• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.289-312
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• 2002

This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.619-624
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• 2007

본 연구는 유전 알고리듬에 기반한 새로운 도산예측기법을 개발하고 그 기법의 타당성 및 예측 우수성을 검증하는데 목적이 있다. 본 연구에서 제안하는 이진분류기법은 도산기업과 비도산기업을 대표할 수 있는 가상기업(virtual company)을 설정하고, 그 가상기업과 분류대상 기업 간의 유사도를 측정하여 도산여부를 분류하는 방법론으로, 가상기업의 변수 값과 각 변수의 가중치는 훈련용 자료의 분류정확도를 극대화할 수 있도록 유전 알고리듬을 이용하여 구하게 된다. 본 연구에서 제안하는 기법의 타당성을 검증하기 위해 기존의 도산예측기법과 예측성과를 실험을 통해 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 기법의 예측력이 기존의 다변량판별분석, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, 인공신경망 모형보다 높은 수준을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제24권3호
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• pp.49-62
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• 1999

Artificial Neural Networks(ANN) have been successfully applied to various kinds of business and engineering problems, especially those involved in pattern classification. However, because of the lack of design standard or guidelines, the structure of specific ANN depends on the designer's own experiments or choices. In other words, even though we could construct a better ANN, we often steeled down with just a satisfactory ANN. The purpose of this research is to apply the Genetic Algorithm(GA) to design a structure of ANN that yields better performance compared to the existing test results. For a bankruptcy prediction problem. an exiting research using ANN which consists of 22 input processing elements(PEs) for financial ratios and 5 hidden PEs showed 70% hit ratio. In our research, the input financial ratios and the number of hidden PEs are determined by GA. The best ANN, which consists of 8 input PEs and 6 hidden PEs, shows 78.03% hit ratio. In addition, we compare the performance of two types of reproduction schemes, i.e., generational reproduction and steady-state reproduction.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.251-258
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• 2000

인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권3호
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• pp.375-399
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• 2009

In this study, we propose a integrated model of logistic regression, artificial neural networks, support vector machines(SVM), with case-based reasoning(CBR). To predict respondents in the direct marketing is the binary classification problem as like bankruptcy prediction, IDS, churn management and so on. To solve the binary problems, we employed logistic regression, artificial neural networks, SVM. and CBR. CBR is a problem-solving technique and shows significant promise for improving the effectiveness of complex and unstructured decision making, and we can obtain excellent results through CBR in this study. Experimental results show that the classification accuracy of integration model using CBR is superior to logistic regression, artificial neural networks and SVM. When we apply the customer response model to predict respondents in the direct marketing, we have to consider from the view point of profit/cost about the misclassification.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권2호
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• pp.43-58
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• 2011

Support vector machines (SVMs), a machine learning technique, has been applied to not only binary classification problems such as bankruptcy prediction but also multi-class problems such as corporate credit ratings. However, in general, the performance of SVMs can be easily worse than the best alternative model to SVMs according to the selection of predictors, even though SVMs has the distinguishing feature of successfully classifying and predicting in a lot of dichotomous or multi-class problems. For overcoming the weakness of SVMs, this study has proposed an approach for selecting features for multi-class SVMs that utilize the impurity measures of classification trees. For the selection of the input features, we employed the C4.5 and CART algorithms, including the stepwise method of discriminant analysis, which is a well-known method for selecting features. We have built a multi-class SVMs model for credit rating using the above method and presented experimental results with data regarding S&P 500 companies.

• 지능정보연구
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• 제1권1호
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• pp.123-134
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• 1995

인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.354-356
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• 2015

As domestic recession has had an adverse impact on many Korean companies in Korea, financial soundness has become a critical issues. It is essential to identify financial risk factors to prevent workout as well as to improve the financial condition of domestic construction companies. Therefore, this study derived important management indicators and the financial ratios that belong to each indicator through a comparative analysis between healthy companies and workout companies with financial statement. As a consequence, key financial ratios are derived into 3 of 25 ratios; Equity Ratio in stability indicator, Total Asset Turnover Ratio in activity indicator, and Labor Equipment Ratio in productivity indicator. So, Korean construction firms are required close monitoring these critical financial ratios indicating variation between construction companies which have opposing statuses in finance in order to keep sound financial condition and increase productivity.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.