• 기술혁신학회지
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• 제21권2호
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• pp.818-837
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• 2018

기술혁신에는 본질적인 어려움이 따르는데, 이는 상당부분 기술이 지닌 불확실성에 기인한다. 따라서 혁신과정에서 불확실성에 따른 위험을 감소시키기 위한 예측 방법론은 정량적 분야와 정성적 분야 모두에서 제시되어 왔다. 한편 최근 빅 데이터와 인공지능에 큰 관심이 이어지며 특히 알파고의 알고리즘 중 하나인 딥 러닝이 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이에 본 연구는 혁신성과 예측에 있어 딥 러닝을 이용한 방법론을 접목하여 연구를 진행하였다. 모델 구축 및 학습에 있어 KIS 2016 데이터를 이용하였으며, 투입 요인으로는 정보 원천의 사용도와 혁신 목적을 사용하였고 산출 요인으로는 혁신 성과 지표를 구성하여 사용하였다. 분석 결과 선행 연구들에 비해 예측의 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한 학습이 진행됨에 따라 예측의 자유도 역시 향상됨을 확인하였다.