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        • 對일본 중소기업 기술수준의 결정요인과 정책 수요 연구: ICT 기업을 중심으로

          전승표(Seung-pyo Jun) 한국기술혁신학회 2019 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2019 No.11

          최근 대두되고 있는 일본 수출규제와 같은 지정학적 위험에 대응하기 위해서는 특정 국가에 대한 기술 의존을 축소해야 한다. 이 연구는 이런 문제에 대응하기 위해 중소기업의 對일본 기술수준 제고에 기여하고자 하는데, 기술수준에 영향을 미치는 결정요인을 찾아 효율적 정책 수립에 일조하고자 한다. 이 연구에서는 對일본 기술수준에 영향을 미칠 수 있는 요인들로 기업과 기술의 특성, 경쟁력, 연구개발 비용이나 인력 외에도 세계대비 기술역량들을 고려했으며, 특히 ICT 분야 여부를 같이 고려했다. 연구결과에 따르면 첫째, 국내 R&D 중소기업의 일본 대비 기술수준은 지속적으로 감소하고 있지만, 최근 ICT 기업은 개선의 가능성을 보였다. 최량 부분집합 선택 기반의 회귀분석 결과에 따르면 둘째, R&D 중소기업의 對일본 기술수준은 높은 수준의 기술을 연구하면서, 제조가공 능력을 겸비한 ICT 기업 중 국내 지식재산권을 다수 보유한 기업이 높은 것으로 나타났다. 셋째, ICT 기업으로 한정하면, 오히려 신생기업과 규모(연구인력)가 적은 기업이 오히려 기술수준이 높은 것으로 나타났다. 이 연구는 국내 R&D 중소기업의 對일본 기술수준의 결정요인이 산업별로 다를 수 있음을 보였고, 결정요인뿐만 아니라 정책적 요인을 같이 분석함으로써 두 가지 차원에서 정책적 함의를 얻을 수 있다. 또한 기술수준의 결정요인 파악을 통해서 향후 정성적 기술수준 평가를 보완할 계량적 기술수준 평가에도 기여했다. In order to cope with geopolitical risks such as Japan"s recent export regulations, it is necessary to reduce technological dependence on specific countries. In order to cope with these problems, this study intends to contribute to the improvement of technology level of SMEs compared to Japan. In this study, in addition to the characteristics of companies and technologies, competitiveness, R&D costs and manpower, factors related to technology level compared to Japan were taken into consideration. According to the regression analysis based on the best subset selection method, first, although the technology level of R&D SMEs is decreasing compared to Japan, ICT companies have recently shown the possibility of improvement. Second, in researching high-tech technologies, R&D SMEs with a large number of domestic intellectual property rights among ICT firms with both manufacturing and processing capability were found to have a higher level of technology than Japan. Third, when limited to ICT firms, startups and firms with smaller scale (research personnel) were found to have higher level of technology. This study showed that the determinants of technology level of domestic R&D SMEs compared to Japan may differ by industry, and policy implications can be obtained in two dimensions by analyzing not only determinants but also policy factors. It also contributed to quantitative technology level evaluation, which will complement the qualitative technology level evaluation in the future by identifying the determinants of technology level.

        • KCI등재

          데이터기반의 신규 사업 매출추정방법 연구

          전승표(Seung-Pyo Jun),성태응(Tae-Eung Sung),최산(San Choi) 한국지능정보시스템학회 2017 지능정보연구 Vol.23 No.1

          사업타당성 분석이나 기업・기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다. Analysis of future business or investment opportunities, such as business feasibility analysis and company or technology valuation, necessitate objective estimation on the relevant market and expected sales. While there are various ways to classify the estimation methods of these new sales or market size, they can be broadly divided into top-down and bottom-up approaches by benchmark references. Both methods, however, require a lot of resources and time. Therefore, we propose a data-based intelligent demand forecasting system to support evaluation of new business. This study focuses on analogical forecasting, one of the traditional quantitative forecasting methods, to develop sales forecasting intelligence systems for new businesses. Instead of simply estimating sales for a few years, we hereby propose a method of estimating the sales of new businesses by using the initial sales and the sales growth rate of similar companies. To demonstrate the appropriateness of this method, it is examined whether the sales performance of recently established companies in the same industry category in Korea can be utilized as a reference variable for the analogical forecasting. In this study, we examined whether the phenomenon of “mean reversion” was observed in the sales of start-up companies in order to identify errors in estimating sales of new businesses based on industry sales growth rate and whether the differences in business environment resulting from the different timing of business launch affects growth rate. We also conducted analyses of variance (ANOVA) and latent growth model (LGM) to identify differences in sales growth rates by industry category. Based on the results, we proposed industry-specific range and linear forecasting models. This study analyzed the sales of only 150,000 start-up companies in Korea in the last 10 years, and identified that the average growth rate of start-ups in Korea is higher than the industry average in the first few years, but it shortly shows the phenomenon of mean-reversion. In addition, although the start-up founding juncture affects the sales growth rate, it is not high significantly and the sales growth rate can be different according to the industry classification. Utilizing both this phenomenon and the performance of start-up companies in relevant industries, we have proposed two models of new business sales based on the sales growth rate. The method proposed in this study makes it possible to objectively and quickly estimate the sales of new business by industry, and it is expected to provide reference information to judge whether sales estimated by other methods (top-down/bottom-up approach) pass the bounds from ordinary cases in relevant industry. In particular, the results of this study can be practically used as useful reference information for business feasibility analysis or technical valuation for entering new business. When using the existing top-down method, it can be used to set the range of market size or market share. As well, when using the bottom-up method, the estimation period may be set in accordance of the mean reverting period information for the growth rate. The two models proposed in this study will enable rapid and objective sales estimation of new businesses, and are expected to improve the efficiency of business feasibility analysis and technology valuation process by developing intelligent information system. In academic perspectives, it is a very important discovery that the phenomenon of ‘mean reversion’ is found among start-up companies out of general small-and-medium enterprises (SMEs) as well as stable companies such as listed companies. In particular, there exists the significance of this study in that over the large-scale data the mean reverting phenomenon of the start-up firms" sales growth rate is different from that of the listed companies, and that there is a difference in each industry. If a linear model, which is useful for estim

        • 영과잉 회귀분석을 이용한 연구개발 인력 수요 특성에 관한연구

          전승표(Seung-pyo Jun),이주연(Juyeon Lee),이재성(Jae-Seong Lee) 한국기술혁신학회 2018 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2018 No.11

          기술적 실업과 4차 산업혁명이 대두되는 최근의 사회 경제적 환경에서 ICT 산업의 역할은 매우 중요해지고 있다. 본 연구는 이런 환경적 변화에 대응하기 위한 연구개발 정책에서 핵심 분야인 연구개발 인력 현황과 수요에 미치는 영향을 분석했다. 본 연구는 중소기업 기술통계조사 자료를 활용하여 혁신형 중소기업이 보유하고 있는 연구개발 인력 현황을 ICT 기업과 다른 산업으로 나누어 분석했다. 또한 영과잉 회귀분석을 활용해서 채용 예정 연구개발 인력 예측 모형을 도출했고, 연구개발 인력 수요에 영향을 미치는 요인들을 찾았다. 현황 분석 연구결과에 따르면 ICT 기업은 다른 산업의 기업과 비교해서 고학력 연구개발 인력의 보유가 두드러지지만, 채용 예정인력은 차이가 없어서 지속가능성 유지가 우려되는 상황으로 나타났다. 또한 본 연구가 제시한 채용 예정 연구개발 인력 예측 모형에 따르면, 일반적인 중소기업과 ICT 중소기업의 연구개발 인력 수요에 미치는 요인이 달라서 ICT 연구개발 인력 정책의 수립에서 차별적 접근이 필요함을 밝혔다. 이상의 연구를 통해서 본 연구는 4차 산업혁명으로 인해 그 어느 때보다 강력해진 기술적 실업의 위협에 대응할 수 있는 정책적 의사결정에 기초할만한 다양한 근거자료를 제공한다는 의의를 갖는다. The role of ICT industry is becoming very important in the recent socio-economic environment where technological unemployment and the fourth industrial revolution are emerging. This study analyzed the current status of R&D manpower and factors affecting manpower demand in R&D policy to cope with such environmental change. We analyzed the status of R&D manpower possessed by innovative SMEs into ICT companies and other industries by using SME technology statistics survey data. We also used Zero-inflated regression analysis to find out factors that affect the demand of R&D manpower. According to the results of the study, ICT firms have a higher level of research and development manpower compared to other industries, but there is no difference in the number of recruitment researchers. In addition, according to the projected R&D manpower forecasting model presented in this study, the different factors affecting the demand of R&D manpower of general SMEs and ICT SMEs are different and it is necessary to establish a different approach in the formulation of ICT R&D manpower policy. Through this study, it is meaningful to provide various supporting data based on the policy decision making that can cope with the threat of technological unemployment that has become stronger than ever due to the Fourth Industrial Revolution.

        • KCI등재

          웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템

          전승표(Seung-Pyo Jun),박도형(Do-Hyung Park) 한국지능정보시스템학회 2013 지능정보연구 Vol.19 No.3

          최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털 서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계.업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

        • KCI등재

          생존곡선을 활용한 잔존 인용특허 수명 추정에 관한 연구

          전승표(Seung-Pyo Jun),박현우(Hyun-woo Park),유재영(Yoo Jae Young) 한국기술혁신학회 2012 기술혁신학회지 Vol.15 No.4

          기술가치평가에서 수익접근법을 사용하고자 할 경우 기술의 경제적 수명을 추정하기 위해 기술수명을 파악하는 것은 필수적이다. 2000년대 중반부터 현재까지 국내 주요기관에서 기술의 경제적 수명을 추정하기 위해 제안된 방법들은 기술수명의 한 종류인 인용특허 수명(CLT)을 기반으로 하고 있다. 본 연구는 기술가치평가를 위한 기술의 경제적 수명 추정에 있어 인용특허 수명을 활용하는데, 그 동안 간과되어 왔던 경과기간과 사업화 투자기간의 반영 방법을 개선할 수 있는 새로운 인용특허 수명 분석방법을 제안하고자 한다. 본 연구는 이미 유형자산의 경제적 수명 추정에서 활발히 활용되고 있는 생존 곡선 분석 방법을 인용특허 수명 지수 산출에도 적용함으로써 보다 객관적인 기술수명을 산출할 수 있는 방법을 제공했다. 또한 경과년수별로 인용특허 수명의 잔존 기대 수명을 산출해, 특정 경과년수에 다다른 기술의 기대 수명들을 산출하고 잔존 인용특허 수명(r-CLT)이라고 명명했다. When attempting to use the income approach for the purpose of technology valuation, it is essential to identify the economic life of the technology in question. From the mid-2000s up to the present, the methods proposed by major Korean institutions for estimating the economic life of technologies have been based on cited patent life (CLT), which is one of the types of technology life. The present study utilizes cited patent life (CLT) to estimate the economic life of technology for the purpose of technology valuation, and proposes a new method of analyzing cited patent life, a method that has been improved by taking into consideration the elapsed period and the time period of investment required for commercialization, two factors which have been hitherto overlooked. Survival curve analysis is a method that has already been widely utilized to estimate the economic life of tangible assets, and this study applies the same method to the calculation of the cited patent life index of technology to provide a more objective method for determining the lifetime of a technology. The remaining life expectancy of cited patent life based on the number of elapsed years was calculated and used to determine the life expectancy of a technology that has reached a specific number of elapsed years, which is referred to as the remaining cited-patent life time (r-CLT).

        • 중소기업 시험·검사 외부협력 기관 추천 모델 연구

          전승표(Seung-Pyo Jun),이주연(Juyeon Lee),소대섭(Dae Sup So) 한국기술혁신학회 2020 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2020 No.11

          중소기업의 연구개발의 성공에서 시험·검사 장비는 매우 중요한 요인 중 하나이며, 외부 협력이 불가피한 부분이다. 이에 본 연구는 국내 R&D 중소기업의 시험·검사 외부협력 효율성을 제고하기 위해서 외부협력 기관을 추천·선택할 수 있는 예측모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2017년 제10차 기술통계조사를 기반으로 최대 11종의 기계학습 알고리즘을 활용해서 앙상블 모델을 개발했는데, 전문기관 등 7종의 대안에 대해서 협력 경험과 고만족도 여부 기반으로 각각 14종의 예측 모델을 개발했다. 개발 결과에 따르면, 고만족도 기반보다는 협력 여부 기반의 예측 모델의 성능이 우수했으며, 중복 활용이 많았던 기업(대기업 등) 보다는 전문기관에 대한 모델의 성능이 우수했다. 또한, 예측 모델의 신뢰성을 분석하기 위해서 제11차와 제12차 기술통계조사를 바탕으로 모델의 성능을 추가 분석했는데, 일부 모델을 제외하고 전반적으로 부족한 성능을 보여 예측 모델의 한계도 확인했다. 본 연구결과는 중소기업 R&D의 시험·검사 외부 협력 전략을 지원할 수 있는 객관적인 방법으로 활용될 수 있으며, 시험·검사 장비의 공동 활용 활성화를 위한 정책 결정에도 유용하게 활용될 수 있다. Testing and inspection equipment is one of the very important factors in the success of R&D of SMEs, and external cooperation is inevitable. Therefore, this study proposes a predictive model that can recommend and select external cooperation organizations in order to improve the efficiency of external cooperation for testing and inspection of domestic R&D SMEs. In this study, based on the 10th Survey on Technology of SMEs in 2017, an ensemble model was developed using up to 11 types of machine learning algorithms, 14 types each based on cooperation experience and high satisfaction for 7 alternatives including specialized institutions. According to the development results, the performance of the predictive model based on cooperation or not was excellent, and the performance of the model for specialized institutions was excellent. The results of this study can be used as an objective method to support external cooperation strategies for testing and inspection of SME R&D, and can be usefully used for policy decisions to promote joint use of test and inspection equipment.

        • KCI등재

          중소기업 R&D 정보 지원과 성과의 관계에 대한 연구

          전승표(Seung-pyo Jun),성태응(Tae-Eung Sung),서주환(Ju Hwan Seo) 한국기술혁신학회 2016 기술혁신학회지 Vol.19 No.1

          최근 우리나라는 글로벌 경제의 침체를 극복하고 침체된 경제를 활성화시키기 위해서 중소기업의 혁신역량을 강화시킬 수 있는 다양한 정책을 진행해 왔다. 이 연구는 ICT 기술 기업이라는 관점에서 이러한 정부의 노력 중에서 R&D 정보 지원 사업이 가진 가능성과 한계를 실증적으로 연구해서 증거기반의 정책이 가능하도록 시사점을 제공하고자 한다. 이 연구에서는 2014년 중소기업 기술통계조사 결과를 활용해서 정부의 R&D 정보 지원 정책과 중소기업의 기술적 또는 경제적 성과가 어떤 관계가 있는지 분석했다. 이 연구의 결과에 따르면 중소기업에 제공된 R&D 지원 사업(R&D 기획 지원 및 기술정보 제공)은 기술투자에 유의한 관계가 있는 것으로 나타났다. 반면에 R&D 정보 지원 사업은 기술적 또는 경제적 성과와 직접적으로 유의한 관계는 없는 것으로 밝혀졌다. 다만, R&D 기획 지원 사업은 기업이 ICT 분야를 연구하는 경우 기술적 성과에 유의한 관계가 있는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 ICT를 포함한 기술 중심의 중소기업을 지원하는 정책을 구상하는 정책입안자에게 다양한 시사점을 제공할 수 있으며, 특히 중소기업에게 정보를 지원하는 기업이나 연구자에게 여러 가지 정책적 가이드를 제공해 줄 것으로 기대한다. Recently, to overcome the global economic recession and stimulate the sluggish economy, Korea government has adopted various policies designed to strengthen the innovative capabilities of its small or medium sized enterprises (SMEs). With our focus on ICT technology companies, this study empirically analyzes both the potentials and the limitations of the R&D information support programs which are part of these governmental efforts. Our goal is to generate insights and help develop policies based on evidence. In this study, we used statistics from 2014 on small or medium business technologies to analyze the effect that the government’s R&D information support policy has had on the technological or economic performance of small or medium businesses. According to these research results, R&D support programs (assistance with R&D planning and provision of technological information) made available to small or medium businesses did have a significant correlation to technological investment. By contrast, R&D information supporting programs were found to have no direct, significant correlation to technological or economic performance. One exception was that programs that gained the benefits of R&D planning support did have a significant correlation to technological performance in the case of companies engaged in ICT research. The results of this study will provide various insights for policymakers designing policies to support technologically-driven small or medium businesses, including ICT-based companies. We anticipate that this study will be a particularly helpful guide to policy development for corporations or researchers that provide supportive information to small or medium businesses.

        • KCI등재

          ICT 중소기업 R&D의 스테레오타입에 대한 연구

          전승표(Seung-pyo Jun),최산(San Choi),정재웅(JaeOong Jung) 한국기술혁신학회 2017 기술혁신학회지 Vol.20 No.2

          국내 ICT 산업은 글로벌 경쟁력을 갖추고 경제발전에 크게 이바지 해왔으며, 침체된 우리나라의 경제상황을 활성화할 수 있는 성장 동력으로 주목받고 있다. 이러한 ICT 산업을 국내외에서 다양한 모습으로 바라보고 있는데, 이 중에는 객관적인 근거가 부족한 고정 관념도 많다. 이런 특정 집단에 대해 많은 사람이 가지는 공통되고 고정된 견해가 스테레오타입인데, 스테레오타입은 항상 부정적인 것은 아니지만 우리의 의사결정에 큰 영향을 주기 때문에 간과할 수 없다. 따라서 본 연구는 ICT 산업에 대한 스테레오타입을 살펴보고 보다 객관적이고 상대적인 스테레오타입을 제공하고자 한다. 이를 위해, 본 연구는 3,300개 중소기업 설문을 토대로 의사결정나무 분석을 통해 국내 ICT 기업이 다른 기술 기업과 비교해서 가지는 특징을 도출했다. 기업일반, 기술개발 활동, 기술개발 조직과 인력 등 10가지 R&D 정책 주제에 대해서 291개 변수를 대상으로 분석했는데, 기계학습을 활용한 데이터마이닝의 한 가지 방법인 의사결정나무 분석을 활용해서 ICT 기업과 다른 기술 기업이 구분되는 변수를 찾고 그 특징을 통해 객관적인 ICT 기업의 스테레오타입을 제시했다. 이 연구의 결과로 제시된 ICT 기업의 스테레오타입에 따르면, 국내 ICT 기업을 위해서는 첫째 R&D 기획이나 판로개척을 지원할 수 있는 기술정책이 필요하며, 둘째 신제품이나 신규 분야 진출을 위한 R&D 지원정책이 강화되어야 하고, 셋째 기술개발 결과에 대한 보안과 지재권 관리를 위한 지원정책이 요구되며, 넷째 ICT 기업과 관련된 정부 R&D 지원 제도관련 행정 간소화가 요구되는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 ICT 중소기업을 위한 기술정책 수립·집행·평가에 다양한 시사점을 제공할 수 있으며, 특히 ICT 중소기업을 위한 R&D 정책을 수립하는 정책당국자나 유관기관의 연구자에게 여러가지 정책적 가이드를 제공해 줄 것으로 기대한다. The ICT industry has been the main driver of Korea’s economy with international competitiveness and is expected to be the growth engine that will revitalize the currently depressed economy. A broad range of different perspectives and opinions on the industry exist in Korea and overseas. Some of these are stereotypes, not all of which are based on objective evidence. Stereotypes refer to widely-held fixed opinions on a specific group and do not necessarily have negative connotations. However, they should not be viewed lightly because they can substantially affect decision-making process. In this regard, this study sought to review the stereotypes of ICT industry and identify objective and relative stereotypes. In the study, a decision-tree analysis was conducted on a survey result of 3,300 small and medium-sized enterprises (SMEs) in order to identify Korean ICT companies’ characteristics that distinguish them from other technology companies. The decision-tree analysis, a data mining process based on machine learning, took a total of 291 variables into account in 10 subjects such as: corporate business in general, technology development activities as well as organization and people in technology development. Identifying the variables that distinguish ICT companies from other technology companies with the decision-tree analysis, the study then came up with a list of objective stereotypes of ICT companies. The findings from the stereotypes of Korean ICT companies are as follows. First, the companies are in need of technology policies that help R&D planning and market penetration. Second, policies must better support the companies working to sell new products or explore new business. Third, the companies need policies that support secure protection of development outcomes and proper management of IP rights. Fourth, the administrative procedures related to governmental support for ICT companies’ R&D projects must be simplified. It is hoped that the outcome of this study will provide meaningful guidance in establishment, implementation and evaluation of technology policies for ICT SMEs, particularly to policymakers or researchers in relevant government agencies who determine R&D policies for ICT SMEs.

        • PPDM기반 이종 DB 연계를 활용한 출연연 공동연구 지원 효율화 연구

          전승표(Seung-pyo Jun),이재성(Jae-Seong Lee),서주환(Ju Hwan Seo) 한국기술혁신학회 2018 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2018 No.11

          빅데이터 분석 환경이 확대되면서 이종 데이터베이스 간의 연계가 활발하게 시도되고 있다. 이런 연계의 시도 과정에서 고유 식별자 즉 개인정보 활용은 연계의 효율성은 높여주지만, 필연적으로 개인정보의 노출이나 오남용 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하고 이종 데이터베이스를 연계할 수 있는 PPDM 기술을 활용하여 기술혁신 통계와 재무 통계자료를 연계하는 방법을 개발하여 제시하고, 제시한 방법이 적절할 수 있는지 평가했다. 본 연구는 이런 PPDM 기반의 이종 데이터베이스 연계 방법을 통해서 출연연 공동연구 지원이 기대되는 1,192개 기업을 발굴했으며, 나아가 본 연구의 결과가 정책 연구에 활용될 수 있는 방법을 예시하기 위해서 출연연 공동연구 지원 대상 집단과 대조군의 3년간 매출액과 영업이익 성과를 비교했다. 본 연구가 제시한 연구 모형과 결과는 데이터 산업 측면에서 PPDM을 활용한 이종 데이터베이스 연계 활성화 방안을 제시했다는 측면에서 정책적 기여가 기대되며, 출연연과 공동연구가 기대되는 대상을 데이터 기반으로 도출했다는 측면에서 연구관리의 행정 효율화에 실무적 기여도 기대된다. 또한 PPDM을 활용한 DB 연계는 정책지원 효과 측정과 같은 연구도 활용될 수 있다는 측면에서는 학문적 기여도 있다. As the big data analysis environment expands, linkage between heterogeneous databases is actively being attempted. In the process of this linkage, the use of the unique identifier, personal information, improves the efficiency of linkage, but inevitably leads to the problem of exposure or misuse of personal information. In this study, we have developed a method to overcome these problems and link the technical innovation statistics with the financial statistics by using the PPDM technology that can connect heterogeneous databases. This study explored 1,192 companies that are expected to be supported by government research institutes through the PPDM-based heterogeneous database linkage method. In order to illustrate how the results of this research can be applied to policy research, We compared sales and operating profit performance of the target group and the control group for three years. The research model and results presented in this study show that the policy contribution is expected in terms of suggesting ways to activate the heterogeneous database using PPDM in the data industry, Practical contribution to administrative efficiency of research management is also expected. In addition, there is an academic contribution from the point of view that DB linkage using PPDM can be used for research such as policy support effectiveness measurement.

        • 출연연의 기업지원 성과 측정 지표 및 고성과 기업 예측 모델 개발 연구: 재무적 효과를 넘어 R&D 투자 효과로

          전승표(Seung-pyo Jun),김근환(Keun-Hwan Kim),서주환(Ju Hwan Seo) 한국기술혁신학회 2019 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2019 No.11

          이 연구는 중소기업의 지속 가능성 관점에서 출연연과 기술협력이 기여할 수 있는 부분을 찾고 이런 기여를 제고할 방법까지 찾고자 한다. 이 연구에서는 기술협력의 지속적 성과를 혁신 활동 사후에 발생한 매출, 자산, 부채 변화율을 고려한 재무적 성과와 역시 혁신 활동 사후 R&D 투자 증가율을 기술적 성과로 나누어 보았으며, 문헌고찰을 통해서 성과에 관한 다섯 개의 가설을 도출하였다. 본 연구는 추론과 예측 모델을 개별적으로 개발했으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 출연연과 기술협력 경험을 가진 기업은 혁신 활동 사후 R&D 투자 증가율이 통계적으로 유의미하게 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 출연연과 기술협력 경험은 혁신활동 사후 재무적인 성과에는 유의미한 기여가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 기계학습과 앙상블 방법을 활용해서 출연연에 기대가 높은 기업 중에서 사후 기술개발 투자규모의 증가가 기대되는 기업을 발굴하는 방법을 제시할 수 있었다. 이 연구를 통해 다음과 같은 정책적 함의를 얻을 수 있다. 첫째, 중소기업이 출연연과 기술협력을 한다면, 기존제품에 비해서 크게 개선된 제품을 개발할 때 보다 큰 성과가 기대된다. 둘째, 출연연과의 기술협력의 단기적 성과는 재무적 효과보다는 연구개발 투자의 증가를 기대할 수 있으며, 바람직한 관리 지표는 후속 연구개발 투자 규모가 될 것이다. 셋째, 기계학습을 활용하면 기술협력의 정책적 목표에 따라 목표 달성 가능성이 높은 지원 대상을 선별할 수 있고, 이를 통해서 R&D 투자 효율성을 제고해 관련 연구 행정효율화도 기대할 수 있다. This study seeks to find out what GFI can contribute to technology cooperation in terms of SMEs" continuous performance and how to enhance this contribution. In this study, we divided the continuous performance of technical cooperation into financial performance considering the rate of change in sales, assets and liabilities that occurred after innovation activities and R&D investment growth after innovation activities. We have derived five hypotheses about performance indicators through literature review. The results of this study are as follows. First, companies with technical cooperation experience with GFI showed statistically significant increase in R&D investment after innovation activities. Second, GFI and technical cooperation experience showed no significant contribution to financial performance after innovation activities. Third, by using machine learning and ensemble methods, we could suggest a way to identify companies that are expected to increase the amount of investment in post-technology development among companies with high expectations for GFI. Through this research, the following policy implications can be obtained. First, if SMEs have technical cooperation with GFI, greater results are expected when developing products that are significantly improved compared to existing products. Second, the short-term results of GFI-company"s technological cooperation can be expected to increase R&D investment rather than financial effects. Third, by using machine learning, it is possible to select support targets with high possibility of achieving the targets according to the policy objectives of technical cooperation.

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