• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.77-90
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• 2023

본 연구의 목적은 SNS 사용특성과 대출상품의 특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 확인하여 SNS를 활용하는 대안신용평가가 기존 대출심사를 보완할 수 있는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 SNS를 활용하여 실제 대출심사에 반영하고 있는 T사 A 신용대출 프로그램 데이터를 이용하여 SNS 사용특성, 대출특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 이항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 사용자의 성격 및 개별 특성을 나타내는 프로필 사진의 경우 본인을 드러내지 않으려고 프로필 사진을 등록하지 않은 사람들과 달리 외향적인 경향의 사람이 선택할 가능성이 큰 본인 사진, 가족, 친구 등의 사적그룹 사진, 성실성의 경향이 강한 사람이 선택할 확률이 높은 취미 등 사회활동 사진, 개방성과 신경성이 높은 경향의 사람이 많이 선택하는 캐릭터·유머 사진, 개인의 사생활과 직결되는 가족·친구 등 사진을 SNS에 사용하는 사람들일수록 신용대출 상환에 적극적인 것으로 나타났다. 본인을 감추는 풍경 등의 사진 사용과 신용대출 상환과의 인과관계는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, SNS 사용량이 많을수록 신용대출 상환가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 SNS 소통량은 신용대출 상환가능성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 소통량이라는 변수가 사용자가 직접 작성한 글보다는 타인의 댓글에 대한 공감을 나타내는 수동적 측면이 강하기 때문에 나타난 결과라 판단된다. 대출채권이 가진 특성을 나타내는 대출기간과 대출횟수도 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대출기간과 대출횟수가 소액대출 상품에서도 중요한 영향요소로 고려되어야 함을 의미한다. 개인 특성 변수 중에서는 성별만 유의하게 나타났다. 이는 분석에 사용한 대출프로그램이 은행 등의 금융기관에서 대출이 불가능한 저신용 점수를 가진 20~30대 고객이 대부분인 상품으로 이용자의 나이와 신용점수에 있어서 차별성이 크지 않다는 것을 의미한다. 본 연구는 SNS사용량과 프로필 사진 등 기존 신용평가 연구에서 다루지 않은 변수를 사용하여 신용대출 상환과의 영향관계를 실증분석 하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. SNS와 같은 주관적 비정형정보를 서민지원 대출심사에 활용한다면, 신용거래가 없어서 신용등급이 낮거나 단기적 유동성 함정에 빠진 차입자 즉 금융이력부족자(Thin filer)들이 신용거래 등의 금융 이력이 축적될 때까지의 신용비용에 대한 불이익을 감소시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.71-78
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• 2019

본 연구는 P2P 대부 플랫폼에서 우수 대출자를 예측시 유용한 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 그 성과를 실증적으로 검증하고자 한다. P2P 대부 관련 우수 대출자를 추정할 때 일어나는 문제점중의 하나는 클래스 간 불균형이 심하여 이를 해결하지 않고서는 우수 대출자 예측이 쉽지 않다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 SMOTE, 즉 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 LendingClub 데이터셋에 적용하여 성과를 검증하였다. 검증결과 SMOTE 방법은 서포트 벡터머신, k-최근접이웃, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그리고 딥 뉴럴네트워크 분류기와 비교하여 통계적으로 우수한 성과를 보였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권4호
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• pp.255-274
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• 2019

본 연구에서는 법학 분야의 효율적인 장서구성을 위해 S 대학 법학도서관의 2018년 1년 동안의 대출데이터를 분석하고 소장단행본이 실제로 교육과 연구에 이용되고 있는지를 분석하였다. 먼저 S 대학 도서관리 시스템인 Alma 시스템으로부터 1년 동안 대출된 단행본에 대하여 주제별, 언어별, 출판 연도별로 분석하여 이용자의 패턴을 분석하였다. 이어서 실제로 S 대학 강의계획서에 나타난 단행본을 법학도서관이 얼마나 많이 소장하고 있는지를 분석하였으며 S 대학 연구자들이 연구한 논문에 인용된 단행본을 도서관에서 얼마나 소장하고 있는지를 분석하였다. 이런 연구결과는 법학전문도서관으로서의 장서구성의 기준을 수립하는 기초 자료로 활용해 볼 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권2호
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• pp.333-356
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• 2010

작은도서관은 일반적인 공공도서관에 비해서 장서의 양과 다양성이 부족하므로 실증적인 분석에 기초하여 장서를 평가하고 개발해야할 필요성이 더욱 절실하다. 이 연구에서는 전통적으로 장서평가에 사용하는 소장 데이터와 대출 데이터 이외에 작은도서관에서 특히 활발한 상호대차 데이터를 함께 분석하여 작은도서관을 위한 장서평가방법을 사례와 함께 제시하고자 하였다. 자료 수집과 분석은 한 지역 내에서 상호대차가 운영되는 작은도서관 14개관을 대상으로 하였고 장서량과 이용량(대출 + 상호대차)을 비교하여 각 도서관의 특징을 파악하였다. 또한 KDC의 강 단위로 구분한 주제별 장서 통계와 이용 통계에 대한 분석을 통해 작은도서관에서 활발히 이용되는 주제 분야와 정책적인 대처가 필요한 주제 분야를 파악할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.467-474
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• 2024

본 연구는 미국 온라인 대출 플랫폼의 고객 데이터를 분석하여 중저신용자가 금융시장 내에서 겪는 차별적 대우를 실증적으로 규명한다. 이 연구는 오픈소스 캐글(Kaggle) 플랫폼 내 랜딩 클럽 금융사의 2007~2020년 기간 약 293만 건의 금융 데이터를 사용하여, 특히 신용점수가 낮은 씬파일러 대출자들이 더 높은 이자율로 대출을 받고 있음을 밝혀냈다. 이러한 차별적 대우는 금융 포용성을 저하시키며 사회적 불평등을 심화시킬 가능성을 시사한다. 본 연구를 통해 금융시장에서의 불평등 문제를 실질적으로 드러낸 점이 중요한 의의로 주목되며, 분석결과를 바탕으로 모든 고객에게 합리적인 금융 접근성을 보장할 수 있을 것이다. 아울러 지속가능한 금융 포용성을 강화할 수 있는 구체적인 방안과 함께 금융기관의 사회적 책임을 강화하는 방향으로의 전환을 제안하였다.

• 정보관리학회지
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• 제32권3호
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• pp.261-276
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• 2015

이 연구는 의학도서관 이용자의 대출기록을 이용하여 자료이용행태를 분석하고 이를 통해 이용자를 위한 효율적인 장서구성과 도서관서비스 개선에 목적이 있다. 이를 위해 A 의학도서관에서 2012년부터 2014년까지 최근 3년간 발생한 대출기록 90,420건의 신분별/주제별 대출 통계와 상위 대출빈도 도서, 상호대차 서비스 이용 데이터를 수집하여 분석하였다. 연구 대상은 학부생과 대학원생, 교수직, 수련직, 일반직을 포함한 병원 직원을 대상으로 하였다. 그 결과, 의학도서관 이용자들은 기술과학 분야의 자료와 문학자료, 사회과학 분야 자료를 집중적으로 대출하였다. 특히 장서구성대비 문학자료에 대한 요구가 상대적으로 다른 주제 영역에 비해 높았다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권2호
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• pp.131-146
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• 2021

이 연구는 권장도서의 학교 간 중복 여부를 실증적으로 분석하고 권장도서가 실제 대출로 이어지는 정도를 통계적으로 분석한 연구이다. 이러한 분석 자료는 권장도서가 활용되고 있는 근거를 기반으로 권장도서가 갖는 유효성을 확인하기 위한 목적이다. 연구 방법으로 18개 초등학교의 권장도서 목록과 그중 13개 초등학교의 대출데이터를 수집하여 학교별 비교 분석을 통해 기초 통계자료를 도출해냈다. 분석 결과 권장도서 목록의 학교별 유사도는 낮게 나타났으며 권장도서는 전체 대출량에 영향을 주었다. 학년별 대출 빈도의 차이를 보였고 모든 학교에서 저학년의 대출 빈도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 초등학교 도서관에서 권장도서 활용 정도의 기초 근거자료가 될 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권1호
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• pp.39-57
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• 2009

본 논문에서는 경남지역의 도시지역에 위치한 2개의 공공도서관과 군지역에 위치한 2개의 공공도서관을 표본으로 선정하고 2007년의 대출기록을 수집하여 엑셀과 SPSS를 이용하여 분석하였다. 수집된 자료를 각 도서관별로 장서유형, 대출빈도, 주제로 구분하여 분석하고, 도시지역과 군지역 공공도서관을 비교하기 위해 이를 다시 4개 도서관으로 나누어 비교분석하였다. 데이터에서는 관계변수로 대출책수와 대출횟수, 이용지수, 출판경과년수를 추출하여 기술통계와 상관계수, 교차분석 등의 다양한 통계적 기법으로 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.380-381
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• 2023

최근 경제침체로 인해 지속되는 연체율 상승의 원인을 지역별 및 시차별로 분석하였다. 독립변수를 가계대출변수, 부동산지수변수, 경제지표변수로 나누었고 통계적 모델링을 통해 총 19 가지 변수로 연체율을 예측하였다. 각 지역마다 상이한 결과가 도출되었는데 이를 바탕으로 지역별 연체율 감소 정책을 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.176-182
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• 2006

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.