The purpose of this paper is to introduce the concept of worst practice DEA, which aims at identifying worst performers by placing them on the efficient frontier. This is particularly relevant for our application to credit risk evaluation, but this also has general relevance since the worst performers are where the largest improvement potential can be found. The paper also proposes to use a layering technique instead of the traditional cut-off point approach, since this enables incorporation of risk attitudes and risk-based pricing. Finally, it is shown how the use of a combination of normal and worst practice DEA models enable detection of self-identifiers. The results of the empirical application on credit risk evaluation validate the method which is proposed in this paper.
한계기업은 성장가능성이 있는 기업들에게 돌아가야 할 자금 및 지원정책을 기업의 연명수단으로 전략하게 될 가능성이 있어 비효율적 자원배분을 초래하게 되며 이는 궁극적으로는 경제성장의 제약을 유발하게 된다. 따라서 본 연구에서는 뉴스 데이터를 활용하여 이러한 한계기업을 초기에 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 연구결과, 뉴스 데이터를 활용하였을 경우, 그렇지 않은 경우보다 모든 지표가 우수한 것으로 나타나 실제적인 문제에서의 적용 타당성과 가능성을 보였다. 이를 통해 기업은 부실화된 정도를 사전에 예측하여 경영 전략 재수립을 위한 지표로 활용할 수 있을 것이며, 투자자는 리스크를 관리할 수 있는 수단으로 활용될 수 있다.
대외 기관과의 통신이 필요한 대부분의 시스템은 운영의 효율성을 고려하여 대외 망을 한 시스템에서 집중 관리 하고 있다. D-보험회사에서는 이러한 기능을 회계시스템으로 관리하고 있다. ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템 구축을 통하여 보험회사 지급 프로세스는 개선 되었다. 이러한 지급 프로세스가 개선되기 위하여는 기본적으로 ERP 시스템과 회계 시스템과의 인터페이스를 통한 데이터공유가 필요하다. 본 논문에서는 D-보험회사에 적용된 데이터 공유 모델(EAI 시스템을 통한 비동기식방식)을 설명하며, 그 결과로 지급 프로세스 개선을 통한 지급업무 상위부서 집중화, 부실 증빙 방지, 사업비 통제의 효과를 제시한다.
데이터 불균형 문제는 분류 및 예측 문제에서 하나의 범주에 속하는 표본의 수가 다른 범주들에 속하는 표본 수에 비하여 현저하게 적을 경우 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류 경계영역이 왜곡되고 결과적으로 분류자의 학습성과가 저하되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제를 해결하기 위하여 Geometric Mean-based Boosting (GM-Boost) 알고리즘을 제안하고자 한다. GM-Boost 알고리즘은 기하평균 개념에 기초하고 있어 다수 범주와 소수 범주를 동시에 고려한 학습이 가능하고 오분류된 표본에 집중하여 학습을 강화할 수 있는 장점이 있다. 기업부실 예측문제를 활용하여 GM-Boost 알고리즘의 성과를 검증한 결과 기존의Under-Sampling, Over-Sampling 및 AdaBoost 알고리즘에 비하여 우수한 분류 정확성을 보여주었고 데이터 불균형 정도에 관계없이 견고한 학습성과를 나타냈다.
연구목적: 건설업 기초안전보건교육이 실시된 지 10년이 지난 지금 더 이상의 보수교육이 실시되지 않고 있으며, 기초안전보건교육을 이수한 사람은 신규채용자교육도 면제되고 있어서 안전교육이 부실화되고 있다. 조속히 보수교육과 신규채용자교육의 법제화로 불안전한 행동의 유발을 방지하고 안전사고를 방지하기 위한 전략적 방안을 모색하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 건설안전교육인 기초안전보건교육과 신규채용자교육이 불안전한 행동인 Human Error와 위반 행동과의 구조적 관계를 설문을 통한 회기분석을 실시하였다. 연구결과: 설문조사는 건설업 기초안전보건교육과 신규채용자 교육이 재해의 인적 요소인 Human Error와 위반 행동 감소에 많은 영향이 있는 것으로 분석되었고 지속적인 안전교육이 안전의식을 높일 수 있음을 확인하였다. 결론: 기초안전보건교육의 보수교육과 신규채용자 교육의 법 개정으로 안전교육의 부실화를 방지하여야 한다.
국토해양부는 건설공사 부실방지를 위해 시공감리제도를 도입하고 이를 민간 감리전문회사가 수행하도록 하였다. 당초 감리전문회사의 등록 관리를 국토해양부에서 처리하였으나, 2005년 서울특별시 등 16개 광역자치단체로 이관하였다. 이에 따라 행정구역을 달리하는 주소지 이전, 양수 양도 및 합병 등 광역자치단체간 상호 업무협의와 관련서류의 이관이 지연되고, 관련 정보의 분석 및 통계관리 등을 수작업으로 시행함에 따라 업무효율성이 저하되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 16개 광역자치단체에서 분산 관리하고 있는 감리전문회사 등록관리 업무를 전산화하여 통합관리할 수 있는 방안을 제시하고, 프로토타입 시스템을 개발함으로써 행정업무의 투명성 확보와 행정 편익비용을 절감하는 등 감리전문회사 등록 업무의 효율성 제고를 도모하고자 한다.
In a bankruptcy prediction model, the accuracy is one of crucial performance measures due to its significant economic impacts. Ensemble is one of widely used methods for improving the performance of classification and prediction models. Two popular ensemble methods, Bagging and Boosting, have been applied with great success to various machine learning problems using mostly decision trees as base classifiers. In this paper, we analyze the performance of boosted neural networks for improving the performance of traditional neural networks on bankruptcy prediction tasks. Experimental results on Korean firms indicated that the boosted neural networks showed the improved performance over traditional neural networks.
컴퓨터는 인간의 모든 꿈과 희망을 실현시켜 줄 수 있는 마법상자는 아니다. 정보화 시대라고 일컫는 현재, 정보의 가치를 더해주는 컴퓨터의 중요성은 날로 커지고 있는 반면 인간의 존엄성은 경시되고 있다. 많은 사람들은 요즘 사회가 커다란 도덕적 위기에 빠졌다고 걱정하지만 컴퓨터 사용과 관련된 윤리적 문제에 대해서는 심각하게 느끼지 못하고 있는 것 같다. 정보통신 기술의 발달에 따라 새로운 교육의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전통적인 교육방식에서 사이버 윤리 교육은 교과서 중심의 단편적인 교육이었기 때문에 학습자의 흥미를 유발하지 못하였으며, 교육자와 학습자의 상호작용이 부족하여 사이버 윤리 교육의 효과가 미흡하였다. 정보통신 기술의 발달에 따라 새로운 교육의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전통적인 교육방식에서 사이버 윤리 교육은 교과서 중심의 단편적인 교육이었기 때문에 학습자의 흥미를 유발하지 못하였으며, 교육자와 학습자의 상호작용이 부족하여 사이버 윤리 교육의 효과가 미흡하였다. 이런 관점에서 본 논문은 정보통신 시대가 수반하고 있는 사회적 영향력과 윤리적 이슈들에 대하여 좀더 교육적인 측면으로 접근해 윤리교육의 현황과 문제점, 그리고 체계적인 확산방안에 대해 살펴보았다. 본 논문에서는 사이버공간에서 윤리 교육을 받는 청소년들을 중심으로 그들에게 새로운 윤리교육의 한 형태인 사이버공간에서 관련된 문제들을 교육적인 측면으로 해결할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 그러나, 무엇보다 우리가 명심해야 할 것은 인간의 존엄성은 그 어떤 이유를 막론하고 존중되어야 한다는 사실이다. 검증되지 않은 스토리 보드에 의한 저작 단계로 바로 돌입하고 있는 것이 한국의 실정이라 하겠다. 따라서 본 프로젝트에 의해 개발 된 교수 설계 도구는 교육/학습 컨텐츠의 품질 보증을 위한 방법론인 교육 공학의 체제적 교수 설계 이론 Model (Instructional System Design Model), 특히 그 중에서도 이 분야의 사실상의 표준 이론(de facto standard)인 Dick & Carey 교수와 Gagne 교수의 인지주의 ISD Model을 기반으로 정교한 교수 설계와 코스 맵 설계를 가능하게 함으로써 학습 컨텐츠의 품질 보증 활동을 지원 할 수 있는 도구로 개발하였다. 특히 Linux 기반에서 PHP로 개발 함으로써 Platform에 구애받지 않은 사용 환경을 구현 하였으며 향후 많은 e-Learning Platform에 교수 설계 모듈로 장착 함으로써 기존의 e-Learning Platform들의 가치를 높일 수 있는 계기가 될 것으로 생각한다.실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(
공공도서관은 지역사회의 모든 주민에게 지식정보와 평생교육을 제공하고 정보접근을 도와주며 정보격차를 줄여주는 중추적인 기관으로서의 역할을 수행하기 위하여 설립 운영되고 있다. 그러나 국내의 경우, 특히 지역사회의 지식정보 취약계층으로 간주되는 시각장애인을 위한 공공도서관 서비스가 상당히 부실하고 시각장애인도 공공도서관을 거의 이용하지 않고 있다. 이에 본 연구는 시각장애인이 공공도서관을 이용하지 않는 이유에 대한 인식도를 다각도로 조사 분석하여 상관성이 높은 공통된 요인을 추출하고 왜 그러한 결과가 나타났는지에 대해 살펴봄으로써 그들의 정보접근 및 이용권을 보장하는 동시에 공공도서관의 이용을 활성화하는데 기여하고자 한다.
인류에게 가스는 주된 에너지원이며 현재에도 우리는 편리하게 가스를 사용하고 있다. 가스 감지에 대한 연구들이 많지만 대부분은 가정에서 사용하기엔 너무 비용이 많이들거나, 기능이 너무 부실하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법들보다 비용이 절감되고 가스 누출 상황에 대해 좀 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있는 아두이노와 가스센서를 통해 가스를 감지하고 안드로이드 어플리케이션을 통해 사용자에게 경고하며, 소방서에 문자메시지를 보낼 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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