• KDI Journal of Economic Policy
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• 제39권1호
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• pp.1-18
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• 2017

This paper empirically studies the effect of public procurement on small and medium-sized enterprises (SMEs) in the Republic of Korea using firm-level data. Public procurement, the purchase of goods and services from private firms by the public sector, is regarded as an important policy measure for providing support to firms, particularly SMEs. This study uses establishment-level panel data of the mining and manufacturing sectors from the Korean National Bureau of Statistics (Statistics Korea) and procurement history from the Korean Public Procurement Service to empirically estimate the effects of public procurement on firms' productivity (total factor productivity) and survivability. Using a propensity score matching estimation method, we find that participating firms showed higher productivity than non-participating ones in the control group only for the year of participation, that is, 2009. After two years, in 2011, they exhibited significantly lower productivity. In contrast, establishments that participated in public procurement for SMEs in 2009 were more likely to survive than those that did not do so in 2011. These results can be interpreted as the negative consequences of government intervention. The market's efficiency enhancement is hindered if underserving companies survive owing to government intervention but fail to improve efficiency.

• 융합경영연구
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• 제10권3호
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• pp.21-36
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the enterprise's score index calculated from atypical data and corrected data. Research design, data, and methodology: In this study, news articles which are non-financial information but qualitative data were collected from 2,432 SMEs that has been extracted "square proportional stratification" out of 18,910 enterprises with fixed data and compared/analyzed each enterprise's score index through text mining analysis methodology. Result: The analysis showed that qualitative data can be quantitatively evaluated by region, industry and period by collecting news from SMEs, and that there are concerns that it could be an element of alternative credit evaluation. Conclusion: News data cannot be collected even if one of the small businesses is self-employed or small businesses has little or no news coverage. Data normalization or standardization should be considered to overcome the difference in scores due to the amount of reference. Furthermore, since keyword sentiment analysis may have different results depending on the researcher's point of view, it is also necessary to consider deep learning sentiment analysis, which is conducted by sentence.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.512-521
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• 2015

네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.221-233
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• 2017

급변하는 외부 환경에서 생존하기 위해 대부분의 기업은 비즈니스 프로세스를 혁신하거나 개선하고자 노력하고 있으며, 이를 위해 많은 기업들이 프로세스 운영에 BPM (Business Process Management) 개념을 도입하고 있다. 기업에서 BPM 단계는 진단-설계-구현-실행 순으로 진행되는데, BPM 생애 주기에서 통상적으로 비즈니스 프로세스의 진단은 지금까지 주로 인터뷰나 설문지 또는 프로세스를 직접 관찰하는 방식과 같이 수작업으로 이루어졌다. 비즈니스 프로세스의 (재)설계 방법도 주로 백지 상태에서 시작하여 전문가의 지식에 의존하는 수작업 방식으로 이루어져 왔다. 이 연구의 목적은 프로세스 진단 단계에서 프로세스 마이닝을 이용하여 자동으로 생성된 프로세스 모델과 통계량을 (재)설계 단계에서도 공유함으로써 별개로 행해지던 진단과 설계 업무를 통합하려는 것이다. 이러한 시도의 궁극적인 목표는 비즈니스 프로세스 진단과 설계 업무를 자동화하려는 것이다. 제안 프레임워크를 구현하고 유용성을 제시하기 위해 두 개의 사례 연구를 행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.687-699
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• 2020

정부가 주도하는 종래의 하향식 무기체계 개발방식은 기술의 발전속도가 급격하게 빨라짐에 따라, 기술 진부화라는 문제에 직면하게 되었다. 이에 따라 정부는 방위산업 분야에도 기업 주도의 상향식 사업추진 방식을 점진적으로 확대 적용해오고 있다. 상향식 사업추진 방식의 핵심 성공요소는 무엇보다도 방산 기업의 기술기획 역량이다. 본 논문은 국내 방산 기업이 기술기획 활동에 활용할 수 있도록 데이터 마이닝 기법을 통해 특허 데이터를 분석하는 방법을 제시하였다. 주요 내용은 군 통신·전자 분야에 해당하는 기업선정 기법을 제안하고 국제특허분류(IPC)에 대해서 주성분 분석과 군집 분석을 수행하는 것이다. 이를 통해, 9개 기업의 특허를 기반으로 군 통신·전자 분야의 기술을 4개의 그룹으로 분류하고 각 그룹의 대표 기업을 도출하였다.

• 중소기업연구
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• 제42권4호
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• pp.235-250
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• 2020

본 연구는 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식을 확인하고 개선방안을 마련하고자 충북지역 대학생을 대상으로 조사를 진행하였다. 특히 기존 설문 중심의 일자리 인식 조사에 그치지 않고 서술형 문항에 대한 비정형 데이터를 수집하여 텍스트마이닝을 통해 중소기업 일자리에 대한 인식을 파악하였다. 분석 결과 중소기업 일자리에 대해서 다양한 업무경험, 낮은 취업 경쟁률 등에 대해서는 긍정적 평가가 있는 반면 급여, 업무, 복지 등에서 대체로 부정적 인식이 여전히 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 상황에서 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식을 개선하기 위해서는 '정보'가 필요하다는 것을 중심어 도출을 통해 확인할 수 있었는데, 이는 대학생들이 중소기업 취업 관련 정보를 충분히 제공 받지 못하는 현실이 반영된 것으로 판단된다. 따라서 향후 예산 지원 중심의 중소기업일자리 정책에서 정보 미스매치 해소하는 해결 방안을 우선적으로 마련할 필요가 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권2호
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• pp.77-84
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• 2014

The purpose of this research is to identify and develop technology protection plans for small and medium-sized enterprises (SMEs) by analyzing past technology leakage patterns which were experienced by SMEs. We identified factors which affect the technology leakage, and analyzed patterns of the influences using a data mining algorithms. A decision tree analysis showed several significant factors which lead to technology leakage, so we conclude that preemptive actions must be put in place for prevention. We expect that this research will contribute to determining the priority of activities necessary to prevent technology leakage accidents in Korean SMEs. We expect that this research will help SMEs to determine the priority of preemptive actions necessary to prevent technology leakage accidents within their respective companies.

• 대한산업공학회지
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• 제33권4호
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• pp.424-429
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• 2007

The purpose of this study is to propose types of joint venturesthat can increase the competitivenessof a company in the marketplace. We examine the characteristics of individual venture enterprises based on technology. We considered 16 TEA in order to categorize companies into four groups. Next, we used a multinomial logistic regression model to identify the significant characteristics of a venture company that successfully predicts group membership. Based on this information, we propose various forms of joint venture which complement each other and produce higher overall competence. Our study can provide important feedback information to academics, Policy-makers.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제10권2호
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• pp.213-236
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• 2000

Many enterprises continue to have an interest in the usage of new information technologies to gain a competitive advantage. In particular, their interest in the data warehouse and the data mining reveals the aspect of such a trend. Although lots of vendors announce a variety of tools for data warehousing, many a enterprise have a difficulty in building a robust data warehouse due to the lack of the ability of selecting an appropriate data warehouse technology options. Therefore, this study presents some evaluation factors, evaluation methods, and evaluation results about ETT tools, mainly in terms of a comparative test for the current available data warehousing ETT tools, Also, this paper suggests some guides about choosing the right ETT tools.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권1호
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• pp.171-191
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• 2018

Purpose Corporate technology leakage is not only monetary loss, but also has a negative impact on the corporate image and further deteriorates sustainable growth. In particular, since SMEs are highly dependent on core technologies compared to large corporations, loss of technology leakage threatens corporate survival. Therefore, it is important for SMEs to "prevent and protect technology leakage". With the recent development of data analysis technology and the opening of public data, it has become possible to discover and proactively detect companies with a high probability of technology leakage based on actual company data. In this study, we try to construct profiles of enterprises with and without technology leakage experience through profiling analysis using data mining techniques. Furthermore, based on this, we propose a classification model that distinguishes companies that are likely to leak technology. Design/methodology/approach This study tries to develop the empirical model for prevention and protection of technology leakage through profiling method which analyzes each SME from the viewpoint of individual. Based on the previous research, we tried to classify many characteristics of SMEs into six categories and to identify the factors influencing the technology leakage of SMEs from the enterprise point of view. Specifically, we divided the 29 SME characteristics into the following six categories: 'firm characteristics', 'organizational characteristics', 'technical characteristics', 'relational characteristics', 'financial characteristics', and 'enterprise core competencies'. Each characteristic was extracted from the questionnaire data of 'Survey of Small and Medium Enterprises Technology' carried out annually by the Government of the Republic of Korea. Since the number of SMEs with experience of technology leakage in questionnaire data was significantly smaller than the other, we made a 1: 1 correspondence with each sample through mixed sampling. We conducted profiling of companies with and without technology leakage experience using decision-tree technique for research data, and derived meaningful variables that can distinguish the two. Then, empirical model for prevention and protection of technology leakage was developed through discriminant analysis and logistic regression analysis. Findings Profiling analysis shows that technology novelty, enterprise technology group, number of intellectual property registrations, product life cycle, technology development infrastructure level(absence of dedicated organization), enterprise core competency(design) and enterprise core competency(process design) help us find SME's technology leakage. We developed the two empirical model for prevention and protection of technology leakage in SMEs using discriminant analysis and logistic regression analysis, and each hit ratio is 65%(discriminant analysis) and 67%(logistic regression analysis).