RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      전이학습기법을 활용한 중소벤처기업 투자 평가 모형에 관한 연구 = A Study on Investment Evaluation Model for SMEs Using Transfer Learning Technique

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A108737407

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      본 연구에서는 전이학습을 활용한 인공신경망 모형을 통해 국내 중소벤처기업용 투자 평가모형에 대한 분석을 실시하였다. 전이학습은 한 분야에서 학습된 지식을 유사한 인접 분야에 전이하는 기계학습 기법으로, 본 연구에서는 비교적 자료가 풍부한 전환사채 자료를 활용하여 학습한 지식을 기반으로, IPO 및 M&A 자료를 활용한 두 차례의 전이학습을 실시하였고, 이를 통해 최종 투자용 평가모형을 도출하였다.
      구체적으로는 다음과 같은 3단계로 분석을 진행하였다. 1단계는 전환사채 분석자료에 대한 인공신경망 학습이다. 전환사채가 출자지분으로 전환되는 이벤트를 국내 중소벤처기업의 EXIT 성공으로 정의한 후 학습을 진행하였다. 2단계는 1단계를 통해 학습된 지식을 기반으로 기업의 EXIT에 대한 직접적인 변수인 IPO 및 M&A 정보를 적용한 첫 번째 전이학습 단계이다. 이때 투입되는 IPO 및 M&A 정보는 기술보증기금 보유 데이터가 아닌 외부에서 획득한 데이터이다. 마지막 3단계는 2단계까지의 학습을 통해 축적된 지식을 기반으로 기보 보유 데이터를 활용한 두 번째 전이학습 단계로 최종모형이 학습되는 단계이다.
      본 연구에서는 이와 같은 3단계 모형학습을 통해 AUROC 기준 75%의 정확성과 1.49의 낮은 변동성으로 높은 안정성을 지닌 최종모형을 도출하였다. 1단계, 2단계, 3단계의 학습모형을 대상으로 기술보증기금의 내부보유 자료로 검증을 시행한 결과, 모형의 성능이 AUROC 기준으로 63.9, 66.91, 75.0으로 점점 향상되는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통해, 전이학습을 통한 지식의 전이가 학습모형의 성능 향상을 이끌고 있음을 알 수 있다.
      본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 국내 중소벤처기업의 투자 평가모형에 전이학습 기반의 인공신경망모형을 적용한 최초의 연구이며 둘째, 지분출자형 투자의 성공 여부에 대한 대리변수로 전환사채 정보를 적용하였고 셋째, 기술평가 및 신용평가 등 모형개발에 필요한 학습 데이터 축적에 오랜 시간과 비용이 소요되는 분야에 전이학습을 적용할 경우 시간과 비용을 획기적으로 줄일 가능성을 확인했으며 넷째, 희소한 분석자료에도 불구하고 높은 성능의 모형개발이 가능함을 확인했다는 점이다.
      번역하기

      본 연구에서는 전이학습을 활용한 인공신경망 모형을 통해 국내 중소벤처기업용 투자 평가모형에 대한 분석을 실시하였다. 전이학습은 한 분야에서 학습된 지식을 유사한 인접 분야에 전이...

      본 연구에서는 전이학습을 활용한 인공신경망 모형을 통해 국내 중소벤처기업용 투자 평가모형에 대한 분석을 실시하였다. 전이학습은 한 분야에서 학습된 지식을 유사한 인접 분야에 전이하는 기계학습 기법으로, 본 연구에서는 비교적 자료가 풍부한 전환사채 자료를 활용하여 학습한 지식을 기반으로, IPO 및 M&A 자료를 활용한 두 차례의 전이학습을 실시하였고, 이를 통해 최종 투자용 평가모형을 도출하였다.
      구체적으로는 다음과 같은 3단계로 분석을 진행하였다. 1단계는 전환사채 분석자료에 대한 인공신경망 학습이다. 전환사채가 출자지분으로 전환되는 이벤트를 국내 중소벤처기업의 EXIT 성공으로 정의한 후 학습을 진행하였다. 2단계는 1단계를 통해 학습된 지식을 기반으로 기업의 EXIT에 대한 직접적인 변수인 IPO 및 M&A 정보를 적용한 첫 번째 전이학습 단계이다. 이때 투입되는 IPO 및 M&A 정보는 기술보증기금 보유 데이터가 아닌 외부에서 획득한 데이터이다. 마지막 3단계는 2단계까지의 학습을 통해 축적된 지식을 기반으로 기보 보유 데이터를 활용한 두 번째 전이학습 단계로 최종모형이 학습되는 단계이다.
      본 연구에서는 이와 같은 3단계 모형학습을 통해 AUROC 기준 75%의 정확성과 1.49의 낮은 변동성으로 높은 안정성을 지닌 최종모형을 도출하였다. 1단계, 2단계, 3단계의 학습모형을 대상으로 기술보증기금의 내부보유 자료로 검증을 시행한 결과, 모형의 성능이 AUROC 기준으로 63.9, 66.91, 75.0으로 점점 향상되는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통해, 전이학습을 통한 지식의 전이가 학습모형의 성능 향상을 이끌고 있음을 알 수 있다.
      본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 국내 중소벤처기업의 투자 평가모형에 전이학습 기반의 인공신경망모형을 적용한 최초의 연구이며 둘째, 지분출자형 투자의 성공 여부에 대한 대리변수로 전환사채 정보를 적용하였고 셋째, 기술평가 및 신용평가 등 모형개발에 필요한 학습 데이터 축적에 오랜 시간과 비용이 소요되는 분야에 전이학습을 적용할 경우 시간과 비용을 획기적으로 줄일 가능성을 확인했으며 넷째, 희소한 분석자료에도 불구하고 높은 성능의 모형개발이 가능함을 확인했다는 점이다.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 홍재범 ; 배도용 ; 심기준 ; 황유진 ; 김성태, "투자용 기술평가모형 개발사례 연구" 한국자료분석학회 20 (20): 2993-3002, 2018

      2 윤영섭 ; 정용관, "전환사채 발행유인에 관한 실증적 연구 -우리나라 제조업의 보통주 전환사채 발행을 중심으로" 한국경영학회 30 (30): 27-45, 2001

      3 정무권 ; 차명준, "전환사채 발행과 기업의 성장성" 한국재무관리학회 26 (26): 1-29, 2009

      4 배연주 ; 정제련, "유상증자와 전환사채발행은 무엇이 다른가?" 한국산업경제학회 22 (22): 2003-2032, 2009

      5 성태응 ; 전승표 ; 김상국 ; 박현우, "웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구" 한국지능정보시스템학회 23 (23): 23-46, 2017

      6 Bergemann, D., "Venture capital financing, moral hazard, and learning" 22 (22): 703-735, 1998

      7 Repullo, R., "Venture capital finance : A security design approach" 8 (8): 75-108, 2004

      8 Black, B. S., "Venture capital and the structure of capital markets : banks versus stock markets" 47 (47): 243-277, 1998

      9 Kirilenko, A., "Valuation and control in venture finance" 56 (56): 565-587, 2001

      10 Gilson, R. J., "Understanding venture capital structure : a tax explanation for convertible preferred stock" 116 (116): 874-916, 2003

      1 홍재범 ; 배도용 ; 심기준 ; 황유진 ; 김성태, "투자용 기술평가모형 개발사례 연구" 한국자료분석학회 20 (20): 2993-3002, 2018

      2 윤영섭 ; 정용관, "전환사채 발행유인에 관한 실증적 연구 -우리나라 제조업의 보통주 전환사채 발행을 중심으로" 한국경영학회 30 (30): 27-45, 2001

      3 정무권 ; 차명준, "전환사채 발행과 기업의 성장성" 한국재무관리학회 26 (26): 1-29, 2009

      4 배연주 ; 정제련, "유상증자와 전환사채발행은 무엇이 다른가?" 한국산업경제학회 22 (22): 2003-2032, 2009

      5 성태응 ; 전승표 ; 김상국 ; 박현우, "웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구" 한국지능정보시스템학회 23 (23): 23-46, 2017

      6 Bergemann, D., "Venture capital financing, moral hazard, and learning" 22 (22): 703-735, 1998

      7 Repullo, R., "Venture capital finance : A security design approach" 8 (8): 75-108, 2004

      8 Black, B. S., "Venture capital and the structure of capital markets : banks versus stock markets" 47 (47): 243-277, 1998

      9 Kirilenko, A., "Valuation and control in venture finance" 56 (56): 565-587, 2001

      10 Gilson, R. J., "Understanding venture capital structure : a tax explanation for convertible preferred stock" 116 (116): 874-916, 2003

      11 Bozinovski, S., "The influence of pattern similarity and transfer learning upon the training of a base perceptron B2" 3-121-5-, 1976

      12 Berglöf, E., "The governance structure of the Japanese financial keiretsu" 36 (36): 259-284, 1994

      13 Hellmann, T., "The allocation of control rights in venture capital contracts" 57-76, 1998

      14 Dessi, R., "Start-up finance, monitoring, and collusion" 255-274, 2005

      15 Cornelli, F., "Stage financing and the role of convertible securities" 70 (70): 1-32, 2003

      16 West, Jeremy, "Spring Research Presentation: A Theoretical Foundation for Inductive Transfer"

      17 강동일 ; 윤성용, "SMART3를 이용한 국가연구개발사업 기술가치평가: K연구단 사례 연구" 한국디지털정책학회 12 (12): 81-87, 2014

      18 Bozinovski, S., "Reminder of the first paper on transfer learning in neural networks" (44) : 291-302, 2020

      19 Green, R. C., "Investment incentives, debt, and warrants" 13 (13): 115-136, 1984

      20 Cestone, G., "Internal capital markets, cross- subsidization and product market competition" 2001

      21 Dessein, W., "Information and control in ventures and alliances" 60 (60): 2513-2549, 2005

      22 Casamatta, C., "Financing and advising : optimal financial contracts with venture capitalists" 58 (58): 2059-2085, 2003

      23 Aghion, P., "Financial development and the instability of open economies" 51 (51): 1077-1106, 2004

      24 Bascha, A., "Convertible securities and optimal exit decisions in venture capital finance" 7 (7): 285-306, 2001

      25 Stein, J. C., "Convertible bonds as backdoor equity financing" 32 (32): 3-21, 1992

      26 Cestone, G., "Anticompetitive financial contracting : The design of financial claims" 58 (58): 2109-2141, 2003

      27 Lee, J., "An empirical study on the effect of innovation financing on technology innovation competency: business performance of SMEs in Korea" 17 (17): 1-15, 2019

      28 Kim, M. S., "A study on intelligent technology valuation system : introduction of kibo patent appraisal system ii" 13 (13): 12666-, 2021

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼