산업 위기 예측에 대한 탐색적 연구 : 데이터마이닝 기법을 중심으로
An Exploratory Study on Industrial Crisis Prediction: Focusing on Data Mining Techniques
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초록
본 연구는 반도체 제조업의 위기지수를 예측하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용한 연구를 수행하였다. 제조업을 포함한 여러 산업 분야에서의 경쟁력 확보가 중요한 과제로 대두되고 있다. 새로운 경제환경으로 인해 산업 위기의 사전 예측과 신속한 대응의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 정형데이터와 비정형데이터를 결합하여 반도체 제조업의 위기지수를 예측하는 모델을 개발하였다. 이를 위해 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하였으며, 각 기법의 예측 성능을 비교 분석하였다. 특히, 베이지안 네트워크는 변수들 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 모델링할 수 있는 특성 덕분에, 다른 기법들에 비해 우수한 예측 성능을 보였다. 또한, 본 연구는 정형데이터와 비정형데이터의 결합이 예측 모델의 성능 향상에 중요한 역할을 한다는 점을 확인하였다. 데이터마이닝 기법을 활용한 위기 예측이 한국 제조업의 경쟁력 강화와 경제 안정성 확보에 기여할 수 있음을 시사한다. 이러한 연구 결과는 정책 입안자와 산업 경영자들이 위기 관리 전략을 수립하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study employs data mining techniques to predict the crisis index of the semiconductor manufacturing industry, addressing the critical need for maintaining competitiveness in various industrial sectors amidst a rapidly evolving economic landscape. The urgency for proactive crisis forecasting and swift response mechanisms has intensified, necessitating robust predictive models. In this context, we developed a crisis prediction model for the semiconductor industry by integrating structured and unstructured data. A comparative analysis of various data mining techniques was conducted, with the Bayesian Network emerging as the most effective due to its capacity to model complex interdependencies among variables. The integration of structured and unstructured data was found to significantly enhance model accuracy, underscoring its importance in predictive analytics. Our findings indicate that leveraging data mining for crisis prediction can play a pivotal role in fortifying the competitiveness of Korea’s manufacturing sector and ensuring broader economic resilience. These insights are poised to serve as a critical resource for policymakers and industry leaders in formulating data-driven crisis management strategies.
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