• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.119-131
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• 2024

2019년 금융위원회의 온라인 대출 중개 서비스 도입 허용에 따라 핀다와 토스같은 핀테크 대출중개 플랫폼들이 가파르게 성장하였다. 하지만 대출중개 플랫폼으로 대출을 받은 고객들은 기존의 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들보다 채무불이행 위험도가 더 높은 것으로 보고되었다. 본 연구는 생존분석 기법을 통해 신용대출을 받기 위해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들과 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들의 채무불이행 위험도를 비교하고 각 대출중개 플랫폼별로 고객들의 채무불이행에 영향을 주는 특성들을 비교하였다. 분석을 위해 국내 캐피털사의 고객 데이터를 활용하였으며 카플란-마이어 분석 및 AFT 모형을 활용하였다. 모집법인을 통해 대출을 받은 고객들에 비해 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객들은 개인사업자보다 일반 대출자의 비중이 높고 부동산을 소유하고 있을 확률이 높았으며 대출진행기간이 더 짧았다. 또한 대출진행기간 중앙값(385일)을 기준으로 채무불이행 발생 비율이 더 높았다. AFT 모형을 통해 채무불이행 발생 시기를 분석한 결과 대출중개 플랫폼은 모두 모집법인에 비해 채무불이행 발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 대출중개 플랫폼을 통해 대출을 받은 고객의 특성들이 채무불이행 발생 시기에 주는 영향은 플랫폼별로 상이하게 나타났다. 이 결과는 대출중개 플랫폼별로 고객의 리스크 차이를 고려한 맞춤형 전략이 필요함을 보여준다.

• 산업진흥연구
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• 제9권2호
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• pp.197-205
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• 2024

본 연구는 2012년부터 2022년까지 중국 A주 상장회사 중에서 중오염기업을 표본으로 하여 기업의 ESG 성과가 채무불이행 위험에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과는 좋은 ESG 성과가 기업의 채무불이행 위험을 효과적으로 감소시키는 것으로 나타났다. 추가 분석에서는 기업의 ESG 성과가 자금조달 제약의 영향을 완화시켜 채무불이행위험을 감소시키는 것을 보여주었다. 본 연구는 ESG 성과의 관점에서 채무불이행 위험의 영향 요인을 탐색하고, 기업의 ESG 성과가 경제적으로 미치는 영향에 대해 연구하여, 기업의 채무불이행 위험 예방에 대한 실증적 자료를 제공하였다.

• 가족자원경영과 정책
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• 제26권3호
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• pp.19-34
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• 2022

청년층 및 저소득층을 포함한 취약계층과 제2금융권을 중심으로 한 부채 불이행에 대한 우려가 증가하고 있다. 청년층의 가계부채 건전성은 최근 고용 부진, 학자금대출 부담 증가, 제2금융권에서 고금리 대출 증가 등이 복합적으로 작용하여 더욱 취약해졌다. 본 연구의 목적은 한국의 청년층 차입자를 대상으로 채무 불이행 가능성을 진단하고, 그 가능성에 영향을 주는 요인을 예측하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구는 2021년 「가계금융·복지조사」를 활용하고, 청년층의 채무 불이행 가능성과 관련된 요인들을 포괄적으로 분석하기 위하여 머신러닝 알고리즘의 랜덤포레스트 방법을 적용하였다. 청년층 차입자의 채무 불이행 위험을 예측하는 모형을 탐색한 뒤 중요도 지수를 산출하고, 중요도가 높은 설명변수들을 선별한 뒤, 주요 결정요인들의 부분 의존성 도표를 제시하고자 하였다. 최종적으로 자산대비부채비율(DTA), 의료비 비중, 가계부실위험지수(HDRI), 통신비 비중, 주거비 비중이 주요한 변인으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.398-406
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• 2019

본 연구는 약물 이행 모델을 기반으로 다제약제 복용 노인의 약물 불이행과 관련 요인을 파악하기 위해 수행되었다. 연구 대상은 서울과 경기도에 거주하는 다제약제 복용 노인 190명이었다. 연구 결과, 대상자의 43.2%가 임의로 처방된 약의 복용을 중단하는 의도적인 약물 불이행을 보였다. 의도적인 약물 불이행의 이유는 '증상이 조절된다고 느낄 때', '약을 복용하는 것이 귀찮고 불편해서', 그리고 '약을 복용하였을 때 더 나빠지는 것 같아' 순으로 나타났다. 또한, 다제약제 복용 노인은 능동적으로 약 정보의 내용 및 경로를 탐색하는 정도가 매우 낮았다. 의도적인 약물 불이행군과 의도적인 약물 불이행이 아닌 군 사이에 성별, 복용 약의 종류, 그리고 약물 부작용 경험에 따라 유의한 차이가 있었지만, 약 정보의 탐색 내용 및 경로에는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구를 통해, 다제약제 복용 노인의 의도적인 약물 불이행을 줄이기 위해서는 성별을 고려하고 복용 약의 종류를 확인하며, 약물 부작용 경험 여부를 사정하는 것이 중요하다. 그리고 능동적으로 약 정보의 내용 및 경로를 탐색하여 찾는 정도가 낮으므로 노인이 선호하는 경로를 통해 약 정보의 내용을 제공하여 다제약제 복용 노인의 약물 이행 의사결정 과정을 돕는 것이 필요하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.207-224
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• 2018

온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.

• 간호행정학회지
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• 제13권4호
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• pp.462-472
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• 2007

Purpose: Purpose of the this study is to define the hemodialysis noncompliance Indicators and discriminant standards levels for low Flux Hemodialysis patients and development of Hemodialysis noncompliance measurement - brief form. Method: Data was collected from 269 hemodialysis patients. To establish the hemodialysis noncompliance Indicators and to discriminate standards, 13 hemodialysis nurses and 2 nephrology doctors are participated in professional group. To verify the indicators and discriminant standards, data was ananlyzed by the canonical discriminant analysis method using by SAS 8.3 program. Result: 4 Indicators- interdialysis weight gain(IWG); average of recent 4weeks, serum phophate level, skipping of hemodialysis and hemodialysis time shortening without permission- of hemodialysis noncompliance are established and discriminant standards are developed. Discriminant ability of these 4 noncompliance indicators is 99.7%(p=.000). Hemodialysis noncompliance measurement - brief form has 96.3% discriminant accuracy. Conclusion: Hemodialysis noncompliant patients have high risks. It means that special intervention to noncompliance is needed. Also continuous and objective assessment and standards of noncompliance are needed.

• Journal of Chest Surgery
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• 제38권11호
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• pp.746-760
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• 2005

배경: 인공심장판막 시술 후에 환자들은 혈전색전증의 위험성을 감소시키기 위해서 평생 warfarin투여를 받게 된다 한국인 환자에서 목표 INR 2.0-3.0을 유지하는 것은 여러 가지 이유로 어려움이 따른다. 이 연구의 목적은 약사에 의해서 운영되는 anticoagulation service (ACS)을 받는 한국 인공심장판막 외래환자에서 치료 범위를 벗어난 INR의 원인을 분석하고 warfarin치료에의 복약불이행과 관련된 요인들을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 1997년 3월에서 2000년 9월까지 서울대학교병원에서 ACS를 방문한 모든 환자의 의무기록을 후향적으로 검토하였다. 수술 후 6개월이 경과된 화자로 INR 2.0 미만과 INR 3.0초과가 한 번 이상 있는 환자 866명(5,304회 방문)을 대상으로 치료 범위를 벗어난 INR의 가능한 모든 원인들을 환자 방문 때마다 분석하였다 성별, 연령, ACS 상담을 받은 기간 및 warfarin 치료 기간과 복약불이행과의 상관성은 단변수 분석으로 확인하였다. 걸과· 비치료범위의 INR의 원인은 다음과 같았다: 부적절한 용량 조절$(21\%)$, 복약불이행$(13\%)$, 약물-약물/한약 상호작용$(12\%)$, 식이의 변화$(7\%)$, 확인불가$(42\%)$. 낮은 연령, 짧은 ACS 상담 기간, 장기간의 warfarin 치료가 복약불이행과 관련이 있었다 결론: 이 연구에서 복약불이행, 약물과 식이의 상호작용이 비치료범위의 INR의 중요한 요인임이 확인되었다. 낮은 연령과 장기간의 warfarin치료 기간이 복약불이행과 상관이 있었던 반면 ACS 등록된 기간이 길수록 warf arin에 대한 치료 순응도가 높아졌다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.121-132
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• 2011

BOT(Build-Operate-Transfer) 프로젝트 파이낸스(PF: Project Finance)는 민간이 자본조달, 건설, 그리고 운영을 맡고 운영수입에서 투자비와 수익을 회수하므로 사업의 위험으로부터 정부를 보호하며 사업자도 특수목적회사를 설립하고 부외 및 비소구 금융을 통해 자본을 조달하기 때문에 채무불이행의 책임으로부터 보호되는 특징을 지닌다. 이와 함께 BOT PF 사업의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화는 금융시장 경색, 새로운 국제회계기준(IFRS) 도입, 그리고 건설사의 우발채무 등과 맞물려 그 중요성이 부각되고 있으나 현금흐름의 불확실성과 여러 계약조항들이 유발하는 비대칭수익으로 인해 전통 금융 경제이론에 기반한 평가가 어려웠다. 그러므로 본 연구는 BOT PF 고유의 금융구조와 특성에 의한 채무불이행위험 완화효과의 평가를 위해 옵션가격결정 및 관련 금융 경제이론을 토대로 이론모델을 구성하고 사례를 분석함으로써 BOT 사업의 위험관리를 위한 이론적인 틀을 제시하고자 한다. 연구결과에 의하면 BOT 사업의 금융구조 및 특성이 사업자의 채무불이행위험을 완화시키며 특히 관련변수들이 수익성을 악화시키는 방향으로 변화할 때 그 효과가 증가함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.419-437
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• 2023

국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 복합운송
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• 통권135호
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• pp.15-18
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• 2002