• LP가스
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• 통권66호
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• pp.39-45
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• 2000

LPG 차량이 급증하면서 LPG충전소에서의 신용카드 결제를 요망하는 민원이 끊이질 않고 있고 SBS, KBS등 언론사에서도 이 문제를 제기하는 등 충전소에의 신용카드취급문제가 논란의 대상이 되고 있다. 신용카드 취급에 따른 문제점과 해결과제, 도입방안 등을 제시해본다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• 제13권2호
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• pp.15-26
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• 2018

This study examines the effects of failure experience, re-startup's motivation, government support business and education for re-startup on the performance of re-startup firms after failure. In addition, we analyzed how the above factors affect the performance of re-startup firms by the condition of debt and credit problems. As a result of the analysis, the failure experience had no significant effect on the re-startup performance regardless of the credit problem, while re-startup's motivation, government support business and education for re-startup had a significant effect on re-startup firms' performance. In the re-startup group with the credit problem, the re-startup's motivation and the failure experience had a significant influence on the re-startup firms' performance. On the other hand, in the group that did not solve the credit problem, the re-startup's motivation and the failure experience had no significant effect on the re-startup performance, but the government support business and education for re-startup had a significant effect on re-startup performance. The results of this study are as follows: First, it shows that the characteristics of re-startups and the determinants of re-startups are different according to credit problems. Second, this study shows that it takes 56 months on average from the close of business to the re-start, and it may take more than 7 years due to the credit problems and bankruptcy. This suggests the necessity to consider re-startup in the concept of obsolete in consideration of time, when studying the direct/indirect influence of failure experience and re-startup, and establishing policy.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• 제4권2호
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• pp.1-21
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• 1998

귀납적 학습방법들의 분류성능을 비교 평가하기 위하여 대표적 분류문제의 하나인 신용평가 문제를 사용하였다. 분류기로서 사용된 귀납적 학습방법론들은 통계학의 다변량 판별분석(MDA), 기계학습 분야의 C4.5, 신경망의 다계층 퍼셉트론(MLP) 및 Cascade Correlation Network(CCN)의 4 가지이며, 학습자료로는 국내 3개 신용평가기관이 발표한 신용등급 및 공포된 재무제표를 사용하였다. 신용등급 예측의 정확도에 의한 분류성능을 평가하였는데 연도별 평가와 시계열 평가의 두 가지를 실시하였다. Cascade Correlation Network이 가장 좋은 분류성능을 보였지만 4가지 분류기들 사이에 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 이는 사용된 학습자료가 갖는 한계로 인한 것으로 추정되지만, 성능평가 과정에 있어 학습자료의 전처리 과정이 분류성과의 제고에 매우 유효함이 입증되었다.

• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 한국산학경영학회 2005년도 추계학술발표대회 발표논문집
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• pp.13-25
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• 2005

기업의 신용평가는 기업의 위험도를 측정하여 어음, 사채 및 대출금 등의 회수 가능성을 평가하는 것이다. 이러한 기업의 신용평가 결과는 해당 기업의 채권 수익률이나 주가 등에 영향을 미치고, 또한 금융기관, 투자자 및 거래처 등이 대출 결정, 투자 결정, 신용판매 등의 의사결정을 내리는데 영향을 미친다. 본 논문에서는 보다 정확한 기업 신용 평가를 위해 다집단 분류 문제를 이집단 분류 문제화하는 신경망 분리 모형을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안한 신경망 분리 모형의 우수성을 검증하기 위해 기존의 일반적인 신경회로망, 판별분석 모형과 비교한다. 실험 결과 신경회로망을 분리시켜 학습을 단순화시키는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 결과를 보였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• 제13권2호
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• pp.489-503
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• 2000

Data mining means data analysis and model selection using various types of data in order to explore useful information and knowledge for making decisions. Examples of data mining include scoring for credit analysis of a new customer and scoring for churn management, where the customers with high scores are given special attention. In this paper, scoring is interpreted as a modeling process of the conditional probability and polyclass scoring method is described. German credit data, a PC communication company data and a mobile communication company data are used to compare the performance of polyclass scoring method with that of the scoring method based on a tree model.

• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• 89호
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• pp.12-15
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• 2003

신용카드산업에 대한 경쟁정책은, 변형된 과점상태의 시장이라는 특성이 심도 있게 고려되었으면 하는 바람이다. 신용카드시장의 pricing이 상대적 비탄력성 등으로 인해 야기하는 담합의 문제는 엄격하고 객관적인 정황증거가 필요함은 물론이다. 과점시장의 가격일치는 의식적 병행행위(conscious parallelism)로 생성된 경우가 일반적이며, 이러한 단순한 행위에 대하여는 합의를 추정할 만한 정황증거가 없는 한 위법이 아니라는 견해가 일반적으로 받아들여지고 있기에 그러하다.

• The Journal of Small Business Innovation
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• 제20권3호
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• pp.19-30
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• 2017

Today's new engine of economic growth is innovative technology intensive SMEs. However, they have limited access to funding because of asymmetric information problems. Sharing of SME information helps reduce information asymmetry. This paper explains the Korean system of SME technology information sharing, as well as SME credit information sharing. It also provides theoretical analysis about the effects of the SME information sharing on banks' credit analysis activities, based on Karapetyan and Stacescu (2013). Sharing of SME credit and technology information expands the data set of banks and it will enhance their credit analysis. In addition, SME information sharing increases banks' investments in credit analysis activities. To encourage SME information sharing and production, the government can subsidize the production of SME technology information.

• 정보보호뉴스
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• 통권136호
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• pp.48-51
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• 2009

금년 들어 미국의 신용카드 결제처리업체인 하트랜드 시스템즈(Heartland Payment Systems)에서 사상 최악의 신용카드 정보 유출 사건이 발생했으며, 이로 인한 금융 피해금액이 수억 달러에 이를 것으로 추산되고 있다. 이 회사는 매달 1억건에 달하는 신용카드 거래를 처리한다고 하니 그 유출된 개인 금융정보의 양은 상상을 초월할 것으로 보인다. 이렇게 유출된 정보는 카드복제, 신용도용 등 쉽게 예상할 수 있는 범죄 이외에도 어떠한 형태의 범죄로 당사자들에게 피해가 되돌아 올 지는 가늠하기 어렵다. 최근 국내에서 발생한 일련의 개인정보 유출사건과 마찬가지로 정보화와 개인정보보호 문제에 경종을 울리는 또 하나의 사건이라 하겠다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.181-182
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• 2010

1940년대에 등장한 신용카드는 현재 전세계적으로 널리 사용되고 있는 결재 수단이며 사용자 및 결재 금액이 꾸준히 증가하고 있지만 아직도 초기의 결재절차를 그대로 사용하고 있어 위조 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서 현재와 같은 일방적인 정보만을 가지고 결재가 이루지는 신용카드의 안전성을 높이기 위하여 본 논문에서는 휴대폰을 이용한 카드 사용자에 대한 인증 방법을 제안하고자 한다. 고객이 신용카드를 사용시에 신용카드사 거래승인 시스템에서는 이동통신사를 통하여 고객의 휴대폰으로 SMS 문자를 보내게 되고 이에 대해 응답 SMS 문자를 보냄으로써 사용자 인증을 수행하게 된다. 이러한 방법은 추가적인 하드웨어가 필요하지 않으며 적용이 용이하고 신용카드의 안전성을 높여 주게 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.293-296
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• 2005

최근 우리나라는 가계신용의 급신장과 신용불량의 급증 등으로 개인 신용부문이 금융기관의 건전성 유지에 부정적인 영향을 미치고 있다. 이러한 잠재적 문제를 사전에 방지하기 위해 금융기관 등에서는 개인 신용평가에 대한 수요가 커지고 있는 실정이다. 주어진 데이터로부터의 반복적인 학습 과정을 거쳐 패턴을 분류하고 또한 모델과 학습 방법에 따라 입력변수와 목적변수의 속성이 연속형이나 이산형인 경우를 모두 다룰 수 있는 신경망 모델은 개개인의 다양하고 복잡한 데이터를 입력변수로 받아서 신용등급을 나누는데 우수한 능력을 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 신경망 모델을 이용해 개인의 신용등급을 객관적이고 일률적으로 평가해서 등급을 나누어주는 알고리즘을 제안하고자 한다.