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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정우진 (Rutgers the State Univ. of New Jersey- New Brunswick)
저널정보
고려대학교 정부학연구소 정부학연구 정부학연구 제26권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
29 - 61 (33page)

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본 연구의 목표는 데이터 사이언스를 활용하여 공적의료보장제도 가입자의 위험률을 예측하는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 먼저 본고는 데이터 사이언스적 접근의 개념과 최근 연구 추세를 살펴보았다. 다음으로는 이러한 논의를 적용하여 미국 공적의료보장제도 보험가입자의 입원율을 예측하는 모형을 구축하였다. 전통적 회귀모형, 일반 기계 학습모형, 딥러닝 모형을 포함한 6개의 모형을 비교했을 때, 딥러닝 모형들이 가장 재현율이 높았다. 특히 전방향 다중 신경망 모델은 사회 인구학적 정보를 통해 80%의 정확도로 환자의 재원 여부를 예측할 수 있었다. 결론에서는 모형의 예측력을 높일 수 있는 방안과 함께, 고위험 대상자에 대한 예방적 개입을 실시함에 있어 시사점을 논의하였다. 이러한 논의는 인공지능 기술을 이용하여 사회안전망을 강화하고 사회복지 재원이 위기 가정 및 개인에게 적절히 전달될 수 있도록 하기 위한 학술 및 정책 연구의 일환으로 기여할 수 있을 것이다.
#데이터 사이언스 #인공지능 #빅데이터 #사회안전망

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관계부처합동 / 2020 / 한국판 뉴딜 종합계획: 선도국가로 도약하는 대한민국의 대전환 google schola 권설아 / 2016 / Future Directions of Research on Crisis Management Using Big Data / Crisisonomy 12(10):133~148 dbpia 김기환 / 2013 / 공공부문 빅데이터의 활용성과 위험성 / 정책분석평가학회보 23(2):1~27 dbpia 김병조 / 2020 / 행정-정책 의사결정에서 머신러닝(machine learning) 방법론 도입의 정책적 함의: 기계의 한계와 증거기반 의사결정(evidence-based decision-making) / 한국행정학보 54(1):261~285 Crossref 김선영 / 2020 / 증거기반 정책에서의 빅데이터에 관한 연구 / 한국정책학회보 29(1):69~90 dbpia

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