KR102543211B1 - 비정형 기업 데이터를 이용한 기업성장 예측 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 기업의 재무정보 등의 정형적 데이터와 평판이나 명성등을 나타내는 신뢰도 정보를 이용하여 기업의 성장성 정도를 도출하여 예측하는 비정형 기업 데이터를 이용한 기업성장 예측 시스템에 관한 것으로, 본 발명은 대상 기업의 미래 매출액을 추정하여 산출하는 매출액 예측부와; 대상 기업이 보유한 재무요소로부터 미래 재무제표를 추정하여 대상 기업의 미래 재무적 성과를 양적으로 평가하는 재무제표 추정부와; 대상 기업에 대한 인터넷 상의 수요자 평판을 수치화 하여 산출하는 신뢰성 평가부; 그리고 상기 매출액 예측부, 재무제표 추정부 및 신뢰성 평가부에서 산출된 결과로부터 대상 기업의 미래 성장성을 수치 또는 등급으로 산출하는 성장성 평가부를 포함하여 구성된다. 이와 같은 본 발명에 의하면, 본 발명에서는 전통적인 매출과 재무상태 뿐만 아니라, 기업에 대한 소비자들의 반응과 이에 대한 평가로부터 산출되는 인터넷 상의 기업 평판을 통해 기업의 성장성을 예측하여, 최근 기업 환경이 실제로 반영된 기업성장 가능성을 예측 할 수 있는 효과가 있다.

Description

비정형 기업 데이터를 이용한 기업성장 예측 시스템 {Company's growth potential prediction system using unstructured data}
본 발명은 기업의 성장성 예측 결과를 제공하는 시스템에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 기업의 재무정보 등의 정형적 데이터와 평판이나 명성등을 나타내는 신뢰도 정보를 이용하여 기업의 성장성 정도를 도출하여 예측하는 비정형 기업 데이터를 이용한 기업성장 예측 시스템에 관한 발명이다.
최근에는 금융보증기관, 투자기관 또는 정책자금을 집행하는 기관이 대출 및 투자를 진행시에 거래기업의 성장성을 객관적으로 평가하여 파악하는 것이 중요하다.
이에, 종래에는 기업의 자산을 성장성을 평가하는 경우, 매출액, 재무상태 및 영업권 등의 정형적인 평가자료를 바탕으로 기업의 성장성을 평가하여 수치화된 성장성 또는 등급별 성장성을 도출하여왔다.
이와 같은 예로 대한민국등록특허 제10-2052513호에는 매출액 및 재무상태를 기준으로 미래의 기업 성장성을 평가하는 기술이 개시되어 있다.
그러나, 최근에는 전자통신의 발달과 인터넷의 파급력이 확대됨에 따라 기업의 성장이 전통적인 과거 매출이나 재무상태에만 의존하지 않고, 기업에 대한 소비자들의 반응과 이에 대한 평가에 좌우되는 경향이 심화되고 있다.
즉, 인터넷 상에서 호평이나 악평에 따라 기업의 성장이 크게 좌우되고 있는 현실이나, 종래기술에서는 이와 같은 기업의 인터넷상의 소비자 평판이 기업 성장성을 예측하는데 활용되지 못하는 문제점이 있었다.
(001) 대한민국등록특허 제10-2052513호
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명은 전통적인 매출과 재무상태 뿐만 아니라, 기업에 대한 소비자들의 반응과 이에 대한 평가를 포함하여 기업의 성장성을 예측할 수 있는 기업성장 예측 시스템을 제공하고자 하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명은, 대상 기업의 미래 매출액을 추정하여 산출하는 매출액 예측부와; 대상 기업이 보유한 재무요소로부터 미래 재무제표를 추정하여 대상 기업의 미래 재무적 성과를 양적으로 평가하는 재무제표 추정부와; 대상 기업에 대한 수요자의 평판을 수치화 하여 산출하는 신뢰성 평가부; 그리고 상기 매출액 예측부, 재무제표 추정부 및 신뢰성 평가부에서 산출된 결과로부터 대상 기업의 미래 성장성을 수치 또는 등급으로 산출하는 성장성 평가부를 포함하여 구성된다.
이때, 상기 매출액 예측부는, 대상 기업을 업종 및 규모계에 따라 다수의 단계로 구분하고; 다중회귀모형 또는 의사결정나무모형에 의해 구분된 기업 정보를 변수로 하여 미래 매출액을 예측하여 산출할 수 있다.
그리고 상기 재무제표 추정부는, 기 수집된 재무제표들로부터 차기 재무제표를 추정하여 산출할 수도 있다.
또한, 상기 기 수집된 재무제표는 재무회계의 과정을 통해 수집, 처리된 정보를 정기적으로 정리한 것일 수도 있다.
그리고 상기 신뢰성 평가부는, 기업의 사회적 이미지를 평가하여 평판지수를 산출할 수도 있다.
또한, 상기 신뢰성 평가부는, 인터넷 상에 해당기업에 대한 웹페이지 정보를 수집하는 자동화된 알고리즘을 포함하여 구성되는 기업별 크롤링 엔진과; 상기 기업별 크롤링 엔진이 수집한 웹 페이지정보를 분석하여 해당 기업에 대한 인지도 및 호감도를 산출하는 수집데이터 분석모듈; 그리고 상기 수집데이터 분석모듈이 해당 기업의 호감도를 산출하기 위하여, 긍정키워드들 및 부정키워드들이 구분되어 저장되는 키워드DB를 포함하여 구성될 수도 있다.
그리고 상기 신뢰성 평가부는, 상기 기업별 크롤링 엔진이 수집한 해당 기업에 대한 웹 페이지정보의 양을 산출하여 해당기업에 대한 인지도를 파악하고; 해당 웹페이지에 포함된 댓글을 추출하여 해당 댓글에 대한 호감도를 산출할 수도 있다.
또한, 상기 호감도는, 해당 댓글에 포함된 단어들 중 상기 키워드DB에 포함된 긍정키워드와 일치하는 단어의 수와 부정키워드와 일치하는 단어의 수를 대비하여, 해당 댓글을 긍정 댓글과 부정댓글로 구분 분류하고; 전체 댓글들 중 긍정댓글과 부정댓글의 수를 대비하여 산출될 수도 있다.
그리고 상기 평판지수는, 산출된 인지도(P)와 호감도(L)를 통합하여 산출될 수도 있다.
위에서 살핀 바와 같은 본 발명에 의한 비정형 기업 데이터를 이용한 기업성장 예측 시스템에서는 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
즉, 본 발명에서는 전통적인 매출과 재무상태 뿐만 아니라, 기업에 대한 소비자들의 반응과 이에 대한 평가로부터 산출되는 인터넷 상의 기업 평판을 통해 기업의 성장성을 예측하여, 최근 기업 환경이 실제로 반영된 기업성장 가능성을 예측 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 종래기술에 의한 기업 성장성 평가방법을 도시한 흐름도.
도 2는 종래기술에 의한 매출액 예측 모형의 구조를 도시한 예시도.
도 3은 종래기술에 의한 재무제표 추정을 위한 계정항목들을 도시한 예시도.
도 4는 본 발명에 의한 기업성장 예측 시스템의 구조를 도시한 블록도.
도 6은 본 발명에 의한 기업성장 예측 시스템을 구성하는 신뢰성 평가부의 구성을 도시한 블록도.
도 7은 본 발명에 의한 기업성장 예측 시스템의 기업 평판지수 산출을 위하여 크롤링된 댓글의 일 예를 도시한 예시도.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 기업 가치 평가정보 제공 시스템을 살펴보기로 한다.
설명에 앞서 먼저, 본 발명의 효과, 특징 및 이를 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예에서 명확해진다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성하여 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능하다.
즉, 도시된 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하에서는 상기한 바와 같은 본 발명에 의한 기업 가치 평가정보 제공 시스템을 첨부된 도면을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 4는 본 발명에 의한 기업성장 예측 시스템의 구조를 도시한 블록도이고, 도 6은 본 발명에 의한 기업성장 예측 시스템을 구성하는 신뢰성 평가부이 구성을 도시한 블록도. 도 7은 본 발명에 의한 기업성장 예측 시스템에 의하여 기업의 평판지수 산출을 위하여 크롤링된 댓글의 일예를 도시한 예시도이다.
먼저, 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 기업성장 예측시스템(100)은 매출액 예측부(110), 재무제표 추정부(120), 신뢰성 평가부(130) 및 성장성 평가부(140)를 포함하여 구성된다.
상기 매출액 예측부(110)와 재무제표 추정부(120)는 전통적인 정량적 기업 성장성 평가를 수행하기 위한 것으로, 정량적 기업 성장성 평가방법은 선행기술인 대한민국등록특허 제10-2052513호에 상세히 기재되어 있다. 따라서, 정량적 기업 성장성 평가와 관련되어 본 명세서에서 생략된 기술구성은 위 선행기술을 참조하도록 한다.
상기 매출액 예측부(110)는 매출액을 추정하는 역할을 수행하는 부분으로, 상기 매출액 예측부(110)는 대상 기업을 업종에 따라 창업 초기로부터 지속성장기까지 다수의 단계로 구분한다. 이때, 업종은 대분류로 구분할 수도 있고, 소분류로 세분화할 수 있으나, 바람직하게는 예측정확도를 높이기 위하여는 세분화된 업종분류를 사용하고, 데이터 처리의 효율성을 높이기 위하여는 대분류로 구분된 업종분류를 사용한다.
한편, 기업의 규모는 외감기업, 중규모기업, 소규모기업 및 영세기업 등과 같이 구분할 수도 있다.
상기 매출액 예측부(110)는 이와 같이 구분된 기업의 업종, 규모 등을 통해 다중회귀모형 또는 의사결정나무모형 등의 통계치 산출방식에 의해, 기업 정보를 변수로 하는 함수에 의해 미래 매출액을 산출한다.
도 2에는 매출액 추정부에 의한 매출액 예측 모형의 구분 예가 도시되어 있는데, 이에 도시된 바와 같이, 매출액 예측은 기업의 성장단계, 규모 및 업종으로 구분하며, 각 구분(Segment) 1~20은 제조업과 도소매 기타 서비스업에 할당하였고, 구분 21 및 22는 건설업 등으로 구분될 수 있다.
한편, 상기 재무제표 추정부(120)는 기업의 재무제표를 이용하여 향후 차 회기의 재무재표를 추정하는 부분으로, 최근 재무제표들을 취합하여 예측 매출액, 본건 차입금 데이터를 이용하여 차기 재무제표를 추정한다.
이때, 재무제표는 재무회계의 과정을 통해 수집, 처리된 정보를 정기적으로 정리한 것으로, 상법에서는 재무상태표, 손익계산서 및 이익잉여금처분계산서 또는 결손금처리계산서를 재무제표로 하고 있으며, 기업회계기준에서는 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표, 주기 및 주석을 재무제표로 정하고 있다.
도 3에는 본 발명에 의한 재무제표 추정부(120)에서 추정하는 추정 재무제표의 계정항목의 일 예가 도시되어 있는데, 이와 같이, 본 발명에 의한 상기 재무제표 추정부(120)는 85개의 손익계산서 항목 중 일부와 재무상태표 항목 중 일부를 선별하여 사용할 수 있다.
한편, 상기 재무제표 추정부(120)는 재무제표 상의 이상 유무를 확인하여, 이를 기업 성장성 평가에 반영할 수 있다. 이때, 재무 이상은 기업의 부실 규모를 숨기거나 실적을 부풀리기 위해 회계 장부상의 정보를 고의로 조작하는 행위인 분식의 결과로 재무제표상 나타나는 재무비율 간의 불일치 데이터로 정의된다.
이와 같은 재무 이상을 감지하는 방법은 외감 또는 비외감 등의 회계기법이 사용되는데 이에 대하여 본 명세서에서 상세히 설명하지는 않도록 한다.
한편, 상기 신뢰성 평가부(130)는 기업의 사회적 이미지를 평가하여 기업의 성장성 평가에 반영하기 위한 것으로, 상기 신뢰성 평가부(130)는 기업에 대한 평판지수를 산출한다.
상기 평판지수는 온라인상의 기업 관련 정보에 의해 취득되는데, 구체적으로는 웹상에 게재된 기업관련 데이터의 양, 해당 웹페이지에 후속되는 긍정 댓글과 부정 댓글의 수 등을 통해 해당 기업에 대한 인지도 및 긍/부정 평가에 따라 해당 기업에 대한 사용자의 평판을 수치화한 것을 말한다.
이를 위해 본 발명에 의한 상기 신뢰성 평가부(130)는 기업별 크롤링 엔진(131), 수집데이터 분석모듈(133) 및 키워드DB(134)를 포함하여 구성된다.
상기 기업별 크롤링 엔진(131)은 웹상에 해당기업에 대한 웹페이지 정보를 수집하는 자동화된 알고리즘을 포함하여 구성된다. 여기서 웹 크롤링 소프트웨어는 상용화된 다수의 프로그램이 존재하는 바, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
그리고 상기 수집데이터 분석모듈(133)은 상기 기업별 크롤링 엔진(131)이 수집한 웹 페이지정보를 분석하여 해당 기업에 대한 인지도(P) 및 호감도(L)를 산출한다.
구체적으로, 상기 수집데이터 분석모듈(133)은 상기 기업별 크롤링 엔진(131)이 수집한 해당 기업에 대한 웹 페이지정보의 양을 산출하여 해당기업에 대한 인지도(P)를 파악하고, 해당 웹페이지에 포함된 댓글을 추출하여 해당 댓글에 대한 호감도(L)를 산출한다.
상기 호감도 레벨의 산출은 해당 댓글에 포함된 단어와 키워드DB(134)에 포함된 키워드를 비교하여 산출되는데, 이를 위해 상기 키워드DB(134)에는 긍정키워드들과 부정키워드들이 구분되어 저장된다.
상기 수집데이터 분석모듈(1333)의 기업 평판지수 산출 예를 살피면, 상기 기업별 크롤링 엔진(131)이 수집한 해당 기업에 대한 웹 페이지정보의 양에 따라 해당기업의 인지도를 0으로부터 10까지의 단계로 구분될 수 있다.
그리고 상기 해당 웹페이지들에 포함된 모든 댓글들을 추출하여 해당 기업에 대한 호감도(L) 레벨)을 산출한다.
상기 호감도 레벨의 산출은 해당 댓글에 포함된 단어와 키워드DB에 포함된 키워드를 비교하여 산출되는데, 이를 위해 상기 키워드DB에는 긍정키워드들과 부정키워드들이 구분되어 저장된다.
즉, 상기 수집데이터 분석모듈(133)은 추출된 댓글들을 정리하고, 각 댓글에 포함된 긍정키워드의 수와 부정키워드의 수를 대비하여 해당 댓글이 긍정 댓글인지 부정댓글인지 판단하며, 전체 댓글들 중 긍정댓글과 부정댓글의 수를 대비하여 기업에 대한 호감도(L) 레벨을 산출한다.
이때 상기 호감도 레벨은 기 설정된 범위 안에서 등급으로 구분될 수 있고, 긍정적인 경우 양(+)의 값이고 부정적인 경우 음(-)의 값으로 설정될 수 있다.
이에 따라 상기 기업 평판지수는 산출된 인지도(P)와 호감도(L)를 통합(예를들면 이들의 곱)하여 산출될 수 있다.
즉, 어느 특정 기업에 대한 많은 수의 웹 페이지가 검색된는 경우, 인지도(P)는 높게 산출되나, 이용자들에 의해 작성되는 댓글이 부정적 댓글이 대다수라하면, 호감도(L)가 음의 큰 값을 갖어, 평판지수는 음의 큰값으로 산출된다.
한편, 상기 성장성 평가부(140)는, 상기 매출액 예측부(110)에서 산출된 매출액 추정값과 상기 재무제표 추정부(120)에서 산출된 추정 재무제표의 항목 값을 통합하여, 수치화하고, 이에 상기 기업 평판지수를 더하여 미래 성장성을 수치 또는 등급으로 산출한다.
물론, 상기 매출액 추정값, 추정 재무제표의 항목 값 및 기업 평판지수는 수학적으로 통합될 수 있도록 표준레벨로 환산된 수치를 말한다.
한편, 상기 댓글의 긍정성과 부정성에 의해 좌우되는 기업 평판지수는 바이럴 마케팅이나 기업측 작업자에 의해 의도적으로 생성된 댓글에 의해 오염될 수 있다.
이를 방지하기 위해 본 발명에 의한 신뢰성평가부(130)는 수집된 댓글중에 기업측 의도에 의해 생성된 댓글을 제외시킨 후 기업 평판지수가 산출되도록 할 수 있다.
이를 위해 상기 신뢰성 평가부(130)는 이용자별 크롤링 엔진(132)을 더 포함하여 구성될 수 있다.
구체적으로, 상기 신뢰성평가부(130)는 수집된 댓글로부터 작성자 ID를 추출한다. 그리고 상기 이용자별 크롤링 엔진(132)은 추출된 작성자 ID를 기준으로, 동일한 작성자 ID가 포함된 댓글 및 이를 포함한 웹페이지를 수집한다.
이후, 상기 신뢰성평가부(130)는, 상기 이용자별 크롤링 엔진(132)에 의해 수집된 데이터를 바탕으로, 해당 작성자 ID가 특정 극소수 기업의 웹 페이지에 댓글이 집중된 경우, 해당 작성자 ID에 의해 작성된 댓글은 기업 평판지수 산출에서 제외시킬 수 있다.
구체적으로, 상기 신뢰성평가부(130)가 상기 이용자별 크롤링 엔진(132)에 의해 수집된 데이터로부터 해당 작성자 ID가 댓글을 게재한 웹페이지 기업들과 각 기업별 댓글의 수를 산출하여, 기업별 댓글수의 편차가 기준값 이상인 경우, 해당 작성자 ID에 의해 작성된 댓글은 기업 평판지수 산출에서 제외시키도록 한다.
물론, 상기 작성자가 극소수의 댓글을 게재한 경우에는 이와 같은 통계적 평가가 적용될 수 없으므로, 해당 작성자 ID에 의해 게재된 댓글의 수가 제한값 이상인 경우에만 이를 적용할 수 있다.
본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.
본 발명은 기업의 재무정보 등의 정형적 데이터와 평판이나 명성등을 나타내는 신뢰도 정보를 이용하여 기업의 성장성 정도를 도출하여 예측하는 비정형 기업 데이터를 이용한 기업성장 예측 시스템에 관한 것으로, 본 발명에서는 전통적인 매출과 재무상태 뿐만 아니라, 기업에 대한 소비자들의 반응과 이에 대한 평가로부터 산출되는 인터넷 상의 기업 평판을 통해 기업의 성장성을 예측하여, 최근 기업 환경이 실제로 반영된 기업성장 가능성을 예측 할 수 있는 효과가 있다.
100 : 기업성장 예측 시스템 110 : 매출액 예측부
120 : 재무제표 추정부 130 : 신뢰성 평가부
131 : 기업별 크롤링 엔진 132 : 이용자별 크롤링 엔진
133 : 수집데이터 분석부 134 : 키워드DB
140 : 성장성 평가부

Claims (5)

  1. 대상 기업의 미래 매출액을 추정하여 산출하는 매출액 예측부와;
    대상 기업이 보유한 재무요소로부터 미래 재무제표를 추정하여 대상 기업의 미래 재무적 성과를 양적으로 평가하는 재무제표 추정부와;
    대상 기업에 대한 인터넷 상의 수요자 평판을 수치화 하여 산출하는 신뢰성 평가부; 그리고
    상기 매출액 예측부, 재무제표 추정부 및 신뢰성 평가부에서 산출된 결과로부터 대상 기업의 미래 성장성을 수치 또는 등급으로 산출하는 성장성 평가부를 포함하여 구성되고:
    상기 매출액 예측부는,
    대상 기업을 업종 및 규모계에 따라 다수의 단계로 구분하고;
    다중회귀모형 또는 의사결정나무모형에 의해 구분된 기업 정보를 변수로 하여 미래 매출액을 예측하여 산출하며:
    상기 신뢰성 평가부는,
    인터넷 상에 해당기업에 대한 웹페이지 정보를 수집하는 자동화된 알고리즘을 포함하여 구성되는 기업별 크롤링 엔진과;
    상기 기업별 크롤링 엔진이 수집한 웹 페이지정보를 분석하여 해당 기업에 대한 인지도 및 호감도를 산출하는 수집데이터 분석모듈; 그리고
    상기 수집데이터 분석모듈이 해당 기업의 호감도를 산출하기 위하여, 긍정키워드들 및 부정키워드들이 구분되어 저장되는 키워드DB를 포함하여 구성되어;
    기업의 사회적 이미지를 평가하여 평판지수를 산출하되;
    상기 평판지수는,
    상기 기업별 크롤링 엔진이 수집한 해당 기업에 대한 웹 페이지정보의 양을 산출하여 해당기업에 대한 인지도를 파악하고;
    해당 웹페이지에 포함된 댓글을 추출하여 해당 댓글에 대한 호감도를 산출하여, 산출된 인지도(P)와 호감도(L)를 통합하여 산출되고:
    상기 호감도는,
    해당 댓글에 포함된 단어들 중 상기 키워드DB에 포함된 긍정키워드와 일치하는 단어의 수와 부정키워드와 일치하는 단어의 수를 대비하여, 해당 댓글을 긍정 댓글과 부정댓글로 구분 분류하고;
    전체 댓글들 중 긍정댓글과 부정댓글의 수를 대비하여 산출되되:
    상기 신뢰성 평가부는,
    수집된 댓글로부터 작성자 ID를 추출하고, 이용자별 크롤링 엔진을 더 포함하여 구성되어, 상기 이용자별 크롤링 엔진이 추출된 작성자 ID를 기준으로, 동일한 작성자 ID가 포함된 댓글 및 상기 댓글이 포함된 웹페이지를 수집하도록 하며;
    상기 이용자별 크롤링 엔진에 의해 수집된 데이터로부터, 상기 작성자 ID가 댓글을 게재한 웹페이지 기업들과 각 기업별 댓글의 수를 산출하여, 기업별 댓글수의 편차가 기준값 이상이고, 상기 작성자 ID에 의해 게재된 댓글의 수가 제한값 이상인 경우, 해당 ID에 의한 댓글이 특정 기업의 웹페이지에 집중된 것으로 판단하여, 해당 작성자 ID에 의해 작성된 댓글은 기업 평판지수 산출에서 제외시킴을 특징으로 하는 비정형 기업 데이터를 이용한 기업성장 예측 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
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