• International Journal of Human Ecology
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• 제15권2호
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• pp.59-67
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• 2014

Consumer information influences purchasing behavior; however, less is known about the relationship in the credit market. Credit markets offer consumers a complex array of different products when choosing mortgages. The current study examines whether borrowers search for the very best terms when making major decisions about borrowing money or obtaining credit as well as explores the relation between consumer information seeking and the cost of credit. This study demonstrates the existence of price dispersion between those who made an extensive information seeking and those who did not. When controlling for the proxies of creditworthiness and demographics of the respondents, it is found that those who made a great deal of information seeking tend to have lower mortgage rates than those who made almost no information seeking. This study offers financial educators and policy makers suggestions on how to help consumers make better financial decisions.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.228-233
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• 2021

In this study, we analyze the credit information (loan, delinquency information, etc.) of individual business owners to generate voluminous training data to establish a bankruptcy prediction model through a partial synthetic training technique. Furthermore, we evaluate the prediction performance of the newly generated data compared to the actual data. When using conditional tabular generative adversarial networks (CTGAN)-based training data generated by the experimental results (a logistic regression task), the recall is improved by 1.75 times compared to that obtained using the actual data. The probability that both the actual and generated data are sampled over an identical distribution is verified to be much higher than 80%. Providing artificial intelligence training data through data synthesis in the fields of credit rating and default risk prediction of individual businesses, which have not been relatively active in research, promotes further in-depth research efforts focused on utilizing such methods.

• 지능정보연구
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• 제9권2호
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• pp.135-154
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• 2003

Credit scoring system (CSS) starts from an analysis of delinquency trend of each individual or industry. This paper conducts a research on credit card delinquency of bank customers as a preliminary step for building effective credit scoring system to prevent excess loan or bad credit status. To serve this purpose, we use association rules as a rule generating data mining technique. Specifically, we generate sets of rules of customers who are in bad credit status because of delinquency by association rule mining. We expect that the sets of rules generated by association rule mining could act as an estimator of good or bad credit status classifier and basic component of early warning system.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제12권3호
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• pp.264-273
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• 2013

Credit option is a policy that has been studied by many researchers in the area of supply chain management. This policy has been applied in practice to improve the profits of supply chain members. Usually, a credit option policy is proposed by the seller, and often under a symmetric information environment where members have complete information on each others' operations. In this paper, we investigate two scenarios: firstly, the seller offers a credit option to the buyer, and secondly, the buyer attempts to stretch the length of the credit period offered by the seller. The proposed model in both scenarios will be investigated under an asymmetric information structure where some information are private and are only known to the individual who has knowledge of this information. The interactions between buyer and seller will be modeled by non-cooperative Stackelberg games where the buyer and seller take turn as leader and follower. Among some of the numerical results obtained, the seller and buyer's profits obtained from symmetric information games are larger than those obtained from an asymmetric information game in both scenarios. Furthermore, both buyer and seller's profit in the second scenario are better than in the first scenario.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.237-242
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• 2006

현재 오프라인 신용카드가맹점에서의 신용카드 결제 시에 사용되는 결제 시스템은 신용카드 결제 단말기, 결제 중계 서비스를 하는 VAN사 그리고 신용카드사로 구성되어 있다. 신용카드사 장애 시에는 결제중계 서비스 VAN사가 승인 대행을 하여 처리하나, 결제 중계 서비스 VAN사 장애 시에는 신용카드 결제서비스가 원활하게 이루어지지 않는다. 본 논문은 결제 중계 서비스를 하는 VAN사의장애 시에 신용카드 결제 단말기가 전문변환 Agent를 이용하여, 다른 서비스 VAN사에서 결제 중계 서비스를 받을 수 있도록 하는 신용카드 결제 시스템을 구현하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권1A호
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• pp.76-83
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• 2005

본 논문은 Diameter 기반 AAA 시스템에서 Mobile-lP 응용과 연동하는 선불 서비스의 설계 및 구현에 대하여 기술하였다. 선불 서비스 기능은 Diameter의 Credit-Control 응용에 기반 하였으며, Credit-Control 응용은 기존의 RADIUS 과금 방식이나 Diameter 베이스 프로토콜의 과금 방식이 지원하지 않는 선불 과금 서비스를 제공하기 위한 응용 기능이다. 실시간 선불 서비스 기능은 실시간 서비스 비용 결정과 서비스를 제공하기 위한 사용자의 계정 잔액 확인 절차 등과 같은 추가의 기능들을 요구한다. 본 논문에서는 위와 같은 추가의 기능들을 지원할 수 있도록, Mobile-lP 응용 서비스인 Diameter Mobile-lP 응용과 연동하는 Diameter Credit-Control 응용의 설계와 구현에 대하여 기술한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.75-85
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• 2021

본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성 선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적·하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성 집합을 결정한다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.69-91
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• 2021

국내 개인신용평가회사들은 과거와 현재 시점의 다양한 금융거래 정보를 활용하여 개인의 신용을 평가하고 있는데, 이 중 과거에 대출을 실행하여 이를 상환 또는 연체한 이력에 대한 정보를 의미하는 '상환이력정보'는 신용평가에 활용되는 다른 항목들에 비해 상대적으로 활용 비중이 높은 항목이다. 그러나 개인이 연체된 채무를 모두 변제하여 현재 연체중인 상태가 아닌 경우에도 과거의 연체 이력이 부정적인 요인으로 최장 5년간 평가에 반영되고 있어 금융소비자에게 과도한 불이익을 준다는 지적이 지속적으로 있어 왔다. 실제로 연체 이력이 있는 개인의 경우, 연체된 채무를 성실하게 변제한 개인(정상변제)과 그렇지 않은 개인(비정상변제)으로 구분할 수 있는데, 이들 간에는 신용도의 차이가 존재하므로 '정상변제'하는 개인의 특징을 확인하여 이들에게 '상환이력정보'의 활용기간을 단축시켜 주는 등의 혜택을 제공하는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 한국신용정보원에서 보유하고 있는 2019년 12월 말 기준, 개인의 대출·연체·변제 정보에 기반하여 국내 연체경험자의 정상변제 요인을 분석하였다. 방법론은 개인신용평가모형에서 주로 사용하는 로지스틱 회귀모형을 기본으로 하여 의사결정나무, 신경망 모형 등의 머신러닝 방법론을 추가로 활용하였으며, 각 방법론별 성능을 비교해보았다. 실증분석 결과, 연체건수, 대출·연체유형 등이 정상변제 여부에 영향을 미치는 유의한 변수들로 확인되었으며 방법론 중에는 신경망 모형의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 연체된 개인 차주의 정상변제 여부에 영향을 미치는 요인을 확인하여 개인신용평가모형을 고도화하는데 도움이 될 수 있을 것으로 보이며 연체 후 성실하게 변제하는 개인을 정책적으로 지원하기 위한 기초자료로도 활용될 수 있을 것으로 보인다. 향후에는 정상변제 요인을 추가 발굴하여 금융업권별 정상변제 요인의 세부적인 차이를 확인하고 이를 실제 모형에 반영하는 연구가 필요할 것이다.

• 한국경영과학회지
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• 제40권4호
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• pp.123-144
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• 2015

Through the event study methodology and the case study on the Company T and its subsidiaries, this study analyzes the effect of credit rating downgrade in the Korean stock market. Our empirical results cast some doubts on whether credit rating agencies made adequate credit rating adjustments on the Chaebol companies, and suggest that little information was provided to the bond market investors. This study provides some policy implications by recommending that regulators encourage credit rating agencies to provide more accurate and appropriate information to market participants.

• 가정과삶의질연구
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• 제27권6호
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• pp.95-109
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• 2009

This study focused on the development of a scale to measure the ability of consumers to use credit cards. The purposes of this study were to develop a tool which would be able to measure consumer knowledge, consumer skills and consumer attitudes. Data were collected from 313 credit card using consumers and were analyzed by employing a goodness of fit test, principal component analysis & confirmatory factor analysis(Amos 5.0), multiple regression. The results from this study were as follows: 1) Six factors of consumer knowledge(16-items) were identified: damage salvation; credit delinquency; personal credit information; credit provision period; credit & credit card issuance; credit delinquent striking out a record & credit rating. The total variance was 55.86%. 2) Three factors of consumer skills(17-items) were identified: credit delinquency & over-consumption; credit card management; and loss & damage salvation. The total variance was 62.90%. 3) Three factors of consumer attitudes(16-items) were identified: credit delinquency & credit; credit card issuance & use; and credit card management. The total variance was 58.75%.