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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

딥러닝을 활용한 정부 R&D 기업지원효과 예측 분석
장필성 ,  유재연 ,  오승환 기술혁신학회지 2020.02 학술저널

2019

딥러닝을 활용한 정부 R&D 기업지원효과 예측 분석
장필성 ,  유재연 ,  오승환 한국기술혁신학회 학술대회 2019.05 학술대회자료

초록·키워드

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정부 R&D 지원은 수혜기업의 평균적인 매출액 증가, 고용 증가, R&D 투자 증가 등에 있어 긍정적인 정책효과를 가져오는 것으로 알려져 있다. 하지만 개별 기업 단위에서 살펴보면 기업의 특성에 따라 그 효과는 유의하지 않거나 부(-)의 효과를 가지기도 한다. 즉, 기업 특성에 따른 수혜효과의 이질성이 나타나게 된다. 이러한 측면에서 각 기업지원에 대한 개별적 사전적 예측의 필요성이 제기되고 있다.
본 연구에서는 국가연구개발사업 정보와 기업 정보를 바탕으로 기업지원 효과에 대해 사전 예측하는 딥러닝 모형의 개발 가능성을 탐색하였다. 먼저 PSM 방법론을 활용하여 정부 R&D 미수혜기업 대비 수혜기업의 매출액, R&D투자, 고용 지표에 대한 정책효과를 산출하였으며, 이 분석 결과를 기반으로 딥러닝 모형을 학습시켜 기업지원 효과를 예측하는 모형을 구현하였다.
딥러닝 모형의 예측 성능 및 특징을 분석한 결과, 딥러닝 모형은 적절한 수혜기업 선정에 기여할 수 있는 성능 특성을 가진 것으로 나타났다. 정책효과를 양수와 음수로 구분하였을 때 테스트 데이터셋을 기준으로 60%~77% 가량의 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 로짓모형을 통한 분석과 비교하였을 때 예측 정확도 면에서 향상되었음을 확인하였다. 또한, 긍정편향적 예측 특성이 크게 개선되었으며 보다 넓은 기업군에 대해 예측을 수행 가능 한 것으로 나타났다. 딥러닝에 기반한 R&D 수혜기업 선정 모형은 적용 가능성과 효용성이 높다는 측면에서 향후 효율적이고 객관적인 선정 평가에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

We explored the possibility of developing a deep learning model that predicts the effects of enterprise support based on national R&D project information and company information. As a result of applying the deep learning model, it was found that the deep learning has a performance characteristic that can contribute to improve the accuracy of proper company selection. When the policy effect is divided into positive and negative, it has a prediction accuracy of 60% ~ 77% based on test data not used for learning. As a result of this study, the R&D beneficiary selection model based on the deep learning technique has high operability and application necessity
#중소기업 R& #D #기업지원효과 #선정평가 #예측모형 #딥러닝 #SME #R& #D Support #Selection Model #Prediction #Deep Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 머신러닝 방법론과 사회과학 적용 사례
3. 기업지원 효과 분석을 위한 딥러닝 모형 구축
4. 결론 및 시사점
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
배성완·유정석 (2018), “머신 러닝 방법과 시계열 분석 모형을 이용한 부동산 가격지수 예측, 주택연구”, 「주택연구」, 26: 107-133. google schola 오미애·최현수·김수현·장준혁·진재현·천미경 (2017), 「기계학습(Machine Learning)기반 사회보장 빅데이터 분석 및 예측모형 연구」, 한국보건사회연구원. google schola 오승환·김선우 (2017), “[중소기업 R&D 정책 특집 시리즈 ①] 중소기업 R&D 지원의 현황과 성과분석”, 「STEPI Insight」, 211: 1-27. google schola 이성호 (2017), “중소기업 연구개발 지원정책 수혜자 선정모형 연구, 「KDI Policy Study」, 12. google schola 장필성·오승환·황석원·황원식·유재연·김지훈·김태양 (2018), “R&D 투자영향평가 체계 구축 (3차년도)”, 「정책연구」, 1-210. google schola

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