[논문]중소기업 기술 유출에 대한 조기경보시스템 개발에 대한 연구

서봉군; 박도형

doi:10.13088/jiis.2017.23.1.143

중소기업 기술 유출에 대한 조기경보시스템 개발에 대한 연구
Development on Early Warning System about Technology Leakage of Small and Medium Enterprises 원문보기

지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.23 no.1, 2017년, pp.143 - 159

서봉군 (국민대학교 BIT 전문대학원) , 박도형 (국민대학교 경영대학 경영정보학부)

초록
AI-Helper

급속한 IT의 발전으로 인해 개인정보뿐만 아니라 기업이 보유하고 있는 핵심 기술 및 정보에 대한 유출 위협이 중요한 이슈로 인식되고 있다. 기업에게 있어서 보유하고 있는 핵심 기술은 기업의 생존 및 지속적으로 경쟁 우위를 차지하기 위해 매우 중요한 부분이다. 최근 기술 침해 사례가 많이 일어나고 있는데, 기술 유출은 기업에게 있어서 주가하락 등의 막대한 재무적인 손실을 가져올 뿐만 아니라, 기업의 신뢰에 손상을 입게 되고, 기업의 발전을 지연시키게 되는 악영향을 미치게 된다. 특히, 대기업에 비해 핵심기술이 기업 내 중요한 많은 부분을 차지하는 중소기업에 있어서 기술 유출에 대한 대비는 기업의 존립에 있어서 필수적인 요소로 볼 수 있다. 이처럼 정보 보안 관리의 필요성과 중요성이 대두되면서 기업 입장에서 조기에 기술 침해 위협에 대해 확인하고 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는 실증 분석을 수행하고, 인공지능 알고리즘을 통해 기술유출 조기경보시스템을 개발하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 중소기업이 보유한 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 로지스틱 회귀분석을 통해 확인해보고, 통계분석을 통해 검증된 요인들을 기반으로 인공지능 여러 기법들 중 하나인 Support Vector Machine을 활용하여 기술침해 가능성을 조기에 알려주는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 기술 유출 가능성에 대한 조기 경보 모형을 통해 기업 및 정부 관점에서 기술 유출을 미리 예방할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Due to the rapid development of IT in recent years, not only personal information but also the key technologies and information leakage that companies have are becoming important issues. For the enterprise, the core technology that the company possesses is a very important part for the survival of the enterprise and for the continuous competitive advantage. Recently, there have been many cases of technical infringement. Technology leaks not only cause tremendous financial losses such as falling stock prices for companies, but they also have a negative impact on corporate reputation and delays in corporate development. In the case of SMEs, where core technology is an important part of the enterprise, compared to large corporations, the preparation for technological leakage can be seen as an indispensable factor in the existence of the enterprise. As the necessity and importance of Information Security Management (ISM) is emerging, it is necessary to check and prepare for the threat of technology infringement early in the enterprise. Nevertheless, previous studies have shown that the majority of policy alternatives are represented by about 90%. As a research method, literature analysis accounted for 76% and empirical and statistical analysis accounted for a relatively low rate of 16%. For this reason, it is necessary to study the management model and prediction model to prevent leakage of technology to meet the characteristics of SMEs. In this study, before analyzing the empirical analysis, we divided the technical characteristics from the technology value perspective and the organizational factor from the technology control point based on many previous researches related to the factors affecting the technology leakage. A total of 12 related variables were selected for the two factors, and the analysis was performed with these variables. In this study, we use three - year data of "Small and Medium Enterprise Technical Statistics Survey" conducted by the Small and Medium Business Administration. Analysis data includes 30 industries based on KSIC-based 2-digit classification, and the number of companies affected by technology leakage is 415 over 3 years. Through this data, we conducted a randomized sampling in the same industry based on the KSIC in the same year, and compared with the companies (n = 415) and the unaffected firms (n = 415) 1:1 Corresponding samples were prepared and analyzed. In this research, we will conduct an empirical analysis to search for factors influencing technology leakage, and propose an early warning system through data mining. Specifically, in this study, based on the questionnaire survey of SMEs conducted by the Small and Medium Business Administration (SME), we classified the factors that affect the technology leakage of SMEs into two factors(Technology Characteristics, Organization Characteristics). And we propose a model that informs the possibility of technical infringement by using Support Vector Machine(SVM) which is one of the various techniques of data mining based on the proven factors through statistical analysis. Unlike previous studies, this study focused on the cases of various industries in many years, and it can be pointed out that the artificial intelligence model was developed through this study. In addition, since the factors are derived empirically according to the actual leakage of SME technology leakage, it will be possible to suggest to policy makers which companies should be managed from the viewpoint of technology protection. Finally, it is expected that the early warning model on the possibility of technology leakage proposed in this study will provide an opportunity to prevent technology Leakage from the viewpoint of enterprise and government in advance.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 수행한 중소기업기술통계 조사 문항을 바탕으로 중소기업의 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위해 기술유출 중소기업 415개, 기술유출 미경험 중소기업 415개에 대해 통계분석을 수행하였다. 분석을 위해 기술 자체 특성, 기술 개발 조직 특성 총 두 가지 요인으로 구분하였고, 요인들에 속하는 각각의 변수들이 중소기업의 기술유출에 어떠한 영향을 미치는지 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다.

제안 방법

독립변수에는 기술 자체 특성 요인과 기술 개발 조직 특성 요인을 사용하였으며, 기술 자체 특성에는 기술의 난이도(Q1), 기술의 신규성(Q2), 기술의 수명주기(Q3), 기술의 모방기간(Q4), 대기업으로부터 기술 이전 요구 유무(Q5) 변수가 포함되어 있다. 기술 개발 조직 특성에는 종사자 수(Q6), 연구원 비율(Q7), 성과보상제 시행 유무(Q8), 기술개발시도 건수(Q9), 기술의 개발 방식 (Q10), 특허 및 지식재산권 등록 현황(Q11), 보안 규정 유무(Q12)을 포함하여 총 12개 문항을 독립변수로 사용하였다. 이러한 문항을 통해 국내 중소기업이 보유하고 있는 기술 유출에 변수들이 미치는 영향력을 측정해 보기 위해 로지스틱 회귀분석을 수행하였다.
본 연구에서는 3개년 데이터에서 기술유출 여부를 종속변수로 하였으며 기술 침해를 당한 기업의 경우 1로, 침해를 당하지 않은 기업의 경우 0으로 값을 부여하였다. 독립변수에는 기술 자체 특성 요인과 기술 개발 조직 특성 요인을 사용하였으며, 기술 자체 특성에는 기술의 난이도(Q1), 기술의 신규성(Q2), 기술의 수명주기(Q3), 기술의 모방기간(Q4), 대기업으로부터 기술 이전 요구 유무(Q5) 변수가 포함되어 있다. 기술 개발 조직 특성에는 종사자 수(Q6), 연구원 비율(Q7), 성과보상제 시행 유무(Q8), 기술개발시도 건수(Q9), 기술의 개발 방식 (Q10), 특허 및 지식재산권 등록 현황(Q11), 보안 규정 유무(Q12)을 포함하여 총 12개 문항을 독립변수로 사용하였다.
분석을 위해 기술 자체 특성, 기술 개발 조직 특성 총 두 가지 요인으로 구분하였고, 요인들에 속하는 각각의 변수들이 중소기업의 기술유출에 어떠한 영향을 미치는지 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 마지막으로 전체 요인들에 대해 데이터마이닝 기법을 사용하여 중소기업의 기술침해가능성을 조기에 알려주는 모형을 개발해보았다.
실증분석을 수행하기 위해서 중소기업청에서 수행한 통계 조사 데이터를 활용하였으며, 로지스틱 회귀분석을 통해 어떠한 요인들이 기업의 기술유출에 영향을 미치는 확인해 보았다. 마지막으로 통계분석을 통해 검증된 요인들을 기반으로 인공지능 기법들 중 하나인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 기술침해 가능성을 조기에 알려주는 모형을 제안하고자 한다.
본 연구에서 사용된 12개의 문항들과 SVM을 통한 예측 알고리즘을 기반으로 지능형 기술 유출 조기경보 시스템을 설계하였다([Figure 2] 참조). 사용자가 12개 문항에 대해 값을 입력하면, 중소기업청에서 제공하는 기술유출 데이터와 SVM기반의 알고리즘을 통해 설계된 예측모형에서 분석을 수행하게 된다.
본 연구에서는 3개년 데이터에서 기술유출 여부를 종속변수로 하였으며 기술 침해를 당한 기업의 경우 1로, 침해를 당하지 않은 기업의 경우 0으로 값을 부여하였다. 독립변수에는 기술 자체 특성 요인과 기술 개발 조직 특성 요인을 사용하였으며, 기술 자체 특성에는 기술의 난이도(Q1), 기술의 신규성(Q2), 기술의 수명주기(Q3), 기술의 모방기간(Q4), 대기업으로부터 기술 이전 요구 유무(Q5) 변수가 포함되어 있다.
본 연구에서는 SVM의 커널함수로서 다항식 커널과 RBF 커널을 사용하여 커널함수의 상한 C와 커널 파라미터(d, δ²)에 다양한 값들을 대입해 실험을 수행하였는데, Tay & Cao(2002)에 따라 C의 값을 1, 10, 33, 55, 78, 100으로 설정하였고, δ²의 값을 1, 25, 50, 75, 100으로 설정하여, 각각의 값을 다르게 대입해 보았다.
본 연구에서는 기술 유출에 대한 영향요인을 기술의 가치와 관련된 요소와 기술 통제와 관련된 요소로 나누어 분석 틀을 설계하였다. 실증분석을 수행하기 위해서 중소기업청에서 수행한 통계 조사 데이터를 활용하였으며, 로지스틱 회귀분석을 통해 어떠한 요인들이 기업의 기술유출에 영향을 미치는 확인해 보았다.
본 연구에서는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 수행한 중소기업기술통계 조사 문항을 바탕으로 중소기업의 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위해 기술유출 중소기업 415개, 기술유출 미경험 중소기업 415개에 대해 통계분석을 수행하였다. 분석을 위해 기술 자체 특성, 기술 개발 조직 특성 총 두 가지 요인으로 구분하였고, 요인들에 속하는 각각의 변수들이 중소기업의 기술유출에 어떠한 영향을 미치는지 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 마지막으로 전체 요인들에 대해 데이터마이닝 기법을 사용하여 중소기업의 기술침해가능성을 조기에 알려주는 모형을 개발해보았다.
본 연구에서 사용된 12개의 문항들과 SVM을 통한 예측 알고리즘을 기반으로 지능형 기술 유출 조기경보 시스템을 설계하였다([Figure 2] 참조). 사용자가 12개 문항에 대해 값을 입력하면, 중소기업청에서 제공하는 기술유출 데이터와 SVM기반의 알고리즘을 통해 설계된 예측모형에서 분석을 수행하게 된다. 모형에서는 수행된 분석의 결과물로 예측 값을 추출하게 되고, 이는 시스템 엔진에서 시각화과정을 거쳐 결과 값을 최종적으로 사용자에게 보여주게 된다.
위와 같은 선행연구를 통해 본 연구에서는 Control 관점의 기술 개발 조직 특성 요인이 기업의 기술 유출에 의한 피해 유무에 영향을 미칠 변수로 종사자 및 연구원 비율, 성과보상제 시행 유무, 기술개발시도 건수, 기술 개발 방식(자체개발/외부 협력 개발), 기술에 대한 특허 및 지식재산권 등록 현황, 보안규정 유무 변수를 선정하였다([Figure 1] 참조).
이를 기반으로 본 연구에서는 KSIC 기반의 동종 산업 내에서 연도별로 무작위 추출을 통해 기술 유출에 의한 피해를 입은 기업(n=415)과 피해를 입지 않은 기업(n=415)을 대상으로 1:1대응표본을 만들어 분석을 수행하였다.
, 2015). 이를 기반으로 본 연구에서는 기술 유출에 있어서 크게 기술의 가치(Value)와 관련된 요소와 기술 통제(Control)와 관련된 두 요소로 구분하였고, 이를 기반으로 분석을 위한 구조를 설계하였다. 첫 번째 요소인 기술의 가치(Value)가 증가하면, 기술 자체의 매력도가 높아져 기술 유출 가능성(p)이 증가할 수 있으며, 이는 기술의 자체적인 특성과 관련되어 있다고 전제하였다.

대상 데이터

본 연구에서 사용된 분석 자료는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 수행한 2011년, 2013년, 2014년도 ‘중소기업기술통계조사’이다.
본 연구의 분석 데이터는 KSIC기반 2자리 분류를 기반으로 30개 업종이 포함되어 있으며, 3개년 도에 걸쳐 기술 유출에 의한 피해를 입은 기업들의 수는 415개이다. 표본의 특성을 살펴보면 2011년에 기술유출 피해를 입은 기업수가 216개로 가장 많으며, 2013년(123), 2014(76) 순으로 시간이 지남에 따라 기술 유출에 대한 빈도수가 점점 줄어들고 있다.
위와 같은 선행연구를 통해 본 연구에서는 Value 관점의 기술 자체 특성 요인으로서 기술의 난이도, 기술의 신규성, 기술의 수명주기, 기술의 모방기간, 대기업에서의 기술 이전 제안 유무에 대한 변수들을 분석 대상으로 선정하였다.
상기 조사는 중소기업의 R&D 실태를 파악하고, 중소기업에 대한 기술개발 활동, 기술개발조직, 기술보호 등과 같은 중소기업 지원에 대한 기획 및 추진을 위한 자료이며, 중소기업기술혁신촉진법 제 8조(중소기업 기술통계의 작성)에 근거하여 실시되고 있다. 조사 대상은 한국표준산업분류 (KSIC)상 제조업 및 제조업 외 기술개발수행 중소기업 42,110개사(종사자수 5인 이상 300인 미만)인 모집단 중에서 매년 약 2,200개사(제조업 1,779개사, 제조업 이외 업종 421개사)를 표본 추출하여 면접조사, E-mail, 전화조사 등의 방법으로 조사를 진행되었다.

데이터처리

본 연구에서는 기술 유출에 대한 영향요인을 기술의 가치와 관련된 요소와 기술 통제와 관련된 요소로 나누어 분석 틀을 설계하였다. 실증분석을 수행하기 위해서 중소기업청에서 수행한 통계 조사 데이터를 활용하였으며, 로지스틱 회귀분석을 통해 어떠한 요인들이 기업의 기술유출에 영향을 미치는 확인해 보았다. 마지막으로 통계분석을 통해 검증된 요인들을 기반으로 인공지능 기법들 중 하나인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 기술침해 가능성을 조기에 알려주는 모형을 제안하고자 한다.
기술 개발 조직 특성에는 종사자 수(Q6), 연구원 비율(Q7), 성과보상제 시행 유무(Q8), 기술개발시도 건수(Q9), 기술의 개발 방식 (Q10), 특허 및 지식재산권 등록 현황(Q11), 보안 규정 유무(Q12)을 포함하여 총 12개 문항을 독립변수로 사용하였다. 이러한 문항을 통해 국내 중소기업이 보유하고 있는 기술 유출에 변수들이 미치는 영향력을 측정해 보기 위해 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 로지스틱 회귀 분석의 경우 이항 확률을 가진 종속변수를 통계적으로 사용하기 위해 용이하며, 주가지수, 부도예측, 구매예측 등의 경영학 측면에서 다양하게 활용되고 있다(Barniv et al.

이론/모형

본 연구에서는 SVM의 커널함수로서 다항식 커널과 RBF 커널을 사용하여 커널함수의 상한 C와 커널 파라미터(d, δ²)에 다양한 값들을 대입해 실험을 수행하였는데, Tay & Cao(2002)에 따라 C의 값을 1, 10, 33, 55, 78, 100으로 설정하였고, δ²의 값을 1, 25, 50, 75, 100으로 설정하여, 각각의 값을 다르게 대입해 보았다. SVM을 실험하기 위해서 LIBSVM을 사용하였다. SVM 실험 결과, RBF 커널 적용 시 C=10, δ²=75일 때, 67.
마지막으로 본 연구에서는 앞서 제시한 모든 요인들을 사용하여, 인공지능기법 중 하나인 SVM(Support Vector Machine)을 통해 기술 유출 예측 모형을 설계하였다. 예측 모형을 설계하기 위한 기법으로는 로지스틱 회귀분석, ANN(Artificial Neural Network), CBR(Case-based Reasoning)등과 같은 기법들이 있지만, SVM은 타 기법에 비해 예측성과가 가장 높고, 적은 학습자료 만으로도 신속하게 수행이 가능하며, 비교적 간단한 방법으로 좋은 성능을 낼 수 있는 장점이 있다(Ahn, et al.
본 연구에서는 로지스틱 회귀분석 모형에 대해 변수 전체를 탐색하기 위해서 모든 변수를 모델에 포함시키는 ‘입력’ 방식을 사용하여 분석을 수행하였다.

성능/효과

SVM 실험 결과, RBF 커널 적용 시 C=10, δ²=75일 때, 67.47%로 가장 우수한 예측률을 보이고 있음을 알 수 있다([Table 5] 참조).
반대로 기술의 난이도나 신규성이 높으면 기술을 모방하는데 걸리는 시간이 더 길어질 것이다. 결과적으로 기술의 가치가 크면 모방개발 기간이 길어질 것이고 이는 기술의 유출 가능성이 높아질 수 있을 것이라고 예측해 볼 수 있다. 마찬가지로 기업이 보유하고 있는 기술의 수명주기(Life Cycle)는 사업 성과와 상관관계가 존재하고, 수명주기가 길수록 사업성은 높아진다(Kim, 2007).
따라서 기술의 매력도가 증가하게 되어, 외부에서 기술을 유출하려는 유인이 커지게 되어 유출의 위험 역시 커질 것임을 추측해볼 수 있다. 기술 개발 조직 특성 요인에서는 연구원 비율(Q7), 성과보상제 유무(Q8), 기술개발 시도건수(Q9), 특허 및 지식재산권 등록현황(Q11) 4개의 변수들이 유의하게 도출되었고, 종사자 수 (Q6), 기술의 개발 방식(Q10), 보안 규정 유무(Q12)변수들은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 특히, 기술유출로 인한 피해에 대해 유의하게 도출된 변수들 중 기술의 난이도 및 신규성, 대기업에서의 기술이전 제안 유무, 성과보상제 유무, 기술개발 시도건수, 특허 및 지식재산권 등록 현황 변수들은 모두 양의 상관관계를 나타나고 있지만, 연구원 비율 변수 유의수준(p<.
기술 자체 특성과 기술 개발 조직 특성 요인의 총12개의 독립변수들과 종속변수인 기술유출의 관계를 규명하기 위해 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과[Table 3], 기술 자체 특성 요인에서는 기술의 난이도(Q1), 기술의 신규성(Q2), 대기업에서의 기술이전 제안 유무(Q5) 3개의 변수들이 유의하게 도출되었으며, 기술의 수명주기(Q3), 기술의 모방기간(Q4) 변수는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 즉 기술 자체의 난이도가 높고, 새로운 기술일수록 기업에서는 기술에 대해 R&D 투자비용과 긴 기간이 소모 되었다는 것이고 이는 기술의 매력도가 증가했음을 의미한다.
첫 번째 요소인 기술의 가치(Value)가 증가하면, 기술 자체의 매력도가 높아져 기술 유출 가능성(p)이 증가할 수 있으며, 이는 기술의 자체적인 특성과 관련되어 있다고 전제하였다. 두 번째 요소인 기술의 통제(Control)가 증가하면, 기업 내부에의 규정 혹은 관리적인 보안이 강화되는 측면에서 기술 유출에 가능성(Possibility)이 낮아질 수 있고, 이는 인적, 기업의 내부적인 속성과 관련되어 있다고 전제하였다. 이를 나타내면 다음과 같다.
실무적인 공헌으로는 첫 번째, 실제 중소기업 기술 유출 피해의 유무에 따라서 실증적으로 요인들을 도출하였기 때문에, 정책 담당자에게 어떤 기업들이 기술 보호 관점에서 관리되어야 하는지 방향성을 제시하였다는 점이다. 둘째, 중소기업 관점에서도 자신의 현재 상태 및 개발하고 있는 기술 특성에 입각해서, 기술 유출 관련되어 얼마나 많은 자원을 할당하여 보호해야 하는지의 전략적 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 마지막으로 본 연구가 제안하는 기술 유출 조기 경보 시스템의 활용 관점에서 공헌을 가진다.
기존의 연구는 단 개년의 소수의 데이터만으로 분석을 행하고 있는데, 본 연구에서는 다개년 다수의 다양한 업종 사례를 중심으로 연구를 진행했다는 점이 의미 있다. 마지막으로 본 연구는 인공지능 모형 개발 관점에서 의미를 가질 수 있는데, 기존 인공지능 연구가 다루지 않은 기술 침해 부분을 기술 침해 유무의 대응 표본을 중심으로 조기 경보 모형을 개발했다는 점이 기존의 인공지능 연구 분야를 넓히는 데 기여했다고 볼 수 있다.
더 나아가 거래 단절 등의 보복 우려 혹은 대기업의 금전적 대가성 스카우트를 통해서 중소기업의 핵심 기술 유출을 시도하려는 사례도 존재한다(Jung, 2009; Jung, 2015). 즉, 중소기업이 보유하고 있는 기술의 가치가 커질수록 대기업에서 기술에 대한 정보를 요구할 가능성이 커질 것이며, 결과적으로 보유하고 있는 기술에 대한 유출 가능성이 증가할 것임을 예측해 볼 수 있다.
이를 기반으로 본 연구에서는 기술 유출에 있어서 크게 기술의 가치(Value)와 관련된 요소와 기술 통제(Control)와 관련된 두 요소로 구분하였고, 이를 기반으로 분석을 위한 구조를 설계하였다. 첫 번째 요소인 기술의 가치(Value)가 증가하면, 기술 자체의 매력도가 높아져 기술 유출 가능성(p)이 증가할 수 있으며, 이는 기술의 자체적인 특성과 관련되어 있다고 전제하였다. 두 번째 요소인 기술의 통제(Control)가 증가하면, 기업 내부에의 규정 혹은 관리적인 보안이 강화되는 측면에서 기술 유출에 가능성(Possibility)이 낮아질 수 있고, 이는 인적, 기업의 내부적인 속성과 관련되어 있다고 전제하였다.
표본의 특성을 살펴보면 2011년에 기술유출 피해를 입은 기업수가 216개로 가장 많으며, 2013년(123), 2014(76) 순으로 시간이 지남에 따라 기술 유출에 대한 빈도수가 점점 줄어들고 있다. 향후 유망사업으로 주목받고 있는 6개의 첨단 산업기술 6T(IT, BT, NT, ET, ST, CT)를 기반으로 구분했을 경우에는 해당없음을 제외한 IT(Information Technology)업종이 가장 높은 비율로 기술유출에 의한 피해를 입었으며, 뒤를 이어 ET(Environment Technology), BT(Biology Technology)업종 순으로 높은 것을 볼 수 있다([Table 1], [Table 2] 참조).

후속연구

이러한 공헌에도 불구하고 본 연구에서는 중소기업 데이터를 기반으로 분석을 수행하였기 때문에 기술유출에 대해 대기업은 분석대상에서 배제되었다는 점, 산업별 표본이 부족하여 산업군별 분석을 수행하지 못하였다는 점, 설문 조사가 대상자의 기억에 의존한 응답이기 때문에 회상 편향(recall bias)의 한계점이 있을 수 있다. 데이터를 기반으로 하는 정량적인 분석과 실제 고충을 파악해 볼 수 있는 정성적인 분석이 함께 설계되고 수행된다면, 더 완성도 있는 연구가 될 수 있을 것이라고 기대한다.
이러한 공헌에도 불구하고 본 연구에서는 중소기업 데이터를 기반으로 분석을 수행하였기 때문에 기술유출에 대해 대기업은 분석대상에서 배제되었다는 점, 산업별 표본이 부족하여 산업군별 분석을 수행하지 못하였다는 점, 설문 조사가 대상자의 기억에 의존한 응답이기 때문에 회상 편향(recall bias)의 한계점이 있을 수 있다. 데이터를 기반으로 하는 정량적인 분석과 실제 고충을 파악해 볼 수 있는 정성적인 분석이 함께 설계되고 수행된다면, 더 완성도 있는 연구가 될 수 있을 것이라고 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기업의 기술개발에 있어 개방형 혁신의 한계점은 무엇인가?	한편, 자원이 부족하고, 자체 개발 능력이 낮은 단점을 가지고 있는 중소기업에게는 공동개발, 외부 협력 등과 같은 개방형 혁신(Open Innovation)은 기업의 기술개발에 있어 효율성을 높일 수 있으며, 자금력 및 인력에 대한 부분을 보완할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기술에 대한 정보를 공유해야 하기 때문에 핵심 자료들이 외부로 유출 될 가능성이 있으며, 실제 기술개발 과정에서 기업의 핵심 기술을 유출하고 자체 생산에 들어가는 사례들도 존재한다(Hong, 2005; Jung, 2015). 따라서 기술개발을 추진 방식에 따라서 기술 유출에 영향을 미칠 수 있기 때문에, 중소기업에서는 자체적(독자적)으로 개발을 수행할 지, 외부와 공동(위탁) 개발을 통해 기술 개발을 할지에 대해 장단점을 고려하여 기술개발을 추진할 필요가 있다.
	기술 유출로 발생할 수 있는 문제는 무엇이 있는가?	기업에게 있어서 보유하고 있는 핵심 기술은 기업의 생존 및 지속적으로 경쟁 우위를 차지하기 위해 매우 중요한 부분이다. 최근 기술 침해 사례가 많이 일어나고 있는데, 기술 유출은 기업에게 있어서 주가하락 등의 막대한 재무적인 손실을 가져올 뿐만 아니라, 기업의 신뢰에 손상을 입게 되고, 기업의 발전을 지연시키게 되는 악영향을 미치게 된다. 특히, 대기업에 비해 핵심기술이 기업 내 중요한 많은 부분을 차지하는 중소기업에 있어서 기술 유출에 대한 대비는 기업의 존립에 있어서 필수적인 요소로 볼 수 있다.
	인공지능기법 중 하나인 SVM의 장점은 무엇인가?	마지막으로 본 연구에서는 앞서 제시한 모든 요인들을 사용하여, 인공지능기법 중 하나인 SVM(Support Vector Machine)을 통해 기술 유출 예측 모형을 설계하였다. 예측 모형을 설계하기 위한 기법으로는 로지스틱 회귀분석, ANN(Artificial Neural Network), CBR(Case-based Reasoning)등과 같은 기법들이 있지만, SVM은 타 기법에 비해 예측성과가 가장 높고, 적은 학습자료 만으로도 신속하게 수행이 가능하며, 비교적 간단한 방법으로 좋은 성능을 낼 수 있는 장점이 있다(Ahn, et al., 2005).

참고문헌 (26)

Ahn, H. C., I. G. Han, and K. J. Kim, "Purchase prediction model using the support vector machine," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.11, No.3(2005), 69-81.
Barniv, R., A. Agarwal, and R. Leach, "Predicting the outcome following bankruptcy filing: a three-state classification using neural networks," Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, Vol.6, No.3 (1997), 177-194.

상세보기
Chae, J. W. and Y. H. Ko, "Exploring case Study on Security Factors and Strategy to Prevent Leakage of Corporate Information for CEO," The Journal of Professional Management, Vol.15, No.1(2012), 87-113.
Chang, E. M., "Effects of Individual Performance Based Compensation on Employee's Work Effort: In the context of Commitment HR Bundles," Korean Journal of Management, Vol.11, No.1, 133-158.
Chang, H. B. and J. H. Song, "The Exploratory Study on the Evaluation of Security System for Industrial Technology Leakage Prevention," Korean Journal of Industry Security, Vol.1, No.1(2009), 50-61.
Choi, E. R., B. G. Lee, Y. I. Park, and K. M. Park, "A Study on the Leaking Channels of Industrial Technology," Police Science Institute, Vol.26, No.1(2012), 225-260.
Choi, P. A. and M. H. Lee, "A Study on Industrial Security Factors Influencing Industrial Technology Outflow Prevention Using Logistic Regression," The Korean Society of Private Security, Vol.12, No.3(2013), 182-206.
Deci, E. L., & R. M. Ryan, "The empirical exploration of intrinsic motivational processes," Advances in experimental social psychology, Vol.13(1980), 39-80.
Heneman, R. L., Merit pay: Linking pay increases to performance ratings. Addison Wesley Longman, 1992
Hong, J. P., "The Effect of Technological Collaboration on the Innovation Performance of Small and Medium-sized Firms," The Journal of Small Business, Vol.27, No.3(2005), 3-32.
Hong, J. S., W. H. Park, Y. H. Kim, and K. H. Kook, "Small Business Technological Assets Protection Factors Analysis Using Logistic Regression Analysis," The Journal of Society for e-Business Studies, Vol.20, No.3(2015), 1-10.
Hwang, H. D. and C. M. Lee, "A Study on the Relationship between Industrial Espionage, Self-Control, and Organizational Commitment," Korean Security Science Review, No.47(2016), 119-137.
Jung, J. S., "The Study of Protective Solution and People in Technology Outflow about SMEs," International commerce and information review, Vol.17, No.3(2015), 133-152.

원문보기 상세보기
Kim, D. B. and J. H. Kim, "Antecedents of the Performance Based Pay: A Comparison of Japanese and Korean Firms," Quarterly Journal of Labor Policy, Vol.11, No.1(2011), 25-54.
Kim, H. J. and J. H. Ahn, "An Empirical Study of Employee's Deviant Behavior for Improving Efficiency of Information Security Governance," The Journal of Society for e-Business Studies, Vol.18, No.1(2013), 147-165.

원문보기 상세보기
Kim, M. B. and K. J. Kim, "The law regarding the outflow prevention & a protection of industrial technology and Issues," Intellectual Property Society, Vol.23, No.2(2007), 1-36.
Kim, U. J, Modern technology management, economics, Ajin, Seoul, 2007
Korea Small Business Institute, "Status and Tasks of SME Technology Protection Support Policy", KOSBI SME Foucs, Vol.14, No.17(2014).
Lee, C. S. and Y. H. Kim, "An Analysis of Relationship between Industry Security Education and Capability," The Journal of Society for e-Business Studies, Vol.20, No.2(2015), 27-36.

원문보기 상세보기
Lee, M. S. and R. G. Choe, "Imitation Strategy, Environment, and Business Performance in followers," Korean Management Review, Vol.31, No.2(2002), 405-429.
Mohr, J. J., "The management and control of information in high-technology firms," The Journal of High Technology Management Research, Vol.7, No.2(1996), 245-268.

상세보기
Noh, M. S. and S. Y. Lee, "Explaining Industrial Security of SMEs in Korea," Korean Public Administration Review, Vol.44, No.3(2010), 239-259.
Tay, F. E. and L. J. Cao, "Modified support vector machines in financial time series forecasting," Neurocomputing, Vol.48, No.3(2002), 847-861.

상세보기
Yang, K. Y., "The Limitations and New Agendas for the New Managerial Reform Initiatives in Korean Local Governments," The Korean Journal of Local Government Studies, Vol.8, No.2(2004), 245-265.
Yu, G. C., "Determinants and Organizational Effectiveness of Performance-based Human Resource Management," Korean Journal of Management, Vol.15, No.3(2007), 187-224.
Zhang, G., M. Y. Hu, B. E. Patuwo, and D. C. Indro, "Artificial neural networks in bankruptcy prediction: General framework and cross-validation analysis," European journal of operational research, Vol.116, No.1(1999), 16-32.

상세보기

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증