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김강회(Kang-hoe Kim),채명수(Myung-su Chae),심위(We Shim),권오진(Oh-jin Kwon) 한국기술혁신학회 2012 기술혁신학회지 Vol.15 No.3
글로벌 경쟁의 가속화와 연구개발 투자의 위험성 증가에 따라 글로벌 개방형혁신에 대한 필요성이 제기되고 있는 가운데, 국제공동연구의 성과라고 할 수 있는 공동 출원 특허에 대한 품질평가를 통해 국제공동연구가 과연 효과적인지를 실증 분석하였다. 최근 들어 국제공동연구에 의한 공동출원 특허의 양은 더욱 가파르게 증가하고 있다. 1990년부터 2010년까지 21년간의 미국특허정보를 분석한 결과, 국제공동연구(international cooperative R&D)는 국내공동연구(domestic cooperative R&D)에 비해 피인용 수, 특허 패밀리 수, 청구항 수 등의 품질지표에서 모두 우수하다는 분석결과를 보여주었다. 국제공동연구에 의해 공동출원된 특허 가운데 가장 높은 품질을 보이는 산업은 IT산업으로 분석되었으며, 바이오산업, 자동차산업 등, 첨단산업 분야에서의 성과가 상대적으로 우수하다는 결과가 도출되었다. 미국특허 데이터베이스를 토대로 국제공동연구의 네트워크 분석을 수행한 결과 매개 중심성이 가장 높은 국가는 미국으로 나타났고, 독일, 영국, 캐나다, 프랑스가 그 뒤를 이었다. Confronted with increasing global competition and rising research and development risks, the global open innovation has receiving increased attention. This study empirically investigates whether or not international cooperative R&D is effective by evaluating the quality indicators with the patents with international co-applications. The number of patents with international co-applications has dramatically increased in recent years. According to the results, the outcome from international cooperative R&D is prominent in term of all the evaluation criteria such as the number of citation, patent families, claims, and et cetera, compared with that from domestic cooperative R&D. Based on the patent quality, the information technology sector holds the top spot and high-tech sectors such as bio and automobile industries show the better quality performances. By identifying high betweeneess centrality in the network analysis of international cooperative R&D, the US is indicated as the most central country in such cooperative activity, and then Germany, the UK, Canada, and France come after.
Seonho Kim(김선호),Kang-hoe Kim(김강회),Woondong Yeo(여운동) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.12
본 논문은 연구ㆍ학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템,에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구ㆍ학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다. This paper consists of two parts: In the first part, we describe our work to build hierarchical knowledge base of digital library patron’s research interests and learning topics in various scholarly areas through analyzing well classified Electronic Theses and Dissertations (ETDs) of NDLTD Union catalog. Journal articles from ACM Transactions and conference web sites of computing areas also are added in the analysis to specialize computing fields. This hierarchical knowledge base would be a useful tool for many social computing and information service applications, such as personalization, recommender system, text mining, technology opportunity mining, information visualization, and so on. In the second part, we compare four grouping algorithms to select best one for our data mining researches by testing each one with the hierarchical knowledge base we described in the first part. From these two studies, we intent to show traditional verification methods for social community miming researches, based on interviewing and answering questionnaires, which are expensive, slow, and privacy threatening, can be replaced with systematic, consistent, fast, and privacy protecting methods by using our suggested hierarchical knowledge base.
기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구
성태응(Tae-Eung Sung),김강회(Kang-Hoe Kim),문영수(Young-Su Moon),이호신(Ho-Shin Lee) 한국지능정보시스템학회 2018 지능정보연구 Vol.24 No.3
최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어 온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 · 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 ‘밸류체인 네트워크시스템(Value Chain Network System : VCNS)’을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 · 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 · 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.
이미정(Mi-Jeong Lee),이준영(June-Young Lee),김도현(Do-Hyun Kim),심위(We Shim),정대현(Dae-Hyun Jeong),김강회(Kang-Hoe Kim),권오진(Oh-Jin Kwon),문영호(Yeong-Ho Moon) 한국기술혁신학회 2012 기술혁신학회지 Vol.15 No.2
기술은 산업발전과 밀접한 관련이 있고, 이러한 기술과 산업과의 지식흐름에 대한 연계구조를 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 우리나라 국가연구개발 사업의 기술 및 성과가 어떤 산업으로 흘러가는지에 대한 연구는 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국가연구개발 사업의 NTIS 정보를 활용하여 실제 국가 R&D에서 수행된 성과물인 특허 데이터를 활용하여 기술-산업에 대한 연계구조를 살펴보고자 한다. 이를 통해 기술과 산업사이의 지식흐름이 어떻게 흘러가고 있는지 분석한다. 연구자가 연구과제의 시작시점에서 예상하는 산업 적용분야와 연구가 종료된 후에 그 연구성과가 실제로 적용되는 기술-산업 적용분야를 밝히고자 하였다. 분석 결과, 다수의 과제는 R&D 시작 전에 예측한 산업분야로 지식흐름이 일어난 것으로 나타났다. 그러나 3개의 산업분야 Y09(의료, 정밀, 광학기기 및 시계), Y10(전기 및 기계장비), Y11(자동차 및 운송장비) 등은 연구자가 예상하지 못한 산업분야에 기술이 적용되는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해서 국가 R&D사업의 기술-산업의 지식흐름 관계를 살펴봄으로써 향후 기술-산업의 효율적인 성과 확산과 투자전략을 세우는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다. Technology is closely related to industrial development and various studies have been performed to understand the linked structure for knowledge flow between the technology and industry. The research, however, wasn’t carried out to flow for Korea National Research and Development projects. In this study, linked structure for technology-industry was discussed by utilizing patent data performed in actual National R&D using NTIS Information of the national research and development, and then it was analyzed how knowledge flows between the technology and industry are flowing. It should be defined that the individual applications expected by researchers at the start of the research and technology-industry applications actually applied from the research performances after research was completed. As a result, it was confirmed in most projects the flow of knowledge was occurring to predicted industries before the start of the R&D. However, the technology was applied to unexpected industry in three industries such as Y09(medical, precision and optical instruments), Y10(electrical and mechanical equipment), Y11(automotive and transportation equipment). The results of this study will be able to contribute to planning for efficient investment strategy of technology-industry by investigating the technology-industry knowledge flow relations of national R&D projects.
박영욱(Young-wook Park),홍성화(Sung-wha Hong),이준영(Jun-Young Lee),김강회(Kang-hoe Kim),여운동(Woon-dong Yeo) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.12
미래유망기술은 그 중요성으로 인해 국내외 유수의 기관에서 발표를 하고 있지만 이에 대한 후행평가는 거의 없는 실정이다. 잘못된 정보는 큰 시행착오를 초래하게 되므로, R&D 기획 단계에서 과거에 발표되었던 유망기술을 한 번 더 확인하는 작업은 필요하다. 따라서, 본 논문에서 제안한 평가 프레임워크가 과거 발표된 미래유망기술에 대해 신속하고, 시간과 비용 측면에서 효율적인 평가방법을 제공할 것으로 기대한다. 이를 위해 본 논문에서는 제품화가능성과 구매가능성의 개념을 도입하였다. 각각 특허와 뉴스 정보를 근거로 측정되는 것으로, 제품화가능성은 유망기술이 관련 응용 제품으로 구현될 가능성을 계량화한 것이고, 구매가능성은 소비자들이 응용 제품을 구매할 가능성을 수치화한 것이다. 제안된 평가프레임워크를 설명하기 위하여 LED와 LCD를 비교했하였고, 그 결과 평가시점(2011년)에서의 유망성은 LCD가 LED에 비해 높은 것으로 나타났다. 이는 시장보고서의 결과와 일치한다. Many organizations release future emerging technologies information because it is very important to companies. However, unfortunately there are few organizations who assess the emerging technologies they thought a few years ago. We made a framework for assessing the brightness of future emerging technologies rapidly and cost-effectively. We came up with 2 new concepts for it. One is product potential and the other is consumption potential. Product potential is relative probability that emerging technology is implemented to real products. It is resulted from analyzing patents related with emerging technology. Consumption potential is relative probability that consumers buy the products. The number of appearances of emerging technology in the mass media is related to consumption potential. We compared the brightness between LED and LCD technologies with proposed evaluating framework, and came to know that LCD has more brightness over LED.