본 과제에서는 기업들의 시장진출 전략 수립을 지원하기 위한 그래프 마이닝 방법들을 개발하고자 한다. 이를 위해 시장을 세분화하고 (Segmentation), 시장 예측하여 목표시장을 선정하며 (Targeting), 세부시장에서 Positioning을 하는 3단계 전략을 지원하는 그래프 마이닝 방법을 개발할 계획이다.

본 연구과제는 총 3개년도로 구성되어 있으며 연차별 과제의 세부목표는 다음과 같다. 1차년도에는 Community detection in a node attributed network 방법을 기반으로 '기업의 거래관계 및 산업분류를 활용한 거래 네트워크의 세부시장 탐색 방법'을 개발할 계획이다. 2차년도에는 Link prediction of a temporal network 알고리즘을 기반으로 '미래의 세부시장 규모 예측 방법'을 개발하고자 한다. 3차년도에는 Backbone extraction of a complex network 알고리즘을 기반으로 목표 시장의 공급사슬 구조를 가시화하기 위한 중추 네트워크 추출 방법을 개발할 계획이다.

1. 개별 기업의 시장 내 영향도 추정 연구 중소기업의 신사업 진출을 위해서는 해당시장의 주요기업이 무엇이고 그 기업들이 시장에서 차지하는 영향도가 어느 정도인지를 파악하는 것이 중요하다. 이를 통해 주요기업들이 차지하는 비중이 높은 경우 독과점 시장인지 여부를 판단하고 결과적으로 해당시장의 진입 가능성을 판단할 수 있다. 이를 위해서는 개별기업의 시장 내의 영향도를 평가하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기업 거래 네트워크상에서 거래정보를 기반으로 개별기업의 영향도를 평가하는 방법론을 제안하는 것이다. 거래정보는 기업 간의 거래관계, 금액, 시간 정보로 이루어졌다. 따라서 다른 기업과의 거래빈도수가 높은 기업이 주요기업일 가능성이 높은 것이 사실이다. 또한, 동일한 거래라 하더라고 하더라도 거래 금액이 높을수록 거래가 최근에 이루어 졌을수록 가중치를 높게 부여할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 거래량을 기반으로 기업의 시장내에서 차지하는 영향도를 평가하되 시간 정보와 거래 금액에 가중치를 부여하는 방법을 개발하고 한다. 2. 개별기업의 경쟁기업 탐색 연구 시장 내에서 경쟁기업을 분석하는 것은 시장분석에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 경쟁기업을 선정하게 되면 대상기업과 경쟁기업 간이 재무 상태, 주요제품 등을 비교 분석하고 필요할 경우 경영 전략을 벤치마킹할 수도 있다. 이를 위해서는 무엇보다 경쟁기업에 어떤 기업이 있는지 탐색할 필요가 있다. 기존연구에서 기업과의 경쟁여부를 판단하기 위해 제안된 대표적인 지표로 “시장의 공통성(Market Commonality)”과 “자원의 유사성(Resource Similarity)” 두 가지가 있다. 시장 공통성은 비교대상인 기업들이 생산하는 제품의 진입 시장이 얼마나 유사한 지를 자원 유사성은 제품을 생산하는데 필요한 재료 혹은 부품이 유사한 지를 평가하는 지표이다. 본 연구에서는 대상 기업이 주어지면 회사가 속한 거래 네트워크의 구조적 유사성을 기반으로 다른 회사와의 시장 공통성과 자원의 유사성을 평가하는 방법을 개발하고자 한다. 3. 신규 거래처 발굴 모델 개발 연구 시장 조사분석을 마치게 되면 최종적으로 해야 할 일은 신규 거래처 발굴이다. 기존 거래는 거래 네트워크에서 나타낼 수 있지만 새로운 거래처를 발굴하는 것은 기존에 존재하지 않는 예측하는 문제이기 때문에 본 연구에서는 거래네트워크에서 새로운 거래를 (즉 링크) 예측하는 방법을 개발할 계획이다. 이러한 링크 예측 방법은 대표적인 기계학습 알고리즘으로 기존의 네트워크 구조에서, 각 노드에 현재 연결되어 있지 않지만 네트워크 구조 분석 결과 가장 연결 가능성이 새로운 노드를 예측하는 것이다. 기업 거래 관점에서 다시 설명하면 기존의 기업 거래 정보를 기반으로 가장 거래 가능성이 높은 새로운 기업을 예측하는 방법이다. 이러한 원리를 바탕으로 본 연구에서는 기업의 거래 관계, 거래 금액, 기업의 시장 내 영향도 등을 추가적으로 고려하여 향후에 거래할 경우 파급효과가 높은 기업을 추천하는 알고리즘을 개발하고자 한다.