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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박중현 (선문대학교) 김경영 (선문대학교) 주진혁 (선문대학교) 이현 (선문대학교) 최희정 (선문대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
2,093 - 2,105 (13page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.9.2093

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최근에는 기업 신용상태를 평가하고 부실기업을 예측하는 데에는 전통적인 방법과 더불어 인공지능 기술이 널리 활용되고 있다. 그러나 머신러닝 및 딥러닝 모델은 고차원의 복잡한 데이터와 파라미터들 간에 복잡한 상관관계를 학습하고 이를 통해 예측이나 결론을 도출하기 때문에 모델들이 학습한 패턴과 결론을 설명하기 어렵다. 또한 복잡한 형태의 블랙박스이기 때문에 그 결론을 설명하거나 이유를 명확히 파악하기가 더욱더 어렵다. 본 논문에서는 이러한 불투명성을 고려하여 설명가능한 인공지능의 적분경사를 활용하여 기업부도예측 모델에서 어떤 특성들이 기업부도예측과 관련이 있고 이러한 특성들이 어떻게 영향을 미치는지를 시각화하여 모델의 결론에 영향을 주는 요인을 분석함으로써 모델의 예측 결과에 대한 신뢰도 및 투명성을 향상시키고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 모델 검증 방법 및 분석결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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