본 논문은 우리나라의 정보통신 분야 국가혁신시스템의 혁신 요인간 상호작용 측면을 알아보기 위해 네트워크 관점에서 연구했다. 이를 위해 우리나라 정부가 지원하는 국가 R&D 과제 중 공동연구를 수행했던 기관들 간의 관계를 소셜네트워크분석법(Social Network Analysis)를 통해 분석하였다. 분석 결과, 우리나라 정보통신 분야 국가혁신시스템의 네트워크는 좁은세상 네트워크 유형인 것으로 나타났다. 이 결과를 통해 우리나라의 정보통신 분야 혁신 주체들은 매우 긴밀하게 지식 및 정보를 주고받는다는 것을 알 수 있었다. 또한, 기술혁신 네트워크 내의 혁신주체 중, 연구기관의 비중은 상대적으로 높았고, 기업의 비중은 상대적으로 낮아 우리나라 기술혁신 활동이 정부 주도형으로 이루어지고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 국가혁신시스템의 네트워크 구조가 혁신의 성공에 어떤 영향을 미치는지 연구할 필요가 있다.
It is generally known that a Science and Technology Park - as a representative example of an Innovation Cluster - produces network synergy among industry, university, research institutes, and other innovation actors in a specific area, so that it has a competitive edge over other regions in technological innovation. However, as the novel Coronavirus (COVID-19) pandemic unfolds, it has become necessary to reduce face-to-face contacts and this could lead to lesser network synergy being produced in an Innovation Cluster. With this background, this research was designed and conducted to evaluate how COVID-19 has changed the activities in Innovation Clusters and explore future development scenarios. In order to find out the changes occurring in an Innovation Cluster, a survey was conducted among the people in Science and Technology Parks. The survey result shows that people are experiencing difficulties in technological innovation and support activities, and face-to-face contacts have been reduced in the Innovation Cluster. A scenario planning sought to explore the future development of the Innovation Cluster. It suggests that the transformation into a Digital Innovation Cluster, which is less affected by physical distance, but can still maintain the effectiveness of the networks, can be the key strategy for the future Innovation Cluster.
We have developed a prototype super-high-definition (SHD) digital cinema distribution system that can store, transmit, and display eight-million-pixel motion pictures that have the image quality of a 35-mm film movie. The system contains a movie server, a real-time decoder, and an SHB projector. Using a Gigabit Ethernet link and TCP/IP, the server transmits JPEG2000 compressed motion picture data streams to the decoder at transmission speeds as high as 300 Mbps. The received data streams are decompressed by the decoder, and then projected onto a screen via the projector. By using an enlarged TCP window, multiple TCP streams, and a shaping function to control the data transmission quantity, we achieved real-time streaming of SHD movie data at about 300 Mbps between Chicago and Los Angeles, a distance of more than 3000 km. We also improved the decoder performance to show movies with Image qualities of 450 Mbps or higher. Since UDP is more suitable than TCP for fast long-distance streaming, we have developed an SHD digital cinema UDP relay system, in which UDP is used for transmission over a fast long-distance network. By using four pairs of server-side-proxy and decoder-side-proxy, 450-Mbps movie data streams could be transmitted.
본 논문은 지역별 혁신과정에서 이루어지는 네트워크를 혁신주체를 중심으로 비교분석하고, 혁신주체 간 네트워크의 결정요인을 규명함으로써 정책 입안자들에게 유용한 정보를 제공하는데 있다. 혁신주체의 활동에 대한 실제적인 내용을 분석하기 위해 국가연구개발사업 데이터를 활용하여 사회네트워크 분석을 수행하였다. 사회네트워크 분석을 통해 도출된 결과를 바탕으로 혁신주체 네트워크의 결정요인을 파악하기 위해 QAP분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째 지역마다 대표적으로 활동하는 혁신주체는 지역마다 차이가 존재하고 혁신주체의 활동은 시기적으로 변화가 이루어지는 것을 알 수 있었다. 둘째, 혁신활동의 네트워크는 수도권과 대전을 제외하고는 지리적으로 가까운 지역과 공동연구개발을 많이 수행한다. 그리고 전체적인 공동연구의 건수가 증가하더라도 지역 내 국지적인 네트워크를 발생시키지 않았다. 셋째, 혁신주체의 네트워크는 지리적 근접성과 연구비의 규모 차이가 영향을 미치기는 하지만 과거의 지속적인 관계가 강한 연구네트워크를 형성하는 것으로 나타났다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.327-338
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2020
This study wants to test the nexus among resource orientation, market orientation, social network, and knowledge sharing toward organizational innovation, and the nexus between organizational innovation and MSMEs performance. Questionnaires and interviews are conducted with some MSMEs actors in Central Java Province, Indonesia, in Klaten Regency and Pekalongan City. These two areas have creative MSMEs, especially Batik MSMEs that have been very large and known worldwide. The sampling technique is done purposively with certain criteria for the respondents. The data analysis technique is done using Partial Least Square. This study provides recommendations about strategic practice and policy (resource and market), social network, and knowledge sharing in increasing organizational innovation, and the impact of organizational innovation toward MSMEs performance. It also offers a comprehensive model of the determinant factor of organizational innovation by considering the aspect of strategic orientation, social network, and knowledge sharing. Other unique aspects that are also important to consider are social network and the importance of knowledge sharing in improving MSMEs Performance. The respondents are still limited in two areas, namely, Pekalongan and Klaten, so it still cannot represent the whole population. These areas also have different orientation of production process approach, namely, synthetic and natural dyes.
This research was to analyze information network which contributed Anyang Venture Valley's development. And mutual communication between regional innovated companies was the essential factor of this growth. Anyang city with its Knowledge Industry Promotion Agency, KIPA, has first set up communication network, facility and other structures to create basis of communication. For that, they were able to operate various networking and promotion of communication which led to the enforcement of regional innovation in venture businesses. During its innovation, KIPA played a key role as a link between regional Innovated companies, which enabled active interactions between them. Government can verify significance of establishing network base with mediation function for lively communication for promoting innovation capability through Anyang Venture Valley's case.
Hyun Mo Kang;Il Young Choi;Jae Kyeong Kim;Hyun Joo Shin
Asia pacific journal of information systems
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제31권3호
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pp.358-377
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2021
Knowledge drives business innovation. However, even if companies have the same knowledge element in the business ecosystem, innovation performance varies depending on the structural position of the technical knowledge network. This study investigated whether there is a difference in exploitative innovation according to the structural position of the AI technical knowledge network. We collected patents from the top 100 digital companies registered with the US Patent Office from 2015 to 2019 and classified the companies into knowledge producer-based brokers, knowledge absorber-based brokers, knowledge absorbers, and knowledge producers from the perspective of knowledge creation and flow. The analysis results are as follows. First, a few of the top 100 digital companies disseminate, absorb, and mediate knowledge, while the majority do not. Second, exploitative innovation is the largest, in the order of knowledge producer, knowledge absorber-based broker, knowledge absorber, and knowledge producer-based broker. Finally, patents for industrial intelligence occupy a large proportion, and knowledge producers are leading exploitative innovation. Therefore, latecomers need to expand their resources and capabilities by citing patents owned by leading companies and converge with existing industries into AI-based industries.
최근에 서비스산업의 혁신 구조와 유형을 연구하기 위하여 서비스혁신 모형에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 디지털컨텐츠산업을 분석하여서 서비스 제공자, 컨텐츠 개발자, 사용자 및 네트워크 제공자 사이의 연계성을 연구할 수 있는 혁신시스템의 모형을 제시하였고, 서비스적인 면과 제조업적인 면을 동시에 포함하고 있는 디지털컨텐츠산업 혁신시스템의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 Gallouj and Weinstein(1997) 및 Gallouj(2002)이 제시한 서비스혁신시스템 모형의 바탕 위에서 디지털컨텐츠산업의 특성인 사용자 참가 및 네트워크 외부효과( network externalities) 등을 추가하여서 디지털콘텐츠 서비스 혁신시스템 모형을 구성하였다. 이 모형의 적절성을 검증하기 위하여 우리나라의 온라인게임산업의 혁신 과정 사례를 분석하였고, 사례분석을 통하여 디지털컨텐츠산업의 혁신 유형의 분석, 서비스혁신(service innovation)과 제조혁신(manufacturing innovation)과의 관계, 정부정책의 유효성 등에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 도출한 혁신시스템 모형은 디지털컨텐츠산업의 역동성을 이해하는데 다음과 같은 이점을 가지고 있다. 첫째, 컨텐츠 개발자, 플랫폼 제공자 및 네트워크 제공자 사이에 일어나는 제조혁신과 서비스제공자와 사용자 사이에 일어나는 서비스혁신을 분리하였으므로 양 혁신 간의 상호작용을 모형 내에서 분석할 수 있다. 제조혁신과 서비스혁신의 분리를 통하여 디지털컨텐츠산업에 대한 정부의 규제 또는 촉진 정책의 영향을 구체적으로 분석할 수 있다. 둘째, 모형 내에 네트워크의 외부효과를 내생변수화 함으로써 네트워크의 외부효과가 혁신의 선 순환을 일으키는 방식과 구조를 알 수 있는 장점이 있다. 셋째, 서비스혁신의 유형은 제조혁신의 유형과 상이하며 그 효과에 있어서도 큰 차이가 나는 점을 파악할 수 있다. 특히 비 파생적 혁신의 하나인 재조합적 혁신은 제조업에서는 중요하지 않지만, 서비스산업에서는 핵심역량을 구성 한다. 서비스산업의 복제방지 제도가 미비함에도 불구하고 복제가 어려운 이유 중의 하나는 서비스산업이 가지고 있는 독특한 핵심역량 때문이다. 본 연구 결과는 디지털컨텐츠산업의 지속적인 발전의 기초가 되는 여러 유형의 혁신을 촉진하고 유지할 수 있는 정책적 기초를 제공할 수 있는 점에 의의가 있다.
This paper examined the effect of innovation networks comprising research and development (R&D) collaboration on innovation performance of Korean pharmaceutical firms. As co-assigned patents and co-affiliated publications are common technical outcomes of successful R&D collaboration in the pharmaceutical industry, social network analysis technique was applied for analyzing innovation networks through patent and publication data. Results of Social network analysis indicated that a small set of highly innovative firms in the Korean pharmaceutical industry were actively involved in patenting and publishing. And the analysis of structural equation model found the followings: (1) R&D intensity significantly affected patenting, publication and new drug development, (2) the activity of patenting and publishing was positively related with the innovation performance measured by new drug development, and (3) R&D collaboration in terms of degree centrality of co-patent network played significant moderating roles on the relationships among R&D intensity, patenting, and new drug development. These findings are expected to be helpful to researchers as well as policy-makers to devise innovation-promoting policies in the Korean pharmaceutical industry. Discussions and limitations of the study are provided in the last part.
In this research, we analyze the sensitivity of the network density to the estimates for the Bass model parameters with both theoretical model and a simulation. Bass model describes the process that the non-adopters in the market potential adopt a new product or an innovation by the innovation effect and imitation effect. The imitation effect shows the word of mouth effect from the previous adopters to non-adopters. But it does not divide the underlying network structure from the strength of the influence over the network. With a network based Bass model, we found that the estimate for the imitation coefficient is highly sensitive to the network density and it is decreasing while the network density is decreasing. This finding implies that the interpersonal influence can be under-looked when the network density is low. It also implies that both of the network density and the interpersonal influence are important to facilitate the diffusion of an innovation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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