• 한국가정과학회지
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• 제7권4호
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• pp.71-81
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• 2004

This study was to understand the credit economic society and the frequency of credit use, and to suggest the method of home management in credit economic society. First of all, the consumer education of credit will have to convenience the utilization of consumer education, to supply the information of credit value and a contract thinking, and to develop the variety of media and tools in consumer education.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.9-17
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• 2016

본 연구는 한국과 중국 신용카드 시장의 사용현황을 분석하고, 신용카드 시장에서의 경제활동 추이도를 미래측정 알고리즘개발을 통해 측정하고자 하였다. 연구 결과 한국에서는 개인 소득증가와 신용카드 이용액 간에는 유의적인 상관관계가 없는 것으로 분석되었으며, 1인당 카드 보유수량과 신용카드 이용액 사이에는 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 중국에서는 개인의 소득증가가 신용카드 이용액에 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 1인당 카드 보유수량과 신용카드 이용금액 사이에는 유의한 상관관계가 있음을 발견하였다. 또한, 추이도 관찰을 통해 외부환경에 제약이 없는 조건하에서 향후 5년간 중국의 신용카드 시장은 점진적으로 성장하며, 증가율 또한 점진적으로 증가할 것으로 예측할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-8
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• 2018

본 연구는 기업의 사회적 책임과 감사인 규모가 기업의 신용등급에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 본 연구는 관심변수를 기준으로 2005년부터 2011년까지 경실련 경제정의연구소가 경제정의기업으로 선정한 기업을 대상으로 최종표본 159개 기업/연 자료를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, CSR 항목 중 건전성과 기업의 사회적 책임활동 총점이 높을수록 기업신용등급은 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 신용평가기관이 기업의 사회적 책임활동을 긍정적으로 평가하여 신용등급에 반영한다는 것을 의미한다. 그러나 환경보호만족도와 기업신용등급 간에는 반대의 결과가 나타났다. 둘째, CSR 활동 중 공정성과 경제발전기여도가 높고 대형감사인이 감사할수록 기업신용등급은 유의하게 높게 나타났다. 반면, 건전성이 높고 대형감사인이 감사할수록 기업신용등급은 낮게 나타나 신용평가기관이 신용등급을 평가함에 있어 CSR 활동 간에 차별적인 반응이 있는 것으로 파악된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.147-156
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• 2012

Most people in our society use credit card instead of cash or check, so credit card is very important economic method. Credit card supposed to be safe, but hackers hack credit card for illegal deal. Also hackers make fake credit card and issue fake credit card to other people. In this thesis it will study and analyze damage case for safe credit card deal. It will use safe credit card system to insert variety of information and data of using pattern in artificial intelligence network, so print out the possibility of risk and monitor the risk of credit card user's deal pattern, so if one of user's pattern is different than normal pattern, it will pop up message in consultant's screen. This thesis will study and suggest way of prevent from illegal deal and user friendly credit card checking system.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.128-132
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• 2001

In this paper, we evaluate and contrast four neural network rule extraction approaches for credit scoring. Experiments are carried our on three real life credit scoring data sets. Both the continuous and the discretised versions of all data sets are analysed The rule extraction algorithms, Neurolonear, Neurorule. Trepan and Nefclass, have different characteristics, with respect to their perception of the neural network and their way of representing the generated rules or knowledge. It is shown that Neurolinear, Neurorule and Trepan are able to extract very concise rule sets or trees with a high predictive accuracy when compared to classical decision tree(rule) induction algorithms like C4.5(rules). Especially Neurorule extracted easy to understand and powerful propositional if -then rules for all discretised data sets. Hence, the Neurorule algorithm may offer a viable alternative for rule generation and knowledge discovery in the domain of credit scoring.

• 지식경영연구
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• 제18권1호
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• pp.67-81
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• 2017

As the important breakthrough continues in the field of machine learning and artificial intelligence recently, there has been a growing interest in the analysis and the utilization of the big data which constitutes a foundation for the field. In this background, while the economic value of the data held by the corporates and public institutions is well recognized, the research on the evaluation of its economic value is still insufficient. Therefore, in this study, as a part of the economic value evaluation of the data, we have conducted the economic value measurement of the data generated through the small business guarantee program of Korean Federation of Credit Guarantee Foundations (KOREG). To this end, by examining the previous research related to the economic value measurement of the data and intangible assets at home and abroad, we established the evaluation methods and conducted the empirical analysis. For the data value measurements in this paper, we used 'cost-based approach', 'revenue-based approach', and 'market-based approach'. In order to secure the reliability of the measured result of economic values generated through each approach, we conducted expert verification with the employees. Also, we derived the major considerations and issues in regards to the economic value measurement of the data. These will be able to contribute to the empirical methods for economic value measurement of the data in the future.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.164-169
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• 2008

The increasing late-payment rate of credit card customers caused by a recent economic downturn are incurring not only reduced profit of department stores but also significant loss. Under this pressure, the objective of credit forecasting is extended from presumption of good or bad customers to contribution to revenue growth. As a method of managing defaults of department store credit card, this study classifies credit delinquents into some clusters, analyzes repaying patterns of customers in each cluster, and develops credit forecasting system to manage delinquents of department store credit card using data of Korean D department store's delinquents. The model presented by this study uses Kohonen network, a kind of artificial neural network of data mining techniques to cluster credit delinquents into groups. Logistic regression model is also used to predict repayment rate of customers of each cluster per period. The accuracy of presented system for the whole clusters is 92.3%.

• 한국경영과학회지
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• 제34권2호
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• pp.35-54
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• 2009

The recent economic crisis not only reduces the profit of department stores but also incurs the significance losses caused by the increasing late-payment rate of credit cards. Under this pressure, the scope of credit prediction needs to be broadened from the simple prediction of whether this customer has a good credit or not to the accurate prediction of how much profit can be gained from this customer. This study classifies the delinquent customers of credit card in a Korean department store into homogeneous clusters. Using this information, this study analyzes the repayment patterns for each cluster and develops the credit prediction system to manage the delinquent customers. The model presented by this study uses Kohonen network, which is one of artificial neural networks of data mining technique, to cluster the credit delinquent customers into clusters. Cox proportional hazard model is also used, which is one of survival analysis used in medical statistics, to analyze the repayment patterns of the delinquent customers in each cluster. The presented model estimates the repayment period of delinquent customers for each cluster and introduces the influencing variables on the repayment pattern prediction. Although there are some differences among clusters, the variables about the purchasing frequency in a month and the average number of installment repayment are the most predictive variables for the repayment pattern. The accuracy of the presented system leaches 97.5%.

• 한국경제지리학회지
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• 제19권2호
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• pp.265-285
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• 2016

이 논문은 경북 동해안 지역금융시장을 분석하고 있다. 분석결과에 따르면 신용협동기구는 지역의 영세기업의 금융제약을 완화하기 위해 충분한 노력을 기울이지 않고 있다. 많은 논의는 신용협동기구가 지역에 밀착된 경영을 통해 자신의 경쟁력을 강화하고 나아가 안정적인 성장을 도모해야 한다고 제안한다. 그러나 현재 그들은 차입자의 사적인 정보를 획득하기 위한 노력을 충분히 기울이고 있지 않은 채, 신용평점제도와 담보에 의존하여 자금을 운용하고 있다. 이 자체 그들의 취약한 경쟁력의 근저에 놓여있는 문제이다. 이러한 문제를 극복하기 위해 신용협동기구는 지역사회개발에 적극 참여해야 한다. 다른 한편 정부도 이들의 육성에 힘을 기울여야 한다. 이들의 기능이 활성화될 때 지역금융시장의 효율성이 제고되고 지역경제도 순조롭게 성장할 수 있을 것이다.

• 시큐리티연구
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• 제9호
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• pp.27-68
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• 2005

현재 개인신용정보이용 신용카드범죄는 그 특성상 고도의 전문화와 광역화로 인해 피해 발생후 원상회복이 어렵고 범죄인의 신속한 검거와 처벌 또한 쉽지 않다. 소수의 범죄인들에 의해서 발생하던 예전의 신용카드 위${\cdot}$변조 범죄들은 현재의 신용카드 관련 범죄와는 유형과 양상이 사뭇다르다. 현대신용사회에서 개인신용정보의 중요성은 굳이 강조할 필요가 없다. 따라서 개인신용정보이용 신용카드범죄가 국민 생활에 끼치는 악영향은 한 개인과 신용카드가맹점, 그리고 신용카드회사 모두에게 엄청난 경제적 손시로가 피해를 유발하는 것이다. 이 연구에서는 개인신용정보이용 신용카드범죄와 개인신용정보 부정이용범죄에 대한 효율적 대처방안들을 다음과 같이 제시하였다. 먼저, 신용카드정보 유출의 방지를 위한 대책으로서 카드사용자의 사용의식 전환, 신용카드매출전표의 인쇄내용 개선, PG(Payment Gateway) 업체 등을 통한 카드정보 암호화의 법제화를 들었다. 그리고, 비밀번호 입력에 대한 보완, 키보드 프로텍션(해킹방지) 시스템의 보급, 결제내역 즉시통보의무의 법제화를 들었다. 또한 다양한 본인 인증 방법으로서 전자인증서를 통한 인증, 생체인식 기술을 이용한 인증을 들었으며, 개인신용정보를 보호받지 못하는 나라에서의 신용카드사용을 제한하여 신용카드관련 피해 발생을 최소화하는 방안을 제시하였다. 그러므로 개인신용정보이용 신용카드범죄에 대한 효율적인 대처를 위해서는 카드사용자, 카드사, PG 업체, 정부 기관, 공인인증기관 등의 종합적인 협력과 노력이 요구되며, 경각심을 고취시키기 위한 처벌법규의 강화와 정책적 대안을 수립하여 현대사회에서의 건전한 신용문화를 형성하여야 할 것이다.