• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.227-249
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• 2003

부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.83-93
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• 2001

기업부실예측은 과거로부터 많은 연구가 이루어진 분야로, 주로 통계기법에 의한 분류예측문제로 다루어져 왔다. 최근에는 인공신경망, 의사결정나무 등 비선형성을 반영할 수 있는 인공지능 기법을 적용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 최적화에 주로 활용하는 인공지능 기법인 유전자 알고리즘을 규칙추출을 통한 기업부실예측 모형의 개발에 적용하고, 활용가능성을 검증하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제27권3호
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• pp.359-372
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• 1997

본 연구는 성인 III급 부정교합환자에서의 성별, 수직피개도에 따른 악안면골격, 치성구조의 차이 및 치열궁 형태의 차이를 알아보기 위해 시행되었다. 49명의 성인 III급 부정교합자의 측모 두부 X-선 계측사진과 진단모형을 이용하였으며, 측모 두부 X-선 계측사진에서 24개의 선계측 항목과 22개의 각도계측 항목, 12개의 비율항목을 선정하였고, 진단모형에서는 상, 하악의 악궁 장경, 폭경, 전치부 총생, 구치 관계를 계측 또는 계산하였다. 성별, 수직피개도별 t-test를 시 행하였고, 수직피개도에 따른 t-test 결과 유의차를 보인 항목을 대상으로 하여 수직피개도가 0mm보다 작은 개교군과 0mm보다 큰 비개교군을 나누는 다중판별분석을 시행하였다. 결과는 다음과 같다 ; 1. 하악기저골 길이와 전상치조고경을 제외한 대부분의 선계측 항목에서 남자가 유의하게 큰 값을 보였으나(p<0.05), 악간관계, 두개저에 대한 상, 하악골의 상대적 위치 항목에서는 성별 유의차가 없었다. 2. 모형 계측치에서 상, 하악 전치부 총생, 하악 제 1소구치간 폭경, 상악치열장경, 평균구치관계를 제외한 항목에서 남자가 유의하게 큰 값을 보였다(p<0.05). 3. 개교군과 비개교군사이에 상, 하악골 크기항목에서는 유의차가 없었으나 개교군에서 하악각의 증가(p<0.05), 하악지의 후방경사(p<0.01)가 유의하게 있었고, 상악골(p<0.01), 하악골(p<0.05)이 모두 두개저에 대해 전방위를 취하였다. 4. 개교군에서 전하안면고경(p<0.05)과 후상치조고경(p<0.05)이 유의하게 컸으며 이는 하악골의 두개저에 대한 위치에 대해 보상적으로 작용하였다. 개교군에서 전상후상치조고경비(p<0.001)와 전하후하치조고경비(p<0.05)는 유의하게 작은 값을 보였다. 모형 계측치중에서는 상악전치부 총생(p<0.05)만이 개교군에서 유의하게 작은 값을 보였다. 5. 성인 III급 부정교합에서 전치부 개교군과 비개교군을 구분하는 다중판별분석식을 구했으며 분석식에 포항된 항목은 하악각, 전하후하치조고경비, 전상후상치조고경비, FH-NA였다. 위 판별식으로 본 연구대상을 판별한 결과, 전체정판별률은 $92.86\%$였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.61-69
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• 2015

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 통해 추출된 시간 영역과 주파수 영역의 특징들을 활용하여 심박수변이도를 확률적인 지식으로 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 지식획득 알고리즘은 규칙생성과 규칙평가 단계로 구성되어 있으며, 규칙생성에서는 ROC 분석을 통해 수치적인 속성값을 이산화된 구간으로 변환하고, 서로 다른 의사결정값을 포함하는 구간들 사이에 일관성 정도를 비교함으로써 감축된 규칙-집합을 생성한다. 이때 규칙-집합 내에 각 규칙에 대해서 확률적 해석을 위한 3가지 척도를 추정하였다. 제안된 모형의 효과성은 심혈관질환 병력을 가진 58명의 심전도 데이터로부터 심방세동을 식별할 수 있는 5가지 규칙을 생성하였고, 이들 규칙의 분별력을 평가하였다. 실험결과, 제안된 모형으로부터 생성된 지식은 4가지 성능평가 척도에 대해서 각각 93%의 정확도를 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.781-788
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• 2005

LDA는 클래스간 퍼진 정도와 클래스내 퍼진 정도의 비를 최대화하는 변환를 구하는 데이터 구분 기술이다. LDA는 여러 가지 응용에 성공적으로 응용되었지만 그 모델의 단순성과 관련된 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째는 각 클래스의 데이타가 가우시안 분포를 가진다고 가정되므로 복잡한 분포를 갖는 데이타를 구분하는데 실패한다는 것이다. 둘째는 LDA가 클래스의 전체 범위에 대해서 단지 하나의 변환만을 주므로 클래스 기반의 정보를 잃게 된다는 것이다. 본 논문은 위의 문제들을 극복하는 세가지 확장들을 제안한다. 첫 번째 확장은 더 복잡한 분포를 표현할 수 있는 PCA 혼합 모형을 이용하여 클래스내 퍼진 정도를 모델링함으로써 첫째 문제를 극복한다. 두번째 확장은 클래스 기반 특징들을 제공하기 위해서 각 클래스에 대해 다른 변환을 취함으로써 둘째 문제를 극복한다. 셋째 확장은 PCA 혼합 모형의 관점에서 각 클래스를 표현함으로써 앞의 두 확장을 결합하는 것이다. 숫자 인식과 알파벳 인식에 대한 실험에서 LDA의 모든 제안된 확장들이 LDA보다 더 좋은 분류 성능을 보여 주었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권6호
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• pp.859-869
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• 2011

영화의 흥행 결정 요인에 대한 학문적 연구와 함께 상업적 시각에서 개별 영화의 흥행 예측에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 2010년 한국에서 개봉된 영화를 대상으로 영화 흥행에 영향을 미치는 요인들과 영화 흥행 성과간의 관계를 분석하였다. 제작 전 투자 의사결정단계에서 영화 장르, 관람등급, 감독, 배우가 통계적으로 유의한 결과를 보였으며, 배급편성의 의사결정단계에서는 배우효과, 스크린수, 배급사파워, 소셜미디어가 통계적으로 유의한 결과를 나타내고 있다. 선택확률개념을 이용한 다항로짓모형을 통해 영화 흥행작의 성과에 영향을 미치는 요인을 검증하였으며, 인공신경망, 판별분석과 비교하여 다항로짓모형의 흥행영화 예측력을 입증하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.35-49
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• 2018

대한민국에서 치킨집은 전 세계 맥도날드 매장 수보다 많을 정도로 자영업의 큰 비중을 차지하는 창업 업종이다. 치킨집은 꾸준히 생겨나고 있지만, 소상공인의 창업 후 폐업률은 3년 62%, 5년 71%에 육박하는 것으로 나타났다. 특히, 숙박 및 음식점의 경우 70%가 3년을, 82%가 5년을 버티지 못하는 것으로 집계되었다. 이에 본 연구는 '서울 치킨집 폐업 예측 모형'을 개발하여, 예비창업자가 개업 후보지를 선정하는 의사결정 과정에 도움을 주고자 하였다. 먼저 행정자치부 지방행정 인허가 데이터의 업소별 개 폐업 신고 일자를 중심으로 다양한 변수를 수집하였다. 이후 다양한 분류 알고리즘을 적용하고, 예측 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과, 인공신경망(Neural Networks)이 가장 높은 정확도를 보였지만 특이도와 민감도가 불균형적이었다. 이에 비해 유연판별분석(FDA)은 인공신경망보다 정확도는 낮지만, 상대적으로 균형적인 예측 성능을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.597-607
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• 2008

첨단여행자정보시스템은 운전자에게 자동차 주행 중 필요한 소요시간정보, 교통정체정보, 우회정보, 유고정보 등과 같은 유익한 정보를 직접 제공할 수 있는 시스템으로 다른 시스템과 비교해 특히, 중요한 분야로 주목받고 있다. 하지만 아직까지 교통정보제공에 따른 고속도로이용자의 만족도와 같은 정성적인 항목에 대한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 고속도로의 교통정보만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류에 의한 정준판별분석 및 정준상관분석을 실시하여 고속도로 교통정보 제공에 따른 이용자 만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류에 의한 모형화를 실시하여 도로이용자가 느끼는 고속도로 교통정보 만족도에 대한 인식의 변화를 파악하여 고속도로이용자의 인식과 고속도로 교통정보 만족도의 상관성을 명확하게 규명하였다. 마지막으로 고속도로의 교통정보만족도 이미지 특성을 명확하게 규명하기 위하여 주성분 분석을 실시하여 고속도로이용자의 감성인식의 변화를 규명하고, 구조방정식이론을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 교통정보 만족도 평가 모형을 개발하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제31권3호
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• pp.490-502
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• 1998

본 연구는 우리 나라 병원도산 예측모형을 도출하기 위한 연구로 1992년에서 1997년 사이 5년간의 전국 병원 경영통계 자료를 이용하여 1995년부터 1997년 사이에 도산한 병원중도산전 3년까지의 연속된 자료가 있는 31개 병원을, 비교군 병원은 도산병원과 유사한 병상규모를 가지고 당기순이익이 발생한 31개 우량병원을 선정하여 단계적 판별분석에 의한 실증연구를 시행하였다. 본 연구의 구체적 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 도산전 각 연도별로 도산병원과 우량병원간에 연구변수의 단순 평균치분석 결과, 자본구조 지표인 자기자본비율과 수익성지표인 총자본의료이익을, 의료수익의료이익을, 총자본경상이익을, 의료수익경상이익율, 총자본순이익을 등은 도산 1, 2, 3년전 모두에서 도산병원과 우량병원간에 유의한 차이를 보였다. 자본고정성지표는 도산 1년전에 고정비율이 유의한 차이를 보였고, 유동성지표는 도산 1년전에는 유동비율과 당좌비율이 유의한 차이를 보였고 도산 2년전에는 당좌비율만이 유의한 차이를 보였다. 활동성지표로는 도산 1년전에 총자본회전율과 재고자산회전율이 유의한 차이를 보였고 도산 2년전에는 총자본회전율과 의료미수금회전율이, 도산 3년전에는 의료미수금회전율만이 유의한 차이를 보였다. 생산성지표로는 도산 2년전에 총자본투자효율이, 도산 3년전에는 조정환자1인당 부가가치가 유의한 차이를 보였다. 진료실적지표로는 도산 3년전 일평균재원환자수가 유의한 차이를 보였다. 둘째, 도산 1, 2, 3년전 판별함수는 각각 도산 1년전 Z=($0.0166\times$당좌비율)-($0.1356\times$총자본경상이익을)-($1.545\times$총자본회전을), 도산 2년전 Z=($0.0119\times$당좌비율)-($0.1433\times$총자본의료이익율)-($0.0227\times$총자본투자효율), 도산 3년전 Z=($0.3533\times$총자본순이익율)-($0.1336\times$의료미수금회전율)-($0.04301\times$조정환자1인당부가가치)+($0.000119\times$일평균재원환자수)이었다. 셋째, 도출된 도산 1, 2, 3년전 각 판별함수의 예측력은 77.42%, 79.03%, 82.25% 이었다.