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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
서신원 (한국과학기술정보연구원) 양혜영 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
125 - 134 (10page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.01.125

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신약개발비의 급격한 증가로 인하여 제약회사들의 생산성에 대한 이해를 목적으로 한 많은 연구들이 수행되었다. 제약회사 연구개발의 핵심과정인 임상시험 단계가 생산성에 영향을 주는 단계라고 할 수 있음에도 불구하고 그동안 임상시험 단계는 크게 주목받지 않았다. 이에 본 연구에서는 제약회사 매출액 증가에 특허뿐만 아니라 임상시험도 관련이 있다는 가정하에, 특허 및 임상시험 건수를 활용한 머신러닝 분석을 통해 매출액 고성장성 여부의 예측가능성을 연구하였다. 임상시험과 특허데이터 그리고 매출액 데이터를 활용하였고, 머신러닝 알고리즘 중에서 좋은 성능을 보이는 알고리즘 중 하나인 랜덤 포레스트를 이용하였다. 특허 데이터만 입력데이터로 사용한 예측모형과 특허 및 임상시험 데이터를 동시에 입력데이터로 사용한 예측모형의 예측력을 비교하여 임상시험 데이터의 유무가 매출액 고성장성 예측력에 어떠한 영향을 끼치는지 알아보았다. 그 결과 특허 및 임상시험 데이터를 동시에 사용한 모형의 정확도와 F1-척도가 대체적으로 높게 나타났다.
#임상시험 #특허 #머신러닝 #신약개발 #제약회사 R& #D #Clinical Trial #Patent #Machine Learning #New Drug Development #Pharmaceutical Company R& #D

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 연구배경 및 목적
III. 연구방법론
IV. 실험결과
V. 토의 및 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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