데이터마이닝을 이용한 표준정책 수요 중소기업의 프로파일링 연구 : R&D 동기와 사업화 지원 정책을 중심으로 :R&D 동기와 사업화 지원 정책을 중심으로

전승표; 정재웅; 최산

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저자정보: 전승표 (한국과학기술정보연구원) 정재웅 (과학기술연합대학원대학교) 최산 (과학기술연합대학원대학교)

저널정보: 한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제19권 제3호

발행연도: 2016.9

수록면: 511 - 544 (34page)

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표준은 호환성 증진, 품질확보 및 안정성 증진, 정보제공 등의 긍정적인 기능과 함께 기술혁신을 유발하는 것으로 알려져 있다. 표준의 순기능이 어떤 특정 기업 집단의 기술혁신 활동이나 사업화에 영향을 주는지 밝히는 것은 표준관련 정책을 수요 집단에 맞춰 적절하게 기획하고 집행하는 것을 가능하게 한다. 따라서 본 연구는 표준정책 수립과 집행에서 증거기반 정책이라는 측면에서 기여하고자 중소기업 중에서 연구개발 동기가 표준 대응인 기업과 기술사업화를 위해서 표준제도 도입이 필요한 기업을 프로파일링하여, 이런 특정 기업을 판별할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다.
이를 위해, 본 연구는 의사결정나무 분석을 통해 표준 대응을 위해 연구개발을 하는 중소기업과 기술사업화를 위해 표준 규격이나 기술인증 정책을 필요로 하는 중소기업의 특징을 데이터마이닝을 통해 프로파일링 했다. 또한 판별분석을 활용하여 프로파일링된 두 가지 조건의 기업군을 몇 가지 변수로 판별할 수 있는 예측모형을 제시하였으며 판별식의 활용 가능성도 통계적으로 확인했다.
연구결과에 따르면 표준 및 규제 대응을 위해 연구개발을 수행하는 기업은 R&D기획 소요기간, 표준산업분류, 종업원 수, 기술의 신규성 등의 변수에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 기술사업화를 위한 표준정책지원 수요기업의 프로파일링 결과에 따르면 표준산업분류, 주거래처, 연구개발 소요기간, 시험검사 능력 등의 변수에서 차이가 있었다.
본 연구에서 프로파일링 결과와 판별분석을 통해 제시한 모형은 향후 표준관련 정책을 기획하거나 집행할 때 표준지원을 필요로 하는 기업에 대한 객관적인 정보를 제공하여 표준관련 사업 성공률을 제고하는데 기여할 것으로 기대된다.

Standards boost technological innovation by promoting information sharing, compatibility, stability and quality. Identifying groups of companies that particularly benefit from these functions of standards in their technological innovation and commercialization helps to customize planning and implementation of standards-related policies for demand groups. For this purpose, this study engages in profiling of SMEs whose R&D objective is to respond to standards as well as those who need to implement standards system for technological commercialization. Then it suggests a prediction model that can distinguish such companies from others.
To this end, decision tree analysis is conducted for profiling of characteristics of subject SMEs through data mining. Subject SMEs include (1) those that engage in R&D to respond to standards (Group1) or (2) those in need of product standard or technological certification policies for commercialization purposes (Group 2). Then the study proposes a prediction model that can distinguish Groups 1 and 2 from others based on several variables by adopting discriminant analysis. The practicality of discriminant formula is statistically verified.
The study suggests that Group 1 companies are distinguished in variables such as time spent on R&D planning, Korean Standard Industry Classification (KSIC) category, number of employees and novelty of technologies. Profiling result of Group 2 companies suggests that they are differentiated in variables such as KSIC category, major clients of the companies, time spent on R&D and ability to test and verify their technologies.
The prediction model proposed herein is designed based on the outcomes of profiling and discriminant analysis. Its purpose is to serve in the planning or implementation processes of standards-related policies through providing objective information on companies in need of relevant support and thereby to enhance overall success rate of standards-related projects.

#표준정책 #중소기업 기술혁신 #프로파일링 #데이터마이닝 #예측모형 #Standards policy #Technological innovation of SMEs #Profiling #Data minning #Prediction model

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