본고에서는 각 변수 선별 방식별로 시행착오(trial and error)를 통해 적정 노드의 개수를 설정하여 분석에 활용하였다. 먼저 SPCA 선별 변수를 활용한 분석에서는 노드 개수를 8×8로 설정한 SOM을 구성하였으며, 각 노드에 몇 명의 차주들이 분포하는지를 나타내는 counts plot은 다음 〈그림 3〉과 같다.
SOM은 모든 개별 데이터를 각 특성에 따라 할당하여 2차원 지도에 표현한다. 〈그림 3〉의 counts plot은 각 노드에 몇 개의 데이터, 즉 차주들이 할당되었는지를 나타내는 것으로, 특정 노드의 색이 적색에 가까울수록 많은 차주들이 청색에 가까울수록 적은 차주들이 해당 노드에 할당되었음을 의미한다.
2010년의 경우 대부분 노드에 1만명 정도의 차주들이 분포하고 있는 반면,유사한 특성을 가진 5만명 이상의 차주들이 우상단의 특정 노드에 집중하여 분포하고 있는 것을 확인할 수 있다. 다만 각 시점의 counts plot 상에 동일한 위치의 노드가 동일한 군집을 의미하는 것은 아니므로, 각 시점에 따라 동일한 위치의 노드 색이 변하였다고 해서 해당 군집의 특성이 변화한 것으로 분석할 수는 없다.
다만 동일한 시점의 SOM에 대해서는 각 노드에 배정된 데이터들의 개별 변수 정보를 색상으로 구분하는 heatmap을 분석함으로써 해당 노드의 대표 특성을 살펴볼 수 있다. 2010년 1분기의 heatmap을 나타낸 것으로, counts plot에서와 같이 특정 노드가 적색에 가까운 색으로 표현될수록 해당 변수 값이 높은 값을, 청색에 가까운 색으로 표현될수록 낮은 값을 가진다는 것을 의미한다. 〈그림 4〉의 heatmap과 〈그림 3〉 (a)의 counts plot은 동일한 SOM에 특성들을 도시한 것이므로, 각 시점별로 count plot과 heatmap을 비교함으로써 해당 노드의 특성을 파악할 수 있다. 예를 들어 〈그림 3〉 (a) 2010년 1분기의 counts plot에서 다수의 차주들이 속한 우상단의 적색 노드의 경우 〈그림 4〉 각 변수의 heatmap 분포에 따르면 대체로 대출 금액 및 건수가 적은 차주들이동 노드에 속한 것임을 알 수 있다.