• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.119-134
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• 2018

오늘날 기업은 기술의 급속한 발전, 고객의 다양한 요구로 인해 높은 불확실성과 경쟁 상황에 놓여 있다. 이러한 기업 환경 속에서 지속적인 경쟁우위와 미래 성장 동력을 확보하는 방안 중 가장 중요한 것이 NPD (신제품 개발)와 관련된 문제로, 이는 기업과 학계에 매우 중요한 이슈이다. 이에 본 연구는 NPD 분야의 기존 연구 흐름과 앞으로의 동향을 파악하여 NPD와 관련된 실무자와 연구자들에게 새로운 가치를 제공하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 Scopus 데이터베이스를 활용하여 해외 저명한 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 통해 NPD 분야의 기존 연구 흐름을 파악할 수 있었고, 각 키워드 간의 연결 관계와 시간의 흐름에 따른 변화를 바탕으로 구체적인 연구주제들의 변화 과정을 제시하였다. 또한, NPD 분야에서 선호되는 키워드를 바탕으로 앞으로의 연구 동향을 제시하였다. 본 연구를 통해 NPD 키워드 네트워크는 멱함수 법칙의 분포를 따르고 있는 좁은 세상 네트워크이고, 키워드의 선호에 의해서 링크가 형성되어 네트워크의 성장이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, 컴포넌트 분석 및 중심성분석을 통해 NPD 키워드 네트워크에서는 주로 Innovation(혁신), New Product Innovation(신제품 혁신), Risk Management(리스크 관리), Concurrent engineering(동시공학), Research and Development(연구개발), Product Life Cycle Management(제품 수명주기 관리) 등과 같은 키워드들이 중심성이 높음을 확인하였다. 한편, 시간의 흐름에 따른 키워드의 선호적 연결의 변화를 살펴본 결과, Innovation(혁신), New Product Introduction(신제품 출시), Project Management(프로젝트 관리) 등의 주제를 중심으로 i) 공급업체와 NPD 협업, ii) 시장의 불확실성을 고려한 NPD, iii) 기술 경영 및 지식경영 분야와 통섭을 고려한 NPD, iv) 중소기업 관점의 NPD 등과 같은 주제의 연구가 요구됨을 확인하였다. 본 연구의 분석 결과는 NPD의 연구 동향, 다른 분야와의 학제간 연구를 위한 새로운 연구주제를 결정하는데 유용하게 쓰일 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3066-3079
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• 2016

Recent years have witnessed a dramatic increase in topology research of wireless sensor networks (WSNs) where both energy consumption and survivability need careful consideration. To balance energy consumption and ensure survivability against both random failures and deliberate attacks, we resort to complex network theory and propose an energy-aware preferential attachment (EPA) model to generate a robust topology for WSNs. In the proposed model, by taking the transmission range and energy consumption of the sensor nodes into account, we combine the characters of Erdős -Rényi (ER) model and Barabasi-Albert (BA) model in this new model and introduce tunable coefficients for balancing connectivity, energy consumption, and survivability. The correctness of our theoretic analysis is verified by simulation results. We find that the topology of WSNs built by EPA model is asymptotically power-law and can have different characters in connectivity, energy consumption, and survivability by using different coefficients. This model can significantly improve energy efficiency as well as enhance network survivability by changing coefficients according to the requirement of the real environment where WSNs deployed and therefore lead to a crucial improvement of network performance.

• 지식경영연구
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• 제18권4호
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• pp.287-306
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• 2017

This research focus on the effect of developers' participation structure in knowledge creation and knowledge sharing activities in open source software development projects. Based on preferential selection theory, hypotheses of relationship between a developers' concentration of knowledge creation/sharing activities and collaboration performance was derived. To verify the hypotheses, we use the Gini coefficient in the commit contribution of the developers (knowledge creation) and the centralization index in the repository issue network (knowledge sharing network). Using social network analysis, this paper calculates centralization index from developers in the issue boards in each repository based on data from 837 repositories in GitHub, a leading open source software development platform. As a result, instead of all developers creating and sharing knowledge equally, only a few of developers creating and sharing knowledge intensively further improve the performance of the open collaboration. In other words, a few developers predominantly providing commit and actively responding to issues raised from other developers enhance the project performance. The results of this study are expected to be used by developers who manage open source software project as a governance strategy, which could improve the performance of open collaboration.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.145-150
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• 2018

기회적 네트워크(Opportunistic networks)의 포워딩은 간헐적인 연결로 인하여 출발지와 목적지 간에 안정된 경로가 존재하지 않아 기존 포워딩 기법들은 성능이 저하되는 문제를 가지고 있다. 최근 소셜 네트워크 관계망을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유사도(Similarity)는 소셜 네트워크 분석을 위한 매우 중요한 분석 방법 중 하나이다. 본 논문은 대표적인 유사도를 이용한 포워딩 기법들을 제안하고 기회적 네트워크에서 유사도에 기반한 포워딩 기법을 적용시에 얼마나 성능 향상이 있는지 알아본다. 그 결과로, 이 기법들은 목적지와 유사도가 높은 노드를 중개 노드로 선정하여 포워딩하기 때문에 낮은 트래픽 및 홉 수를 가지게 되며, 준수한 전송 딜레이를 유지한다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.227-240
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• 2011

특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제40권1호
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• pp.5-19
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• 2015

Literatures on open innovation have two major limitations. First, either on a firm level or on an industry level did they analyze the open innovation issues. The results of a firm's innovation can be diffused through the whole network and the firm can learn back from the network knowledge. Prior literatures did not consider the feedback loop among firms and network in which the firms are involved. Second, most open innovation research had a static perspective on firm's innovation performance. Since the diffusion, spill-over and learning among network members are involved over time, the open innovation is intrinsically dynamic. From the dynamic perspective, we can appreciate the fundamental attributes of the open innovation network which involves diverse firms, research institutes, and universities. In order to overcome the limitations, we suggest a dynamic model for open innovation network. We build an agent-based model which consists of heterogeneous firms. The firms are connected through a scale-free network which is formed by preferential attachment. Through the diverse scenario of simulation, we collect massive data on the firm level and analyze them both on firm and industry level. From the analysis, we found that, on industry level, the overall performance of open innovation increases as the internal research capability, absorptive capacity, and learning curve coefficient increase. Noticeably, as the deprecation rate of knowledge increases, the variability of knowledge increases. From the firm level analysis, we found that the industry-level variables had a significant effect on the firm's innovation performance lasting through all the time, whereas the firm-level variables had only on the early phase of innovation.

• The Plant Pathology Journal
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• 제21권4호
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• pp.334-342
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• 2005

The prototype Chlorella virus PBCV-l encodes 11 tRNA genes and over 350 protein-encoding genes in its 330 kbp genome. Initial attempts to overexpress the recombinant A189/192R protein, a putative virus attachment protein, in E. coli strain BL21(DE3) SI were unsuccessful, and multiple protein bands were detected on Western blots. However, the full-length A189/192R recombinant protein or fragments derived from it were detected when they were expressed in E. coli BL21 CodonPlus (DE3) RIL, which contains extra tRNAs. Codon usage analysis of the a189/192r gene showed highly biased usage of the AGA and AVA codons compared to genes encoded by E. coli and Chlorella. In addition, there were biases of XXA/U($56\%$) and XXG/ C($44\%$) in the codons recognized by the viral tRNAs, which correspond to the codon usage bias in the PBCV-1 genome of XXA/U ($63\%$) over those ending in XXC/G ($37\%$). Analysis of the codon usage in the major capsid protein and DNA polymerase showed preferential usage of codons that can be recognized by the viral tRNAs. The Asn (AAC) and Lys (AAG) codons whose corresponding tRNA genes are duplicated in the tRNA gene cluster were the most abundant (i.e., preferred) codons in these two proteins. The tRNA genes encoded in the PBCV-l genome seem to play a very important role during the synthesis of viral proteins through supplementing the tRNAs that are frequently used in viral proteins, but are rare in the host cells. In addition, these tRNAs would help the virus to adapt to a wide range of hosts by providing tRNAs that are rare in the host cells.

• 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.