KR101567683B1 - 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법 및 이를 포함하는 기업 신용 평가 방법 - Google Patents

Abstract

기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법 및 이를 포함하는 기업 신용 평가 방법이 개시된다. 개시된 가중치 설정 방법은 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터 각각의 중요도에 대한 전문가 평가 정보를 제공받는 단계(a); 상기 전문가 평가 정보를 퍼지 로직에 따른 삼각 집합으로 변환하는 단계(b)-상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보는 각 파라미터의 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽값을 포함하는 행렬의 형태임-; 상기 삼각 집합으로 변환된 각 전문가의 평가 정보 중 신뢰성이 부족한 전문가 평가 정보를 제외시키는 단계(c); 상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보 중 신뢰성이 있는 평가 정보의 행렬들에 대한 평균 행렬을 생성하는 단계(d); 상기 평균 행렬을 변환하여 상기 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터의 가중치를 설정하는 단계(e)를 포함한다. 개시된 방법에 의하면, 경영자의 개인 특성 정보를 기업 신용 평가에 반영할 수 있으며, 보다 안정적으로 기업 신용 상태를 평가할 수 있는 장점이 있다.

Description

기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법 및 이를 포함하는 기업 신용 평가 방법{Method for Setting Weight for Estimating Company Credibility and Method for Estimating Company Credibility Including the Same}

본 발명의 실시 예들은 기업 신용 평가 방법에 관한 것이다.

기업의 신용 평가는 기술 보증과 같은 기관에서 기업의 대출 한도 및 이율을 결정하거나 조달청, 지방자치단체, 공사 등과 같은 공공기관 입찰 시에 이루어지고 있다.

기업의 신용 평가는 일반적으로 평가 대상 기업의 재무 상태, 담보물 및 기타 정보를 이용하여 이루어진다. 또한, 기술력 기반의 중소기업의 경우 기술 보증 기금에서는 기업의 기술력에 높은 가중치가 부여하고 이를 기반으로 기업 신용 평가가 이루어 지기도 한다.

기업의 신용 평가는 전문가 집단의 평가 결과를 기초로 하여 이루어지며, 전문가 집단은 기업의 기술력, 재무 상태 등과 같은 정보에 스코어를 부여하고, 해당 스코어를 적절히 조합하여 기업의 신용 등급을 결정하게 되고 이를 기반으로 대출 한도, 이율 등을 결정하게 된다.

기존의 기업 신용 평가는 기술력 및 재무 상태에 관한 다양한 파라미터를 가지고 평가가 이루어지나, 기존에 이용되던 파라미터만으로는 정확한 신용 등급을 판단하기 어렵다는 문제가 계속 지적되고 있다. 실제로 기존의 기업 신용 평가 시스템은 많은 경우에 있어 잘못된 예측으로 인해 상당 수의 채무 불이행 사태가 발생하고 있으며, 보다 정확한 평가를 위한 평가 파라미터의 개선이 요구되고 있는 실정이다.

한편, 기업의 성패 여부에 있어 경영자의 자질은 매우 중요한 요소로 인지되고 있다. 특히, 최고 경영자의 학력 및 능력 그리고 관련 경험은 이미 기업의 성패 여부를 판가름 하는 혹은 기술 보증 기금의 신용 평가 시 중요한 요소로 사용되고 있다. 하지만, 경영자 개인에 대한 지능, 성격 등에 대한 평가가 기업 신용 평가에 적절히 활용되고 있지 않은 문제점이 있었다.

상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 경영자의 개인 특성 정보를 기업 신용 평가에 반영할 수 있는 기업 신용 평가 방법을 제안한다.

또한, 본 발명은 보다 안정적으로 기업 신용 상태를 평가할 수 있는 기업 신용 평가 방법을 제안한다.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터 각각의 중요도에 대한 전문가 평가 정보를 제공받는 단계(a); 상기 전문가 평가 정보를 퍼지 로직에 따른 삼각 집합으로 변환하는 단계(b)-상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보는 각 파라미터의 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽값을 포함하는 행렬의 형태임-; 상기 삼각 집합으로 변환된 각 전문가의 평가 정보 중 신뢰성이 부족한 전문가 평가 정보를 제외시키는 단계(c); 상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보 중 신뢰성이 있는 평가 정보의 행렬들에 대한 평균 행렬을 생성하는 단계(d); 상기 평균 행렬을 변환하여 상기 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터의 가중치를 설정하는 단계(e)를 포함하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법이 제공된다.

상기 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터는 표현력, 시선, 표정, 외모, 태도, 지능, 성격 및 진실성을 포함한다.

상기 단계(c)는 상기 전문가 평가 정보에 대한 행렬로부터 삼각집합의 중간값만으로 이루어진 행렬을 생성하는 단계(c1); 상기 중간값만으로 이루어진 행렬의 각 성분을 열의 합으로 나눈 행렬을 생성하는 단계(c2); 상기 단계(c2)에서 생성된 행렬에서 각 행의 평균을 구하고 각 행의 평균으로 이루어진 행렬과 상기 단계(c1)의 상기 삼각집합의 중간값만으로 이루어진 행렬을 곱하는 단계(c3); 및 상기 단계(c3)의 곱에 의해 생성되는 행렬을 정규화하여 신뢰성이 있는지 여부를 판단하는 단계(c4)를 포함한다.

상기 단계(c4)는 정규화된 행렬의 모든 값을 더한 후 이를 평가항목의 수로 나눈 후 변환한 값이 미리 설정된 임계치 이상인지 여부를 판단하여 신뢰성이 있는지 여부를 판단한다.

상기 단계(e)는 상기 평균 행렬에서 각 행에 대해 파라미터들간 왼쪽값의 평균값, 중간값의 평균값 및 오른쪽값의 평균값으로 이루어진 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 포함한다.

상기 단계(e)는 상기 통합 평균 행렬에서 왼쪽값들의 합 역수, 중간값들의 합 역수 및 오른쪽 값들의 합 역수를 구한 후 상기 통합 평균 행렬의 왼쪽값들에 상기 왼쪽값들의 합 역수를 곱하고, 상기 통합 평균 행렬의 오른쪽값들에 상기 오른쪽값들의 합 역수를 곱하며, 상기 통합 평균 행렬의 중간값들에 상기 중간값들의 합 역수를 곱하여 제1 변환 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 더 포함한다.

상기 단계(e)는 상기 제1 변환 통합 평균 행렬의 왼쪽값의 최소값, 오른쪽값의 최대값 및 상기 오른쪽값의 최대값 및 상기 왼쪽값의 최소값의 차를 이용하여 상기 제1 변환 통합 평균 행렬을 변환한 제2 변환 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 더 포함한다.

상기 제2 변환 통합 평균 행렬은 상기 제1 변환 통합 평균 행렬의 각 엘리먼트에서 상기 왼쪽값의 최소값을 차감한 후 상기 오른쪽값의 최대값 및 상기 왼쪽값의 최소값의 차로 나누어 변환된다.

상기 단계(e)는 상기 제2 변환 통합 평균 행렬의 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽 값을 이용하여 상기 제2 변환 통합 평균 행렬을 두 개의 열(xls, xrs)로 이루어진 행렬로 변환하는 단계를 더 포함한다.

상기 단계(e)는 상기 xls열 및 상기 xrs열의 값을 이용하여 하나의 열을 가진 행렬로 변환하고 상기 하나의 열을 가진 행렬을 정규화하여 각 파라미터들의 가중치를 설정한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 경영자의 개인 특성 정보를 포함하는 기업 신용 펑가를 위한 파라미터들의 가중치를 설정하는 단계(a); 상기 파라미터들에 대한 평가 정보를 입력받는 단계(b); 및 상기 입력 파라미터들의 평가 정보 및 상기 파라미터들의 가중치를 이용하여 기업 신용을 평가하는 단계(c)를 포함하되, 상기 단계(a)는, 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터 각각의 중요도에 대한 전문가 평가 정보를 제공받는 단계(a1); 상기 전문가 평가 정보를 퍼지 로직에 따른 삼각 집합으로 변환하는 단계(a2)-상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보는 각 파라미터의 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽값을 포함하는 행렬의 형태임-; 상기 삼각 집합으로 변환된 각 전문가의 평가 정보 중 신뢰성이 부족한 전문가 평가 정보를 제외시키는 단계(a3); 상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보 중 신뢰성이 있는 평가 정보의 행렬들에 대한 평균 행렬을 생성하는 단계(a4); 상기 평균 행렬을 변환하여 상기 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터의 가중치를 설정하는 단계(a5)를 포함하는 기업 신용 평가 방법이 제공된다.

본 발명에 의하면, 경영자의 개인 특성 정보를 기업 신용 평가에 반영할 수 있으며, 보다 안정적으로 기업 신용 상태를 평가할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업 신용 평가 방법이 적용되는 시스템 구조를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신용 평가 방법에 사용되는 경영자의 개인 특성 정보를 나타낸 표.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업 신용 평가 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 신용 평가 방법에서 경영자의 개인 특성 정보를 이루는 파라미터들의 가중치 설정 방법의 흐름을 도시한 순서도.
도 5는 파라미터들의 중요성에 대한 평가 결과를 퍼지 로직에 따른 삼각 집합으로 표시한 일례를 도시한 도면.
도 6은 개인 특성 정보를 이루는 파라미터들간 중요도를 삼각 집합으로 표시한 행렬.
도 7은 도 6에 도시된 행렬로부터 각 파라미터의 중간값만을 선택하여 생성된 행렬의 예를 도시한 도면.
도 8은 도 7에 도시된 행렬의 행렬 성분을 열의 합으로 나눈 결과를 도시한 행렬.
도 9는 도 8에 도시된 행렬에서 각 행의 평균을 구하고 각 행의 평균으로 이루어진 행렬의 예를 도시한 도면.
도 10은 도 9에 도시된 행렬과 도 6l에 도시된 행렬을 서로 곱하고 곱한 결과를 각 행의 평균으로 나눈 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 11은 행렬 엘리먼트간 평균으로 이루어진 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 12는 도 11에 도시된 평균 행렬에서 각 열의 모든 파라미터미터들의 왼쪽값, 중간값, 오른쪽값들의 평균을 구한 통합 평균 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 13은 합 역수를 곱하여 제1 변환 통합 평균 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 14는 제1 변환 통합 평균 행렬에서 왼쪽값의 최소 값, 오른쪽값의 최대값 및 이들의 차를 이용하여 변환되는 제2 변환 통합 평균 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 15는 제2 변환 통합 평균 행렬로부터 변환되는 8 X 2 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 16은 8 X 2 행렬로부터 xls 및 xrs를 이용하여 변환되는 8 X 1 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 17은 변환된 B로 이루어진 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 18은 정규화를 통해 최종적으로 산출되는 각 파라미터별 가중치의 일례를 도시한 도면.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 채무 불이행 결과를 이용한 가중치 재조정 방법에 대한 전체적인 흐름을 도시한 순서도.
도 20은 1-5의 평가 점수에 대한 삼각 집합의 일례를 도시한 도면.
도 21은 평가 점수에 대한 삼각 집합을 이용하여 각 기업을 평가한 평가 행렬의 일례를 도시한 도면.
도 22는 채무 불이행 여부에 대한 최초 삼각 집합 및 이에 대한 로그 변환을 한 새로운 삼각 집합의 일례를 도시한 도면.
도 23은 새로운 삼각 집합에 의한 채무 불이행 여부를 반영한 행렬.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업 신용 평가 방법이 적용되는 시스템 구조를 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 기업 신용 평가 방법이 적용되는 시스템은 정보 입력 클라이언트(100) 및 평가 서버(110)를 포함할 수 있다.

정보 입력 클라이언트(100)는 평가 서버(110)와 네트워크를 통해 연결될 수 있으며, 여기서 네트워크는 인터넷, 사설망 등 다양한 네트워크를 포함할 수 있다. 특정한 경우, 정보 입력 클라이언트(100)와 평가 서버(110)는 단일의 장치로 구현될 수도 있다.

정보 입력 클라이언트(100)는 기업 신용 평가를 위한 기초 정보를 입력받아 평가 서버(110)에 제공하는 기능을 한다. 여기서 기초 정보는 기업 신용 평가를 위한 파라미터와 각 파라미터의 가중치를 설정하기 위한 정보를 포함할 수 있다.

평가 서버(110)는 정보 입력 클라이언트(100)로부터 기업 신용 평가를 위한 기초 정보를 수신하고, 평가를 위한 각 파라미터간 가중치를 설정하고 설정된 가중치에 기초하여 기업 신용 평가 정보를 산출하는 기능을 한다. 평가 서버(110)는 스코어 또는 등급의 형태로 기업 신용 평가 정보를 산출할 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 경영자의 개인 특성 정보를 기업 신용 평가를 위한 파라미터로 활용한다. 경영자의 능력은 기업의 성패를 가름하는 매우 중요한 파라미터이나 기존의 기업 신용 평가는 이러한 경영자의 특성 정보를 배제한 채 이루어졌다.

경영자의 개인 특성 정보는 모호한 정보이고 이러한 모호성으로 인해 개인 특성 정보를 이루는 파라미터들간 가중치를 합리적으로 설정하기도 어려운 문제가 있다.

본 발명에서는 개인 특성 정보를 이루는 파라미터들을 제시하며, 이러한 파라미터들에 대해 합리적으로 가중치를 설정하는 방법을 제안한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신용 평가 방법에 사용되는 경영자의 개인 특성 정보를 나타낸 표이다.

도 2를 참조하면, 경영자의 개인 특성 정보에 해당되는 파라미터는 표현력, 시선, 표정, 외모, 태도, 지능, 성격, 진실성을 포함한다. 여기서, 지능, 성격, 진실성은 각각 IQ 테스트, 성격 테스트 및 Integrity 테스트를 통해 수치화될 수 있는 정보이다. 그러나, 표현력, 시선, 표정, 외모 및 태도는 테스트에 의해 수치화될 수는 없으며 주관적으로 스코어링이 이루어지는 정보이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업 신용 평가 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.

도 3을 참조하면, 경영자의 개인 특성 정보에 대한 파라미터를 포함하는 신용 평가를 위한 파라미터들의 가중치를 설정한다(단계 300).

경영자의 개인 특성 정보에 대한 파라미터는 전문가들의 평가 정보에 기초하여 설정할 수 있다. 다수의 전문가들로부터 파라미터간 중요성에 대한 평가 정보를 제공받으며, 이에 기초하여 파라미터들의 가중치를 설정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 두 파라미터간 쌍대 비교 평가를 이용하여 파라미터간 가중치를 설정할 수 있다. 경영자의 개인 특성 정보에 대한 파라미터들은 그 모호성으로 인해 전문가들의 평가들이 상관성이 높지 않으며, 보다 정확한 가중치 설정을 위해 퍼지 로직을 이용하는 것이 바람직하다.

퍼지 로직을 이용하여 가중치를 설정하는 상세한 방법은 별도의 도면을 참조하여 설명하기로 한다.

개인 특성 정보 외에 기업의 신용 평가를 위해 기술적 속성, 경제적 지표, 기업 특성 정보 등이 이용될 수 있다.

신용 평가를 위한 파라미터들의 가중치를 설정하면, 각 파라미터들에 대한 평가 정보를 입력받는다(단계 302).

평가 정보를 입력 받으면, 입력된 평가 정보에 기초하여 신용 평가를 수행한다(단계 304). 신용 평가는 각 파라미터에 대한 평가 점수 및 각 파라미터에 설정된 가중치에 기초하여 이루어진다.

신용 평가가 완료된 후 채무 이행을 하는지 여부가 모니터링되면, 채무 이행 여부에 대한 결과에 기초하여 각 파라미터의 가중치를 재조정한다(단계 306).

이하에서는 경영자의 개인 특성 정보를 이루는 파라미터들의 가중치 설정 방법에 대해 살펴보기로 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 신용 평가 방법에서 경영자의 개인 특성 정보를 이루는 파라미터들의 가중치 설정 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.

도 4를 참조하면, 우선 경영자의 개인 특성 정보를 이루는 파라미터들의 중요도에 대한 쌍대 비교에 해당 평가 정보를 다수의 전문가들로부터 제공받는다(단계 400). 앞서 설명한 바와 같이, 표현력, 시선, 표정, 외모, 태도, 지능, 성격, 진실성이 개인 특성 정보에 대한 파라미터에 포함될 수 있다.

쌍대 비교는 어느 한 파라미터와 다른 파라미터간 상대적 중요도를 설정하는 것으로서, 평가 결과는 '비슷함', '약간 중요함', '중요함', '매우 중요함' 및 '절대 중요함'을 포함할 수 있고 각 평가 항목에 일정 수치를 부여할 수 있다.

전문가로부터 쌍대 비교에 대한 평가 정보를 수신하면, 이를 퍼지 로직에 따른 삼각 집합으로 변환한다(단계 402). 삼각 집합이란 왼쪽값, 중간값, 오른쪽 값으로 이루어지는 집합으로서 전문가의 평가 점수를 중간값으로 설정하되 편차를 고려하여 왼쪽값 및 오른쪽 값을 추가적으로 설정하는 것이다.

예를 들어, 평가 점수의 범위가 1-9이고 전문가가 평가한 점수가 3점일 경우 삼각 집합은 (1, 3, 5)로 이루어진다. 중간값과 왼쪽값의 편차 및 중간값과 오른쪽 값의 편차는 전문가들의 의견에 의해 정해질 수 있으며, 편차는 다양한 변수를 통해 적절하게 조절될 수 있다.

도 5는 파라미터들의 중요성에 대한 평가 결과를 퍼지 로직에 따른 삼각 집합으로 표시한 일례를 도시한 도면이다.

도 5에서, '비슷함'에 대한 평가 점수는 1, '약간 중요함'에 대한 평가 점수는 3, '중요함'에 대한 평가 점수는 5, '매우 중요함'에 대한 평가 점수는 7, '절대 중요함'에 대한 평가 점수는 9이다. 퍼지 로직에 따른 삼각 집합은 각 항목의 평가 점수를 중간값으로 설정하되 왼쪽값은 중간값에 비해 작거나 같게 설정되고 오른쪽 값은 중간값에 비해 크거나 같게 설정된다.

도 5의 표 하부에는 평가 점수(결과)에 대한 삼각 집합 그래프가 도시되어 있다.

다수의 전문가들로부터 파라미터들의 중요도에 대한 정보를 제공받으면, 다수 전문가의 평가 정보 중 신뢰성이 결핍되는 평가 정보는 제외시킨다(단계 404).

이하에서는 신뢰성이 결핍되는 특정 전문가의 평가 정보를 제외시키는 상세한 과정을 설명한다.

도 6은 개인 특성 정보를 이루는 파라미터들간 중요도를 삼각 집합으로 표시한 행렬이다.

개인 특성 정보를 이루는 파라미터의 수가 8개이므로 24 X 8의 디멘션을 가지는 행렬이 설정된다. 도 6에 도시된 8 X 24 행렬은 평가를 하는 각 전문가별로 생성되며, M명의 전문가가 평가할 경우 M개의 행렬이 생성된다.

도 6에 도시된 행렬에서 각 파라미터의 중간값만을 선택한 행렬을 생성한다. 도 7은 도 6에 도시된 행렬로부터 각 파라미터의 중간값만을 선택하여 생성된 행렬의 예를 도시한 도면이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 각 파라미터의 중간값만을 선택한 행렬은 8 X 8의 디멘션을 가진다.

각 파라미터의 중간값만을 선택한 행렬이 생성되면, 해당 행렬의 열의 합을 구한다.

각 행렬의 열의 합을 구하면, 각 행렬의 열의 합으로 해당 열에 위치한 행렬 성분을 나눈다. 도 8은 도 7에 도시된 행렬의 행렬 성분을 열의 합으로 나눈 결과를 도시한 행렬이다.

각 행렬의 열의 합으로 해당 열에 위치한 행렬 성분을 나누어서 새로운 행렬을 생성한 후 해당 행렬의 각 행의 평균을 구하고 각 행의 평균으로 이루어진 행렬을 생성한다. 도 9는 도 8에 도시된 행렬에서 각 행의 평균을 구하고 각 행의 평균으로 이루어진 행렬의 예를 도시한 도면이다.

도 9에 도시된 각 행의 평균으로 이루어진 행렬과 도 7에 도시된 퍼지 삼각 집합의 중간값만을 선택한 행렬을 곱한 결과를 도 8에 도시된 각 행의 평균으로 나눈다. 도 10은 도 9에 도시된 행렬과 도 6l에 도시된 행렬을 서로 곱하고 곱한 결과를 각 행의 평균으로 나눈 행렬의 일례를 도시한 도면이다.

도 10의 행렬에서, 모든 값을 더한 후 평가 항목의 수(본 실시예에서는 8개)로 나눈다. 행렬의 모든 값을 더한 후 평가 항목의 수로 나눈 값을 A라고 할 경우 (A-8)/(8-1)의 값을 구하고 정규화 상수로 구해진 값을 나누어 해당 전문가의 행렬이 신뢰성이 있는지 여부를 판단한다.

이때, 정규화 상수는 평가 파라미터의 수에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 정규화 상수는 1.41일 수 있으며, (A-8)/(8-1)이 0.2를 넘으면 해당 전문가에 의해 평가는 신뢰성이 떨어지는 것으로 판단한다.

위의 평가 과정은 모든 전문가의 평가 행렬에 대해 수행되며, 예를 들어 M명의 전문가가 평가를 한 경우 M개의 평가 행렬에 대해 신뢰성 판단이 이루어지며 신뢰성이 떨어지는 특정 전문가의 행렬이 제외되면 J개의 행렬이 남게 되며, 남은 J 개의 행렬로 추가적인 작업이 이루어진다.

신뢰성이 떨어지는 특정 전문가의 행렬이 제외되면, 남은 평가 행렬을 이용하여 각 파라미터의 가중치를 설정하는 작업이 이루어진다.

우선, 도 5에 도시된 바와 같은 삼각 집합으로 이루어진 행렬들에 대해 대응되는 행렬 엘리먼트간 평균을 구한다(단계 406). 물론, 행렬 엘리먼트간 평균은 신뢰성이 있는 전문가들의 행렬에 대해서만 이루어진다. 예를 들어, J 개의 행렬의 (1.1) 엘리먼트의 평균, (1,2) 엘리먼트 평균을 구한다. 여기서, 평균은 기하평균인 것이 바람직하다.

도 11은 행렬 엘리먼트간 평균으로 이루어진 행렬의 일례를 도시한 도면이다. 이와 같은 변환 과정을 통해 J개의 평가 행렬은 하나의 평균 행렬로 변환된다.

평균 행렬은 각 파라미터의 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽 값의 평균으로 이루어지며, 평균 행렬의 모든 파라미터의 왼쪽값들의 평균, 중간값들의 평균 및 오른쪽값들의 평균을 구해 통합 평균 행렬을 생성한다(단계 408).

도 11에 도시된 평균 행렬에서, 각 행에 대해 표현력(expression)의 왼쪽값, 시선(eye-contact)의 왼쪽값, 표정(face-expression)의 왼쪽값, 태도(attitude)의 왼쪽값, 외모(appearance)의 왼쪽값, 지능(intelligence)의 왼쪽값, 성격(personality)의 왼쪽값 및 진실성(integrity)의 왼쪽값의 평균을 구하는 것이다. 이와 같은 과정은 모든 파라미터의 중간값 및 오른쪽 값들에 대해서도 동일하게 이루어진다.

도 12는 도 11에 도시된 평균 행렬에서 각 열의 모든 파라미터미터들의 왼쪽값, 중간값, 오른쪽값들의 평균을 구한 통합 평균 행렬의 일례를 도시한 도면이다.

도12를 참조하면, 도 11에서 표정(expression) 행에 대해 각 열의 모든 파라미터들의 왼쪽값인 1, 1.463, 2.141, 1, 3.081, 1.079, 1.108 및 0.587의 기하 평균인 1.270148이 표정(expression) 행의 왼쪽값으로 반영되어 있음을 확인할 수 있다.

각 행별로 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽값의 평균값을 구하여 통합 평균 행렬을 생성하면, 기존의 8 X 24 행렬이 8 X 3 행렬로 변환된다.

통합 평균 행렬이 생성되면, 해당 통합 평균 행렬을 이용하여 각 파라미터의 가중치를 설정한다(단계 410).

가중치 설정을 위해, 통합 평균 행렬의 왼쪽값의 합, 중간값의 합, 오른쪽 값의 합을 구한 후 각 합의 역수를 구한다.

왼쪽값의 합 역수, 중간값의 합 역수 및 오른쪽 값의 합 역수가 구해지면, 해당 값들을 이용하여 통합 평균 행렬을 1차적으로 변환한다.

도 12에 도시된 행렬에서, 왼쪽값의 합 역수는 0.050347, 중간값의 합 역수는 0.105505, 오른쪽값의 합 역수는 0.156490이다.

통합 평균 행렬의 1차적 변환은 위의 역수 합을 통합 평균 행렬에 곱하는 방식으로 변환한다. 통합 평균 행렬의 왼쪽값에는 왼쪽값의 합 역수를 곱하고, 통합 평균 행렬의 중간값에는 중간값의 합 역수를 곱하며, 통합 평균 행렬의 오른쪽값에는 오른쪽값의 합 역수를 곱한다.

도 13은 합 역수를 곱하여 제1 변환 통합 평균 행렬의 일례를 도시한 도면이다.

도 13과 같은 변환된 통합 평균 행렬에서 왼쪽값의 최소값 및 오른쪽값의 최대값을 구하고, 최소 왼쪽값(min) 및 최대 오른쪽 값(max)의 차(delta)를 구한다. 왼쪽값의 최소값, 오른쪽값의 최대값 및 delta를 구하면, 해당 값들을 이용하여 제1 변환 통합 평균 행렬을 변환한 제2 변환 통합 평균 행렬을 생성한다.

제1 변환 통합 평균 행렬에서 왼쪽값들에 대해 왼쪽값의 최소값을 뺀 후 delta로 나누도록 제1 변환 통합 평균 행렬의 왼쪽값들을 변환한다.

제1 변환 통합 평균 행렬에서 중간값들에 대해 왼쪽값의 최소값을 뺀 후 delta로 나누도록 제1 변환 통합 평균 행렬의 중간값들을 변환한다.

제1 변환 통한 평균 행렬에서 오른쪽값들에 대해 왼쪽값의 최소값을 뺀 후 delta로 나누도록 제1 변환 통합 평균 행렬의 오른쪽값들을 변환한다.

도 14는 제1 변환 통합 평균 행렬에서 왼쪽값의 최소 값, 오른쪽값의 최대값 및 이들의 차를 이용하여 변환되는 제2 변환 통합 평균 행렬의 일례를 도시한 도면이다.

제2 변환 통합 평균 행렬에서, 왼쪽값은 xl, 중간값은 xm, 오른쪽값은 xr로 정의된다.

제2 변환 통합 평균 행렬의 xl, xm 및 xr 값들을 이용하여 8 X 3 행렬을 두 개의 열을 가진 8 X 2 행렬로 변환하며, 해당 행렬의 좌측열인 xls는 xls=(1+xm+xl)에 의해 구하고, 해당 행렬의 우측열인 xrs는 xrs=xr(1+xr+xm)에 의해 구한다.

도 15는 제2 변환 통합 평균 행렬로부터 변환되는 8 X 2 행렬의 일례를 도시한 도면이다.

도 15의 8 x 2 행렬의 xls 및 xrs를 이용하여 단일 열을 가진 8 X 1 행렬로 변환하며, 이때 각 행의 값인 x는 x =(xls*(1-xls)+xrs*xrs)/(1+xrs-xls)에 의해 구한다.

도 16은 8 X 2 행렬로부터 xls 및 xrs를 이용하여 변환되는 8 X 1 행렬의 일례를 도시한 도면이다.

도 16의 행렬에서 모든 행의 값을 더한 값(도 16에서는 1.7724)으로 각 행의 값을 변환하고 변환된 행의 값을 x라고 할 때 B=min+(x*delta)가 되도록 각 행의 값을 재변환한다.

도 17은 변환된 B로 이루어진 행렬의 일례를 도시한 도면이다.

최종적인 가중치는 도 17에 도시된 행렬의 모든 값을 더한 값으로 나누는 정규화에 의해 산출된다.

상술한 바와 같은 가중치 설정 방법은 비교적 모호성을 가지는 개인 특성 정보에 대한 파라미터들의 전문가들의 평가에 객관성을 부여하기 위해 삼각 집합을 이루는 퍼지 로직을 적용하여 가중치를 설정하여 보다 현실성 있는 신용 평가가 이루어질 수 있도록 한다.

도 18은 정규화를 통해 최종적으로 산출되는 각 파라미터별 가중치의 일례를 도시한 도면이다.

한편, 위에서는 신용 평가에 사용되는 파라미터 중 경영자의 개인 특성 정보에 해당되는 파라미터들의 가중치를 설정하는 방법들에 대해 설명하였으며, 경영자의 개인 특성 정보 및 해당 기업의 기술적 속성을 함께 고려하여 기업 평가를 수행할 때 기술적 속성과 경영자의 개인 특성 정보를 함께 고려한 가중치 설정 작업이 추가적으로 수행될 수 있을 것이다. 기술적 속성과 개인 특성 정보에 대한 가중치 역시 전문가의 의견을 토대로 설정될 수 있을 것이다.

도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 채무 불이행 결과를 이용한 가중치 재조정 방법에 대한 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.

가중치 재조정은 두 개의 파라미터(X1, X2)가 사용된다고 가정한 후 설명하도록 하며 상환을 0 미상환을 1로 설정한다. 가중치 재조정은 도 4와 같은 방법에 의해 파라미터간 가중치가 설정되고 해당 파라미터를 이용하여 평가가 이루어진 후 채무 불이행 여부에 대한 결과 데이터가 축적된 후 이루어진다.

우선 평가 파라미터의 평가 점수에 대한 삼각 집합을 설정한다(단계 2000). 평가 파라미터에 대한 평가에 대해서도 삼각 집합을 이용하는 퍼지 로직이 적용될 수 있다. 에를 들어, 1-5의 평가 점수로 각 평가 항목을 평가할 때, 평가 점수에 삼각 집합을 적용한다. 도 20은 1-5의 평가 점수에 대한 삼각 집합의 일례를 도시한 도면이며, 삼각 집합의 편차는 변화 가능하다.

평가 점수에 대한 삼각 집합으로 각 기업을 평가한 평가 행렬을 생성한다(단계 2002).

도 21은 평가 점수에 대한 삼각 집합을 이용하여 각 기업을 평가한 평가 행렬의 일례를 도시한 도면이다.

한편, 예측하려는 채무 불이행 여부에 대한 결과에 대해서도 삼각 집합을 정의한다(단계 2004). 채무 불이행을 1이라고 할 때 채무 불이행에 대한 삼각 집합은 (0.95, 0.99. 0.99)로 설정될 수 있으며, 채무 이행을 0이라고 할 때 채무 이행에 대한 삼각 집합은 (0.01, 0.01, 0.05)로 설정될 수 있다.

채무 불이행 여부에 대한 삼각 집합을 설정하면, 해당 삼각 집합을 로그 변환하여 새로운 삼각 집합을 설정한다(단계 2006).

예를 들어, 왼쪽값에 대한 로그 변환 값은 Log(왼쪽값/(1-왼쪽값))에 의해 이루어질 수 있다.

도 22는 채무 불이행 여부에 대한 최초 삼각 집합 및 이에 대한 로그 변환을 한 새로운 삼각 집합의 일례를 도시한 도면이다.

삼각 집합의 로그 변환은 추후 가중치 재조정에서 연산의 선형성을 확보하기 위해 이루어진다.

도 23은 새로운 삼각 집합에 의한 채무 불이행 여부를 반영한 행렬이다.

채무 불이행 여부에 대한 새로운 삼각 집합 및 평가 점수를 이용하여 파라미터별 가중치를 재조정한다(단계 2008).

가중치의 재조정은 다음의 수학식 1을 이용하여 수행할 수 있다.

위 수학식 1에서, β는 각 파라미터에 대한 가중치에 해당되고, μ는 채무 불이행에 대한 삼각 집합이고, X는 평가 결과에 대한 삼각 집합을 의미한다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (16)

1. 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터 각각의 중요도에 대한 전문가 평가 정보를 제공받는 단계(a);
   상기 전문가 평가 정보를 퍼지 로직에 따른 삼각 집합으로 변환하는 단계(b)-상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보는 각 파라미터의 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽값을 포함하는 행렬의 형태임-;
   상기 삼각 집합으로 변환된 각 전문가의 평가 정보 중 신뢰성이 부족한 전문가 평가 정보를 제외시키는 단계(c);
   상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보 중 신뢰성이 있는 평가 정보의 행렬들에 대한 평균 행렬을 생성하는 단계(d);
   상기 평균 행렬을 변환하여 상기 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터의 가중치를 설정하는 단계(e)를 포함하되,
   상기 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터는 표현력, 시선, 표정, 외모, 태도, 지능, 성격 및 진실성을 포함하며,
   상기 단계(e)는 상기 평균 행렬에서 각 행에 대해 파라미터들간 왼쪽값의 평균값, 중간값의 평균값 및 오른쪽값의 평균값으로 이루어진 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 단계(c)는 상기 전문가 평가 정보에 대한 행렬로부터 삼각집합의 중간값만으로 이루어진 행렬을 생성하는 단계(c1);
   상기 중간값만으로 이루어진 행렬의 각 성분을 열의 합으로 나눈 행렬을 생성하는 단계(c2) ;
   상기 단계(c2)에서 생성된 행렬에서 각 행의 평균을 구하고 각 행의 평균으로 이루어진 행렬과 상기 단계(c1)의 상기 삼각집합의 중간값만으로 이루어진 행렬을 곱하는 단계(c3); 및
   상기 단계(c3)의 곱에 의해 생성되는 행렬을 정규화하여 신뢰성이 있는지 여부를 판단하는 단계(c4)를 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 단계(c4)는 정규화된 행렬의 모든 값을 더한 후 이를 평가항목의 수로 나눈 후 변환한 값이 미리 설정된 임계치 이상인지 여부를 판단하여 신뢰성이 있는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   상기 단계(e)는 상기 통합 평균 행렬에서 왼쪽값들의 합 역수, 중간값들의 합 역수 및 오른쪽 값들의 합 역수를 구한 후 상기 통합 평균 행렬의 왼쪽값들에 상기 왼쪽값들의 합 역수를 곱하고, 상기 통합 평균 행렬의 오른쪽값들에 상기 오른쪽값들의 합 역수를 곱하며, 상기 통합 평균 행렬의 중간값들에 상기 중간값들의 합 역수를 곱하여 제1 변환 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 단계(e)는 상기 제1 변환 통합 평균 행렬의 왼쪽값의 최소값, 오른쪽값의 최대값 및 상기 오른쪽값의 최대값 및 상기 왼쪽값의 최소값의 차를 이용하여 상기 제1 변환 통합 평균 행렬을 변환한 제2 변환 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 제2 변환 통합 평균 행렬은 상기 제1 변환 통합 평균 행렬의 각 엘리먼트에서 상기 왼쪽값의 최소값을 차감한 후 상기 오른쪽값의 최대값 및 상기 왼쪽값의 최소값의 차로 나누어 변환되는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 단계(e)는 상기 제2 변환 통합 평균 행렬의 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽 값을 이용하여 상기 제2 변환 통합 평균 행렬을 두 개의 열(xls, xrs)로 이루어진 행렬로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 단계(e)는 상기 xls열 및 상기 xrs열의 값을 이용하여 하나의 열을 가진 행렬로 변환하고 상기 하나의 열을 가진 행렬을 정규화하여 각 파라미터들의 가중치를 설정하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
11. 경영자의 개인 특성 정보를 포함하는 기업 신용 펑가를 위한 파라미터들의 가중치를 설정하는 단계(a);
    상기 파라미터들에 대한 평가 정보를 입력받는 단계(b); 및
    상기 입력 파라미터들의 평가 정보 및 상기 파라미터들의 가중치를 이용하여 기업 신용을 평가하는 단계(c)를 포함하되,
    상기 단계(a)는,
    경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터 각각의 중요도에 대한 전문가 평가 정보를 제공받는 단계(a1);
    상기 전문가 평가 정보를 퍼지 로직에 따른 삼각 집합으로 변환하는 단계(a2)-상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보는 각 파라미터의 왼쪽값, 중간값 및 오른쪽값을 포함하는 행렬의 형태임-;
    상기 삼각 집합으로 변환된 각 전문가의 평가 정보 중 신뢰성이 부족한 전문가 평가 정보를 제외시키는 단계(a3);
    상기 삼각 집합으로 변환된 전문가 평가 정보 중 신뢰성이 있는 평가 정보의 행렬들에 대한 평균 행렬을 생성하는 단계(a4);
    상기 평균 행렬을 변환하여 상기 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터의 가중치를 설정하는 단계(a5)를 포함하되,
    상기 경영자의 개인 특성 정보에 대한 복수의 파라미터는 표현력, 시선, 표정, 외모, 태도, 지능, 성격 및 진실성을 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
12. 삭제
13. 제11항에 있어서,
    상기 단계(a3)는 상기 전문가 평가 정보에 대한 행렬로부터 삼각집합의 중간값만으로 이루어진 행렬을 생성하는 단계(a3-1);
    상기 중간값만으로 이루어진 행렬의 각 성분을 열의 합으로 나눈 행렬을 생성하는 단계(a3-2);
    상기 단계 (a3-2)의 행렬에서 각 행의 평균을 구하고 각 행의 평균으로 이루어진 행렬과 상기 단계(a3-1)의 상기 삼각집합의 중간값만으로 이루어진 행렬을 곱하는 단계(a3-3); 및
    상기 단계(a3-3)의 곱에 의해 생성되는 행렬을 정규화하여 신뢰성이 있는지 여부를 판단하는 단계(a3-4)를 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
14. 제11항에 있어서,
    상기 단계(a5)는 상기 평균 행렬에서 각 행에 대해 파라미터들간 왼쪽값의 평균값, 중간값의 평균값 및 오른쪽값의 평균값으로 이루어진 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
15. 제14항에 있어서,
    상기 단계(a5)는 상기 통합 평균 행렬에서 왼쪽값들의 합 역수, 중간값들의 합 역수 및 오른쪽 값들의 합 역수를 구한 후 상기 통합 평균 행렬의 왼쪽값들에 상기 왼쪽값들의 합 역수를 곱하고, 상기 통합 평균 행렬의 오른쪽값들에 상기 오른쪽값들의 합 역수를 곱하며, 상기 통합 평균 행렬의 중간값들에 상기 중간값들의 합 역수를 곱하여 제1 변환 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
16. 제15항에 있어서,
    상기 단계(a5)는 상기 제1 변환 통합 평균 행렬의 왼쪽값의 최소값, 오른쪽값의 최대값 및 상기 오른쪽값의 최대값 및 상기 왼쪽값의 최소값의 차를 이용하여 상기 제1 변환 통합 평균 행렬을 변환한 제2 변환 통합 평균 행렬을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기업 신용 평가를 위한 가중치 설정 방법.
    
    

Images