A corporate insolvency prediction model serves as a vital tool for objectively monitoring the financial condition of companies. It enables timely warnings, facilitates responsive actions, and supports the formulation of effective management strategies to mitigate bankruptcy risks and enhance performance. Investors and financial institutions utilize default prediction models to minimize financial losses. As the interest in utilizing artificial intelligence (AI) technology for corporate insolvency prediction grows, extensive research has been conducted in this domain. However, there is an increasing demand for explainable AI models in corporate insolvency prediction, emphasizing interpretability and reliability. The SHAP (SHapley Additive exPlanations) technique has gained significant popularity and has demonstrated strong performance in various applications. Nonetheless, it has limitations such as computational cost, processing time, and scalability concerns based on the number of variables. This study introduces a novel approach to variable selection that reduces the number of variables by averaging SHAP values from bootstrapped data subsets instead of using the entire dataset. This technique aims to improve computational efficiency while maintaining excellent predictive performance. To obtain classification results, we aim to train random forest, XGBoost, and C5.0 models using carefully selected variables with high interpretability. The classification accuracy of the ensemble model, generated through soft voting as the goal of high-performance model design, is compared with the individual models. The study leverages data from 1,698 Korean light industrial companies and employs bootstrapping to create distinct data groups. Logistic Regression is employed to calculate SHAP values for each data group, and their averages are computed to derive the final SHAP values. The proposed model enhances interpretability and aims to achieve superior predictive performance.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.27
no.3
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pp.35-46
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2015
This study investigates the level of middle school students' achievement perceptions of the objectives of Home Economics education. A survey was conducted using a convenient sample from 360 middle school students, and 332 subjects were used in the final analysis. First, the level of achievement perceptions of objectives of Home Economics education showed a score of 3.46(SD = 0.80), which was slightly higher than the median. Second, the achievement perceptions of objectives of Home Economics education showed significant differences in gender, the grade level, school type, and the level of school records. Third, according to a hierarchical regression analysis, male students' middle school, coeducational middle school, grade, gender, and school record level had significant effects on their achievement perceptions of objectives of Home Economics education, and the explanatory power of these independent variables was 30%.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.497-497
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2016
페루의 Rimac강은 수도인 Rima시를 관통하는 강으로 각종 용수공급 등의 기능을 담당하는 중요한 강이지만 광산, 공장 및 도시 등 점?비점오염원으로 인해 오염이 심각해지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 Rimac강의 하천복원을 위하여 3단계 수질개선 목표를 설정하고 각 단계별 BOD, TP 및 중금속(Al, As, Cd, Fe) 예측을 수행함으로써 목표달성 가능 평가를 수행하였다. Rimac강 지류인 Rio Santa Eulalia 하천 유입후부터 하구까지 총 57 km를 대상으로 4개의 대구간(Reach), 57개의 소구간(Element)으로 구분하여 QUAL2E 모델을 구축하였다. 2013년을 대상으로 저유량시기(건기)인 12월과 고유량시기(우기)인 1월을 대상으로 BOD, TP, Al, As, Cd, Fe의 모델 재현성을 검토한 결과, Rimac강 하류의 Huaycoloro강 유입이후 BOD, TP가 증가하는 현상을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 중금속은 Romac강 상류와 하류 Huaycoloro강 유입 수질 농도차이가 크지 않아 거리별로 일정한 농도를 나타내는 것으로 모의되었으나 실측정값은 하구로 갈수록 낮아지는 경향이 다소 나타났지만 대체적으로 실측값의 경향을 따르는 것으로 모의되었다. 수질개선 시나리오는 1단계(2016-2018년), 2단계(2019-2021년) 및 최종 3단계(2022-2024년)로 구분하여 저유량시기와 고유량시기의 수질개선 대책에 따른 수질변화를 예측하여 Rimac강 하류의 대표 지점인 La Atargea 취수장 지점에서 목표수질 달성여부를 평가하였다. 저유량시기의 경우, BOD는 1단계 이후 5.9 mg/L에서 목표수질 5.0 mg/L 이하로 농도가 감소되었으며 최종 3단계에 2.2 mg/L로 63.3% 개선하는 것으로 예측되었다. TP는 1단계 25.8% 개선, 3단계는 51.6% 개선되어 목표수질인 0.15 mg/L를 만족하는 것으로 예측되었다. 중금속의 경우 Cd는 당초 수질목표를 만족시키는 상황이었으며 그 외 항목은 Al>As>Fe 순으로 개선효과가 나타났고, 3단계 이후 모두 목표수질을 달성할 것으로 예측되었다. 고유량시기 수질예측 결과, 1단계 BOD, TP는 약 49, 19% 저감효과가 나타났으며 3단계 이후 57, 25%까지 개선되는 것으로 예측되어 목표수질을 만족시키는 것으로 분석되었다. 중금속은 Al이 가장 큰 개선 효과가 나타났으며 3단계에서 77.5%의 개선 효과가 분석되었다. 페루 리막강 유역 수질개선 대책 수립에 따른 수질개선효과 분석 결과, 3단계까지 모든 수질항목의 목표수질 달성이 가능한 것으로 분석되었으나 TP, Al 및 As의 경우에 2단계까지 목표수질 달성이 어려워 더욱 체계적인 관리가 필요할 것으로 판단되었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.3
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pp.71-77
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2004
While doing games, units have to find goal And according to algorism, there is great difference in time and distance. In this paper the researcher compared and described characteristics of each of the improved algorism and A* algorism by giving depth-first search, breadth-first search and distance value and then argued algorism. In addition. by actually calculating the presumed value in A* a1gorism, the researcher finds the most improved value. Finally, by means of comparison between A* algorism and other one, the researcher verified its excellence and did simple path-finding using A* algorism.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06b
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pp.423-426
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2011
SSD는 HDD와 다른 물리적 특성으로 인해 새로운 I/O 스케줄러를 요구하고 있다. 본 논문은 기존 CFQ 스케줄러가 SSD에서 어떤 성능을 보이는지 다양한 설정값 하에서 실험하고, 그 결과를 분석하여 SSD에서의 I/O 스케줄링 성능의 특징을 알아보고자 한다. 대상 설정값으로는 역탐색 제한 설정, FIFO 큐 내의 I/O 요청에 대한 만료 시간, I/O 요청 큐 별 할당 시간, 동기적 요청 큐를 위한 대기 시간을 고려하였다. 이러한 설정값을 다양하게 변화시키며 여러 개의 I/O 벤치마크 프로세스를 동시에 수행한 결과, 역탐색 제한을 제거하면 처리량이 상승하지만 그 폭이 매우 적으며, I/O 요청 만료 시간에 대해서는 연관성을 찾지 못하였다. I/O 요청 큐 별 할당 시간과 동기적 요청 큐를 위한 대기 시간은 클수록 처리량이 상승함을 보였다. CFQ의 목표인 평등성은 항상 97% 이상 보장됨을 관찰할 수 있었다. 우리는 이러한 결과가 차후 평등성을 보장하는 새로운 SSD I/O 스케줄러의 연구를 위한 초석이 되리라 기대한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.46-49
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2010
최근의 iterative detection and decoding (IDD) 기법에서의 soft 복호화방식은, log-likelihood ratio (LLR) 값의 신뢰도를 높이기 위해 기존의 구복호화 (sphere decoding) 방식보다는 리스트를 형성하는 구복호화방식 (list sphere decoding : LSD)이 대두되고 있다. 기존의 구복호화 방식과는 달리 리스트 구복호화 방식은 그 성능의 우수함에도 불구하고, 여러 격자 포인트들을 검출해야 하므로 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio : SNR) 의 증가에 따른 복잡도의 이득을 거의 취할 수 없을 뿐만 아니라, 무엇보다 신뢰도가 높은 LLR 값을 얻는 데에 영향이 작은 포인트를 검출하는 경우도 생긴다는 점에서 비효율적인 측면이 있다. 이에 본 논문에서는 리스트 구복호화 검출방식의 효율성을 높이기 위해 LLR 값에 적은 영향을 미치는 격자 포인트들을 제거하는 방식에 대해 연구하였다. 본 연구의 목표는 MIMO 시스템에서의 기존의 리스트 구복호화 기법의 capacity와 실제 성능과 최대한 유사한 성능을 내면서도 그 복잡도를 현저히 줄이는 것이며, 구체적으로는 검출을 위한 초기 구반경의 최적화를 기반으로 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.1-3
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2003
최근 중앙처리장치와 주기억장치간의 병목 현상에 의한 성능 저하를 극복하기 위해 캐시를 고려한 색인 구조들이 제안되었다. 이런 색인 구조들의 궁극적인 목표는 엔트리 크기를 줄여 팬-아웃(fan-out)을 증가시키고, 캐시 접근 실패를 최소화하여 시스템의 성능을 높이는 것이다. 엔트리의 크기를 줄이는 기법에 따라 기존의 색인 구조들을 두 가지로 구분할 수 있다. 하나는 좌표 값을 고정된 비트로 양자화 함으로써, MBR 키를 압축하는 것이다. 또 다른 하나는 MBR들의 각 좌표 값 중에 그들의 부모 MBR과 같지 않은 좌표 값만을 저장하는 것이다. 본 논문에서는 두 기법의 특성들을 적절히 합한 새로운 색인 구조를 제안하고, 기존에 제시된 두 접근법을 따르는 주기억장치 상주형 다차원 색인 구조를 다양한 환경에서 성능 평가한다. 또한, 기존의 색인 구조와 비교를 통해 제안하는 색인 구조의 우수성을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.457-460
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2004
본 논문에서는 새로운 방법의 Fuzzy PID 제어기를 제안한다 우선 절대형 디지털 PID 제어기에서 두 가지 문제점이 있다. 첫째는 매 제어 주기마다 많은 데이터의 합을 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요되고, 둘째는 이 계산을 위해 이전의 모든 데이터를 보관하고 있어야 되기 때문에 메모리가 많이 필요한 문제점이 있다. 위의 문제점을 개선하기 위해 속도형 디지털 PID 제어기를 사용한다. 제안한 제어기에서는 PIB 제어기의 목표 값과 현재 출력 값의 차인 크리스퍼(crisp) 출력 오차를 그대로 사용하지 않고 퍼지추론의 단계는 가지면서 Rule Table은 갖지 않는 특징이 있으며 출력 소속 함수에 두 변수의 관계와 범위에 의해 도식화된 영역에서 삼각형 무게 중심법으로 비퍼지화된 비선형 출력 값을 PID 계수에 인가하는 새로운 Fuzzy PID 제어기를 제안한다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1998.04a
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pp.135-140
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1998
본 논문에서는 신경회로망에서 가장 널리 쓰이고 있는 오차 역 전파 알고리즘(Error Back-propagation) 을 사용하여 스캐너를 모델링함으로써 스캐너의 원색 재현을 위한 방법을 제시하였다. 이것은 스캐너의 하드웨어적 특성을 고려, 입력된 영상의 원색과 출력물의 색과 일치시키는 방법이다. 우선, 오차 역전파 알고리즘에 대하여 학습 규칙을 살펴보고 학습을 위한 데이터를 추출하기 위해 고르게 분포된 색 샘플들을 계측기로 측정하여 칼라 공간에서의 X, Y, Z 값을 얻어낸다. 그 중에서 표본 샘플을 추출한다. 그리고 이를 스캐너로 스캐닝하여 얻은 R, G, B값을 오차 역전파 알고리즘의 입력값으로, 목표값은 X, Y, Z값을 사용하여 학습시킨다. 학습하는 동안 샘플 색상의 수와 중간층의 수, 노드의 수를 변화시킴으로써 최적의 결과를 얻도록 실험하였다. 결론에서는 서로간의 결과를 분석한다.
LPG 및 석유류는 온도에 따라서 유량의 변화가 LPG의 경우는 ±0.23%/℃, 무연은 ±0.11%/℃, 등유는 ±0.10%/℃, 경유의 경우는 ±0.09%/℃로 특히 LPG의 경우가 그 변화가 심하므로 정확한 충전량을 계량하는 것이 중요하다. 이는 공정거래 확립의 차원에서 공급자와 소비자 입장에서 반드시 요구되는 사항이다. 이를 위해 본 논문에서는 LPG 충전기의 충전제어 및 자동 온도 보정의 알고리즘을 개발하고 이를 프로그래밍한 후 온도센서와 16-bit 마이크로프로세서(intel 80C196)로 자동 온도 보정이 가능한 LPG 충전기의 충전제어 시스템을 설계 및 제작하였다. 설계 제작된 시스템은 프로세서부, I/O 입ㆍ출력부, VFD(vacuum fluorescent display) 디스플레이 구동부로 구성된다. 충전제어 동작은 LPG 유량계의 encoder로부터의 유량(유속)신호와 기차 보정값 및 15℃를 기준으로 한 온도 센서부의 온도 보정값을 입력받아 솔레노이드 밸브를 제어하여 충전을 제어하게 된다. 온도 보정은 80C196 프로세서의 내부 10-bit A/D 변환기를 사용하여 0.5℃ 분해능으로 온도제어를 할 수 있다. VFD 디스플레이는 유량, 금액, 단가가 표시되며 그 값을 누적시켜 일계, 월계를 알 수 있게 하였다. 그 외에 시스템 진단기능 및 컴퓨터통신, POS 통신이 가능하도록 하였다. 제작된 시스템을 LPG 충전기에 실장하여 시험한 결과 목표한 정확도로 유량이 제어됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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