Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.5
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pp.425-438
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2015
This study proposes a three-stage model of R&BD performance which captures commercialization outcomes as well as conventional R&D performance. The model is composed of three factors : inputs (R&D budgets and researchers), outputs (patents and papers), and outcomes (technical fees, products sales, and cost savings). Three stages are defined for each transformation process between the three factors : efficiency stage from input to output (stage 1), effectiveness stage from output to outcome (stage 2), and productivity stage from input to outcome (stage 3). The performance of each stage is measured by data envelopment analysis (DEA). DEA is a non-parametric efficiency measurement technique that has widely been used in R&D performance measurement. We measure the performance of 171 projects of 6 public R&BD programs managed by Seoul Business Agency using the proposed three-stage model. In order to provide a balanced and holistic view of R&BD performance, the R&BD performance map is also constructed based on performance of efficiency and productivity stages.
This study examines how the characteristics of cooperative research and development (R&D) projects in the public domain impact information and communication technology (ICT) convergence. Based on the analysis of 416 cooperative R&D projects under the ICT-based industry convergence R&D program in Korea, the study finds that the characteristics of cooperative R&D projects significantly impact ICT convergence. Moreover, the participation of public research institutes and universities is critical for ICT convergence compared with that of firms. However, in firm-to-firm cooperation, the participation of small and medium enterprises contributes to cross-sectional convergence, while the participation of large firms leads to overall and longitudinal convergence. R&D inputs such as the number of partners and government subsidies exhibit an inverted U-shaped relationship (negative quadratic effect) with technology convergence. Project duration and homogeneous partners are also critical factors for ICT convergence. The results indicate several implications and guidelines on how to effectively organize cooperative R&D projects to facilitate technology convergence.
Korea has rapidly increased R&D investment over the last few decades and the intensity of R&D investment is among the highest in the world; however, there are serious concerns about R&D performance and R&D efficiency. This study is to improve the economic assessment methodology regarding a feasibility study for national R&D programs that are thought to be one of the most prominent ways to enhance R&D efficiency. In order to improve the methodology of economic assessment, a few of important factors such as technical or market uncertainty, spillover effect, and R&D contribution ratio should be covered in the model. The focus of this article is technological and market uncertainty that has a close relation with strategic flexibility and utilization potential to increase the value of R&D programs. To improve the current linear and definitive R&D process, a new framework with strategic flexibility is suggested, in which the result of economic assessment that considers technological and market uncertainty is reflected in planning. That kind of feedback process is expected to enhance the value of the program/project as well as R&D efficiency.
Recently the portion of international collaborative research in national R&D is being on the increase. But the management system of products from the international collaborative research is not sufficient. Not only the internal management system of public research institute, universities or government support R&D centers, are not enough, but also the legislations in government level are not established. In this paper, the problems and situations of product management system in international collaborative research are investigated and analyzed, and the methodology of improvement of them are presented.
Kim, J.H.;Park, C.H.;Kwag, J.H.;Choi, D.Y.;Jeong, K.H.;Chung, U.S.;Chung, Y.B.;Yoo, Y.H.
Journal of Animal Environmental Science
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v.14
no.1
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pp.23-30
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2008
The objective of this study was to estimate the optimum scale of PLMTP (Public Livestock Manure Treatment Plant) for the efficient management of public sector by long-run cost function. An economic analysis was performed using the survey of 52 PLMTP records collected by Ministry of Environment in 2007. The main results obtained in this study can be summed up as follows. The optimum scale under given environmental conditions turned out to be $180{\sim}200m^3$/day which is almost $1.5{\sim}1.6$ times of the average scale of sample plants, $146m^3$/day. This gap between the optimum and current scale suggests that there remains the possibility of further expansion of scale.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.8
no.4
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pp.123-129
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2008
The final objective of this study is to establish the research and development (R&D) encouragement strategy in construction area. For this, this study deals with the survey of current status of Korean construction industry. The result of this study is as follow; First, it is necessary for strengthen the R&D infrastructure to establish R&D cooperation system between industry, university, government and public institute. Second, private sector's should do its role as one of the four performing sectors in R&D network, not just assisting role. We will apply the result for establshing the national strategy as basic data.
There has been a pronounced increase in research and development (R&D) expenditure in Singapore over the last two decades, with government spending accounting for a sizeable share. This increase has been spurred by public policy emphasis on research and innovation as engines of economic growth. This paper analyses the impact of R&D on economic performance in Singapore from 1978 to 2012 through the use of time series analysis. The Cobb-Douglas based analysis shows a long-run equilibrium relationship between Total Factor Productivity (TFP) and R&D investments. We found that the short-run productivity of R&D in Singapore is comparable to smaller advanced economies in the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). However, in terms of long-run R&D productivity, Singapore lags slightly behind the smaller OECD nations and far behind the G7 countries. This suggests leakage of value capture and low absorptive capacity in local firms. Possibility of productivity improvements induced by policy changes in the 1990s was considered, but no evidence of significant structural breaks was found. Lastly, Granger causality analysis reveals that public sector R&D augments private sector R&D capital, thus playing an important role in generating externalities and spillover effects. Policy implications and lessons for other middle-income countries are discussed.
As the development of artificial intelligence (AI) technology spreads to various industrial sectors, diversity in AI utilization rapidly increases, creating rich user experience. In addition, AI is required to solve various social problems through the use of public data. The spread of AI utilization across all sectors will continue, covering such industrial and public demands. This article examines the domestic and international trends in AI utilization technologies and establishes the direction of research and development (R&D), which is highly consistent with Korea's AI policy. ETRI, which leads AI's national R&D, has used its experience to establish AI R&D implementation strategies as well as technology roadmaps for the utilization of AI to improve individual quality of life, continuous growth in society, industrial innovation, and the solutions to public societal problems. In addition, it has derived tasks and implementation strategies for developing AI utilization technologies in 10 major areas including medical services.
We have analyzed technology transfer and commercialization process and factors affecting the outcomes of technology commercialization of public research institutes in Korea. A technology commercialization process model was presented as an input, intermediate outcomes/capabilities, output (outcome) structure using the structural equation model. Input variables include R&D input, technology commercialization strategy/support, collaboration, social capital. The model also includes R&D capabilities and technology commercialization performance as intermediate variable and output variable respectively. The technology commercialization performance was measured as the number of technology transfer and spin-off. We conducted survey and 88 institutes responded. Empirical results show that R&D input influence R&D capabilities and R&D capabilities influence the output of technology transfer and commercialization. Collaboration activities and social capital also appear to have a positive effect on the output. However, the effect of strategy and support on the output appear to be not statistically significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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