Development of Intelligent Credit Rating System using Support Vector Machines

김경재,Kim Kyoung-jae The Korea Institute of Information and Commucation 2005 한국정보통신학회논문지 Vol.9 No.7

In this paper, I propose an intelligent credit rating system using a bankruptcy prediction model based on support vector machines (SVMs). SVMs are promising methods because they use a risk function consisting of the empirical error and a regularized term which is derived from the structural risk minimization principle. This study examines the feasibility of applying SVM in Predicting corporate bankruptcies by comparing it with other data mining techniques. In addition. this study presents architecture and prototype of intelligeht credit rating systems based on SVM models.

SiC-Si₃N₄ 세라믹공구를 위한 소결시간과 조성변화의 최적화

김경재(Kyoung Jae Kim),박준석(June Seuk Park),이성구(Sung Ku Lee),권원태(Won Tae Kwon),김영욱(Young Wook Kim) 한국생산제조학회 2001 한국생산제조학회지 Vol.10 No.6

개신교 복음화의 현실과 미래 전망

김경재(Kim Kyoung Jae) 인천가톨릭대학교 복음화연구소 2000 누리와 말씀 Vol.- No.8

재무예측을 위한 Support Vector Machine의 최적화

김경재(Kyoung-jae Kim),안현철(Hyunchul Ahn) 한국지능정보시스템학회 2011 지능정보연구 Vol.17 No.4

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다. Financial time-series forecasting is one of the most important issues because it is essential for the risk management of financial institutions. Therefore, researchers have tried to forecast financial time-series using various data mining techniques such as regression, artificial neural networks, decision trees, k-nearest neighbor etc. Recently, support vector machines (SVMs) are popularly applied to this research area because they have advantages that they don't require huge training data and have low possibility of overfitting. However, a user must determine several design factors by heuristics in order to use SVM. For example, the selection of appropriate kernel function and its parameters and proper feature subset selection are major design factors of SVM. Other than these factors, the proper selection of instance subset may also improve the forecasting performance of SVM by eliminating irrelevant and distorting training instances. Nonetheless, there have been few studies that have applied instance selection to SVM, especially in the domain of stock market prediction. Instance selection tries to choose proper instance subsets from original training data. It may be considered as a method of knowledge refinement and it maintains the instance-base. This study proposes the novel instance selection algorithm for SVMs. The proposed technique in this study uses genetic algorithm (GA) to optimize instance selection process with parameter optimization simultaneously. We call the model as ISVM (SVM with Instance selection) in this study. Experiments on stock market data are implemented using ISVM. In this study, the GA searches for optimal or near-optimal values of kernel parameters and relevant instances for SVMs. This study needs two sets of parameters in chromosomes in GA setting : The codes for kernel parameters and for instance selection. For the controlling parameters of the GA search, the population size is set at 60 organisms and the value of the crossover rate is set at 0.7 while the mutation rate is 0.1. As the stopping condition, 60 generations are permitted. The application data used in this study consists of technical indicators and the direction of change in the daily Korea stock price index (KOSPI). The total number of samples is 2218 trading days. We separate the whole data into three subsets as training, test, hold-out data set. The number of data in each subset is 1066, 681, 681 respectively. This study compares ISVM to several comparative models including logistic regression (logit), backpropagation neural networks (ANN), nearest neighbor (1-NN), conventional SVM (SVM) and SVM with the optimized parameters (PSVM). In especial, PSVM uses optimized kernel parameters by the genetic algorithm. The experimental results show that ISVM outperforms 1-NN by 16.32%, ANN by 6.89%, Logit and SVM by 6.34%, and PSVM by 4.82% for the holdout data. For ISVM, only 666 data from 1066 original training data are used to produce the result. In addition, the two-sample test for proportions is used to examine whether ISVM significantly outperforms other comparative models. The results indicate that ISVM outperforms ANN and 1-NN at the 1% statistical significance level. In addition, ISVM performs better than Logit, SVM and PSVM at the 6% statistical significance level.

지적자본이 혁신행동에 미치는 영향에 관한 연구 : 심리자본의 조절효과를 중심으로 Focused on the Moderating Effect of Psychological Capital

김경재 ( Kyoung Jae Kim ),정범구 ( Beom Ku Chung ) 한국생산성학회 2008 生産性論集 Vol.22 No.1

Data Mining using Instance Selection in Artificial Neural Networks for Bankruptcy Prediction

김경재(Kyoung-jae Kim) 한국지능정보시스템학회 2004 지능정보연구 Vol.10 No.1

기업부도예측은 재무와 경영의사결정문제에서의 주된 인공신경망 응용분야라 할 수 있다. 일반적으로 인공신경망은 이 분야에서 매우 좋은 성과를 보이는 것으로 알려져 있지만 종종 잡음이 심한 데이터에 대해서는 일관성 있고 예측가능한 성과를 보이지 못하는 경우가 있다. 특히 학습용 자료가 매우 많아서 학습시간과 자료수집비용이 과대한 경우에는 적절한 자료의 축소가 되지 않고는 인공신경망을 학습시키는 것이 불가능한 경우도 있다. 사례선택기법은 자료의 차원을 축약시켜 주며 직접적으로 자료를 축소시켜 주는 방법이다. 사례기반 학습기법에서는 이미 몇 연구가 사례선택기법의 필요성을 주장한 바 있으나 인공신경망 모형에서 사례선택기법의 필요성을 주장한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 기업부도예측을 위한 인공신경망 모형에서 유전자 알고리즘을 이용한 사례선택기법을 제안한다. 본 연구에서 유전자 알고리즘은 다층 인공신경망에서의 계층별 연결강도를 최적화하고, 동시에 학습에 적합한 사례를 선택한다. 유전자 알고리즘에 의해 결정된 계층별 연결강도는 역전파오류 학습기법에서 종종 발생하는 국부 최적해에 수렴하는 현상을 최소화해 줄 것으로 기대되고, 선택된 학습용 사례는 학습시간의 단축과 예측성과를 향상시켜 줄 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 모형과 주요 데이터 마이닝 기법들의 성과를 비교연구한다. 실험결과, 제안된 방법이 인공신경망에서의 사례선택기법으로 유용한 것으로 나타났다. Corporate financial distress and bankruptcy prediction is one of the major application areas of artificial neural networks (ANNs) in finance and management. ANNs have showed high prediction performance in this area, but sometimes are confronted with inconsistent and unpredictable performance for noisy data. In addition, it may not be possible to train ANN or the training task cannot be effectively carried out without data reduction when the amount of data is so large because training the large data set needs much processing time and additional costs of collecting data. Instance selection is one of popular methods for dimensionality reduction and is directly related to data reduction. Although some researchers have addressed the need for instance selection in instance-based learning algorithms, there is little research on instance selection for ANN. This study proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in ANN for bankruptcy prediction. In this study, we use ANN supported by the GA to optimize the connection weights between layers and select relevant instances. It is expected that the globally evolved weights mitigate the well-known limitations of gradient descent algorithm of backpropagation algorithm. In addition, genetically selected instances will shorten the learning time and enhance prediction performance. This study will compare the proposed model with other major data mining techniques. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in ANN.

사회자본과 심리자본이 혁신성과에 미치는 효과

김경재 ( Kyoung Jae Kim ),정범구 ( Beom Ku Chung ) 韓國生産性學會 2007 生産性論集 Vol.21 No.1

시각장애인을 위한 시각정보 촉각전달 장치 개발

김경재 ( Kyoung-jae Kim ),신강철 ( Gang-cheol Shin ),조진수 ( Jin-soo Cho ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1

촉각에 의존하여 대부분의 정보를 습득하는 시각장애인의 특성과 촉각정보를 인지하는 특성을 파악하여 기존의 문자정보를 점자로 변환하여 촉각으로 전달하는 것에서 벗어나 시각정보를 손쉽게 촉각정보로 변환하고 초소형 초음파 모터를 다중배열로 구성하여 24x18의 해상도, 총 432개의 촉각 전달 핀으로 구성된 시각정보 촉각전달 장치를 제어소프트웨어와 함께 제안한다. 시각정보 촉각전달 장치를 통해 기존에 접할 수 없었던 시각정보를 손쉽게 촉각정보로 변환하고 출력하여 시각장애인의 교육기회를 증대시키고 나아가 시각장애인들의 제한된 활동을 획기적으로 개선하여 높은 복지를 보장하기를 기대한다.

Recommender System using Implicit Trust-enhanced Collaborative Filtering

Kyoung-jae Kim(김경재),Youngtae Kim(김영태) 한국지능정보시스템학회 2013 지능정보연구 Vol.19 No.4

개인화는 개인적인 기호를 바탕으로 각 사용자에게 맞춤화된 컨텐츠를 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 관점에서, 개인화의 핵심적인 부분은 각 사용자의 기호에 적합한 컨텐츠나 상품을 추천할 수 있는 추천기술이라 할 수 있다. 선행연구들은 추천시스템의 중요성을 인지하고 새로운 추천기술을 제안하여 왔다. 여러 추천기술들 중에서 협업필터링은 실무에서 활발하게 연구되고 활용되어 왔다. 그러나, 협업필터링은 종종 희박성 또는 확장성 문제를 겪게 된다. 선행연구들 역시 이 두 가지 문제점의 중요성을 인지하고 그에 대한 여러 가지 해결방안들을 제안하였다. 하지만, 여러 선행연구들은 기존의 사용자-상품 매트릭스 외에 다른 원천들로부터 생성된 추가적인 정보를 이용함으로써 문제점들을 해결하려 함으로 인하여 추가적인 시간과 비용을 요하는 다른 문제를 야기하였다. 본 연구에서는 희박성 문제를 완화하고 추천시스템의 성능을 개선하기 위하여 협업필터링을 위한 새로운 내재적 평가방법을 제안한다. 즉, 본 연구에서는 기존 사용자-상품 매트릭스를 이용하여 사용자 간의 신뢰수준을 측정할 수 있는 내재적 평가법에 기반한 사용자-상품 매트릭스의 보완을 통해 희박성 문제를 완화할 수 있는 방안을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 제안하는 방안의 유용성을 평가하기 위한 탐색적 실험 결과를 제공한다. Personalization aims to provide customized contents to each user by using the user’s personal preferences. In this sense, the core parts of personalization are regarded as recommendation technologies, which can recommend the proper contents or products to each user according to his/her preference. Prior studies have proposed novel recommendation technologies because they recognized the importance of recommender systems. Among several recommendation technologies, collaborative filtering (CF) has been actively studied and applied in real-world applications. The CF, however, often suffers sparsity or scalability problems. Prior research also recognized the importance of these two problems and therefore proposed many solutions. Many prior studies, however, suffered from problems, such as requiring additional time and cost for solving the limitations by utilizing additional information from other sources besides the existing user-item matrix. This study proposes a novel implicit rating approach for collaborative filtering in order to mitigate the sparsity problem as well as to enhance the performance of recommender systems. In this study, we propose the methods of reducing the sparsity problem through supplementing the user-item matrix based on the implicit rating approach, which measures the trust level among users via the existing user-item matrix. This study provides the preliminary experimental results for testing the usefulness of the proposed model.

생태계 위기와 신학적 패러다임 전환 : 유기체적·과정적 실재관과 범재신론을 중심으로

김경재(Kyoung Jae Kim) 혜암신학연구소 2020 신학과교회 Vol.14 No.-

이 논문은 생태계 위기와 코로나19 대유행 상황에 대처하는 신학적 패러다임 전환에 대한 연구이다. 신학 체계, 특히 신의 관념은 형이상학적 철학에 바탕을 둔 세계관에 깊은 관련이 있고 그 영향을 받아왔다. 전통 신학의 핵심 과제는 창조주 하나님과 피조물인 이 세상이 어떻게 서로 관련되어 있는가를 설명하거나 이해하는 것이었다. 이 논문의 첫 부분에서 필자는 초자연주의적 유신론과 자연주의적 범신론이라는 두 가지 유형의 신학이 갖는 의미와 한계에 주목했다. 첫째 유형은 고전적 유신론으로서 창조세계 자체뿐만 아니라 다른 모든 존재자로부터 가장 높은 존재로서의 신을 분리한다. 전통적인 유신론자들에게 하나님은 완전하고, 불변하며, 영원하고, 전능하고, 전지하다. 하나님은 ‘만유 위에’ 있는 최고의 존재이다. 둘째 유형은 범신론으로서 무한자의 내재성을 강조한다. 범신론의 경우, ‘만유 위에’ 존재하는 신은 우주와동일시된다. 스피노자에 따르면, 신은 ‘능산적 자연’(natura naturans)과 동일시된다. 그러나 근대에 들어와 초자연주의적 유신론과 자연주의적 범신론의 철학적 의미뿐만 아니라 종교적 특성은 유물론과 기계론의 관점에서 자연을 이해하는 과학자들 사이에서 거의 사라졌다. 초자연적 유신론과 범신론을 모두 극복하고자 하는 신학의 유형이 범재신론이다. 범재신론은 철학적 신학 또는 진화론적 신학의 한 형태이며, 화이트헤드 철학에 기반을 둔 과정신학과 깊은 관련이 있다. 범재신론자들은 신적인 입법자이자 재판관인 하나님의 전통적인 이미지를 비판한다. 그들은 또한 변하지 않고 감정이 없는 절대자로서의 하나님의 개념을 받아들이지 않는다. 화이트헤드의 관점을 수용하는 범재신론자 들은 예수의 ‘갈릴리 복음’에서 발견되는 하나님의 이미지를 되찾으려고 한다. 범재신론에서 하나님은 설득하고 창조하는 사랑으로 이해된다. “하나님은 위대한 연민이요, 고통당하는 동료이며, 이해하는 분이다”(Whitehead, Process and Reality, 532). 하나님은 양극성 속성, 곧 시원적 본성과 연관적-결과적 본성을 갖는다. 하나님의 연관적-결과적 본성은 화이트헤드적 범재신론의 전문용어로서 하나님의 한 극을 이루는 신체적 속성을 뜻한다. 하나님의 범재신론적 이미지는 피조물의 완성을 향한 자연 자체의 갈망을 함께 나누는 하나님의 영을 사도 바울과 더불어 느끼도록 격려한다. 범재신론적인 하나님의 관념은 ‘만유 위에 계시고, 만유를 통하여 일하시며, 만유 안에 계시는 한 분 하나님’의 세 가지 존재 방식을 통합하도록 격려한다. This article is a study for theological paradigm shift coping with ecological crisis and in the situation of Covid-19 pandemic. The theological system, especially the idea of God, has been deeply related with and influenced by the world view in terms of metaphysical philosophy. The central question for traditional theology is to explain or to understand how God the creator and this world the creature are related to each other. In the first part of this paper, I pay attention to the meaning and limitation of two types of theology: supranatural theism and natural pantheism. The first type as a classical theism separates God as the highest being from all other beings as well as the created world itself. For the traditional theists, God is perfect, immutable, eternal, omnipotent, omniscient. God is the Highest Being who exists above all . The second type which emphasizes the immanence of the Infinite is pantheism. For pantheism, God who exists in all is identified with the universe. According to Spinoza, God is identified with the natura naturans, the creative nature. However, in modern times, religious quality, as well as the philosophical meaning of supranatural theism and natural pantheism has almost disappeared among the scientists who understand nature in terms of materialism and mechanism. A theological type that tries to ovecome both of supranatural theism and pantheism is called panentheism. Panentheism is a form of philosophical theology or theology of evolutionary nature, which is deeply related to process theology that is based on Whiteheadian philosophy. Panentheists criticize the traditional image of God as divine lawgiver and judge. And also they do not accept the notion of God as the unchanging and passionless Absolute. Whiteheadian Panentheists try to recapture the image of God found in the Galilean Gospel of Jesus. In panentheism God is understood as creative love as persuasive, “God is the great companion, the fellow sufferer who understand.”(Whitehead, Process and Reality, 532.) God has bipolar attributes, primordial nature and consequent nature. As a technical term of Whiteheadian panentheism, the consequent nature of God means God s physical pole. A panentheistic image of God encourages us to feel with St. Paul the Spirit of God sharing in nature s own longing for the consummation of creation. And also Panentheistic idea of God encourages us to integrate three God s modes of existence that is One God who is above all, through all, and in all.