• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.379-384
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• 2020

본 연구의 목적은 저축은행 구조조정 이후 개별 저축은행들의 재무상황이 대출포트폴리오에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 고정이하여신비율 변화율과 가계대출비중 간의 관계는 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 추정되었다. 저축은행 재무건전성이 악화될수록 총여신 중 가계대출비중이 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 고정이하여신비율 변화율과 예대금리 스프레드 확대 간의 상호작용 효과는 가계대출비중과 유의한 음(-)의 값을 가지는 것으로 추정되었다. 즉 저축은행 수익성지표인 예대금리 스프레드 변동성이 클수록 재무상황악화의 상호작용 효과로 인해 총여신 중 가계대출비중을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 재무상황에 따라 이자율변동성이 클수록 위험자산 대출비중을 증가시킬 가능성이 존재한다. 셋째, 자산규모와 가계대출비중 간의 관계는 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 추정되어 저축은행 규모가 클수록 가계대출비중이 높은 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해 저축은행 재무상황에 따라 대출포트폴리오에 영향을 주는 것으로 분석되었으며, 저축은행의 재무상황별 정책 수립에 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대한다. 향후 재무상황에 따라 특정대출의 과도한 자산확대를 지양하고 선제적인 건전성 관리가 이루어질 필요성이 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.25-33
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• 2021

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.