Word2Vec을 활용한 제품군별 시장규모 추정 방법에 관한 연구

정예림(Ye Lim Jung),김지희(Ji Hui Kim),유형선(Hyoung Sun Yoo) 한국지능정보시스템학회 2020 지능정보연구 Vol.26 No.1

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다. With the rapid development of artificial intelligence technology, various techniques have been developed to extract meaningful information from unstructured text data which constitutes a large portion of big data. Over the past decades, text mining technologies have been utilized in various industries for practical applications. In the field of business intelligence, it has been employed to discover new market and/or technology opportunities and support rational decision making of business participants. The market information such as market size, market growth rate, and market share is essential for setting companies’ business strategies. There has been a continuous demand in various fields for specific product level-market information. However, the information has been generally provided at industry level or broad categories based on classification standards, making it difficult to obtain specific and proper information. In this regard, we propose a new methodology that can estimate the market sizes of product groups at more detailed levels than that of previously offered. We applied Word2Vec algorithm, a neural network based semantic word embedding model, to enable automatic market size estimation from individual companies’ product information in a bottom-up manner. The overall process is as follows: First, the data related to product information is collected, refined, and restructured into suitable form for applying Word2Vec model. Next, the preprocessed data is embedded into vector space by Word2Vec and then the product groups are derived by extracting similar products names based on cosine similarity calculation. Finally, the sales data on the extracted products is summated to estimate the market size of the product groups. As an experimental data, text data of product names from Statistics Korea"s microdata (345,103 cases) were mapped in multidimensional vector space by Word2Vec training. We performed parameters optimization for training and then applied vector dimension of 300 and window size of 15 as optimized parameters for further experiments. We employed index words of Korean Standard Industry Classification (KSIC) as a product name dataset to more efficiently cluster product groups. The product names which are similar to KSIC indexes were extracted based on cosine similarity. The market size of extracted products as one product category was calculated from individual companies’ sales data. The market sizes of 11,654 specific product lines were automatically estimated by the proposed model. For the performance verification, the results were compared with actual market size of some items. The Pearson"s correlation coefficient was 0.513. Our approach has several advantages differing from the previous studies. First, text mining and machine learning techniques were applied for the first time on market size estimation, overcoming the limitations of traditional sampling based- or multiple assumption required-methods. In addition, the level of market category can be easily and efficiently adjusted according to the purpose of information use by changing cosine similarity threshold. Furthermore, it has a high potential of practical applications since it can resolve unmet needs for detailed market size information in public and private sectors. Specifically, it can be utilized in technology evaluation and technology commercialization support program conducted by governmental institutions, as well as business strategies consulting and market analysis report publishing by private firms. The limitation of our study is that the presented model needs to be improved in terms of accuracy and reliability. The semantic-based word embedding module can be advanced by giving a proper order in the preprocessed dataset or by combining another algorithm such as Jaccard similarity with Word2Vec. Also, the methods of product group clustering can be changed to other types of unsupervised machine learning algorithm. Our gro

중소제조기업의 수출 비중과 지식탐색 활동 간의 관계

김선영,박상문,정예림,최윤정,Kim, Sun Young,Park, Sangmoon,Jung, Ye Lim,Choi, Yun Jeong 한국벤처창업학회 2015 벤처창업연구 Vol.10 No.2

본 연구는 국내 중소제조업에서 수출비중과 지식탐색활동 특성간의 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 2011년 "중소기업기술통계조사"에 참여한 중소제조업체 2,145개를 대상으로 각 기업의 수출 비중이 조직 내부와 외부 지식탐색활동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 분석 결과, 국내 중소기업의 지식탐색활동은 주요 고객과 시장의 지리적 구성에 따라서 차이가 있었다. 즉, 내수 지향적이거나 수출 지향적 중소기업은 조직 내부 및 외부에 위치한 새로운 지식과 정보를 탐색하고 활용하는데 적극적이었지만, 수출과 내수 시장을 모두 추구하는 기업은 조직 내부 및 외부지식탐색의 수준이 상대적으로 낮았다. 연구의 이론적 시사점은 중소기업이 수출과 지식탐색 및 역량 간의 관계에 대해 새로운 지식을 확장하는 데 이바지한 것이다. 또한, 외부 지식탐색활동 자체도 조직 내부의 특성에 따라 달라질 수 있음을 실증한 것에서도 의의를 찾을 수 있다. 실무적 관점에서는 내수기업에서 수출확대 및 글로벌 중소기업으로 발전에 대해 각 과정의 기업들이 서로 다른 지식탐색활동을 보이고 있다는 점에서 관련 정책 및 지원프로그램의 설계와 운영에도 참조할 수 있다는 것이다. This study examines the relationships between export intensity and knowledge search activities of Korea SME manufacturers. Using 2,145 firm data from the 2011 SME Technology Statistics Survey, we focused on the nonlinear relationships of export intensity and internal and external knowledge search activities. The results show that there are U-shaped relationships between export intensity and both of internal and external knowledge search activities. Local market-oriented or global market-oriented SMEs than the middle-level of exporters have more search activities both internally and externally. This study extends our understandings on the relationships between export intensity and knowledge search activities. There are some policy implications to develop supporting programs differing in knowledge search activities according to the acceleration of export or globalization of Korean SME manufacturers.

지역별 시장집중도 및 경쟁현황분석시스템 분석모듈

김지희(Ji-Hui Kim),정예림(Ye Lim Jung),유형선(Hyoung Sun Yoo) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2021 No.8

품목별 시장성장성 및 경쟁상황분석시스템 지원모듈

김지희(Ji-Hui Kim),정예림(Ye Lim Jung),유형선(Hyoung Sun Yoo) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2021 No.8

3.5 ㎿급 소형 폐압 증기 터빈 설계를 위한 수치 해석적 연구

권화빈(Hwabhin Kwon),정종윤(Jong Yun Jung),김준섭(Jun Seob Kim),정예림(Ye Lim Jeong),박희성(Heesung Park) 한국유체기계학회 2020 유체기계 연구개발 발표회 논문집 Vol.2020 No.11

Design and Performance Analysis for 3 MW Waste Pressure Steam Turbine Using 2D and 3D Numerical Simulation

권화빈(Hwabhin Kwon),정종윤(Jong Yun Jung),김준섭(Joon Seob Kim),정예림(Ye Lim Jung),박희성(Heesung Park) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회지 Vol.38 No.6

차세대 초고온 가스터빈의 가변 충돌 및 이중벽냉각 구조 최적화 기술과 3D printer/정밀 가공의 융합 제조 기술 개발

권화빈(Hwabhin Kwon),최제문(Jaemun Choi),김준섭(Joon Seob Kim),정예림(Ye Lim Jung),박희성(Heesung Park) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.05

A complex cooling structure is applied to protect the high-temperature components of the next-generation gas turbine, and a single crystal precision casting method is applied to manufacture it. The single crystal casting method has the disadvantage that the process is complicated and the manufacturing time is long. To compensate for this, a study was conducted to apply a 3D printer and precision processing technology in combination. The double-wall cooling structure applied to the single-stage vane was optimized through numerical simulation studies, and this was verified through experiments. The effusion angles of film cooling and impingement cooling applied to the double wall cooling structure are designed to be 35 ˚ and 90 ˚, respectively. A wind tunnel test was performed to experimentally determine the film cooling performance. In order to increase the film cooling performance, the structure of the delta wing tip and delta wing flop is applied. Heat transfer characteristics and cooling performance are analyzed using a thermal imaging camera and flow visualization technology. Through the development of a process the combines 3D printer and precision processing, the single-stage vane derived by this study is produced. By applying a process that combines 3D printer and precision machining, a single-stage vane derived by this study is manufactured and is evaluated.

내부 및 외부 조직학습과 혁신성과의 관계

김선영(Sun-Young Kim),박상문(Sang-Moon Park),정예림(Ye-Lim Jung),최윤정(Yun-Jeong Choi) 대한경영학회 2015 大韓經營學會誌 Vol.28 No.8

증기 터빈 노즐 베인의 두께 변화와 유량별 등엔트로피 효율 변화에 관한 수치해석

이종현(Jong Hyeon Lee),박희성(Hee Sung Park),정종윤(Jong Yun Jung),김준섭(Joon Seob Kim),정예림(Ye Lim Jung),박성원(Sung Won Park) 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集B Vol.41 No.10

증기 질량 유량의 변화에 따른 증기 터빈 노즐 단의 등엔트로피 노즐 효율을 계산하였다. 증기상태에 관한 압축성 Navier-Stokes 방정식을 기반으로 삼차원 수치해석 모델이 개발되었다. 두 가지의 삼차원 노즐 형상으로 압력, 온도, 속도, 마하수, 그리고 Markov 에너지 손실 계수가 계산되었다. 노즐 블레이드의 두께가 15mm에서 45mm로 증가함에 따라 최대 효율의 질량 유량은 0.9kg/s에서 1.6kg/s로 증가하였으며 최대 등엔트로피 효율은 각각 96.66%, 97.32%로 계산되었다. 질량 유량에 따른 등엔트로피 노즐 효율과 Markov 에너지 손실 계수를 계산하여 Markov 에너지 손실 계수와 등엔트로피 노즐 효율이 선형적 반비례 관계가 있음을 규명하였다. In this study, the influence of mass flow rate on the isentropic efficiency of the steam turbine nozzle stage is investigated. A realistic three-dimensional numerical model, which is based on the compressible Navier-Stokes equations, is developed for the steam phase. The comprehensive conservation laws and a kinetic model for steam are investigated. With two different models for the three-dimensional geometry of the nozzle stage, the pressure and temperature distributions, velocity, Mach number. and Markov energy loss coefficient are calculated. A maximum efficiency of 96.66% is found at a mass flow rate of 0.9 kg/s in model A. In model B, a maximum efficiency of 97.32% is found at a rate of 1.6 kg/s. It is determined that the isentropic nozzle efficiency increases as the Markov energy loss coefficient decreases through a nearly linear relationship.