원문정보
A Study on the Machine Learning-Based Smart Consulting Methodology for Sustainable Management of Small and Medium Enterprises
초록
영어
Diagnosis of corporate management in a rapidly changing environment is a key factor for future competitiveness, and many companies are investing a lot of time and money in management consulting. However, it is difficult for most SMEs (Small and Medium sized Enterprises) to receive management consulting due to insufficient financial problems. Therefore, this study proposed a machine learning-based smart consulting methodology for SMEs that have barriers to entry into management consulting. To evaluate the performance of the proposed methodology, corporate data collected from various platforms such as NICE D&B and NTIS were utilized, and the results of experiments compared with consulting expert diagnosis showed an average accuracy of more than 80%. Through this study, SMEs that have been unable to receive professional management consulting will be able to identify the problems and improvements of the enterprise in a short time at low cost, which will contribute to the growth of SMEs into sustainable enterprises in the future.
한국어
빠르게 변화하는 경영 환경 속 미래 경쟁력 확보를 위한 기업 진단은 필수적이며 많은 기업들은 컨설팅에 많 은 시간과 비용을 투자하고 있다. 하지만, 대부분의 중소기업들은 재정 문제로 인해 경영컨설팅을 제공받기 어 려운 실정이다. 이 문제를 개선하기 위해 본 연구는 중소기업에게 경영컨설팅을 효율적으로 제공할 수 있는 머 신러닝 기반 스마트 컨설팅 방법론을 제안하였다. 제안 방법론의 검증을 위해 NICE D&B, NTIS 등의 플랫폼에 서 수집한 기업 데이터를 활용하였고, 전문 컨설턴트의 진단과 비교한 실험 결과 머신러닝 모델은 정확도 기준 80% 이상의 높은 성능 수준을 보였다. 본 연구를 통해 기존의 전문적인 경영컨설팅을 제공받기 어려웠던 중소 기업들은 저비용으로 빠른 시간 내 기업의 문제점과 개선사항을 파악할 수 있을 것이며, 이를 통해 중소기업이 향후 지속 가능한 기업으로 성장하는 데 기여할 수 있을 것을 기대한다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1. 경영컨설팅
2.2. 머신러닝과 빅데이터 분석
Ⅲ. 연구 방법론
3.1 데이터 수집
3.2 변수 측정
3.3. 모델 구축
3.4. 평가 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
5.1 연구결과 요약
5.2 학술적 시사점
5.3 기업 경영의 실무적 시사점
5.4 한계점 및 향후 연구 계획
<참고문헌>
Abstract