• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.157-176
• /
• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_3호
• /
• pp.1475-1490
• /
• 2021

SAR 이미지의 통계적 특징을 이용하여 유류오염영역을 특정하는 방법은 분류규칙이 복잡하고 이상값에 의한 영향을 많이 받는다는 한계가 있어, 최근 인공신경망을 기반으로 유류오염영역을 특정하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 다양한 유류오염 사례에 대해 모델의 탐지 성능 및 특성을 평가한 연구는 부족하였다. 따라서, 본 연구에서는 기본적인 구조의 CNN인 Simple CNN과 픽셀 단위의 영상 분할이 가능한 U-net을 이용하여, CNN의 구조와, 유류오염의 분포특성에 따른 모델의 탐지성능차이가 존재하는지 분석하였다. 연구결과, 축소경로만 존재하는Simple CNN과 축소경로와 확장경로가 모두 존재하는U-net의 F1 score는 86.24%와 91.44%로 나타나, 두 모델 모두 비교적 높은 탐지 정확도를 보여주었지만, U-net의 탐지성능이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 다양한 유류오염 사례에 따른 모델의 성능 비교를 위해, 유류오염의 공간적 분포특성(유류오염 주변의 육지의 분포)과 선명도(유출된 기름과 해수의 경계면이 뚜렷한 정도)를 기준으로, 유류오염 발생사례를 4가지 유형으로 구분하여 탐지 정확도를 평가하였다. Simple CNN은 각각의 유형에 대해 F1 score가 85.71%, 87.43%, 86.50%, 85.86% 로 유형별 최대 편차가 1.71%인 것으로 나타났으며, U-net은 동일한 지표에 대해 89.77%, 92.27%, 92.59%, 92.66%의 F1 score를 보여 최대 편차가 2.90% 로 두 CNN모델 모두 유류오염 분포특성에 따른 수치상 탐지성능의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 하지만 모든 유류오염 유형에서 Simple CNN은 오염영역을 과대탐지 하는 경향을, U-net은 과소탐지 하는 경향을 보여, 모델의 구조와 유류오염의 유형에 따라 서로 다른 탐지 특성을 가진다는 것을 확인하였고, 이러한 특성은 유류오염과 해수의 경계면이 뚜렷하지 않은 경우 더 두드러지게 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.137-152
• /
• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.