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      건강수준 평점화 모형을 적용한 건강등급 산정 방법에 관한 연구 = A Study on the Health Grade Calculation Method Using the Health Level Scoring Model

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      국문 초록 (Abstract)

      최근 기대수명의 증가와 함께 삶의 질 향상을 위한 건강관리가 개인은 물론 사회적으로도 중요한 문제로 부각되고 있다. 개인의 건강상태를 바탕으로 이루어지는 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 건강상태를 계량화하고 건강수준을 구분할 수 있는 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 개인의 신용평가모형의 등급 산출 시스템에서 주로 활용되는 방법론을 바탕으로 국민건강보험공단에서 제공하는 코호트 DB를 이용하여 개인의 건강관련 정보를 반영한 건강수준 평점화 모형을 설계하고 이를 바탕으로 건강등급을 도출하는 프로세스를 제시하였다. 또한, 건강등급에 따른 다양한 질병관련 위험의 보험요율 차등화에 필요한 상대적 위험도를 도출하였다. 제시한 평점화 모형에 의해 도출된 건강등급을 이용하여 각 개인별로 노출된 질병 발생 위험에 대한 상대적 위험도의 차이를 뚜렷하게 구분할 수 있다는 점에서 기존 연구와 차별되며, 민영건강보험 적용 시, 보다 차등화된 보험요율 적용이 가능하다.
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      최근 기대수명의 증가와 함께 삶의 질 향상을 위한 건강관리가 개인은 물론 사회적으로도 중요한 문제로 부각되고 있다. 개인의 건강상태를 바탕으로 이루어지는 다양한 서비스를 제공하기...

      최근 기대수명의 증가와 함께 삶의 질 향상을 위한 건강관리가 개인은 물론 사회적으로도 중요한 문제로 부각되고 있다. 개인의 건강상태를 바탕으로 이루어지는 다양한 서비스를 제공하기 위해서는 건강상태를 계량화하고 건강수준을 구분할 수 있는 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 개인의 신용평가모형의 등급 산출 시스템에서 주로 활용되는 방법론을 바탕으로 국민건강보험공단에서 제공하는 코호트 DB를 이용하여 개인의 건강관련 정보를 반영한 건강수준 평점화 모형을 설계하고 이를 바탕으로 건강등급을 도출하는 프로세스를 제시하였다. 또한, 건강등급에 따른 다양한 질병관련 위험의 보험요율 차등화에 필요한 상대적 위험도를 도출하였다. 제시한 평점화 모형에 의해 도출된 건강등급을 이용하여 각 개인별로 노출된 질병 발생 위험에 대한 상대적 위험도의 차이를 뚜렷하게 구분할 수 있다는 점에서 기존 연구와 차별되며, 민영건강보험 적용 시, 보다 차등화된 보험요율 적용이 가능하다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Health management for improved quality of life has become an important individual and social issue according to recent increase in life expectancy. In order to provide various services based on individual health status, it is essential to construct quantify individual health status and to classify a group of individuals into a variety of classes according to their health. In this study, the individual credit rating model was applied for designing a scoring model and determining the grade of health level of an individual. Cohort DB provided by National Health Insurance Service was analyzed to derive the scoring model and associated results. Finally, ratemaking for various types of health-related risk were illustrated. The health grade derived by the proposed rating model is distinct from the previous study in that the difference in the relative risk for each health grade is clearly distinguished from the individual's exposed disease risk. And when the private health insurance is applied, it is possible to apply more differentiated insurance rates.
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      Health management for improved quality of life has become an important individual and social issue according to recent increase in life expectancy. In order to provide various services based on individual health status, it is essential to construct qu...

      Health management for improved quality of life has become an important individual and social issue according to recent increase in life expectancy. In order to provide various services based on individual health status, it is essential to construct quantify individual health status and to classify a group of individuals into a variety of classes according to their health. In this study, the individual credit rating model was applied for designing a scoring model and determining the grade of health level of an individual. Cohort DB provided by National Health Insurance Service was analyzed to derive the scoring model and associated results. Finally, ratemaking for various types of health-related risk were illustrated. The health grade derived by the proposed rating model is distinct from the previous study in that the difference in the relative risk for each health grade is clearly distinguished from the individual's exposed disease risk. And when the private health insurance is applied, it is possible to apply more differentiated insurance rates.

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      참고문헌 (Reference)

      1 허광숙, "패널 데이터를 통한 자동차보급률의 추정: 비모수적 추정방법을 중심으로" 8 (8): 106-123, 2008

      2 홍종선, "통계적 신용평가모형의 효율성 비교" 13 : 93-107, 2005

      3 김종윤, "온라인 상거래 데이터를 반영한 개인신용평가모형(커머스스코어) 개발" 한국엔터프라이즈아키텍처학회 16 (16): 45-55, 2019

      4 이범수, "알코올 남용자에 대한 Underwriting 선진화 방안" 25 (25): 103-118, 2006

      5 이항석, "실손의료보험에서 요율산정과 일반화선형모형(GLM)의 활용" 한국리스크관리학회 28 (28): 37-71, 2017

      6 이항석, "실손의료보험에서 신뢰도기법을 반영한 보험료 산정" 한국보험학회 (111) : 41-74, 2017

      7 이석형, "신 BIS 기준에 따른 양적 적합성검증 방법론 고찰" 금융감독원 2006

      8 이창수, "보험사 언더라이팅 기준 설정을 위한 스코어링 기법에 관한 연구" 한국통계학회 22 (22): 489-498, 2009

      9 이찬희, "보험 Risk 세분화를 통한 언더라이팅 기법 선진화 방안" 24 (24): 49-78, 2005

      10 질병관리본부, "만성질환 현황과 이슈-만성질환 Factbook"

      1 허광숙, "패널 데이터를 통한 자동차보급률의 추정: 비모수적 추정방법을 중심으로" 8 (8): 106-123, 2008

      2 홍종선, "통계적 신용평가모형의 효율성 비교" 13 : 93-107, 2005

      3 김종윤, "온라인 상거래 데이터를 반영한 개인신용평가모형(커머스스코어) 개발" 한국엔터프라이즈아키텍처학회 16 (16): 45-55, 2019

      4 이범수, "알코올 남용자에 대한 Underwriting 선진화 방안" 25 (25): 103-118, 2006

      5 이항석, "실손의료보험에서 요율산정과 일반화선형모형(GLM)의 활용" 한국리스크관리학회 28 (28): 37-71, 2017

      6 이항석, "실손의료보험에서 신뢰도기법을 반영한 보험료 산정" 한국보험학회 (111) : 41-74, 2017

      7 이석형, "신 BIS 기준에 따른 양적 적합성검증 방법론 고찰" 금융감독원 2006

      8 이창수, "보험사 언더라이팅 기준 설정을 위한 스코어링 기법에 관한 연구" 한국통계학회 22 (22): 489-498, 2009

      9 이찬희, "보험 Risk 세분화를 통한 언더라이팅 기법 선진화 방안" 24 (24): 49-78, 2005

      10 질병관리본부, "만성질환 현황과 이슈-만성질환 Factbook"

      11 질병관리본부, "만성질환 현황과 이슈-만성질환 Factbook"

      12 질병관리본부, "만성질환 현황과 이슈-만성질환 Factbook"

      13 오필재, "건강수준의 측정 및 평점화 모형의 설계" 한국통계학회 33 (33): 239-256, 2020

      14 김남훈, "감독목적 관점에서 실손의료보험료 차등화 정당성 : 규정 중심으로" 성균관대학교 대학원 2019

      15 Tomas, J., "Univariate graduation of mortality by local polynomial regression" 12 (12): 5-58, 2012

      16 Kwon, H. S., "The impact of the determinants of mortality on life insurance and annuities" 38 (38): 271-288, 2006

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      20 Cleveland, W. S., "Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots" 74 (74): 829-836, 1979

      21 Lemaire, J., "Pricing term insurance in the presence of a family history of breast or ovarian cancer" 4 (4): 75-87, 2000

      22 Fox, J., "Nonparametric simple regression: Smoothing scatterplots" McMaster University 130-, 2000

      23 Cleveland, W. S., "Locally weighted regression: an approach to regression analysis by local fitting" 83 (83): 596-610, 1988

      24 Avery, M., "Literature review for local polynomial regression" North Carolina State University 2013

      25 Chen, L. P., "Investigating effects of bandwidth selection in local polynomial regression model with applications" 14 (14): 31-45, 2019

      26 Takezawa, K., "Introduction to nonparametric regression" John Wiley & Sons 606-, 2005

      27 Linnér, R. K., "Genetic health risks, insurance, and retirement" 2020

      28 Urul, G., "Energy efficient dynamic virtual machine allocation with cpu usage prediction in cloud datacenters" Bilkent university 2018

      29 Finlay, S., "Credit scoring, response modeling, and insurance rating: a practical guide to forecasting consumer behavior" Palgrave Macmillan 2012

      30 통계청, "2018년 생명표"

      31 통계청, "2012년 생명표"

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      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-05 학술지명변경 외국어명 : KOREAN INSURANCE JOURNAL -> KOREAN JOURNAL OF INSURANCE KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2003-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2001-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.89 0.89 1.04
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1 0.99 1.561 0.52
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