• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 중소기업연구
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• 제31권4호
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• pp.67-93
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• 2009

본 연구는 1999년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업을 대상으로 재무적 제약과 배당스무딩간의 관계를 실증분석 하였으며, 주요한 분석결과는 다음과 같다. 기업들은 목표 배당성향을 가지고 있으며, 실제 배당성향이 목표 배당성향에서 이탈하면 다시 배당지급을 부분적으로 조정한다. 배당조정속도는 Lintner(1956)의 배당조정모형의 핵심변수인 전기 주당배당과 당기 주당이익을 사용하여 거의 대부분 측정할 수 있으며, 잔여배당이론과 그 이후에 등장한 배당신호이론, 대리인이론, 케이터링 이론 및 거래비용이론에 관한 대용변수들은 배당조정속도에 부분적으로 영향을 미친다. 그리고 전기 주당배당은 당기 주당이익보다 배당조정속도에 더 큰 영향을 미치는데, 이는 기업들이 특별한 이유가 없는 한 전기 주당배당 수준을 장기적으로 유지하는 안정적인 배당정책을 선호한다는 증거가 된다. 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다. 다시 말해, 혁신형 중소기업은 배당지급이 목표 배당성향에서 이탈하더라도, R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 목표 배당성향을 향하여 배당지급을 신속하게 조정하여 배당스무딩을 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 이는 재무적 비제약 기업일수록 자본시장을 통한 외부 자금조달이 용이하기 때문에 주당배당을 신속하게 조정한다는 증거가 된다. 따라서 자본시장 접근성이 용이하여 재무적 제약을 적게 받는 기업일수록 외부 자금조달이 용이하기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정함으로써 배당스무딩을 더 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 중소기업청에서 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업은 신용보증지원, 정책자금지원, 조세혜택, 공공입찰 우선권 부여 등과 같은 다양한 정책적 혜택으로 인해 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정할 수 있다. 결론적으로, 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르고, 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정 속도가 더 빠르다. 다시 말해, 중소기업 중에서도 R&D 집중도가 높은 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 배당스무딩을 신속하게 할 수 있고, 혁신형 중소기업 중에서도 자본시장 접근성이 좋은 기업은 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당스무딩을 더 신속하게 할 수 있다. 따라서 중소기업 경영자는 R&D 집중도를 증가시키고 자본시장 접근성을 높여 재무적 제약을 회피함으로써 신속한 배당스무딩을 통해 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다고 생각한다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)의 경우에도 배당조정속도가 비혁신형 중소기업보다 더 빠르게 나왔다. 이러한 결과는 배당정책의 측면에서 중소기업청의 혁신형 중소기업 정책을 지지하는 실증적인 증거가 된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권4호
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• pp.81-101
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• 2012

본 연구는 프랜차이즈 가맹본부와 가맹점간의 관계에 주안점을 두고, 가맹본부와 가맹점사업자의 특성이 신뢰와 몰입과 같은 양자간의 관계에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고 이러한 신뢰와 몰입이 재계약의도가 포함된 가맹점의 만족에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 특히 현재와 같이 시장의 불확실성이 높은 상황에서 시장 불확실성 요인이 가맹본부 및 가맹점 사업자의 특성과 신뢰 및 몰입과의 관계에 어떠한 영향을 미칠 것인지에 대해서도 살펴보고자 하였다. 연구결과 가맹본부의 특성 가운데 가맹본부의 표준화관리는 가맹본부에 대한 가맹점의 신뢰와 몰입을 저해시키는 것으로 나타났고, 가맹본부의 지원은 가맹점의 신뢰와 몰입을 높이는 것으로 나타났다. 그러나 가맹본부의 가맹점에 대한 통제와 인센티브 정책은 가맹본부에 대한 가맹점의 신뢰 및 몰입에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 가맹점사업자의 특성 가운데는 가맹점의 건전한 재무상태와 기업가 정신이 가맹본부에 대한 신뢰와 몰입을 높여주는 것으로 나타났다. 그러나 가맹점사업자의 우수한 사업능력은 오히려 가맹본부에 대한 몰입을 감소시키는 것으로 나타났다. 그리고 가맹본부에 대한 신뢰와 몰입은 가맹본부에 대한 만족을 높여주어 재계약의도를 높이는 것으로 나타났다. 추가적으로 시장 불확실성에 따라 가맹점사업자의 특성이 본부에 대한 신뢰와 몰입에 미치는 효과가 차이가 있을 것으로 생각하였으나, 불확실성의 인식정도에 따라 가맹점 사업자의 특성이 미치는 효과는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 가맹본부가 지속적으로 성장 발전하기 위해서 가맹점에게 시설투자나 마케팅 비용부담을 전가하여 가맹점으로부터 수익을 강제적으로 얻으려 하기 보다는 가맹점의 영업활동이 잘 될 수 있도록 가맹본부가 가맹점을 적극적으로 지원을 해줌으로써 가맹점의 수익이 가맹본부의 수익으로 연결될 수 있게 하는 것이 양자의 발전을 위해 더욱 바람직한 방향임을 보여주는 결과라 할 수 있을 것이다.