Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2004.02a
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pp.178-201
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2004
경제의 패러다임이 지식의 확산과 공유가 경제 성장의 주요한 요소로 대두되는 지식기반경제로 변화하게 되고, 융합 기술(fusion technology)의 중요성에 대한 인식으로부터 학제간(inter-disciplinary) 연구나 기술개발이 활발해지면서, 각 산업이 타산업과 맺고 있는 특정한 연계구조에 대한 분석은 정부의 기술정책이나 기업의 기술전략 수립에 필수적인 것으로 받아들여지고 있다. 특히 산업간 지식흐름의 구조를 파악하는 것은 산업간 협력(collaboration)의 형태나 파급효과에 대한 분석뿐만 아니라 기술 혁신을 촉진하기위한 혁신 클러스터(innovative cluster) 형성의 기초를 제공하는 것이라 하겠다. 따라서 본 연구는 기술집약적 장비에 체화된 유형자원의 간접적 지식 확산이 아닌, 특허 인용의 명백한 지식 흐름을 활용하여 한국 제조업의 지식 흐름 구조를 분석하고 이를 토대로 클러스터를 나누는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 특허 인용 정보가 존재하는 미국특허청(USPTO)의 자료를 이용하며, 여기에서 도출된 한국 특허의 인용관계를 통해 한국 제조업의 네트워크 및 클러스터를 생성하였다. 즉, 특허 분류를 산업 분류에 매칭(matching)시킴으로써, 특허의 인용관계를 각 특허가 속한 산업간의 지식흐름으로 변환하여 산업간 연계 구조를 파악하고 이를 토대로 한국 산업의 지식 클러스터를 생성함으로써 클러스터간 지식 흐름을 분석하고, 각 클러스터의 기술적 특성을 제시하였다. 본 연구는 한국 산업의 지식흐름을 미국특허청에 출원된 한국 특허를 활용하여 분석했다는 점에서 제기될 수 있는 해외 기술 시장으로의 전략적 차원의 출원에 의한 자료의 편중성문제와 지식흐름의 절대량이 아닌 상대량을 통해 클러스터링함으로써 발생될 수 있는 자료 활용의 한계점을 지니고 있다. 그러나 비체화 지식의 흐름을 특허인용관계를 통해 실증적으로 분석하고, 이를 통해 클러스터를 나누어 산업간 연계구조와 기간에 따른 변화 양상을 조명하며, 각 클러스터의 특성을 다양한 지표(indicators)로부터 설명했다는 데에서 의의를 찾을 수 있다. 본 연구의 결과는 기술혁신을 위한 국가 차원의 산업정책이나 기술개발과 관련한 기업의 기술전략에 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2006.11b
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pp.323-337
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2006
Recently, several studies have been carried on knowledge flow of science, technology, industry to establish STI policy. Still it is in need of studies on relationship of science-industry although there have been studied only in aspect of science-technology relationship or technology-industry relationship. This paper's purpose is to propose method to measure knowledge flow among science, technology, and industry by means of patent citation by USPTO. After gathering knowledge flow data between science and technology through mapping citing patent and cited pater, it gets knowledge flows data between technology-industry by using OTC (OECD Technology Concordance), technology-industry mapping program. Based on these knowledge flow data, it examines knowledge flow science to industry by applying overlap function that is a network link weight function.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2005.08a
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pp.189-216
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2005
본 연구는 혁신과정에 중대한 영향을 미치는 혁신네트워크를 혁신과정을 둘러싼 제반 지식흐름과 이러한 지식흐름의 네트워크로 재정의하고, 지식흐름과 지식네트워킹 차원에서 접근하였다. 이러한 차원에서, 지식흐름의 대리변수로 간주되는 특허인용데이터를 활용하여 한국의 혁신주체를 둘러싼 지식네트워킹의 특성을 분석하는 방식으로 혁신네트워크를 분석했다. 그 결과, 한국의 기술혁신의 수준이 강화되면서 한국의 지식네트워킹 수준도 제고되었지만, 기술선진국과 비교할 때 상당히 미약한 수준임이 확인할 수 있었다. 또한 기술분야별로 보면 전기전자와 컴퓨터통신에서만 지식네트워킹이 상대적으로 활발하고 여타 기술부문에서는 상대적으로 저조하여 지속적인 기술혁신에 장애로 작용할 가능성이 크다. 동종기술과 이종기술로 구분하는 경우 여전히 동종기술간 지식흐름이 이종기술간 지식흐름을 압도하고 있어서 융합추세의 국제적 트렌드를 반영하고 있지 못하는 한계를 보였다. 이들 지식네트워크는 혁신기업이 주도하고 있는데, 그 방식은 주로 기업과 기업간 유형이 보다 지배적이었음을 알 수 있다. 따라서 최소한 특허인용데이터로 볼 때 대학과 연구소 등 비기업과의 지식네트워킹에 비해, 기업과의 네트워킹이 보다 지배적임을 알 수 있는데, 이것은 국내외를 막론하고 적용되었다. 한국 혁신시스템의 취약한 고리인 네트워킹의 저조를 개선하기 위해선, 기술부문간 차별적인 네트워킹 정책이 세심하게 입안되어야 한다. 이때 한국에서 가장 파급효과가 높은 혁신주체는 대학이 아니라 대기업이라는 점이 적극 고려되어야 한다.. 제안하는 시스템의 신뢰도 측정 방법은 부분이 가지고 있는 신뢰도가 전체 신뢰도에 미치는 영향을 산술적으로 측정할 수 있어 시스템이 요구하는 신뢰도에 접근할 수 있는 방법과 근거를 제공하는 장점이 있다.소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.706-710
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2006
Recently, several studies have been carried on knowledge flow of science, technology, industry to establish STI policy. Still it is lack of studies on relationship of science-industry although there have been studied only in aspect of science-technology relationship or technology-industry relationship. This paper's purpose is to propose method to measure knowledge flow among science, technology, and industry by means of patent citation. After gathering knowledge flow data between science and technology through mapping citing patent and cited paper, it gets knowledge flows data between technology-industry by using OTC (OECD Technology Concordance), technology-industry mapping program. Basd on 2 types of knowledge flow data, it propose method to examine knowledge flow from science to industry by applying overlap function is a network link weight function.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.385-389
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2007
전통적인 디지털 박물관 시스템은 전시를 조직화하는 단순한 기능에 촛점을 두고 있으며 설계 패턴은 전시 항목들에 기반을 두고 있다. 이것의 생명주기는 직선적이고 피드백과 재사용성이 부족하여 생명 주기에서 지식 처리를 다루는 것에 대해서는 관심을 가지지 않고 있다. 하지만 현대 디지털 박물관은 급진적으로 증가하는 정보를 다루어야 하고, 디지털 감상, E-학습과 관련 연구를 위해 통합된 기능을 제공해야 한다. 이러한 요구사항들은 디지털 박물관에서 객체들이 고수준으로 추상화되고, 생명주기도 반복적이며 재사용이 가능하도록 요구하고 있다. 그러므로 체계적으로 통합된 지식처리 과정들이 디지털 박물관에서 정보시스템을 다루기 위해서 절대적으로 필요하게 되었다. 본 논문에서는 현대 디지털 박물관 시스템에서 새로운 생명주기를 제안한다. 지식 흐름(knowledge flow)은 디지털 박물관 생명주기에 걸쳐서 모든 정보 흐름으로부터 고수준으로 추상화된 객체이다. 지식 흐름을 따라가게 되면 이 특별한 생명주기는 정의된 시금석으로서 다차원의 분수 모델(Fountain Model)과 비슷하며, 이 생명주기에서 지식처리 과정은 각 차원에서 다른 강조점을 지닌 계층으로 잘 나누어진다. 또한 분산된 지식 처리 절차를 체계적이고 재사용할 수 있도록 통합하기 위한 지식 기반 소프트웨어 공학 접근방법을 제공한다.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2009.02a
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pp.205-230
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2009
기술지식으로서의 특허가 과학지식으로서의 과학논문을 많이 인용하면 할수록 과학지식과 기술지식의 상호작용이 많다고 해석할 수 있고, 또한 인용까지의 평균시차가 짧으면 짧을수록 과학지식과 기술지식의 확산속도가 그만큼 빠른 것으로 해석할 수 있다. 과학논문과 특허를 대상으로 과학집약도가 높은 기술분야, 여러 학문분야를 가장 많이 인용하고 있는 기술분야, 그리고 여러 기술분야에서 가장 많이 인용되는 학문분야를 발견할 수 있다. 또한 하나의 특허가 다른 특허에 인용되는 관계를 통해 피인용특허의 기술분야와 인용특허의 산업분야에 대한 연계 매트릭스를 구성함으로써 기술지식이 파급 연계되는 산업분야를 확인할 수 있다. 여기에서는 이러한 과학기술 지식의 연계관계를 규명함으로써 어떤 유형의 지식이 기술혁신에 있어 가장 기초가 되는지, 어떤 기술 분야가 과학적 지식을 가장 역동적으로 활용하는지, 그리고 산업계의 요구와 가장 긴밀한 관계를 맺고 있는 학문분야는 어떤 분야인지를 분석하고자 한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.2
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pp.175-199
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2019
Uncertainty means incomplete stages of knowledge of propositions due to the lack of consensus of information and existing knowledge. As the amount of academic literature increases exponentially over time, new knowledge is discovered as research develops. Although the flow of time may be an important factor to identify patterns of uncertainty in scientific knowledge, existing studies have only identified the nature of uncertainty based on the frequency in a particular discipline, and they did not take into consideration of the flow of time. Therefore, in this study, we identify and analyze the uncertainty words that indicate uncertainty in the scientific literature and investigate the stream of knowledge. We examine the pattern of biomedical knowledge such as representative entity pairs, predicate types, and entities over time. We also perform the significance testing using linear regression analysis. Seven pairs out of 17 entity pairs show the significant decrease pattern statistically and all 10 representative predicates decrease significantly over time. We analyze the relative importance of representative entities by year and identify entities that display a significant rising and falling pattern.
The relationships between science, technology, and industry are very complicated and vary according to time. Thus, it would be almost impossible to combine the three categories in a single model. However, the linking of science, technology, and industry, which are divided according to their respective classification standards, is a starting point from which to understand how science and technology, technology and industry, and further science, technology, and industry are related to each other. Studies have been carried out to analyze the relationship between science and technology and between technology and industry, whereas no study has been undertaken to get an overall view of science, technology, and industry. Since an appropriate methodology or an analytical model has not been suggested, this paper proposes a model for generally analyzing science, technology, and industry. More specifically, this paper examines the methodology for linking science, technology, and industry. This paper uses citation analysis to analyze knowledge flow such as absorption and utilization of given knowledge, looks at the provision of knowledge to create new knowledge, and examines the use of network analysis to analyze the complicated phenomenon of knowledge flow. This paper proposes an empirical study of trend analysis of technological innovation by looking into a linkage structure of knowledge flow among science, technology, and industry based on the classification linkage and analysis methodology using scientific paper and patents.
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.
This paper is an exploratory study to analyze the flow of knowledge in science and technology in order to predict technology innovation. Here, we need to look into the characteristics of how knowledge is created in science, technology and industry to start with. Based on the characteristics we find, we have to understand the relationships between science, technology and industry, and construct a model to link them to each other for future empirical studies. In this study, we take a general view of the existing study results and theoretical models on the characteristics and linkage of scientific and technological knowledge. Moreover, we examine the preliminary framework to link science to technology to industry for further study on the knowledge flow of science and technology. Finally, we present the direction for future study by using the examined models and framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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