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국가전략산업 융합생태계 활성화를 위한 이종분류체계 연계기반 모니터링 플랫폼에 관한 연구
김근환 ( Keunhwan Kim ),이도연 ( Doyeon Lee ) 한국산업융합학회 2021 한국산업융합학회 논문집 Vol.24 No.2
In the post-corona era, national and local governments need the strategic industry-related monitoring platform, which has three inherent characteristics of signaling, steering and accounting, communicating, to respond swiftly to the turbulent problems. We suggested the procedure for developing the trade-industry-sciencetechnology monitoring platform and visualized its outputs, thereby describing the various policy implications in the practice context. This paper exemplified vaccine as a strategic industry and demonstrated that for the national-local government which companies may be collaborated with which universities and/or research institutes to stimulate the convergence ecosystem of local areas. It is expected to contribute to the national balanced-development, the true nature of the Korean and Local New Deal through establishing a horizontal collaboration network between national and local governments.
산업융합 규제샌드박스 실증특례 102호를 바탕으로한 자율주행이동로봇 서비스모델
김동엽(Dong Yeop Kim),이재민(Jae Min Lee),정한섭(Hanseop Jeong),김근환(Keunhwan Kim),김태근(Tae-Keun Kim),황정훈(Jung-Hoon Hwang) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
이동로봇 기술의 발전에 따라서 이를 활용하는 다양한 적용사례가 나오고 있다. 초기의 많은 적용사례는 로봇을 연구하고 만드는 기술공급자의 접근으로 만들어졌다. 본 논문에서는, 산업융합 규제샌드박스 실증 특례 102호를 바탕으로, 기술공급자와 더불어서 기술수요자와 관계 규제 관계자들의 요구사항을 반영한 적용사례, 즉 자율주행이동로봇 서비스모델에 대해서 살펴보았다. 이를 통하여, 현재 한국 사회에서 도시생활환경이 이동 로봇 서비스를 실행함에 있어서 발생하는 여러 절차들을 구체화하였다.
국가 연구개발(R&D) 과제 데이터 기반 동적 융합지표에 관한 연구: 생명·보건의료 분야를 중심으로
이도연 ( Doyeon Lee ),김근환 ( Keunhwan Kim ) 한국산업융합학회 2022 한국산업융합학회 논문집 Vol.25 No.2
The aim of this study is to provide the dynamic convergence index that reflected the inherent characteristics of the convergence phenomenon and utilized the nationallyfunded R&D projects data, thereby suggesting useful information about the direction of the national convergence R&D strategy. The dynamic convergence index that we suggested was made of two indicators: persistency and diversity. From a time-series perspective, the persistency index, which measures the degree of continuous convergence of multidisciplinary nationally-funded R&D projects, and the diversity index, which measures the degree of binding with heterogeneous research areas. We conducted the empirical experiment with 151,248 convergence R&D projects during the 2015∼2021 time period. The results showed that convergence R&D projects in both public health and life sciences appeared the highest degree of persistency. It was presumed that the degree of persistency has increased again due to the COVID-19 pandemic. Meanwhile, the degree of diversity has risen with combining with disciplinary such as materials, chemical engineering, and brain science areas to solve social problems including mental health, depression, and aging. This study not only provides implications for improving the concept and definition of dynamic convergence in terms of persistency and diversity for national convergence R&D strategy but also presented dynamic convergence index and analysis methods that can be practically applied for directing public R&D programs.
머신러닝(Machine learning)기반 미래유망기술 발굴 프로세스 연구
허요섭(Yoseob Heo),김근환(Keunhwan Kim),강종석(Jongseok Kang) 한국기술혁신학회 2018 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2018 No.11
과학기술 투자 우선순위 결정을 위해 실무적·행정적 차원에서는 유망기술 도출을 직접적으로 시행해야 하는 측면이 있었다. 이에 따라 자연스럽게 과학기술 트렌드 분석과 미래기술예측을 바탕으로 R&D사업을 기획하는 방법은 일반적으로 전문가의 지식과 직관적 판단의 영역에 대부분 맡길 수밖에 없는 실정이었다. 그러나 이러한 방법은 실질적으로 전문가의 의견에 전적으로 의존하는 경향성이 두드러지기에 전문가의 직관의 불확실성과 편향된 의견(bias)가 객관적인 유망기술의 분석 및 도출을 방해하는 경향이 나타날 수밖에 없다. 본 논문에서는 보다 객관성을 담지한 형태의 미래유망기술 발굴 방법론 관련 연구결과에 대해 논하고자 한다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 및 기계학습(Machine Learning, ML) 관련 기술이 눈부시게 발전하고 있고, 큰 주목도 받고 있는 현재이다. 따라서 보다 객관성과 정합성을 확보한 형태의 미래유망기술 발굴 방법 도출을 위해 ML알고리즘을 활용하여 ICT 분야의 미래유망기술 예측에 적용해보았다. In order to prioritize investment in science and technology, it was necessary to directly implement emerging technologies in practical and administrative aspects. As a result, the way to plan R&D projects naturally based on science and technology trend analysis and future technology forecasting has generally been left to most of the expert knowledge and intuitive judgment area. However, since these methods tend to be totally dependent on expert opinions, uncertainties and bias in the intuition of the experts can hinder the analysis and derivation of objective emerging technologies. In this paper, we discuss the research results related to the methodology of discovering future emerging technologies with more objectivity. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies are developing remarkably and are receiving great attention. Therefore, we applied the ML algorithm to predict future promising technologies in the field of ICT in order to derive a method of discovering emerging future technologies with more objectivity and consistency.