• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.22 no.3
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• pp.340-361
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• 2019

This study analyzes the technological structure of artificial intelligence (AI) and technological capabilities of AI companies based on patent information. 2589 AI patents registered in USPTO from 2007 to 2017 were collected and analyzed by the Latent Dirichlet Allocation (LDA) to derive 20 AI technology topics. Analysis of technology development trends by AI technology reveals that visual understanding, data analysis, motion control, and machine learning are growing, while language understanding and speech technology are sluggish. In addition, we also investigated leading companies in each sub-field of AI as well as core competencies of global IT companies. The findings of this study are expected to be fruitfully used for formulation and implementation of technology strategy of AI companies.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.4
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• pp.217-245
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• 2016

The purpose of this study is to verify how 7 sentiment domains extracted through sentiment analysis from social media have an influence on business performance. It consists of three phases. In phase I, we constructed the sentiment lexicon after crawling 45,447 pieces of VOC (Voice of the Customer) on 26 auto companies from the car community and extracting the POS information and built a seven-sensitive domains. In phase II, in order to retain the reliability of experimental data, we examined auto-correlation analysis and PCA. In phase III, we investigated how 7 domains impact on the market share of three major (GM, FCA, and VOLKSWAGEN) auto companies by using linear regression analysis. The findings from the auto-correlation analysis proved auto-correlation and the sequence of the sentiments, and the results from PCA reported the 7 sentiments connected with positivity, negativity and neutrality. As a result of linear regression analysis on model 1, we indentified that the sentimental factors have a significant influence on the actual market share. In particular, not only posotive and negative sentiment domains, but neutral sentiment had significantly impacted on auto market share. As we apply the availability of data to the market, and take advantage of auto-correlation of the market-related information and the sentiment, the findings will be a huge contribution to other researches on sentiment analysis as well as actual business performances in various ways.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.14 no.2 s.56
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• pp.129-130
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• 1999

지상정밀자료 분석을 위한 지능형 위성영상처리기법 개발의 기술이전 내용은 공간 데이터 처리를 위한 영상처리 및 GIS 기술과 관련하여 개발한 기술 중 비행 시뮬레이션, 영상 전처리, 지도좌표체계 변환 그리고 GIS 분석기술 등이다. 또한 항공사진, 위성영상, 지도, 정보 보고서, 지형정보, DB 분석 등 각종 자료를 융합하여 시설물, 목표물에 대한 현황 분석, 변화 탐지, 시설물 시뮬레이션 등의 기능을 수행 할 수 있는 종합 정밀 정보 분석 기술을 관심 있는 기업에 기술이전할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.915-940
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• 2017

본 연구는 산업조직이론과 자원기반관점을 통합하여 사업 다각화에 대한 산업환경요인과 기술역량의 결정요인들로 구성한 통합모형을 설계하고, 제안한 모형을 스마트공장 ICT융합기술(애플리케이션 및 플랫폼 분야) 특허 출원기업 272개사의 6개년(2010년~2015년) 특허 및 재무데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 고정효과 패널모형을 분석한 결과, 기업의 사업다각화 의사결정에 영향을 미치는 요인들 가운데 기술경쟁력은 사업다각화 수준을 높이는 긍정적 효과가 검증되었다. 추가적으로 2단계 최소자승 고정모형을 분석한 결과, 출원특허수 보다 특허의 기술융합수준이 기술경쟁력을 증대시키는 유의미한 긍정적 효과가 있음을 검증하였다. 본 연구 결과에 근거하여 기업의 ICT융합기술자원 및 역량을 바탕으로 한 사업 다각화 전략기획방향과 정부 R&D 정책과 관련하여 융합기술자원의 사업화 지원방안에 대한 시사점을 제공하고자 한다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.11 no.4
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• pp.79-89
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• 2016

FDI has been considered as a source of competitive advantage by bringing scientific and technological innovation capabilities to domestic firms via organizational learning. Acquiring knowledge and technology by learning accelerates firms to be innovative. In the way of innovation, firms seek for innovation as a whole but innovation can be clarified as two different parts, product and process innovation. Different from product and process innovation, organizational innovation is not directly related to productivity or outcome but it is closely related to product and process innovations. As a kind of firm innovation, organizational innovation may be considered as preceding product and process innovation and it may positively mediate the relationship between in-bound FDI and firms' product and process innovations. In this paper, the relationship between FDI and product and process innovation will be explained by organizational learning and the way of organizational innovation affects to the relationship will be examined.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.290-293
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• 2015

개개인의 데이터가 비즈니스적으로 중요하지 않을 수 있지만, 대량으로 모으면 그 안에 숨겨진 새로운 정보를 발견할 가능성이 있는 데이터의 집합체로 빅데이터 분석 활용 사례는 점차 늘어나는 추세이다. 빅데이터 분석 기술 중 전통적인 데이터 분석방법인 하둡(Hadoop)은 예전부터 현재에 이르기까지 정형 비정형 빅데이터 분석에 널리 사용되고 있는 기술이다. 하지만 하둡은 배치성 처리 시스템으로 데이터가 많아질수록 응답 지연이 발생할 가능성이 높아, 현재 기업 경영환경과 시장환경에 대한 엄청난 양의 고속 이벤트 데이터에 대한 실시간 분석이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 급변하는 비즈니스 환경에 대한 대안으로 오픈소스 CEP(Complex Event Processing)기반 기술을 사용하여 초당 수백에서 수십만건 이상의 이벤트 스트림을 실시간으로 지연 없이 분석가능하게 하는 실시간 분석 시스템을 개발하여 병원 ERP시스템에 적용하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.12
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• pp.1-7
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• 2019

As the cloud environment has become more prevalent among large companies, small and medium-sized companies are also trying to utilize various technologies (IoT, blockchain, etc.) that use cloud services as a way to coexist with large companies. In this paper, a blockchain-based IoT information collection model is proposed to efficiently handle large volumes of IoT data produced by small businesses in order to improve information efficiency of SMEs. The proposed model allowe d small businesses to improve their production efficiency by independently creating groups of the same information so that data that could be generated at the endpoints of small businesses can be block-chained and forwarded to the data center for analysis. In addition, the proposed model's performance assessment was assumed to handle the production throughput of data processed in IoT for small and medium businesses, not large enterprises, so the link between large volumes of data processed in the proposed model could be maintained evenly. One of the biggest features of the proposed model is the ability to expand processes to efficiently control the information of prod ucts produced, as well as the productivity of small and medium enterprises.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.459-468
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• 2017

본 논문에서는 자율주행자동차와 관련한 주제어를 선정하여 KCI 등재 논문의 서론 자료를 수집하고, 이에 빅데이터 분석 기법을 적용하였다. 이를 토대로 자율주행자동차와 관련된 다양한 이슈 분석을 통해 자율주행자동차의 연구 동향을 파악할 수 있으며, 추가적인 연구가 필요한 분야에 대해 알 수 있다. 제4차 산업혁명의 영향으로 등장한 다양한 기술들의 활용이라고 볼 수 있는 자율주행자동차는 2025년 상용화 될 가능성이 높다. 자율주행자동차의 상용화를 위해 지속적인 연구와 논의가 필요하지만, 과거부터 등재된 자율주행자동차 관련 KCI 논문 빅데이터 분석을 통해 기술들 간의 군집 방식과 주제어의 밀집도, 네트워킹 형성 방식 등에 대해 파악할 수 있다. 이처럼 논문 데이터 분석을 통해 향후 정부출연(연), 혹은 기업체에서 더욱 발전시켜야 할 부분에 대해 인지하고 정부 차원의 과제 지원과 연구를 통해 자율 주행자동차 상용화를 촉진시킬 수 있을 것이라고 예상한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.494-499
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• 2004

본 연구는 경영품질의 일반적인 평가 기준인 리더십, 전략기획, 고객과 시장중시, 정보와 분석, 인적자원중시, 프로세스관리, 사업 성과들에 대한 국내 기업의 사례에 대한 연구이다. 국내의 대기업 및 중소기업들 중에서 임의로 선정한 78개 회사에 대하여 평가를 실시하고, 도출된 결과 데이터들을 크기 별로 A, B, C 3개의 그룹으로 구분하여 기업의 순이익과 한국생산성본부에서 주관하는 생산성대상의 경영생산성대상 심사기준에 근거하여 부여한 경영생산성 점수와의 상호 연관 관계 및 기업의 일반적인 성향을 분석하여 한국 기업들의 특성을 고찰한다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.13 no.1
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• pp.144-158
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• 2023

R&D (Research and Development) investment by companies and the government continues to increase, and the total R&D expenditure of public and private sectors in 2021 reached KRW 102 trillion, and the ratio of R&D investment to GDP was 4.96%. It ranks second in the world after Israel. This study analyzes the current status of the domestic R&D service industry and the research and development (R&D) innovation ecosystem based on the business activity survey data of the National Statistical Office in terms of improving R&D productivity of domestic R&D investment that has exceeded 100 trillion won, and analyzes the global R&D service industry and analyzes the global research service industry and R&D service Industry support government policy As a result of the analysis, in the domestic R&D ecosystem, the R&D outsourcing demand of service companies is rapidly increasing, compared to the stagnant R&D outsourcing demand of traditional manufacturing companies. In order to respond to these changing demands for technological innovation, this study suggests balanced support for R&D outsourcing for manufacturing and service companies, expansion of domestic R&D outsourcing, establishment of R&D outsourcing strategies specialized for the service industry, establishment of an open R&D ecosystem, and innovation in connection with materials/parts/equipment strategies.