clostridium perfringens에 대한 정량적 미생물 위해평가(Quantitative microbial risk assessment; QMRA)를 국제기준(Codex)의 원칙과 지침에 따라 수행하였으며, 오염수준에 대한 직접적인 분석결과와 현재의 국내 유통환경, 관련제품의 특성, 섭취량 및 소비행태 등을 반영한 노출평가용 "product-retail-consumption pathway" frame-work 모델을 구성하였고, 이를 바탕으로 엑셀(Excel)기반 노출평가용 시뮬레이션 모델을 개발하여 제시하였다. 개발된 모델을 시뮬레이션 프로그램인 @RISK를 활용하여 위해(risk) 수준을 산출하였으며, 그 결과 국내에서 1일 1인이 햄 및 소시지류의 섭취를 통한 Cl. perfringens에 의한 식중독발생 확률은 평균적으로 $3.97{\times}10^{-11}{\pm}1.80{\times}10^{-9}$으로 추정하였다. 또한 본 연구에서 수행한 QMRA결과를 바탕으로 현재수준에서의 한계점과 미래에 더욱 발전된 국내 QMRA 연구 및 활용을 위한 제언을 추가하였다

• 대한토목학회논문집
• /
• 제32권4D호
• /
• pp.313-322
• /
• 2012

본 연구는 택시운수업 종사자의 위험성향을 위험감행행동과 교통 통제소재의 측면에서 분석하였다. 위험감행행동 측면의 분석을 위해 운전자의 위험감행성향의 위험감행행동에 대한 예측모형을 제시하였다. 이를 통해 운전자의 위험감행성향은 위험감행행동에 유의미한 영향을 주고 있음을 알 수 있었으며, 지각운전능력이 높고 준법의식이 결여될수록 위반행동을 많이 하는 것으로 나타났다. 둘째, 교통 통제소재(외적통제형, 내적통제형)에 따라 위험감행 수준의 차이가 있는지 다변량 분석을 통해 알아보았다. 외적통제형(External Control) 운전자의 경우 위험감행수준이 높고 내적통재형(Internal Control)의 경우 위험감행수준이 낮게 분석되어 사고책임을 귀인(歸因)하는 태도에 따라 위험감행성향에 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 본 연구에서 구조방정식 모형을 통해 구축한 위험감행성향과 관련된 위험감행 예측모형에서 ${\chi}^2$값은 279.7, ${\chi}^2$/df=1.55, RMSEA=.44, GFI=.911, TLI=.916, CFI=.929로 적합한 부합도를 보이고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권6호
• /
• pp.1253-1261
• /
• 2010

본 연구는 국민건강보험공단의 건강검진데이터, 자격 및 보험료, 그리고 진료비 데이터를 활용하여 위암 발생 예측모형을 개발하고자 하였다. 모형개발에는 데이터마이닝 방법론에 의한 로지스틱 회귀모형을 활용하였으며, 모형개발은 남성, 여성 그리고 전체에 대해 각각 개발하여 각 모형에서 위암 발생 결정요인의 차이를 비교하였다. 그 결과 위암 발견 예측에 가장 큰 영향을 미치는 특성은 수검자의 연령이었고, 다음으로 음주, 가족병력 (암) 순으로 나타났다. 남자가 여자보다 위암 발견 가능성이 다소 높은 것으로 나타났으며, 남성의 경우는 연령, 여성의 경우는 음주유무가 위암 발생에 많은 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.41-44
• /
• 2021

In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.

• 경영정보학연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.103-115
• /
• 2012

금융정보시스템의 효율적인 운영을 위해서는 사전 예방관리를 기반으로 한 위험 대처능력의 향상이 매우 중요하다. 위험 대처능력을 향상하기 위해서는 기 발생된 위험에 대한 철저한 이해와 분석 및 대책 수립은 필수적이다. 본 연구에서는 금융정보시스템의 정보계, 계정계, 업무계 및 매매체결시스템에서 발생한 4년 5개월간의 장애 데이터를 도메인, 장애요소, 기간 및 요일, 개발단계 및 장애 원인별로 분류 분석하였다. 분석 결과 장애 데이터가 개발단계, 요일, 그리고 원인 별 특성과 추이를 가지고 있음을 확인 하였으며, 정보시스템 간 업무의 연관성으로 인하여 금융 도메인 전체의 위험관리를 위한 위험예보모델 구축의 필요성이 발견되었다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.35-41
• /
• 2005

There has been increasing offshore oil exploration, drilling, and production activities, as well as a huge amount of petroleum being transported by tankers and pipelines through the ocean and costal environment. Assessment must be made of the potential risk of damage resulting from the exploration, development and transportation activities. This is achieved through predictive impact evaluations of the fate of hypothetical or real oil spills. VVhen an oil spill occurs, planning and execution of cleanup measures also require the capability to forecast the short-term and long-term behavior of the spilled oil. A great amount of effort has been spent by government agencies, oil industries, and researchers over the past decade to develop more realistic models for oil spills. Numerous oil spill models have been developed and applied, most of which attempt to predict the oil spill fate and behavior. For an actual contingency planning, the oil fate and behavior model should be combined with an oil spill incident model, an environmental impact and risk model and a contingency planning model. The purpose of this review study is to give an overview of existing oil spill models that deal with the physical, chemical, biological, and socia-economical aspects of the incident, fate, and environmental impact of oil spills. After reviewing the existing models, future research needs are suggested. In the study, available oil spill models are separated into oil spill incident, oil spill fate and behavior, environmental impact and risk, and contingency planning models. The processes of the oil spill fate and behavior are reviewed in detail and the characteristics of existing oil spill fate and behavior models are examined and classified so that an ideal model may be identified. Finally, future research needs are discussed.

• Investigative and Clinical Urology
• /
• 제59권6호
• /
• pp.371-375
• /
• 2018

Purpose: To compare patients with sepsis due to obstructive urolithiasis (Sep-OU) and underwent drainage by percutaneous nephrostomy (PCN) or a double-J (DJ)-ureteral stent and to identify predictive risk factors of DJ stent failure in these patients. Materials and Methods: We reviewed our records from January 2013 to July 2018 and identified 286 adult patients with Sep-OU out of which 36 had bilateral involvement, thus total 322 renal units were studied. Urologic residents in training carried out both ureteral stenting and PCN tube placement. Demographic data and stone characteristics were recorded along with Charlson comorbidity index. For predicting risk factors of DJ stent failure, those variables that had a p-value <0.1 in univariate analysis were combined in a multinomial regression analysis model. Results: The patients with PCN placement were significantly older than those with DJ stent placement (p=0.001) and also had significant number of units with multiple calculi (p=0.018). PCN was also placed more frequently in those patients with a upper ureteric calculi (p<0.05). On multinomial regression analysis multiple calculi (p=0.014; odds ratio [OR], 4.878; 95% confidence interval [CI], 1.377-17.276) and larger calculi size (p=0.040; OR, 0.974; 95% CI, 0.950-0.999) were the significant predictors of DJ stent failure. Conclusions: In patients with sepsis from obstructive urolithiasis due to larger and multiple calculi a PCN placement might be better suited although this data requires further prospective randomized studies to be extrapolated.