초록

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현재 자동차 사고 보험에서는 보험사기 문제가 해결되지 못하고 있다. 매년 자동차 보험 회사의 보험사기로 인한 금전적 손해는 증가하고 있다. 또한 보험사기를 막기 위해 적용되는 필수적인 보험 회사 직원의 현장 방문은 비효율적이고 보험금을 받을 때까지 많은 시간을 소모한다. 이를 해결하기 위해 자동차 보험에 블록체인을 적용한 go2solution은 기존 보험 처리 과정을 단축시켰지만 보험청구자의 사진만으로 사고 발생을 판단하기 때문에 사고를 입증하는데 증거가 부족하고 이를 이용한 보험 사기가 가능하다. 따라서 사고 발생 여부의 신뢰도를 측정하여 보험사기를 방지할 수 있도록 블록체인 기반 자동차 보험 신뢰모델을 제안한다. 포그 컴퓨팅을 적용하여 차량, 보험회사, RSU의 정보 공유를 원활하게 한다. 또한 목격자들이 신뢰요소로 적용될 수 있도록 블록체인 컨소시엄을 통한 인센티브 시스템을 적용하여 목격자들은 적극적으로 사고정보를 제공한다. 이렇게 수집된 다양한 신뢰요소 데이터를 분석하여 신뢰점수와 등급을 정한다. 이때 회귀분석을 적용하여 각각의 신뢰요소의 중요도에 따라 다른 가중치를 적용하여 정확한 신뢰점수를 책정한다. 결과적으로 보험회사는 보험사기 피해액을 절감하고 보험청구자는 인센티브를 사용하여 적은 보험료를 지불한다.

현재 자동차 사고 보험에서는 보험사기 문제가 해결되지 못하고 있다. 매년 자동차 보험 회사의 보험사기로 인한 금전적 손해는 증가하고 있다. 또한 보험사기를 막기 위해 적용되는 필수적인 보험 회사 직원의 현장 방문은 비효율적이고 보험금을 받을 때까지 많은 시간을 소모한다. 이를 해결하기 위해 자동차 보험에 블록체인을 적용한 go2solution은 기존 보험 처리 과정을 단축시켰지만 보험청구자의 사진만으로 사고 발생을 판단하기 때문에 사고를 입증하는데 증거가 부족하고 이를 이용한 보험 사기가 가능하다. 따라서 사고 발생 여부의 신뢰도를 측정하여 보험사기를 방지할 수 있도록 블록체인 기반 자동차 보험 신뢰모델을 제안한다. 포그 컴퓨팅을 적용하여 차량, 보험회사, RSU의 정보 공유를 원활하게 한다. 또한 목격자들이 신뢰요소로 적용될 수 있도록 블록체인 컨소시엄을 통한 인센티브 시스템을 적용하여 목격자들은 적극적으로 사고정보를 제공한다. 이렇게 수집된 다양한 신뢰요소 데이터를 분석하여 신뢰점수와 등급을 정한다. 이때 회귀분석을 적용하여 각각의 신뢰요소의 중요도에 따라 다른 가중치를 적용하여 정확한 신뢰점수를 책정한다. 결과적으로 보험회사는 보험사기 피해액을 절감하고 보험청구자는 인센티브를 사용하여 적은 보험료를 지불한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 보험사기 피해를 방지하기 위한 블록체인 기반 자동차 보험 신뢰등급 모델을 제안한다. 보험 회사들은 블록체인 컨소시엄을 이루며 사진을 제공한 목격자에게 보상으로 인센티브를 부여한다.
• 임의로 정한 값이 신뢰 있게 신뢰등급을 분류한다고 보기에는 한계가 있다. 본 논문은 신뢰등급 책정하는 방법으로 회귀분석을 제안한다. 데이터를 분석하여 이론적으로 의미 있는 임계값으로 신뢰등급을 정한다면 정해진 신뢰등급 기준에 설득력이 생긴다.

제안 방법

• 이때 스마트 컨트랙트에는 사진의 해쉬값이 들어간다. 목격자가 당시 사고 시간에 사고 장소에 있다는 것을 확실히 하기 위해서 사진을 찍었을 때의 시간과 GPS 정보를 함께 전송한다. 사진에 사고와 관련된 필요한 정보가 있을 경우, 보험 회사는 해당 인센티브를 지급한다.
• 목격자와 목격차량의 자발적인 이미지 및 영상 정보 제공을 유도하기 위해 제안 모델에서는 정보를 제공한 목격자에게 인센티브를 제공한다. 보험 회사들은 블록체인 컨소시엄을 이루며 인센티브용 스마트 컨트랙트를 운영한다.
• 또한 포그 컴퓨팅(fog computing)[3]을 적용해 RSU와 보험회사는 효율적으로 필요한 데이터를 공유한다. 보험회사는 수집한 데이터들을 통해 신뢰등급을 정하는데 이때 회귀분석의 적용을 제안한다. 신뢰등급이 정해지면 등급에 따라 지급하는 보험금의 범위는 결정된다.
• 이 장에서는 대표적인 블록체인 기반 자동차 보험 모델인 go2solution에 대해 분석한다.
• 악의적인 자동차 소유자는 타인의 핸드폰을 이용하여 목격자처럼 참여시켜서 신뢰등급을 높일 가능성이 있다. 이러한 보험사기 가능성을 줄이기 위해 보험자의 보험 청구 패턴을 분석한다. 예를 들어, 한 보험자의 여러 차량 사고에 대해 동일한 목격자 그룹이 발견이 되면 보험사기를 의심해 볼 수 있다.
• 해마다 발생하는 다양한 자동차 보험사기는 보험회사에 막대한 보험금 손실을 가져온다. 이를 방지하기 위해 보험 회사 직원이 직접 현장에 나와 사고가 난 자동차의 블랙박스와 자동차의 손상 정도를 확인한다. 그럼에도 불구하고 지난해 보험사기 피해금은 7302억에 달하며 그 중 사고내역 조작, 자동차 과잉수리 같은 자동차보험사기는 지속적으로 증가하는 추세이다[1].

대상 데이터

• 1.보험 청구 사례들을 수집한다.
• 제안하는 모델은 보험청구자, 목격자, 목격차량, 보험회사가 주요 개체로서 참여한다. 목격자와 목격차량은 사고 현장, 자동차 상태에 대한 정보를 보험회사에 제공한다.

데이터처리

• 4.단순회귀분석으로 채택된 신뢰요소들을 이용하여 다중회귀분석을 하고 각 요소들의 가중치를 구한다.

이론/모형

• 이 모델은 RSU가 측정한 데이터를 활용하기 위해 포그 컴퓨팅(Fog computing)을 적용했다. 보험 회사가 특정 사고에 대한 정보를 요청하면 포그(Fog)가 RSU가 모니터링한 정보들을 가져와 보험 회사가 원하는 조건의 정보들을 찾아 전달한다.

후속연구

• 예를 들어, 한 보험자의 여러 차량 사고에 대해 동일한 목격자 그룹이 발견이 되면 보험사기를 의심해 볼 수 있다. 이와 같이 보험 청구 이상행위를 추적, 분석하면 제안 모델에서 발생 가능한 보험사기를 예방할 수 있을 것으로 보인다.
• 추가적으로 향후에 실제 사고 청구 데이터를 토대로 회귀분석을 이용해 신뢰등급을 결정하는 실험을 한다면 구체적인 신뢰등급 기준의 예시를 보일 것이다.
• 향후 연구에서는 제안 모델을 확장시켜 경찰청, 국가 교통 공공기관등도 함께 블록체인의 노드로써 참여하면 목격자들이 단순히 차량 사고만을 제보하는 것이 아니라 도로 상황, 교통 공공재의 고장에 대해 제보에도 적용가능하다.

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질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
회귀분석	회귀분석이란?	회귀분석은 하나 이상의 요인(독립변수)과 하나의 결과(종속변수)의 관계를 분석하는 방법이다[4]. 이 모델에서 독립변수는 <표 1>에서 명시한 신뢰요소들이고 종속변수는 신뢰점수이다.
블록체인 기반 자동차 보험 신뢰모델	본 논문에서 제안한 블록체인 기반 자동차 보험 신뢰모델에서 다중회귀분석의 과정은?	1.보험 청구 사례들을 수집한다. 2.각 요소별로 데이터들이 누락되지 않도록 데이터 정리를 한다. 3.단순회귀분석을 통해 각 요소들과 신뢰점수의 상관관계를 확인한다. 4.단순회귀분석으로 채택된 신뢰요소들을 이용하여 다중회귀분석을 하고 각 요소들의 가중치를 구한다.
go2solution	go2solution의 장단점은?	복잡한 보험 처리 과정 문제를 해결하고 차량이 수집한 데이터를 활용한 사례로 KasKo2go의 go2solution[2]가 있다. go2solution은 측정된 데이터를 토대로 합리적인 보험료를 정하고 블록체인을 적용하여 제 3자 없이 사고를 증명한다. 그러나 여전히 보험 청구의 낮은 신뢰성과 사고를 입증할 증거부족으로 인한 사기 가능성, 개인 정보 보호등의 문제들이 해결되지 않았다.

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이 논문을 인용한 문헌

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