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저자정보
김태진 (에스씨플랫폼) 홍정식 (서울과학기술대학교) 전윤수 (서울과학기술대학교) 박종률 (서울과학기술대학교) 안태욱 (비즈니스온커뮤니케이션)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제23권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
1 - 22 (22page)

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가치사슬은 경쟁우위 강화를 위한 전략적 도구로써 주로 기업수준, 산업수준에서 분석되어 왔다. 그런데 기업수준에서 가치사슬 분석을 수행하기 위해서는 분석 기업의 거래처 기업들이 그 기업의 가치 사슬에 속하는지의 여부에 따라 분류되어야 한다. 단일 기업에 대한 가치사슬분류는 전문가들에 의해 원활히 수행될 수 있지만 다수의 기업을 대상으로 분류할 때는 많은 비용과 시간이 소요되는 등의 한계점이 따른다. 따라서 본 연구에서는 실거래 데이터를 기반으로 특정 기업의 거래처 기업들을 분류해서 가치사슬 기업을 자동적으로 도출해주는 모형을 제안하고자 한다. 총 19개의 거래 속성 변수를 실거래 데이터로부터 도출하여 기계학습의 입력데이터의 형태로 가공하였고, 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하여 가치사슬 분류 모형을 구축하였다. 자동차 부품 기업 사례에 본 연구 모형을 적용한 결과, 정확도 92%, F1-척도 76% 그리고 AUC 94%로 자동적 가치사슬 분류의 가능성을 확인하였다. 또한 거래집중도, 거래금액 그리고 거래처별 총 매출액 등과 같은 거래 속성들이 가치사슬에 속하는 기업들을 대표하는 주요 특성임을 확인하였다.
#가치사슬 분류 #전자세금계산서 #자동차 부품산업 #기계학습 #랜덤포레스트 #Value Chain Classification #Electronic Tax Invoice #Industry of Automobile Parts #Machine Learning #Random Forest

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구배경
3. 연구모형
4. 사례분석
5. 결론
References

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