• 한국가정과교육학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.49-64
• /
• 2017

본 연구는 청소년의 가족건강성, 공감능력과 행복감의 일반적인 경향을 알아보고, 가족건강성, 공감능력이 행복감에 미치는 영향력을 살펴봄으로써 이를 통해 청소년의 행복감을 증진하는데 도움을 주는 방향을 모색하고자 한다. 첫째, 청소년이 인식하는 공감능력은 '개인적 고통'을 제외한 '관점 취하기', '동일시', '공감적 관심'에서 중간 값 보다 높게 나타났으며 성별에 따른 공감능력의 차이를 살펴보면, 여학생이 남학생에 비해 전반적으로 공감능력이 높았다. 청소년이 인식하는 가족건강성은 하위영역 모두에서 중간 값보다 높게 나타났고, 성별에 따른 가족건강성의 차이를 살펴보면 '의사소통 및 유대'를 여학생이 남학생 보다 높게 인식하는 것으로 나타났다. 청소년이 인식하는 행복감은 중간 값보다 높게 나타났으며, 성별에 따른 차이는 나타나지 않았다. 둘째, 청소년의 행복감에 공감능력 중 동일시, 공감적 관심, 개인적 고통이 영향을 미치는 것으로 나타났고, 가족건강성의 하위변인 중 가족존중 및 애정, 역할공유 및 문제해결력, 재정적 안정이 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이들 변인들은 행복감을 39% 설명해 주고 있다. 따라서, 청소년의 행복감을 증진시키기 위해서는 건강한 가족관계 형성을 위한 가족관계 강화 프로그램을 활성화하고 공감능력 향상 프로그램을 개발하여 학교나 가정에서 지속적인 교육이 이루어져야 할 것이다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제6권3호
• /
• pp.221-240
• /
• 2023

초고령사회를 목전에 둔 한국사회 시니어층은 길어진 수명과 행복한 노후를 위해 든든한 자산관리가 중요해지고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 시니어의 금융 기관 자산관리(wealth management) 서비스 이용 만족도에 영향을 미치는 요인에 대해 실증 분석을 하였다. 독립변수로는 상품의 다양성, 수익성, 안정성, 종업원의 전문성, 문제 해결 능력, 고객 지향성과 더불어 물리적 환경, 프로세스, 상속 서비스, 신탁 서비스를 설정하였다. 이를 위해 본 연구에서는 설정된 연구 모형을 토대로 가설 검정을 하기 위해 실증적 분석을 실시했다. 설문조사는 금융기관의 자산관리 서비스를 이용하고 있는 시니어를 대상으로 하였으며 최종적으로 250개를 통계분석에 활용하였다. 이를 토대로 위계적 회귀분석 방법으로 실증 분석을 하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 상품 안정성과 수익성, 종업원의 문제 해결 능력과 고객 지향성, 프로세스, 상속 서비스 및 신탁 서비스는 시니어의 금융기관 자산관리 서비스 이용만족도에 유의한 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 상품 다양성 및 종업원의 전문성, 물리적 환경과 이용 만족도 간에는 유의한 영향 관계가 검정되지 않았다. 유의한 영향을 미치는 요소 중에서 영향력의 크기는 종업원의 고객지향성, 문제해결능력, 신탁서비스, 상품 안정성, 상속 서비스, 상품 수익성, 프로세스 순으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.59-72
• /
• 2020

인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.

• 법제연구
• /
• 제44호
• /
• pp.343-386
• /
• 2013

우리나라의 금융ADR제도는 금융감독당국인 금융감독원 및 그 안에 설치되는 금융분쟁조정위원회가 제도운영의 주체가 되는 이른바 "금융분쟁조정제도"로 대표된다고 할 수 있고, 이를 흔히 "행정형 금융ADR제도"라고 평가하고 있다. 이 제도는 금융위원회설치법(1997)에 의해 1999년경에 도입되어 10여년에 걸친 제도운영의 성과를 축적하여 현재에 이르고 있다. 그런데 정작 우리나라에서 금융ADR제도가 주목받기 시작한 것은 대체로 2008년의 이른바 금융위기 이후에 금융소비자보호가 강조되기 시작하면서이다. 금융거래를 통하여 피해를 입은 금융소비자를 보호하기 위한 제도적 방안의 하나로 "소송외적 분쟁해결제도(이른바 ADR)"에 대한 관심이 높아졌기 때문이다. 그나마 우리나라 금융ADR제도에 관한 논의는 주로 감독체제 개편과 관련하여 금융ADR기관의 운영주체를 누구로 할 것인가에 집중되었다는 점에 특이성이 있고, 우리 금융ADR제도의 특징을 객관적인 입장에서 면밀하게 분석한 위에 제도개선의 방향성을 제시하는 논의는 충분하게 이루어졌다고 할 수 없다. 본고는 이와 같은 점들을 문제의식으로 하여 우리나라의 금융ADR제도의 특징을 분석하여 하나의 제도모델로 구체화하고, 이를 통하여 제도의 문제점을 분명히 하고 그 개선방향을 제시하고자 하였다. 우리나라 금융ADR제도는 "행정형 통합형 합의형+집행력 부여형(준사법형) IDR비전치형(ADR기관내 합의권고형)"의 특징을 갖는 제도모델로 평가할 수 있다. 그러나 준사법형 효력모델을 채택하면서도 제도의 실효성확보를 위한 제도적 기반을 갖추지 못하고 있고, 통합형 ADR기관의 제도운영의 부담이 크다는 두 가지 문제점을 극복하여야 하는 과제를 동시에 안고 있다. 그러한 관점에서 본고는 현행 제도의 실효성 확보와 업계자율형 ADR제도(특히 IDR전치형 제도)의 확충을 위한 개선방안을 제시하였다. 특히 제도의 실효성확보 방안으로서 조정안에 편면적 구속력을 부여하지 않고도 조정성립율을 높일 수 있는 방안이 제도개선으로서는 최선책이라는 전제 하에 내부의 인원확충을 도모하고 조정절차 및 효력을 차등화하는 방안, 금융기관이 조정절차 중에 소송으로 도피하는 문제점을 해결하기 위하여 피신청인인 금융기관은 합의권고 또는 조정안을 제시받기 전에는 소를 제기하지 못하도록 규제하는 방안, 소송과의 연계제도로서 소송절차의 중지제도 외에 시효중단효를 부여하는 방안을 각각 제시하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.361-381
• /
• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제45권2호
• /
• pp.65-76
• /
• 2022

Recently, not only traditional statistical techniques but also machine learning algorithms have been used to make more accurate bankruptcy predictions. But the insolvency rate of companies dealing with financial institutions is very low, resulting in a data imbalance problem. In particular, since data imbalance negatively affects the performance of artificial intelligence models, it is necessary to first perform the data imbalance process. In additional, as artificial intelligence algorithms are advanced for precise decision-making, regulatory pressure related to securing transparency of Artificial Intelligence models is gradually increasing, such as mandating the installation of explanation functions for Artificial Intelligence models. Therefore, this study aims to present guidelines for eXplainable Artificial Intelligence-based corporate bankruptcy prediction methodology applying SMOTE techniques and LIME algorithms to solve a data imbalance problem and model transparency problem in predicting corporate bankruptcy. The implications of this study are as follows. First, it was confirmed that SMOTE can effectively solve the data imbalance issue, a problem that can be easily overlooked in predicting corporate bankruptcy. Second, through the LIME algorithm, the basis for predicting bankruptcy of the machine learning model was visualized, and derive improvement priorities of financial variables that increase the possibility of bankruptcy of companies. Third, the scope of application of the algorithm in future research was expanded by confirming the possibility of using SMOTE and LIME through case application.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제5권2호
• /
• pp.19-25
• /
• 2017

The research is to identify social networks of problems that have an influence on the quality of ageing people's lives by using social network analysis, based on the premise that there are differences in networks of ageing problems in urban and rural areas. From analyzing network of ageing people's problems using NodeXL, vertices in the networks of both urban and rural areas are well-connected. For urban areas, financial poverty is the core problem related to the quality of life. It has direct connections with illness and health, family responsibility, housing, role loss in community, and employment, which have positive or negative interactions with the quality of older people's lives. For rural areas, on the other hand, role loss in community is the major problem. It has direct connections with the elderly abuse, financial poverty, leisure activity, divorce, isolation and loneliness from society, education, and suicide. As a result, the research shows that the problems of ageing people have strong linkages and interactive effects with a structure of network, and the networks are different depending on types of places for living.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.73-85
• /
• 2012

현재 IT와 금융거래를 위한 기술의 발전으로 인해 인터넷과 같은 개방형 통신망을 이용한 효율적인 전자금융 서비스가 사용되고 있다. 이와 같은 환경에서 이용되는 SET, SSL/TLS 등과 같은 프로토콜은 신용카드 기반의 전자결제를 안전하고 효율적으로 수행하기 위해 개발된 전자지불 프로토콜이다. 그러나 대부분의 사용자들은 이에 대하여 정확히 알지 못하며, 보안상의 문제점을 인지하지 못한다. 특히, 이러한 프로토콜은 제품의 구매 및 결제를 위해 세션키를 추가로 생성하여 이용해야하는 등의 키 관리 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 프록시 재암호화 기법을 이용하여 추가적인 세션키 생성 없이 지불정보 및 주문정보를 송 수신할 수 있는 전자지불시스템을 제안한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제14권1호
• /
• pp.41-65
• /
• 2005

The credit ration is a significant area of financial management which is of major interest to practitioners, financial and credit analysts. The components of credit rating are identified decision models are developed to assess credit rating an the corresponding creditworthiness of firms an accurately ad possble. Although many early studies demonstrate a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific classification problem. Recently, a number of studies have demonstrate that a hybrid model integration artificial intelligence approaches with other feature selection algorthms can be alternative methodologies for business classification problems. In this article, we propose a hybrid approach using rough set theory as an alternative methodology to select appropriate attributes for case-based reasoning. This model uses rough specific interest lies in lthe stable combining of both rough set theory to extract knowledge that can guide dffective retrevals of useful cases. Our specific interest lies in the stable combining of both rough set theory and case-based reasoning in the problem of corporate credit rating. In addition, we summarize backgrounds of applying integrated model in the field of corporate credit rating with a brief description of various credit rating methodologies.

• 가정과삶의질연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.17-33
• /
• 2011

The purpose of this study was to investigate diversity in the situations of multicultural families regarding the education of their children and to suggest rational ways of educating children in multicultural families. The participants in this study were 16 mothers from multicultural families typically characterized by an international marriage in which a Korean male had married a non-Korean female. The data were collected using intensive interviews over a course of three months and were analyzed by grounded theory. The results of this study showed that the participants had difficulty in adapting to the styles of educating children in Korean families and that they could not help their children do homework by themselves due to the limited personal relationships, the shortage of information about educating children, and an lack of organized education programs on Korean culture and history. Thus, they solved these problems by depending on different extracurricular activities and thus incurred a financial burden to support these activities. This led to excessive amounts of time and energy to earn the money to support the activities, which gave them few opportunities to acquire information on educating children by, for example, meeting with others. This explained their dependency on different extracurricular activities so as to solve the problem of their educating children. In an effort to seek ways to break this vicious circle, this study emphasized that policies related to educating children in multicultural families should focus on helping multicultural families strengthen their abilities to educate their children fundamentally.