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축적된 데이터로부터 패턴과 가치를 찾아내고 결과를 분석하는 기술은
민간과 공공 영역을 막론하고 다양한 문제들에 새로운 접근법을 제시하
는 혁신적 가치를 지녀 날이 갈수록 그 중요성이 높아지고 있다. 대한민
국 사회복지 분야에도 이러한 데이터의 활용이 요구되고 있는데, 복지제
도의 확충과 고령화의 영향 등으로 정부보조금은 매년 증가하였고 그에
따른 부작용으로 사회복지시설 정부보조금을 부정수급하는 문제가 대두
되었다. 본 논문에서는 언론매체에 보도된 사회복지시설의 정부보조금
부정수급 사례를 ...

축적된 데이터로부터 패턴과 가치를 찾아내고 결과를 분석하는 기술은
민간과 공공 영역을 막론하고 다양한 문제들에 새로운 접근법을 제시하
는 혁신적 가치를 지녀 날이 갈수록 그 중요성이 높아지고 있다. 대한민
국 사회복지 분야에도 이러한 데이터의 활용이 요구되고 있는데, 복지제
도의 확충과 고령화의 영향 등으로 정부보조금은 매년 증가하였고 그에
따른 부작용으로 사회복지시설 정부보조금을 부정수급하는 문제가 대두
되었다. 본 논문에서는 언론매체에 보도된 사회복지시설의 정부보조금
부정수급 사례를 의사결정나무 기법을 활용하여, 부정수급 경로를 분석
하고 관리 우선순위를 결정하는 부정수급 주요 요인 모형을 제안하였다.
이에 모형 타당성검사를 통해 제안된 의사결정나무가 우수한 성능을 가
진다는 것과 예측 변수가 적합하다는 것을 검증하였다. 향후 연구에서는
부정수급 사례 데이터의 양을 증가시키고 제안된 의사결정나무를 기반으
로 정부 정책 개선방향을 제안하여 범용적으로 사용될 수 있도록 진행할
예정이다.

Abstract ▼ AI-Helper

A technique that finds patterns and values through accumulated data
and analyzes the result is increasingly important because it has innovative
values suggesting a new approach to various problems regardless
of private and public domains. The social welfare in Korea
also needs to use...

A technique that finds patterns and values through accumulated data
and analyzes the result is increasingly important because it has innovative
values suggesting a new approach to various problems regardless
of private and public domains. The social welfare in Korea
also needs to use such data. Meanwhile, a government subsidy has
increased every year due to the expansion of welfare systems and the
effect of aging population, causing the consequent side effects such as
fraud benefit of social welfare facilities. This study suggested a major
factor model of fraud benefit that analyzes the routes of fraud benefit
and decides management priority by means of a decision tree technique
in terms of fraud benefit cases of social welfare facilities which
were reported in the media. Therefore, a validation test on the model
was conducted to verify that the suggested decision tree had great
performance and a predictor was suitable. Future research will increase
the data amount of fault benefit cases and building on the
suggested decision tree, suggest the directions for improving government
policies so as to use it more widely.

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