• 경영과정보연구
• /
• 제34권5호
• /
• pp.213-231
• /
• 2015

본 연구에서는 우리나라의 상장기업이 K-IFRS 도입 후 현금흐름표에서 보고되는 영업현금흐름을 상향조정하기 위하여 분류조정을 이용하는 경향이 있는지를 분석하였다. 분류조정의 대용변수로는 계량경제학적으로 산출되는 비정상영업현금흐름, 그리고 이자 및 배당금의 수취와 지급을 영업현금흐름을 최대화하는 방향으로 분류하는지의 여부를 반영하는 더미변수를 사용한다. 조정의 유인으로는 기업의 재무적 부실, 투자적격과 부적격의 경계영역에 해당하는 신용등급, 음(-), 혹은 전년도의 보고영업현금흐름보다 낮은 실적보고의 회피동기 등을 고려한다. 실증분석 결과 분류조정 변수와 조정유인 변수사이에 기회주의 설명과 일치하는 양(+)의 관련성은 관찰되지 않았으며 오히려 일부의 분석에서는 음(-)의 관계가 확인되었다. 이는 K-IFRS에서 허용하고 있는 분류의 재량이 영업현금흐름을 최대화하는 방향으로 행사되는 것이 아니라 오히려 초과 영업현금흐름 실적과 관련되고 있을 가능성을 제시하는 것이며 이는 분류방식을 기간별로 일관되게 채택할 것을 요구하고 있는 K-IFRS의 규정과 무관하지 않은 것으로 해석된다.

• 응용통계연구
• /
• 제34권5호
• /
• pp.711-721
• /
• 2021

이 논문에서는 불균형 자료에 대한 분류 분석에서 불순도지수를 이용하여 임계값을 조정하는 방법에 대해 알아본다. 이항자료에 대한 분류에서는 소수범주를 Positive, 다수범주를 Negative라고 하면, 일반적으로 사용하는 0.5 기준으로 범주를 정하면 불균형 자료에서는 특이도는 높은 반면 민감도는 상대적으로 낮게 나오는 경향이 있다. 소수범주에 속한 개체를 제대로 분류하는 것이 상대적으로 중요한 문제에서는 민감도를 높이는 것이 중요한데 이를 분류기준이 되는 임계값을 조정을 통해 높이는 방법에 대해 알아본다. 기존연구에서는 G-mean이나 F1-score와 같은 측도를 기준으로 임계값을 조정했으나 이 논문에서는 CHAID의 카이제곱통계량, CART의 지니지수, C4.5의 엔트로피를 이용하여 최적임계값을 선택하는 방법을 제안한다. 최적임계값이 여러 개 나올 수 있는 경우 해결방법을 소개하고 불균형 분류 예제로 사용되는 데이터 분석을 통해 0.5를 기준으로 ?(무엇?)을 때와 비교하여 어떤 개선이 이루어졌는지 등을 분류성능측도로 알아본다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
• /
• pp.292-297
• /
• 2008

복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
• /
• pp.484-489
• /
• 2003

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자패턴 문제에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 회원명부
• /
• 통권1992호
• /
• pp.192-213
• /
• 1992

품목별 분류는 HS분류를 기준으로 하되, 필요에 따라 본회가 임의조정하였음

• 회원명부
• /
• 통권1993호
• /
• pp.163-177
• /
• 1993

품목별 분류는 HS분류를 기준으로 하되, 필요에 따라 본회가 임의조정하였음

• 회원명부
• /
• 통권1996-97호
• /
• pp.133-160
• /
• 1996

품목별 분류는 HS분류를 기준으로 하되, 필요에 따라 본회가 임의조정하였음.

• 회원명부
• /
• 통권1994-95호
• /
• pp.155-172
• /
• 1994

품목별 분류는 HS분류를 기준으로 하되, 필요에 따라 본회가 임의조정하였음

• 회원명부
• /
• 통권1995-96호
• /
• pp.145-171
• /
• 1995

품목별 분류는 HS분류를 기준으로 하되, 필요에 따라 본회가 임의조정하였음.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.257-258
• /
• 2017

머신러닝 기법을 다양한 분야에 사용되는 연구가 한창이다. 본 논문에서는 악성 코드의 분류 시스템에 머신러닝 기법을 적용하였다. 악성 코드 파일을 적당한 크기로 이미지화하여 텐서 플로우의 인셉션 V3에 적용하였다. 실험 결과, 이미지의 사이즈 조정과 파라미터 조정을 통해 매우 만족할 만한 수준으로 악성 코드를 잘 분류함을 확인할 수 있었다.