Startups play an important role in economic growth and job creation in niche markets, thus governments regularly expand their research and development(R&D) budgets accordingly. As stratups are more dependent on governments to compensate for insufficient resources and capabilities than large and medium-sized companies, trust in government policies will be important. In this study, we analyzed the impact of startups' trust in government R&D policies on innovation performance. There were three major results. The first result is that government R&D investments in startups increase innovation performance in the manufacturing and high-technology industries but did not affect other industries. The second result is that trust in government R&D policies increased innovation in high-and medium-high technology and manufacturing industries. The third result is that trust in government R&D policies affects innovation before, during, and after evaluation of support process. We analyzed the importance of trust to the effectiveness of government R&D support to determine how to effectively provide it. The results show that governments need to differentiate the types of R&D support they provide according to the target firm's technology level and whether they are a manufacturing company and that appropriate R&D support mechanism should be developed for low-technology and non-manufacturing companies. Finally, governments should allocate resources and make fair and transparent decisions to help companies grow, not to better supervise them.
While Internet promises ubiquitous access, it also creates a fundamental challenge to the traditional ownership toward digital assets traded in e-commerce market. Sharing digital information freely through shared networks leads to many untapped business opportunities, but uncontrolled digital asset transaction undermines many electronic business models. Thus, in this Internet age, proper protection and safe delivery of Intellectual Property (IP) and its representation as digital assets would be a crucial ingredient of building trust in upcoming e-business environment. In this paper, we give a general structural diagram of Intellectual Property Management and Protection (IPMP) and implement an IPMP prototype based on the RSA encryption algorithm and XrML (eXtensible rights Markup Language) WORK tags to show how proper protection and safe delivery of the intellectual property is achieved. This study concludes that IPMP mechanism may contribute significantly to the volume and quality of e-commerce market.
Do-Yeon Lee;Myoung-Ju Koh;Jae-Gyoon Hahm;Keun-Hwan Kim
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.1
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pp.1-14
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2023
To secure national future competitiveness, the Korean government announced the 『National Ultra-High Performance Computing (HPC) Innovation Strategy (2021.5.28.)』 and set three innovation strategy goals throughout establishing an innovation ecosystem. This study presented a heterogenous data-based strategic support framework that allowed to understand both the current status of domestic & foreign R&D areas and domestic industrial economy areas in terms of strategic fields related to ultra-high performance computing, and the empirical research was conducted in the life science and public health area. The HPC innovation ecosystem platform based on the connection of heterogeneous data (domestic R&D project-technology-industry-overseas R&D project) presented in this study provided useful and essential information that allowed establishing a specific action plan for the national HPC innovation strategy and contributing to vitalizing the innovation ecosystem. Since the evidence-based policy assumes that a more reasonable consensus is reached through a non-biased decision- making process among stakeholders, the proposed platform may contribute to enhancing policy momentum by increasing legitimacy and trust of planning of the national HPC strategy.
Industrial clusters are geographical concentrations of interconnected companies, specialised suppliers, service providers, firms in related industries, and associated institutions (for example, universities, standard agencies, and trade associations) that combine to create new products and/or services in specific lines of business. At present, the concept of industrial cluster becomes very popular worldwide, policy makers at national, regional and local levels and business people in both forerunner and latecomer countries are keen to implement the cluster concept as an economic development model. Though understanding of clusters and related promoting policies varies from one place to another, the underlying benefits of clusters from collective learning and knowledge spillovers between participating actors strongly attract the attention of these people. In Thailand, a latecomer country in terms of technological catching up, the cluster concept has been used as a means to rectify weakness and fragmentation of its innovation systems. The present Thai government aspires to apply the concept to promote both high-tech manufacturing clusters, services clusters and community-based clusters at the grass-root level. This paper analyses three very different clusters in terms of technological sophistication and business objectives, i.e., hard disk drive, software and chili paste. It portrays their significant actors, the extent of interaction among them and the evolution of the clusters. Though are very dissimilar, common characteristics attributed to qualified success are found. Main driving forces of the three clusters are cluster intermediaries. Forms of these organizations are different from a government research and technology organization (RTO), an industrial association, to a self-organised community-based organization. However, they perform similar functions of stimulating information and knowledge sharing, and building trust among participating firms/individuals in the clusters. Literature in the cluster studies argues that government policies need to be cluster specific. In this case, the best way to design and implement cluster-specific policies is through working closely with intermediaries and strengthening their institutional especially in linking member firms/individuals to other actors in clusters such as universities, government R&D institutes, and financial institutions.
This study compared and analyzed the efficiency of the research results of the convergence research project operated by the National Science and Technology Research Council and the general research project carried out by the Government-funded research institute and proposed measures to enhance the efficiency of the operation and management of convergence research. Research data were collected from 21 government-funded research institutes through an information disclosure claim and DEA analysis was conducted for efficiency assessment. The SCI papers of convergence research showed high efficiency, and the patent registration and technology transfer sector showed high efficiency of general research projects. This indicates that convergence research projects for securing lead and original technologies are highly efficient, but their performance is low due to lack of participation by businesses in terms of the utilization of derived technologies, and more companies' participation and opportunities are needed for practical use of convergence research results. Through the analysis of efficiency of convergence research project performance, this study provided policy and guidance for R&D planning for rational investment of limited manpower and research costs. Further, future research on identifying efficiency is proposed depending on the type of technology subject to convergence research as a method for managing convergence research.
All-solid-state batteries are one of the promising candidates for next-generation batteries and are drawing attention as a key component that will lead the future electric vehicle industry. This study analyzes 10,280 comments on Reddit, which is a global social media, in order to identify policy issues and public interest related to all-solid-state batteries from 2016 to 2021. Text mining such as frequency analysis, association rule analysis, and topic modeling, and sentiment analysis are applied to the collected global data to grasp global trends, compare them with the South Korean government's all-solid-state battery development strategy, and suggest policy directions for its national research and development. As a result, the overall sentiment toward all-solid-state battery issues was positive with 50.5% positive and 39.5% negative comments. In addition, as a result of analyzing detailed emotions, it was found that the public had trust and expectation for all-solid-state batteries. However, feelings of concern about unresolved problems coexisted. This study has an academic and practical contribution in that it presented a text mining analysis method for deriving key issues related to all-solid-state batteries, and a more comprehensive trend analysis by employing both a top-down approach based on government policy analysis and a bottom-up approach that analyzes public perception.
Cha, Kyunghwa;Kim, Sung-Wook;Kim, Jung Hoon;Park, Mi-Yun;Kong, Jung Sik
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.3
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pp.229-239
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2015
In light of the significant increase in the quantities of goods transported and the development of the shipping industry, the frequency of usage of port structures has increased; yet, the government's budget for the shipping & port of SOC has been reduced. Port structures require systematically effective maintenance and management trends that address their growing frequency of usage. In order to construct a productive maintenance system, it is essential to develop deterioration models of port structures that consider various characteristics, such as location, type, use, constructed level, and state of maintenance. Processes for developing such deterioration models include examining factors that cause the structures to deteriorate, collecting data on deteriorating structures, and deciding methods of estimation. The techniques used for developing the deterioration models are multiple regression analysis and Markov chain theory. Multiple regression analysis can reflect changes over time and Markov chain theory can apply status changes based on a probabilistic method. Along with these processes, the deterioration models of open-type and gravity-type wharfs were suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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