• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.773-782
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• 2019

바젤III(Basel III)는 국제결제은행(BIS)이 2010년에 확정한 강화된 재무건전성기준으로 대표적인 규제비율에는 자본적정성, 자산건전성, 유동성 등이 있다. 자본적정성 규제의 측정항목은 BIS자기자본비율, BIS기본자본비율, 단순자기자본비율로 구성된다. 자산건전성 규제의 측정항목에는 고정이하여신비율과 대손충당금적립률이 있으며, 유동성 규제의 측정항목에는 원화 및 외화 유동성커버리지비율 등이 있다. 본 연구는 은행의 건전성감독지표를 도출하고, 재무건전성 관점에서 국내 인터넷전문은행과 시중은행을 비교하여 문제점 도출과 해결방안을 모색해보고자 한다. 연구결과, 국내 인터넷전문은행의 자기자본비율은 시중은행에 비해 낮은 것으로 나타났다. 자본적정성 규제를 고려하여 지속적인 영업을 수행하기 위해서는 추가적인 자본확충이 필수적인 상황이다. 또한 국내 인터넷전문은행은 2019년에 중금리 대출의 만기가 도래하며 연체율과 고정이하여신비율이 높아지는 것으로 나타났다. 바젤I 적용을 받고 있는 인터넷전문은행은 재무건전성은 양호한 수준이나 바젤III 시행에 대비하여 BIS총자본비율과 보통주자본비율을 높여야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.305-316
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• 2011

협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.