• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.12
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• pp.123-130
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• 2007

The purpose of this paper is to capture risk profiles of smaller-sized Korean firms $vis-{\grave{a}}-vis$ larger-sized firms during the Asian financial crisis. For this purpose, risk profiles are provided by estimating expected default risks and by tracking how these have changed during this period with respect to their magnitude, volatility, and sensitivity measures. Methodology used in this study employs the Black-Scholes-Merton model for producing estimates of default risks. And the conventional trans-log function is utilized for obtaining sensitivity measures of the estimated default risks. According to empirical evidence obtained here, it is revealed that contractions of corporate loans associated with IMF austerity policy was the main factor responsible for the drastic change in the default risk profile of Korean firms after occurrence of the Asian financial crisis.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.11 no.2
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• pp.17-25
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• 2009

The goal of this study is to develop Logistic regression model by accident location(entry section, exit section, inside intersection and pedestrian crossing section). Based on the accident data of Chungbuk Provincial Police Agency(2004$\sim$2005) and the field survey data, the geometric elements, environmental factor and others related to traffic accidents were analyzed. Developed models are all analyzed to be statistically significant(chi-square p=0.000, Nagelkerke $R^2$=0.363$\sim$0.819). The models show that the common factors of accidents are the traffic volume(ADT), distant of crossing and exclusive left turn lane, and the specific factors are the minor traffic volume(inside intersection model) and U-turn of main road(pedestrian crossing model). Hosmer & Loineshow tests are evaluated to be statistically significant(p$\geqq$0.05) except the entry section model. The correct classification rates are also analyzed to be very predictable(more than 73.9% to all models).

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.289-312
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• 2002

This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.

• 월간 기계설비
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• s.308
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• pp.44-45
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설 현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법류 개선방안 연구를 추진했다. 본지는 지난 2월호부터 연구결과 요약 보고서를 연재하고 있다.

• 월간 기계설비
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• s.309
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• pp.48-50
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석을 위한 기초연구 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법규 개선방안 연구를 추진했다. 본지는 지난 2월호부터 연구결과 요약 보고서를 연재하고 있다.

• 월간 기계설비
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• s.310
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• pp.112-114
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석을 위한 기초연구 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법규 개선방안 연구를 추진했다. 지난 2월호에 시작된 연구원의 연구결과 요약 보고서는 이번호로 연재를 마친다.

• 월간 기계설비
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• s.307
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• pp.87-92
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• 2016

대한기계설비산업연구원(원장 이언구)은 지난해 4월 연구심의위원회에서 선정된 ${\triangle}$기계설비건설업 동향분석 ${\triangle}$기계설비건설업체의 부도예측 모형 연구 ${\triangle}$기계설비건설공사 시공상세도면 작성비 산정기준 연구 ${\triangle}$플랜트 건설 현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$녹색기술 기준에 근거한 연구과제 도출을 위한 기초연구 ${\triangle}$대용량 지열설비 이용을 위한 지중열교환기 용량 설계 툴 개발 ${\triangle}$기계설비배관 및 장비 단열 기준 연구 등의 기본과제와 외부기관과 공동으로 수행한 ${\triangle}$플랜트 건설현장 외국인력 고용 개선방안 ${\triangle}$기계설비건설업 관련법류 개선방안 연구를 추진했다. 본지는 연구결과에 대한 요약 보고서를 연재한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.365-373
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• 1999

Recently, numerous studies have demonstrated that artificial intelligence such as neural networks can be an alternative methodology for classification problems to which traditional statistical methods have long been applied. In building neural network model, the selection of independent and dependent variables should be approached with great care and should be treated as a model construction process. Irrespective of the efficiency of a learning procedure in terms of convergence, generalization and stability, the ultimate performance of the estimator will depend on the relevance of the selected input variables and the quality of the data used. Approaches developed in statistical methods such as correlation analysis and stepwise selection method are often very useful. These methods, however, may not be the optimal ones for the development of neural network models. In this paper, we propose a genetic algorithms approach to find an optimal or near optimal input variables for neural network modeling. The proposed approach is demonstrated by applications to bankruptcy prediction modeling. Our experimental results show that this approach increases overall classification accuracy rate significantly.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.141-141
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• 2011

생태적 기능이 담보되는 하안의 조성 및 복원은 필연적으로 하안공간에서 물리적 구조변화를 야기한다. 이러한 하안공간의 물리적 구조변화는 장기적으로 구간에서의 생태적 기능뿐만 아니라 단기적으로 하천의 수리특성변화를 야기한다. 이러한 수리특성변화는 복원구간에서의 생태적 기능에 직접적인 영향을 준다. 하천복잡도에 따른 수리특성의 변화는 자연형 하천복원에 영향을 주는 변수이므로 이들 변화를 예측할 수 있는 하천복잡도 시나리오의 수립은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 하상변동 수치모형인 CCHE2D 모형을 이용하여 하천유형에 따른 수리특성을 분석하고자 하였다. 하천복잡도 시나리오는 Rosgen (1994)에 의해 제안된 하천분류방법과 유량크기별 모의 시나리오를 작성하여 모델에 적용하였다. 연구대상지역은 안성천유역의 오산천과 진위천으로 하천분류결과 크게 C유형과 E 유형으로 분류되었다. 분류된 유형의 수리특성 분석을 위해 C 유형의 구간중 진위천 본류구간과 통삼천의 만곡구간을 선정하여 모형을 구동하였다. 모형의 입력자료인 유한요소망은 하천정비기본계획의 부도를 이용하여 생성하였으며 모델의 경계입력자료는 WMS HEC-1의 유출량 결과 자료를 사용하였다. 빈도별 강우량 자료를 Huff의 4분위 법을 적용하여 24시간으로 분포화하여 빈도별, 구간별 유출량 자료를 구축하여 모의 하였다. 선정한 하천유형구간에 대하여 유량크기별 수위, 유속, 한계유속, 소류력에 대한 흐름특성분석을 실시하였으며, 조도계수의 변화에 따른 흐름특성 변화를 분석하였다.

• Journal of Information Technology Services
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• v.18 no.1
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• pp.187-200
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• 2019

Bankruptcy prediction model is an issue that has consistently interested in various fields. Recently, as technology for dealing with unstructured data has been developed, researches applied to business model prediction through text mining have been activated, and studies using this method are also increasing in bankruptcy prediction. Especially, it is actively trying to improve bankruptcy prediction by analyzing news data dealing with the external environment of the corporation. However, there has been a lack of study on which news is effective in bankruptcy prediction in real-time mass-produced news. The purpose of this study was to evaluate the high impact news on bankruptcy prediction. Therefore, we classify news according to type, collection period, and analyzed the impact on bankruptcy prediction based on sentiment analysis. As a result, artificial neural network was most effective among the algorithms used, and commentary news type was most effective in bankruptcy prediction. Column and straight type news were also significant, but photo type news was not significant. In the news by collection period, news for 4 months before the bankruptcy was most effective in bankruptcy prediction. In this study, we propose a news classification methods for sentiment analysis that is effective for bankruptcy prediction model.