재무회계데이터를 활용한 SVM 기반의 위험 SI 프로젝트 예측
A New Risky SI Project Prediction Method By Using Financial Accounting Data
- 주제(키워드) 재무회계데이터 , 미청구공사 , 외상매출금 , SVM , 위험 SI 프로젝트
- 발행기관 서강대학교 정보통신대학원
- 지도교수 김승욱
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 정보통신대학원 소프트웨어공학
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046482
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 한국채택 국제회계처리기준을 따르는 재무회계 데이터를 위험식별요소로 제안하였다. 회계데이터는 기업의 언어라고 불리울만큼 기본적인 데이터이고, 특히 재무회계 데이터는 정보이용자들이 자원배분에 관한 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 기업실체의 경제적 활동을 화폐적으로 측정한 외부보고목적으로 하는 데이터이다. 회계 감사법에 따라 기업의 영업실적을 평가하는 기준인 한국채택 국제회계처리기준을 따라 정량적으로 측정되는 회계데이터는 데이터 속성상 객관성과 신뢰성을 기본으로 한다. 선행연구에서는 프로젝트 관리자의 경험에 기반한 위험 식별자를 체크리스트화하여 설문지나 델파이분석 방법에 의해 평가 하였으므로 응답자의 주관성을 배제하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 위험 식별자 측정값을 재무회계데이터를 기초로 하여 객관성과 신뢰성 향상을 도모하였다. 위험 식별자로 분류된 재무회계 데이터는 가공되어 강력한 기계학습 기법으로 알려진 SVM(Support Vector Machine) 분류모형의 설명인자로 실패 위험이 높은 프로젝트를 예측하였다. SVM 커널 함수의 최적해를 찾기 위해서 격자탐색을 하였고 예측된 값의 검증을 위해 v-겹 상호검증방법을 사용하였다. 제안된 방법으로 위험 프로젝트를 예측한 결과 75%의 예측성과를 보였다.
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