KCI우수등재
일반화가속모형을 이용한 기술신용평가 주요 지표 분석 = Analysis of Important Indicators of TCB Using GBM
저자
전우정 (대전대학교) ; 서영욱 (대전대학교) ; Jeon, Woo-Jeong(Michael) ; Seo, Young-Wook 연구자관계분석
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학술지명
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2017
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Korean
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KCI우수등재
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학술저널
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159-173(15쪽)
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3
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기술력 기반의 중소벤처기업에 대한 기술금융 지원을 위해 정부는 2014년 7월부터 기술보증기금 및 일정 자격을 갖춘 민간 기술신용평가사에게 일종의 기술력 등급평가인 기술신용평가를 실시하여 은행의 여신에 활용토록 하였다. 본 논문에서는 최근까지의 기술신용평가 현황 및 한국신용정보원에서 축적하고 있는 기술평가 관련 가용 지표들에 대한 선행 연구를 개략적으로 살펴본 후 기술평가등급점수에 유의적인 영향을 미치는 지표(indicator)를 통상적인 다중회귀기법으로 탐색할 것이다. 본 논문의 관심 대상인 지표 별 등급 영향도와 모형의 적합도는 대표적인 기계학습 분류기(classifier)인 일반화가속모형(Generalized Boosting Model; GBM)을 적용하여 분석하였는 바, 주요 지표를 독립변수(feature)로 투입하여 지표의 상대적 중요성 및 분류 정확도를 산출하였다. 분석결과 회귀모형과 기계학습 모형 간 지표별 상대적인 중요도는 크게 차이나지 않는 것으로 분석되었으나, GBM 모형의 경우 회귀모형에 비해서 이노비즈인증, 연구소 및 연구개발전담부서 보유, 특허등록건수, 벤처확인 지표 등 기술개발역량이 상대적으로 기술등급에 더 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
더보기In order to provide technical financial support to small and medium-sized venture companies based on technology, the government implemented the TCB evaluation, which is a kind of technology rating evaluation, from the Kibo and a qualified private TCB. In this paper, we briefly review the current state of TCB evaluation and available indicators related to technology evaluation accumulated in the Korea Credit Information Services (TDB), and then use indicators that have a significant effect on the technology rating score. Multiple regression techniques will be explored. And the relative importance and classification accuracy of the indicators were calculated by applying the key indicators as independent features applied to the generalized boosting model, which is a representative machine learning classifier, as the class influence and the fitness of each model. As a result of the analysis, it was analyzed that the relative importance between the two models was not significantly different. However, GBM model had more weight on the InnoBiz certification, R&D department, patent registration and venture confirmation indicators than regression model.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-05-25 | 학술지등록 | 한글명 : 한국전자거래학회지외국어명 : The Journal of Society for e-Business Studies | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1 | 1 | 0.92 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.88 | 0.91 | 1.281 | 0.3 |
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