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설명 가능한 인공지능(XAI)과 데이터 매칭을 활용한 스케일업 예측 모형 연구 : 기업가정신과 기술혁신 역량을 중심으로 = Exploring the scale-up growth prediction models utilizing explainable artificial intelligence and data matching : focusing on entrepreneurship and technological innovation capability
중소기업의 스케일업은 국가 경제의 지속 성장을 위한 핵심 동력으로 주목받고 있다. 본 연구는 이 점을 고려, 중소기업의 스케일업 성과에 영향을 미치는 핵심 요인으로 기업가정신과 기술혁신 역량의 역할을 규명하기 위해 데이터 매칭과 설명 가능한 인공지능 기법을 활용하여 스케일업 예측 모형을 도출하였다. 정교한 분석을 위해 2022년 기업가정신실태조사 데이터와 2022년 한국기업혁신조사 데이터를 연결하여 정합성 있는 분석 데이터를 구성하였다. 이후, 예측 모형의 완성도를 높이기 위해 XGBoost 분석을 수행하였으며 이를 해석하기 위해 SHAP(Shapley Additive Explanations) 분석을 진행하였다. 연구 결과, 기업가정신이 스케일업 예측 모형에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었으며 공동개발, 혁신정보 획득, 제품혁신 등도 중요한 요인으로 선정되었다. 중소기업이 스케일업을 달성하기 위해서는 새로운 시장 기회를 포착하고 경쟁우위를 창출하기 위한 기업가정신과 기술혁신 역량이 탄탄하게 구축되어야 함을 본 연구는 시사한다. 또한, 스케일업의 예측 모형을 토대로 기업가정신과 기술혁신 역량이 뛰어난 기업에게 정책적 지원을 집중해야 함을 본 연구는 실무적 교훈으로 제공한다.