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

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.

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