본 연구는 우리 경제에서 사회적기업의 역할이 증가함에 따라, 사회적기업의 부실에 영향을 미치는 요인을 분석하여 부실률을 낮추고 기업부실로 인한 사회적 비용을 감소하는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에 사용된 데이터는 신용보증기관의 신용보증을 지원받고, 2009년부터 2018년 사이에 설립된 사회적 기업(예비 사회적기업 포함) 중에서 2022년 6월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 분류하였다. 수집된 사회적기업의 수는 재무정보 활용이 가능한 439개를 대상으로 하였으며, 정상기업은 406개(92.5%), 부실기업은 33개(7.5%)이다. 선행연구를 통하여 부실예측에 주로 사용하는 비재무적요인 8개를 선정하였다. 교차분석 결과 4개가 부실에 대하여 유의한 변수로 나타났고. 채택된 4개의 변수를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 한 결과로 기업신용등급, 대표자개인신용등급 등 2개 변수가 부실에 유의한 변수로 채택되었다. 또한 부채비율, 매출액영업이익율, 총자산회전율 등 재무요인을 통제변수로 사용하여 분석을 수행하였다. 실증분석 결과, 사회적 기업의 부실에 영향을 미치는 독립 변수들이 재무적 요인을 통제한 상태에서 2개 변수가 영향력을 유지하고 있음이 확인되었다. 지금까지와 같은 정부 주도의 육성·지원 정책으로는 한계가 있어 민간·지역의 자발적인 주도로 다양한 사회적 가치를 지향하는 기업들이 사회적기업으로 유입되고 사회적경제 주체와 지역·주민이 함께 연대하여 사회적가치를 실현할 수 있는 환경을 조성하고 정부는 이를 적극적으로 지원할 수 있도록 정책의 방향을 전환할 필요가 있다.
Prediction of the product shape in sheet casting process is performed from the numerical simulation. A three-dimensional finite element method is used to investigate the flow behavior and to examine the effects of processing conditions on the sheet produced. Effects of inertia, gravity, surface tension and non-Newtonian viscosity on the thickness profile of the sheet are considered since the edge bead and the flow patterns in the chill roll region have great influence on the quality of the products. In the numerical simulation with free surface flows, the spine method is adopted to update the free surface, and the force-free boundary condition is imposed along the take-up plane to avoid severe singularity problems existing at the take-up plane. From the numerical results of steady isothermal flows of a generalized Newtonian fluid, it is shown that the draw ratio plays a major role in predicting the shape of the final sheet produced and the surface tension has considerable effect on the bead thickness ratio and the bead width fraction, while shear-thinning and/or tension-thickening viscosity affect the degree of neck-in.
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, it is hard to tell a priori which of these techniques will be the most effective to solve a specific problem. It has been suggested that the better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the predictive performance. This paper proposes the post-model integration method, which tries to find the best combination of the results provided by individual techniques. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques, Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an object function subject to numerous hard and soft constraints. This study applies three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit model and Neural Networks) as base models for the corporate failure prediction. The results of composite predictions are compared with the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods improve the performance of business classification.
최근 데이터마이닝 기법을 이용하여 기업의 부실을 예측하고자 하는 연구가 많이 이루어져 왔다. 여러 연구자들에 의해 다양한 데이터마이닝 기법이 연구되었으나 각 방법론이 장단점을 가지고 있기에 이를 보완적으로 사용하고자하는 결합기법에 대한 연구도 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 각 기법의 특성을 바탕으로 4가지 형태로 구분하고 각 형태의 대표적인 기법을 선택하여 이를 유전자알고리즘을 통하여 통합하는 기법을 제안한다. 유전자알고리즘은 전역최적화기법으로 다양한 기법의 결과를 유기적으로 통합하여 최적해 또는 유사최적해를 찾게 해 줄 것이다. 본 연구에서는 기업부실예측에서 유용한 모형을 찾기 위하여 단일모형, 기존의 통합모형과 본 연구에서 제안하는 유전자알고리즘 통합기법의 결과를 비교한다.
Environmental problems caused by GHG emitted by various industries are emerging around the world, and accordingly, relevant regulations are being applied by countries around the world. Korea is operating a carbon credit system that trades GHG in industry for money, which is expected to be applied to the construction industry. In addition, construction equipment using fossil fuels accounts for the largest portion of $CO_2$ emissions in the construction industry, and the importance of $CO_2$ reduction and prediction is increasing. However, there is a lack of data on the directly measured $CO_2$ emissions of construction equipment and there is no accurate methodology for measuring methods. Therefore, in this study, independent variables were derived based on the $CO_2$ emission data. In addition, multiple linear regression is performed for each independent variable to derive a predictive model of carbon dioxide emission by work type of construction equipment. It is expected that the construction process plan based on environmental factors in the construction industry can be established in the future.
본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.
본 연구에서는 할부금융시장에서의 고객신용예측을 위한 모형으로 여러 가지 인공신경망(Neural Network) 모형들을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 통합한 신용예측모형을 제안한다. 10개의 학습된 인공신경망 모형들을 유전자알고리즘을 이용하여 종류별로 통합하여 MLP(Multi-Layered Perceptrons), Linear, RBF(Radial Basis Function) 세 가지의 대표모델을 얻고 이를 다시 하나의 인공신경망 모델로 통합하였다. 이를 통합되기 이전의 각각의 인공신경망 모형들과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 통합모형의 유효성과 통합방법의 타당성을 제시하였다.
Knowledge acquisition has been a major bottleneck in building expert systems. To ease the problems arising in knowledge acquisition, analog concept learning systems(ACLS) has been used. In this paper, in order to avoid the overfitting problem and secure a good performance, we propose the revised ACLS, which pruning methods -cost complexity, reduced error, pessimistic pruning and production rule- are incorporated into and apply them to the credit evaluation for Korean companies. The performances of the revised ACLS are evaluated in light of the prediction accuracy. To check the effect of the training data sampling on the performance, experiments are conducted using the different proportion of the training data. Experimental results show that the revised ACLS of combining cost complexity pruning with reduced error pruning performs best among original ACLS and other methods.
최근 기대수명의 증가로 건강에 대한 관심이 늘어나고 있으며 이에 따라 건강관련 산업 및 서비스에 대한 수요도 증가하고 있다. 개인의 건강상태를 다양한 요소들을 이용하여 평가하고 분류할 수 있는 방법을 통해 다양한 건강관련 프로그램 및 서비스를 보다 합리적으로 운영할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 연구를 통해 잘 알려진 건강상태 관련 요인들을 이용하여 건강수준을 측정하고 평점화하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 신용평가모형의 변수 선정과 범주화, 모형 도출, 평점화로 이어지는 일련의 과정에서 사용하는 방법론을 도입하였고 모형의 적합을 위해서 국민건강보험공단에서 제공하는 표본 코호트 DB를 이용하였다. 본 연구에서 도출된 건강수준 평가모형은 헬스케어 및 건강관련 서비스에 대한 구조 설계 및 운영에 적절하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이메일은 다른 커뮤니케이션 채널에 비해서 비용이 저렴하며 고객에게 신속하게 접근할 수 있으며 고객과의 쌍방향 커뮤니케이션을 가능하게 하기 때문에 기존 고객 유지와 신규고객 확보 및 신상품 홍보 그리고 판촉활동에 활용되고 있다. 본 연구에서는 실증적 사례로 국내 A은행에서 신용카드 회원을 대상으로 실행하였던 이메일 마케팅 결과를 분석하여 이메일 개봉률, 반응률 및 이메일 마케팅별 순증 이용금액을 분석하였으며 특정 이메일 마케팅을 선정하여 프로모션 대상 회원과 반응회원의 특성을 살펴보았다. 효과 캠페인 및 비효과 캠페인 대상회원의 특성을 비교하여 분석한 결과 효과 캠페인과 비효과 캠페인간의 유사성과 차이점을 도출할 수 있었다. 이메일 개봉 및 미 개봉회원 분석에서 효과 캠페인은 여성의 개봉률이 상대적으로 높았고, 비효과 캠페인에서는 남성의 개봉률이 높았다. 연령 또한 효과 캠페인은 30대의 개봉률이 낮았으나, 비효과 캠페인에서는 $20{\sim}30$대의 개봉률이 높았다. 반응 및 미반응회원 분석에서는 남성의 반응률이 효과 및 비효과 캠페인 모두 높게 나타났고, 30대의 반응률이 높고 20대의 반응률이 낮은 점도 유사하게 나타났다. 직업의 경우 효과 캠페인은 주부, 기타 소득자 및 금융거래자의 비중이 높았으나, 비효과 캠페인은 급여생활자(중소기업 등)의 반응률이 높았고 주부는 동일하게 높았다. 이메일 마케팅에 대한 주부의 반응도에 대해서는 향후 추가 연구가 진행되어야 한다고 판단된다. 종합적으로, 효과 캠페인을 비효과 캠페인과 비교할 때 타겟고객으로부터 높은 개봉률 및 반응률을 이끌어 냈고, 신용카드 매출액 증대를 많이 하였기 때문에, 이메일 마케팅의 목적달성에 있어서 비교 우위에 있었는데 추후 동 효과 캠페인시 반응한 회원의 특성을 토대로 한 타겟마케팅을 실시하여 반응률에서 유의미한 차이 발생을 심층 분석할 필요가 있다. 끝으로, 실증적 사례를 토대로 이메일 채널의 효과 제고방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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