Acknowledgement
이 논문은 2021년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 인문사회분야 신진연구자지원사업의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2021S1A5A8061237)
References
- 금종예, 모영민 (2022). 교육 분야 데이터의 통계적 매칭 적용 가능성 탐색-사교육 변수를 중심으로. 교육연구논총, 43(4), 43-76. https://doi.org/10.18612/CNUJES.2022.43.4.43
- 김경훈 (2022). 통제집단합성법 (Synthetic Control Method) 을 사용한 한국의 자본이동관리정책에 대한 효과 분석. 시장경제연구, 51(1), 29-47.
- 김동성, 김종우, 이홍주, 강만수 (2017). 공공부문 데이터의 경제적 가치평가 연구: 소상공인 신용보증 데이터 사례. 지식경영연구, 18(1), 67-81. https://doi.org/10.15813/KMR.2017.18.1.004
- 김성호, 조성빈 (2005). 마할라노비스 거리를 이용한 자료융합전략의 성과측정. 경영학연구, 34(6), 1853-1867.
- 김희경 (2010). 가중 k-최근접이웃방법을 이용한 통계적 매칭기법에 관한 연구. 박사학위논문, 동국대학교 대학원, 서울.
- 박희창, 조광현 (2006). 통계적 데이터 퓨전을 위한 SAS 매크로. Journal of the Korean Data Analysis Society, 8(5), 1927-1937.
- 벤처기업정밀실태조사(공공용). (2020). doi:10.23333/P.142003.001
- 변종석, 이석훈, 정구현 (2013). 가계금융, 복지조사의 무응답 처리를 위한 유용한 보조정보 선정. 조사연구, 14(1), 69-91.
- 안경민 (2021). 통계적 매칭과 머신러닝 앙상블 기법을 활용한 기업혁신 및 경영성과 예측 모형 개발. 박사학위논문, 동국대학교 대학원, 서울.
- 안경민, 이영찬 (2021). 앙상블 학습을 이용한 기업혁신과 경영성과 예측. 정보시스템연구, 30(4), 247-275.
- 오미애 (2015). 보건복지분야 데이터 연계 필요성 및 활용방안. 보건복지포럼, 9, 17-28.
- 오미애, 최현수, 김수현, 장준혁, 진재현, 천미경 (2017). 기계학습(Machine Learning) 기반 사회보장 빅데이터 분석 및 예측 모형 연구. 세종: 한국보건사회연구원, pp. 1-183.
- 오미애, 최현수, 김용대, 이용희, 진재현 (2014). 보건복지통계정보 생산 및 활용 촉진을 위한 마이크로데이터 통합 연계 방안. 세종: 한국보건사회연구원, pp. 1-206.
- 이규엽, 박상철, 류성열 (2020). 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형. 지식경영연구, 21(4), 243-263. https://doi.org/10.15813/KMR.2020.21.4.013
- 이유진 (2021). 산업단지 입주가 기업의 생산성과 고용 증가에 미치는 영향 분석. 산업경제연구, 34(4), 897-923.
- 이준원 (2019). 기술금융 중소기업과 일반 중소기업의 경영성과 비교분석-기술신용대출을 받은 기술금융 중소기업을 중심으로. 한국혁신학회지, 14(1), 279-299.
- 정성석, 김순영, 김현진 (2004). 데이터 보강을 위한 데이터 통합기법에 관한 연구. 응용통계연구, 17(3), 605-617. https://doi.org/10.5351/KJAS.2004.17.3.605
- 정용찬, 이원태, 정혁, 김윤화, 유선실, 정부연, 오윤석, 박민규, 권헌영, 오형나 (2017). 조사환경 변화에 대응한 ICT 통계 생산체계 혁신 방안 연구(II) 총괄보고서. 정보통신정책연구원, pp. 1-237.
- 최봉, 윤종진, 엄태휘 (2019). 서울시 공공빅데이터 활성화 방안 연구. 지식경영연구, 20(3), 73-89. https://doi.org/10.15813/KMR.2019.20.3.005
- Chang, S. J., & Shim, J. (2015). When does transitioning from family to professional management improve firm performance? Strategic Management Journal, 36(9), 1297-1316. https://doi.org/10.1002/smj.2289
- Curtis, L. H., Hammill, B. G., Eisenstein, E. L., Kramer, J. M., & Anstrom, K. J. (2007). Using inverse probability-weighted estimators in comparative effectiveness analyses with observational databases. Medical Care, 45(10), 103-107.
- D'Alberto, R., Zavalloni, M., Raggi, M., & Viaggi, D. (2018). AES impact evaluation with integrated farm data: Combining statistical matching and propensity score matching. Sustainability, 10(11), 1-24. https://doi.org/10.3390/su10020001
- D'Alberto, R., & Raggi, M. (2021). How much reliable are the integrated 'live' data? A validation strategy proposal for the non-parametric micro statistical matching. Journal of Applied Statistics, 48(2), 322-348. https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1724272
- D'Orazio, M., Di Zio, M., & Scanu, M. (2006). Statistical matching: Theory and practice. John Wiley & Sons.
- Eccles, R. G., Ioannou, I., & Serafeim, G. (2014). The impact of corporate sustainability on organizational processes and performance. Management Science, 60(11), 2835-2857. https://doi.org/10.1287/mnsc.2014.1984
- Ferrando, A., & Mulier, K. (2015). Firms' financing constraints: Do perceptions match the actual situation? The Economic and Social Review, 46(1), 87.
- Hansen, B. B., & Bowers, J. (2008). Covariate balance in simple, stratified and clustered comparative studies. Statistical Science, 23(2), 219-236.
- Holsapple, C. W., & Wu, J. (2011). An elusive antecedent of superior firm performance: The knowledge management factor. Decision Support Systems, 52(1), 271-283. https://doi.org/10.1016/j.dss.2011.08.003
- Ingram, D. D., O'Hare, J., Scheuren, F., & Turek, J. (2000). Statistical matching: A new validation case study. In Proceedings of the Survey Research Methods Section, American Statistical Association, 746-751.
- Kwon, J., & Johnson, M. E. (2018). Meaningful healthcare security: Does meaningful-use attestation improve information security performance? MIS Quarterly, 42(4), 1043-1068.
- Limna, P., Kraiwanit, T., & Siripipatthanakul, S. (2023). The growing trend of digital economy: A review article. International Journal of Computing Sciences Research, 7, 1351-1361. https://doi.org/10.25147/ijcsr.2017.001.1.106
- MartMn-de Castro, G., LMpez-SMez, P., Delgado-Verde, M., Quintane, E., Casselman, R. M., Reiche, B. S., & Nylund, P. A. (2011). Innovation as a knowledge-based outcome. Journal of Knowledge Management, 15(6), 928-947. https://doi.org/10.1108/13673271111179299
- Nold, H. A. (2012). Linking knowledge processes with firm performance: organizational culture. Journal of Intellectual Capital, 13(1), 16-38. https://doi.org/10.1108/14691931211196196
- RMssler, S. (2004). Data fusion: identification problems, validity, and multiple imputation. Austrian Journal of Statistics, 33(1/2), 153-171.
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. https://doi.org/10.1093/biomet/70.1.41
- Singh, A. C., Mantel, H., Kinack, M., & Rowe, G. (1990). On methods of statistical matching with and without auxiliary information. Technical Report SSMD-90-016E, Methodology Branch, Statistics Canada.
- Van Der Putten, P., Kok, J. N., & Gupta, A. (2002). Data fusion through statistical matching. MIT Sloan School of Management, 1-13.
- Van Pelt, X. (2001). The fusion factory: A constrained data fusion approach. master's thesis. leiden institute of advanced computer science. Leiden University, The Netherlands.
- Wiener, M., Saunders, C., & Marabelli, M. (2020). Big-data business models: A critical literature review and multiperspective research framework. Journal of Information Technology, 35(1), 66-91. https://doi.org/10.1177/0268396219896811
- Yang, S., & Kim, J. K. (2020). Statistical data integration in survey sampling: A review. Japanese Journal of Statistics and Data Science, 3, 625-650. https://doi.org/10.1007/s42081-020-00093-w
- Zheng, W., Zhou, Y., Liu, S., Tian, J., Yang, B., & Yin, L. (2022). A deep fusion matching network semantic reasoning model. Applied Sciences, 12(7), 3416.