본 논문은 회계부정 등 내부통제의 부실로 인한 외부 정보이용자들과 자본시장의 악영향을 최소화하는 것을 목적으로 하는 회계투명성 방안 중 하나인 내부회계관리제도의 시행실태와 효과를 검증하기 위하여 수행되었다. 2005년부터 2007년까지의 연구기간동안 내부회계관리제도시행에 따른 지적기업과 비지적기업으로 분류하여 재무적인 특성에 차이가 존재하는지 검증하고, 비교적 회계부정이 발생하기 쉬운 지적기업과 표준보고를 한 기업의 발생액 차이를 알아봄으로써 이익조정에 대한 가능성을 예측해 보려하였다. 연구의 결과로서 특성지표 중 코스피시장의 경우는 유동비율과 메출액순이익률만이 유의한 것으로 나타났다. 코스닥시장의 경우는 부채비율과 유동비율이 통계적으로 의미 있는 것으로 나타났다. 이로서 부분적으로 가설1을 지지하는 결과를 보였다. 두 번째 가설도 재량적발생액의 경우 지적기업이 비지적기업보다 더 크게 나옴으로써 지지하는 것을 알 수 있었다.
The small & micro business has the characteristics of both consumer credit risk and business credit risk. In predicting the bankruptcy for small-micro businesses, the problem is that in most cases, the financial data for evaluating business credit risks of small & micro businesses are not available. To alleviate such problem, we propose a bankruptcy prediction mechanism using the credit card sales information available, because most small businesses are member store of some credit card issuers, which is the main purpose of this study. In order to perform this study, we derive some variables and analyze the relationship between good and bad signs. We employ the new statistical learning technique, support vector machines (SVM) as a classifier. We use grid search technique to find out better parameter for SVM. The experimental result shows that credit card sales information could be a good substitute for the financial data for evaluating business credit risk in predicting the bankruptcy for small-micro businesses. In addition, we also find out that SVM performs best, when compared with other classifiers such as neural networks, CART, C5.0 multivariate discriminant analysis (MDA), and logistic regression.
홍수범람 또는 피해에 의해 발생한 인명피해 및 재산손실과 이를 치유하기 위해 구호 복구에 들어가는 노력 등 수해가 가져오는 여러 가지 사회경제적 역기능은 홍수의 특성을 정확하게 이해하고 이를 예방하기 위한 적절한 계획수립 및 시행을 포함하는 과학적인 홍수분석시스템을 도입해서 홍수를 사전에 예방하거나 경감할 수 있는 수방대책을 수립하는 것이 방안이 될 수 있다. 우리나라의 하천에 대한 홍수재해특성은 체계적인 하천정비의 미비, 하천제방, 호안시설의 붕괴 및 유실 등이 있을수 있으며, 또한 저수지 소류지 보 등의 파제가 홍수시 잦은 발생을 초래하고 있다. 하천부속시설물(수문, 갑문, 방수구 등)의 기능 및 제방과의 접속부실은 최근에 많이 발생하는 하천의 피해양상이 된다. 하천유역관리 및 방제의 비구조물적인 요인으로는 하천유역의 개발에 의한 유출요인의 증대가 있으며, 하천연안 저지대의 난개발로 인한 상습침수 지역조장 등이 요인이 될 수 있다. 또한 소하천, 지방하천 및 국가하천의 분리관리로 인한 일관성있는 하천관리가 미비한 점도 있다. 항상 피해가 발생한 후 원상복구에 치중하는 복구계획과 환경단체 및 방제조직 그리고 제도 및 법규의 미비도 홍수재해의 원인이 될 수 있다. 우리나라는 지역특성 및 강우특성에 따라 많은 차이를 나타내기 때문에 그 특성에 적합한 홍수재해대응시스템을 구축해야 하는 것도 충분히 고려해야 한다.
최근 들어 검체 관리의 부실 및 병리 정보의 불일치 등으로 의료사고가 증가하고 있다. 또한, 향후 불치병 치료와 신약 개발의 결과 검증을 위해 많은 병기 조직의 수요가 예측되며, 환자의 병력, 투약 정보, 검사결과에 따른 맞춤형 의료용 병기 관리가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 RFID를 기반하여 U-Healthcare 환경을 지원할 수 있는 바이오 병리조직 통합 프린팅 시스템을 제안하였다. 바이오 병리조직의 검사, 관리 시스템 지원을 통해 효율적 업무와 비용 절감 기대되며, 무엇보다도 의료사고를 원천적으로 방지할 수 있는 시스템으로 활용될 것이다.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.411-425
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2013
데이터마이닝이란 대용량의 자료로부터 의미있는 패턴과 규칙을 찾기 위해서 자동화되거나 반자 동화된 도구를 이용하여 데이터를 탐색하고 분석하는 과정이다. 이러한 데이터마이닝 기법을 통해 정보의 연관성을 파악함으로써 가치 있는 정보를 만들어 합리적인 의사 결정이 가능하게 된다. 금융분야에서도 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 서비스 품질개선, 부정행위 적발 등에 데이터마이닝 기법이 다양하게 사용되고 있다. 금융거래에서 대출의 중요도와 필요성이 시간이 지날수록 점점 높아지고 있으나, 대출을 이용하는 사람과 대출건수가 증가할수록 부실대출의 위험이 함께 증가하기 때문에 대출을 해주는 여신기관의 손실을 막기 위해서는 대출여부를 정확하게 예측할 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 국내 A 여신기관의 실제 데이터를 사용하여 대출심사에 관한 연구를 진행하였으며, 모형 구축에 있어서 안정적이고 정확한 예측을 보이는 모형을 찾기 위하여 원 데이터에서의 샘플 정제와 여러가지 모형, 데이터마이닝 기법 등을 사용하여 다양한 모형을 구축하고 비교, 평가하였다.
건설 프로젝트에 있어서 생산성은 프로젝트의 성과측정 및 향후 공사계획 수립 등 매우 중요한 공사관리의 기능을 지니고 있다. 건설 현장의 특성상 작업에 영향을 미치는 요인들이 많이 존재하며, 이러한 요인들에 의해 건설 공사에는 변화가 많이 발생하고 따라서 건설 생산성을 정확히 분석하고 예측하는 것은 매우 어려운 실정이다. 국내 대부분의 현장에서는 생산성 데이터와 관련된 정보의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하여 건설 생산성 관리와 관련된 사항을 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있는 상황이다. 이는 건설 공사 관리의 신뢰성을 저하시키는 요인이 될 수 있으며 공사 일정에 차질이 발생할 경우 무리한 공사로 인한 부실시공이나 일정 지연 등의 결과를 초래하여 큰 손실을 야기할 수 있다. 따라서 건설 프로젝트에서 발생하는 생산성 데이터와 생산성 영향요인들을 체계적으로 수집하여 공사관리에 활용하기 위한 관리체계의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 공동주택 구체공사의 단위작업을 중심으로 발생하는 생산성 데이터와 생산성 영향요인을 정의하고, 정보기술을 활용하여 정보의 수집 및 가공을 통한 생산성 분석의 활용 방안을 제시하고자 한다.
소방특별조사의 성공적인 수행을 위해서는 인적 자원의 보완이 필요하다. 본 연구에서는 이에 대한 연구를 수행하였다. 추정한 결과 전체 대상물을 1년 안에 조사하기 위해서는 2인 1조를 기준으로 약 20,332명의 조사인원이 필요할 것으로 예측되었다. 5년 주기 전수조사를 목표로 한다면 1년에 20%씩 대상을 조사해야 한다. 현재로서는 모든 대상을 전부조사하기에는 인력이 부족하다. 인력의 부족은 부실조사의 원인이 된다. 그러므로 전부조사와 부분조사의 도입을 고려해야 할 것이다. 전부조사 10%와 부분조사 10%를 수행하는 경우, 총 2,734명이 필요한 것으로 나타났고, 전부조사 2%와 부분조사 18%를 수행하는 경우, 총 1,669명이 필요한 것으로 나타나고 있다.
청년층 및 저소득층을 포함한 취약계층과 제2금융권을 중심으로 한 부채 불이행에 대한 우려가 증가하고 있다. 청년층의 가계부채 건전성은 최근 고용 부진, 학자금대출 부담 증가, 제2금융권에서 고금리 대출 증가 등이 복합적으로 작용하여 더욱 취약해졌다. 본 연구의 목적은 한국의 청년층 차입자를 대상으로 채무 불이행 가능성을 진단하고, 그 가능성에 영향을 주는 요인을 예측하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구는 2021년 「가계금융·복지조사」를 활용하고, 청년층의 채무 불이행 가능성과 관련된 요인들을 포괄적으로 분석하기 위하여 머신러닝 알고리즘의 랜덤포레스트 방법을 적용하였다. 청년층 차입자의 채무 불이행 위험을 예측하는 모형을 탐색한 뒤 중요도 지수를 산출하고, 중요도가 높은 설명변수들을 선별한 뒤, 주요 결정요인들의 부분 의존성 도표를 제시하고자 하였다. 최종적으로 자산대비부채비율(DTA), 의료비 비중, 가계부실위험지수(HDRI), 통신비 비중, 주거비 비중이 주요한 변인으로 나타났다.
본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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