Acknowledgement
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF-2023R1A2C1008134).(Corresponding author: Yeong-Seok Seo).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.692-693
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on Accounting Fraud Detection using Neural Network and Random Forest
인공신경망 및 랜덤포레스트 기법을 활용한 기업 분식회계 탐지 성능 평가 연구
- Dong-Hyeok Hwang (Dept. of Computer Science, Yeungnam University) ;
- Yeong-Seok Seo (Dept. of Computer Science, Yeungnam University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
ESG 경영이 중요해짐에 따라 기업의 분식 여부도 중요해졌다. 따라서 본 논문에서는 인공신경망과 랜덤포레스트를 활용하여 기업의 분식회계 여부를 판단 성능을 비교분석하고 그 유용성에 대해 평가하였다. 실제 기업 회계정보를 수집하여 실험을 수행하였고, 실험 결과 F1-Score 기준 랜덤포레스트의 RFECV 기법이 0.81로 분식 기업을, SMOTE 기법을 사용한 모델이 정상 기업을 탐지하였고 Accuracy 기준 랜덤포레스트의 RFECV 기법과 SMOTE 기법을 사용한 모델이 0.77로 가장 효과적인 탐지 성능을 보여주었다.
Keywords