KR20210029326A - 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치 및 방법 - Google Patents

비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명은 비정형 재무정보를 추출하여 기업부실의 징후를 진단함으로써, 종래의 정형화된 재무 정보를 기반으로 기업 부실을 진단하는 모형에서 인지하지 못하는 언어표현 정보에서 위험을 미리 발견하여 제공할 수 있다.

Description

비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING SOUNDNESS OF COMPANY USING UNSTRUCTURED FINANCIAL INFORMATION}
본 발명은 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치 및 방법에 관한 발명으로서, 더욱 상세하게는 독립된 외부 감사인의 의견으로 작성된 보고서 정보를 분석하여 기업의 부실 징후를 판단 및 예측하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
재무진단과 분석은 경제활동주체의 재무 데이터를 기초로 하여 재무상태와 경영성과를 분석적 방법에 의해 판단 및 인식하는 방법을 의미한다.
특히 기업의 재무진단 및 분석은 재무제표의 수치를 통해 기업의 재무상태 및 경영성과를 과학적으로 측정하고, 이를 통해 향후 재무계획을 수립하는 것으로, 기업경영에 매우 중요한 역할을 수행한다.
재무정보를 이용한 분석 서비스는 기업의 연매출, 부채비율, 순이익 등의 회계 정보와, 신용 정보를 기반으로 한 정형 데이터를 이용하여 평가한다.
최근에는 정보통신과 관련한 기술의 급격한 발전으로 산업전반에서 정형 데이터를 이용한 분석 방법에 추가하여, 기업에 대하여 간접적으로 평가된 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등의 비정형 데이터를 분석한 결과를 융합시킴으로써, 분석 결과의 품질과 가치를 높이고 있다.
이러한 비정형 데이터를 추가한 분석 방법을 예를 들면, 온라인 쇼핑몰에서는 구매자가 입력한 별점의 평가점수와, 구매자가 입력한 텍스트 상품평 정보에서 긍정적 정보와 부정적 정보를 분석하여 분석 결과의 가치를 높이고 있다.
또 다른 예로, 고객의 소리와 같은 상담 내용에 기초한 오디오 정보를 분석하여, 통화 시간 또는 통화 건수의 수치형 정형 데이터 외에 녹취한 음성파일을 비정형 정보인 텍스트로 변환하여 분석함으로써, 분석 결과의 품질이 향상될 수 있도록 한다.
동일한 분석의 관점에서 종래의 기업부실을 진단하는 방법은 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표에 기반한 정형의 재무적 정보를 분석하는 방식이었다.
그러나, 기업의 부실을 암시하는 징후는 재무적 정보의 수치가 아닌 감사보고서의 ‘주석사항’에 우회적인 언어로 표현된 경우가 많다.
그러나, 종래 기술에 따른 분석 서비스 시스템에서는 그러한 언어로 표현된 비재무적 정보를 분석하는데 한계가 있는 문제점이 있다.
한국 등록특허공보 등록번호 제10-1891090(발명의 명칭: 재무분석과 진단 및 맞춤형 권고의견서 자동 도출 방법)
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 독립된 외부 감사인의 의견으로 작성된 보고서 정보를 분석하여 기업의 부실 징후를 판단 및 예측하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시 예는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치로서, 웹 문서 형태의 감사 보고서를 수집하는 자료 수집부; 상기 수집된 감사 보고서를 분류하고, 이용 가능한 형태의 자료로 변환하는 자료 전처리부; 상기 변환된 자료를 이용하여 기업부실을 진단하기 위한 재무정보, 비정형 재무정보를 추출하는 분석부; 상기 추출된 정보들을 저장하는 추출정보 저장부; 상기 저장된 정보들의 유효성을 검증하는 식별항목 검증부; 상기 유효성이 검증된 정보들을 대상으로 ALARM, ALERT, WATCH, TWILIGHT, NORMAL의 5단계 측정 지표 단위로 측정 지표 단위로 범주화하는 식별항목 연산부; 및 상기 측정 지표 단위로 범주화된 결과 정보를 기업 건전성 진단 프로그램을 이용하여 정량화하고, 상기 정량화된 결과를 분석하여 부실징후를 판단하는 부실진단 분석부;를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 자료 수집부는 기업의 개황 정보를 포함한 감사 보고서를 수집하는 기업정보 수집부; 기업의 공시내용을 수집하는 공시사항 수집부; 및 기업으로부터 독립된 감사인이 작성한 감사 보고서를 수집하는 감사보고서 수집부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 자료 전처리부는 자료 수집부에서 수집된 정보를 감사 보고서의 표지, 감사인의 의견, 재무제표, 주석사항으로 분리 및 변환하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 분석부는 상기 변환된 자료중에서 테이블로 구성된 자료에 대하여 테이블 추출 프로그램, 테이블 정제 프로그램, 테이블 마이닝 프로그램을 통해 재무정보를 추출하는 웹 테이블 분석부; 및 상기 변환된 자료중에서 주석사항으로 구성된 자료에 대하여 패턴 검출 프로그램, 기계학습 프로그램을 통해 비정형 재무정보를 추출하는 언어표현 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 웹 테이블 분석부는 기업부실을 진단하기 위한 측정지표를 포함한 웹 테이블을 검색하는 웹 테이블 탐지부; 상기 웹 테이블 탐지부에서 검색된 테이블에서 미리 설정된 측정항목에 대응하는 재무 정보를 추출하는 재무정보 추출부; 및 상기 추출된 재무정보의 정확율이 증가되도록 검색된 웹 테이블의 전방 및 후방 구조를 분석하여 상기 추출된 결과를 보정하는 재무정보 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 언어표현 분석부는 상기 변환된 자료를 문장 단위로 분리하고, 각 문장 단위에서 출현되는 비정형 재무 정보를 검출하는 패턴 검출부; 및 상기 검출된 비정형 재무 정보를 미리 학습된 기계학습 모델에 입력하고, 기계학습을 통해 비정형 재무 정보를 표현하는 단어를 포함한 식별항목과, 상기 식별항목이 표현하는 단위의 특성을 식별하여 해당하는 수치 정보를 추출하는 기계 학습부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 추출정보 저장부는 상기 웹 테이블 분석부에서 추출된 재무 정보의 정보 목록과, 언어표현 분석부에서 추출된 비정형 재무 정보의 목록을 감사 보고서 단위로 취합하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 방법은 a) 자료 수집부가 인터넷 상에서 웹 문서 형태의 감사 보고서를 수집하는 단계; b) 자료 전처리부가 상기 a) 단계에서 수집된 감사 보고서를 분류하여 이용 가능한 형태의 자료로 변환하는 단계; c) 분석부가 상기 b) 단계에서 변환된 자료를 이용하여 기업부실을 진단하기 위한 재무정보, 비정형 재무정보를 추출하는 단계; d) 상기 c) 단계에서 추출된 정보들을 추출정보 저장부에 저장하는 단계; e) 상기 추출된 정보들을 식별항목 검증부에서 유효성을 검증하는 단계; f) 상기 유효성이 검증된 정보들을 대상으로 ALARM, ALERT, WATCH, TWILIGHT, NORMAL의 5단계 측정 지표 단위로 범주화하는 단계; 및 g) 상기 측정 지표 단위로 범주화된 결과 정보를 부실진단 분석부에서 기업 건전성 진단 프로그램을 이용하여 정량화하고, 상기 정량화된 결과를 분석하여 부실징후를 판단하는 단계;를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 c) 단계는 c-1) 분석부가 상기 변환된 자료중에서 테이블로 구성된 자료에 대하여 테이블 추출 프로그램, 테이블 정제 프로그램, 테이블 마이닝 프로그램을 통해 재무정보를 추출하는 단계; 및 c-2) 상기 변환된 자료중에서 주석사항으로 구성된 자료에 대하여 패턴 검출 프로그램, 기계학습 프로그램을 통해 비정형 재무정보를 추출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 c-1) 단계는 기업부실을 진단하기 위한 측정지표를 포함한 웹 테이블을 검색하는 단계; 상기 검색된 테이블에서 미리 설정된 측정항목에 대응하는 재무 정보를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 재무정보의 정확율이 증가되도록 검색된 웹 테이블의 전방 및 후방 구조를 분석하여 상기 추출된 결과를 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 c-2) 단계는 상기 변환된 자료를 문장 단위로 분리하고, 각 문장 단위에서 출현되는 비정형 재무 정보를 검출하는 단계; 및 상기 검출된 비정형 재무 정보를 미리 학습된 기계학습 모델에 입력하고, 기계학습을 통해 비정형 재무 정보를 표현하는 단어를 포함한 식별항목과, 상기 식별항목이 표현하는 단위의 특성을 식별하여 해당하는 수치 정보를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 비정형 재무정보를 추출하여 기업부실의 징후를 진단함으로써, 종래의 정형화된 재무 정보를 기반으로 기업 부실을 진단하는 모형에서 인지하지 못하는 언어표현 정보에서 위험을 미리 발견하여 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치의 구성을 나타낸 블록도.
도 2는 도 1의 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치의 자료 수집부(110) 구성을 나타낸 블록도.
도 3은 도 1의 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치의 분석부 구성을 나타낸 블록도.
도 4는 도 3의 실시 예에 따른 분석부의 웹 테이블 분석부 구성을 나타낸 블록도.
도 5는 도 3의 실시 예에 따른 분석부의 언어표현 분석부 구성을 나타낸 블록도.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 과정을 나타낸 흐름도.
도 7은 도 6의 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 과정의 자료 분석과정을 나타낸 흐름도.
도 8은 도 7의 실시 예에 따른 자료 분석과정의 웹 테이블 자료 분석과정을 나타낸 흐름도.
도 9는 도 7의 실시 예에 따른 자료 분석과정의 주석사항 자료 분석과정을 나타낸 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치 및 방법의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다는 표현은 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
또한, "‥부", "‥기", "‥모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 그 둘의 결합으로 구분될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 2는 도 1의 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치의 자료 수집부(110) 구성을 나타낸 블록도이며, 도 3은 도 1의 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치의 분석부 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 도 3의 실시 예에 따른 분석부의 웹 테이블 분석부 구성을 나타낸 블록도이며, 도 5는 도 3의 실시 예에 따른 분석부의 언어표현 분석부 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1 내지 도 5에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치는 자료 수집부(110)와, 자료 전처리부(120)와, 분석부(130)와, 추출정보 저장부(140)와, 식별항목 검증부(150)와, 식별항목 연산부(160)와, 부실진단 분석부(170)를 포함하여 구성된다.
상기 자료 수집부(110)는 웹 문서 형태의 감사 보고서를 수집하는 구성으로서, 인터넷 상에서 공개된 정형 및 비정형의 재무 정보를 수집하고, 기업정보 수집부(111)와, 공시사항 수집부(112)와, 감사보고서 수집부(113)를 포함하여 구성된다.
상기 기업정보 수집부(111)는 예를 들면, "금감원 전자공시 사이트", "한국 상장회사협의회 사이트", "중소기업청 사이트" 등과 같은 외부 감사 대상 기업과 제외 기업(중소기업) 정보를 제공하는 웹 사이트로부터 대차대조표, 손익계산서, 잉여금(결손금) 처리 계산서, 현금흐름표 등 기업의 개황 정보를 포함한 감사 보고서 정보를 수집한다.
상기 공시사항 수집부(112)는 기업의 공시내용을 수집하는 구성으로서, 기업의 웹 사이트로부터 기업의 경영 상태와 관련하여 기업이 공시하는 중요 정보를 포함한 기업내용공시 정보를 수집한다.
상기 감사보고서 수집부(113)는 임의의 웹 사이트에서 기업으로부터 독립된 감사인이 작성한 감사 보고서 정보를 수집한다.
상기 자료 전처리부(120)는 자료 수집부(110)를 통해 수집된 웹 문서 형식의 감사 보고서 및 기업내용공시 정보를 미리 설정된 분석 목적에 따라 분류한다.
즉, 상기 자료 전처리부(120)는 분석 목적에 따라 감사보고서의 표지, 감사인의 의견, 재무제표, 주석사항으로 분리하고, 분리된 자료들을 이용 가능한 형태의 자료로 변환하여 저장한다.
상기 분석부(130)는 자료 전처리부(120)에서 변환된 자료를 이용하여 기업부실을 진단하기 위한 재무정보, 비정형 재무정보를 추출하는 구성으로서, 웹 테이블 분석부(131)와, 언어표현 분석부(132)를 포함하여 구성된다.
상기 웹 테이블 분석부(131)는 상기 자료 전처리부(120)에서 변환된 자료중에서 테이블로 구성된 자료에 대하여 테이블 추출 프로그램, 테이블 정제 프로그램, 테이블 마이닝 프로그램을 통해 재무정보를 추출하는 구성으로서, 웹 테이블 탐지부(131a)와, 재무정보 추출부(131b)와, 재무정보 보정부(131c)를 포함하여 구성된다.
즉, 상기 웹 테이블 분석부(131)는 자료 전처리부(120)에서 저장된 재무제표를 입력받아 HTML 형식의 웹 테이블을 검색하고, 검색된 웹 테이블을 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표로 인식하여 재무정보를 추출한다.
상기 웹 테이블 탐지부(131a)는 기업부실을 진단하기 위한 측정지표를 포함한 웹 테이블을 검색한다.
즉, 상기 웹 테이블 탐지부(131a)는 수익성비율, 유동성비율, 레버리지비율, 활동성비율, 성장성비율, 생산성비율, 주가관련비율 등과 같이 재무건전성을 나타낼 수 있는 다양한 측정지표가 포함된 웹 테이블 정보를 검색한다
상기 재무정보 추출부(131b)는 상기 웹 테이블 탐지부(131a)에서 검색된 웹 테이블에서 미리 설정된 측정항목에 대응하는 재무 정보를 추출한다.
상기 재무정보 보정부(131c)는 상기 재무정보 추출부(131b)에서 추출된 재무정보의 정확율이 증가되도록 검색된 웹 테이블의 전방 및 후방 구조를 분석하여 상기 추출된 결과를 보정한다.
상기 언어표현 분석부(132)는 상기 자료 전처리부(120)에서 변환된 자료중에서 주석사항으로 구성된 자료에 대하여 패턴 검출 프로그램, 기계학습 프로그램을 통해 비정형 재무정보를 추출하는 구성으로서, 패턴 검출부(132a)와, 기계 학습부(132b)를 포함하여 구성된다.
상기 패턴 검출부(132a)는 상기 변환된 자료를 문장 단위로 분리하고, 각 문장 단위에서 출현되는 비정형 재무 정보를 검출하는 구성으로서, 입력된 비정형의 주석사항을 문장 단위로 분리한 다음, 각 문장 단위에서 출력하는 비정형의 재무정보를 검색한다.
또한, 상기 패턴 검출부(132a)는 각각의 비정형의 재무 정보와, 상기 비정형의 재무 정보를 의미하는 단어 목록을 미리 정의하여 검색된 단어와, 비정형의 재무 정보를 매칭하여 식별한다.
예를 들어, 동일한 문장 내에서 단어의 위치에 상관없이 "매출채권"이라는 단어와 "양도액"이라는 단어가 동시에 출현한 경우에는 그 비정형의 재무정보를 "매출채권의 양도액"으로 판별한다.
또한, "매출채권"이라는 단어와, "처분손실"이라는 단어가 동시에 출현한 경우에는 검색한 비정형의 재무정보를 "매출채권의 처분손실 금액"으로 판별한다.
상기 기계 학습부(132b)는 상기 검출된 비정형 재무 정보를 미리 학습된 기계학습 모델에 입력하고, 기계학습을 통해 비정형 재무 정보를 표현하는 단어를 포함한 식별항목과, 상기 식별항목이 표현하는 단위의 특성을 식별하여 해당하는 수치 정보를 추출한다.
즉, 상기 기계 학습부(132b)는 상기 패턴 검출부(132a)에서 검색한 문장을 순차적으로 미리 학습된 기계학습 모델에 입력하고, 입력된 문장에서 비정형의 재무 정보를 표현하는 단어와, 그 단어가 표현하는 단위의 특성을 식별하여 해당하는 수치정보를 키와 값의 쌍으로 추출한다.
상기 패턴 검출부(132a)에서 비정형 재무 정보에 해당하는 단어가 출현하고, 그 비정형 재무 정보를 정확하게 표현하는 수치정보가 매칭이 되어야만 식별항목으로 판별한다.
예들 들어,"매출채권 양도액"이라는 단어가 출현한 경우, 그 비정형 재무 정보를 표현하는 금액의 수치값과 금액의 단위인 "원"이라는 정보가 반드시 매칭되어야 한다.
또한, 상기 기계 학습부(132b)는 금액의 단위를 표현하는 다양한 언어적 표현을 단일의 공통된 기준으로 추출한다.
금액을 나타내는 "원", "백원", "천원", "만원"의 표현을 공통의 기준인 "원"으로 환산하여 추출한다.
예를 들어, "매출채권 양도액 2000만원"은 비정형 재무 정보의 단어 표현인 "매출채권 양도액"을 탐지하고, 그 키(식별항목)에 해당하는 수치값은 "원"으로 환산하여 "20000000원" 으로 식별함으로써, 키와 값의 쌍은 (키:"매출채권 양도액", 값:"20000000원")이 된다.
또한, 상기 기계 학습부(132b)는 양의 단위를 표현하는 유의어 집합을 하나의 동질 그룹으로 설정하여 검색한다.
예를 들어, 비정형 재무 정보에서 출현하는 "매", "장", "건" 은 수표나 어음과 같은 화폐증권의 양을 표현하는 동질 그룹으로써, 수치값과 동반하여 출현하는 경우 양의 정보를 식별항목으로 동일하게 추출한다.
또한, "분실 수표 10 매"와 "분실 수표 10건" 과 같이 표현 방식이 다르다 하더라도, 키와 값의 쌍은 (키:"분실 수표", 값:10)으로 동일하게 인식한다.
또한, 상기 기계 학습부(132b)는 임의의 비정형 재무 정보를 포함하고 있는 입력 문서에서 비정형 재무 정보를 표현하는 단어와 금액 및 양의 수치정보에 대해 시작과 끝의 태그를 라벨링한 문서 집합을 지속적으로 학습하여 학습 모델에 반영할 수 있다.
상기 추출정보 저장부(140)는 분석부(130)에 추출된 정보(또는 식별항목)들을 저장하는 구성으로서, 상기 분석부(130)의 웹 테이블 분석부(131)에서 추출된 재무 정보의 정보 목록과, 상기 분석부(130)의 언어표현 분석부(132)에서 추출된 비정형 재무 정보의 목록을 감사 보고서 단위로 취합하여 저장한다.
상기 식별항목 검증부(150)는 추출정보 저장부(140)에 저장된 정보들의 유효성을 미리 저장된 유효성 판단용 기준 정보들과 비교하여 검증하는 구성으로서, 상기 추출정보 저장부(140)에 저장된 정보(식별항목)를 유효성 판단용 기준 정보들과의 비교 및 검사를 수행하여 다음 단계로의 진행 여부를 검출한다.
또한, 상기 식별항목 검증부(150)는 웹 테이블 분석부(131)와, 언어표현 분석부(132)의 결과에서 추출되지 않거나, 또는 잘못 추출된 식별항목이 없는지 판단한다.
상기 식별항목 연산부(160)는 상기 식별항목 검증부(150)에서 유효성이 검증된 정보들을 대상으로 'ALARM', 'ALERT', 'WATCH', 'TWILIGHT', 'NORMAL'의 5단계 측정 지표 단위로 범주화한다.
즉, 유효성이 검증된 정보가 기업 부실의 위험성이 매우 높음을 나타내면, 'ALARM'으로 분류하고, 유효성이 검증된 정보가 기업부실의 위험성이 있음을 나타내면 'ALERT'으로 분류하며, 유효성이 검증된 정보가 기업부실 위험의 가능성을 내포하고 있으면 'WATCH'로 분류하고, 유효성이 검증된 정보가 기업부실 위험의 당면 문제는 없으나 안정성 면에서 불안한 요소가 있으면 'TWILIGHT'로 분류하며, 유효성이 검증된 정보가 기업부실의 위험성이 낮고 우량한 수준이면 'NORMAL'로 분류하여 범주화한다.
상기 부실진단 분석부(170)는 상기 식별항목 연산부(160)에서 측정 지표 단위로 범주화된 결과 정보를 기업 건전성 진단 프로그램을 이용하여 정량화하고, 상기 정량화된 결과를 분석하여 기업의 부실징후를 판단한다.
다음은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 방법을 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 과정을 나타낸 흐름도이고, 도 7은 도 6의 실시 예에 따른 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 과정의 자료 분석과정을 나타낸 흐름도이며, 도 8은 도 7의 실시 예에 따른 자료 분석과정의 웹 테이블 자료 분석과정을 나타낸 흐름도이고, 도 9는 도 7의 실시 예에 따른 자료 분석과정의 주석사항 자료 분석과정을 나타낸 흐름도이다.
도 1 내지 도 9를 참조하면, 자료 수집부(100)가 인터넷 등의 네트워크를 통해 "금감원 전자공시 사이트", "한국 상장회사협의회 사이트", "중소기업청 사이트" 등과 같은 외부 감사 대상 기업과 제외 기업(중소기업) 정보를 제공하는 웹 사이트에 접속하고, 상기 웹 사이트로부터 건전성 판단을 위한 대상 기업의 대차대조표, 손익계산서, 잉여금(결손금) 처리 계산서, 현금흐름표 등 기업의 개황 정보를 포함한 웹 문서 형태의 감사 보고서 정보를 수집하는 자료 수집 단계(S100)를 수행한다.
자료 전처리부(120)는 상기 S100 단계에서 수집된 감사 보고서를 분석 목적에 따라 감사보고서의 표지, 감사인의 의견, 재무제표, 주석사항으로 분리하고, 분리된 자료들을 이용 가능한 형태의 자료로 변환하여 저장하는 자료 변환 단계를(S200) 수행한다.
분석부(130)는 상기 S200 단계에서 변환된 자료를 이용하여 기업부실을 진단하기 위한 재무정보, 비정형 재무정보를 추출하는 자료 분석 단계(S300)를 수행한다.
이때, 상기 S300 단계는 상기 S200 단계의 자료 전처리부(120)가 변환한 자료중에서 테이블로 구성된 자료에 대하여 테이블 추출 프로그램, 테이블 정제 프로그램, 테이블 마이닝 프로그램을 이용한 분석을 통해 재무정보를 추출하는 단계(S310)와, 상기 자료 전처리부(120)에서 변환된 자료중에서 주석사항으로 구성된 자료에 대하여 패턴 검출 프로그램, 기계학습 프로그램을 통해 비정형 재무정보를 추출하는 단계(S320)를 수행한다.
상기 S310 단계는, 자료 전처리부(120)에서 저장된 재무제표를 입력받아 HTML 형식의 웹 테이블을 검색하고, 검색된 웹 테이블을 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표로 인식하여 재무정보를 추출할 수 있도록 기업부실을 진단하기 위한 측정지표를 포함한 웹 테이블을 검색(S311)한다.
즉, 상기 S311 단계는 수익성비율, 유동성비율, 레버리지비율, 활동성비율, 성장성비율, 생산성비율, 주가관련비율 등과 같이 재무건전성을 나타낼 수 있는 다양한 측정지표가 포함된 웹 테이블 정보를 검색한다
또한, 상기 S310 단계는, 상기 S311 단계에서 검색된 웹 테이블에서 미리 설정된 측정항목에 대응하는 재무 정보를 추출(S312)한다.
또한, 상기 S312 단계에서 추출된 재무정보의 정확율이 증가되도록 검색된 웹 테이블의 전방 및 후방 구조를 분석하여 상기 추출된 결과를 보정하는 단계(S313)를 추가 수행할 수 있다.
상기 S320 단계는 상기 변환된 자료를 문장 단위로 분리하고, 각 문장 단위에서 출현되는 비정형 재무 정보를 검출하는 구성으로서, 입력된 비정형의 주석사항을 문장 단위로 분리한 다음, 각 문장 단위에서 출력하는 비정형의 재무정보를 검색(S321)한다.
또한, 각각의 비정형의 재무 정보와, 상기 비정형의 재무 정보를 의미하는 단어 목록을 미리 정의하여 검색된 단어와, 비정형의 재무 정보를 매칭하여 식별할 수 있다.
또한, 상기 S320 단계는 상기 S321 단계에서 검색된 비정형 재무 정보를 미리 학습된 기계학습 모델에 입력하고, 기계학습을 통해 비정형 재무 정보를 표현하는 단어를 포함한 식별항목과, 상기 식별항목이 표현하는 단위의 특성을 식별하여 해당하는 수치 정보를 추출하는 기계 학습 단계(S322)를 수행한다.
상기 S300 단계를 수행한 다음, 상기 S310 단계에서 추출된 재무 정보의 정보 목록과, 상기 S320에서 추출된 비정형 재무 정보의 목록을 감사 보고서 단위로 취합하여 추출정보 저장부(140)에 저장(S400)한다.
상기 추출된 정보들은 식별항목 검증부(150)에서 추출정보 저장부(140)에 저장된 정보(식별항목)를 검사하여 추출되지 않거나, 또는 잘못 추출된 식별항목이 없는지 판단한 후, 다음 단계로의 진행 여부를 확인하는 자료의 유효성을 검증하는 단계(S500)를 수행한다.
상기 S500 단계에서 유효성이 검증된 정보들을 대상으로 식별항목 연산부(160)가 ALARM, ALERT, WATCH, TWILIGHT, NORMAL의 5단계 측정 지표 단위로 범주화(S600)한다.
상기 S600 단계에서 측정 지표 단위로 범주화된 결과 정보는 부실진단 분석부(170)에서 기업 건전성 진단 프로그램을 이용하여 정량화하고, 상기 정량화된 결과를 분석하여 부실징후를 판단(S700)한다.
따라서, 비정형 재무정보를 추출하여 기업부실의 징후를 진단함으로써, 종래의 정형화된 재무 정보를 기반으로 기업 부실을 진단하는 모형에서 인지하지 못하는 언어표현 정보에서 위험을 미리 발견하여 제공할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 특허청구범위에 기재된 도면번호는 설명의 명료성과 편의를 위해 기재한 것일 뿐 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예를 설명하는 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있으며, 상술된 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로, 이러한 용어들에 대한 해석은 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
100 : 진단 장치 110 : 자료 수집부
111 : 기업정보 수집부 112 : 공시사항 수집부
113 : 감사보고서 수집부 120 : 자료 전처리부
130 : 분석부 131 : 웹 테이블 분석부
131a : 웹 테이블 탐지부 131b : 재무정보 추출부
131c : 재무정보 보정부 132 : 언어표현 분석부
132a : 패턴 검출부 132b : 기계 학습부
140 : 추출정보 저장부 150 : 식별항목 검증부
160 : 식별항목 연산부 170 : 부실진단 분석부

Claims (11)

  1. 웹 문서 형태의 감사 보고서를 수집하는 자료 수집부(110);
    상기 수집된 감사 보고서를 분류하고, 이용 가능한 형태의 자료로 변환하는 자료 전처리부(120);
    상기 변환된 자료를 이용하여 기업부실을 진단하기 위한 재무정보, 비정형 재무정보를 추출하는 분석부(130);
    상기 추출된 정보들을 저장하는 추출정보 저장부(140);
    상기 저장된 정보들의 유효성을 검증하는 식별항목 검증부(150);
    상기 유효성이 검증된 정보들을 대상으로 ALARM, ALERT, WATCH, TWILIGHT, NORMAL의 5단계 측정 지표 단위로 범주화하는 식별항목 연산부(160); 및
    상기 측정 지표 단위로 범주화된 결과 정보를 기업 건전성 진단 프로그램을 이용하여 정량화하고, 상기 정량화된 결과를 분석하여 부실징후를 판단하는 부실진단 분석부(170);를 포함하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 자료 수집부(110)는 기업의 개황 정보를 포함한 감사 보고서를 수집하는 기업정보 수집부(111);
    기업의 공시내용을 수집하는 공시사항 수집부(112); 및
    기업으로부터 독립된 감사인이 작성한 감사 보고서를 수집하는 감사보고서 수집부(113);를 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 자료 전처리부(120)는 자료 수집부(110)에서 수집된 정보를 감사 보고서의 표지, 감사인의 의견, 재무제표, 주석사항으로 분리 및 변환하여 저장하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석부(130)는 상기 변환된 자료중에서 테이블로 구성된 자료에 대하여 테이블 추출 프로그램, 테이블 정제 프로그램, 테이블 마이닝 프로그램을 통해 재무정보를 추출하는 웹 테이블 분석부(131); 및
    상기 변환된 자료중에서 주석사항으로 구성된 자료에 대하여 패턴 검출 프로그램, 기계학습 프로그램을 통해 비정형 재무정보를 추출하는 언어표현 분석부(132);를 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 웹 테이블 분석부(131)는 기업부실을 진단하기 위한 측정지표를 포함한 웹 테이블을 검색하는 웹 테이블 탐지부(131a);
    상기 웹 테이블 탐지부(131a)에서 검색된 테이블에서 미리 설정된 측정항목에 대응하는 재무 정보를 추출하는 재무정보 추출부(131b); 및
    상기 추출된 재무정보의 정확율이 증가되도록 검색된 웹 테이블의 전방 및 후방 구조를 분석하여 상기 추출된 결과를 보정하는 재무정보 보정부(131c);를 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 언어표현 분석부(132)는 상기 변환된 자료를 문장 단위로 분리하고, 각 문장 단위에서 출현되는 비정형 재무 정보를 검출하는 패턴 검출부(132a); 및
    상기 검출된 비정형 재무 정보를 미리 학습된 기계학습 모델에 입력하고, 기계학습을 통해 비정형 재무 정보를 표현하는 단어를 포함한 식별항목과, 상기 식별항목이 표현하는 단위의 특성을 식별하여 해당하는 수치 정보를 추출하는 기계 학습부(132b);를 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 추출정보 저장부(140)는 상기 웹 테이블 분석부(131)에서 추출된 재무 정보의 정보 목록과, 언어표현 분석부(132)에서 추출된 비정형 재무 정보의 목록을 감사 보고서 단위로 취합하여 저장하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 장치.
  8. a) 자료 수집부(100)가 인터넷 상에서 웹 문서 형태의 감사 보고서를 수집하는 단계;
    b) 자료 전처리부(120)가 상기 a) 단계에서 수집된 감사 보고서를 분류하여 이용 가능한 형태의 자료로 변환하는 단계;
    c) 분석부(130)가 상기 b) 단계에서 변환된 자료를 이용하여 기업부실을 진단하기 위한 재무정보, 비정형 재무정보를 추출하는 단계;
    d) 상기 c) 단계에서 추출된 정보들을 추출정보 저장부(140)에 저장하는 단계;
    e) 상기 추출된 정보들을 식별항목 검증부(150)에서 유효성을 검증하는 단계;
    f) 상기 유효성이 검증된 정보들을 대상으로 식별항목 연산부(160)에서 ALARM, ALERT, WATCH, TWILIGHT, NORMAL의 5단계 측정 지표 단위로 범주화하는 단계; 및
    g) 상기 측정 지표 단위로 범주화된 결과 정보를 부실진단 분석부(170)에서 기업 건전성 진단 프로그램을 이용하여 정량화하고, 상기 정량화된 결과를 분석하여 부실징후를 판단하는 단계;를 포함하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 c) 단계는 c-1) 분석부(130)가 상기 변환된 자료중에서 테이블로 구성된 자료에 대하여 테이블 추출 프로그램, 테이블 정제 프로그램, 테이블 마이닝 프로그램을 통해 재무정보를 추출하는 단계; 및
    c-2) 상기 변환된 자료중에서 주석사항으로 구성된 자료에 대하여 패턴 검출 프로그램, 기계학습 프로그램을 통해 비정형 재무정보를 추출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 c-1) 단계는 기업부실을 진단하기 위한 측정지표를 포함한 웹 테이블을 검색하는 단계;
    상기 검색된 테이블에서 미리 설정된 측정항목에 대응하는 재무 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 재무정보의 정확율이 증가되도록 검색된 웹 테이블의 전방 및 후방 구조를 분석하여 상기 추출된 결과를 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 c-2) 단계는 상기 변환된 자료를 문장 단위로 분리하고, 각 문장 단위에서 출현되는 비정형 재무 정보를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 비정형 재무 정보를 미리 학습된 기계학습 모델에 입력하고, 기계학습을 통해 비정형 재무 정보를 표현하는 단어를 포함한 식별항목과, 상기 식별항목이 표현하는 단위의 특성을 식별하여 해당하는 수치 정보를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 재무정보 추출을 활용한 기업 건전성 진단 방법.
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