표제지 1

목차 3

요약 8

제1장 서론 35

제1절 연구배경 및 필요성 36

제2절 연구 목적 38

제3절 연구 내용 및 방법 39

제2장 선행연구 고찰 40

제1절 산업재해보상보험과 건강보험과의 관계 41

1. 한국 41

2. 독일 51

3. 일본 55

4. 소결 60

제2절 산업재해 미보고 및 은폐 관련 요인 63

1. 근로자 수준 요인 64

2. 조직 수준 요인 65

3. 산업 및 고용 구조 수준 요인 65

4. 제도 수준 관련 요인 67

제3절 은폐 식별 모형 개발을 위한 방법론 고찰 68

1. 국내 예측모형 관련 선행연구 검토 68

2. 해외 의료 사기 탐지 관련 선행연구 검토 70

제4절 산재 은폐 및 미보고 식별 모형 개발 관련 제도적 배경 72

1. 산재 은폐 및 미보고의 법률적 정의 72

2. 상해 요인 관련 산재관련 부당이득 환수 업무 개요 73

3/2. 부당이득 환수 업무에 활용된 식별모형 76

제3장 연구 방법 78

제1절 산업재해 미보고 식별 모형 개발 79

1. 모형 개발 개요 79

제2절 외부 자료 분석 84

1. 자료원: 한국의료패널 조사 84

2. 연구대상자 및 관찰기간 84

3. 분석방법 및 주요변수 86

제3절 모형 개발 88

1. 분석 설계 88

2. 분석 모형 100

3. 모형 성능 평가 104

제4장 연구 결과 109

제1절 외부 자료원(한국의료패널) 분석 결과 110

1. 연구 대상자 선정 결과 110

2. 분석 결과 112

3. 소결 118

제2절 공단 빅데이터를 활용한 모형 구축 결과 121

1. 분석자료 및 모형 구축 개요 121

2. 대상자 선정 122

3. 분석대상 특성 126

4/3. 모형 구축 결과: 로지스틱 회귀분석 140

5/4. 모형 구축 결과: Decision Tree 161

6/5. 모형 성능 평가 및 외적 검증 결과 170

7/6. 산재 은폐 및 미보고 예측 확률 산출 및 점수화 175

제3절 재정 누수 규모 추정 182

1. 재정 누수 규모 추정 개요 182

2. 재정 누수 규모 추정 결과 183

제5장 결론 및 제언 184

제1절 논의 및 결론 185

1. 산재 은폐 및 식별 모형 개발 185

2. 모형의 선택 및 활용 187

3. 한계점 및 향후 연구 제안사항 189

제2절 정책 제언 191

1. 건강보험 산재관련 부당청구 환수 업무 개선을 위한 제안사항 191

2. 산재 은폐 및 미보고 감소를 위한 제도개선안 195

참고문헌 199

판권기 204

표목차 5

〈요약 표 1〉 국가별 산재보험 및 건강보험 간 제도적 특징 비교 요약 13

〈요약 표 2〉 외부 자료원 주요 변수 목록 20

〈요약 표 3〉 Stepwise 분석으로 도출된 산재은폐ㆍ미보고 위험 및 보호요인 27

〈요약 표 4〉 LASSO 분석을 통해 도출된 산재은폐ㆍ미보고 위험 및 보호 요인 30

〈요약 표 5〉 모형 성능 비교 32

〈요약 표 6〉 산재 은폐ㆍ미보고로 인한 건강보험 재정 누수 규모 33

〈표 2-1〉 우리나라 산재보험과 건강보험 비교 46

〈표 2-2〉 일본의 노재보험-건강보험 재정구조와 관계 57

〈표 2-3〉 주요 국가별 산재보험, 건강보험의 구조 및 특징 비교 62

〈표 2-4〉 산재은폐 적발모형 구성 항목 77

〈표 3-1〉 결정사유별 목표변수 값 정의 90

〈표 3-2〉 인구사회학적 특성 변수 91

〈표 3-3〉 의료이용 특성 변수 93

〈표 3-4〉 Barell Matrix-상해원인 95

〈표 3-5〉 Barell Matrix-부위 96

〈표 3-6〉 사업장 특성 변수 98

〈표 3-7〉 혼동행렬(confusion matrix) 106

〈표 4-1〉 한국의료패널을 활용한 산재 미보고 및 은폐 관련 요인: Step-wise Selection 115

〈표 4-2〉 한국의료패널을 활용한 산재 미보고 및 은폐 관련 요인: LASSO Regression 117

〈표 4-3〉 데이터 샘플링 및 분할 결과 125

〈표 4-4〉 연도별 산재 은폐 및 미보고 적발률 127

〈표 4-5〉 인구사회학적 특성 129

〈표 4-6〉 상해 특성 132

〈표 4-7〉 수진 특성 135

〈표 4-8〉 사업장 특성 138

〈표 4-9〉 산재은폐 및 미보고 결정요인 분석결과(Stepwise-Both Direction, LASSO Regression) 150

〈표 4-10〉 모형 성능 비교 174

〈표 4-11〉 산재 은폐 및 미보고 예측확률 및 특성별 점수 177

〈표 4-12〉 산재 은폐 및 미보고로 인한 건강보험 재정 누수 규모 183

그림목차 7

[그림 2-1] 산재보험 보상 절차 43

[그림 2-2] 업무상재해의 종류와 인정기준 43

[그림 2-3] 독일 노동재해 발생 처리 절차 52

[그림 2-4] 일본의 노재보험과 건강보험 구분 56

[그림 2-5] 국민건강보험공단 산재 정산 및 적발환수 업무흐름도 74

[그림 3-1] 모형개발 개요 83

[그림 3-2] 분석대상자 조작적 정의 85

[그림 3-3] 산재 처리군, 은폐 및 미보고군 정의 체계 86

[그림 4-1] 분석대상자 선정 과정 111

[그림 4-2] 분석대상자 선정 과정 124

[그림 4-3] LASSO 로지스틱 회귀모형의 예측 성능 평가 결과 141

[그림 4-4] Step-wise 로지스틱 회귀모형의 예측 성능 평가 결과 143

[그림 4-5] Decision Tree 모형의 예측 성능 평가 결과 163

[그림 4-6] 변수 중요도 165

[그림 4-7] 목표변수 Ⅰ 의사결정나무모형 구조 168

[그림 4-8] 목표변수 Ⅱ 의사결정나무모형 구조 169

[그림 4-9] LASSO 로지스틱 회귀모형 적합도 및 예측확률 분포(검증용 데이터) 171

[그림 4-10] Step-wise 로지스틱 회귀모형 적합도 및 예측확률 분포(검증용 데이터) 172

[그림 5-1] 조사대상자별 미보고 확률 및 기대누수금액(예시) 189