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불균형 시계열 자료를 위한 분류 알고리즘 적용방안: 기업 부도모형을 중심으로

조용복 조동우 최보승 2022년

활용도
공유도
영향력

연구자정보

- 저자 조용복
- 발표논문(1)
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공동연구자(2)
- 조동우 1건
- 최보승 1건
유사연구자 (20)※활용도순 상위 20명

공동연구/유사연구

'조용복'의 연구자 점유율

논문점유율 요약
동일주제 총논문수	주제별 연구자 총논문수	연구자점유율(주제별 연구자점유율의 평균)
155	10	52.4%

연구자 점유율
주제		주제별 논문수	주제별 연구자논문수	주제별 연구자점유율
주제어	Corporate default model	1	1	100.0%
	Forward cross validation	1	1	100.0%
	SMOTE.	1	1	100.0%
	기업 부도모형	1	1	100.0%
	전진교차검증.	1	1	100.0%
	Imbalanced data	10	1	10.0%
	smote	17	1	5.9%
	불균형 데이터	24	1	4.2%
	Time series data	32	1	3.1%
	시계열 데이터	67	1	1.5%
계		155	10
* 주제로 분류 되지 않은 논문건수			0

연구주제 Time-line

'조용복'의 발표논문(1)

불균형 시계열 자료를 위한 분류 알고리즘 적용방안: 기업 부도모형을 중심으로
조동우 최보승 조용복 한국자료분석학회 [2022]