인공지능(AI) 기반 조사데이터 품질 제고 방안 연구 = Strategies for Enhancing the Quality of Survey Data Using Artificial Intelligence(AI)
DC Field | Value |
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dc.contributor.author | 이기호 |
dc.contributor.author | 오미애 |
dc.contributor.author | 조용찬 |
dc.contributor.author | 염아림 |
dc.contributor.author | 김은주 |
dc.contributor.author | 윤열매 |
dc.contributor.author | 최호식 |
dc.coverage.temporal | 2024-05-01 - 2025-03-31 |
dc.date.accessioned | 2025-07-06T22:54:46Z |
dc.date.available | 2025-07-06T22:54:46Z |
dc.date.issued | 2025 |
dc.identifier.isbn | 9791172520830 |
dc.identifier.uri | https://repository.kihasa.re.kr/handle/201002/47723 |
dc.description.abstract | 본 연구에서는 인공지능(AI)에 대한 국내외 선행연구 고찰, 사례 검토, 실증 분석을 통해 인공지능 기술이 조사데이터 품질 향상과 업무 효율성 제고에 효과적이며, 실무 적용을 위한 구체적인 방안 제시에 유의미한 도움을 줄 수 있음을 확인하였다. 또한 향후 인공지능 기술이 지속적으로 발전함에 따라 조사데이터 품질관리 방식 또한 더욱 정교해질 것으로 예상된다. |
dc.description.abstract | This study confirms that artificial intelligence (AI) technology is effective in improving the quality of survey data and enhancing work efficiency through a review of domestic and international prior studies, case analyses, and empirical research. Furthermore, as AI technology continues to advance, it is expected that methods for managing survey data quality will become increasingly sophisticated. |
dc.description.tableOfContents | 요 약 1 제1장 서론 5 제1절 사업의 배경 및 목적 7 제2절 연구의 내용 및 추진 방법 10 제2장 이론적 배경 13 제1절 인공지능(AI)의 개념 및 최신 기술 동향 15 제2절 데이터 오류 탐지 방법론 34 제3절 통계업무프로세스모델 51 제4절 선행연구 검토 61 제5절 소결 69 제3장 인공지능(AI)을 활용한 통계작성 사례 분석 73 제1절 주요 외국의 인공지능(AI) 활용 통계작성 사례 75 제2절 우리나라의 인공지능(AI) 활용 통계작성 사례 분석 85 제3절 소결 94 제4장 조사데이터 품질관리 내부 현황 분석 97 제1절 조사데이터 품질관리 99 제2절 한국의료패널 조사데이터 품질관리 절차 및 방법 109 제3절 소결 118 제5장 조사데이터 품질관리 적용 방안 - 한국의료패널 데이터 실증 119 제1절 데이터 오류 수정 방안 121 제2절 한국의료패널 데이터 특성 129 제3절 데이터 실증 132 제4절 소결 179 제6장 결론 및 제언 181 제1절 결론 183 제2절 제언 186 참고문헌 191 부록 199 [부록 1] 검색증강기술(RAG) 분석 결과 199 Abstract 279 |
dc.format | application/pdf |
dc.format | image/jpeg |
dc.format.extent | 295 |
dc.language | kor |
dc.publisher | 한국보건사회연구원 |
dc.publisher | Korea Institute for Health and Social Affairs |
dc.rights | KOGL BY-NC-ND |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/kr/ |
dc.rights.uri | https://www.kogl.or.kr/info/licenseType4.do |
dc.title | 인공지능(AI) 기반 조사데이터 품질 제고 방안 연구 |
dc.title.alternative | Strategies for Enhancing the Quality of Survey Data Using Artificial Intelligence(AI) |
dc.type | Book |
dc.type.local | Report |
dc.subject.keyword | 인공지능 |
dc.subject.keyword | 조사데이터 |
dc.subject.keyword | 품질관리 |
dc.subject.keyword | artificial intelligence |
dc.subject.keyword | survey data |
dc.subject.keyword | quality control |
dc.contributor.alternativeName | Lee, Ki-ho |
dc.contributor.alternativeName | Oh, Miae |
dc.contributor.alternativeName | Cho, Yongchan |
dc.contributor.alternativeName | Yeom, Ahrim |
dc.contributor.alternativeName | Kim, Eunjoo |
dc.contributor.alternativeName | Yoon, Yealmae |
dc.contributor.alternativeName | Choi, Hosik |
dc.type.other | 연구보고서 |
dc.identifier.doi | 10.23060/kihasa.a.2025.04 |
dc.identifier.localId | 연구보고서 2025-04 |
dc.identifier.localId | Research Monographs 2025-04 |
dc.citation.date | 2025 |
dc.citation.date | 2025 |
dc.date.dateaccepted | 2025-07-06T22:54:46Z |
dc.date.datesubmitted | 2025-07-06T22:54:46Z |
dc.type.research | 정책연구 |
dc.type.nkis | 연구개발적립금보고서 |
dc.subject.nkisMain | J |
dc.subject.nkisMiddle | J1 |
dc.description.sponsorshipAwardNumber | P202400114_1_1 |
dc.type.project | 연구개발사업 |
dc.description.sponsorshipAwardTitle | [연개금24-015-00]인공지능(AI) 기반 조사데이터 품질 제고 방안 연구 |
dc.subject.kihasa | 사회보장 통계 |
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