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저자정보
전승표 (한국과학기술정보연구원) 이주연 (과학기술연합대학원대학교) 소대섭 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국기술혁신학회 한국기술혁신학회 학술대회 한국기술혁신학회 2020년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
159 - 177 (19page)

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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.
#시험검사 장비 #중소기업 #외부협력 #추천모델 #기계학습 #Testing and inspection equipment #SMEs #External cooperation #Recommendation model #Machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구 분석
3. 연구 자료 및 방법
4. 연구결과
5. 토의
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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