This paper aims at setting up a theory of science-based industry, discussing the patterns of technological innovation and the issues of industrial change. The paradigms of technological change are changing rapidly from engineering-based to science-based innovation and industry. New paradigms are clearly distinctive from old paradigms, and hence raises several issues of the theory of industry.
지식지도는 지식 간의 상호 연관성을 기초로 전체적인 지식의 현황을 보여주는 도식으로, 상황에 따라 다양하게 해석 및 적용될 수 있는 지식의 특성을 보다 형식화되고 정형화된 방식으로 표현하기 위해 온톨로지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 지식 네트워크에 나타나는 지식 간 상호참조적 네비게이션이 가능하도록 온톨로지 기술을 기반으로 지식지도를 정의하고 표현하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 타당성을 검증하기 위하여, 온톨로지 모델링 도구인 Protege-OWL을 이용하여 실제 지식지도를 모델링하고, 몇 가지 예제를 통해 구현된 온톨로지 기반 지식지도가 실제로 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 반영하는 지식네트워크를 구성하는지 알아본다.
본 연구에서는 산업의 혁신패턴이 기술체제에 좌우된다는 산업별 혁신체제론적 접근에 따라 산업의 기술체제 특성이 지식전파와 혁신성과에 미치는 영향을 분석하였다. 과학기술정책연구원의 "2008년 기술혁신활동조사: 제조업"DB 자료를 이용하여 기술체제에 따라 산업을 분류하고 계량모형을 이용해 지식외부성의 원천과 지식전파가 유발하는 기술혁신을 산업별로 분석하였는데, 주요결과는 다음과 같다. 첫째 특수적 암묵적 지식기반 산업에서는 일반적 명목적 지식기반 산업과 달리 기업의 혁신성과가 입지특성으로부터 영향을 받는 것으로 나타났으며, 고기술-특수적 암묵적 지식기반 산업에서는 연구개발자본이 풍부한 지역, 저기술-특수적 암묵적 지식기반 산업에서는 동종산업의 집적도가 높은 지역에 입지한 기업일수록 제품혁신이 활발하였다. 둘째 제품혁신을 선도적 혁신과 추종적 혁신으로 구분하여 지식전파가 유발하는 혁신수준을 산업별로 알아보았는데, 저기술산업에서는 외부로부터 전파된 지식이 선도적 혁신과 추종적 혁신을 유발하고 고기술산업에서는 추종적 혁신만 유발하는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과로부터 지식외부성의 원천과 지식전파가 유발하는 기술혁신의 수준은 산업의 기술체제에 따라 다르며, 지역산업 클러스터정책은 산업의 기술체제 특성을 감안해 모색할 필요가 있다는 함의를 얻고 있다.
산업경기예측을 위한 의사결정지원시스템은 예측관련 정보의 지식표현뿐 아니라 예측 프로세스를 공식화하는 것이 중요하다. 본 연구는 예측 정보들과 함께 예측 프로세스를 체계적으로 구축하기 위해 예측 온톨로지 개발을 위한 방법론을 제시한다. 예측 정보들에 대한 지식표현을 위해서 의미적 지식기반인 온톨로지를 구축하고, 예측 프로세스의 절차적 표현을 위해서는 프로세스 구성요소에 기반한 온톨로지 개발방법을 제안하여 예측 프로세스를 체계적으로 표현한다. 이를 국내의 대표적인 산업이며 경기변동이 심한 반도체 산업에 적용하여 경기예측에 대한 온톨로지를 구축한다. 완성된 온톨로지는, 실제로 예측을 계획하고 구축하고 표현하기 위한, 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 일관제철 공정의 철강산업과 같은 대규모 기계설비 집약적 산업 환경에 적합한 기술지식 경영시스템에 대해 고려하고자 한다. 기술경쟁력 확보를 위한 철강업체의 전략적 기술경영은 핵심기술에 대한 지식경영 활동과 연계될 때 비로소 시너지효과를 극대화할 수 있다. 또한 철강업체의 지식경영은 암묵적 혹은 형식적 제철공정 기술지식의 창출, 획득 및 공유 등의 활동을 통해 활성화되어야 한다. 본 연구에서는 먼저 철강산업 현장의 기술지식 관리대상으로 조업설비 프로세스 및 무형 지식자산의 범위를 정의하고, 일관제철 공정의 핵심기술 로드맵에 따라 기술지식 경영활동에 적합한 계층적 지식경영 조직구조를 구축하고자 한다. 또한 제철공정 노하우 등과 같이 암묵적 기술지식을 획득하고 이를 공유할 수 있는 형태로 변환하기 위한 기술지식 획득 방법론을 수립하고 이를 기초로 인터넷에 기반을 둔 제철공정 기술지식 경영시스템을 구축하고자 한다.
본 연구에서는 기술전망과 특허분석에 기반하여 새로운 지식의 등장에 대한 미래숙련수요 분석방법론의 개발을 도모한다. 이차전지산업을 대상으로 하여 특허분류 기반 지식단위를 추출하고, 이러한 지식단위가 향후 이차전지 산업의 패러다임 전환에 대응하여 어떻게 변화하는가를 고찰하였다. 나아가 이에 기반하여 현행 관련 교과목에 대한 진단을 수행하고, 교과과목의 개선 필요사항을 제시하였다. 이러한 본 연구는 미래숙련수요 분석에 특허정보분석이 어떻게 활용될 수 있을지를 보임으로써, 특허 정보분석의 활용도를 높이는 한편 미래숙련수요 분석방법론의 진전을 도모하고자 하였다.
우리나라 정부는 공공연구기관에서 개발된 기술을 민간부문에서 사용을 극대화하여 기업 및 국가경쟁력을 제고하기 위하여 기술이전과 기술평가 및 기술정보유통 등의 기반을 확충하여 산업전반의 기술경쟁력을 강화하고 있다(기술이전촉진법 제정(2000. 1. 28). 이와 같은 변화는 국가경쟁력의 무게중심이 산업기반경제에서 지식기반경제로의 이동을 나타내는 것이며, 미국을 비롯한 선진 국가들의 움직임은 우리나라보다 10년 이상 앞선 상태이다. 지식기반경제에서는 특허의 전략적 활용이 가장 중요하게 여겨지고 있으며 각 연구기관 및 기업은 특허의 포트폴리오에 총력을 기울이고 있다. 그러나 특허의 사업화 가능성을 판단하여 우수 특허군을 분류하거나 특허의 등록유지에 관한 결정을 내릴 때 현재 특허실사 맵, Risk-Return chart, 전문가 심의 방법을 범용하고 있으나 이와 같은 세 가지 방법은 평가자 개인의 주관적 입장이 강하게 작용하고 있어 문제점으로 지적된다. 본 고에서는 기존의 특허실사 방법론의 맹점인 평가의 주관성을 배제하기 위하여 객관적이고 표준화된 정보인 특허를 사용하여 고안된 두 가지 특허지수(CPP, TCT)를 사용하여 객관적인 특허실사 방법을 제안하고 실증분석을 통하여 사용 가능성을 고찰해 보았다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.
본 연구에서는 Pavitt(1984)의 산업별 기술혁식패턴론을 토대로 한국 제조업의 산업별 혁신원천과 기술혁신패턴을 비교 분석하였다. 이에 따라 과학기술정책연구원 "2005년 기술혁신활동조사표: 제조업" DB 자료를 사용하여 공급자지배산업, 생산집약적산업, 과학기반산업으로 구분하고 계량모형을 이용하여 실증 분석하였는데, 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째 혁신정보의 원천 측면에서 공급자지배산업에서는 기업외부정보의 혁신 기여도가 높고, 과학기반산업과 생산집약적 산업에서는 기업내부정보의 혁신 기여도가 높았다. 둘째 외부지식활용방식 측면에서는 공급자지배산업에서는 외부지식구매, 과학기반산업에서는 공동개발, 생산집약적 산업에서는 외부지식구매와 공동개발이 혁신성과에 기여하는 것으로 나타났다. 셋째 외부기관과의 지식연계 측면에서는 공급자 지배산업은 공급업체, 생산집약적산업은 고객업체, 과학기반산업에서는 대학 연구기관과의 연계가 기술혁신에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과로부터 과학기술산업은 산학연 지식연계, 생산 집약적 산업은 기업간 지식연계, 공급자지배산업은 외부지식의 흡수능력 배양 등 산업별 기술패턴을 고려한 혁신지원정책이 필요하다는 시사점을 얻고 있다.
21세기 경영전략 중 속도와 유연성을 가능하게 하는 것은 디지털을 기반으로 하는 정보기술이다. 1959년 Edith Penrose 가 "경영자원론적 기업론"에서 핵심역량 이론을 통해 연구한 후로, 지식증가의 중요성은 더 이상 무시될 수 없게 되었다(Penrose,1959). 지식 및 지식경영에 대한 개념이 구체적으로 형성되기 전에 1980년대 초부터 실무에서 먼저 지식의 중요성을 깨닫고 기업에서 이러한 지식을 어떻게 축적ㆍ관리 할 것인가에 초점을 둔 활동들이 수행되었다. 특히, 상당부분의 관심이 기술적 지식을 창출, 조직화, 이용하고 그래서 결과적으로 혁신을 가져올 원천들을 응용하는 방법에 집중되고 있다. 특히, 그 초점은 새로운 제품이나 프로세스를 창출하거나, 기존 제품 혹은 프로세스를 개선해서 보다 잘 시장의 요구에 부합하고 지속적으로 경쟁우위를 유지할 수 있도록 하는데 있다(Cole, 1998).(중략)1998).(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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