자연어처리와 기계학습을 통한 디지털 트랜스포메이션의 산업별 영향도 연구

Abstract

‘디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’)은 기업 내, 외부의 비즈니스 환경에서 디지털 기술을 바탕으로 고객중심의 전략적 혁신을 이끌어 내는 과정을 말한다. 이러한 디지털 기반의 사업전환은 기존 전통산업의 사업 영역이 쪼개어지는 언번들링(Unbundling) 현상을 보이며 급격하게 이루어지고 있다. 특히, 제품 시장 적합성(Product Market Fit)을 찾기 위해 빠르게 가설검증과 사업수행을 반복하는 스타트업에 의해 가속화 되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 지금껏 다소 모호한 개념으로 통용되었던 DT 를 키워드 뉴스 크롤링을 통해 새로운 방식으로 수치화하여 각기 다른 특성을 가지는 산업군 안에서 어떠한 특성을 나타내어 왔는지에 대해 자연어처리기법과 비지도학습의 한 방법인 클러스터링을 활용해 확인하였다. 뿐만 아니라 스타트업의 투자데이터를 연계분석하여 각 산업군에서 DT 와 스타트업 투자데이터 간 연관된 시사점을 발굴해보고자 하였다. 결과적으로 각 산업군에서 DT 가 언급되는 빈도의 추세는 해당 분야의 스타트업 생태계 활성화 정도라고 할 수 있는 투자 횟수의 추세와 유의미한 관계를 나타내고 있음을 확인할 수 있었으며, 각 산업군마다 DT 와 연관된 수준과 특성이 다르게 나타나는 현상을 정량적으로 파악하여 산업군을 분류해 볼 수 있었다. 본 연구자료는 기존 전통산업이 향후에 스타트업 위주의 언번들링 현상에 의해 얼마나 많은 영향을 받게 될 지 예측을 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다. 특히 전통산업에 속해 있는 조직의 경우에는 향후 DT를 대비하기 위한 참고 자료로, 신사업을 준비하는 스타트업에서는 기존 산업을 침투하기 위한 전략을 세우기 위한 보조자료로 본 연구를 활용할 수 있을 것이라고 기대한다.