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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 64 - 69 (6page)
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공공기술 사업화는 정부가 주도하는 과학기술의 혁신과 R&D 성과를 민간에 이전하는 것으로 경제 성장을 주도하는 핵심 성과로 인식되고 있다. 따라서 기술 이전을 활성화시키기 위해 성공 요인을 식별하거나 사업화 가능성이 높은 공공기술과 수요기업을 매칭하는 다양한 기계학습의 방법들이 연구되고 있다. 하지만 공공기술 사업화 데이터는 표 형태로 구성되어 있고, 성공-실패 비율이 큰 차이를 보이는 불균형 상태이기 때문에 기계학습 성능이 높지 않는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 표 형태로 구성된 공공기술 데이터에서 불균형을 해소하기 위해 CTGAN을 활용하는 방법을 제시한다. 또한 제시된 방법의 효과를 검증하기 위해 실제 공공기술 사업화 데이터를 활용하여 통계적 접근방법인 SMOTE와 비교 실험을 수행하였다. 다수의 실험 사례에서 CTGAN은 공공기술 사업화 성공사례를 안정적으로 예측하는 것을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 불균형 해소를 위한 증폭 방법
Ⅳ. 실험결과 및 비교분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
G. M. Grossman and E. Helpman, “Innovation and growth in the global economy,” MIT Press, 1991.
T. H. Kwon, “What makes Korean firms transfer public technology and commercialize well? : An empirical study on public technology licensee firms,” Ph. D. dissertation, Hanyang University, Seoul, Korea, 2020.
KISTI Institutional Repository. Finding a way for innovative growth of SMEs in data-based technology commercialization [Internet]. Available: https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/15035.
KISTI Institutional Repository. KISTI's technology commercialization platform continues to spread [Internet]. Available: https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/15243.
L. Xu, M. Skoularidou, A. Cuesta-Infante, and K. Veeramachaneni, “Modeling Tabular Data using Conditional GAN,” in Proceeding of the 33th Conference on Neural Information Processing Systems(NeurIPS2019), Vancouver: NY, 2019.
T. H. Kwon, “What makes Korean firms transfer public technology and commercialize well? : An empirical study on public technology licensee firms,” Ph. D. dissertation, Hanyang University, Seoul, Korea, 2020.
KISTI Institutional Repository. Finding a way for innovative growth of SMEs in data-based technology commercialization [Internet]. Available: https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/15035.
KISTI Institutional Repository. KISTI's technology commercialization platform continues to spread [Internet]. Available: https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/15243.
L. Xu, M. Skoularidou, A. Cuesta-Infante, and K. Veeramachaneni, “Modeling Tabular Data using Conditional GAN,” in Proceeding of the 33th Conference on Neural Information Processing Systems(NeurIPS2019), Vancouver: NY, 2019.
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