• 기술혁신학회지
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• 제10권2호
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• pp.183-205
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• 2007

본 연구는 기술력평가에 근거해서 중소기업 부실예측 가능성을 사전에 예측할 수 있는 최적 판별 모형을 개발 제안하였다. 판별모형에 포함될 설명변수는 요인분석과 판별모형의 단계별 선택방법에 의하여 선정되었다. 분석결과 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 임계확률 관점에서 적절한 것으로 나타났다. 최적 선형판별모형의 분류 정분류율은 70.4%, 분류 예측력은 67.5%로 나타났다. 최적 선형판별모형의 활용도를 높이기 위해서 확실 범주와 유보범주를 구분할 수 있는 경계값을 설정하였다. 분석결과를 활용하면 기술금융 취급기관은 부실위험 평가와 더불어 기술금융 신청기업의 순위를 부여할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.169-176
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• 2015

최근 스마트폰 시장의 빠른 성장과 함께, 애플리케이션 시장 또한 크게 성장하고 있다. 애플리케이션은 날씨, 뉴스와 같은 정보검색을 비롯하여 교육, 게임, SNS 등 다양한 형태로 제공되고 있으며 다양한 유통경로를 통해 배포되고 있다. 이에 따라 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 애플리케이션뿐만 아니라 악의적 목적을 가진 악성 애플리케이션의 배포 역시 급증하고 있다. 본 연구에서는 오픈마켓을 통해 배포되고 있는 정상 애플리케이션 및 Android MalGenome Project에서 제공하는 악성 애플리케이션의 이벤트를 추출, 분석하여 임의의 애플리케이션의 악성 여부를 판별하는 모형을 작성하고, 여러 가지 지표를 통해 모형을 평가하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.185-194
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• 2014

한국에서 만성위염은 10명당 한 명 꼴로 발생하는 질병이다. 만성위염을 진단하기 위해서 일반적으로 내시경 검사를 하지만 이는 환자에게 고통을 주고 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 한편 비침습적이고 저비용인 전통한방의학의 맥진에 따르면, 오른쪽 손목의 '관' 위치에서 비위의 기능적 이상을 진단할 수 있다. 본 연구에서는, 전통한방의학의 견해에 따라 오른쪽 손목 '관' 부위의 맥파를 분석하여 만성위염 판별모델을 개발하였다. 모델의 판별률을 비교하기 위해, 피크-밸리 검출법과 가우시안 모델을 적용한 상이한 방법의 특징점 추출방법에 대해 선형판별분석 기법과 로지스틱 회귀분석법을 적용해 보았다. 그 결과, 판별모델과 특징점 추출 방법에 따라 77%~89%의 민감도와 72%~83%의 특이도를 보였고 각 모델의 평균 판별률은 약 80% 내외로 얻어졌다. 구체적으로, 가우시안 모델이 상대적으로 우수한 민감도(89.1%와 87.5%)를 보인 반면, 피크-밸리 검출법은 우수한 특이도(82.8%와 81.3%)를 보였고, 평균적인 판별률에 있어서는 가우시안 모델이 1.2% 정로 앞섰다(80.9% vs 79.7%). 결론적으로, 전통의학적 맥진원리에 기반한 요골동맥 맥파의 특성을 이용하여 유의미한 만성위염 판별모델을 얻을 수 있었고, 민감도에 있어서 가우시안 모델이 더 우수하였고, 특이도에 있어서 피크-밸리 검출법이 더 우수하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.73-83
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• 2013

신용평가방법에서 등급의 계량화 중 신용등급 변화 검정방법은 등급별로 추정된 예측부도율과 실제부도율과의 동질성을 검정하는 방법으로 한 시점에 대한 이항검정과 카이제곱검정 등이 있고, 여러시점의 정확성을 검증하는 방법으로 정규성검정, 확장된 신호등검정 등이 있다. 본 연구에서는 현실적인 상황을 고려하여 이런 검정방법들이 상관관계가 존재하는 경우에 등급별 동질성 검정방법을 소개하고 이 방법들을 신용평가 이외에 다양한 분야의 자료에 활용할 수 있음을 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.404-407
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• 2021

석유개발 현장에서 시추장비의 고장으로 인한 장비교체 및 시추시간 증가는 막대한 비용소모를 발생시킨다. 본 논문은 딥러닝 기반의 시추장비 중 드릴비트의 동력을 구동시키는 디젤엔진의 고장 요소를 분류하고 이 요소에 따른 고장여부를 판별하는 딥러닝 기반의 이상 예측 및 진단 모델을 개발하였다. 또한 제안한 모델의 우수성을 확인하기 위해 로지스틱 회귀분석 분류모델과의 예측성능 비교분석도 수행하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제105권4호
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• pp.429-434
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• 2016

임도 사면의 붕괴는 환경적 피해 뿐 만 아니라 사회 경제적 손실을 발생시킨다. 본 연구는 2013년 집중호우로 임도 붕괴가 발생한 강원도 홍천군 화촌면 지역을 대상으로 GIS의 속성정보와 로지스틱 회귀분석을 이용하여 임도 붕괴지 위험도 평가를 실시하였다. 로지스틱 회귀분석결과, 토성이 사토인 지역의 회귀계수는 6.616으로 임도붕괴에 가장 위험성이 높았으며, 경급이 중경목인 지역의 경우 회귀계수가 -3.282로 임도사면의 안정성이 높았다. 임도 붕괴지의 정오분류결과는 74.6%의 분류정확도를 보였다. 로지스틱 회귀모델식을 이용하여 전 구간을 대상으로 적용해 본 결과, 임도붕괴지의 경우 0.5의 기준점 보다 높은 0.7이상의 구간에서 가장 많이 분포하여 붕괴가능성이 높은 것으로 나타났다. 임도 위험도 평가의 판별적중률로 볼 때 임도의 산림환경 및 입지인자의 분석을 통해서도 충분한 붕괴위험 평가가 가능할 것으로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.743-753
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• 2014

Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)은 2002년에 (사)볼런티어 21에서 조사한 설문자료에 기초하여 우리나라 개인의 기부횟수에 영향을 주는 유의적 설명변수를 보고한 바 있다. 본고에서는 Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)의 계산오류를 발견하여 이를 수정하고, 아울러 Kim 등 (2009)이 적용한 0이 팽창된 포아송 모형에 로지스틱 회귀모형을 추가하였다. 동 로지스틱 모형으로 기부행위(0, 1)에 영향을 주는 설명변수를 식별하고, 아울러 기부횟수가 작은 군(群)과 큰 군(群)을 판별하여 주는 설명변수를 식별하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.148-163
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• 2021

본 연구는 「도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법」에 따라 2017년부터 시작된 도시재생 뉴딜사업(이하 '뉴딜사업')의 종류가 다양해짐에 따라 데이터 기반의 정확한 쇠퇴진단과 사업유형 예측이 중요하다고 판단되어, 전국 읍면동을 대상으로 가장 적합한 뉴딜사업 유형을 판별할 수 있는 적용 모형 개발을 위한 연구를 수행하였다. 적용 모형 개발을 위한 데이터는 통계지리정보서비스(SGIS)와 도시재생정보체계의 '도시재생 종합정보 개방체계'를 통해 수집하고 데이터 전처리를 거쳐 분석 모델을 위한 데이터를 구축하였다. 적용 모형은 다항 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 4가지 모형을 도출하였다. 4가지 모형의 적용 가능성과 유효성 검증을 위해 서울특별시를 대상으로 각 모형별로 기존에 선정된 뉴딜사업지에 공간분포도를 비교 분석한 결과 DI-54 모형이 가장 높은 일치율을 확인할 수 있었다. 또한 DI-54 모형을 전국 954개 도시 쇠퇴지역에 적용해본 결과에서도 적합 도시재생 사업유형 판별에 활용 가능성을 확인할 수 있었다.