러프집합이론과 사례기반추론을 결합한 기업신용평가 모형
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 노, 태협 | - |
| dc.contributor.author | 유, 명환 | - |
| dc.contributor.author | 한, 인구 | - |
| dc.date.accessioned | 2011-03-03T06:35:24Z | - |
| dc.date.available | 2011-03-03T06:35:24Z | - |
| dc.date.issued | 2004-06 | - |
| dc.identifier.citation | 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 | en |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/22387 | - |
| dc.description.abstract | 본 연구에서는 기업의 신용등급 평가모형에서 선행되어야 하는 입력변수 선택 과정에서 집합 개념을 적용한 러프집합 이론과 다분류 문제에서의 우수한 예측정확도를 나타내는 사례기반추론의 결합 모형을 통하여 예측력 및 설명력 향상을 동시에 추구하는 모형을 재안한다 . 러프집합 이론에서의 집합 개념은 그 범위가 보통 집합처럼 뚜렷하지만 집합에 소속되는 원소들애 불확실성이 내포되어 있기 때문에 확실하게 소속 집합을 결정할 수 없다. 따라사 , 명확하게 여러 등급으로 나누어지는 신용등급이라는 집합에 비해 정확하게 어느 등급에 속하는지 알 수 없는 기업이라는 원소들이 훈재 되어있는 기업신용등급 평가모형에서 러프집합 이론의 적용 가능성을 찾을 수 있다. 인공신경망 기반의 모형과 통계적 모형 등의 비교를 통해서 이 연구에서 제안된 러프집합-사례기반추론 (RS-CBR) 모형의 기업신용평가 분야에 있어서의 적용 타당성과 사례기반추론 하에서 러프집합이론의 자료 및 변수 축약 능력을 제시하였다. | en |
| dc.language.iso | ko | en |
| dc.publisher | 한국지능정보시스템학회 | en |
| dc.subject | Corporate Credit Evaluation | en |
| dc.subject | Rough Set Theory | en |
| dc.subject | Cased-Based Reasoning | en |
| dc.title | 러프집합이론과 사례기반추론을 결합한 기업신용평가 모형 | en |
| dc.type | Article | en |
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- KGSF-Journal Papers(저널논문)
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