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초록

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본 연구에서는 기업의 경영 활동 정보와 대용량 업무기술서를 바탕으로 사업 아이템을 추출하고, 유망아이템을 식별하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 미국의 기업 인수합병(M&A) 데이터를 바탕으로 텍스트마이닝, 워드임베딩, 클러스터링, 네트워크 분석 등을 적용하여 다음과 같은 세부 과제를 수행하였다. 첫째, 의미적 확장 및 다기준 필터링을 통해 아이템 풀을 구축하고 관리하는 프레임워크를 설계하였다. 둘째, 기업간 관계를 아이템 수준의 관계로 변환하는 로직을 개발 하였다. 셋째, 군집 분석 및 중심성 분석을 통해 아이템의 잠재 성장 지표를 도출 하였다. 기존의 카테고리를 활용한 산업 레벨의 연구는 아이템보다 훨씬 높은 추상화 수준에서 분석이 이루어져 구체적인 활용방안 도출이 어려웠으나, 본 연구를 통해 기업 활동과 관련된 대용량 텍스트 데이터로부터 기술기반 제품 및 사업 아이템 레벨의 정보를 추출함으로서 보다 이를 극복하고자 하였다. 특히 기존에 많은 연구가 이루어진 특허, 논문 등 기술정보에서 확장하여 기업의 투자, M&A, 영업 등 기업활동 정보 등 보다 다양한 데이터의 활용을 시도하였다. 궁극적으로 데이터 기반의 아이템 발굴을 통해 기존에 많은 비용과 시간이 소요되는 유망아이템 발굴 과정의 효율성을 증진시키고 아이템 발굴의 신뢰도를 증진하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론 및 시사점
참고문헌

저자

• 김지은 [ 국민대학교 비즈니스IT 전문대학원 ]
• 최윤정 [ 한국과학기술정보연구원 데이터분석본부 기술사업화센터 책임연구원 ]
• 김은선 [ 한국과학기술정보연구원 데이터분석본부 기술사업화센터 센터장 ]

참고문헌

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• 간행물명

  한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]

• 간기

  반년간

• 수록기간

  1990~2025

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658