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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박경보 (안동대학교) 차정화 (부산대학교)
저널정보
한국창업학회 한국창업학회지 한국창업학회지 제19권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
669 - 684 (16page)
DOI
10.24878/tkes.2024.19.4.669

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본 연구는 반도체 제조업의 위기지수를 예측하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용한 연구를 수행하였다. 제조업을 포함한 여러 산업 분야에서의 경쟁력 확보가 중요한 과제로 대두되고 있다. 새로운 경제환경으로 인해 산업 위기의 사전 예측과 신속한 대응의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 정형데이터와 비정형데이터를 결합하여 반도체 제조업의 위기지수를 예측하는 모델을 개발하였다. 이를 위해 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하였으며, 각 기법의 예측 성능을 비교 분석하였다. 특히, 베이지안 네트워크는 변수들 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 모델링할 수 있는 특성 덕분에, 다른 기법들에 비해 우수한 예측 성능을 보였다. 또한, 본 연구는 정형데이터와 비정형데이터의 결합이 예측 모델의 성능 향상에 중요한 역할을 한다는 점을 확인하였다. 데이터마이닝 기법을 활용한 위기 예측이 한국 제조업의 경쟁력 강화와 경제 안정성 확보에 기여할 수 있음을 시사한다. 이러한 연구 결과는 정책 입안자와 산업 경영자들이 위기 관리 전략을 수립하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
#산업 위기 #예측 #데이터마이닝 #베이지안 네트워크 #Industrial Crisis #Prediction #Data mining #Bayesian Network

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