• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.107-108
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• 2019

화폐는 초기 조개, 쌀과 같은 실물 자산 기반에서 금, 은과 같은 귀금속 기반으로 변하고 다시 지폐의 형태로 되었다. 지폐 화폐는 그 가치를 금으로 담보하다가 1971년 금태환이 중지되면서 신용으로 가치를 보장하였다. 금융위기로 신용 화폐에 대한 근원적 문제가 제기됨에 따라 비트코인과 같은 새로운 형태의 화폐가 생겨나기도 했는데 본 논문에서는 인간의 창조물인 아트를 기반으로 한 화폐 개념에 대해서 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.386-388
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• 2023

전 세계적으로 해양 쓰레기 문제는 계속해서 심각해 지고 있으며 이에 대해 각국에서는 여러 해결 방안을 통해 문제를 해결하고 있다. 해양 쓰레기 문제를 해결하기 위해 많은 양, 여러 종류의 해양 쓰레기 데이터가 존재하지만 대부분의 수치자료가 막대그래프로 되어있어 한계가 있음을 확인하여 데이터를 다양하게 시각화하고, 이를 통해 해양 쓰레기 문제를 해결하는데 도움이 되고자 한다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1
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• pp.3-27
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• 1999

최근 기업의 경쟁력 강화를 위하여 기업내의 지식을 중요한 자원으로 인식하고 활용하는 지식경영의 필요성이 강력히 대두되고 있다. 이러한 지식경영의 주요 활동을 지원할 구체적인 방법론으로 정보기술의 활용 방안이 다각도로 제시되고 있으나, 실제적인 연구는 아직 초보단계에 있다고 하겠다. 본 연구에서는 지식의 생성, 저장, 그리고 추출 및 활용이라는 지식경영의 주요 과제를 효과적으로 해결하는 방안으로써 인공지능기법인 사례기반추론과 유전자 알고리즘을 이용한 통합방법론을 제시한다. 본 연구에서 제시하고 있는 방법론은 생성된 지식의 표현, 저장, 그리고 추출에 사례기반추론기법을 활용하였다는 점 이외에 다음과 같은 두 가지 특징을 가지고 있다. 첫째로는, 해결하고자 하는 문제에 가장 적절한 과거 지식이 추출되도록 함으로써 활용 효과를 높일 수 있도록 하였다는 점이다. 둘째로는, 환경의 변화를 반영할 수 있는 방안을 제시하고 있다는 점이다. 본 인공지능 통합방법론은 신용평가부서의 지식관리모형을 통해 검증해 본 결과 그 효과가 입증되었다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.135-140
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• 2007

이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.253-276
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• 2002

본 논문에서는 전자화폐의 보급이 중앙은행과 은행을 통한 결제시스템에 미치는 영향을 분석하는데 기초가 되는 화폐론적인 분석과 함께 전자적인 결제수단의 보급이 신용창조와 소비자의 화폐수요에 미치는 영향과 아울러 결제시스템으로서의 은행의 독점적인 지위에의 영향에 대해서 분석하였다. 본 연구의 결과로서 전자화폐는 현재로서는 현금과 예금을 완전히 대체할 수 있는 화폐로서가 아니라 어디까지나 현금과 예금에 기초를 두고 있는 결제수단의 하나에 지나지 않는다는 것이 밝혀졌다. 즉 은행부채의 하나의 형태라고 규정지을 수 있다. 따라서 현 발전단계 수준의 전자화폐는 중앙은행의 통화량조절 능력과 은행의 신용창조에 의한 통화창출과 결제시스템으로서의 독점적인 지위에는 그다지 영향을 미치지 않으리라고 판단된다. 향후 전자화폐의 발전에 능동적으로 대처하기 위해서는 전자화폐에 대한 정확한 이해와 함께 현재의 신용제도가 안고 있는 제반 문제를 해결하여야 할 것이다. 특히 전자화폐의 보급으로 통화량의 변동성이 커지게 되므로 통화정책에 있어서는 통화량 관리에 중점을 두기보다는 금리의 기능을 최대한 이용하는 정책으로의 전환이 바람직할 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.3
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• pp.263-287
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• 1997

본 연구에서는 국내은행의 위험도가 반영된 보험요율을 Merton에 의해 처음으로 제시된 예금보험요율 결정모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석 결과에 의하면 표본은행간의 예금보험요율의 추정치에는 횡단면적 차이가 있는 것으로 나타나 표본기간 중 여러 은행들이 공격적 경영을 취함으로써 은행파산의 위험도를 높이는 도덕적 위해의 문제를 발생시켰음을 보여주고 있다. 본 연구는 상관관계 분석을 통하여 추정된 보험요율이 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급과 재무건전도등급, 그리고 은행규모, 수익성, 자본적정성, 자산건전성을 나타내는 지표들과 어떠한 관계에 있는 지를 살펴보았다. 분석결과에 의하면 Moody's사의 국내은행에 대한 장기신용등급, 재무건전도등급과 보험요율 사이에는 통계적으로 유의한 관계가 있는 것으로 나타나 추정된 보험요율이 이들 지표와 마찬가지로 위험도를 적절히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 보험요율은 은행규모, ROA, ROE들과는 음의 관계가 있는 것으로 나타났으나, BIS기준 자기자본비율, 부실여신비율과는 양의 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 자기자본비율이나 부실여신비율이 은행의 신용도나 위험도를 적절하게 반영하지 못하는 것으로 나타남으로써 이들 비율에 대한 회계방식의 개선이 요구됨을 본 연구의 결과는 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.229-231
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• 2001

최근들어 경제활동의 증가로 대부분의 성인들은 몇 장의 신용카드를 소지하고 있을 것이다. 이에 따른 신용카드의 도난 분실 사고는 카드사의 문제가 되고있다. 기존의 탐지 시스템은 도난신고 등의 일반적인 탐지와 갑작스런 사용 액수의 증가를 탐지하여 도난 분실 카드를 판별하였다. 이것은 소액의 부정거래탐지가 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제시하는 탐지 시스템은 outlier 기법을 사용하여 training set을 만들고 시간가중치와 거리기반 도표를 이용하여 도난 분실 카드를 탐지한다. 금액, 시간 도표에서 거래요구시간의 차를 계산하여 가중치를 주고 장소, 소비종류 도표에서는 training set에서 얻은 자료인 저녁 8시를 기준으로 소비종류의 배열을 바꾼다. 제안된 시스템은 소액의 부정거래 탐지에도 우수하고 이전의 시스템보다 정확함을 장점으로 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2004.10a
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• pp.178-185
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• 2004

• 전기의세계
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• v.32 no.11
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• pp.670-676
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• 1983

본고의 내용은 다음과 같다. 1. 자성재료의 연구동향 2. 고규소강판 3. 비정질철심재료 3.1 고자속밀도화 3.2 저손실화 3.3 사용상의 문제 3.4 양산기술

• Smart Media Journal
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• v.13 no.2
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• pp.9-15
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• 2024

In this paper, a Diffusion Multi-step Classifier (DMC) is proposed to address the imbalance issue in credit prediction. DMC utilizes a Diffusion Model to generate continuous numerical data from credit prediction data and creates categorical data through a Multi-step Classifier. Compared to other algorithms generating synthetic data, DMC produces data with a distribution more similar to real data. Using DMC, data that closely resemble actual data can be generated, outperforming other algorithms for data generation. When experiments were conducted using the generated data, the probability of predicting delinquencies increased by over 20%, and overall predictive accuracy improved by approximately 4%. These research findings are anticipated to significantly contribute to reducing delinquency rates and increasing profits when applied in actual financial institutions.