• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2001년도 제21회 학술발표회 초록집
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• pp.108-108
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• 2001

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1569-1574
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• 2005

In this paper, I propose an intelligent credit rating system using a bankruptcy prediction model based on support vector machines (SVMs). SVMs are promising methods because they use a risk function consisting of the empirical error and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. This study examines the feasibility of applying SVM in Predicting corporate bankruptcies by comparing it with other data mining techniques. In addition. this study presents architecture and prototype of intelligeht credit rating systems based on SVM models.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제16권3호
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• pp.109-132
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• 2007

In the paper, we builds an advanced new credit evaluation system for Micro-small sized individual firms through appropriate evaluation factors derived by logistic regression analysis for credit evaluation model using in Korean Federation of Credit Guarantee Foundations, and the weights of factors computed by analytic hierarchy process(AHP). Industry characteristics are more applied to previous credit model with the additional the financial fact-information and non-financial judgement-information. Our results show that the financial factors have become more important than three years ago. Moreover, in the non-financial factors, the fact-information factors consider more important then the judgement-information factors. A new credit evaluation system is developed based on this credit evaluation model.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.229-247
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• 2020

지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.407-417
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• 2010

신BIS협약에서는 자본적정성 규제에 있어서 자율성 확대를 위해 내부등급시스템을 허용하였고, 이에 따라 시스템의 적합성 검증의 중요성을 더욱 강조하게 되었다. 적합성검증은 양적 질적 검증으로 나뉘며 이 때 양적 검증은 변별력, 안정성, 등급의 계량화로 구별된다. 본 논문에서는 양적 검증의 등급의 계량화 중 신용등급 변화 검정기법에 대하여 연구하려고 한다. 등급의 계량화 검정은 등급별로 추정된 부도율과 실제 부도율과의 차이를 검정하는 방법으로 한 시점에 대한 검정으로 이항검정과 카이제곱검정, Brier score, 신호등 검정이 있고, 여러 시점의 정확성을 검증하는 방법으로 정규성 검정, 확장된 신호등 검정이 있다. 신용평가시스템의 정확성을 높이고, 현실 상황에 반영이 가능하려면 상관관계를 고려하지 않을 수 없다. 본 논문에서는 부도상관관계를 고려한 확장된 신호등 검정을 제안하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.407-419
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• 2006

본 연구에서는 최근 몇 년 동안 한국에서 사회적으로 큰 문제가 되고 있는 카드이용 고객의 연체 방지를 위해 기존 금융권을 이용하는 개인에 대한 연체 성향 분석을 수행한다. 연체 성향 분석의 대상은 현재 한국의 한 특정 은행 고객으로 하였으며, 여러 연체 가운데 신용카드 연체를 중심으로 연구하였다. 연체 성향과 요인이 분석되면 기존 은행 고객에 대한 향후 부실의 정도를 예측할 수 있으며 또한 미래의 고객에 대해서도 신용평가 시스템을 만들 수 있을 것이다. 연체 성향 분석을 위한 통계적 방법으로 연체 유/무에 대한 로지스틱 회귀모형을 적용하였고 연체가 있을시 연체금액에 대한 일반화 선형 모형을 적용하여 자료를 적합한 후, 유의한 설명변수들을 선정하여 반응변수와 설명변수들의 관계를 설명해 보았다. 분석 결과 연령, 건당 현금서비스 평균금액, 타사 현금금액, 수신잔액, 순수익이 연체 유무와 연체금액에 중요한 영향을 미치는 설명변수들임을 알 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1997년도 춘계 학술대회 발표집
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• pp.66-71
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• 1997

생존 트래픽 비율로만 정의되는 기존의 생존도는 통신 재난시 트래픽의 상대적 중 요도와 복구기간에 대한 생존도를 적절히 반영하지 못한다. 따라서 트래픽의 상대적 중요도 에 따라 트래픽을 복구함으로써 재난의 사회적 영향을 최소화하고 복구기간을 반영하는 새 로운 평가척도로서 재난영향 평가척도를 제시한다. DCS 전송망에 대해 제시한 재난 영향 평가척도 및 기존의 생존도를 계산하기 위하여 통신재난 시나리오 분석 시스템을 이용한다. 통신재난 시나리오 분석 시스템[1]은 장애발생, 복구방법 및 복구과정 관련 시나리오등으로 구성되므로 DCS 전송망에 대한 생존도 계산이 가능하다. 통신재난 시나리오 분석 시스템을 이용하여 다양한 전송망에 대해 얻은 재난영향 평가척도 결과 및 기존 생존도 결과를 비교 하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.334-346
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• 2005

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.678-681
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• 2007

분산형 데스크탑 그리드 시스템에서 안정적인 연산 수행을 위한 노드 구성 기법과 동적인 환경에 적응적인 스케줄링 기법은 필수 요소이다. 그러나 기존 연구에서는 자원 제공자의 휘발성에 적응적으로 대처하지 못하는 연산 수행 모델을 사용하였기 때문에 데드라인 내에 전체 작업을 완료해야하는 응용에 대처하지 못하는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 자원제공자의 성능과 논리적인 위치기반으로 자가 조직적 연산 오버레이 네트워크(Computation Overlay Network) 구성 기법과 자원제공자의 작업 완료 확률과 신용도 값을 이용하여 응용 QoS 보장을 위한 휴리스틱기반 복제 (Heuristic based Replication) 기법을 제안한다. 성능평가에서는 기존 스케줄링 기법과 자원제공자의 작업 완료 확률과 신용도에 따른 분포를 이용한 복제기반 스케줄링 기법을 비교평가 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.268-273
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• 2000

기존의 웹 기반 학습 평가 시스템은 학습자의 선택 기회가 없는 상태에서 일방적으로 제시된 문제지로 평가하게 되거나, 문제 은행에서 임의로 추출한 문제도 단순히 무작위로나 난이도만을 고려하여 문제지를 구성하였고, 그 결과에 대한 성취도의 분석도 한 문제지에 대한 정오표 또는 점수로 단순하게 제시하기 때문에 학습자의 지속적인 학습 관리가 이루어지지 못하고 있다. 본 논문에서는 문제유형, 과목 및 단원 난이도, 문항 형태, 문항당 배점, 문항당 배당 시간등의 다양한 정보를 가진 유형별 문제 은행을 구축하였다. 학습자는 마치 문제집을 풀고 싶은 유형의 문제를 선택하듯이 문제 은행에서 문제를 자율적으로 구성하여 평가할 수 있는 유형별 문제지나 대학수학능력시험의 기준에 맞추어 자동 구성되는 종합 문제지로 다양하게 평가할 수 있다. 또한, 한문제지에 대한 결과뿐만 아니라 유형별, 월별 성취도 분석을 통하여 평가한 총점에 대한 획득한 점수의 누적 통계를 그래프로 일목요연하게 보여주어 한 학습자에 대한 지속적인 성취도 분석이 가능하도록 구축하였다.