• 생명과학회지
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• 제20권3호
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• pp.411-415
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• 2010

본 연구에서는 Anisakis 연구를 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터베이스를 리녹스 Cent OS 시스템이 설치된 Xeon 3.2 GHz cpu의 인텔 서버플랫폼 ZSS130 (삼성) 서버에 구축하였다. 운영체제를 설치한 후에 common gate interface(cgi) 기반의 웹서버 (http://www.anisakis.org)를 구축하고 NCBI에서 제공하는 WebBLAST 프로그램을 설치하였다. Anisakis 연구를 위한 웹기반 데이터베이스를 다음과 같은 순서로 구축하였다. 우선 회충목에 속하는 각종 서열(염기서열/ 아미노산서열, EST 서열, 미토콘드리아 Genome 서열)들을 멀티파스타 형식으로 다운로드 하였다. 다음으로NCBI에서 제공하는 formatdb 프로그램을 통하여 BLAST 검색이 가능하도록 데이터베이스화 하였으며 모든 염기서열들과 EST 서열들을 TGICL 프로그램을 통하여 clustering 및 assembing을 하였다. 그리고 NLS (Nuclear Localization Signal) 예측을 위해 EST 서열들은 Genscan 프로그램과 Emboss sixpack 프로그램을 사용하여 아미노산으로 변환하였다. 또한 벡터 서열과 E. coli 서열, 그리고 반복 서열들을 서버에 구축하여 서열들의 오염을 확인할 수 있게 하였다. 본 웹데이터베이스 서버의 구축을 통해 고래회충 및 회충목의 염기서열과 일치하는 서열을 자체 BLAST를 통해 매우 빠른 속도로 추출 할 수 있었으며, cDNA나 genomic DNA 라이브러리를 구축할 때 라이브러리의 상태를 쉽게 확인 할 수 있게 되었다. 또한 Clustering Res. 인터페이스를 통해 SNPs 연구 수행 시 매우 쉽게 실험용 시발체를 제작할 수 있으며 기 구축된 cDNA library의 활용을 annotated EST를 통해 극대화 시킬 수 있어 고래회충 관련 분자생물학적 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제10권2호
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• pp.1-29
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• 2008

본 연구는 해외 여러 시장에서 제품을 판매하는 글로벌 기업의 입장에서 복수 시장에서 발생하는 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측할 수 있는 모형을 제시하였다. 이 모형을 이용하여 복수 시장 정보, 제품 속성 정보, 가격 정보, 매출 정보 중 매출 이륙 시점 예측에 유용한 설명 변수들을 규명하기 위해 국내 전자 업체가 2년 5개월간 10개국 시장에 판매한 90종류의 PDP TV, LCD TV들 월별 매출 자료들을 대상으로 실증 분석을 하였다. 분석 결과, 매출 이륙 시점 예측에 유용한 변수들을 다음과 같이 파악할 수 있었다. 첫째, 대상 제품이 표적 시장에 진출하기 이전에 진출한 타 시장에서의 매출 자료를 표적 시장에서의 대상 제품 매출 이륙 시점 예측에 이용하는 것이 가장 중요함을 실증 분석을 통해 알 수 있었다. 특히, 매출 이륙 시점 예측에 동일 제품의 타 시장 혁신 계수를 이용하는 것이 유용한 반면, 동일 제품의 타 시장 모방 계수는 예측력에 도움을 주지 못함을 알 수 있었다. 둘째, 타 제품의 표적 시장 확산 정보는 예상과 달리 대상 제품의 표적 시장에서의 매출 이륙 시점 예측에 기여하는 바는 낮음을 알 수 있었다. 셋째, 일반적 인식처럼 가격과 제품의 속성도 이륙시점의 발생 시기에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 하지만 제품의 자체 가격 정보 보다 시장 평균 가격 대비 대상 제품 가격 비율이 매출 이륙 시점 예측에 보다 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로, 전기 누적 매출량 역시 PLC 중 초기 시점을 예측하는 상황임에도 불구하고 제품 수준의 매출 이륙 시점 예측에 중요한 변수임을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 매출 이륙 시점 예측 모형은 평균치에 근거한 일반적 예측과 비교해 볼 때 높은 예측력을 보여 주었다. 본 연구에서 제시한 예측 모형을 이용할 경우 특히 예측 시점이 2기일 때 가장 높음을 알 수 있었다. 본 연구 결과가 기여하는 바를 보면 첫째, 기존 확산모형과 달리 본 연구에서는 제품의 매출 초기 시점인 매출 이륙 시점을 측정하고, 예측하는 모형을 제시하였다. 둘째, 본 연구는 글로벌 시장에서 적용 가능한 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측하였다. 셋째, 본 연구는 처음으로 매출 이륙 시점 예측력을 예측 시점 별로 분석하여 모형의 예측력을 이해하는 데 새로운 접근법을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.