Development of a Multiscale Urban Health Diagnosis and Precision Policy Simulation Model Based on Medical Big Data and High-Resolution Spatial Information
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113508
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울시립대학교
강민규
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,467만원
6,467만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
보건의료 > 보건학 > 보건정책
본 연구의 목적은 최신 연구 방법론과 보건의료·도시 빅데이터를 비롯한 체계적인 정량 분석 기법을 활용하여, 도시민의 건강 증진에 실질적으로 기여할 수 있는 증거 기반의 연구 결과를 도출하는 ... 근린 단위에 이르는 다양한 공간적 위계의 정책 및 환경을 통합적으로 분석함으로써, 과학적 데이터에 근거한 도시보건정책 수립과 집행을 뒷받침할 수 있는 구체적인 국토 및 도시 정책 대안을 제안하고자 ...
본 연구의 추진체계는 데이터 수집 및 통합, 도시보건 분석모형 개발, 그리고 예측 모델 검증 및 시각화의 세 단계로 구성되며, 연차별로 체계적인 전략을 실행합니다. 우선 1차년도에는 전국 의료자원과 표본코호트, 서울정신건강통계 등 도시 빅데이터와 보행 GPS 데이터의 전처리 및 신뢰도 검증을 통해 견고한 기초 분석 환경을 구축합니다. 2차년도에는 공간적 형평성을 ...
... 지방정부의 맞춤형 의료정책 시행과 보행환경 개선, 건강불평등 해소를 위한 실무 부처의 정책 수립에 직접적으로 기여함과 동시에 후속 연구를 위한 중요한 기초 자원으로서 기능합니다. 더불어 객관적인 빅데이터 분석과 다각적 접근을 통해 의료자원의 형평성 제고와 건강격차 해소를 위한 증거 기반의 정책 마련에 기여함으로써 도시보건정책의 효과성을 극대화하고 건강도시 구현을 위한 실질적인 토대를 구축하며, ...