• 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.

• 핵의학기술
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• 제20권2호
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• pp.14-20
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• 2016

Tongue cancer는 혀에 생기는 악성종양으로 전체 암의 1.8%, oral cancer의 75%를 차지할 정도로 발생 빈도가 높은 것으로 알려져 있으며 초기 진단, 전이유무, 병기설정 등을 위해 PET/CT 검사를 실시하고 있다. Tongue cancer 환자의 PET/CT 검사 시 close mouth 상태로 Torso를 촬영하고 있으며 그에 따른 겹침이나 인공물의 영향으로 병소부위가 명확히 관찰되지 않는 경우가 발생되었다. 이에 open mouth로 PET/CT 검사 시 발생되는 변화와 그에 따른 유용성을 알아 보고자 한다. 20명의 환자(남 15명, 여 5명)를 대상으로 시행하였으며 먼저 close mouth 상태로 Torso 촬영 후 open mouth 상태로 1bed 추가 촬영하였다. Tumor(T), Normal Tongue(NT), Lymph Node(LN)에 관심영역을 설정하여 표준화섭취계수(standardized uptake value, SUV) $SUV_{mean}$, $SUV_{max}$를 측정하여 Background(Carotid artery) SUV를 빼주었다. Tumor size 변화를 측정하였으며 육안적 영상 해상도 평가는 blind test를 진행하였다. 비모수검정(wilcoxon signed rank test)을 통해 통계 분석하였다. Tumor에서 SUV는 open mouth 검사 시 증가하는 변화를 보였으며, normal tongue과 lymph node에서는 소폭의 변화가 있었으나 유의한 차이는 없었다. tumor size 변화와 blind test를 통해 전체적으로 비슷하거나 높은 영상 해상도를 보여주는 것을 확인할 수 있었다. Open mouth PET/CT 검사가 close mouth시 발생하는 문제점에 대한 완벽한 대안법이 될 수는 없지만 open mouth를 통해 구강 내 다른 구조물과의 겹침이나 tumor의 경계면을 조금 더 명확하게 관찰할 수 있을 것으로 사료된다.