이 연구는 권장도서의 학교 간 중복 여부를 실증적으로 분석하고 권장도서가 실제 대출로 이어지는 정도를 통계적으로 분석한 연구이다. 이러한 분석 자료는 권장도서가 활용되고 있는 근거를 기반으로 권장도서가 갖는 유효성을 확인하기 위한 목적이다. 연구 방법으로 18개 초등학교의 권장도서 목록과 그중 13개 초등학교의 대출데이터를 수집하여 학교별 비교 분석을 통해 기초 통계자료를 도출해냈다. 분석 결과 권장도서 목록의 학교별 유사도는 낮게 나타났으며 권장도서는 전체 대출량에 영향을 주었다. 학년별 대출 빈도의 차이를 보였고 모든 학교에서 저학년의 대출 빈도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 초등학교 도서관에서 권장도서 활용 정도의 기초 근거자료가 될 것이다.
이 연구는 대학도서관의 단행본 대출패턴을 대출건수 및 Bonn 이용계수 측면에서 주제별, 신분별, 계열별로 분석하였다. 이 연구에서는 대출건수의 과반 이상을 차지하는 도서를 '집중장서'라 정의하였으며, 전체 대출건수의 50%를 대출도서의 20%인 집중장서가 차지한다는 '대출도서 20/50 법칙'을 제안하였다. 각 주제별 대출건수 중 집중장서가 차지하는 비중을 이용계수를 이용하여 분석하였고, 월별 대출패턴과 대출기간도 분석하였다. 또한 대출횟수와 대출기간을 함께 고려한 '장서활용량'을 정의하고, 집중장서의 대출패턴을 대출횟수와 장서활용량 측면에서 비교분석하였다. 집중장서의 경우 총 대출건수와 총 장서활용량의 약 50%를 차지함을 알 수 있었고 모두 멱함수 분포도를 나타냄을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3627-3641
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2021
Fintech, which stands for financial technology, is growing fast globally since the economic crisis hit the United States in 2008. Fintech companies are striving to secure a competitive advantage over existing financial services by providing efficient financial services utilizing the latest technologies. Fintech companies can be classified into several areas according to their business solutions. Among the Fintech sector, peer-to-peer (P2P) lending companies are leading the domestic Fintech industry. P2P lending is a method of lending funds directly to individuals or businesses without an official financial institution participating as an intermediary in the transaction. The rapid growth of P2P lending companies has now reached a level that threatens secondary financial markets. However, as the growth rate increases, so does the potential risk factor. In addition to government laws to protect and regulate P2P lending, further measures to reduce the risk of P2P lending accidents have yet to keep up with the pace of market growth. Since most P2P lenders do not implement their own credit rating system, they rely on personal credit scores provided by credit rating agencies such as the NICE credit information service in Korea. However, it is hard for P2P lending companies to figure out the intentional loan default of the borrower since most borrowers' credit scores are not excellent. This study analyzed the voices of telephone conversation between the loan consultant and the borrower in order to verify if it is applicable to determine the personal credit score. Experimental results show that the change in pitch frequency and change in voice pitch frequency can be reliably identified, and this difference can be used to predict the loan defaults or use it to determine the underlying default risk. It has also been shown that parameters extracted from sample voice data can be used as a determinant for classifying the level of personal credit ratings.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4706-4724
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2020
With various structured data, such as the company size, loan balance, and savings accounts, the voice of customer (VOC), which is text data containing contact history and counseling details was analyzed in this study. To analyze unstructured data, the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) analysis, semantic network analysis, sentiment analysis, and a convolutional neural network (CNN) were implemented. A performance comparison of the models revealed that the predictive model using the CNN provided the best performance with regard to predictive power, followed by the model using the TF-IDF, and then the model using semantic network analysis. In particular, a character-level CNN and a word-level CNN were developed separately, and the character-level CNN exhibited better performance, according to an analysis for the Korean language. Moreover, a systematic selection model for optimal text mining techniques was proposed, suggesting which analytical technique is appropriate for analyzing text data depending on the context. This study also provides evidence that the results of previous studies, indicating that individual customers leave when their loyalty and switching cost are low, are also applicable to corporate customers and suggests that VOC data indicating customers' needs are very effective for predicting their behavior.
According to Myers (1984) and Myers and Majluf(1984), there exists a financial hierarchy from internal to external financing, from long-tenn debt to equity, due to information costs. The purpose of this study is to assess the profit-making corporation of healthcare institutions. Data was collected from 130 hospital presidents and financial managers. We analysed the frequency and one way ANOVA by SPSS Windows 14.0K. The major findings of the study were as follows: We found that the priorities which a healthcare institutions financing were internal financial, other allowance, a credit loan, a security loan, and a lease through this study. The priorities which a healthcare institutions raised the capital differed as to the number of beds and revenues. The priorities were no difference from ownership, location and an annual business.
Most researches on the corporate credit rating are generally classified into the area of bankruptcy prediction and bond rating. The studies on bankruptcy prediction have focused on improving the performance in binary classification problem, since the criterion variable is categorical, bankrupt or non-bankrupt. The other studies on bond rating have predicted the credit ratings, which was already evaluated by bond rating experts. The financial institute, however, should perform effective loan evaluation and risk management by employing the corporate credit rating model, which is able to determine the credit of corporations. Therefore, this study presents a corporate credit rating method using business failure probability map(BFPM) and AHP(Analytic Hierarchy Process). The BFPM enables us to rate the credit of corporations according to business failure probability and data distribution or frequency on each credit rating level. Also, we developed AHP model for credit rating using non-financial information. For the purpose of completed credit rating model, we integrated the BFPM and the AHP model using both financial and non-financial information. Finally, the credit ratings of each firm are assigned by our proposed method. This method will be helpful for the loan evaluators of financial institutes to decide more objective and effective credit ratings.
본 연구의 목적은 모바일에 기반한 금융플랫폼의 특성이 대출서비스 이용자의 사용의도에 어떠한 영향관계가 있는지를 규명하고자 하였다. 또한 모바일 금융플랫폼의 각 특성이 대출서비스 사용의도에 미치는 영향관계에서 유용성과 사용 용이성이 매개효과가 있는지를 규명하고자 하였다. 자료수집은 2022년 3월 1일부터 4월 30일까지 설문조사를 하였고, 연구대상자는 200명이 참여하였다. 분석방법은 빈도분석, 탐색적요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 위계적 다중회귀분석, 3단계 매개회귀분석을 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 금융플랫폼의 사용자 요인, 기술적 요인, 환경적 요인이 모바일을 활용한 대출서비스 사용의도에 미치는 영향력은 사용자 요인에서 편재성, 기술적 요인에서 신뢰성, 환경적 요인에서 촉진조건으로 나타났다. 둘째, 사용자 요인의 편의성과 사용의도의 관계에서 유용성은 완전매개 효과가 나타났다. 셋째, 기술적 요인의 신뢰성과 사용의도의 관계에서 유용성은 부분매개효과가 나타났다. 넷째, 환경적 요인의 사회적 영향 및 촉진조건과 사용의도의 관계에서 유용성은 부분매개효과가 나타났다. 다섯째, 사용자 요인의 편의성과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 완전매개효과가 나타났다. 여섯째, 기술적 요인의 신뢰성과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 부분매개효과가 나타났다. 일곱째, 환경적 요인의 사회적영향과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 부분매개효과가 나타났고, 촉진조건과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 완전매개효과가 나타났다. 이러한 연구를 통하여 모바일을 이용한 대출서비스를 이용함에 있어 사용자가 수용할 수 있는 사용의도 결정요인에 대한 기초자료를 제시하고자 하였다.
최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.
This study analyzed the financial ratio change of self-employed households between 1997 and 1998. The data were drawn from Korean Households Panel Study and utilitze7 descriptive statistics such as frequency, percentile to investigate the differences between two period of time, 1997 and 1998. The sampe size in 1997 was 692 householdsand and 600 households in 1998. The mean of financial asset showed that in 1997, self-employed households had much less in liquidity assets, especially in bank-related income, stock, but had more in real-estate, Gye, and private loan than those in 1998. In cases of debt-owned, the self-employed tended to have more debt in non-bank related and it illustrates that the self-employed may experience the difficulties to access the financial assistance in economic depression. Using guideline of each ratios, for six financial ratios, self-employed could meet less proper level$ in 1998 compared to those in 1997. It proves that the economic crisis affect the stability of income and financial assets of self-employed households and types of financial assets changes because of the stability.
This study is designed to measure the relative efficiency of regional fishery cooperatives based on Data Envelopment Analysis(DEA) methods. Selecting 40 regional fishery cooperatives in Busan as Decision Making Units (DMUs), the study uses their panel data from 2007 to 2008 to rank the relative efficiency of the DMUs. First, the efficiency score of the DMUs are calculated using CCR, SBM, and super-SMB model. Within the model, input variables are the number of employees and area of fishery cooperatives. Output variables are the amount of deposit money, loan and profit. Based on the efficiency scores calculated from super-SMB model, the efficiency ranking of the DMUs is determined. Second, the differences in average efficiency calculated from the three DEA models are tested using a pair-wise mean comparison test. The results based on the efficiency scores evaluated from super-SMB model show that seven out of the forty DMUs are efficient; among the efficient DMUs, the DMUs that can be benchmarked for inefficient DMUs through the frequency analysis of reference set being identified. Third, the differences in average efficiency of the three DEA models between 2007 and 2008 are tested using pair-wise mean comparison test and the study estimates the efficiency change of the DMUs between 2007 and 2008 using Malmquist productivity index(MPI). Finally, the paper suggests an improved composite DMU superior to the inefficient DMUs evaluated by Super-SBM model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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