국내에서 신용카드는 대표적인 지불 수단으로 정착되었으며 신용카드의 사용자와 신용카드의 발급 매수는 이미 포화상태에 도달해 있다. 이 같은 양적 성장은 정부의 신용카드 활성화 정책과 더불어 신용카드사 간의 과당 경쟁의 영향에 기인하고 있다. 신용차드의 사용층은 대부분의 성인 남녀로 확대되었으며, 특히 복수의 신용카드 소지자를 대상으로 자사가 발급한 신용차드를 사용하게 하기 위한 신용카드사 간의 경쟁이 치열한 상황이다. 이에 따라 신용카드사들이 경쟁사의 카드사용 회원을 자사의 회원으로 확보하는 젓이 불가피하며 마찬가지로 사용 중인 자사의 회원이 경쟁사로 이동하지 않도록 사전에 이탈 징후를 포착하여 유지 캠페인을 수행하는 것이 신용카드사 마케팅의 주요 활동이 되었다. 선행연구에서는 신용카드 회원의 이탈과 관련하여 다양한 데이터마이닝 기법을 이용한 이탈의 특성 분류 연구가 진행되었다. 본 연구는 회원 이탈에 영향을 주는 요인을 효과적으로 발견하기 위한 방법으로 베이지안 네트워크(Bayesian Network)를 활용한다. 특히, 베이지안 네트워크의 일종인 일반 베이지안 네트워크(General Bayesian Network)를 이용하여 회원의 이탈요인에 영향을 주는 요인들의 집합인 마코프 블랭킷(Makov Blanket)을 도출한다. 한편, 마코프 블랭킷에 포함된 변수를 이용해 민감도 분석을 수행하여 영향이 큰 요인을 찾아내고 이를 비즈니스 프로세스에 적용하여 실무적인 의의를 실증하고자 한다.
본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to investigate general tendencies in credit card use, and determine the causes of the use of cash advance service and deferred payment among college students. Socio-demographic variables(gender, year in college, allowance, family income, parents' education and occupation, having taken a personal financial management course), knowledge and attitudes toward credit card, and financial management practices were incorporated as antecedent variables. Logistic regression analysis and multiple regression analysis were conducted to test the hypotheses. The results were as follows ; First, $32\%$ of the college students with no regular income experienced deferred payment, and $60.4\%$ of them had used a cash advance service. Second, the frequency and amount of cash advance service use were affected by family income, financial practices, and allowance. The financial practice as a parameter was affected by their completion of a personal finance course and their allowance. Third, deferred payment of credit was affected by their knowledge on credit cards and their financial practices. The financial practices as a parameter were affected by the family income and their completion of a personal finance course, and the knowledge on credit cards was affected by gender. Lastly, implications and suggestions for credit card use behavior research and consumer credit education are discussed in this article.
폭발적인 디지털콘텐츠의 성장과 함께, 지식과 정보를 중계하고 유통시키는 조직으로서 도서관과 정보센터는 지식소유자와 이용자사이에서의 새로운 역할을 수행하여야 한다 정보화사회에서 무형의 정보와 지식에 경제적인 가치가 더하게 되므로서 전자지불시스템은 이러한 중계서비스를 수행하기 위하여 필수적으로 요구되고 있다. 그러나 네트웍상에서 디지털콘텐츠를 전자적으로 사고 팔기 위해서는 데이터와 사용자의 정보에 대한 보안이 필수적으로 요구된다. 지식중계시스템(전자도서관)은 이용자가 안전하고 편리하게 인터넷을 통하여 자신이 필요로 하는 디지털콘텐츠를 입수 및 구매할 수 있어야 한다. 그러나 정보의 공유와 개방을 목표로 개발된 인터넷이 갖고 있는 기본적인 취약성 때문에 거래내용, 신용카드정보, 은행계좌정보. 혹은 관련 비밀번호, 사용자 정보 등의 중요정보들이 쉽게 노출될 수 있다. 이러한 인터넷과 같은 개방망에서의 전자거래의 보안성을 높이기 위한 방법으로서 본 연구에서는 기존의 인증시스템과 관련된 암호관련 기술을 살펴보고 보다 보안성을 높일 수 있는 방법으로서 고려되고 있는 스마트카드가 가지고 있는 장점을 온라인상의 전자거래에 적용하는데 있어서의 사용자와 스마트카드에 대한 인증방법을 제안하고 있으며 특히 개방형 네트워크상에서 의 스마트카드를 기반으로 하는 전자중계시스템에서의 사용자 및 스마트카드에 대한 동시적 다중인증 및 암호통신에 대한 프로토콜을 설계하고 이를 구현하였다.
정부의 카드 가맹점 수수료율 인하 및 최고금리 인하와 같은 고객 친화적인 금융정책의 시행으로 여신전문금융사는 수익성 저하의 위기 상황에 처했다. 이런 비우호적인 상황에서 여신전문금융사의 효율성 연구는 의미가 있다. 이에 본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)과 메타프론티어(Meta-Frontier) 분석을 통해 34개 여신전문금융회사의 효율성을 측정하였다. 메타프론티어 분석을 위해 여신전문금융회사를 업종에 따라 두 그룹(카드사와 비카드사)으로 분류하거나 신용등급에 따라 세 그룹(AA0 이상, AA-, A+ 이하)으로 분류하였다. 분석 결과는 여신전문금융회사의 효율성에 대한 유용한 정보를 제공할 것이다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 카드사의 평균 메타 효율이 비카드사 평균 메타 효율 보다 높게 분석되었다. 이 결과는 비카드사가 효율성을 향상시키기 위한 전략적 대안이 필요함을 보여준다. 둘째, 비카드사의 80%가 규모에 의한 비효율 보다 순수기술에 의한 비효율이 발생하였다. 그 회사들은 비효율을 낮추기 위한 조치를 해야 한다. 셋째, 카드사 그룹의 62.5%와 'AA-'신용등급 그룹의 80%에 해당하는 의사 결정 단위(DMU)가 규모수익체감(Decreasing Return-to-scale: DRS)에 해당되어 규모의 비경제(Diseconomics of Scale) 상태 영역에 위치하고 있다. 해당되는 회사들은 규모를 축소하여 효율성을 증진시켜야 한다. 넷째, 여신전문금융회사의 업종별(카드사, 비카드사) 그룹과 신용등급별(AA0 이상, AA-, A+ 이하) 메타 효율성 값(TE 및 PTE)이 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구의 공헌은 여신전문금융회사에 비우호적인 경영환경 하에서 회사들의 효율성 수준을 측정하여 비효율을 개선시킬 경영 전략 수립을 위한 전략적 이니셔티브를 제공할 것이다.
The Purpose of this study is to find out ;Which is the recognition of housewives abut the credit cards as a financial tool\ulcorner by what kind of motive is the use made\ulcorner How important the using credit card in the financed to household\ulcorner For this purpose, a survey was conducted by interview using questionnaire. The data were analyzed by frequency , percentage, arithmetic mean, standard deviation, x2 -test, ANOVA, correlation, multiple regression using SPSS/PC+ linear structural relationship using LISREL VI program. the conclusion deduced through result of data analysis and the discussion are as follows; First, in the respondent housekeeping, monthly average repayment of credit card is about 1/3 of the living expenses. Second, the knowledge of respondents about credit card was low generally Third, respondents use credit card by the motive of circulating money rather tan the motive of convenience. Fourth , generally respondents are not overdue the charge of credit card, but the smaller the cost of living is or the larger the motive of using credit card, the more overdue the charge of credit card. Fifth, as a result of linear structural relationship among the information credit card, motive of use and management behavior, the motive of using credit card effect on the management of credit card more directly than the knowledge of credit card. Sixth, as credit card is spread widely on the future, the information of credit card will be important variable on the personal credit and the management of credit card will be more important in the household financial management.
진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
This study focused on the development of a scale to measure the ability of consumers to use credit cards. The purposes of this study were to develop a tool which would be able to measure consumer knowledge, consumer skills and consumer attitudes. Data were collected from 313 credit card using consumers and were analyzed by employing a goodness of fit test, principal component analysis & confirmatory factor analysis(Amos 5.0), multiple regression. The results from this study were as follows: 1) Six factors of consumer knowledge(16-items) were identified: damage salvation; credit delinquency; personal credit information; credit provision period; credit & credit card issuance; credit delinquent striking out a record & credit rating. The total variance was 55.86%. 2) Three factors of consumer skills(17-items) were identified: credit delinquency & over-consumption; credit card management; and loss & damage salvation. The total variance was 62.90%. 3) Three factors of consumer attitudes(16-items) were identified: credit delinquency & credit; credit card issuance & use; and credit card management. The total variance was 58.75%.
본 연구는 대구광역시에 소재하고 있는 D대학교 대학생 519명을 대상으로 개인재무관리역량을 측정하고 측정된 결과를 통해서 일반사회적 특성이 개인재무관리역량에 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 했다. 먼저 대학생들의 재무관리태도에 대한 개인재무관리역량 평균 점수는 남학생이 72.24점, 여학생이 71.65점으로 비교적 높게 나타났으며, 남학생이 여학생보다 평균점수가 조금 높게 나타났다. 통장개설 경험이 있는 대학생, 용돈기입장을 작성하는 대학생의 평균점수가 높게 나타났다. 또한 모의 학력이 중졸이하인 대학생의 평균점수가 73.67로 가장 높게 나타났으며, 모의 학력이 대학원 이상인 대학생의 평균점수는 63.35로 낮게 나타났다. 다음으로 재무관리지식에 대한 대학생들의 개인재무관리역량 평균점수를 살펴보면 남학생의 평균점수가 63.26점이며, 여학생의 평균점수는 63.43점으로 나타나 거의 차이가 없었다. 다만 통장개설 경험이 있는 대학생, 용돈기입장을 작성하는 대학생, 신용카드개설 경험이 있는 대학생에게서 높은 평균점수가 나타났으며, 전공계열 간에도 차이가 나타났다. 공학계열 대학생이 재무관리 지식에 대한 평균점수가 66.88점으로 가장 높게 나타났으며, 예체능계열의 대학생의 평균점수는 53.39점으로 가장 낮게 나타났다. 마지막으로 재무관리기능에 대한 대학생들의 개인재무관리역량 평균점수를 살펴보면 남학생의 평균은 64.26점으로 나타났고, 여학생의 평균점수는 63.58로 조금 낮게 나타났다. 재무관리 기능에 대한 대학생들의 평균점수는 용돈기입장을 작성하는 대학생, 부모의 월평균소득이 300만원이상 400만원이하의 대학생 평균점수가 65.26점으로 가장 높게 나타났으며, 부모의 월평균 소득이 200만원 미만인 대학생의 평균점수는 60.43점으로 가장 낮게 나타났다. 또한 전공계열간에도 대학생의 평균점수에 차이가 나타났다. 공학계열의 대학생 평균점수는 69.67점으로 가장 높게 나타났고, 보건계열 대학생의 평균점수는 63.21점으로 가장 낮게 나타나 대학생 전공계열 간에도 재무관리기능 평균점수에 차이가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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