• 한국비블리아학회지
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• 제31권3호
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• pp.235-256
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• 2020

본 연구의 목적은 R&D 활동에 도움이 되는 다양한 과학기술 지식인프라를 통합적으로 서비스하기 위한 통합서비스 구축 방법을 정의하고 실제 구축 사례를 보이는데 있다. 아이디어 생성/개발, 펀딩파악, 과제수행, 성과창출 확산 등 R&D 전주기별로 산재되어 있는 지식인프라들을 서비스·기능·정보·데이터 측면에서 세분화하여 연계, 융합함으로써 한 곳에서 이용자가 원하는 지식인프라를 적시에 제공할 수 있는 통합시스템 구축 방법을 제시하였다. 특히 본 연구에서는 통합서비스가 개별 지식인프라 서비스의 물리적 통합이 아닌 논리적 연계·통합을 고려하여 통합서비스 분류체계, 통합수준모델, 통합아키텍처, 이용자 통합인증체계를 정의하여 통합서비스 구축의 효율성과 유사 통합서비스 구축시 참조모델로의 확장성을 고려하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.45-59
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• 2021

4차 산업혁명의 핵심 동인으로서 Software(이하 SW)의 중요성이 더욱 커짐에 따라, 정부는 국가 경쟁력 강화를 위해 SW R&D 투자를 늘리고 SW 관련 정책을 지속적으로 수립하고 있다. 하지만 SW 연구개발에 대한 정부의 지속적인 투자에 비해, SW 연구개발 투자성과에 대한 체계적 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 Data Envelopment Analysis(DEA) 기법을 이용하여 SW 국가연구개발 사업의 분야별 효율성을 분석하였다. 2008년~2018년까지 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 수행된 1,463개 과제정보를 토대로 효율성을 정태적/동태적 관점에서 측정하였다. 정태적 관점의 규모효율성 측정을 통해 비효율성 원인을 규모와 기술문제로 분석하였다. DEA/Window 모형을 이용한 동태적 효율성 분석 결과를 제시하고 효율성-안정성 매트릭스를 이용해 분야별 대응 모델을 제시하였다. 본 연구는 SW 국가연구 개발사업 전체를 대상으로 효율성 분석을 수행했다는 점에 의의가 있으며, 정태적/동태적 효율성 분석결과는 향후 SW 국가연구개발사업 기획 시 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 기술혁신연구
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• 제5권1호
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• pp.266-287
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• 1997

The purpose of this paper is to purpose methods and procedures by which we can set up technology planning scheme essential for R'||'&'||'D(or technology) planning in public sector (governmental and government-sponsored institutions), and can develop and select "main R'||'&'||'D projects" which are crucial to R'||'&'||'D planning, were quite specifically discussed in case of I'||'&'||'T(Information '||'&'||' Telecommunications) sector, so that they may not remain theoretical but may be practically applicable to real R'||'&'||'D programs. In this paper, the concept of technology planning was defined as a procedure for establishing nominal planning to acquire technologies efficiently for a specific sector. More detailed definition optimal technology-acquisition strategy, i.e., analyzing technological development '||'&'||' environ-ment, establishing R'||'&'||'D objectives as promising technology opportunities, selecting main R'||'&'||'D projects, allocating resources and so on."The"main R'||'&'||'D projects by technology sectors and by planning phases and then deciding on priority. Scoring method was rsed in assessment phase. Summing up, this paper suggested technology planning scheme of methods and procedures for sorting out required technologies, developing and assessing public R'||'&'||'D projects, and finally selecting main R'||'&'||'D projects.

• 기술혁신연구
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• 제14권2호
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• pp.93-116
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• 2006

The purpose of this study is to contribute reference material that provides insight into innovative process management that increases R&D output in commercializing new products. A model of a process from research to commercialization with the cumulative profit and loss curve is put forward and hypotheses related to success and failure are developed at the stages up to product launch. Seventeen large projects that have resulted in successful product launches have been examined from the initial research stage to commercialization. Prefect duration, standardized cumulative R&D expenditures and research resource concentration are analyzed in terms of statistical method and patterns in cumulative profit and loss curves after product sales, as well as the reasons for and other aspects of success/failure are investigated and analyzed. Consequently, valuable information on future management tasks has been obtained such as: (1) project duration differs depending on market sectors, product types and presence/absence of materials research (2) cumulative profit and loss curves can be categorized into four patterns (3) reasons for failure can be divided into technological and market problem categories and (4) these factors have an impact on product sales.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.115-125
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• 2018

In order to examine the ways to improve the efficiency of R&D investment, this paper presents analysis on both quantitative and qualitative efficiency of R&D projects. As Korea's R&D investment has significantly increased in recent years, the efficiency of R&D investment has attracted attention. In this paper, a Data Envelopment Analysis(DEA) method is used to construct models for quantitative efficiency and qualitative efficiency analysis. Based on a cases of agricultural R&D projects of Korea, the efficiency of national R&D projects were analyzed and their quantitative and qualitative efficiencies are compared. As a result, statistically significant difference between quantitative and qualitative efficiency was found. Also, characteristics of Decision Making Units(DMUs) which can influence both quantitative and qualitative efficiency were identified. In particular, the stage of a R&D project has significant impact on R&D efficiency. This study suggests that in order to enhance R&D efficiency both quantitative and qualitative nature of outputs should be considered when measuring R&D efficiency.

• 정보관리연구
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• 제43권3호
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• pp.43-59
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• 2012

급변하는 환경변화에 대응하고 과학기술정보 관리 유통사업에 대한 연구수행의 효율화 및 성과 활용, 확산을 극대화하기 위해 경제성 분석 모델을 수립하였다. 과학기술정보 관리 유통사업은 일반적인 연구개발과 그 목적 자체가 다르다. 경제적 성과를 창출하기 위한 상업용 연구개발이 아닌 공공서비스 제공을 목적으로 한 연구개발이 대부분인 상황에서 경제적 성과를 분석하기 위한 경제성 분석 모델을 개발했다는 데 본 논문의 의의가 있다. 특히 이질적인 연구사업에 대한 경제성 분석 모형 및 절차적 방법론의 사전 구축을 통하여 향후 국가 과학기술정보 관리 유통사업에 대한 경제성 분석과 R&D 효율성 제고에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권4호
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• pp.83-95
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• 2019

It is becoming more and more difficult to cope with new knowledge and technology required by society by the efforts of one person or organization according to the development of science and technology. As a method to overcome this, collaborative research is becoming important. This tendency is increasing in the government R&D projects as well, and the 'A' test research institute, which is the subject of this paper, is also increasing a collaborative research. The purpose of this study is to analyze the network characteristics among the participating researchers in the government R&D project conducted by the institution A, and to ascertain how the network characters of the researchers actually affect the financial performance of the team. The results of the analysis show that 'closeness centrality' and 'degree of centrality' contribute positively to the financial performance of the team. On the other hand, 'betweenness centrality' and 'eigenvector centrality' have a negative effect on the financial performance of the team because they are not directly related to financial performance.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.79-92
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• 2015

미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권1호
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• pp.28-37
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• 2019

국가와 산업의 발전을 위해 다양한 분야가 결합하여 연구개발되고 있다. 이에 본 연구는 국가 연구개발에서 연구 참여인력의 다학제가 기술사업화에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 실증분석을 위해 기술 상용화를 연구목적으로 다양한 과학기술 분야가 종합적으로 연계되어 진행되는 정부출연연구기관에서 수행한 주요연구개발 사업을 살펴보았다. 연구자료는 2015-17년도 철도/대중교통/물류 분야의 주요연구개발 사업 자료를 이용하였으며, 149개 과제를 최종 분석대상으로 하였다. 분석결과 연구개발비, 참여인력 수, 참여기관 수, 연구개발 단계 및 연구의 융합 정도를 통제했을 때 참여인력 다학제가 기술사업화에 통계적으로 유의하게 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후 연구 주제의 학문적 융합요소를 파악하여 연구 기획에 의미 있게 활용되길 기대한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.12-24
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• 2022

This study attempted to investigate changes in collaboration structure for each stage of national Research and Development (R&D) in the artificial intelligence (AI) field through analysis of a co-author network for papers written under national R&D projects. For this, author information was extracted from national R&D outcomes in AI from 2014 to 2019. For such R&D outcomes, NTIS (National Science & Technology Information Service) information from the KISTI (Korea Institute of Science and Technology Information) was utilized. In research collaboration in AI, power function structure, in which research efforts are led by some influential researchers, is found. In other words, less than 30 percent is linked to the largest cluster, and a segmented network pattern in which small groups are primarily developed is observed. This means a large research group with high connectivity and a small group are connected with each other, and a sporadic link is found. However, the largest cluster grew larger and denser over time, which means that as research became more intensified, new researchers joined a mainstream network, expanding a scope of collaboration. Such research intensification has expanded the scale of a collaborative researcher group and increased the number of large studies. Instead of maintaining conventional collaborative relationships, in addition, the number of new researchers has risen, forming new relationships over time.