로지스틱 회귀모형을 이용한 장기요양보험 등급판정위원회 등급결정 지표 연구 (A Study on Assessment Index for Long-Term Care Insurance Assessment Committee using Logistic Regression Model)

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 17권 / 6호 / 3015 ~ 3023페이지
· 저자명 : 강현철, 한상태, 이성건

초록

경제발전과 의학의 발달로 인한 평균 수명의 연장 등으로 인하여 본격적인 고령화 시대에 접어들어 간병수발 문제가 대두되고 있다. 이에 정부는 개인의 문제가 아닌 사회적 문제로 판단하여 노인요양보험 제도를 실시하고 있다. 이 제도 시행의 핵심요소 중 하나는 대상자에 대한 정확한 요양필요도의 예측이라 할 수 있다. 요양필요도의 예측은 의사결정나무를 이용하여 1차로 판정하고, 전문가 그룹으로 이루어진 등급판정위원회에서 최종적으로 요양등급을 결정하게 된다. 이러한 등급판정위원회에서 다양한 지표를 이용하여 1차로 판정된 등급을 유지 또는 변경하게 되는 것이다. 위원회에서 사용되는 지표는 지역별/개인별 편차를 최소화하도록 하는 보조 도구이다. 본 연구에서는 등급판정위원회에 사용되는 지표로써 등급할당확률을 제안하였다. 등급할당확률 계산을 위하여 로지스틱회귀모형을 활용하였고, 실제자료에 적용해본 결과 효율성을 확인할 수 있었다.

영어초록

Korea is facing aging societies caused by increasing longevity of life. Long term care insurance is the policy to supply the welfare demand caused by these social changes. Aging population makes caring old people not the individual problem but the social issue. It is very important to get proper judgement ratings for the approval process. Decision tree model is used to get the first judgement rating, and then the assessment committee makes a final judgement whether applicants need more caring services or not. It is needed some assessment indexes which can make the final judgement be fair and even. In this study, we propose grade-allocation-probability (GAP) as an index for judgement committee using ordinal logistic regression model. We find that the grade-allocation-probability is efficient to get a final judgement rating.

참고자료

· 없음