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다수의 분류 기법의 예측 결과를 결합하기 위한 혼합 정수 계획법의 사용
Aggregating Prediction Outputs of Multiple Classification Techniques Using Mixed Integer Programming

Jo, Hongkyu   (Financial Engineering Research Center, NICE Pricing Services  ); Han, Ingoo   (Graduate School of Management, Korea Advanced Institute of Science and TechnologyUU0001375  );
  • 초록

    경영 분류 문제에 대한 많은 연구들은 여러가지 기법들간의 성과 비교에 대한 것이었지만, 각각의 연구들마다 가장 좋은 기법이 어떤 것인가에 대해서는 상이한 결론을 내고 있다. 다수의 분류 기법 중에서 가장 좋은 것을 사용하는 방법에 대한 대안으로,분류 기법을 통합하여 성과를 향상시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 개별 분류 기법의 결과를 선형 결합하여 예측력을 높이는 방법을 제시하였다. 최 적 선형 결합 가중치를 계산하기 위해 혼합 정수 계 획 법을 사용하였다. 목적 함수로 사용한 오분류 비용의 최소화에서 오분류 비용은 부도 기업을 모형에서 정상으로 예측한 오류와 정상기업을 모형에서 부도 기업으로 예측한 오류의 합으로 정의하였다. 문제 풀이 과정을 단순화하기 위하여 본 논문에서는 절사점 (cutoff value)을 고정하였고, 경계 함수 (threshold function)를 배제하였다. 정수계획법의 계산을 위해 branch 8, bound 방법을 사용하였다. 선형 결합에 의한 모형의 예측력이 개별 기법에 의해 구축된 모형의 예측력을 상회하였고, 그 차이가 통계적으로도 유의하였다.


    Although many studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective in the classification problems. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques. This study proposes the linearly combining methodology of different classification techniques. The methodology is developed to find the optimal combining weight and compute the weighted-average of different techniques' outputs. The proposed methodology is represented as the form of mixed integer programming. The objective function of proposed combining methodology is to minimize total misclassification cost which is the weighted-sum of two types of misclassification. To simplify the problem solving process, cutoff value is fixed and threshold function is removed. The form of mixed integer programming is solved with the branch and bound methods. The result showed that proposed methodology classified more accurately than any of techniques individually did. It is confirmed that Proposed methodology Predicts significantly better than individual techniques and the other combining methods.


  • 주제어

    도산 예측 .   인공 지능 .   결합 예측 .   선형 계획 모형.  

  • 참고문헌 (23)

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 저자의 다른 논문

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    2. 1994 "회계정보(會計情報)시스템의 개발방식(開發方式) 및 정보특성(情報特性)과 상황요인간(狀況要因間)의 관계(關係)" 경영정보학연구 = The journal of MIS research 4 (2): 35~61    
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    4. 1995 "정보시스템통제 및 감사가 컴퓨터범죄의 인지된 위험에 미치는 영향: 금융기관을 중심으로" 경영정보학연구 = The journal of MIS research 5 (1): 112~128    
    5. 1996 "통계적 모형과 인공지능 모형을 결합한 기업신용평가 모형에 관한 연구" 한국경영과학회지 = Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society 21 (1): 81~100    
    6. 1997 "경영정보학분야의 계량서지학적 분석" 경영정보학연구 = The journal of MIS research 7 (3): 145~165    
    7. 1998 "국내주요그룹의 정보보안관리 체계에 관한 사례 연구" 경영정보학연구 = The journal of MIS research 8 (2): 105~119    
    8. 1999 "지능형 중기업 신용평가시스템의 개발 및 활용: 보람은행의 사례를 중심으로" Information Systems Review 1 (1): 51~61    
    9. 1999 "EDI시스템에 있어서 내부통제가 정보시스템 보안성 및 유용성에 미치는 영향" 경영정보학연구 = The journal of MIS research 9 (3): 143~157    
    10. 1999 "환경변수가 EDI통제와 EDI구현과의 관계에 미치는 영향에 관한 탐색적 연구" 경영정보학연구 = The journal of MIS research 9 (2): 99~115    

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