• 지식경영연구
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• 제21권2호
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• pp.21-40
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• 2020

Korea Credit Guarantee Fund(KODIT) is a public financial institution under the provision of the Korea Credit Guarantee Fund Act. Facing the waves of change both locally and globally, KODIT will serve as 'social value creator' in making a paradigm shift from a large corporation(Conglomerate-dominated) economy to a social enterprise-oriented one based on social economy. This study focuses on the supporting service programs for social enterprises and job creation how it affects the performance of social value creation of KODIT. There is currently no detailed research of the social value in terms of the business and management academic agenda. Therefore, the present study describes the importance of social value creation on the policy financial institution. This study conducted in-depth case study for social value performance. As a public policy financial institution, KODIT exert diverse efforts to correct market failure and achieve inclusive growth. For example, KODIT extends credit guarantee services for the liabilities of promising corporations and stimulates financial and non-financial supporting programs for social enterprises. Although the role of social value and social economy has gained business field attention, few investigations have been conducted to explain how social value is achieved. The present study can thus act as the foundation for exploring the social value creation in the circumstances of public financial institution.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.139-155
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• 2019

최근 국내 전자상거래시장은 산업전반에 전자상거래의 확산을 통해 괄목할 만한 성장을 이루고 있다. 그럼에도 우리 중소기업의 전자상거래 활용 비율은 매우 저조한 것으로 나타나고 있다. 이렇게 중소기업의 B2B 전자상거래시장 참여율이 저조한 이유는 다양한 원인이 있을 수 있으나, 중소기업이 참여하는 B2B 전자상거래시장의 특성을 고려한 실증적 성과 측정 및 평가의 부재도 주요한 원인으로 사료된다. 따라서 본 연구는 B2B 전자상거래 참여기업이라면 대부분 활용경험이 있는 공적신용보증기관이 e-Marketplace와 연계하여 제공하고 있는 전자상거래 보증 이용기업을 대상으로 B2B 전자상거래 활용효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 선행 연구를 통하여 도출한 14개 재무관련 항목을 이용하여 재무적 관점에서 경영성과 분석 및 가설검증을 진행하였다. 본 연구결과를 통한 시사점은 B2B 전자상거래 보증 이용기업의 재무적 관점의 실증적 성과분석이 향후 B2B 전자상거래 보증의 활성화를 위한 정책수립의 기초자료로 활용되어 중소기업의 전자상거래 확대 지원을 통해 안정적인 비즈니스 환경을 구축하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.