earticle

영어

This study aims to identify the core competencies of CEOs, which are crucial for the performance of IP-based startups, reflecting their increasing importance. To date, no research has been conducted, either domestically or internationally, analyzing the core competencies of CEOs in IP-based startups. Despite the importance of CEOs, the competencies that form their foundation have not been systematically identified. In this study, we propose a innovative competency modeling method by mining data based on the opinions of actual CEOs from IP-based startups and applying machine learning. The machine learning-based competency modeling method is significant in that it expands the scope from the traditional event-based identification methods to those based on prediction and accuracy. Given the characteristics of IP-based startups, which must adapt to rapidly changing business environments and technologies, this method overcomes the limitations of traditional competency modeling, allowing for more responsive strategies. In our analysis, we applied machine learning algorithms such as Random Forest, Bayesian Network, and Gradient Boosting. Notably, we employed a backward elimination method to derive core competencies that have a close impact on actual high-growth indicators and ensured high prediction rates and accuracy through various ensemble techniques. The 21 core competencies identified through this study include information on their importance and prediction ranking. These insights can be utilized in various fields such as direction setting, evaluation, and nurturing, not only for current CEOs of IP-based startups but also for prospective entrepreneurs.

한국어

본 연구는 높아지는 IP 기반 스타트업의 중요성을 바탕으로, 성과의 중요한 요소라 할 수 있는 최고경영자의 핵심역량에 관해서 도출한 연 구이다. 현재 IP 기반 스타트업 최고경영자를 대상으로 핵심역량을 분 석한 연구는 국내를 포함하여 국외에서도 쉽게 찾아볼 수 없다. 최고 경영자의 중요성에 비해 실질적인 근간이라고 할 수 있는 역량 규명은 이루어지지 않았던 것이다. 본 연구에서는 실제 IP 기반 스타트업 최고 경영자의 의견을 바탕으로 데이터를 마이닝하고 머신러닝을 적용한 새 로운 역량모델링 방법을 제안한다. 머신러닝 기반의 역량모델링 방법 은 기존 행동사건 위주로 진행된 규명 중심의 방법을 예측과 정확도 기반의 범위로 확대하였다는데 의의가 있다. 또한 IP 기반 스타트업의 특성상 급변하는 경영 환경과 기술을 적용해야 하는바, 기존 역량모델 링의 단점을 극복하며, 긴밀한 대응을 할 수 있을 것으로 판단된다. 분 석을 진행하면서 머신러닝의 랜덤포레스트, 베이지안 네트워크, 그래디 언트 부스팅과 같은 알고리즘을 적용하였다. 특히, 역방향 제거방식을 통해 실제 고성장 지표에 밀접한 영향을 주는 핵심역량을 도출하였고, 다양한 앙상블 기법을 통해 높은 예측률과 정확성을 확보하였다. 본 연구로 도출된 21개의 핵심역량은 중요도 및 예측률의 순위 정보까지 포함하고 있다. 이 점을 활용한다면 실제 IP 기반 스타트업의 최고경영 자는 물론, 예비 창업자를 대상으로 방향 수립, 평가, 육성 등 다양한 분야로의 활용이 가능하다.