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정석훈(Sukhoon Chung),서용무(Yongmoo Suh) 한국데이타베이스학회 2008 Journal of information technology applications & m Vol.15 No.4
As the great disturbance from abusing credit cards in Korea becomes stabilized, credit card companies need to interpret credit-card delinquents classification models from the viewpoint of profit. However, hit ratio which has been used as a measure of goodness of classification models just tells us how much correctly they classified rather than how much profits can be obtained as a result of using classification models. In this research, we tried to develop a new utility-based measure from the viewpoint of profit and then used this new measure to analyze two classification models(Neural Networks and Decision Tree models). We found that the hit ratio of neural model is higher than that of decision tree model, but the utility value of decision tree model is higher than that of neural model. This experiment shows the importance of utility based measure for credit-card delinquents classification models. We expect this new measure will contribute to increasing profits of credit card companies.
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산재근로자의 지역별 위험도 관리를 위한 산재 취약지수 개발
정석훈(Chung, Sukhoon),최근호(Choi, Keunho),유동희(Yoo, Donghee) 한국직업재활학회 2021 職業再活硏究 Vol.31 No.1
본 연구에서는 산재보험 데이터를 분석하여 지역별 근로자들이 산재 위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악할 수 있게 해주는 산재 취약지수를 개발하는 데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 지수 개발방법론을 참조하여 지수사용 목적 정립, 후보지표 특성분석, 지표 선정, 지수 산정, 시뮬레이션, 적용 및 개선사항 도출 단계로 구성된 산재 취약지수 개발방법론을 제안하였다. 그 후, 제안된 개발방법론에 따라 산재 취약지수를 개발하였으며, 특정 지역의 상병 유형과 지역별 산재노출 정도와 같은 산재정보들을 복합적으로 분석하여 산재 취약지수를 계량화하였다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다. 본 연구에서 개발된 산재 취약지수는 지역별 산업재해에 의한 직업성 질병, 상병 유형 등을 비교하거나 산재 예방을 위한 지역 산업의 위험도를 분석할 때 활용될 것으로 기대된다. This study develops an industrial accident vulnerability index that determines how much and how often workers are exposed to the regional risk of industrial accident by analyzing industrial insurance data. To this end, we offer a methodology for developing an industrial accident vulnerability index consisting of six steps: Establishing the purpose of index use, analyzing the characteristics of candidate indicators, selecting the indicators, calculating the index, conducting a simulation, and applying and deriving industrial improvements by applying previous methodologies for developing the index. We developed this industrial accident vulnerability index using that proposed methodology. The study thus quantifies a vulnerability index by combining different industrial accident information including regional disease types and regional exposure levels for different industrial accidents. The results help compare types of occupational diseases caused by regional industrial accidents and help determine of the risk of regional industrial accidents to prevent future industrial accidents.
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