신서비스 발굴을 위한 데이터 기반 통합 QFD-MA 접근: 인수합병 데이터를 중심으로 = Data-driven QFD-MA integrated approach to discover new services: Focusing on M&A data
저자
발행사항
서울 : 서울과학기술대학교, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울과학기술대학교 : 데이터사이언스학과 2021. 2
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
26 cm
일반주기명
지도교수: 금영정
UCI식별코드
I804:11034-200000370857
소장기관
신서비스 개발이 혁신의 필수적 활동으로 고려됨에 따라 새로운 서비스 아이디어를 창출하기 위한 다양한 방법이 시도되어 왔다. 그중 형태분석(Morphological Analysis, MA) 방법론은 다수 연구에서 활용되어 왔으며, 최근에는 데이터 기반 형태분석에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 기존 연구들의 기여에도 불구하고, 대다수의 연구들이 텍스트 데이터로부터 키워드를 추출하여 이들의 빈도에 의해 형태 매트릭스를 구축하는 데 그치고 있어, 데이터 기반 형태분석을 통해 신서비스를 창출하기 위한 체계적 프로세스가 부족한 실정이다. 특히 시장의 니즈를 적극적으로 반영하여 서비스 대상 및 방법을 결정하기 위한 프레임워크가 부족하다. 이에 본 연구에서는 기업의 인수합병 데이터를 사용하여 서비스 대상 및 방법에 해당하는 키워드를 정의하고, 이를 바탕으로 신서비스 발굴 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 크런치베이스를 통해 총 8,660건의 헬스케어 분야의 인수합병 데이터를 수집한 후 인수기업과 피인수기업의 설명 텍스트를 활용하여 명사구 기반 토큰화를 수행하였다. 이후 서비스 방법과 내용에 해당하는 동사와 명사를 추출한 후 각각에 대해 클러스터링을 수행하였다. 클러스터링 결과를 바탕으로 품질기능전개(Quality Function Deployment, QFD) 매트릭스를 구축하고 서비스 방법과 내용 키워드의 동시 출현(co-occurrence) 빈도를 계산하였다. 이를 바탕으로 QFD 매트릭스 위치 및 빈도에 따른 서비스 개발 규칙을 제시하였다. 마지막으로 각 서비스 유형별 키워드를 활용하여 형태분석을 수행하고, 이에 따라 신서비스 시나리오 대안을 생성하였다. 본 연구는 인수합병을 통하여 서비스 개발 및 확장을 기대하는 기업 혹은 기존 서비스와 결합하여 새로운 서비스를 창출하고자 하는 서비스 개발자에게 도움을 줄 것으로 기대된다.
더보기As the development of new services has been considered an essential activity for innovation, many research have been conducted to create new service ideas. Among them, Morphological Analysis (MA) methodology has been used in many studies, and recently MA has been conducted on data-driven morphological analysis. However, most research only extract keywords from text data and build a MA matrix based on their frequency, which means there is no proper systematic approach to create new services through data-driven analysis. Moreover, they did not consider the needs of market and the keywords corresponding to the service action and contents In this paper, we would like to define keywords corresponding to the service action and contents using the mergers and acquisitions data of the company, and propose a new service discovery approach based on them. In this paper, after collecting a total of 8,660 mergers and acquisitions data in the healthcare sector through Crunchbase, the companies’ description text data were used to carry out noun phrase-based tokenization. And the verbs and nouns corresponding to the service actions and contents were extracted and clustering was performed for each. Based on the clustering results, the Quality Function Deployment (QFD) matrix was established and the co-occurrence frequency of service actions and contents keywords was calculated. Based on this, the rules for new service development were defined. Finally, MA analysis was performed using keywords for each type of NSD, thereby creating a new service scenarios. This paper is expected to help companies that expect service development and expansion through mergers and acquisitions, or service developers who want to create new services in combination with existing services.
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