:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.19 No.5 | (2019) pp.229~238

빅데이터 기반 대학생 학자금 대출 현황 분석

Jeong-Joon Kim

(정회원, 한국산업기술대학교 컴퓨터공학과 조교수)

Sung-Jun Jang

(정회원, 여주대학교 소프트웨어융합과 교수)

Yong-Soo Lee

(정회원, 여주대학교 소프트웨어융합과 교수)

Abstract

한국장학재단에서 학자금 대출제도가 시행되기 전에는 은행 등 금융회사를 통해 학자금 대출제도가 시행되고 있었지만, 한국장학재단 설립된 이후는 재단이 직접 학자금을 대출함으로써 정부의 역할은 강화되었다. 하지만, 학자금 대출의 상환실적이 저조하여 향후 학자금 대출의 상당한 부실과 정부의 재정적 부담이 우려되고 있다. 더구나 학자금 대출은 저소득층 지원을 위하여 대학을 졸업한 이후에도 상환이 이루어지기 때문에 채무자의 향후 취업률과 소득수준이 개선되지 않는 한 학자금 대출의 상환율이 개선될 가능성은 매우 희박하다. 본 논문에서는 빅데이터 기반 시스템에서 수집, 저장, 처리, 분석 단계를 거쳐 학자금 대출의 상환 금액을 최종 시각화 그래프를 표현하였다. 이는 학자금 대출에 대한 금액을 눈으로 확인하여 현재 학자금 대출제도에 대한 부담을 줄일 방안을 다양하게 생각해 낼 수 있는 근거자료가 될 수 있다.
Before the scholarship loan system was implemented at the Korea Scholarship Foundation, the government's role was strengthened by the direct lending of student funds to banks and other financial institutions. However, the low repayment performance of student loans has raised concerns over the future of student loans and the government's financial burden. Moreover, since student loans are repaid even after graduating from college to support low-income families, it is highly unlikely that the repayment rate of student loans will improve unless the employment rate and income level of the borrower improve. In this paper, the final visualization graph is presented of the repayment amount of the student loan through the collection, storage, processing and analysis phase in the Big Data-based system. This could be the basis for visually checking the amount of student loans to come up with various ways to reduce the burden on the current student loan system.
  Big Data,Hive,Scholarship Foundation,Amout Analysis

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