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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이덕규 (숭실대학교) 남동현 (상지대학교) 허성필 (강릉원주대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제28권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
11 - 20 (10page)

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자동차보험 교통사고 진료비는 매년 증가하고 있다. 본 연구는 교통사고 진료비용 상승의 주요 항목인 경상환자 중 장기입원환자(18일 이상)를 예측하는 모델을 decision tree 등 5개 알고리즘을 이용하여 생성하고, 장기입원에 영향을 미치는 요인을 분석했다. 그 결과, 예측 모델의 정확도는 91.377 ～ 91.451이며 각 모델 사이에 큰 차이점은 없었으나 random forest와 XGBoost 모델이 91.451로 가장 높았다. 설명변수 중요도에 있어서 병원 소재지, 상병명, 병원 종류 등 장기환자군과 비 장기입원 환자군 사이에 모델마다 상당한 차이가 있었다. 모델 평가는 훈련 데이터의 교차검증(10회)한 모델별 평균 정확도와 실험 데이터의 정확도를 상호 비교한 결과로 검정했다. 설명변수 유의성 검증을 위해 범주형 변수는 카이제곱 테스트를 실시하였다. 본 논문의 연구 결과는 경상 환자들의 과잉진료 및 사회적 보험료 비용을 줄이는 진료행태 분석에 도움이 될 것이다.
#머신러닝 #자동차사고 #경상환자 #장기입원환자 #예측모델 #Machine Learning #Auto Accident #Minor Injuries #Long Term Care #Predictive Models

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 연구 데이터셋 및 전처리
4. 연구 결과
5. 논의
6. 결론
References

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