• 아태비즈니스연구
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• 제11권3호
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• pp.63-77
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• 2020

Purpose - The purpose of this study is to examine the effects of personal characteristics, loan characteristics, and interest rate characteristics of 2,653 borrowers on the delinquency possibility. In doing so, this study applies both multiple regression and logistic regression models to the data of credit unions in the city of Daegu. Design/Methodology/Approach - The major results of multiple regression analysis using SPSS are as follows. Findings - As for the results of testing the significance of the regression coefficients, it has been found that among the personal characteristics variables membership, credit rating, credit rating changes, and LTV have significant positive (+) effects on the delinquency possibility. Also it has been shown that among the loan characteristics variables loan amount, loan balance, total debt amount, collateral type, collateral amount, and repayment method have significant positive (+) effects on the delinquency possibility. Furthermore it has been found that among the interest rate characteristics variables both overdue interest rate and interest rate spread have positive (+) effects on the delinquency possibility. However, it has been shown that among the personal characteristics variables equity and membership do not have significant effects on the delinquency possibility, and that normal interest rate among the interest rate characteristics variables also do not have a significant effect on the delinquency possibility. Research Implications - By systematically analyzing the variables affecting delinquency possibility based on the results of this study, credit unions might get positive help in improving the system of managing receivables. Furthermore, the results of this study could be extended and applied to other types of financial institutions, so that financial institutions in general will also get some help to systematically manage the delinquency possibility.

• 보건행정학회지
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• 제33권4호
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• pp.450-456
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• 2023

Background: This study aims to develop a "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions" for the National Health Insurance Service to enhance administrative efficiency in protecting and collecting contributions from livelihood-type defaulters. Additionally, it aims to establish customized collection management strategies based on individuals' ability to pay health insurance contributions. Methods: Firstly, to develop the "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions," a series of processes including (1) analysis of defaulter characteristics, (2) model estimation and performance evaluation, and (3) model derivation will be conducted. Secondly, using the predictions from the model, individuals will be categorized into four types based on their payment ability and livelihood status, and collection strategies will be provided for each type. Results: Firstly, the regression equation of the prediction model is as follows: phat = exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction) / [1 + exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction)]. The prediction performance is an accuracy of 86.0%, sensitivity of 87.0%, and specificity of 84.8%. Secondly, individuals were categorized into four types based on livelihood status and payment ability. Particularly, the "support needed group," which comprises those with low payment ability and low-income type enrollee, suggests enhancing contribution relief and support policies. On the other hand, the "high-risk group," which comprises those without livelihood type and low payment ability, suggests implementing stricter default handling to improve collection rates. Conclusion: Upon examining the regression equation of the prediction model, it is evident that individuals with lower income levels and a history of past defaults have a lower probability of payment. This implies that defaults occur among those without the ability to bear the burden of health insurance contributions, leading to long-term defaults. Social insurance operates on the principles of mandatory participation and burden based on the ability to pay. Therefore, it is necessary to develop policies that consider individuals' ability to pay, such as transitioning livelihood-type defaulters to medical assistance or reducing insurance contribution burdens.

• 대한간호학회지
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• 제36권8호
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• pp.1315-1323
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• 2006

Purpose. The present study was intended to compare difference in research variables between delinquent adolescents and student adolescents, and to analyze discriminative factors of delinquent behaviors among Korean adolescents. Methods. The research design of this study was a questionnaire survey. Questionnaires were administered to 2,167 adolescents (1,196 students and 971 delinquents), sampled from 8 middle and high school and 6 juvenile corrective institutions, using the proportional stratified random sampling method. Statistical methods employed were Chi-square, t-test, and logistic regression analysis. Results. The discriminative factors of delinquent behaviors were smoking, alcohol use, other drug use, being sexually abused, viewing time of media violence and pornography. Among these discriminative factors, the factor most strongly associated with delinquency was smoking (odds ratio: 32.32). That is, smoking adolescent has a 32-fold higher possibility of becoming a delinquent adolescent than a non-smoking adolescent. Conclusions. Our findings, that smoking was the strongest discriminative factor of delinquent behavior, suggest that educational strategies to prevent adolescent smoking may reduce the rate of juvenile delinquency. Antismoking educational efforts are therefore urgently needed in South Korea.

• 융합보안논문지
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• 제15권6_2호
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• pp.37-44
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• 2015

사회구조의 변화에 따라 범죄연령의 변화도 발생하며, 범죄종류와 형태도 다양하게 나타나고 있다. 이에 대해 본 논문은 에밀 뒤르껭(E. Durkheim)의 아노미(Anomie) 이론을 접목하여 설명하고 있다. 아노미는 이중규범 또는 규범이 없는 상태를 의미한다. 즉, 기존의 지배적 규범이 약화되면서 새로운 규범이 정립되지 않았을 때 무규범 또는 이중규범 상태가 되어 사회적 혼란 상태를 야기 시킨다고 하는 것이다. 정보통신기술의 발달로 인한 SNS의 보급과 활용은 사회적 규범을 약화시키며 온라인상의 규범은 정립이 미약한 상태이다. 이러한 규범의 혼란 상태에서 청소년 비행은 증가하여 나타나고 있다. 소셜 미디어는 전파성, 개방성, 접근성, 관계성, 콘텐츠다양성 등의 특성을 갖고 있다. 이러한 소셜 미디어는 그 자체가 일종의 유기체처럼 성장하기 때문에 소비와 생산의 일반적인 매커니즘이 적용되지 않고, 양방향성을 활용하여 이용자들이 자발적으로 참여하고 정보를 공유하며 콘텐츠를 만들어 나가는 특성이 있다. 소셜 미디어는 청소년층에서 소통과 정보, 접촉수단으로 자리 잡고 있고, 이에 따른 비행의 접촉율도 높다. 소셜 미디어는 청소년 범죄에 직 간접적으로 영향을 미치고 있으나 이에 대한 제도적 규제도 뚜렷이 없는 실정이다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권4호
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• pp.233-250
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• 2012

In this paper, credit card delinquency means the possibility of occurring bad debt within the certain near future from the normal accounts that have no debt and the problem is to predict, on the monthly basis, the occurrence of delinquency 3 months in advance. This prediction is typical binary classification problem but suffers from the issue of data imbalance that means the instances of target class is very few. For the effective prediction of bad debt occurrence, Support Vector Machine (SVM) with kernel trick is adopted using credit card usage and payment patterns as its inputs. SVM is widely accepted in the data mining society because of its prediction accuracy and no fear of overfitting. However, it is known that SVM has the limitation in its ability to processing the large-scale data. To resolve the difficulties in applying SVM to bad debt occurrence prediction, two stage clustering is suggested as an effective data reduction method and ensembles of SVM models are also adopted to mitigate the difficulty due to data imbalance intrinsic to the target problem of this paper. In the experiments with the real world data from one of the major domestic credit card companies, the suggested approach reveals the superior prediction accuracy to the traditional data mining approaches that use neural networks, decision trees or logistics regressions. SVM ensemble model learned from T2 training set shows the best prediction results among the alternatives considered and it is noteworthy that the performance of neural networks with T2 is better than that of SVM with T1. These results prove that the suggested approach is very effective for both SVM training and the classification problem of data imbalance.

• 대한가정학회지
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• 제50권5호
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• pp.25-38
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• 2012

Drawing on social and cultural capital theory, the study investigates the influences of social capital and cultural capital on the academic achievement of children in out-of-home care. We collected data from 494 children living in out-of-home services, including institutional care facilities, foster care homes, and group homes. To analyze the collected data, a multiple regression analysis method was used. In addition, the IV (instrumental-variables) estimation was utilized to rule out the possibility of reverse causality. The level of children's social capital was measured through children's relationships with parents and friends, parental monitoring, etc. The level of children's cultural capital was measured by their cultural activities, such as going to museums, and playing musical instruments. Children's personal characteristics and placement history in out-of-home services were used as control variables. We found that among personal characteristic variables, self-esteem, depression and anxiety, and delinquency affected the academic achievement of the children. Cultural capital, but not social capital, positively affected the level of academic achievement of the children. Based on the study results, implications for child welfare practice were discussed.

• 한국심리학회지:법
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• 제13권1호
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• pp.53-74
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• 2022

본 연구는 현행 교정 처우의 보완적 방안으로서 소년 교정시설 내에서의 '용서하기'의 가능성을 고찰하는 데 그 목적이 있다. 문헌 고찰을 통해 지난 30여 년간 심리학자들을 중심으로 논의되어 온 용서의 개념과 용서 프로그램이 기반하고 있는 주요 용서 모델을 개관하였다. 그리고 최근 형사사법에서 주목받고 있는 회복적 사법에서 통용되는 용서와의 차이점을 살펴보았다. 또한, 교정시설에 수용된 소수의 고위험군 소년범은 상대적으로 심각성과 위험도가 낮은 소년범보다 아동기 부정적 생애경험을 비롯한 피해 사건을 더 많이 겪는다고 보고한 선행연구와 다양한 배경에서 시행된 용서 프로그램 결과를 토대로 소년 교정 현장에서의 '용서하기'의 가능성을 논증하였다. 이러한 논의 결과를 바탕으로 가해자인 소년범들도 이전에 경험한 피해 사실의 범주 내에서 제한적으로 '용서하기'가 가능하며, '용서하기'를 통한 심리적 어려움의 경감과 타인에 대한 부정적 태도의 개선이 교정 처우의 효과 제고에 기여할 수 있다는 점이 결론으로 제시되었다. 마지막에서는 본 연구의 제한점과 후속 연구에 대해 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.65-71
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• 2017

통계조사 또는 실태조사는 '어떤 조사자가?', '어떤 목적으로?', 그리고 '어떻게?' 작성되었는가에 따라 왜곡의 가능성이 있는 것이 사실이다. 심지어는 통계결과는 '거짓말' 더 나아가서 범죄 또는 비행 등에 관한 통계는 '새빨간 거짓말'로 불리기도 한다. 범죄나 비행에 관한 통계를 신뢰하지 못하는 이유는 여러 가지를 들 수 있겠지만 그 중 대표적인 원인중의 하나가 숨은 범죄(Hidden Crime) 또는 형사사법기관에 보고되지 않는 범죄(Unreported Crime)가 존재한다는 것이다. 이러한 숨은 범죄문제를 보완하기 위해 피해자조사 또는 자기보고식 조사 등의 방법이 사용되고 있으나, 이 또한 범죄의 유형에 따라 과소보고 또는 과대보고의 문제가 있다. 범죄와 비행 그리고 일탈행동에 대한 조사는 매우 민감한 사항들이기 때문에, 조사대상자들은 심리적 부담을 가지게 된다. 이처럼 조사대상자들의 경험을 밝히는 것이 부담스러운 민감한 내용에 대해 진실한 답변을 유도할 수 있는 방법으로 통계학 분야에서 확률화응답모형(randomized response model)이 개발되어 사용되어왔다. 이 기법은 피해자조사 또는 자기보고식 조사의 문제점을 해결할 수 있는 매우 유용한 방법임에도 불구하고, 우리나라에서 범죄학 분야의 조사에서 사용된 경우는 매우 적다. 따라서 이 연구에서는 범죄학 분야연구에 있어 확률화응답모형의 적용가능성을 타진하기 위하여, 확률화응답모형을 활용하여 대학생들을 대상으로 성매매에 대한 내용을 실제로 측정해 보고, 확률화응답모형의 유용성을 확인해 보았다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.121-133
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• 2017

본 연구는 취약한 내부통제시스템을 형성하고 있을 가능성이 높은 기업들을 예측하는 적합한 모형을 형성하고, 이를 기반으로 취약기업의 특성을 살펴보고자 했다. 분석에 사용된 자료는 K_금융기관과 대출거래가 이루어졌던 상장법인과 비상장법인을 대상으로 하였다. 주요 결과로, 금융기관이 내부통제가 취약한 기업을 예측하기 위해서는 로짓모형에 비해 판별모형이 적합하다는 결론에 도달했다. 판별모형이 내부통제 취약기업을 취약기업으로 예측하는 정확도가 높고, 취약기업을 정상기업으로 잘못분류 할 오류가 낮았기 때문이다. 내부통제가 취약한 기업의 주요특성은 낮은 신용도, 낮은 자산건전성, 높은 연체율, 낮은 영업활동현금흐름, 높은 부채비율, 그리고 부(-)의 매출액영업이익률을 형성하는 기업으로 나타났다. 본 내부통제 취약예측모형을 포함한 연구결과는 자료구성의 한계로 연구가 이루어지지 않았던 비상장기업군까지 확장하였기에, 금융기관이 내부통제 취약가능성이 높은 기업을 사전적으로 예측하여 자산손실을 예방하는 도구로 이용할 수 있을 것이다.