The paper establishes a policy classification system in order to classify and evaluate the science and technological innovation policies in Korea. We rebuild an innovation system model based on the national innovation system(NIS) concept. The model consists of human capital infrastructure(HCI), institutional infrastructure(II), technological infrastructure(TI), technology market(TM), industrial organization(IO), and innovation networks(IN). We give these 6 components of the modified system 1-digit number, respectively. Then we build the sub-systems according to these components, classify the policy categories in more detail, and finally complete the 3-digit policy classification table. This policy classification table may be useful in studying the science and technological innovation policy in both theoretical and empirical aspects. For example, the table can be the tool to examine the program portfolio profile(PPP) or to implement the questionary survey on the actual policies.
In Korea more than 38,000 types of hazardous material(HAZMAT) are distributed, accordingly the accidents during transportation are also increasing. The agencies related to HAZMAT such as Environment Ministry, National Emergency Management Agency and National Police Agency have their own regulations. However, the classification criteria of HAZMAT are different to each other, which causes many problems in response to transportation accidents. In this study the classification standard of HAZMAT and the classification code using CAS number are suggested to manage HAZMAT efficiently. Through efficient management and standard classification of HAZMAT, the rapid and systematic response to transportation accidents related to HAZMAT is expected to be possible.
본 논문에서는 IT인력양성을 위한 산학협력을 위해 '업종기술' 매칭 테이블을 제안하였다. 업종분류는 ${\ulcorner}$정보통신부문 상품 및 서비스 분류${\lrcorner}$ 체계에 의해 ${\triangle}$정보통신서비스, ${\triangle}$정보통신기기, ${\triangle}$소프트웨어 및 컴퓨터관련서비스로 나누었고, 기술분류는 정보통신연구진흥원(IITA)의 기술코드를 이용하였다. 업종별 필요한 구성 기술을 제시하였고, IT인력양성을 위한 '기업(업종)-기술-대학(학부/학과/전공)'의 파이프 라인(pipe line)이 유지되도록 산학협력 방안을 제시하였다. IT인력양성 산학협력의 예를 제시하기 위해 부산지역의 기업(디지털콘텐츠개발서비스)과 부산지역의 대학(멀티미디어콘텐츠 분야)의 핵심 교육 프로그램을 도출하는 과정을 설명하였다. '업종기술' 매칭 테이블은 업종분류와 기술분류 방식에 따라 가변적일 수 있다. IT인력양성 측면에서 미래 기술 추세와 시장 변화 등에 맞게 산학협력이 되도록 '업종-기술' 매칭 테이블에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
Currently, the budget for vocational competency development training has been expanded, but the number of participants has decreased. As the budget for the Vocational Competency Development Project increases, the participation of a large number of people becomes necessary. This study aims to derive factors that affect satisfaction by selecting factors related to respondent characteristics, training institutions, training types, and job performance for satisfaction with vocational competency development training, and to study ways to improve satisfaction. Data were collected through focus group interviews (FGI), and logistic regression analysis was conducted through feasibility review and reliability analysis. As a result, in the case of the model, it was confirmed that the degree of agreement between the case actually measured and the case predicted by the model was low in the Hosmer and Lemeshow test, but the overall classification accuracy was classified as 96.0% in the classification accuracy table. As for the influence of the factors, the result was derived that the application of knowledge technology, training institution facility equipment, Business Collaboration, long-term work plan, and satisfaction with work performed have an influence in the order.
본 논문에서는 산업연관표와 한국표준산업분류를 비교하여 4차 산업혁명 관련 산업을 제조업, 정보통신서비스, 금융 및 보험서비스 그리고 과학기술서비스 4부문으로 재분류하였다. 그리고 수요유도형 모형을 이용해 4부문 산업을 외생화하여 경제적 파급효과를 분석하였다. 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과에 대한 분석결과, 제조업, 정보통신서비스 그리고 과학기술서비스 부문에서는 도소매 및 상품중개서비스가 큰 것으로 계측되었고, 금융 및 보험서비스 부문에서는 금융 및 보험서비스가 큰 것으로 분석되었다. 수입유발효과는 4차 산업 모든 부문에서 광산품이 가장 큰 것으로 분석되었다. 전후방연쇄효과 분석결과, 제조업과 정보통신서비스 부문은 경기변동에 민감한 중간수요적 원시사업형이고, 금융 및 보험서비스와 과학기술서비스 부문은 최종수요적 원시사업형임을 확인하였다.
지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
디지털바이오헬스케어 산업은 문재인 정부의 3대 중점육성산업의 하나이다. 본 연구의 목적은 디지털바이오헬스케어산업의 연관 산업에 대한 파급효과와 투자효과를 비교분석하는 것이다. 디지털바이오헬스케어산업의 연관산업에 대한 파급효과를 분석하는 것은 산업 및 기술개발 정책의 수립에 매우 중요하다. 연구방법은 첫째, 표준산업분류 상의 33개 산업을 재분류하여 35개 산업대분류표로 재작성하였다. 둘째, 산업연관표의 분석틀을 활용하여 각종 유발계수와 파급효과계수들을 재작성하였다. 셋째, 디지털바이오헬스케어산업의 생산, 투자, 부가가치, 일자리부문에서 연관산업에 대한 파급효과를 비교하였다. 넷째, 투자효과측면에서 자체산업과 연관 산업과의 효과를 비교하였다. 이 연구의 결과가 산업정책 및 기술개발정책 수립에 용이하게 활용되기를 기대한다.
ASL estimation of public building is based on how appropriate the maximum age of the asset is derived based on the age record of the asset in the statistical data owned by public institutions. This is because we get a 'constrained' ASL by that number. And it is especially true because other studies have assumed that the building is an Iowa curve R3. Also, in this study, the survival rate is 1% as the threshold value at which the survival curve and the predictable life curve almost coincide. Rather than a theoretical basis, in the national statistical survey, the value of residual assets was recognized from the net value of 10% of the acquisition value when the average service life has elapsed, and 1% when doubling the average service life has elapsed. It is based on the setting mentioned above. The biggest constraint in fitting statistical data to the Iowa curve is that the maximum ASL is selected at R3 150%, and the 'constrained' ASL is calculated by the proportional expression on the assumption that the Iowa curve is followed. In like manner constraints were considered. First, the R3 disposal curve for the RCC(reinforced cement concrete) building was prepared according to the discarding method in the 2000 work, and it was jointly worked on with the National Statistical Office to secure the maximum amount of vintage data, but the lacking of sample size must be acknowledged. Even after that, the National Statistical Office and the Bank of Korea have been working on estimating the Iowa curve for each asset class in the I-O table. Another limitation is that the asset classification uses the broad classification of buildings as a subcategory. Second, if there were such assets with a lifespan of 115 years that were acquired in 1905 and disposed of in 2020, these discarded data would be omitted from this ASL calculation. Third, it is difficult to estimate the correct Iowa curve based on the stub-curve even if there is disposal data because Korea has a relatively shorter construction history, accumulated economic wealth since the 1980's. In other words, "constrained" ASL is an under-estimation of its ASL. Considering the fact that Korea was an economically developing country in the past and during rapid economic development, environmental factors such as asset accumulation and economic ability should be considered. Korea has a short period of accumulation of economic wealth, and the history of 'proper' architectures faithful to building regulations and principles is short and as a result, buildings 'not built properly' and 'proper' architectures are mixed. In this study, ASL of RCC public building was estimated at 70 years.
최근 정부는 고용률 저조로 인한 저성장세의 고착화가 우려됨에 따라 창조적이고 혁신적인 R&D 활동을 통한 신규 고용창출을 중요한 국정목표 중 하나로 삼고 있다. 본 논문에서는 산업연관분석을 적용하되 가장 최근에 발표된 2011년도 산업연관표를 이용하여 정부 산업기술 R&D 투자의 고용창출효과를 분석하고자 한다. 여기서 고용창출효과는 직접고용효과와 고용유발효과로 분해된다. 산업기술 분야를 대분류 기준 총 7개로 구분하여 분석한 결과, 산업기술 R&D 투자액 10억원당 고용창출효과는 8-12명인 것으로 분석되었다. 지식서비스 기술분야의 고용창출효과가 큰 것으로 나타난 반면에, 전기 전자 기술분야는 고용창출효과가 상대적으로 낮았다. 고용창출 우위기술에 속하는 바이오 의료 기술분야와 직접고용 우위기술에 속하는 지식서비스, 화학, 에너지 자원 기술 분야에 대한 선택과 집중을 통해 단기적으로 고용창출의 견인차 역할을 할 필요가 있다. 고용유발 우위기술에 속하는 정보통신, 기계 소재 기술분야는 산업간 파급효과를 통한 중장기적 고용창출 효과가 중요하기 때문에 기술이전, 개방형 혁신 등을 통해 기술 확산에 주력하는 전략이 필요하다. 이상의 결과는 산업기술 R&D 투자의 고용창출효과를 진단하고 예측하는 데 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 표준통계분류체계 간 연계를 통해 산업 혹은 제품의 내수 시장규모를 추정하는 방법을 제안하고 실질적 활용 가능성을 타진하였다. 이를 위해 KSIC 분류로 조사된 통계청의 광업 제조업 조사 결과와 HS 분류로 조사된 무역데이터를 통계청과 UN 통계처에서 제공하는 연계표를 활용하여 연계하였다. KSIC-ISIC-HS 간 통합연계표를 이용하여 국내시장규모를 분석하는데 있어 가장 큰 문제는 분류체계 간 중복 연결 문제인데, 본 연구에서는 각 품목별 출하액과 무역액 사이에 강한 상관관계가 있음을 활용하여 출하액의 상대적인 비중을 가중치로 중복 연결된 HS 무역액을 배분하는 방법을 제시하였다. 이를 이용하면 제조업 분야의 총 125개 모든 ISIC 품목별 국내시장규모를 분석하고 이를 바탕으로 미래의 단기 시장 규모를 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 ISIC 분류보다 세분화 된 품목에 대한 분석의 한계, 제조업 이외의 분야에 대한 적용 한계, 출하액 결측치로 인한 오차 등의 한계가 있으나, 내수 시장규모 정보를 가장 객관적이고 신뢰성 있으며 지속적으로 활용 가능한 데이터를 이용하여 분석 제공할 수 있는 방법을 제시한 점에 본 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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