최근 글로벌 특허공세가 전방위로 확산되면서 지식재산권 보호 및 지재권 강화를 위한 전략의 필요성이 대두되고 있다. 지식재산강국인 일본의 경우, 2000년대 초 높은 과학기술력에도 불구하고 낮은 국가경쟁력의 원인 중 하나로 높은 과학기술력이 국가경쟁력 향상에 충분히 활용되지 못한다고 판단, 특허 등 지식재산의 보호, 강화 및 활용의 필요성을 느껴 '04년부터 일본 경제산업성의 주관 하에 중소기업의 지재권권 컨설팅 사업을 진행하고 있다. 이에 본 자료에서는 일본기업의 지재권 컨설팅 사례의 일례를 보고자 한다.
다수의 이론적, 실증적 연구에도 불구하고 지식재산권 제도와 기업의 기술혁신 및 경영성과간의 일반적 인과관계는 명확하지 않다. 본 연구는 산업별 기업 경영성과의 핵심 요인이 상이하다는 점에 주목한다. 이를 바탕으로 (1)지식재산권 강화${\rightarrow}$연구개발의 투입/산출 증가${\rightarrow}$매출증가로 이어지는 기본 성과창출경로가 작용하는 제약 산업, (2)지식재산권 강화와 연구개발 투입/산출간 관계가 약한 반도체산업, (3)연구개발과 매출 간 관계가 약한 조선 산업까지 세 산업을 대상으로 지식재산권 제도가 기술혁신과 경영성과에 미치는 영향을 분석했다. 한국의 특허제도가 선진국 수준에 이른 TRIPs 이후 15년간의 대기업 패널 데이터를 사용했으며, 고정효과모형을 차분 GMM으로 추정해 동태적 인과관계를 분석했다. 결과적으로, 지식재산권 강화가 제약 산업에서는 연구개발의 투입/산출 및 경영성과를 모두 증가시켰지만, 반도체-조선 산업에서는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 즉, 지식재산권 강화를 위한 제도 구축과 정책은 산업별로 맞춤화될 필요가 있으며, 획일적인 강화/약화는 특정 산업의 경영성과 제고에 유의미한 영향을 미치지 못한다.
최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
국내의 건설기업들은 건설시장의 개방 및 경쟁의 심화에 따라 국제 경쟁력의 강화 및 지속적인 경쟁우위를 점하기 위하여 지식경영을 도입하여 개인의 지식들을 조직의 역량강화에 노력하고 있다. 그에 따라 학문적 측면에서도 지식경영의 발전이 계속적으로 이루어져 왔으며 오늘날에는 지식경영을 도입한 기업들의 수준 평가나 성과에 많은 관심을 보이고 있다. 하지만 실제 연구에 있어서는 성과부분에 너무 치우쳐서 정확한 수준 평가 없이 성과에 대한 언급만을 하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 건설기업으로 하여금 정확한 지식경영의 수준을 평가하여 지식경영의 여러 영역 중에서 좀더 관심을 기울여야 할 분야를 제시함으로써 지식경 영을 균형적으로 발전시킬 수 있는 건설기업의 지식경영 수준 평가모델을 제시하였다.
지식경영은 조직의 지식 역량을 강화시킴으로써 궁극적으로 조직 경쟁력을 향상시키고자 하는 혁신 패러다임이다. 지식경영을 도입한 조직들은 조직의 지식 역량을 강화시키는 과정에서 나름대로 많은 어려움 들을 겪고 있으며 그 해결 방안을 찾기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위한 하나의 접근방법으로 지식경영과 인적자원개발 간의 연계를 고려할 수 있다. 본 연구에서는 지식경 영을 인적자원개발의 주요 영역인 역량 개발 및 경력 개발과 연계하여 운영한 두 개의 사례들을 소개하고, 이 사례들이 포함하고 있는 중요한 원리들을 보다 구조화된 형태로 정립한 모델을 제시하였다. 이 모델은 지식경영과 조직 구성원들의 역량 개발간의 시너지 효과가 창출되는 메커니즘을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 연구의 사례와 모델은 조직의 역량 강화와 지식경영성과 향상에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 특허청의 지식재산스타기업 육성 정책을 통하여 발굴 선정된 지역의 지식재산스타기업을 대상으로 지식재산활동이 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미치는가를 분석하는데 목적이 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 2009~2011년 지식재산스타 기업으로 선정된 16개 지역의 383개 기업에 대하여 정책을 지원한 전년도와 당해 년도의 지식재산활동 및 경영성과를 분석하여 지식재산스타기업 육성 정책의 필요성을 기업에 확산시키고, 더불어 지식재산 지원정책의 활성화 방안을 제시하고자 한다. 특허청은 2006년부터 지역 중소기업의 견실한 성장을 위하여 지식재산권 중심의 기술경쟁력을 강화하여 독점적 지위 확보와 새로운 시장 개척(First-mover)의 기반을 확충할 수 있는 방안으로 성장 잠재력과 기술력을 가진 지역의 유망 중소기업을 발굴하여 3년간 지식재산컨설팅 및 특허 디자인 브랜드 등에 대한 맞춤형 종합지원을 제공하여 지역의 대표기업으로 성장시키는 "지식재산스타기업 육성 정책"을 시행하고 있다. 이와 같은 지식재산스타기업 육성 정책 지원을 통한 기업의 지식재산활동 중 지식재산 출원건수와 지식재산 전담인력수가 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미칠것이라는 가설을 실증분석한 결과, 기업의 지식재산 전담인력이 많은 기업들이 경영성과에 긍정적인 영향(매출액 증가)을 주는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구결과에서는 중소기업에서는 체계적인 지식재산경영을 위한 전담인력 확충 등 노력이 요구되며, 정부 및 관련기관에서는 지역의 대표적인 강소기업 육성을 위하여 기업의 지식재산 경쟁력을 강화할 수 있는 "중소기업의 지식재산 전담인력 양성 프로그램"을 확대하고 지식재산 전담인력 확충에 필요한 지원 정책의 필요성을 시사하고 있다. 본 연구 이후에는 지식재산스타기업의 연구개발(R&D) 투자와 수출역량 등 연구표본의 다양화를 통하여 중소기업의 지식재산경영 실태를 분석함으로써 지식재산 기반의 '글로벌 강소기업 육성 정책'을 수립하는데 실질적인 방안을 제시할 수 있는 연구과제가 실행될 수 있을 것이다.
수학 학습에서 컴퓨터와 계산기의 활용은 시각화의 강화로부터 직관력과 사고력의 향상을 가져왔다. 컴퓨터 대수체계(Computer Algebra System)가 탑재된 수학 학습용 컴퓨터 프로그램과 계산기가 활발히 사용되고 있으며, 교수매체로서의 활용은 지식 정보전달 체계와 학습자의 지식 구성방법에 새로운 패러다임을 형성하였다. 특히 수학학습용 그래픽 계산기(Graphing Calculator)는 휴대형(Hand-held Technology)으로 학습공간의 이동(Mobil Education)이 가능하며, 수학학습 전용기라는데 의미를 둘 수 있다. Symbolic Graphing Calculator를 활용한 수업에서 학습자는 계산기를 가지고, 기호연산 실행 조작을 통해 자신의 사고과정을 표현하고, Symbolic Graphing Calculator는 실행 조작에 즉각적으로 과정과 결과를 제공하며, 다른 표상과 상호작용을 함으로써 학습자 스스로의 규제가 강화된 과정을 통해 지식을 구성하게 된다. 이때 교사는 지식 정보전달 체계인 대화형 실행매체(IMTs)를 작성하여 학습자의 지식 형성에 안내자의 역할을 하게 된다. 이번 워크샵에서는 CASIO fx 2.0을 활용한 교실 수업모형을 그래프 표상과 연계한 방정식의 풀이과정을 통해 알아본다.
최근에 제안된 감독 지식을 융합하는 강화 학습 기법인 potential-based RL 기법의 효용성은 이론적 최적 정책으로의 수렴성 보장으로 증명되었고, policy-reuse RL 기법의 우수성은 감독지식을 융합하지 않는 기존의 강화학습과 실험적인 비교를 통하여 증명되었지만, policy-reuse RL 기법을 potential-based RL 기법과 비교한 연구는 아직까지 제시된 바가 없었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법과 policy-reuse RL 기법의 실험적인 성능 비교를 통하여 기법이 policy-reuse RL 기법이 policy-reuse RL 기법에 비하여 더 빠르게 수렴한다는 것을 보이며, 또한 policy-reuse RL 기법의 성능은 재사용하는 정책의 optimality에 영향을 받는다는 것을 보인다.
지식주도의 탈자본주의 시대, 발주방식 다양화, 그리고 업역재편 및 경쟁심화 등 최근 국가 건설 정책변화 및 건설 환경변화에 비추어 볼 때, 일반건설기업으로서는 특화된 사업 분야에 대한 기술역량 및 문제해결 능력 강화를 위하여 지식과 경험을 축적하여야 하며, 이를 통하여 경쟁우위 확보전략을 고려하여야 할 시점이라고 판단된다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 전략적 건설기술 업무에 대한 지식 축적 및 관리 방향 분석을 위한 개념적 틀과 이를 기반으로 한 지식 활용계획 방법론을 제안하였다. 제안된 방법론은 중견 일반건설기업 사례적용을 통하여 효용성을 검증하였다. 본 연구의 결과물은 건설기업의 자체 역량을 강화 대상 핵심 업무에 대한 건설기술 지식관리 시스템 개발에 공헌을 할 수 있을 것이며, 또한 체계적 경험 축적을 통하여 기술력 경재 우위 확보에 기피할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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