Earticle

초록

영어

South Korea is highly dependent on exports. Recently, geopolitical conflicts have made the trade environment unstable and risky for the national economy. In response, research efforts have been made to predict export trends and proactively address potential crises. However, most previous studies have focused on total export value, without accounting for firm size-specific characteristics. So, we propose an SMEs’ export value prediction model using machine learning and analyze the key influencing factors. Our proposed model achieved strong performance with an R-squared of 0.8576 and 92.61% accuracy on the test data. We expect that our model can offer practical insights for developing export support policies for SMEs.

한국어

대한민국은 수출 의존도가 높은 국가이다. 최근 지정학적 갈등으로 인해 무역 환경이 불안정해지면서 국가 경 제가 위협받고 있다. 이에 따라 위기에 선제적으로 대응하기 위해 수출 동향을 예측하는 연구들이 진행되고 있다. 그 러나 대부분의 연구는 총수출을 예측하여 기업 규모별 특성을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 중소기업 수출액을 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 테스트 데이터에서 R-Square 0.8576, Accuracy 92.61%로 우수한 성능을 보였다. 향후 제안 모델은 중소기업 맞춤형 수출 지원정책을 수립하는 데 실질적인 도움이 될 것으로 기대한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
1. 데이터 수집(Data Collection)
2. 데이터 전처리(Data Preprocessing)
3. 모델링(Modeling)
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 손서영 [ Seoyoung Sohn | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 대학원생 ]
• 박민서 [ Minseo Park | 정회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700