• 경영과학
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• 제33권3호
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• pp.105-117
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• 2016

In this paper, we present empirical testing result to examine the validity of inbound supply and outbound demand risk factors in the sense of early predicting the firm's bankruptcy risk level. The risk factors are drawn from industry uncertainty attributes categorized as uncertainties of input market (inbound supply), and product market (outbound demand). On the basis of input-output table, industry level inbound and outbound sectors are identified to formalize supply chain structures, relevant inbound and outbound uncertainty attributes and corresponding risk factors. Subsequently, publicly available macro-economic indicators are used to appropriately quantify these risk factors. Total 68 industry level bankruptcy risk forecasting results are presented with the average R-square scores of between 53.4% and 37.1% with varying time lag. The findings offers useful insights to incorporate supply chain risk to the body of firm's bankruptcy risk level prediction literature.

• 해운
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• 통권84호
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• pp.10-16
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• 2011

2002년 이후 지속되어온 미국의 재정적자가 금융위기 중 확대되면서 미국 국가채무가 2012년에는 GDP를 초과할 것으로 전망된다. 미 의회는 5개월 이상 협상을 지속한 결과 2011년 8월 1일 국가채무 한도 상향조정을 포함한 예산통제법을 통과시켜 국가부도사태는 발발하지 않았다. 이러한 미 의회의 국가채무 한도 상향 조정에도 불구하고, S&P는 지난 8월 3일 미국의 국가신용등급을 AAA에서 AA+로 강등하였으며, 주식시장의 경우도 미국의 재정지출 감축으로 인한 경기회복지연, 신용등급 강등 영향으로 인한 국제금융시장의 위험자산 회피현상으로 급락하였다. 미국 재정지출 감축과 위험자산 회피현상에 따른 우리나라의 국내총생산 감소는 미미할 것으로 분석되지만, 재정긴축 계획으로 향후 5년 동안 미국 경제에 평균 -0.5%정도의 GDP 감소 효과가 있으며, 우리나라 GDP도 평균적으로 -0.02% 정도 감소시킬 것이다. 이에 따라 우리나라 기업들도 미국 재정긴축 및 신용등급 강등으로 인하여 발생할 수 있는 사항들을 다각적으로 분석하여 대처를 할 필요성이 제기되고 있다. 다음은 대외경제정책연구원에서 발표한 "미국 재정긴축 및 신용등급 강등의 효과분석"의 주요 내용을 정리 요약한 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.737-741
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• 2004

본 연구에서는 지리정보시스템을 이용한 홍수범람에 대한 변화, 홍수범람면적, 홍수범람 위험지역을 산정하기 위해 HEC-GeoRAS 와 HEC-RAS 및 GIS Tool인 ArcView를 이용하여 경안천 유역에 이를 적용하였다. 1:5000 DEM과 경안천 수계 하천정비 기본계획상의 부도를 바탕으로 HEC-GeoRAS를 이용하여 HEC-RAS로 입력하기 위한 기하학적인 자료를 추출하였으며, 추출된 단면을 보정하기 위해 경안천 수계 하천정비기본계획상의 하천단면자료을 이용하였다. 그리고 20년, 30년, 50년, 80년, 100년 빈도별 홍수량자료를 사용하여 경안천 유역의 홍수범람을 모의하였다. 그 결과 빈도별 홍수량에 따른 홍수범람면적과 범람위험지역을 파악할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.525-535
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• 2018

분류 문제에서 특정 범주의 빈도가 다른 범주에 비해 과도하게 높은 경우, 왜곡된 기계 학습을 유발할 수 있는 데이터 불균형(imbalanced data) 문제가 발생한다. 기업부도 예측 문제도 그 중 하나인데, 일반적으로 금융기관과 거래하는 기업들의 부도율은 대단히 낮아서, 부도 사례보다 정상 사례의 빈도가 월등히 높은 데이터 불균형 문제가 발생하고 있다. 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해서는 적절한 표본추출 기법이 적용될 필요가 있으며, 지금껏 소수 범주 데이터를 복원 추출함으로써 다수 범주 데이터와 비율을 맞추어 데이터 불균형을 해결하는 오버 샘플링(oversampling) 기법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 전통적인 오버 샘플링은 과적합화(overfitting)가 발생할 위험이 높아질 수 있는 단점이 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 효과적인 기업부도 예측 모형 학습을 위한 표본추출 기법으로 2014년에 Menardi와 Torelli가 제안한 ROSE(random over sampling examples) 기법을 제안한다. ROSE 기법은 학습에 사용될 사례를 반복적으로 새롭게 합성하여 생성(synthetic generation)하는 기법으로, 과적합화 문제를 회피하면서도 분류 예측 정확도 개선에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 ROSE 기법을 가장 성능이 우수한 이분류기로 알려진 SVM(support vector machine)과 결합하여 국내 한 대형 은행의 기업부도 예측에 적용해 보고, 다른 표본추출 기법들과의 비교연구를 수행하였다. 실험 결과, ROSE 기법이 다른 기법에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 SVM의 예측정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 본 연구의 결과는 부도예측 외에 다른 사회과학 분야 예측문제의 데이터 불균형 문제 해결에도 ROSE가 우수한 대안이 될 수 있다는 사실을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 중소기업연구
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• 제43권3호
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• pp.1-20
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• 2021

약 22,500개의 서비스업 혁신 중소기업을 대상으로 기술수준에 따른 생존기간을 분석하였다. 생존기간은 연체 및 부도의 발생으로 정의하였으며, 기술수준은 기술력 우수기업 군집(T1-T4등급)과 혁신금융 적합기업 군집(T5-T6등급)으로 구분하였다. 카플란-마이어 분석을 통해 기술수준에 따른 생존기간을 추정한 결과 연체와 부도 모두에서 T1-T4등급 서비스업 혁신 중소기업의 추정 생존기간이 T5-T6등급 서비스업 혁신 중소기업에 비해 유의하게 큰 것으로 확인되었다. 이러한 기술수준의 생존기간에 대한 영향력이 통제변수를 적용했을 때에도 유지되는지 Cox 비례위험 모형을 통해 확인하였다. 분석 결과 창업기업군(업력 7년 이하)에서는 기술수준이 낮을수록 위험도가 증가하는 것으로 확인되었지만, 비(非)창업기업군(업력 7년 초과)에서는 기술수준이 생존기간에 유의한 영향을 미치지 못하며 기업의 규모와 관련된 변수의 영향력이 커지는 것으로 나타났다. 따라서 기술수준은 서비스업 창업기업군에서 혁신 중소기업의 생존기간에 유의한 영향력이 있는 부가정보로 의미가 있으며, 서비스업 창업기업군의 중소기업 지원정책 및 육성정책 수립 시 기술수준에 대한 반영이 필요하다는 결론을 도출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.91-100
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• 2000

과거 국내금융기관의 신용공여는 소수 대기업과 그들의 계열사 및 일부 업종에 집중되었기 때문에 국내금융기관은 위험이 분산된 대출포트폴리오를 소유하지 못했었다. 이번 IMF 금융위기는 다수의 부실채권을 발생시킴으로써 개별 대출에 대한 위험관리뿐만 아니라 대출들로 구성되어진 포트폴리오에 대한 위험관리가 필수적이라는 것을 보여주었다. 본 논문의 목표는 국내금융기관들이 신용위험을 분산시켜 위험-수익 측면에서 효율적인 대출포트폴리오의 관리 방안을 제시하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 대출포트폴리오의 효율적 관리를 위하여 선진 금융기관에서 많이 사용하는 계량적 신용위험관리 기법인 KMV Model과 CreditMetrics를 소개하였다. KMV Model은 옵션가격결정모형에 근거하여 기업의 주가수준 및 변동성으로 부터 대출기업의 부도확률을 도출하고, 주가의 상관관계를 토대로 개별 대출들간에 기대수익의 상관관계를 추정한다. 따라서 금융기관은 이 모형을 이용하여 위험이 잘 분산된 효율적인 대출포트폴리오를 구할 수 있다. CreditMetrics는 대출포트폴리오의 위험노출을 계량적으로 평가하는 VaR(Value at Risk)를 구하는 것으로 신용위험으로 인한 대출포트폴리오의 가치변동에 따른 잠재적 손실을 측정하는 기법이다. 이 기법에 따르면 금융기관은 과거 경험에 근거하여 신용등급별로 신용등급의 변동확률을 파악하고, 신용등급의 변동에 따른 대출포트폴리오 가치 변동과 손실가능성을 측정할 수 있다. 이와 같이 국내금융기관은 보다 과학적이고 계량화된 위험관리 기법을 적용하여 개별 대출의 한계위험공헌도 및 대출들 상호간에 위험의 상관관계를 고려하여 신용위험을 분산시키는 대출포트폴리오 관리를 실시해야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.371-371
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• 2022

하천관리지리정보시스템(RIMGIS)은 하천정보의 표준화 및 전산화를 통한 정보제공과 하천에 관련한 업무를 지원하기 위해 개발된 시스템으로 5개의 지방국토관리청에서 관리하고 있는 하천대장 및 부도, 구조물도 등의 다양한 하천 관련 정보를 정보화하여 인허가 및 하천기본계획 등의 하천업무를 신속하고 효율적으로 수행할 수 있도록 운영되고 있다. 국가 주요 기반시설을 생애주기 관점에서 관리하고 소요재원의 확보근거를 마련하고자 "지속 가능한 기반시설 관리 기본법"이 제정되었고 최근에 시행되었다. 이에 따라 국토안전관리원에서는 도로·철도·철도 하천 등과 같은 사회기반시설(15종)의 노후화에 대비하여 전략적인 투자와 관리방식 도입을 목적으로 인프라 총조사 사업을 진하천 등과 같은 사회기반시설(15종)의 노후화에 대비하여 전략적인 투자와 관리방식 도입을 목적으로 인프라 총조사 사업을 진행하고 관리를 위해서 기반터 시스템을 도입하였다. 하천관리지리정보시스템과 기반터 시스템은 하천 기반시설의 정보가 데이터베이스에서 다뤄진다는 점에서 유사하지만, 기반터 시스템은 하천관리지리정보시스템과 달리 유지관리 측면에 대한 필요한 보수 주기, 필요 예산 등과 같은 정보를 산정할 수 있도록 프레임워크가 구성되어 있다. 그러나 하천과 기반시설의 코드를 연결하는 작업들은 현재 상황에서는 미흡한 실정이고, 유지관리와 시설물의 노후화를 가속화하는 홍수와 침수피해 등을 전체적으로 고려할 수 있는 방안에 대한 연구도 미진한 상황이다. 이에 본 연구에서는 하천 기반시설의 유지관리를 위해 하천, 제방, 인명에 대한 위험지수를 고려한 잠재 인명피해 위험도와 잠재 홍수피해 위험도를 평가기준으로 설정하고 적용하였다. 또한 이를 포함시킨 투자우선순위 평가기법을 도입하여 감가상각과 위험요소 등을 고려할 수 있는 데이터베이스 구성 방안을 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.14-27
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• 2020

우리나라 교통사고 사망자 중 보행자 사망이 높은 비율을 차지하고 있어, 정책적으로 보행안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행신호시간 계획의 경우 보행 편의 및 신호주기를 고려하지 않고 횡단보도 길이를 기준으로 보행신호시간을 적용하다 보니, 신호기가 설치된 폭이 좁은 부도로 횡단보도의 경우, 횡단거리에 비해 상대적으로 보행대기시간이 길어 보행자의 무단횡단을 유발하고 있다. 본 연구에서는 신호기가 설치된 부도로 횡단보도 중 불합리한 신호시간 계획으로 인해 보행자의 무단횡단이 많은 교차로를 대상으로 보행신호를 1주기 2회 부여하고 신호체계에 따른 운영적·안전적 효과를 정량적, 정성적으로 비교 분석하였다. 그 결과, 무단횡단과 보행대기시간이 감소하는 것으로 나타났으며, 보행신호시간 적용간격이 짧을수록 무단횡단은 감소하는 것으로 분석되었다. 다만, 보행자 노출에 따른 차량 상충위험이 있어 보행신호 1주기 2회 부여 운영에 대한 안전성 확대 방안을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.473-483
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• 2014

ROC 곡선과 ROC 곡면을 확장한 4차원 이상의 공간에서의 ROC 다면체는 시각적인 표현이 어렵기 때문에 활용하기 어려우나, ROC 다면체 아래 공간을 측정하는 HUM 통계량에 대하여는 AUC와 VUS 통계량을 기반으로 정의가 가능하고 값을 구할 수 있으므로 본 연구는 네 가지 범주의 분류모형의 판별력을 측정하는 확률을 정의하고 연구한다. 그리고 Basel II를 기반한 부도확률에 대한 AUC의 판별력 판단기준을 제안한 연구를 확장하여, 네 범주 분류모형의 판별력을 측정하는 HUM 통계량에 관한 판단기준을 13단계로 구분하여 제안하고 활용하는 방법을 설명한다. 다양한 분포함수에 대하여 얻은 HUM 값을 바탕으로 제안한 판단기준을 탐색하기 위하여 삼원구획그림을 활용하여 판단기준을 설명한다.