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아파트 하자 보수 시설공사 세부공종 머신러닝 분류 시스템에 관한 연구
김은혜 ( Eunhye Kim ),지홍근 ( HongGeun Ji ),김지나 ( Jina Kim ),박은일 ( Eunil Park ),엄재용 ( Jay Y. Ohm ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.9
대한민국 건설사들은 아파트 하자 정보를 축적하고 보수작업을 관리하기 위한 시스템을 운영하는데 상당한 인력과 비용을 투자하고 있다. 본 연구에서는 하자 접수 상세내용 텍스트 데이터를 이용하여 하자 보수 시설공사에 따른 세부공종을 분류하는 머신러닝 모델을 제안한다. 두 가지 단어 임베딩(Bag-of-words, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF))과 두 가지 분류기(Support Vector Machine, Random Forest)를 통해 한국어로 작성된 65만건 이상의 하자 접수데이터로부터 하자보수 시설공사 세부공종을 분류했다. 특히, 이번 연구에서는 특정 시설공사(마감공사)의 9개 세부공종(가전제품, 도배공사, 도장공사, 미장공사, 석공사, 수장공사, 옥내가구공사, 주방기구공사, 타일공사)을 분류하는 이진 분류 모델과 다중 분류 모델을 연구했다. 그 결과, TF-IDF와 Random Forest를 사용한 두가지 분류 모델에서 90%이상의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1점수를 확인했다. A number of construction companies in Korea invest considerable human and financial resources to construct a system for managing apartment defect data and for categorizing repair tasks. Thus, this study proposes machine learning models to automatically classify defect complaint text-data into one of the sub categories of ‘finishing work’ (i.e., one of the defect repair tasks). In the proposed models, we employed two word representation methods (Bag-of-words, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)) and two machine learning classifiers (Support Vector Machine, Random Forest). In particular, we conducted both binary- and multi- classification tasks to classify 9 sub categories of finishing work: home appliance installation work, paperwork, painting work, plastering work, interior masonry work, plaster finishing work, indoor furniture installation work, kitchen facility installation work, and tiling work. The machine learning classifiers using the TF-IDF representation method and Random Forest classification achieved more than 90% accuracy, precision, recall, and F1 score. We shed light on the possibility of constructing automated defect classification systems based on the proposed machine learning models.
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이래형(Raehyung Lee),홍진기(Jinki Hong),이덕희(Duk Hee Lee),엄재용(Jay Y. Ohm) 한국경영학회 2022 한국경영학회 통합학술발표논문집 Vol.2022 No.8
대기업과의 전속거래는 중소기업의 기술혁신에 유리한 것일까? 거래의 전속성과 기업의 기술혁신에 대해서는 서로 상반된 경쟁적인 견해가 존재하지만 이를 실증적으로 검증한 연구는 드물다. 본 연구는 한국 중소기업을 대상으로 전 산업에 걸친 5개년간의(2015-2019) 28,207 기업 패널데이터를 구성하여 이 물음을 해결한다. 또한 Pavitt(1984)의 기술 궤적 분류에 따라 5가지 세부 산업에 대해 개별적으로 가설을 검증하여 연구의 활용도를 높인다. 결과적으로 거래의 전속성은 기업의 기술혁신에 부(-)의 영향을 미치며, 세부적으로는 공급자주도형, 과학기반형 산업에서 이 관계가 검증되었다. 이 관계는 한국과 같이 추격형 혁신체제에서 탈 추격형 혁신체제로 전환중인 산업이나 기업, 국가의 혁신 전략에 시사점을 제공한다. 또한 본 연구결과는 산업별로 다른 혁신전략이 적용되어야 함을 강조하는 산업별 혁신체제론(Sectoral Innovation System)에 대한 새로운 정량적 증거이기도 한다. Does subcontracting with large enterprises promote the technological innovation of small and medium enterprises (SMEs)? There are conflicting and competing views on exclusive subcontracting and technological innovation of SMEs. Moreover, very few studies have empirically validated these views. This study answers this question using the panel data of 28,207 observations of Korean SMEs across all industries from 2015 to 2019. We tested the hypotheses individually for five sub-industries according to Pavitt’s (1984) technological trajectory classification to increase research utility. Therefore, exclusive subcontracting negatively affects the technological innovation of SMEs. This relationship was verified specifically in the supplier-dominated and science-based sectors, which has implications for innovation strategies of firms, industries, and countries (e.g. Korea) transitioning from a catch-up innovation system to a post-catch-up innovation system. These findings contribute new quantitative evidence for sectoral innovation systems that emphasises the need to apply different innovation strategies to each industry.
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