• 한국국방경영분석학회지
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• 제37권1호
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• pp.1-9
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• 2011

현대 국방획득 업무에서 계약업체의 관리는 중요한 요소라고 할 수 있다. 국방조달에 있어서 부정당업자의 발생은 무기체계의 전력화에 큰 차질을 유발시켜 획득사업이 원활히 이행되지 못하는 원인을 야기시킨다. 본 논문에서는 인공신경망 모형을 이용하여 국방조달에서 부정당업자를 판별할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 모형에 사용된 데이터는 국내 중소 제조기업을 대상으로 구축된 학습용 및 검증용 자료를 활용하여 실증분석 하였다. 본 연구를 통해 제시된 모형의 결과로 사업관리자들의 사업관리 능력을 향상시키고, 견실한 국방조달업체의 진입을 통한 조달질서 확립에 기여를 할 수 있으리라 기대된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.800-806
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• 2007

IT 벤처기업은 자본 대비 높은 수익성을 가지므로 지식기반 산업환경에서 많은 투자자들의 집중적인 관심을 받고 있다. 이러한 IT 벤처기업의 효율성을 평가하기 위한 방안으로, DEA 와 데이터마이닝 기법을 통합하는 방안을 제시하였다. 국내 코스닥 상장 기업 가운데 IT 에 주력하고 있는 벤처기업들을 대상으로 본 연구에서 제시한 효율성 평가방법을 적용 하였다. 대표적인 비모수적 분석기법인 Data Envelopment Analysis(DEA)를 이용하여 연구대상 기업들을 효율기업 및 비효율기업으로 구분한 후, DEA 의 효율성을 설명하는 모형을 logit 을 이용하여 구축하였다. DEA 는 기업의 상대적인 효율성을 측정하는 데에서 우수하지만, 효율성 정도를 설명하는 모형의 구축에는 한계가 있다. 이를 보완한 DEA 의 결과를 logit 과 통합한 효율성 모형에 대해서 데이터 마이닝 기법인 logit, 판별분석, Support Vector Machine(SVM) 등을 적용하여 IT 벤처기업의 효율성을 사전에 예측하여 평가 및 투자에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-15
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• 2022

본 연구에서는 밀키트 제품 평가에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 밀키트 제품 리뷰 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석에 사용된 자료는 네이버 쇼핑 사이트에서 판매되고 있는 밀키트 제품에 대한 리뷰 334,498건을 스크래핑하여 수집하였다. 텍스트 자료에 대한 전처리 과정을 거쳐 제품 리뷰에 빈번히 등장하는 단어를 추출한 후 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 감성분석시 제품 리뷰에 대한 긍정 또는 부정의 레이블은 평점을 기준으로 설정하여 반응변수로 활용하였고, 입력변수로는 단어들의 정규화 단어빈도-역문서빈도 (TF-IDF) 값을 구하여 사용하였다. 리뷰의 극성을 판별하는 모형으로는 로지스틱 회귀모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하였으며, 분류 정확도 및 해석가능성을 고려하여 로지스틱 회귀모형을 최종 모형으로 선택한 후 제품 범주별 감성분석 모형으로 사용하였다. 각 제품 범주별로 도출된 로지스틱 회귀모형으로부터 밀키트 제품 구매 후 긍·부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 밝혀내었다. 결과적으로 텍스트 분석을 통해 밀키트 제품 개발 시 특정 카테고리, 메뉴, 재료에 대한 긍정 요소를 극대화하고 부정적 위험 요소를 제거할 수 있는 기반을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.185-194
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• 2014

한국에서 만성위염은 10명당 한 명 꼴로 발생하는 질병이다. 만성위염을 진단하기 위해서 일반적으로 내시경 검사를 하지만 이는 환자에게 고통을 주고 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 한편 비침습적이고 저비용인 전통한방의학의 맥진에 따르면, 오른쪽 손목의 '관' 위치에서 비위의 기능적 이상을 진단할 수 있다. 본 연구에서는, 전통한방의학의 견해에 따라 오른쪽 손목 '관' 부위의 맥파를 분석하여 만성위염 판별모델을 개발하였다. 모델의 판별률을 비교하기 위해, 피크-밸리 검출법과 가우시안 모델을 적용한 상이한 방법의 특징점 추출방법에 대해 선형판별분석 기법과 로지스틱 회귀분석법을 적용해 보았다. 그 결과, 판별모델과 특징점 추출 방법에 따라 77%~89%의 민감도와 72%~83%의 특이도를 보였고 각 모델의 평균 판별률은 약 80% 내외로 얻어졌다. 구체적으로, 가우시안 모델이 상대적으로 우수한 민감도(89.1%와 87.5%)를 보인 반면, 피크-밸리 검출법은 우수한 특이도(82.8%와 81.3%)를 보였고, 평균적인 판별률에 있어서는 가우시안 모델이 1.2% 정로 앞섰다(80.9% vs 79.7%). 결론적으로, 전통의학적 맥진원리에 기반한 요골동맥 맥파의 특성을 이용하여 유의미한 만성위염 판별모델을 얻을 수 있었고, 민감도에 있어서 가우시안 모델이 더 우수하였고, 특이도에 있어서 피크-밸리 검출법이 더 우수하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1030-1032
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• 2019

형태소 분석을 통하여 한국어 문장을 형태소 단위의 임베딩 및 학습 관련 연구가 되었으나 최근 비정형적인 텍스트 데이터의 증가에 따라 음소 단위의 임베딩을 통한 신경망 학습에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 비정형적인 텍스트 감성 분석 성능 향상을 위해 음소 단위의 토큰을 생성하고 이를 CNN 모형을 기반으로 다차원 임베딩을 수행하고 감성분석을 위하여 양방향 순환신경망 모델을 사용하여 유튜브의 비정형 텍스트를 학습시켰다. 그 결과 텍스트의 긍정 부정 판별에 있어 90%의 정확도를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.75-89
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• 2006

본 연구는 IMF후에 도산한 기업을 대상으로 다변량판별분석 모형, 확률모형(로짓분석모형) 그리고 인공신경망 모형을 개발하여 각 모형의 도산예측력을 비교하고 인공신경망 모형의 일반화 가능성을 높이는데 목적이 있다. 본 연구는 도산예측 모형간의 예측력 비교 측면에서는 기존 연구와 유사하나 연구표본을 IMF후에 도산한 기업으로 하여 도산예측력을 향상시키고 모형의 일반화 가능성을 높이기 위해 상장회사 중 동일한 업종인 제조업종에 한정하여 모형을 개발한다는 측면에서 기존 연구와 차이가 있다고 할 수 있다. 또한, 보다 의미있는 연구를 위하여 학습용 표본과 검증용 표본을 동일한 기간에서 추출하지 않고 검증용 표본을 학습용 표본기간 이후의 기간에서 추출하여 도산예측의 타당성을 현재가 아닌 미래의 시점에서 검증함으로써, 개발한 모형이 미래의 환경변화에 적응력을 보이는지를 분석하였다.

• 재무관리논총
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• 제6권1호
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• pp.93-117
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• 2000

본 논문의 목적은 1991년부터 1996년까지 부실이 된 상장기업 41개사와 이에 대응하는 118개 건전기업의 표본을 가지고 주요 재무정책변수를 이용하여 로짓분석에 의한 기업부실예측모형을 구축하는데 있다. 본 연구에서는 기존연구와는 달리 이론적으로 타당하고 재무경영자의 관심대상인 투자정책변수, 자본조달정책변수 및 배당정책변수를 가장 잘 반영한다고 판단되는 12개의 재무비율을 사전적으로 선정하였다. 이들 12개의 재무비율에 대해 부실기업과 건전기업을 가장 잘 판별할 수 있는 재무비율을 선정하기 위하여 프로파일 분석과 두 표본 t검정을 하였다. 그 결과 투자정책, 자본조달정책, 그리고 배당정책을 대표하는 변수로 자기자본순이익률, 총자본부채비율 및 배당율이 각각 채택되었다. 그리고 현금흐름변수를 추가하였다. 이 네 변수를 이용하여 로짓분석을 실행하였다. 먼저 부실 1년전부터 부실 5년전까지 각 연도별로 부실예측모형을 추정하였다. 부실 1년전의 추정모형에 의하면 총자본부채비율을 제외한 모든 계수의 부호는 (-)로 모두 기대했던 대로 나타났다. 전체적으로 볼 때 부실 4-5년 전에는 자기자본순이익률과 총자본부채비율이 기업부실에 유의한 영향을 주나 부실전 3년간은 현금흐름과 배당률의 크기가 부실에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 부실예측모형을 기업의 재무정책적인 관점에서 추정하였다는 데 그 의의가 있다고 할 수 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제23권2호
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• pp.187-224
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• 2014

본 연구에서는 담합의 경제분석에서 고려해야 할 쟁점들을 논의한 후, 이러한 쟁점들을 반영한 방법론을 특정 수송용 연료시장의 분석에 적용하였다. 가상 경쟁가격과 과잉징수를 산정하는 5가지 방법 중 표준시장비교방법에 기반한 회귀분석방법이 최선이다. 수송용 연료시장에서와 같이 국제가격과 환율이 국내가격에 영향을 미치는 제품의 실거래가격을 분석하는 경우 논리에 부합하면서 유연한 함수형태는 로그-로그 함수형태이다. 경제분석의 대상이 되는 자료가 시계열자료인 경우에 ARDL 모형을 시장별 회귀분석모형의 근간으로 채택하는 것이 필요하며, 표준시장비교방법에 기반한 회귀분석방법에서는 구성 회귀식 간에 모수제약이 포함된 ARDL 회귀식 체계를 구축하고 system FGLS로 추정하여야 한다. Friedman 동질성 검정을 통하여 표준시장 여부를 판별할 수 있다. 통계적 유의성은 불확실성 하에서 입증하고자 하는 명제를 확립하는데 요구되는 최소의 요건이다. 담합관련 소송의 경제분석에서는 민감도 분석은 그다지 유용성이 없으며, 최적모형 선별과정이 더 중요한 절차이다. 위 방법론을 특정 수송용 연료시장의 분석에 적용한 결과, 해당 시장에서는 담합에 기인하는 손해액이 없다는 귀무가설을 기각할 수 없었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.605-615
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• 2017

국내 외에서 지급보증과 관련 모회사의 지원 중단으로 신용평가사로부터 높은 등급을 받았던 자회사가 법정관리에 갔던 사태로 투자자의 피해가 발생한 사례가 존재하여 이에 모기업 계열사의 지원 가능성을 배제한 기업의 자체신용도 또는 독자신용등급에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 해외자회사를 둔 국내 기업을 대상으로 판별력 분석, 등급화 분석 그리고 안정성 분석을 통해 기업 신용평가모형의 적합성검증을 실시하였으며 주요 실증분석결과 해외자회사의 부도 현황을 볼 때 부도율측면에 있어서 국내모회사보다 상대적으로 낮은 부도율을 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었고, 한국모회사가 지급보증을 하는데 있어 해외자회사보다 신용등급이 일반적으로 높은 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제23권1호
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• pp.9-20
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• 2005

교통사고를 조사하여 어떤 지역에 어떠한 문제가 있는지를 진단하고, 사고발생에 영향을 미치는 요인을 추출하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 사고지점의 파악 및 영향인자파악을 목적으로 수원시 2001년 사고다발지점을 대상으로 각 사고유형 및 위치별 $P_i$(각 사고가 발생할 때 특정의 사고와 관련된 특징이 나타날 확률)을 이항분포로 모형화하여 지점 (도로구간 및 교차로)별로 특성적 사고가 발생한 것으로 판단되는 지점과 그렇지 않은 지점으로 진단하였고, 또한 지점별 안전성능함수(Safety Performance Function)를 구한 후 허용 임계치인 5%를 적용하여 임계치안에 드는 지점들을 진단하고 파악하였다. 이후 진단된 지점과 그렇지 않은 지점을 종속변수로 하고 주요 도로 환경적조건 및 교통조건을 독립변수로 하여 로지스틱 판별분석을 실시하여 분석 결과로 유의하다고 판단된 사고요인들을 도출하였으며 이를 기반으로 각 지점별 개선방안에 대한 대책수립가능성을 또한 검토하였다. 본 연구에서 제시된 진단방법과 로지스틱판별분석을 통한 요인추출 방법은 향후 유사연구에 활용 가능할 것으로 사료된다.