• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.123-130
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• 2007

기업의 국제화가 심화되면서 회계 및 재무정보 또한 국가경쟁력을 평가하는 주요지표로서 활용되기에 이르렀다. 그러나 아직도 국제사회에서 한국의 재무제표에 대한 신뢰성이 낮고, 결산관련 공시에도 반기보고와 정기 결산보고 등 연간 2회 발표만 있을 뿐이다. 따라서 투자가들은 기업에 관한 실질적인 정보가 없기 때문에 기업의 부도 가능성을 알 수 없고 경영자 자신들도 기업의 재무 상태에 관한 실시간 정보를 파악하기 어려워 금융위기와 같은 돌발 상황이나 급변하는 주요 경제변수들의 움직임에 대처할 능력이 없었다. 따라서 기업들의 부실 가능성을 신속히 예측하기 위하여 주식시장이나 채권시장에 나타난 재무정보를 이용하는 측정모형들이 연구되어 왔으며 이를 시스템으로 개발하고 필요한 콘텐츠를 이용하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문의 목적은 기업의 부실을 회계자료에만 의존해서 연구하던 방법에서 해당기업의 재무정보를 이용한 부실예측모형을 이용해 기업의 부실확률을 산출하고, 주요 경제변수 변화에 따른 부실성의 민감도를 분석하는 데 있다. 연구방법으로는 부실확률 산출을 위해 블랙-숄즈 모형을 적용하는 한편, trans-log 함수를 이용하여 주요 경제변수 변화에 따른 기업 부실확률의 민감도분석을 행하였다. 본 논문의 연구결과에 의하면, 부실확률 변화에 미치는 영향에 있어서 오직 기업대출금 변수만이 연구기간(1997-1998)중 일관된 방향성을 유지했으며, 기업부실에 중대한 영향력을 미칠 것으로 예상되었던 경제 변수들의 경우에는 대기업과 중소기업 기업집단에서 상이한 결과를 도출하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.17-25
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• 2009

본 연구의 목적은 사고위치별(유입부, 유출부, 교차로내 및 횡단보도) 로지스틱 회귀 교통사고 모형을 개발하는 것이다. 충북지방경찰청의 2004$\sim$2005년도 사고 자료와 현장조사 자료를 근거로, 교통사고와 관련된 기하구조 요소, 환경 요소 등이 분석되었다. 개발된 모형은 카이제곱 p 값은 0.000 그리고 Nagelkerke $R^2$값 0.363$\sim$0.819로 모두 통계적으로 유의한 것으로 분석된다. 개발된 모형의 공통 사고요인은 교통량, 횡단거리 및 좌회전전용차로이며, 특정변수는 교차로내 사고모형의 부도로 교통량, 그리고 횡단보도 사고모형의 주도로 U턴인 것으로 나타나고 있다. Hosmer & Lomeshow 검정은 유입부를 제외한 모형들은 p값이 0.05보다 크기 때문에 통계적으로 적합한 것으로 평가된다. 또한 정분류율 결과는 모든 모형식이 73.9% 이상으로 높은 예측력을 보이는 것으로 분석된다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.289-312
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• 2002

This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.

• 월간 기계설비
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• 통권308호
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• pp.44-45
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설 현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법류 개선방안 연구를 추진했다. 본지는 지난 2월호부터 연구결과 요약 보고서를 연재하고 있다.

• 월간 기계설비
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• 통권309호
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• pp.48-50
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석을 위한 기초연구 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법규 개선방안 연구를 추진했다. 본지는 지난 2월호부터 연구결과 요약 보고서를 연재하고 있다.

• 월간 기계설비
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• 통권310호
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• pp.112-114
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석을 위한 기초연구 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법규 개선방안 연구를 추진했다. 지난 2월호에 시작된 연구원의 연구결과 요약 보고서는 이번호로 연재를 마친다.

• 월간 기계설비
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• 통권307호
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• pp.87-92
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설 현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법류 개선방안 연구를 추진했다. 본지는 연구결과에 대한 요약 보고서를 연재한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.365-373
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• 1999

Recently, numerous studies have demonstrated that artificial intelligence such as neural networks can be an alternative methodology for classification problems to which traditional statistical methods have long been applied. In building neural network model, the selection of independent and dependent variables should be approached with great care and should be treated as a model construction process. Irrespective of the efficiency of a learning procedure in terms of convergence, generalization and stability, the ultimate performance of the estimator will depend on the relevance of the selected input variables and the quality of the data used. Approaches developed in statistical methods such as correlation analysis and stepwise selection method are often very useful. These methods, however, may not be the optimal ones for the development of neural network models. In this paper, we propose a genetic algorithms approach to find an optimal or near optimal input variables for neural network modeling. The proposed approach is demonstrated by applications to bankruptcy prediction modeling. Our experimental results show that this approach increases overall classification accuracy rate significantly.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.141-141
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• 2011

생태적 기능이 담보되는 하안의 조성 및 복원은 필연적으로 하안공간에서 물리적 구조변화를 야기한다. 이러한 하안공간의 물리적 구조변화는 장기적으로 구간에서의 생태적 기능뿐만 아니라 단기적으로 하천의 수리특성변화를 야기한다. 이러한 수리특성변화는 복원구간에서의 생태적 기능에 직접적인 영향을 준다. 하천복잡도에 따른 수리특성의 변화는 자연형 하천복원에 영향을 주는 변수이므로 이들 변화를 예측할 수 있는 하천복잡도 시나리오의 수립은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 하상변동 수치모형인 CCHE2D 모형을 이용하여 하천유형에 따른 수리특성을 분석하고자 하였다. 하천복잡도 시나리오는 Rosgen (1994)에 의해 제안된 하천분류방법과 유량크기별 모의 시나리오를 작성하여 모델에 적용하였다. 연구대상지역은 안성천유역의 오산천과 진위천으로 하천분류결과 크게 C유형과 E 유형으로 분류되었다. 분류된 유형의 수리특성 분석을 위해 C 유형의 구간중 진위천 본류구간과 통삼천의 만곡구간을 선정하여 모형을 구동하였다. 모형의 입력자료인 유한요소망은 하천정비기본계획의 부도를 이용하여 생성하였으며 모델의 경계입력자료는 WMS HEC-1의 유출량 결과 자료를 사용하였다. 빈도별 강우량 자료를 Huff의 4분위 법을 적용하여 24시간으로 분포화하여 빈도별, 구간별 유출량 자료를 구축하여 모의 하였다. 선정한 하천유형구간에 대하여 유량크기별 수위, 유속, 한계유속, 소류력에 대한 흐름특성분석을 실시하였으며, 조도계수의 변화에 따른 흐름특성 변화를 분석하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권1호
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• pp.187-200
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• 2019

Bankruptcy prediction model is an issue that has consistently interested in various fields. Recently, as technology for dealing with unstructured data has been developed, researches applied to business model prediction through text mining have been activated, and studies using this method are also increasing in bankruptcy prediction. Especially, it is actively trying to improve bankruptcy prediction by analyzing news data dealing with the external environment of the corporation. However, there has been a lack of study on which news is effective in bankruptcy prediction in real-time mass-produced news. The purpose of this study was to evaluate the high impact news on bankruptcy prediction. Therefore, we classify news according to type, collection period, and analyzed the impact on bankruptcy prediction based on sentiment analysis. As a result, artificial neural network was most effective among the algorithms used, and commentary news type was most effective in bankruptcy prediction. Column and straight type news were also significant, but photo type news was not significant. In the news by collection period, news for 4 months before the bankruptcy was most effective in bankruptcy prediction. In this study, we propose a news classification methods for sentiment analysis that is effective for bankruptcy prediction model.