• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 기술혁신연구
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• 제17권1호
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• pp.1-48
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• 2009

최근 외환위기 이후 기업 R&D 투자의 실질증가율이 외환위기 이전의 절반에 가까운 평균 약 7.1%로 떨어지고 있으며, 대기업에 비해 중소기업에 대한 정부의 R&D 투자 지원이 상대적으로 유리한 데도 중소기업의 R&D 투자 비중은 줄어들고 있다. 또한 1990년대 중반부터 상위 3개 기업을 제외한 대기업 R&D 투자는 증가하지 않고 있어 대기업 간의 R&D 투자 양극화 현상이 나타나고 있다. 이러한 기업의 R&D 투자 현상의 원인이 무엇인지 분석해 볼 필요가 있다. 또한 정부의 R&D 직접 보조금 정책이나 조세지원 정책의 당위성에 대해서 이론적으로나 현실적으로 그 필요성이 인정되더라도 정책의 효율성에 대해서는 검증해 보아야 할 것이다. 본 연구에서는 우리 정부가 가장 보편적으로 활용하고 있는 R&D 보조금 지원제도와 조세지원제도가 과연 효과가 있는지를 실증 분석을 통해 검증해 보려고 한다. 특히 우리나라의 재정지원제도는 대기업과 중소기업 간에 차별적으로 적용되고 있기 때문에 기업 규모에 따른 정책 효과를 구분하여 분석한다. 본 연구의 실증 분석에 이용한 개별 기업의 R&D 데이터는 2002년에서 2005년까지 기업의 연구개발 활동에 대해 서베이 한 "과학기술연구개발활동조사보고"의 기업별 원시 패널 데이터 중에서 활용한 불균형(unbalanced) 패널 데이터이다. 각 기업의 보조금과 관련한 데이터는 "과학기술연구개발활동조사보고"의 서베이 데이터를 사용했으며, 조세지원을 나타내는 사용자 비용에 관한 데이터는 이론적 모형에서 도출하였다. 본 연구의 패널 데이터 분석은 고정효과 모형을 대기업, 중소기업 및 모든 기업에 각각 적용했다. 본 연구의 실증 분석 결과는 다음과 같다. 정부의 직접 보조금 지원은 대기업의 경우 R&D 투자를 늘리는 유인효과(crow이ng-in effect)를 보인데 반해, 중소기업은 R&D 투자를 줄이는 구축효과(crowding-out effect)가 나타났다. 그러나 대기업이나 중소기업 모두 정부의 보조금 지원정책에 대한 반응이 매우 비탄력적으로 추정되었기 때문에 R&D 보조금 지원정책이 기업의 R&D 투자에 미치는 영향은 매우 낮은 것으로 판단된다. 정부의 R&D 조세지원은 대기업과 중소기업의 R&D 투자를 유인하는 것으로 분석되었으며, 특히 중소기업보다 대기업의 R&D 촉진에 더 효과적인 것으로 나타났다. 조세지원으로 사용자 비용이 1% 감소하면 대기업은 R&D 투자를 0.99% 증가시키고, 중소기업은 0.054% 증가시키는 것으로 추정되었다. 본 연구의 분석 결과에서 시사하는 정부의 R&D 재정지원제도의 개선 방향은 다음과 같이 요약할 수 있다. 정부의 R&D 보조금은 기업의 R&D 투자를 구축하지 않도록 기업과 중복되지 않는 기초연구와 공공기술 지원에 국한해야 하며, 중소기업에 대해서는 R&D 인프라 구축과 기술정보지원 등 R&D 서버스(extension service) 지원에 초점을 두어야 할 것이다. 대기업에 대한 R&D 조세지원은 한시적으로 강화할 필요가 있다. 본 연구는 4개 연도의 기업 패널 데이터를 활용하였는데, 앞으로 정책의 효과를 장기간에 걸쳐 분석할 수 있는 거시 시계열 데이터를 활용한 분석의 보완이 필요하다. 또한 기업의 R&D 투자 촉진 외에도 일반 투자나 기타 목적을 위해 시행되고 있는 정부의 재정 정책들과의 대체 혹은 보완 관계의 여부를 검증해 볼 필요가 있다. 특히 중소기업의 시설투자 세액 공제와 R&D 투자 세액공제 제도의 혜택은 단기투자와 장기투자를 선택해야 하는 기업의 의사 결정에 영향을 줄 수 있다.