인공지능 기법을 이용한 혁신역량과 중소기업 성장 예측연구: 혁신 외부요인이 예측에 미치는 영향 중심으로
A Study on Innovation Capability and Growth Prediction of SMEs Using Artificial Intelligence Techniques
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초록
기업은 많은 이유에 의해서 성장하고 발전하기도 하고 역성장을 하기도 한다. 본 연구는 중소기업의 성장을 예측하는 모델을 머신러닝 기법을 이용해서 개발하고 예측 모델 성능을 비교하기 위해 기존 연구를 통해 잘 알려진 영향요인을 내부요인과 외부요인으로 구분하여 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 과학기술정책연구원에서 조사한 2020년 한국 제조업의 기술혁신조사 자료를 이용해 7가지 머신러닝 알고리즘을 사용해 1차 학습을 진행하였고, 머신러닝 앙상블 기법을 통해 생성한 예측모델을 적용해 실증 분석했다. 분석 결과 머신러닝 기법을 이용해서 기업의 성장을 예측할 때 내부요인이 외부요인보다 더 중요한 변수라는 것으로 나타났다. 기업의 성장에 필요한 요인을 머신러닝을 통해 알아본 결과 기업은 개방형 혁신과 같은 외부요인 뿐만 아니라 내부요인을 관리할 필요성을 제시했다. 또한 투자자에게는 성장하는 기업에 투자할 때 기업의 내부요인이 성장에서 중요한 변수임 제시했다.
Abstract
Companies grow and develop for a variety of reasons, including reverse growth. In order to develop a model that predicts the growth of SMEs using machine learning techniques and compare the performance of the predictive model, this study examined how well-known influencing factors through existing studies are divided into internal innovation capabilities and external factors. Using the data from the 2020 Korean Innovation Survey surveyed by Science and Technology Policy Institute, the first learning was conducted using seven machine learning algorithms, and the predictive model generated through the machine learning ensemble technique was applied for empirical analysis. As a result of the analysis, it was found that the internal innovation capability is a more important variable than the external factors when predicting a company's growth using machine learning techniques. As a result of examining the factors necessary for a company's growth through machine learning, the company suggested the need to manage internal innovation capabilities as well as external factors such as open innovation. It also suggested to investors that a company's internal innovation capabilities are an important variable in growth when investing in a growing company.