• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.285-287
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• 2010

국가단위로 구축예정인 신규 IT인프라의 계획 및 설계 단계에서 신규 IT인프라에 잠재하는 위험도를 사전에 종합적으로 분석하기 위하여 현재까지는 위험분석 이론이 사용되고 있으나 여러 가지 적용상 한계점이 지적되고 있다. 본 연구는 이와 관련하여 신규 IT인프라의 위험도를 일정 단위의 등급으로 분류하여 정부기관, 서비스 제공자, 서비스 수요자가 정확하게 인지하고 대응할 수 있도록 하기 위하여 신규 IT인프라에 대한 위험수준 등급화 모델의 필요성을 제시하는 것이 목적이다.

• Toxicological Research
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• 제17권
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• pp.37-39
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• 2001

As the preliminary data collection for further chemical risk assessment. toxicants rating works is now rather extensively implemented in China. It consists of two parts, ie., rating of the hazard level of the exposed toxicant and that of the toxicant's profession. In the first part, the rating are based on six criteria, ie., acute toxicity, incidence of acute poisoning, prevalence of chronic poisoning, consequence of chronic poisoning, carcinogenecity and MAC level. Four hazardous levels are to be classified as extreme, high, medium, mild. In the second part. three determinants as weighted coefficients are taken into account, ie., toxicant's hazard level. exposure time and folds of MAC surpassing. Eventually, the index of classification C by which the work with toxic hazard can be classified is able to be calculated and assessed. Several comments were discussed and new recommendations were demonstrated.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제14권2호
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• pp.151-168
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• 2007

The corporate credit rating represents an assessment of the relative level of risk associated with the timely payments required by the debt obligation. In this study, the corporate credit rating model employs artificial intelligence methods including Neural Network (NN) and Case-Based Reasoning (CBR). At first we suggest three classification models, as partitioned neural networks, all of which convert multi-group classification problems into two group classification ones: Ordinal Pairwise Partitioning (OPP) model, binary classification model and simple classification model. The experimental results show that the partitioned NN outperformed the conventional NN. In addition, we put to use CBR that is widely used recently as a problem-solving and learning tool both in academic and business areas. With an advantage of the easiness in model design compared to a NN model, the CBR model proves itself to have good classification capability through the highest hit ratio in the corporate credit rating.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.199-208
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• 2017

본 연구는 기술신용정보의 기술금융공여자가 신뢰할 수 있는 기술신용정보의 구성요소와 등급산출체계를 분석하고 이를 토대로 기술금융 공급확대를 유인할 수 있는 최적의 기술신용평가시스템을 도출하는 것이다. 기술평가등급과 신용평가등급의 결합비율 변화를 통해 최대 AUROC 값이 되는 최적화된 기술신용평가등급을 산출하고 기존의 신용평가등급 및 체계 간의 격차 시뮬레이션을 통해 기술신용평가등급과 신용평가등급 간 대체가능성을 검증해 본 후 금융기관이 활용할 수 있는 등급체계를 제시하였다. 연구결과, 기업 규모별, 업종별로 동일하게 신용평점 : 기술평점의 가중치 결합비율 70% : 30% 일 때 AUROC가 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 기술신용등급의 부도 유의성이 신용등급 또는 기술등급보다 향상된 결과를 확인함에 따라 기술신용평가정보가 신용등급을 대체 적용 가능성을 발견하였고 나아가서 금융기관에서 여신의사결정 시 기술평가정보와 신용평가정보가 최적화 결합된 기술신용등급을 이용하여 정교한 리스크 관리도 가능함을 시사하고 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제5권4호
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• pp.9-20
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• 2018

Global rating agencies, such as Moody's and S&P, have assigned credit ratings to corporate bonds issued by Japanese firms since 1980s. Local Japanese rating agencies, such as R&I and JCR, have more market share than the global raters. We examine the yield spreads of 1,050 yen-denominated corporate bonds issued by financial firms in Japan from 1998 to 2014 and find no evidence that bonds rated by at least one global agency are associated with a significant reduction in the cost of debt as compared to those rated by only local rating agencies. Unlike non-financial firms, the reputation effect of global rating agencies does not exist for Japanese financial firms. We also observe that firms with less information asymmetry are more likely to acquire ratings from Moody's or S&P. Additionally, the firm's financial profile does not affect its choice to seek out ratings from global raters. Our findings are contradictory to those by Han, Pagano, and Shin (2012), who employ bonds issued by non-financial firms in Japan. Our conjecture is that the asymmetric nature of financial firms makes investors less likely to depend on a credit risk assessment by rating agencies in determining the yields of new bonds.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권4호
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• pp.79-89
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• 2022

Purpose - The purpose of this study was to examine the impact of ESG rating changes of companies listed in Korean Stock Exchange on stock returns. Design/methodology/approach - This study collected prices and ESG ratings of all the companies listed on the Korea Composite Stock Price Index. Based on yearly change of ESG ratings we grouped companies as 2 portfolios(upgrade and downgrade) and calculated portfolios' return. Findings - First, the difference in returns between upgraded and downgraded portfolios is small and statistically insignificant. Second, however, in the COVID-19 period (2020 ~ 2021), the upgraded portfolio outperforms the downgraded portfolio by 0.7 percentage points per month. The difference in returns between upgraded and downgraded portfolios is statistically significant after controlling for the Carhart four factors. Lastly, there are much higher volatility when the ESG rating changes are made of companies with low levels of ESG ratings. Research implications or Originality - This study is the first to examine the impact of ESG rating changes on stock returns in Korea. Furthermore, the findings can serve as a reference for managers who want to control a firm's risk by ESG rating changes. Practically, asset managers can use the findings to construct portfolios that are less risky or more profitable than the market portfolio.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.639-648
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• 2015

2000년대 들어 아날로그기술 기반의 원전 계측제어시스템에 디지털기술이 적용되기 시작하였고 현재 국내에서 건설 중인 신월성 원전 2호기, 신고리 원전 3 4호기, 신울진 원전 1 2호기는 국산 MMIS가 적용된 한국형 원전 APR1400 디지털 계측제어시스템을 적용하고 있어 대부분의 장비가 디지털화 되었다. 이러한 디지털 장비는 기존 아날로그 장비에 비해 사이버공격에 취약하므로 원전 계측제어시스템의 사이버보안이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문은 원전계측제어시스템의 사이버보안 위협별 위험도산정 프로세스를 제안하고 원전계측제어시스템개발(KINCS) 사업에서 개발된 원자로보호계통에 제안하는 프로세스를 적용하여 RPS 노드 및 인터페이스의 위협별 위험도를 산출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.11-20
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• 2024

최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.39-48
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• 2015

본 연구에서는 2차원 범람해석을 통해 도출된 침수해석정보에 현실적인 위험도를 고려한 산정식을 적용하여 홍수위험도를 평가하였고, 이를 표준화된 정보체계로 제공하는 방안을 제시하였다. 일반적으로 침수심과 침수구역을 기반으로 하는 현재의 홍수위험도 평가방법은 홍수발생시 사람에게 미치는 실질적인 위험도를 충분히 반영하지 못 할 것으로 판단되어 침수심, 유속, Debris Factor와 Flood Hazard Rating 관계식을 이용하여 외수범람이 사람에게 미치는 홍수위험도를 평가하고 4개로 등급화하였다. 이를 위해 2차원 외수범람해석 모형인 Flumen을 이용하여 대구의 금호강유역 대하여 500년 빈도 홍수로 인한 월류와 200년 빈도 홍수로 인한 파제 시나리오에 따라 외수범람을 모의하였다. 이러한 연구결과를 통해 외수범람시 침수가 예상되는 지역에 위치한 사람들에게 더 현실적인 위험도정보를 제공하고, 표준화된 정보체계 기반에서 위험도정보 제공이 가능해짐으로써 재해관련분야의 정보분석, 평가, 계획수립 등 다양한 분야에서 활용성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.