• Korean Architects
• /
• no.2 s.52
• /
• pp.20-28
• /
• 1973

• Proceedings of the KHMA Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.241-252
• /
• 2010

• Korean Architects
• /
• no.7 s.327
• /
• pp.104-113
• /
• 1996

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.727-730
• /
• 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.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.115-126
• /
• 2022

The purpose of this study is to try to IPA(Importance-Performance Analysis) by applying text mining approaches to user review data for korea mobile banking applications, and to derive priorities for improvement. User review data on mobile banking applications of korea commercial banks (Kookmin Bank, Shinhan Bank, Woori Bank, Hana Bank), local banks (Gyeongnam Bank, Busan Bank), and Internet banks (Kakao Bank, K-Bank, Toss) that gained from Google playstore were used. And LDA topic modeling, frequency analysis, and sentiment analysis were used to derive key attributes and measure the importance and satisfaction of each attribute. Result, although 'Authorizing service', 'Improvement of Function', 'Login', 'Speed/Connectivity', 'System/Update' and 'Banking Service' are relatively important attributes when users use mobile banking applications, their satisfaction is not at the average level, indicating that improvement is urgent.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.187-209
• /
• 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
• /
• no.91-20 s.33
• /
• pp.1-15
• /
• 1991

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.213-234
• /
• 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)

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.191-206
• /
• 2022

Recently, it is a de-facto approach to utilize a pre-trained language model(PLM) to achieve the state-of-the-art performance for various natural language tasks(called downstream tasks) such as sentiment analysis and question answering. However, similar to any other machine learning method, PLM tends to depend on the data distribution seen during the training phase and shows worse performance on the unseen (Out-of-Distribution) domain. Due to the aforementioned reason, there have been many efforts to develop domain-specified PLM for various fields such as medical and legal industries. In this paper, we discuss the training of a finance domain-specified PLM for the Korean language and its applications. Our finance domain-specified PLM, KB-BERT, is trained on a carefully curated financial corpus that includes domain-specific documents such as financial reports. We provide extensive performance evaluation results on three natural language tasks, topic classification, sentiment analysis, and question answering. Compared to the state-of-the-art Korean PLM models such as KoELECTRA and KLUE-RoBERTa, KB-BERT shows comparable performance on general datasets based on common corpora like Wikipedia and news articles. Moreover, KB-BERT outperforms compared models on finance domain datasets that require finance-specific knowledge to solve given problems.

• Korean Architects
• /
• no.10 s.48
• /
• pp.57-67
• /
• 1972