• Title, Summary, Keyword: 부도 예측

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SOHO Bankruptcy Prediction Using Modified Bagging Predictors (Modified Bagging Predictors를 이용한 SOHO 부도 예측)

  • Kim Seung-Hyeok;Kim Jong-U
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • pp.176-182
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    • 2006
  • 본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

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LOGIT 분석과 AHP 분석을 이용한 부도예측모형의 비교연구

  • Woo, Chun-Sik;Kim, Kwang-Yong;Kang, Seong-Beom
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.14 no.2
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    • pp.229-252
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    • 1997
  • 본 연구에서는 실무 및 학계에 종사하는 45명의 전문가 집단을 대상으로 쌍별비교(pairwise comparision)에 의한 설문조사에서 얻어진 전문가들의 의견을 AHP 분석을 통하여 종합하는 과정을 거쳐 부도예측모형을 설계하여 검증한 뒤, LOGIT모형과 비교하였다. 본 연구에 의하면 부도예측모형에서 정량적인 정보보다 정성적인 정보가 더 중요한 역할을 한다는 D.Bunn-G.Wright(1991)의 연구와 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 LOGIT 모형과 AHP 모형에서 모두 정량적인 정보만을 고려하는 경우보다 정성적인 정보를 함께 고려한 모형에서 부도예측율이 더 높은 것으로 나타나고 있어 부도가능성을 예측하는데 있어 정성적인 정보가 중요한 역할을 한다는 결론을 얻었다. 둘째로 AHP를 이용한 부도예측 모형을 설계할 때 각 속성에 대한 전문가(45명)들의 의견을 종합하는 방법으로 산술평균과 기하평균을 이용한 검증결과에 의하면 기하평균방법을 통하여 전문가들의 의견을 종합하는 것이 보다 합리적이라는 실증적 증거를 얻을 수 있었다. 셋째로 Akaike의 기준값을 분석한 결과에 의하면 LOGIT 모형은 정량적인 정보와 정성적인 정보를 모두 이용한 모형이 가장 우수한 것으로 판명되었고, 모형의 부도예측력도 가장 높은 것으로 밝혀졌다. AHP 모형은 정성적인 정보만을 이용한 모형에서 가장 높은 부도예측을을 나타내었으며, 기하평균을 이용한 AHP 모형은 LOGIT 모형보다 항상 높은 부도예측율을 보여주었다.

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A Study of Short-Term Load Forecasting System Using Data Mining (데이터 마이닝을 이용한 단기 부하 예측 시스템 연구)

  • Joo, Young-Hoon;Jung, Keun-Ho;Kim, Do-Wan;Park, Jin-Bae
    • Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.14 no.2
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    • pp.130-135
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    • 2004
  • This paper presents a new design methods of the short-term load forecasting system (STLFS) using the data mining. The structure of the proposed STLFS is divided into two parts: the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based classifier and predictor The proposed classifier is composed of the Gaussian fuzzy sets in the premise part and the linearized Bayesian classifier in the consequent part. The related parameters of the classifier are easily obtained from the statistic information of the training set. The proposed predictor takes form of the convex combination of the linear time series predictors for each inputs. The problem of estimating the consequent parameters is formulated by the convex optimization problem, which is to minimize the norm distance between the real load and the output of the linear time series estimator. The problem of estimating the premise parameters is to find the parameter value minimizing the error between the real load and the overall output. Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.

A Study on the Forcasting and Fuzzy Control of Maximum demand Power Using SOFM Neural Networks (SOFM신경망을 이용한 최대수요전력 예측과 퍼지제어에 관한 연구)

  • 조성원;안준식;석진욱
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • pp.427-432
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    • 1998
  • 최근 산업발전에 따라 야기되는 문제점 중 전력수요의 증가에 의한 피해가 증대되고 있다. 여름철 하계부하등에 의한 과부하는 가정이나 대형건물의 정전을 발생시키거나 공장의 기계를 파손시키기도 하기 때문에 이를 미연에 방지할 수 있는 부하예측기법이 점차로 강조되고 있는 현실이다. 이에 본 논문에서는 초(sec)단위의 순시부하예측/제어를 위한 새로운 방법과 퍼지제어기를 제안한다. 제안한 순시부하예측/제어는 크게 과거의 데이터를 가지고 일정시간 후의 값을 예측하는 예측부와 이 결과의 신뢰도를 높여주기 위한 퍼지제어기로나눌 수 있다. 예측부는 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 신경망을 이용하며, 예측된 출력값을 퍼지제어기의 입력으로 사용한다.

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The Performance evaluation of Data Value Predictor in ILP Processor (ILP 프로세서에서 데이터 값 예측기의 성능 평가)

  • 박희룡;전병찬;이상정
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.21-23
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    • 1998
  • 본 논문에서 ILP (Instruction Level Parallelism)의 성능향상을 위하여 데이터 값들을 미리 예측하여 병렬로 이슈(issue)하고 수행하는 기존의 데이터 값 예측기(data value predictor)를 비교 분석하여 각 예측기의 예측율을 측정하고, 2-단계 데이터 값 예측기(Two-Level Data Value Predictor)와 혼합형 데이터 값 예측기(Hydrid Data Value Predictor)에서 발생되는 aiasing 을 측정하기 위해 수정된 데이터 값 예측기를 사용하여 측정한 결과 aliasing은 50% 감소하였지만 예측율에는 영향을 미치지 못함과 데이터 값 예측기의 예측율을 측정한 결과 혼합형 데이터 값 예측기의 예측율이 2-단계 데이터 값 예측기와 스트라이드 데이터 값 예측기(Stride Data Value Predictor)에서 평균 5.7%, 최근 값 예측기(Last Data Value Predictor)보다는 평균 38%의 예측 정확도가 높음을 입증하였다.

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Prediction model for the microstructure and properties in weld heat affected zone of low alloyed steel (저합금강의 용접 열영향부 미세조직 및 재직 예측)

  • Lee, Chang-Hee
    • Proceedings of the KWS Conference
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    • pp.1-10
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    • 2010
  • 강재의 구조화에 필수적인 용접 공정 후의 저합금강 용접 열영향부 미세조직 및 재질 예측을 위해 가열 중 상변태 거동에 미치는 초기 결정립 크기의 영향, 석출물-free 오스테나이트 결정립 성장 예측 모델, 임계 석출물 크기의 영향을 고려한 용접 열영향부 석출물 조대화 예측 모델, 석출물의 Kinetics을 고려한 결정립 성장 모델, 초기 오스테나이트 결정립크기 및 냉각 속도의 영향을 고려한 용접 열영향부 상변태 모델, 용접 열영향부 경도 예측 모델 등에 대해 연구를 수행하였다. 이를 통해 작성된 최종 모델은 실 용접부와의 비교를 통해 신뢰성을 확인하였으며, 저합금강 용접 열영향부의 미세조직과 경도값을 잘 예측하는 것으로 판단된다. 따라서 본 연구를 통해 작성된 모델을 통하여 용접 열영향부에서의 용접부 품질을 확인하기 위한 시간적, 경제적 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

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A Study on the Forecasting Module of Artificial Intelligence (인공지능 수요예측 모듈에 대한 연구)

  • 최정원;구찬모;장경원;왕지남
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • pp.661-663
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    • 2000
  • 본 논문은 수요 예측함에 있어서 여러 가지 수요 예측 방법을 통해 매 시기 마다 적절한 수요예측 기법을 사용하여 좀더 정확한 수요예측 결과를 추정하기 위한 방법을 연구하며 특히, 수요 예측하기 어려운 제품에 대해 여러 인자를 고려하여 좀더 나은 예측치를 구하기 위한 방법을 연구하고 있다. 마지막으로 각 ERP나 SCM, MRP application에 연계하여 필요한 자료를 되게 얻고 이를 다시 보내 줄 수 있는 일반적인 연계 방법을 연구하고 있다. 본 논문에서는 데이터 베이스 연계부분에서는 ODBC 를 사용하였으며, 예측 기법은 Moving Average 기법과 Exponential Smoothing 기법, 그리고 Neural Networks 중 BP 를 이용하여 구현하였다. 앞으로 좀 더 많은 예측 기법을 적용하여 향상된 수요 예측을 위한 모듈을 연구 및 구현하려 한다.

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Prediction of train noise propagation from a embanked rail road (성토 선로구조에서 철도소음의 전파예측)

  • ;;Tachibana, H.
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • pp.302-307
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    • 1997
  • 철도는 평탄부, 고가부 및 성토부.절토부 등의 다양한 지형구조에 걸쳐서 뻗어 있으며, 지금까지는 평탄부와 고가부를 대상으로 하여 철도소음의 전파예측에 대한 검토를 해왔다. 본 연구에서는 유한 임피던스의 흡음성 Wedge 구조를 갖는 성토부 선로의 주행열차를 대상으로 소음전파 예측모델의 작성 및 소음전파 측정을 통하여 성토 선로구조에서의 철도소음 전파예측에 대하여 검토하였다.

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A Development of Hotel Bankruptcy Prediction Model on Artificial Neural Network (인공신경망 기반 호텔 부도예측모형 개발)

  • Choi, Sung-Ju;Lee, Sang-Won
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.19 no.10
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    • pp.125-133
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    • 2014
  • This paper develops a bankruptcy prediction model on an Artificial Neural Network for hotel management. A bankruptcy prediction model has a specific feature to predict a bankruptcy of the whole hotel business after evaluate bankruptcy possibility on the basis of business performance data of each branch. here are many traditional statistical models for bankruptcy prediction such as Multivariate Discriminant Analysis or Logit Analysis. However, we chose Artificial Neural Network because the method has accuracy rates of prediction better than those of other methods. We first selected 100 good enterprises and 100 bankrupt enterprises as experimental data and set up a bankruptcy prediction model by use of a tool for Artificial Neural Network, NeuroShell. The model and its experiments, which demonstrated high efficiency, can certainly provide great help in decision making in the field of hotel management and in deciding on the bankruptcy or financial solidity of each branch of serviced residence hotel.

CASE Study: Policy implications of HAZUS analysis

  • Kim, Yong-Gyun
    • Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.8 no.1
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    • pp.48-52
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    • 2008
  • 대형태풍 카트리나가 준 주요 교훈 중의 하나는, 위험도 분석에 기반한 종합적인 재해경감 프로그램의 중요성이다. 미국에서는 이를 위해 다양한 위험도 분석(risk analysis) 프로그램 개발에 노력해 왔다. HAZUS(Hazarda-US) 프로그램은 대표적인 자연재해 예측 시스템으로서, 위험요인 파악(hazard identification), 지역사회의 취약성 분석(vulnerability of the society), 그리고 피해결과예측(loss estimation)의 세 가지 요소로 구성된다. 1992년 지진을 대상으로 개발된 이 프로그램은 현재, 지진 홍수 허리케인 윈드에 대해 피해예측을 할 수 있는 HAZUS-MH MR3가 사용 중에 있다. FEMA에서는 주정부에서 HAZUS를 활용, 피해 예측에 기반한 재해경감 정책을 추진할 수 있도록 다양한 재정적 기술적 지원을 하고 있다. 이에 따라, 2004년 머릴랜드 주에서는 미국 최초로 주 전역에 걸친 홍수피해 예측을 실히하고 이를 바탕으로 다양한 경감정책을 추진하였다. 머릴랜드 주정부에서 Salisbury 대학에 의뢰하여 수행한 홍수 피해 예측 과정은, 조사구역 및 위험요인(홍수) 결정, 사용 데이터 확정, 수문학적 분석, 수리학적 분석, 피해예측(건물 용도별 피해면적, 건물 용도별 피해액, 건물 재질별 피해면적, 건물 재질별 피해액, 지역의 경제학적 피해)의 과정으로 수행되었다. 홍수피해 예측 결과, 100년 빈도 홍수가 재현될 경우, 주 전체 면적 중 13%이상의 지역에서 약 80조 이상의 피해액이 예측됨에 따라, 종합적인 재해경감 대책의 필용성이 제기되었다. 이에 따라, 머릴랜드 주정부에서는 홍수피해예측 결과를 토대로, 주정부 재해경감 예산 재분배, 홍수터 보호, 건물규제 강화, 토지이용계획 재조정 등 보다 과학적이고 종합적인 재해경감 프로그램을 추진하였다. 머릴랜드 주정부의 이번 연구는 주정부로서는 최초로 HAZUS를 활용하여 주 전역에 걸친 피해예측을 실시한 것으로서, 피해예측 시스템이 어떻게 주정부의 과학적 피해경감 프로그램에 기여할 수 있는 지를 보여주는 사례이다.

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