• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.41-42
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• 2019

본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.9-15
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• 2024

Tree-based algorithms have been the dominant methods used build a prediction model for tabular data. This also includes personal credit data. However, they are limited to compatibility with categorical and numerical data only, and also do not capture information of the relationship between other features. In this work, we proposed an ensemble model using the Transformer architecture that includes text features and harness the self-attention mechanism to tackle the feature relationships limitation. We describe a text formatter module, that converts the original tabular data into sentence data that is fed into FinBERT along with other text features. Furthermore, we employed FT-Transformer that train with the original tabular data. We evaluate this multi-modal approach with two popular tree-based algorithms known as, Random Forest and Extreme Gradient Boosting, XGBoost and TabTransformer. Our proposed method shows superior Default Recall, F1 score and AUC results across two public data sets. Our results are significant for financial institutions to reduce the risk of financial loss regarding defaulters.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.1065-1075
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• 2008

신용평가모형 개발과 적합성 검정 연구에서 부도율분포로부터 부도기업과 정상기업의 판별력을 검정하는 방법으로 비모수적인 방법인 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정방법을 많이 사용한다. 모집단에 대한 누적분포함수를 알고있으며 이 분포함수가 두 개의 분포함수로 분할되었다는 가정하에서 두 분포함수 동일성을 검정하는 신용평가 연구에서 스코어 또는 부도율이 다양한 확률분포를 따른다고 가정하고 기존의 K-S 통계량과 수정된 K-S 통계량을 비교 토론한다.

• 응용통계연구
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• 제22권1호
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• pp.29-39
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• 2009

신용평가 연구에서 부도율분포를 기반으로 부도기업과 정상기업의 판별력을 탐색하는 방법 중의 하나로 ROC와 CAP 곡선을 사용한다. 부도와 정상기업을 분류하는 절단점의 변동에 따라 구한 여러 부도비율을 통해 ROC와 CAP 곡선을 작성하는데 곡선의 각 좌표에 대응하는 절단점을 탐색하기 어렵다. 본 연구에서는 ROC와 CAP 곡선을 나타내는 부도비율들의 함수를 이용하여 조정된 ROC와 CAP곡선을 제안한다. 조정된 ROC와 CAP 곡선을 통해 절단점과의 관계를 파악할 수 있으며, 최적의 절단점을 식별할 수 있다. 또한 부도와 정상기업에 관한 분포함수의 동일성을 검정하는 Kolmogorov - Smirnov 통계량과 조정된 ROC와 CAP 곡선을 통해 얻은 최적 절단점의 관계를 토론한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.11-20
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• 2024

최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.185-191
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• 2011

혼합분포를 가정한 신용평가 연구에서 ROC 곡선은 부도와 정상 차주의 판별력을 탐색하는데 유용한 그림이다. ROC 곡선을 개선하여 스코어를 파악할 수 있는 AROC 곡선을 수리적으로 분석하고, 정규분포를 적용하여 다양한 곡선의 형태를 파악한다. 최적분류점을 발견하는 다양한 분류정확도 통계량과 AROC 곡선의 관계를 발견하고, 두 분포의 분산이 동일한 경우에 AROC 곡선의 극소점으로 최적의 분류점을 추정할 수 있음을 발견한다.

• 기술혁신연구
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• 제25권4호
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• pp.1-15
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• 2017

2014년, 금융위원회는 기술신용평가기관(TCB, Tech Credit Bureaus)을 지정하여 기술신용평가서를 발급하게 하였고 현재까지 5개의 기술신용평가기관과 금융위원회 권고, 레벨 4에 진입한 KEB하나은행, 국민은행, 우리은행, 신한은행 등에서 기술신용평가서를 발급하고 있다. 한편, KEB하나은행의 기술평가모델은 25개의 세부평가항목으로 구성되어 있으며, 이러한 항목등급이 가중 결합되어 기술등급이 산출, 기술등급은 신용등급과 결합하여 최종적으로 기술신용등급이 산출된다. 본 연구에서는 KEB하나은행에서 2016년 하반기에 자체발급한 406건의 기술평가결과를 분석하였으며, 경영주 동업종 근무년수, 기술개발전담부서 보유여부, 기술인력, 연구개발투자금액, 인증수, 특허수를 기반으로 지표간의 상관분석 및 기술등급과의 영향력을 분석하였다. 분석결과에 의하면, 기술개발전담부서, 특허수, 연구개발투자금액 등의 정량적지표가 기업 기술등급에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 특히, 기술개발전담부서 보유여부는 기술등급과 가장 높은 상관관계를 나타내고 있음을 나타냈다.

• 재무관리연구
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• 제22권2호
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• pp.71-89
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• 2005

본 연구는 SFA 방법을 이용하여 2001년도 우리나라 7개 대도시 194개의 신용협동조합에 대한 효율성을 측정하였다. 필요한 투입요소들을 선택하기 위하여, 반응변수는 총비용을 설명변수는 산출물과 투입물을 고려하였다. 이때, 산출물로는 대출채권과 상품유가증권, 투자유가증권의 합으로 정의되는 유가증권을 고려하였으며, 투입물로는 단위당 투입가격을 고려하기 위해서 직원수 1인당 인건비(인건비/직원수), 예금 1단위당 예금이자(예금이자/예금), 유형자산 1 단위당 판관비(판관비/유형자산)를 고려하였다. 전체 신용협동조합의 효율성 분석결과 50%의 신용협동조합들이 가장 효율적인 신용협동조합보다 약 17% 이상 비효율적인 것으로 나타났고, 상위25%의 신용협동조합들이 가장 효율적인 신용협동조합보다 약 9% 이하로 비효율적인 것으로 나타났다. 지역과 자산규모에 따라서 신용협동조합별로 효율성의 차이가 있었는데, 서울과 대구에서는 규모간 효율성의 차이가 없었지만 나머지 지역들에서는 중규모 신용협동조합의 효율성이 대규모 신용협동조합의 효율성보다 큰 것으로 나타났다.

• 통상정보연구
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• 제11권1호
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• pp.157-176
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• 2009

This study analyzed the information factors which determine cash liquidity in Korean export-oriented companies. In this paper, cash liquidity means the ratio of the value of cash or cash equivalent to the asset value subtracted marketable securities value from total asset value. The empirical test shows that main information factors are the size of company, the growth opportunity of company, the volatility of operating cash flows and free cash flows, the credit yield spread of company, the debt ratio, the turnover ratio of cash flows and free cash flows, and the estimate of bankruptcy that amounts to the inverse number of Z score. In summary, the size of company, debt ratio, turnover ratio of cash flows and free cash flows, and Z-score have negative influence on the cash liquidity of Korean export-oriented companies. but the volatility of operating cash flows affect the cash liquidity positively.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제6권3호
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• pp.45-60
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• 2018

Research performance evaluation in Korean universities follows strict guidelines that specify scoring systems for publication venue categories and formulas for co-authorship credit allocation. To find out how the standards differ across universities and how they differ from bibliometric research evaluation measures, this study analyzed 25 standards from major Korean universities and rankings produced by applying standards and bibliometric measures such as publication and citation counts, normalized impact score, and h-index to the publication data of 195 tenure-track professors of library and information science departments in 35 Korean universities. The study also introduced a novel impact score normalization method to refine the methodology from prior studies. The results showed the university standards to be mostly similar to one another but quite different from citation-driven measures, which suggests the standards are not quite successful in quantifying the quality of research as originally intended.