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기계학습 기반 시군구 건강수명 산정 모형 및 경상북도 데이터를 이용한 실증
옥승은,변준영,김남형,송재욱 한국경영과학회 2024 經營 科學 Vol.41 No.1
This study presents a model for estimating healthy life expectancy in Gyeongsangbuk-do at the city, county, and district level using machine learning. Quality-adjusted life expectancy (QALE) was calculated at each level using Graville correction and life tables. Next, 43 factors related to healthy life expectancy, including demographic and health care policy variables, were obtained from national health data. Machine learning was used to estimate healthy life expectancy. It was confirmed that LightGBM and artificial neural network had superior estimation performance compared to the multiple linear regression model commonly used in healthcare and medical science. Using the artificial neural network model with the best performance, we conducted additional factor analysis using Shapley additive explanations. Our findings confirmed that the depression experience rate and perceived stress rate were the most significant factors affecting healthy life expectancy in all cities, counties, and districts in Gyeongsangbuk-do. However, the sensitivity analysis revealed that the ranking of factors causing an increase or decrease in healthy life expectancy varied across cities, counties, and districts. Thus, it was confirmed that tailored policies, accounting for regional circumstances, are necessary to promote health and enhance equity.
홍봉영,구정옥,최승은 한국금융학회 2002 金融學會誌 Vol.7 No.2
본 연구는 1997년부터 2001년까지 대도시에 소재하고 있는 200개 지역신협의 생산성 변화를 Malmquist 지수를 이용하여 측정하였다. 신협의 2001년의 생산성은 외환위기 당시의 생산성보다는 높았지만, 1999년 후부터는 생산성이 하락하고 있음을 발견하였다. 생산성 하락의 주된 원인은 ΔTECH의 하락, 즉 기술혁신의 퇴보에 있었다. 순수기술효율성(ΔPTE)과 규모효율성(ΔSCALE)은 증가하였으나 선도신협들의 효율적 프론티어 하락이 이에 영향을 미친 것으로 나타났다. 그리고 규모별로 볼 때 소형 신협의 생산성은 아직도 외환위기 당시의 생산성을 회복하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 신용협동조합의 생산성향상을 위해서는 투입물의 효율적 관리에 의한 비용효율적인 경영은 물론 기술혁신에 의한 경영에 더 관심을 가져야 할 것으로 보인다.