• 건축사
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• 2호통권52호
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• pp.20-28
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• 1973

• 한국가정관리학회:학술대회논문집
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• 한국가정관리학회 2010년도 제47차 춘계학술대회
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• pp.241-252
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• 2010

• 건축사
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• 7호통권327호
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• pp.104-113
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• 1996

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.727-730
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• 2009

국내일반은행 연체율은 그룹(대출형태)별로 다양한 원인에 의해서 연체율 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 연체율의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터 모형를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 연체율에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3 그룹(기업대출, 가계대출, 신용카드 대출)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 6월까지의 자료를 이용하였고. 국내은행 연체율을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 종합주가지수, 환율, 동행(경기)종합지수, 국민주택채권, 고용률을 독립 변수로 투입하였다. 국내일반은행 연체율 요인을 추정한 결과 소비자물가지수는 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 동행(경기)종합지수와 종합주가지수는 음(-)의 영행을 나타내는 유의적인 변수이지만 환율, 국민주택채권 그리고 고용률은 각각 유의적인 음(-)의 영행을 나타내는 비유의적인 변수로서 연체율에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.115-126
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• 2022

본 연구는 국내 모바일 뱅킹 애플리케이션에 대한 이용자 리뷰 데이터에 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 중요도-만족도 분석을 시도하고, 개선의 우선순위를 도출하는 것을 목적으로 한다. 분석에는 구글 플레이스토어에서 국내 시중은행(국민은행, 신한은행, 우리은행, 하나은행), 지역은행(경남은행, 부산은행), 인터넷 은행(카카오뱅크, 케이뱅크, 토스)의 모바일 뱅킹 애플리케이션에 대한 이용자 리뷰 데이터를 활용하였으며, 주요 속성 도출 및 각 속성에 대한 중요도와 만족도 측정을 위해 토픽 모델링, 빈도분석 및 감성분석을 진행하였다. 분석 결과 '인증서비스', '기능 개선', '로그인', '속도/연결성', '시스템/업데이트' 그리고 '뱅킹서비스'가 이용자들이 모바일 뱅킹 애플리케이션을 사용할 때 느끼는 중요도가 상대적으로 높은 속성임에도 불구하고 그 만족도가 평균 수준에 미치지 못해 개선이 시급한 속성으로 나타났다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.187-209
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• 2002

본 연구는 우리나라 금융기관들을 대상으로 합병공시 전 후 합병금융기관과 피합병금융기관의 주주부 변화유무와 변화차이 원인에 관하여 분석하였다. 분석의 결과 합병금융기관은 표본 전체에서 누적기간 (-30, 0)과 (-10, +1) 동안 평균적으로 정(+)의 누적평균초과수익률을 얻었고 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다. 이것은 우리나라 합병금융기관에서 합병공시 전 후에 주주부를 증가시킨다는 가설과 일치하는 것이다. 업종별 구분에서는 합병과 피합병금융기관 모두에서 리스와 종합금융회사가 평균적으로 은행이나 증권회사보다 매우 높은 초과수익률을 보이는 것으로 나타났다. 개별적으로 대부분의 합병금융기관에서는 정(+)의 초과수익률을 얻었으나 국민은행, 한일리스, LG증권에서는 부(-)의 초과수익률을 얻었고, 피합병금융기관에서는 한일은행, 한외종합금융, 한국기술금융에서 정(+)의 초과수익률을 얻었으나 나머지 금융기관에서는 부(-)의 초과수익률을 얻는 것으로 나타났다.

• NEWSLETTER 전기공업
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• 91-20호통권33호
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• pp.1-15
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• 1991

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.213-234
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• 2001

1. Brokat Server Technologies (Channel 통합 Messging Server) 복잡한 메시지 교환을 유연하게 제어함으로써 Front-End/Back-End각각에 존재하는 다양한 채널을 RealTime으로, 유연하게 통합관리하여 채널간의 Messaging을 Smart하게 컨트롤 2. Brokat Advisor (Rulebase Management System) 복잡한 비즈니스 룰의 적용과 Non-Programming/다이나믹한 관리를 동시에 가능하게 하는 Large E Business Engine (중략)

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 건축사
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• 10호통권48호
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• pp.57-67
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• 1972