중소기업 시험·검사 외부협력 기관 추천 모델 연구
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2020
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Korean
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학술저널
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159-177(19쪽)
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중소기업의 연구개발의 성공에서 시험·검사 장비는 매우 중요한 요인 중 하나이며, 외부 협력이 불가피한 부분이다. 이에 본 연구는 국내 R&D 중소기업의 시험·검사 외부협력 효율성을 제고하기 위해서 외부협력 기관을 추천·선택할 수 있는 예측모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2017년 제10차 기술통계조사를 기반으로 최대 11종의 기계학습 알고리즘을 활용해서 앙상블 모델을 개발했는데, 전문기관 등 7종의 대안에 대해서 협력 경험과 고만족도 여부 기반으로 각각 14종의 예측 모델을 개발했다. 개발 결과에 따르면, 고만족도 기반보다는 협력 여부 기반의 예측 모델의 성능이 우수했으며, 중복 활용이 많았던 기업(대기업 등) 보다는 전문기관에 대한 모델의 성능이 우수했다. 또한, 예측 모델의 신뢰성을 분석하기 위해서 제11차와 제12차 기술통계조사를 바탕으로 모델의 성능을 추가 분석했는데, 일부 모델을 제외하고 전반적으로 부족한 성능을 보여 예측 모델의 한계도 확인했다. 본 연구결과는 중소기업 R&D의 시험·검사 외부 협력 전략을 지원할 수 있는 객관적인 방법으로 활용될 수 있으며, 시험·검사 장비의 공동 활용 활성화를 위한 정책 결정에도 유용하게 활용될 수 있다.
더보기Testing and inspection equipment is one of the very important factors in the success of R&D of SMEs, and external cooperation is inevitable. Therefore, this study proposes a predictive model that can recommend and select external cooperation organizations in order to improve the efficiency of external cooperation for testing and inspection of domestic R&D SMEs. In this study, based on the 10th Survey on Technology of SMEs in 2017, an ensemble model was developed using up to 11 types of machine learning algorithms, 14 types each based on cooperation experience and high satisfaction for 7 alternatives including specialized institutions. According to the development results, the performance of the predictive model based on cooperation or not was excellent, and the performance of the model for specialized institutions was excellent. The results of this study can be used as an objective method to support external cooperation strategies for testing and inspection of SME R&D, and can be usefully used for policy decisions to promote joint use of test and inspection equipment.
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