KCI우수등재
랜덤포레스트를 이용한 모기업의 하향 거래처 기업의 분류: 자동차 부품산업의 가치사슬을 중심으로 = Classification of Parent Company’s Downward Business Clients Using Random Forest: Focused on Value Chain at the Industry of Automobile Parts
The value chain has been utilized as a strategic tool to improve competitive advantage,mainly at the enterprise level and at the industrial level. However, in order to conduct valuechain analysis at the enterprise level, the client companies of the parent company shouldbe classified according to whether they belong to it’s value chain. The establishment ofa value chain for a single company can be performed smoothly by experts, but it takesa lot of cost and time to build one which consists of multiple companies. Thus, this study proposes a model that automatically classifies the companies that form a value chain basedon actual transaction data. A total of 19 transaction attribute variables were extracted fromthe transaction data and processed into the form of input data for machine learning method.
The proposed model was constructed using the Random Forest algorithm. The experimentwas conducted on a automobile parts company. The experimental results demonstrate thatthe proposed model can classify the client companies of the parent company automaticallywith 92% of accuracy, 76% of F1-score and 94% of AUC. Also, the empirical study confirmthat a few transaction attributes such as transaction concentration, transaction amount andtotal sales per customer are the main characteristics representing the companies that forma value chain.
가치사슬은 경쟁우위 강화를 위한 전략적 도구로써 주로 기업수준, 산업수준에서 분석되어왔다. 그런데 기업수준에서 가치사슬 분석을 수행하기 위해서는 분석 기업의 거래처 기업들이그 기업의 가치 사슬에 속하는지의 여부에 따라 분류되어야 한다. 단일 기업에 대한 가치사슬분류는 전문가들에 의해 원활히 수행될 수 있지만 다수의 기업을 대상으로 분류할 때는 많은비용과 시간이 소요되는 등의 한계점이 따른다. 따라서 본 연구에서는 실거래 데이터를 기반으로특정 기업의 거래처 기업들을 분류해서 가치사슬 기업을 자동적으로 도출해주는 모형을 제안하고자 한다. 총 19개의 거래 속성 변수를 실거래 데이터로부터 도출하여 기계학습의 입력데이터의 형태로 가공하였고, 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하여 가치사슬 분류 모형을 구축하였다. 자동차 부품 기업 사례에 본 연구 모형을 적용한 결과, 정확도 92%, F1-척도 76%그리고 AUC 94%로 자동적 가치사슬 분류의 가능성을 확인하였다. 또한 거래집중도, 거래금액그리고 거래처별 총 매출액 등과 같은 거래 속성들이 가치사슬에 속하는 기업들을 대표하는주요 특성임을 확인하였다.
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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