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이 연구에서는 4차 산업혁명 시대의 신기술이라고 할 수 있는 블록체 인과 관련하여 보건복지 분야의 이슈를 살펴보고자 하였다.

블록체인 기술이 공공 부문에서 유용할 수 있는 상황은 공유데이터, 다 양한 이해관계자, 낮은 신뢰도, 감사 기능의 특성이 있는 경우이다.

〔그림 5-1〕 블록체인 기술이 유용한 경우

자료: Will blockchain transform the public sector? Blockchain basics for government, deloitte.com, 11page

블록체인은 암호화폐와 함께 이슈화되었지만, 블록체인 기술 자체로 해마다 발전하고 있으며, 민간 및 정부에서의 활용 사례도 증가하고 있 다. 여기에서는 보건·복지 분야에서 블록체인 기술이 어떻게 활용되고 있 는지 알아보기 위해 블록체인 키워드와 보건 및 복지 키워드와 관련된 문

결론 <<

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서를 함께 수집하였다. 그리고 한글 문서에서의 이슈와 영문 문서에서의

블록체인과 관련된 정책이 이슈화된 문서를 수집하여 위의 분석을 실시 한다면 다른 결과가 나올 수 있다.

〔그림 5-2〕 산업 분야별 블록체인의 활용 가능성

자료: https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insig hts/blockchain-beyond-the-hype-what-is-the-strategic-business-value?reload

그럼에도 소셜 빅데이터 분석은 보건복지 정책 영역에서 국가적·사회 적으로 관심이 있는 이슈에의 현 상황을 파악하는 데 중요한 경쟁력으로 작용할 수 있으며, 앞으로 정책 관련 이슈를 도출하고 연구 전략을 세우 는 데 근거 자료로 활용될 수 있다. 다양한 소셜 빅데이터 분석 기술을 바 탕으로 주요 보건복지 정책에 관한 사회적 관심도, 영향력 등을 분석하고 그 변화 과정을 살펴본다면 시의성 높은 보건복지 정책 연구의 기반을 마 련할 수 있을 것이다.

경기도 따복 공동체지원센터. (2018). 2017년 따복공동체 주민제안 공모사업 블록체인 도입 인포그래픽스. Retrieved from ddabok.go.kr

경기복지재단. (2017). 블록체인 기반 복지화폐 활용방안. G-Welfare Brief, (4)

오미애, 최현수, 송태민, 이상인, &천미경.(2017). 2017년 소셜 빅데이터 기반

Beran, R. (1977). Minimum hellinger distance estimates for parametric models. Ann.Statist., 5(3), 445-463. doi:10.1214/aos/1176343842 Bitcoin for beginners. Retrieved from www.bitcoinforbeginners.io 20

18 july 26, 인출.

Blei, D. M., Ng, A. Y., &Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. J.Mach.Learn.Res., 3, 993-1022.

Block geeks. Retrieved from www.blockgeeks.com 2018 july 26, 인출.

Boucher, P.(2017). How blockchain technology could change our lives: In-depth analysis European Parliament.

Dash, S., Majumdar, A., &Gunjikar, P. (2016). Blockchain: A healthcare industry view.

Deloitte.(2016). Blockchain: Opportunities for health care Deloitte.

Deloitte 홈페이지. Retrieved from https://www2.deloitte.com/uk/en/p ages/innovation/solutions/deloitte-blockchain-practice.html 2 018 August 27, 인출.

Feinerer, I. (2018). Introduction to the tm package text mining in R.

Friedman, J., Hastie, T., &Tibshirani, R. (2008). Sparse inverse covaria nce estimation with the graphical lasso. Biostatistics, 9(3), 432-441. doi:10.1093/biostatistics/kxm045 [doi]

Gandrud, C., Allaire, J. J., Russell, K., &Yetman, C. J. (2015). network D3: D3 JavaScript network graphs from R

Jeon, H., &Kim, T. (2016). Package ‘KoNLP’

Jolliffe, I. (2011). Principal component analysis. In M. Lovric (Ed.), International encyclopedia of statistical science (pp.

1094-1096). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.

doi:10.1007/978-3-642-04898-2_455 Retrieved from https://doi.org/10.1007/978-3-642-04898-2_455

KDB 미래전략연구소. (2018). 중국 블록체인 발전 현황 및 시사점. China Focus,

Lamport, L., Shostak, R., &Pease, M. (1982). The byzantine generals problem ACM transactions on progamming languages and syetems, vol. 4 no. 3 pp382-401.

Marc, A. (2014, January 21,). Why bitcoin matters. Dealbook, the New york Times Retrieved from https://dealbook.nytimes.com/2014 /01/21/why-bitcoin-matters/

Mckinsey digital. Retrieved from www.mckinsey.com/business-functi ons/digital-mckinsey/our-insights/blockchain-beyond-the-hype -what-is-the-strategic-business-value?reload 2018 july 26, 인출.

Medium. Retrieved from www.medium.com 2018 july 26, 인출.

MedRec.Techinal documentation MedRec.

Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., &Dean, J. (2013). Efficient estimati on of word representations in vector space. CoRR, abs/1301.37 81 Retrieved from http://arxiv.org/abs/1301.3781

Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., &Dean, J. (2013).

Distributed representations of words and phrases and their c o m p o s i t i o n a l i t y .  C o R R ,   a b s / 1 3 1 0 . 4 5 4 6  R e t r i e v e d

Scherer, M. (2017). Performance and scalability of blockchain networks and smart contracts.

UK Government office for Science. (2016). Distributed ledger technology: Beyond block chain

Wikipedia. Retrieved from www.wikipedia.org 2018 july 26, 인출.

관련 문서