인공지능을 이용한 수출기업의 영향요인 예측

• 영문명: A Study on the Forecasting of Influencing Factors of Export Enterprises Using Artificial Intelligence
• 발행기관: 한국여가복지경영학회
• 저자명: 최봉결(Choi, Bong-Gyeol)
• 간행물 정보: 『여가복지경영연구(여가복지)』제2권 제1호, 1~15쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.06.30

국문 초록

수출기업에서는 기술의 혁신과 기업의 특성을 빅데이터를 통해서 수출비율을 높여나가야 한다. 인공지능 예측시스템을 구축하기 위해서는 빅데이터의 분석경험, 빅데이터 도입계획 등 타당성을 검증하고 빅데이터 가치를 높이고 불확실성을 해소할 수 있어야한다. 우리는 빅데이터의 분석 목적과 방법에 따라서 최적의 의사결정과 처리과정을 통해서 의사결정이 이루어져야한다. 수출기업의 최고경영자는 그 기업의 조직 관리를 통해서 기술을 필요로 하는 수요자와 기술의 공급자에게 공급사슬 혁신성과를 이루어야한다. 수출기업을 위한 경쟁력은 제품과 서비스의 혁신에서 시작된다. 제조 기업에서는 제품과 생산의 서비스를 데이터를 기반으로 혁신과 인공지능 서비스에 응용하여야한다. 제조 기술 혁신과 제조비용의 절감으로 기업의 성과와 목표에 최적의 의사결정이 이루어져야한다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀분석과 인공신경망 그리고 구글에서 개발하여 오픈소스로 제공하고 있는 Tensorflow를 활용하여 수출기업의 영향요인을 예측해보았다. 수출기업의 샘플데이터는 국내 기업정보 데이터를 보유하고 있는 ‘나이스’와 ‘중소기업현황정보시스템’을 이용하여 재무분석과 기업정보를 분석하였으며, ‘특허청’과 ‘벤처기업협회’에서는 수출기업의 ‘기술전파지수’인 특허와 벤처기업 인증 등의 데이터를 수집하여, 인공지능기술을 이용한 수출기업의 영향요인을 예측하였다.

영문 초록

Export enterprises should increase their export ratios through technology innovation and big data of corporate characteristics. In order to establish an artificial intelligence forecasting system, it is necessary to verify the validity of big data analysis experience and big data introduction plan, increase the value of big data, and resolve uncertainty. Depending on the purpose and method of analysis of big data, decisions must be made through optimal decision making and processing processes. The CEO of an exporter must achieve supply chain innovation performance to the suppliers of the technology and demanders who need it through the organisation management of the enterprise. Competitiveness for export enterprises begins with innovation in products and services. Manufacturing companies are required to apply products and services of production to innovation and ai services based on data. By innovating manufacturing technologies and reducing manufacturing costs, optimal decisions should be made on corporate performance and objectives. In this study, the influencing factors of export enterprises were forecasted by utilizing logistic regression, artificial neural networks, and Tensorflow developed and provided by Google as an open source. Regarding the sample data of exporters, domestic enterprise information data were analyzed using ‘Nice’ and ‘SME-Status Information-System’. Data such as patents and venture company certification, which are technology diffusion indexes for export enterprises, were collected from the Korea Intellectual Property Office and the Korea Venture Business Association, and the influencing factors of export enterprises using ai technology were forecasted.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 결론

키워드

인공지능 빅데이터 수출기업 예측시스템 의사결정 Artificial Intelligence BigDATA Export Enterprise Forecasting System Decision