특징 추출 및 그래프 기반 준지도학습을 활용한 중소기업 성장변화 분석: 코로나19 전후의 반도체 산업을 중심으로
SME Growth Analysis Using Feature Extraction and Graph-Based Semi-Supervised Learning: A Case Study of the Semiconductor Industry Before and After COVID-19
이민국(한국과학기술정보연구원); 노현숙(한국과학기술정보연구원); 김용덕(고양연구원); 김은지(연세대학교); 박강희(한국과학기술정보연구원)
47권 2호, 83~104쪽
초록
코로나바이러스감염증-19(이하 코로나19)는 세계적으로 심각한 경제적 충격을 주었으며, 국내 중소기업계 또한 자금 조달과 수요처 확보를 비롯한 다양한 측면에서 어려움을 겪게 되었다. 이에 따라 코로나19가 산업 전반에 미친 영향을 평가하고 앞으로의 변화를 예측함으로써, 중소기업의 잠재적인 성장 기회와 위협요인을 파악할 필요가 있다. 본 연구는 인공지능 기반 모델을 개발하여 코로나19 전후 국내 반도체 산업의 성장잠재력 변화를 진단한다. 주요 경제지표와 기술 투자 그리고 각종 기업정보를 수집·활용하였으며, 다차원 정보를 분석하기 위해 특징 추출과 그래프 알고리즘 기반 인공지능 기법을 결합하여 기업별 성장잠재력을 예측한다. 반도체 산업의 회복 탄력성과 성장잠재력 측면에서 기업이 생산하는 제품 유형과 소속 지역에 따라 큰 차이가 나타났다. 반도체 소자나 테스트 장비보다는 반도체 응용 제품 분야 기업과 산업생태계가 잘 갖추어진 지역 기업이 회복과 성장에 유리하였다. 연구에서 제시된 인공지능 모델은 기업의 객관적인 현행 및 잠재 등급을 수치상으로 제시하였으며, 이를 통해, 코로나19가 국내기업의 성장과 경쟁력 그리고 시장 대응 등에 어떤 영향을 미쳤는지를 구체적으로 알 수 있었다. 이론적으로 본 연구는 전통적인 지표와 통계적 분석을 주로 다룬 기존 연구와 달리, 여러 변수 간 비선형 관계를 학습하여 반도체 산업의 복잡한 특성을 객관적으로 진단할 수 있다는 점에서 차별성을 가진다. 또한, 연구 결과는 코로나19로 인한 제품과 산업, 지역 및 기업 유형별 충격을 실증적으로 분석하였기에, 정부나 기업이 실질적인 대안과 전략을 수립하는 데 이바지할 것으로 기대된다.
Abstract
The pandemic of COVID-19 has caused a serious economic shock worldwide, and the domestic SMEs community also suffered from various aspects, including financing and securing demand sources. Accordingly, it is necessary to identify potential growth opportunities and threats of SMEs. This study develops an AI-based model to diagnose changes in the growth potential of the domestic semiconductor industry before and after COVID-19. Various information was collected and utilized, and the growth potential of each company is predicted by combining feature extraction and graph algorithm-based AI techniques. As a result of the research, the resilience and growth potential of the semiconductor industry after COVID-19 showed a big difference depending on the type of product and the region to which it belongs. Companies in the semiconductor application products sector showed stable growth rather than semiconductor devices or test equipment. Moreover, regions with larger semiconductor industry ecosystem were more favorable for company's recovery and growth. In theory, this study is differentiated in that it can objectively diagnose complex characteristics of the semiconductor industry by learning nonlinear relationships between various variables, unlike previous studies that mainly dealt with traditional indicators and statistical analysis. In addition, since the research results empirically analyzed the impact of COVID-19 on products, industries, regions, and corporate types, it is expected that the government or companies will contribute to establishing practical alternatives and strategies.
- 발행기관:
- 한국중소기업학회
- 분류:
- 경영학