• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.208-222
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• 2023

최근 「교통약자의 이동편의 증진법」 및 동법 시행규칙이 개정됨으로써 노선버스 운송사업자는 버스를 대폐차하는 경우 저상버스를 도입해야 한다. 다만, 저상버스 운행이 불가한 노선의 경우 운송사업자는 「교통약자의 이동편의 증진법 시행규칙」 제4조의2에 따라 소속 교통행정기관의 승인을 받아 저상버스를 도입하지 않을 수 있다. 전국버스운송사업조합연합회에서 제공받은 시도별 저상버스 도입 예외승인 현황에 의하면 전체 시내버스 노선 중 약 5.9%가 저상버스 투입 예외 노선으로 조사되나, 저상버스 운행이 불가한 노선이 많을 것으로 판단되는 지역이 제외된 자료이기 때문에 실제 저상버스 도입이 불가능한 노선의 비율은 더욱 증가할 것으로 판단된다. 지방자치단체를 통해 저상버스 예외 승인 과정을 확인한 결과 예외 승인을 위한 구체적인 조사방법, 기준 등이 전무해 체계적인 조사가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제로 실제 저상버스가 운행 가능한 노선임에도 저상버스 투입 예외 승인을 받는 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서, 본 연구는 도로기하구조, 도로시설 등 저상버스 운행환경 전반을 객관적으로 진단 가능한 매뉴얼을 개발하였다. 후속연구에서는 더 많은 사례에 적용하여 다양한 맥락에서 더욱 정교하게 적용하도록 개선할 계획이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.431-438
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• 2021

본 연구는 향후 보다 강화될 것으로 예측되어지는 USCG Phase II 형식승인시험을 대비하기 위해 SYBR Green I과 SYBR Gold의 염색 효율을 비교한 후 염색 효율이 높은 시약을 실제 선박평형수처리장치(electrolysis type, UV + electrolysis type)를 통과한 처리수에 적용해서 보았다. 시료의 부피가 0.5 mL ~ 2 mL, 염색 시약(Stock solution)을 100배 및 200배 희석한 조건에서 염색된 바이러스가 가장 선명하게 관찰되었다. SYBR Green I과 SYBR Gold의 염색효율은 장목한 해수조건의 실험구에서 유의한 차이를 보이지 않았지만, SYBR Gold의 노란색에 비해 SYBR Green I으로 염색된 시료에서 발현하는 녹색 형광이 보다 선명해서 관찰이 용이한 것으로 확인되었다. 선박평형수처리장치(electrolysis type, UV + electrolysis type)를 통과하지 않은 실험수 및 대조수에서의 해양 바이러스 현존량은 약 109~1010 VLP 100 mL-1 으로 확인된 반면, 처리수에서는 살아 있는 바이러스가 관찰되지 않았다. 실험수 결과를 보면, SYBR Green I은 해수, 기수, 담수 조건에서 효과적으로 염색이 되는 것으로 확인되었다. 다양한 선박평형수처리기술에 따른 추가적인 검증 및 염색 방법 개발이 필요하지만, SYBR Green I 염색법은 USCG Phase II 미국형식승인시험 바이러스 생산판별에 좋은 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.