기업 재무 및 특허 정보를 활용한 혁신경향성 예측 연구
Innovation tendency prediction analysis using corporate financial and patent information
장필성(과학기술정책연구원); 오승환(경상국립대학교)
27권 2호, 357~381쪽
초록
국가는 기업의 혁신활동을 유인하기 위해 다양한 정책 수단을 동원하고 있으며, 학술적으로도 기업 혁신활동에 대한다양한 조사와 연구들이 수행되고 있다. 본 연구는 기업 정보 및 특허정보를 활용한 기업의 혁신 경향성 예측 모형을 구축하고 그 성능을 확인하고자 한다. 기업의 혁신활동 관련 분석을 위해 과학기술정책연구원에서 제공하는 ‘한국기업혁신조사(KIS)’와 기업 재무정보, 특허출원정보를 바탕으로 혁신성과 여부를 예측하는 모형을 구축하였으며, 이를 위해랜덤포레스트, XGBoost 등을 중심으로 머신러닝 기법을 적용하여, 혁신경향 예측가능성을 탐구하였다. 분석 결과를살펴보면 본 연구에서 구축한 모형은 일정 수준의 예측 성능을 가질 수 있는 것으로 나타나 혁신경향예측 모형의 작동가능성을 보여주었다. 또한, 활용 가능 데이터, 예측하고자 하는 혁신 특성 등에 따라 모형별 예측 성능과 특성은 달라질 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 보다 개선된 인공지능 방법론을 통하여 혁신경향을 예측하는 모형이 구축되고 활용될 경우 다양한 효과를 가질 것으로 기대된다. 본 연구의 시도는 빅데이터 기반의 혁신측정 방법론의 국내적 적용 가능성을 확인하였다는데에 큰 의미가 있다.
Abstract
Most countries around the world utilizes various policy measures to induce corporate innovation activities, and various surveys and studies on corporate innovation activities are also being conducted academically. In this paper, an innovation tendency prediction model using corporate and patent information was built and an analysis was conducted to check its performance. Accordingly, the feasibility of such an approach and implementation strategies were reviewed using Korean Innovation Survey data. To this end, a model was built to predict innovation performance based on corporate financial information and patent application information, and machine learning techniques such as random forest were applied for this purpose. As a result of the analysis, it was found that the learned model could have a certain level of predictive performance, and it appeared to have similar performance to previous overseas studies, demonstrating the operability of the innovation trend prediction model. In the future, it is expected to have various effects when a model for predicting innovation trends is built and utilized through a more improved artificial intelligence methodology.
- 발행기관:
- 한국기술혁신학회
- 분류:
- 기술정책