• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.149-157
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• 2011

본 연구는 신용평가 과정에서 발생하는 미결정자를 결측자료 문제로 간주하여 MAR와 MNAR 가정 하에서 추론한다. MAR 가정에서 미결정자 추론은 결정자들에 대한 로지스틱 회귀모형의 회귀 계수벡터를 이용하여 미결정자의 부도 확률을 구한 후 결정자의 부도확률과 비교하여 미결정자의 미래 상태를 판단한다. 그리고 MNAR 가정에서의 미결정자 추론은 특성변수가 추가한 로지스틱 모형으로부터 미결정자의 부도확률을 구하고 미결정자를 예측하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 실제 자료에 대하여 모의실험을 한 결과, MAR 가정에서 미결정자의 비율이 증가하더라도 원자료의 오분류율과 추론한 결과 차이가 없으며, MNAR 가정에서는 추가적인 변수를 고려하여 미결정자를 추정하였기 때문에 미결정자의 오분류율이 MAR 가정에서의 오분류율보다 감소하고 나아가 전체에서 미결정자가 차지하는 비율이 증가함에 따라 전체의 오분류율이 더욱 감소함을 발견하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권4호
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• pp.159-173
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• 2017

기술력 기반의 중소벤처기업에 대한 기술금융 지원을 위해 정부는 2014년 7월부터 기술보증기금 및 일정 자격을 갖춘 민간 기술신용평가사에게 일종의 기술력 등급평가인 기술신용평가를 실시하여 은행의 여신에 활용토록 하였다. 본 논문에서는 최근까지의 기술신용평가 현황 및 한국신용정보원에서 축적하고 있는 기술평가 관련 가용 지표들에 대한 선행 연구를 개략적으로 살펴본 후 기술평가등급점수에 유의적인 영향을 미치는 지표(indicator)를 통상적인 다중회귀기법으로 탐색할 것이다. 본 논문의 관심 대상인 지표 별 등급 영향도와 모형의 적합도는 대표적인 기계학습 분류기(classifier)인 일반화가속모형(Generalized Boosting Model; GBM)을 적용하여 분석하였는 바, 주요 지표를 독립변수(feature)로 투입하여 지표의 상대적 중요성 및 분류 정확도를 산출하였다. 분석결과 회귀모형과 기계학습 모형 간 지표별 상대적인 중요도는 크게 차이나지 않는 것으로 분석되었으나, GBM 모형의 경우 회귀모형에 비해서 이노비즈인증, 연구소 및 연구개발전담부서 보유, 특허등록건수, 벤처확인 지표 등 기술개발역량이 상대적으로 기술등급에 더 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 정보보호학회지
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• 제7권3호
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• pp.5-22
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• 1997

본 논문에서는 현재 비약적으로 발전하고 있는 전자상거래를 분류하고 이와 관련된 기술을 통신망 기술, 암호 기술, 그리고 인증 기술로 나누어 정리하였다. 특히 최근 그 시장이 확대되고 있는 통신망을 통한 신용카드 거래 시스템과 전자화폐 시스템의 동향과 대표적인 프로토콜을 서술하였다.

• 프린팅코리아
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• 제11권12호
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• pp.84-87
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• 2012

(주)솔버스(대표이사 서용수)는 신용카드의 제조, 발급, 검수, 발송, 분류, VAN, 인쇄, DM을 포괄하는 토털 솔루션 업체다. 이를 토대로 발송관련 솔루션, 인쇄 솔루션, POD 및 OMS 솔루션에 이르기까지 사업자와 고객을 연결시켜주는 다양한 마케팅 솔루션을 공급하고 있다. 인쇄 분야에서도 다양한 실적을 올리고 있는 솔버스가 DM, 상업인쇄, 패키징 가공을 포괄하는 다양한 솔루션으로 무장하고 인쇄인 곁에 한발 더 다가섰다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.49-50
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• 2024

본 논문에서는 웹쉘 악성코드를 정확하게 분류하고, 빠른시간안에 자동으로 웹쉘 분류 및 분석을 통하여 웹쉘을 탐지하기 위하여 인공지능 머신러닝 기반의 Supervised AI ML 및 Classification 알고리즘을 적용하여 빠른 시간안에 분류, 정확한 분석을 통하여 자동화된 탐지시스템인 MWSDS를 제안하고 웹쉘 실험 데이터를 통하여 실증하였다. 본제안의 경우 웹쉘악성코드 공격에 대한 대응뿐만아니라 관리적인 정보보호 체계수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.279-286
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• 2005

본 연구에서는 캐피탈시장에서의 고객신용예측을 위한 모형으로 여러 가지 인공신경망(Neural Network) 모형들을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 통합한 신용예측모형을 제안하였다. 10개의 학습된 인공신경망 모형들을 유전자알고리즘을 이용하여 종류별로 통합하여 MLP (Multi-Layered Perceptron), Linear, RBF(Radial Basis Function) 세 가지의 대표모델을 얻고 이를 다시 하나의 인공신경망 모델로 통합하였다. 이를 통합되기 이전의 각각의 인공신경망 모형들과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 통합모형의 유효성과 통합방법의 타당성을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.211-218
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• 2005

본 연구는 금융기관에서의 고객신용평가를 위한 최적의 데이터마이닝 모형을 제안한다. 이를 위해 할부금융시장에서의 고객정보 및 할부진행 과정에 대한 세부 내역을 바탕으로 다계층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptrons:MLP)과 다변량 판별분석(Multivariate Discrimination Analysis : MDA), 그리고 의사결정나무(Decision Tree)를 적용하여 각각의 개별모형을 도출하고 이론 유전자 알고리즘을 이용하여 통합한 최종 모형을 구해 그 결과론 각 단일모형과 비교${\cdot}$분석하였다. 그 견과 유전자 알고리즘을 통해 결합한 통합모형의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 기존에 진행되었던 개변모형에 대한 검증은 물론, 단순히 여러 개의 모형을 비교${\cdot}$분석하여 우월한 모형을 평가하는 기존 방법론 상의 한계를 극복하기 위해 각각의 개별모형을 유전자 알고리즘을 통해 통합모형으로 구축하는 하나의 방법론을 제시하였다는데 그 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2023

최근 금융 분야는 예측 모델의 복잡성으로 인한 블랙박스 문제와 금융 규제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 금융 업계는 신뢰성과 투명성을 강조하며, 특히 신용평가 분야에서 설명 가능한 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 해당 분야에서 소수 클래스에 대해 충분히 학습하지 못하고 다수 클래스에 과적합 될 수 있는 데이터 불균형 문제 역시 강조되고 있다. 이는 제 2종 오류(Type 2 Error)를 최소화해야 하는 상황에서 더욱 부각되며, 대출 상환 능력이 낮은 고객을 최대한 식별해야 하는 개인 신용평가 문제에서 매우 중요한 화두로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘을 활용하여 모델의 설명 가능성을 개선하고, 분석 결과를 해석하는 데 도움이 되고자 한다. 더 나아가, SMOTE, GAN, ADASYN 등 총 다섯 가지 데이터 증강 기법을 실험하여, 이를 앙상블 하였을 때 소수 클래스 레이블에 대한 분류 정확도를 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.77-91
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• 2022

의학통계와 신용평가 분야에서 혼합분포함수를 판별하는 최적분류점 추정하기 위하여 판별력을 측정하는 다양한 정확도 측도들이 존재한다. 최근에 혼동행렬 빈도수로 표현되는 Matthews의 상관계수와 정밀도와 재현율의 조화평균인 F1 통계량의 정확도 측도들이 최적분류점을 추정하는데 연구되었다. 본 연구에서는 이런 정확도 측도들 중에서 표본크기에 의존하는 정확도 측도들은 두 표본크기 차이가 많은 경우에 최적분류점을 설정하는데 적절하지 않음을 발견한다. 그리고 대안적인 정확도 측도로 혼동행렬의 비율들의 함수인 상관계수를 정의하고, 이를 최대화하는 분류점을 최적분류점으로 추정하는 방법을 제안하고 이 방법의 유용성과 활용성에 대하여 토론한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.597-602
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• 2007

데이터 마이닝 분야에서 앙상블 모형의 유용성은 널리 인정되고 있다. 앙상블을 구성하는 단위모형들 사이의 다양성이 보장되는 경우, 최종 모형의 정확성 및 안정성이 향상되기 때문이다. 하지만, 얼마나 많은 단위 모형들이 어떤 방식으로 결합되어야 하는가에 대해서는 아직도 더 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 신용카드 부정사용 유형 중 하나인 현금불법융통 문제에 대해 앙상블 모형의 유용성을 검증하고자 한다. 부정행위 적발 모형은 전형적인 분류 문제의 한 유형이나, 클래스간 불균형이 매우 심하다는 특징이 있다. 따라서, 현금불법융통 문제에 적합한 다양성(Diversity) 척도를 개발하여 최소한의 단위모형들로 앙상블 모형을 구성하는 방안을 제시하였다. 축소된 앙상블 모형이 많은 수의 모형을 결합한 앙상블 모형과 거의 같은 정확성 및 안정성을 보임을 국내 신용카드사의 실제 자료를 사용하여 입증하였다.