랜덤포레스트를 이용한 모기업의 하향 거래처 기업의 분류: 자동차 부품산업의 가치사슬을 중심으로 Classification of Parent Company's Downward Business Clients Using Random Forest: Focused on Value Chain at the Industry of Automobile Parts원문보기
김태진
(Department of Industrial and Information Systems, Public Policy and Information Technology Professional Graduate School, SNUT)
,
홍정식
(Department of Industry Information System Engineering, SNUT)
,
전윤수
(Department of Data Science, SNUT)
,
박종률
(Department of Data Science, SNUT)
,
안태욱
(Business on Communication, Ltd)
가치사슬은 경쟁우위 강화를 위한 전략적 도구로써 주로 기업수준, 산업수준에서 분석되어 왔다. 그런데 기업수준에서 가치사슬 분석을 수행하기 위해서는 분석 기업의 거래처 기업들이 그 기업의 가치 사슬에 속하는지의 여부에 따라 분류되어야 한다. 단일 기업에 대한 가치사슬 분류는 전문가들에 의해 원활히 수행될 수 있지만 다수의 기업을 대상으로 분류할 때는 많은 비용과 시간이 소요되는 등의 한계점이 따른다. 따라서 본 연구에서는 실거래 데이터를 기반으로 특정 기업의 거래처 기업들을 분류해서 가치사슬 기업을 자동적으로 도출해주는 모형을 제안하고자 한다. 총 19개의 거래 속성 변수를 실거래 데이터로부터 도출하여 기계학습의 입력 데이터의 형태로 가공하였고, 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하여 가치사슬 분류 모형을 구축하였다. 자동차 부품 기업 사례에 본 연구 모형을 적용한 결과, 정확도 92%, F1-척도 76% 그리고 AUC 94%로 자동적 가치사슬 분류의 가능성을 확인하였다. 또한 거래집중도, 거래금액 그리고 거래처별 총 매출액 등과 같은 거래 속성들이 가치사슬에 속하는 기업들을 대표하는 주요 특성임을 확인하였다.
가치사슬은 경쟁우위 강화를 위한 전략적 도구로써 주로 기업수준, 산업수준에서 분석되어 왔다. 그런데 기업수준에서 가치사슬 분석을 수행하기 위해서는 분석 기업의 거래처 기업들이 그 기업의 가치 사슬에 속하는지의 여부에 따라 분류되어야 한다. 단일 기업에 대한 가치사슬 분류는 전문가들에 의해 원활히 수행될 수 있지만 다수의 기업을 대상으로 분류할 때는 많은 비용과 시간이 소요되는 등의 한계점이 따른다. 따라서 본 연구에서는 실거래 데이터를 기반으로 특정 기업의 거래처 기업들을 분류해서 가치사슬 기업을 자동적으로 도출해주는 모형을 제안하고자 한다. 총 19개의 거래 속성 변수를 실거래 데이터로부터 도출하여 기계학습의 입력 데이터의 형태로 가공하였고, 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하여 가치사슬 분류 모형을 구축하였다. 자동차 부품 기업 사례에 본 연구 모형을 적용한 결과, 정확도 92%, F1-척도 76% 그리고 AUC 94%로 자동적 가치사슬 분류의 가능성을 확인하였다. 또한 거래집중도, 거래금액 그리고 거래처별 총 매출액 등과 같은 거래 속성들이 가치사슬에 속하는 기업들을 대표하는 주요 특성임을 확인하였다.
The value chain has been utilized as a strategic tool to improve competitive advantage, mainly at the enterprise level and at the industrial level. However, in order to conduct value chain analysis at the enterprise level, the client companies of the parent company should be classified according to ...
The value chain has been utilized as a strategic tool to improve competitive advantage, mainly at the enterprise level and at the industrial level. However, in order to conduct value chain analysis at the enterprise level, the client companies of the parent company should be classified according to whether they belong to it's value chain. The establishment of a value chain for a single company can be performed smoothly by experts, but it takes a lot of cost and time to build one which consists of multiple companies. Thus, this study proposes a model that automatically classifies the companies that form a value chain based on actual transaction data. A total of 19 transaction attribute variables were extracted from the transaction data and processed into the form of input data for machine learning method. The proposed model was constructed using the Random Forest algorithm. The experiment was conducted on a automobile parts company. The experimental results demonstrate that the proposed model can classify the client companies of the parent company automatically with 92% of accuracy, 76% of F1-score and 94% of AUC. Also, the empirical study confirm that a few transaction attributes such as transaction concentration, transaction amount and total sales per customer are the main characteristics representing the companies that form a value chain.
The value chain has been utilized as a strategic tool to improve competitive advantage, mainly at the enterprise level and at the industrial level. However, in order to conduct value chain analysis at the enterprise level, the client companies of the parent company should be classified according to whether they belong to it's value chain. The establishment of a value chain for a single company can be performed smoothly by experts, but it takes a lot of cost and time to build one which consists of multiple companies. Thus, this study proposes a model that automatically classifies the companies that form a value chain based on actual transaction data. A total of 19 transaction attribute variables were extracted from the transaction data and processed into the form of input data for machine learning method. The proposed model was constructed using the Random Forest algorithm. The experiment was conducted on a automobile parts company. The experimental results demonstrate that the proposed model can classify the client companies of the parent company automatically with 92% of accuracy, 76% of F1-score and 94% of AUC. Also, the empirical study confirm that a few transaction attributes such as transaction concentration, transaction amount and total sales per customer are the main characteristics representing the companies that form a value chain.
랜덤포레스트(Random Forest)는 의사결정나무를 여러 개 구축하여 예측 값을 내는 기계 학습 기법이다[3]. 랜덤포레스트를 이루고 있는 각 의사결정나무는 전체 학습 데이터 셋으로부터 일부 무작위 복원 추출된 학습 데이터와 설명변수에 의해 구축된다.
랜덤포레스트가 서포트벡터머신, 인공신경망과 비교했을 때 가지고 있는 장점은?
랜덤포레스트가 항상 다른 알고리즘들에 비해 더 우수한 분류 성능을 보이는 것은 아니지만[26, 35] 인공신경망 또는 서포트벡터머신과 비교할 때 명확한 이점은 존재한다. 상대적으로 적은 파라미터만을 사용자가 선택하면 된다는 점에서 서포트벡터머신, 인공신경망보다 학습의 편의성이 높다고 할 수 있다[28]. 따라서 성능이 우수하면서 학습이 간편한 랜덤포레스트를 본 연구의 분석 알고리즘으로 적용하고자 한다.
의사결정나무는 어떤 알고리즘인가?
의사결정나무(Decision Tree)는 훈련 데이터를 가지고 반응변수(Response Variable)를 가장 잘 설명하는 설명변수(Explanatory Variable)로 가지(Branch)를 뻗어나가는 알고리즘이다[27]. 이 과정의 내부에는 데이터들을 동일 범주끼리 묶이도록 하는 가장 좋은 설명변수가 무엇인지 수치적으로 비교하는 과정이 존재하는데, 그 수치적 표현들 중 대표적인 값들이 지니지수(Gini Index)와 엔트로피 지수(Entropy Index)이다.
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