• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.77-90
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• 2023

본 연구의 목적은 SNS 사용특성과 대출상품의 특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 확인하여 SNS를 활용하는 대안신용평가가 기존 대출심사를 보완할 수 있는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 SNS를 활용하여 실제 대출심사에 반영하고 있는 T사 A 신용대출 프로그램 데이터를 이용하여 SNS 사용특성, 대출특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 이항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 사용자의 성격 및 개별 특성을 나타내는 프로필 사진의 경우 본인을 드러내지 않으려고 프로필 사진을 등록하지 않은 사람들과 달리 외향적인 경향의 사람이 선택할 가능성이 큰 본인 사진, 가족, 친구 등의 사적그룹 사진, 성실성의 경향이 강한 사람이 선택할 확률이 높은 취미 등 사회활동 사진, 개방성과 신경성이 높은 경향의 사람이 많이 선택하는 캐릭터·유머 사진, 개인의 사생활과 직결되는 가족·친구 등 사진을 SNS에 사용하는 사람들일수록 신용대출 상환에 적극적인 것으로 나타났다. 본인을 감추는 풍경 등의 사진 사용과 신용대출 상환과의 인과관계는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, SNS 사용량이 많을수록 신용대출 상환가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 SNS 소통량은 신용대출 상환가능성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 소통량이라는 변수가 사용자가 직접 작성한 글보다는 타인의 댓글에 대한 공감을 나타내는 수동적 측면이 강하기 때문에 나타난 결과라 판단된다. 대출채권이 가진 특성을 나타내는 대출기간과 대출횟수도 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대출기간과 대출횟수가 소액대출 상품에서도 중요한 영향요소로 고려되어야 함을 의미한다. 개인 특성 변수 중에서는 성별만 유의하게 나타났다. 이는 분석에 사용한 대출프로그램이 은행 등의 금융기관에서 대출이 불가능한 저신용 점수를 가진 20~30대 고객이 대부분인 상품으로 이용자의 나이와 신용점수에 있어서 차별성이 크지 않다는 것을 의미한다. 본 연구는 SNS사용량과 프로필 사진 등 기존 신용평가 연구에서 다루지 않은 변수를 사용하여 신용대출 상환과의 영향관계를 실증분석 하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. SNS와 같은 주관적 비정형정보를 서민지원 대출심사에 활용한다면, 신용거래가 없어서 신용등급이 낮거나 단기적 유동성 함정에 빠진 차입자 즉 금융이력부족자(Thin filer)들이 신용거래 등의 금융 이력이 축적될 때까지의 신용비용에 대한 불이익을 감소시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.71-90
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• 2011

본 연구는 정보보호의 통제활동(물리적 보안, 관리적 보안, 기술적 보안)이 조직유효성에 미치는 영향과 정보 활용의 조절효과를 실증적으로 분석하는데 목적을 갖고 연구하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정보보호 통제활동(물리적 보안, 기술적 보안, 관리적 보안)이 조직유효성에 미치는 영향을 검증한 결과 물리적 보안, 기술적 보안, 관리적 보안요인이 조직유효성에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(p < .01). 둘째, 정보보호 통제활동(물리적 보안, 기술적 보안, 관리적 보안)이 정보 활용에 미치는 영향을 검증한 결과 기술적 보안, 관리적 보안요인이 정보 활용에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(p < .01). 셋째, 조직유효성에 영향을 미치는 정보보호 통제활동(물리적 보안, 기술적 보안, 관리적 보안)이 정보 활용에 의해 조절되는지를 검증하기 위해 정보보호 통제활동(물리적 보안, 기술적 보안, 관리적 보안)과 정보 활용의 상호작용 변수를 추가적으로 투입한 모델의 설명력은 50.6%로 4.1%가 추가적으로 증가하였고, 추가적으로 투입된 상호작용 변수들 중에는 물리적 보안과 정보 활용의 상호작용 요인(${\beta}$ = .148, p < .01), 관리적 보안과 정보 활용의 상호작용 요인(${\beta}$ = .196, p < .01)이 통계적으로 유의미한 것으로 나타나(p < .01), 정보 활용은 통제활동 중 물리적 보안, 관리적 보안요인과 조직유효성 간의 관계를 조절하는 것으로 시사해 주었다. 이상의 결과를 볼 때, 정보보호를 위한 내부 통제활동으로서 물리적, 기술적, 관리적 요인이 정보활용 정도에 따라 조직유효성에 매우 유의적인 영향을 미치는 주요 기제임을 입증시켜 주었다. 이는 정보보호 통제활동에 있어서 물리적, 기술적, 관리적 보안요인이 모두 효율적으로 잘 수행될수록 정보활용 또한 높고 효율적으로 통제되고 정보활용이 조절 되는 것으로 나타내 이들 세 가지 요인 모두 유용한 정보활용을 위한 변수임을 실증해 주었다. 이 실증된 정보활용의 조절정도나 난이도에 따른 정보보호를 위한 조직효율성에서 종사자의 내부 고객만족과 정보관리의 효율, 위험리스크 감소에 매우 유의적인 성과를 나타내 주는 촉진기제로서 작용함을 시사한 것이라 볼 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.