• The Journal of Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.28 no.1
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• pp.1-47
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• 2006

Even after significant changes in the financial market due to the financial crisis the corporate debt markets have seen created turmoil caused such as by Daewoo, Hyundai, and credit card companies in the financial system. These lagging improvements of corporate debt markets are mainly due to inadequate market infrastructure. Specifically, the credit rating agencies have not been successful in providing proper and timely information on the loan repayment abilities of debtors. This study analyzes past performance of credit rating agencies in Korea and tries to develop policy implications to improve the role of credit rating agencies based on the recent discussions on credit rating agencies by academics and the SEC. In addition, this study focuses on unique operation environments of Korean credit rating agencies, which have kept credit rating agencies from providing fair, timely, and useful information. To warrant proper operation of credit rating agencies, it is essential to cope with unique problems in Korean credit rating agencies. We classify the unique problems of Korean credit rating agencies into ownership and governance structure, conflict of interests due to ancillary fee-based business, legal recognition of credit rating in the court, and code of conduct problem, etc. and propose policy directions to improve the quality and credibility of credit ratings.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.6
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• pp.1285-1303
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• 2019

In the current credit scoring system, the credit bureau gathers credit information from financial institutions and calculates a credit score based on it. However, because all sensitive credit information is stored in one central authority, there are possibilities of privacy violations and successful external attacks can breach large amounts of personal information. To handle this problem, we propose privacy-preserving credit scoring in which a user gathers credit information from financial institutions, calculates a credit score and proves that the score is calculated correctly using a zero-knowledge proof and a blockchain. In addition, we propose a zero-knowledge proof scheme that can efficiently prove committed inputs to check whether the inputs of a zero-knowledge proof are actually provided by financial institutions with a blockchain. This scheme provides perfect zero-knowledge unlike Agrawal et al.'s scheme, short CRSs and proofs, and fast proof and verification. We confirmed that the proposed credit scoring can be used in the real world by implementing it and experimenting with a credit score algorithm which is similar to that of the real world.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1997.11a
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• pp.9-18
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• 1997

인터넷 상점을 이용하여 물건을 구매하는 방식이 쇼핑의 한 수단으로 자리잡고 있지만, 상점에 의한 고객의 신용 카드 번호 및 구매 정보등의 개인정보 유출이라는 심각한 문제가 부각되고 있다. 이와 같은 현실에서 물건을 구매하는 고객이 상점이 믿을 수 있는 상점인지를 판단할 수 있는 방법이 필요해지고 있다 이에 본 논문에서는 상점에 대한 등급 정보를 X.509 인증서를 이용하여 배포하고, 고객이 브라우저를 이용하여 상점에 접속하였을 때 상점의 신용도를 편리하게 확인할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Product Safety
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• no.6 s.174
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• pp.38-45
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• 2008

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2019.11a
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• pp.161-163
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• 2019

4차 산업혁명의 도래로 산업 유형은 어느 한 종류로 단정하기 어려운 융복합적 형태로 변화를 거듭하고 있다. 뿐만 아니라, 과거 성장 중심 경제발전 모델이 저성장과 함께 양극화, 고용불안과 같은 다양한 사회문제를 야기함에 따라 새로운 발전 패러다임에 대한 관심과 요구도 그 어느 때보다 높아지고 있다. 이러한 일련의 환경 변화는 과거 제조업 중심의 경제성장을 주도해왔던 한국 공적보증제도에도 혁신을 촉구하고 있다. 신용보증기금은 2018년 현재 총 보증잔액 50.5조원을 보유한, 한국에서 가장 큰 규모의 공적보증기관이으로 지난 1976년 설립 후 40여 년간 산업육성과 시장안정이라는 두 가지 정책적 목표를 달성하기 위해 다양한 산업 분야와 기업에 신용보증을 제공해왔다. 1997년 IMF 외환위기, 2008년 글로벌 금융위기 등 국가적 위기 때마다 시장안전판 역할을 성공적으로 수행하며 한국경제가 신속히 위기에서 벗어나는데 공헌하기도 했다. 그러나 이제 신용보증기금은 과거의 성과와 역할에 얽매이지 않고, 급변하고 있는 경제 기술환경 속에서 또 다른 역할을 모색하고 있다. 구체적으로는 중소기업에 대한 보증지원이라는 기존 역할에서 한발 나아가, 혁신생태계 조성, 데이터뱅크 플랫폼 구축, 사회적가치 확산을 위한 전사적 사업구조 혁신을 단행하고 있다. 본 보고서에는 환경변화에 부응해 새로운 역할을 수행하고자 노력하는 신용보증기금의 활동과 성과를 담았다. 여기에 제시된 신용보증기금의 사례들은 벤처캐피탈이 활성화된 서양 국가들과 달리, 정책금융 역할이 상대적으로 중요한 아시아 지역의 중소기업 금융 활성화에 효과적인 정책적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.19 no.2
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• pp.265-285
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• 2016

This paper analyses the regional financial market of Kyungbuk-East Coast region. The result shows that the credit unions do not do much for easing the credit constraints of small firms in the region. Many papers suggest that it is necessary for them to adhere closely to the regional economy. But they do not do their best to collect borrowers' private informations. Instead they rely on the credit scoring system to assess their creditworthiness and require collaterals to reinforce their weak credits. That is the real root of weak competitiveness of credit unions. To overcome such a problem they need to actively participate in the development of the regional economy, bearing in mind the cooperative principles, especially commitment for the community. On the other hand the government should contrive plans to foster them. When they function actively the regional financial market will become efficient and the regional economy grow smoothly.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.483-486
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• 2023

최근 금융 분야는 예측 모델의 복잡성으로 인한 블랙박스 문제와 금융 규제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 금융 업계는 신뢰성과 투명성을 강조하며, 특히 신용평가 분야에서 설명 가능한 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 해당 분야에서 소수 클래스에 대해 충분히 학습하지 못하고 다수 클래스에 과적합 될 수 있는 데이터 불균형 문제 역시 강조되고 있다. 이는 제 2종 오류(Type 2 Error)를 최소화해야 하는 상황에서 더욱 부각되며, 대출 상환 능력이 낮은 고객을 최대한 식별해야 하는 개인 신용평가 문제에서 매우 중요한 화두로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘을 활용하여 모델의 설명 가능성을 개선하고, 분석 결과를 해석하는 데 도움이 되고자 한다. 더 나아가, SMOTE, GAN, ADASYN 등 총 다섯 가지 데이터 증강 기법을 실험하여, 이를 앙상블 하였을 때 소수 클래스 레이블에 대한 분류 정확도를 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.166-176
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• 1994

본 논문에서는 'back propagation' 신경망 알고리즘을 이용하여 자동 신용 평가 시스템을 개발하고 실제 데이타를 이용하여 이 시스템을 평가하여 보았다. 평가 과정중 신경망의 학습 수렴속도와 그의 여부는 학습에 이용된 데이타의 수에 따라 민감하게 변화한다는 것과 학습후 학습에 이용되지 않은 새로운 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력과 학습에 이용된 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력 사이에는 유의한 차이가 있음도 관찰되었다. 그리고, 학습에 이용된 데이타들의 갯수가 임의의 한 경계점을 넘어서면, 기존의 다른 많은 연구들이 주장했던 것과는 달리 학습 수렴 여부와 판별력이 급격히 떨어진다는 것도 관찰되었다. 또한 본 논문에서는 이상에서와 같이 관찰된 시스템 평가 결과를 신경망 이론의 학습 방법과 error space상에서 hyperplanes이 작용하는 역할의 관점에서 해석하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.597-602
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• 2007

데이터 마이닝 분야에서 앙상블 모형의 유용성은 널리 인정되고 있다. 앙상블을 구성하는 단위모형들 사이의 다양성이 보장되는 경우, 최종 모형의 정확성 및 안정성이 향상되기 때문이다. 하지만, 얼마나 많은 단위 모형들이 어떤 방식으로 결합되어야 하는가에 대해서는 아직도 더 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 신용카드 부정사용 유형 중 하나인 현금불법융통 문제에 대해 앙상블 모형의 유용성을 검증하고자 한다. 부정행위 적발 모형은 전형적인 분류 문제의 한 유형이나, 클래스간 불균형이 매우 심하다는 특징이 있다. 따라서, 현금불법융통 문제에 적합한 다양성(Diversity) 척도를 개발하여 최소한의 단위모형들로 앙상블 모형을 구성하는 방안을 제시하였다. 축소된 앙상블 모형이 많은 수의 모형을 결합한 앙상블 모형과 거의 같은 정확성 및 안정성을 보임을 국내 신용카드사의 실제 자료를 사용하여 입증하였다.