학자금 대출 연체의 신용위험 평점 모형 개발

한준태,정진아,Han, Jun-Tae,Jeong, Jina 한국데이터정보과학회 2016 한국데이터정보과학회지 Vol.27 No.5

본 연구는 한국장학재단 일반상환 학자금 대출 연체자를 대상으로 연체 미회수 그룹으로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 학자금 대출 연체 회수 예측모형을 개발하였다. 또한 개발된 예측모형을 활용하여 그에 따른 신용위험 평점표를 작성하였다. 예측모형 개발은 연체기간에 따라 총 3가지 모형 (Model 1: 연체 1개월 모형, Model 2: 연체 2개월 모형, Model 3: 연체 3개월 이상 모형)으로 로지스틱 회귀분석 분석을 적용하였다. 연체기간 구분은 금융권에서 일반적으로 사용하고 있는 연체회수모형의 단위를 준용하여 1개월 단위를 기준으로 연체 1개월, 연체 2개월, 연체 3개월 이상으로 구분하였다. 연체 1개월 모형 (Model 1)에서는 연체계좌수, 이체일자, 연체잔액, 소득분위가 영향력이 큰 것으로 나타났으며, 연체 2개월 모형 (Model 2)에서는 연체 일수, 연체잔액, 이체일자, 연체금액이 중요한 것으로 나타났다. 마지막으로 연체 3개월 이상 모형 (Model 3)에서는 최근 3개월 이내 연체 횟수, 이체일자, 연체계좌수, 연체액의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 연체회수 모형이나 평점표를 바탕으로 연체 채권관리를 함에 있어 좀더 세분화된 관리서비스를 제공하고, 상담센터의 상담원이 연체자의 평점에 따라 상담전략을 세울 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것으로 사료된다. In this paper, we develop debt collection predictive models for the person in arrears by utilizing the direct loan data of the Korea Student Aid Foundation. We suggest credit risk scorecards for overdue student direct loan using the developed 3 models. Model 1 is designed for 1 month overdue, Model 2 is designed for 2 months overdue, and Model 3 is designed for overdue over 2 months. Model 1 shows that the major influencing factors for the delinquency are overdue account, due data for payment, balance, household income. Model 2 shows that the major influencing factors for delinquency loan are days in arrears, balance, due date for payment, arrears. Model 3 shows that the major influencing factors for delinquency are the number of overdue in recent 3 months, due data for payment, overdue account, arrears. The debt collection predictive models and credit risk scorecards in this study will be the basis for segmented management service and the call & collection strategies for preventing delinquency.

주요 위험요인별 허혈성심질환 사망위험도 분석

고민정,한준태,Ko, Min-Jung,Han, Jun-Tae 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.2

Due to the dramatic increase of mortality from ischemic heart disease (IHD) during the last decade, it is highly warranted to present the effective prevention strategy. Therefore this study identified the major risk factors of IHD over 10 years of follow-up among 2,268,018 participants of National Health Insurance Exam in 1996 with Cox proportional hazard model. In men, BMI, blood pressure, smoking were significantly associated with IHD, whereas hypertension, perceived health status and ${\gamma}$-GTP were related with IHD in women. 최근 10년간 허혈성심질환 사망은 급격히 증가하였기에 이에 대한 효과적인 예방대책이 매우 중요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 1996년 국민건강보험공단 건강검진 수검자 2,268,018명을 약 10년간 추적하여 허혈성심질환의 주요 위험요인별 상대위험도를 콕스비례위험모형을 통해 파악하고자 하였다. 그 결과 남자에서는 체질량지수, 혈압, 흡연, 여자에서는 고혈압, 주관적 건강감 및 감마-글루타밀전이효소가 허혈성심질환과 유의한 관련성이 있었다.

데이터마이닝을 이용한 위암 예측모형 개발과 활용

박일수,한준태,강석복,지재훈,Park, Il-Su,Han, Jun-Tae,Kang, Suk-Bok,Ji, Jae-Hoon 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.6

본 연구는 국민건강보험공단의 건강검진데이터, 자격 및 보험료, 그리고 진료비 데이터를 활용하여 위암 발생 예측모형을 개발하고자 하였다. 모형개발에는 데이터마이닝 방법론에 의한 로지스틱 회귀모형을 활용하였으며, 모형개발은 남성, 여성 그리고 전체에 대해 각각 개발하여 각 모형에서 위암 발생 결정요인의 차이를 비교하였다. 그 결과 위암 발견 예측에 가장 큰 영향을 미치는 특성은 수검자의 연령이었고, 다음으로 음주, 가족병력 (암) 순으로 나타났다. 남자가 여자보다 위암 발견 가능성이 다소 높은 것으로 나타났으며, 남성의 경우는 연령, 여성의 경우는 음주유무가 위암 발생에 많은 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다. We develope the predictive model for the incidence of the stomach cancer by utilizing the health screening data of the National Health Insurance in Korea. We also explore the characteristics for the stomach cancer. We perform the logistic regression analysis using the data mining methodology and use SAS Enterprise Miner 4.1. This study shows that there exists a higher rate of the stomach cancer for males than females. Our study confirms that the major influencing factors for the incidence of the stomach cancer are age, drinking and a family history of cancer, lack of exercise. For man, the age is the most important determinant of the stomach cancer incidence, whereas the drinking is the most important determinant of the stomach cancer incidence for women.

데이터마이닝 기법을 활용한 국민건강보험 상해상병 관리모형 개발

박일수,한준태,손혜숙,강석복,Park, Il-Su,Han, Jun-Tae,Sohn, Hae-Sook,Kang, Suk-Bok 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.3

우리나라의 건강보험제도권 내 해당되지 않은 상해상병 진료건 중 국민건강보험으로 부당 잘못 청구되는 진료건을 적발하여, 환수조치하기 위해서는 정확한 상해상병 조사대상자 선정이 필요하다. 그러나, 국민건강보험공단의 한정된 인력으로 증가하는 상해조사관련 업무량을 보다 효율적으로 대처하고, 수행하기 위해서는 상해요인조사 업무 효율화 및 환수 결정율 제고를 위한 조사대상자 발췌기준의 고도화 방안을 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 상해상병 유형에 대해 일정금액 이상 진료건의 발췌 등과 같은 과거의 발췌기준에서 데이터마이닝 기법과 같은 통계적 모형과 업무규칙을 함께 적용한 하이브리드 모형으로서 상해상병 조사대상자 선정기준을 제시하고자하였다. We developed the hybrid model coupled with predictive model and business rule model for administration of injury by utilizing medical data of the National Health Insurance in Korea. We performed decision tree analysis using data mining methodology and used SAS Enterprise Miner 4.1. We also investigated under several business rule for benefits (expense paid by insurer) and claims of injury in National Health Insurance Corporation. We can see that the proposed hybrid model provides a quite efficient plausible results.

데이터마이닝을 이용한 학자금 대출 부실 고위험군 예측모형 개발

최재석,한준태,김면중,정진아,Choi, Jae-Seok,Han, Jun-Tae,Kim, Myeon-Jung,Jeong, Jina 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.6

We develop the high risk group predictive model for loan default by utilizing the direct loan data from 2012 to 2014 of the Korea Student Aid Foundation. We perform the decision tree analysis using the data mining methodology and use SAS Enterprise Miner 13.2. As a result of this model, subject types were classified into 25 types. This study shows that the major influencing factors for the loan default are household income, national grant, age, overdue record, level of schooling, field of study, monthly repayment. The high risk group predictive model in this study will be the basis for segmented management service for preventing loan default. 본 연구는 한국장학재단의 2012-2014년간 일반 학자금 대출 자료를 활용하여 부실채권 보유 및 신용유의자로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 부실 고위험군 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 의사결정나무 분석을 적용하였으며, 분석 패키지는 SAS Enterprise Miner 13.2를 활용했다. 개발된 모형은 25가지의 그룹으로 세분화 했으며, 부실 위험군에 영향을 미치는 주요 요인은 소득분위, 국가장학금 수혜유무, 나이, 연체계좌 보유 이력, 대학구분 (학부/대학원), 전공 계열, 월평균 상환액이 주요 요인으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 부실 고위험군 예측모형은 장기연체로 인한 부실채권 발생 및 신용유의자 발생 예방을 위한 세분화된 관리서비스 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

등록금 및 장학금이 대학생 휴학률에 미치는 영향: 패널회귀모형을 이용한 실증분석

양호석,최재석,한준태,정진아,Yang, Hoseok,Choi, Jae-Seok,Han, Jun-Tae,Jeong, Jina 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.3

본 연구는 대학정보공시 자료를 활용하여 2010~2013년까지 4년간의 패널자료를 구성하고 패널분석을 통해서 우리나라 4년제 대학의 등록금 및 장학금이 대학 휴학률에 미치는 영향을 국공립 대학과 사립 대학으로 나누어 파악했다. 전임교원 1인당 학생수, 취업률, 학생 1인당 교육비, 평균 등록금, 1인당 장학금 등을 고려해 3가지 모델로 연구하였다. 이 연구의 결과는 국공립 대학에서 등록금 및 순 등록금 (net tuition)이 낮을수록 대학 휴학률이 낮아지며, 1인당 교외 장학금이 높을수록 대학휴학률이 낮아졌으며, 사립 대학에서는 등록금이 낮을수록 대학 휴학률이 낮아졌으며, 1인당 장학금(교내+교외), 1 인당 교내장학금 및 교외장학금이 높을수록 대학 휴학률이 낮아지는 결과를 보였다. In this paper, we configured the panel data of four years using the information of Higher Education In Korea (2010~2013) and studied the influence of tuition and scholarships on the stop-out rate of national university and private university separately through a panel analysis. Three models are implemented considering various variables suck as faculty-student ratios, employment rate, per pupil expenditure, average tuition, and per pupil scholarship. This study showed that the lower net tuition and the higher per pupil off-campus scholarship lowered the stop-out rate at national universities and the lower tuition and the higher per pupil scholarship lowered the stop-out rate at private universities.

다수준 로지스틱 회귀분석을 이용한 비만 여부에 미치는 영향

박일수(Il-Su Park),한준태(Jun-Tae Han) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.1

본 연구는 개인 수준 및 지역 수준의 다양한 특성들이 개인의 비만여부에 미치는 영향요인을 파악하기 위해 실시하였다. 분석을 위해 활용된 자료는 전국 규모의 표본조사자료인 질병관리본부의 2016년 지역사회건강조사 자료를 비롯하여, 기타 국가 단위로 생산된 자료이다. 또한, 영향요인 파악을 위해서는 다중대응분석 및 전체 및 성별에 따라 다수준 로지스틱 회귀모형을 각각 적용하여 비만에 미치는 요인을 분석하였다. 그 결과, 분석모형에 있어서는 각 수준별 요인이 고려될수록 모형적합도가 향상됨에 따라, 개인 및 지역수준 모두 개인의 비만여부에 중요한 요인으로 작용됨을 확인할 수 있었다. 각 요인별 분석결과, 전체 모형에서는 남자, 저학력 수준, 판매서비스직, 나쁜 건강수준, 체중조절 중, 스트레스를 가진 자, 재정자주도가 높고, 조이혼율 등이 높은 지역에 거주하는 자 등이 그렇지 않은 자에 비해 비만도가 높게 나타났다. 그러나, 성별에 따른 요인별 결과에 있어서는 연령, 교육수준, 건강검진, 우울증 경험 등에서 비만에 미치는 요인들의 위험도 수준 차이가 존재하였다. 본 연구는 전국적 규모의 분석자료를 활용하여, 개인이 가진 특성뿐만 아니라 개인의 건강결정 요인에서 매우 중요한 부분으로 인식되고 있는 지역사회의 다양한 환경적 요인들이 비만에 미치는 영향요인을 파악하고 그 유의성을 제시하였다. This study was carried out to investigate the influence of various characteristics of individual and regional level on the obesity of individual. The data used for the analysis are Community Health Survey produced by Korea Centers for Disease Control and Prevention in 2016, as well as a large sample survey conducted by government agencies. We analyzed the factors affecting obesity by multiple correspondence analysis and multi-level logistic regression model according to overall and gender. As a result, it was found that a goodness of fit of model improved as the factors of each level were considered in the analysis model, and it was confirmed that both individual and regional levels were important factors for the individual’s obesity. The overall model has a high risk of obesity, such as men, low education, service and sales people, poor health status, attempt to control weight, subjective stress recognition, high local government financial independence, high crude divorce rates, so and on. However, gender-based models differed in the level of risk between factors influencing obesity by age, education, health screening, and depression experience. This study was to identify the reliable risk factors of obesity by various characteristics of individuals and various environmental factors using large data on national scale.

국민건강보험공단 제2형 당뇨 건강검진사업의 비용-효과분석

정현진 ( Hyun Jin Jeong ),권혜영 ( Hye Young Kwon ),한준태 ( Jun Tae Han ),김유정 ( Yoo Joeng Kim ),이애경 ( Ae Kyung Lee ) 한국보건경제정책학회(구 한국보건경제학회) 2008 보건경제와 정책연구 Vol.14 No.1

국민건강보험공단에서 실시하는 건강검진사업은 전체 인구를 대상으로 하는 우리나라에서 가장 규모가 큰 건강검진 사업이나, 단 한 차례도 경제적 비용을 고려한 타당성 확인작업이 이루어진 바가 없었다. 이에 본 연구의 목적은 국민건강보험공단의 건강검진 사업 중 제2형 당뇨검진사업에 대해 비용-효과분석을 실시하는 것이다. 1996년 전체 검진대상 인구를 기준으로 설정한 가상적 코호트를 대상으로 당뇨병의 자연사를 반영한 Markov 모형을 구축하여 인구집단이 사망하거나 100세에 도달할 때까지 모의실험을 실시하였다. Markov 모형의 초기 입력 값에 해당하는 인구집단의 당뇨질환 발견 당시 합병증의 초기 분포는 국민건강보험공단 자료를 통해 구축한 개인별 10년간 코호트 자료를 이용하여 추출하였다. 분석 결과, 국민건강보험공단의 당뇨병 건강검진을 1회 실시하는 것은 실시하지 않는 대안에 비해 무증상기 당뇨환자의 1인당 생존년수를 0.76년, 질보정생존년수를 0.23년 증가시키며, 동시에 비용은 1인당 보험자 관점에서 37만원, 사회적 관점에서 72만원 절감시키는 것으로 나타났다. 비용절감은 주로 당뇨검진을 통해 조기발견을 할 때 합병증의 동반정도가 낮음으로써 향후 치료 관련 직간접비용이 절감됨에 기인한다. 이를 점증적 비용-효과비로 표현하면, 사회적 관점에서 -3,132,215원/QALY, -943,316원/LYG으로 나왔다. 본 연구의 결과는 국민건강보험공단이 실시하는 당뇨병 건강검진사업이 삶의 질을 연장시키면서 동시에 미래의 비용도 감소시키는 매우 우월한 대안이라는 점을 잘 보여주고 있다. While health screening service of the National Health Insurance Corporation (NHIC) is the largest health screening program in South Korea, its cost-effectiveness has not been examined. The present study, therefore, conducted cost-effective analysis of Type 2 Diabetes Mellitus(DM) screening that is a part of NHIC health screening program. Of simulated cohort selected among all health screening participants in 1996, a Markov model that reflects natural course of Type 2 DM was used to predict the occurrence of DM and its complications until death or 100 years of age. The distribution of DM and its Complications that was initial input data for Markov model was extracted from individual 10-year cohort data from NHIC database. The results show that the Type 2 DM screening group compared to non- DM screening group increased 0.76 life year gained (LYG) and 0.23 quality-adjusted life years (QALY) per person and reduced 370,000 won per person from the insurer`s perspective and 7,200,000 won per person from the societal perspective for asymptomatic diabetic patient. This total medical cost reduction is attributable to the reduced direct and indirect medical treatment costs for less complications of DM by early detection. The incremental cost effectiveness ratio was -3,132,215won/QALY and -943,316won/LYG. The results of the present study proved that NHIC DM Screening is effective in extending the quality of life as well as reducing medical cost.

건강검진 사후관리 서비스의 건강증진 효과

이애경(Ae Kyoung Lee),이상이(Sang-Yi Lee),강임옥(Im Ok Kang),정백근(Bak-Keun Jung),한준태(Jun Tae Han),박일수(Il Soo Park) 한국보건교육건강증진학회 2007 보건교육건강증진학회지 Vol.24 No.1