A Study on the Finding of Promising Export Items in Defense industry for Export Market Expansion-Focusing on Text Mining Analysis-

This paper aims to find promising export items for market expansion of defense export items. Germany, the UK, and France were selected as export target countries to obtain unstructured forecast data on weapons system acquisition plans for the next ten years by each country. Using the TF-IDF in text mining analysis, keywords that appeared frequently in data from three countries were derived. As a result of this paper, keywords for each country's major acquisition projects drawing. However, most of the derived keywords were related to mainstay weapon systems produced by domestic defense companies in each country. To discover promising export items from text mining, we proposed that the drawn keywords are distinguished as similar weapon systems. In addition, we assort the weapon systems that the three countries will get a plan to acquire commonly. As a result of this paper, it can be seen that the current promising export item is a weapon system related to the information system. Prioritizing overseas demands using key words can set clear market entry goals. In the case of domestic companies based on needs, it is possible to establish a specific entry strategy. Relevant organizations also can provide customized marketing support.

경쟁이 심화되는 글로벌 방산수출환경은 다양한 비정형적 데이터의 체계적인 분석을 통해 수출목표국가에 대한 수출유망분야를 선정한 후 수출방향에 대한 전략적 맞춤화가 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 방산수출품목 시장확대를 목적으로 수출목표국가를 독일, 영국, 프랑스로 선정하고 해당국가별 향후 10년간 무기체계 획득계획에 대한 비정형 예측 데이터를 확보하고자 하였다. 이후 텍스트 마이닝 분석 중 TF-IDF 기법을 활용하여 3개국의 데에터에서 자주 등장하는 핵심어를 도출하고자 하였다. 분석결과, 각 국의 주요 획득사업에 대한 핵심어를 도출할 수 있었고 이를 토대로 3국의 공통적 획득계획이 있는 핵심어를 유사한 의미로 분류하여 현 시점의 방산수출에 대한 유망수출품목을 발굴할 수 있었다.