• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 통합자연과학논문집
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• 제13권2호
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• pp.76-82
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• 2020

If normality of an observed data is not a viable assumption, we can carry out normal-theory analyses by suitable transforming data. Power transformation by Box and Cox, one of the transformation methods, is derived the power which maximized the likelihood function. But it doesn't induces the closed form in mathematical analysis. In this paper, we compose some R the syntax of which is easier than other statistical packages for deriving the power with using numerical methods. Also, by using R, we show the transformed data approximately distributed the normal through Q-Q plot in univariate and bivariate cases with some examples. Finally, we present the value of a goodness-of-fit statistic(AD) and its p-value for normal distribution. In the similar procedure, this method can be extended to more than bivariate case.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.123-131
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• 2016

빅데이터 환경 하에서 프로세스 마이닝은 업무수행 시 발생하는 수많은 데이터들을 활용하여 기업의 ERP시스템 상의 이벤트 로그로부터 프로세스의 수행과 개선에 관련한 많은 정보 및 통찰력을 얻게 해준다. 최근에는 프로세스 마이닝의 최대 강점을 활용하여, 기업조직의 감사업무에 적극적으로 활용하려고 하는 다양한 연구 활동이 활발히 진행 중에 있다. 그러나 프로세스 마이닝을 이용한 영업감사 적용에 관한 최근의 국내 연구는 빅데이터 환경 하에서는 매우 미흡한 실정이다. 이러한 상황에 착안해서, 본 연구는 프로세스 마이닝이 감사 분야에 적용된 기존 연구를 한층 더 강화시킴으로써, 온라인 방식 및 전통적 감사에 최적으로 적용할 수 있는 프로세스 마이닝 적용 방안을 제안하고자 한다. 또한 빅데이터 환경하에서 기업 조직의 리스크 발생 요인들을 사전에 모니터링함으로써, 리스크의 조기 발견 및 이를 예방할 수 있는 상시 모니터링 정보 서비스 시스템을 제안한다. 이를 위해서 리스크 요인을 기반으로 데이터들을 추출하고 평가에 대한 관리기준을 설정한다. 본 논문의 연구의 범위는 영업감사에 있어 실제 사례를 통해 위험요소의 사전 검증 시스템을 설계 한다. 그리고 이러한 영업감사 시스템을 통해 예방감사 실현, 높은 리스크 요인들에 대한 상시 대응, 사기 발생 억제, 규칙 및 지침 위반에 대한 적시조치, 경영환경 변화에 대한 감사 아이템 추가 발굴 체계 구축, 프로세스 개선 중심의 사전적인 컨설팅 감사의 실현, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 행한다. 이 결과로 영업 감사 실시간 관련 통합 모니터링이 강화되어 재무 리스크 회피, 감사기간 단축 및 감사 품질 개선 등의 효과가 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1013-1024
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• 2022

전력 계통에서 발생하는 부하손실은 전기품질 수준을 평가하는 지표로 활용되지만, 국내외 전력 유틸리티들의 수익 창출을 방해하는 가장 큰 요인이 된다. 따라서 전력 계통에서 발생하는 부하손실에 대한 정확한 분석은 매우 중요하다. 그러나 빠르게 증가하는 분산전원 연계로 인해 배전계통의 변동성이 증가하여 정확한 손실량을 계산해내는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문에서는 분산전원 연계로 인해 배전선로에서 발생하는 부하손실의 더욱 정확한 산정을 위하여 스마트그리드 빅데이터 인프라를 구축하였다. 또한, 스마트그리드 빅데이터의 특성 중 하나인 '불확실성'을 제거하기 위한 데이터 전처리기법을 적용하여, 부하손실 분석의 정확도를 높였다. 본 논문에서 수행한 부하손실 분석 결과는 배전설비 투자계획 또는 안정적인 전력공급 신뢰성과 전력품질을 유지하기 위한 배전계통 운영계획에 기초자료로 활용될 수 있다.

• 보건행정학회지
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• 제14권1호
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• pp.44-64
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• 2004

As of 1 July 2000 a big reform was introduced into the Korean health care system: the separation between prescribing and dispensing of drugs (SPD reform). There was, however, a big financial stake associated with pharmaceuticals, particularly before the reform, because physicians as well as pharmacists were allowed to purchase drugs at much lower costs than the insurance reimbursement. In this respect, this study focuses on the change in income and profit of both doctor's clinics and pharmacies after the reform. Data from National Health and Nutritional Survey by the ministry of health and welfare were used to estimate the income or expenditure that are financed by out-of-pocket payment of the patients, while national health insurance data etc. were used for the estimation of the income or expenditure that is financed by insurers. Average annual income per doctor's clinic increased from 299 million won to 338 million won for the three years between 1998 and 2001, whereas average annual income per pharmacy increased enormously from 60 million won to 305 million won for the same period. Average annual 'profit' increase per each doctor's clinic caused by the reform itself was estimated to range from 50 to 83 million won, while that per each pharmacy, from 23 to 87 million won. In sum, while both doctor's clinics and pharmacies are beneficiaries of the SPD reform, its positive impact is particularly prominent on the latter.

• 보건행정학회지
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• 제28권3호
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• pp.263-271
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• 2018

Health technology assessment (HTA) is defined as multidisciplinary policy analysis to look into the medical, economic, social, and ethical implications of the development, distribution, and use of health technology. Following the recent changes in the social environment, there are increasing needs to improve Korea's healthcare environment by, inter alia, assessing health technologies in an organized, timely manner in accordance with the government's strategies to ensure that citizens' medical expenses are kept at a stable level. Dedicated to HTA and research, the National Evidence-based Healthcare Collaborating Agency (NECA) analyzes and provides grounds on the clinical safety, efficacy, and economic feasibility of health technologies. HTA offers the most suitable grounds for decision making not only by healthcare professionals but also by policy makers and citizens as seen in a case in 2009 where research revealed that glucosamine lacked preventive and treatment effects for osteoarthritis and glucosamine was subsequently excluded from the National Health Insurance's benefit list to stop the insurance scheme from suffering financial losses and citizens from paying unnecessary medical expenses. For the development of HTA in Korea, the NECA will continue exerting itself to accomplish its mission of providing policy support by health technology reassessment, promoting the establishment and use of big data and HTA platforms for public interest, and developing a new value-based HTA system.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.32-41
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• 2023

Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.193-204
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• 2022

The 2018 Seoul Zero Pay is a policy actively promoted by the government as an economic stimulus package for small business owners and the self-employed who are experiencing economic depression due to COVID-19. However, the controversy over the effectiveness of Zero Pay continues even after two years have passed since the implementation of the policy. Zero Pay is a joint QR code mobile payment service introduced by the government, Seoul city, financial companies, and private simple payment providers to reduce the burden of card merchant fees for small business owners and self-employed people who are experiencing economic difficulties due to the economic downturn., it was attempted in the direction of economic revitalization for the return of alleyways[1]. Therefore, this study intends to draw implications for improvement measures so that the ongoing zero-pay can be further activated and the economy can be settled normally. The analysis results of this study are as follows. First, it shows the effect of increasing the income of small business owners by inducing consumption in alleyways through the economic revitalization policy of Zero Pay. Second, the issuance and distribution of Zero Pay helps to revitalize the local economy and contribute to the establishment of a virtuous cycle system. Third, stable operation is being realized by the introduction of blockchain technology to the Zero Pay platform. In terms of academic significance, the direction of Zero Pay's policies and systems was able to identify changes in the use of Zero Pay through big data analysis. The implementation of the zero-pay policy is in its infancy, and there are limitations in factors for examining the consumer image perception of zero-pay as there are insufficient prior studies. Therefore, continuous follow-up research on Zero Pay should be conducted.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권10호
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• pp.421-428
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• 2017

최근 온라인 금융서비스의 성장과 금융 기술의 급격한 발전으로 인하여 온라인에서 사용자를 등록 및 인증하기 위한 비대면 본인확인기술에 대한 다양한 접근 방법의 필요성이 제기되고 있다. 일반적으로 비대면 방식은 대면방식에 비해서 많은 위협에 노출되어 있다. 따라서 최근에는 이런 위험성을 보완하고 보다 신뢰할 수 있는 비대면 본인확인 방법을 위해서 다양한 요소와 채널을 이용하여 사용자를 검증할 수 있는 정책과 기술이 연구되고 있다. 이러한 새로운 접근방법 중 하나는 다수의 사용자 개인정보를 수집하고 검증하는 기술이다. 따라서 본 논문은 사용자의 다양하고 많은 정보를 기반으로 온라인에서 본인확인을 수행하는 빅데이터 기반 비대면 본인확인 방법을 제안한다. 또한 제안방법은 서비스에서 요구하는 본인확인 등급에 필요한 사용자 정보만 수집하고 검증하는 세분화된 본인확인 정보관리 방법을 제안한다. 그리고 본 논문은 검증된 본인확인 정보를 사용자가 재사용할 수 있도록 다른 서비스 제공자들과 공유할 수 있는 본인확인 정보 공유 모델을 제안한다. 마지막으로 제안 방법이 비대면 본인확인 과정에서 강화된 사용자 검증을 통해서 서비스에서 요구하는 본인확인 등급만 검증하고 관리하는 시스템을 구현하여 실험 결과를 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.