• 산업경영시스템학회지
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• 제20권44호
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• pp.129-134
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• 1997

The purpose of this study is to estimate the distribution rate of R&D input on R&D output in major manufacturing industrial sector. The distribution rate is estimated on time-series data for the period 1980 to 1996. The data used in this study can be divided into the two categories. 1) R&D output data (Patent, Utility) 2) R&D input data (R&D expenditure, R&D workers) The raw data of R&D expenditure is transformed into R&D stock. And the specific production function is used to represent the interaction between R&D input and output. The production function shows the maximum rate of R&D output that can be achieved by certain given, technologically possible, R&D input combinations. The main findings can be summarized as follows. 1) There was a diminishing return between R&D input and output$(\alpha+\beta<1). 2) R&D output growth was more affected by R&D expenditures than R&D workers. 3) R&D workers were more contributed highly to Patent granted than Utility model.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.491-497
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• 2018

연구개발비가 기업의 R&D 성과로 이어지는가에 대하여 상반된 선행연구들이 존재한다. 보통 기업의 R&D 투자와 성과는 국가별, 산업별, 거시경제 상황 등이 복합적으로 작용하므로 인과관계를 독립적으로 분리하여 분석할 수 없기 때문이다. 또한 R&D 성과는 후행지표로 투자 시점과 성과 시점 사이의 시차가 존재하여 R&D 투자와 성과 간의 관계를 분석하기 어렵다. 하지만 방위산업의 경우 방위력개선비를 통해 지속적으로 R&D 투자가 발생하고, 방산업체는 이를 사업비로 사용하여 연구개발이 진행되므로 R&D 성과를 확인하기가 비교적 용이하다. 본 연구는 방위산업을 대상으로 R&D 투자와 성과 간의 인과관계를 찾고, 성과에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 방위사업법에 의해 지정된 총 100여개의 방산업체 중 R&D 성과지표 획득이 용이한 대기업 및 중견기업들을 대상으로 최근 10년간의 기술지표, 과학지표, 재무지표에 대한 패널 데이터를 수집했다. 이를 패널데이터 분석을 통해 분야별(화력, 항공유도, 함정, 통신전자) R&D 투입과 성과 관계를 확인하고, 어떤 요인이 성과에 영향을 미치는지 찾고자 한다. 본 연구 결과는 중장기 국방정책 수립 시 의사결정의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 보인다.

• 대한산업공학회지
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• 제40권1호
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• pp.84-99
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• 2014

In this study, determinant input-output variables are identified for calculating Data Envelopment Analysis (DEA) efficiency scores relating to evaluating the efficiency of government-sponsored research and development (R&D) projects. In particular, this study proposes a systematic framework of design and analysis of experiments, called "all possible DEAs", for pinpointing DEA determinant input-output variables. In addition to correlation analyses, two modified measures of time series analysis are developed in order to check the similarities between a DEA complete data structure (CDS) versus the rest of incomplete data structures (IDSs). In this empirical analysis, a few DEA determinant input-output variables are found to be associated with a typical public R&D performance evaluation logic model, especially oriented to a mid- and long-term performance perspective. Among four variables, only two determinants are identified : "R&D manpower" ($x_2$) and "Sales revenue" ($y_1$). However, it should be pointed out that the input variable "R&D funds" ($x_1$) is insignificant for calculating DEA efficiency score even if it is a critical input for measuring efficiency of a government-sonsored R&D project from a practical point of view a priori. In this context, if practitioners' top priority is to see the efficiency between "R&D funds" ($x_1$) and "Sales revenue" ($y_1$), the DEA efficiency score cannot properly meet their expectations. Therefore, meticulous attention is required when using the DEA application for public R&D performance evaluation, considering that discrepancies can occur between practitioners' expectations and DEA efficiency scores.

• 기술혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.176-186
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• 1999

This paper starts out by reviewing the literature that in different ways utilizes patent data as an output of Research ＆ Development (R&D) investment. The main focus, however, is an analysis of time-lag between industrial R&D input and its output. To achieve this research's purpose, the basic data associated with the industrial R&D input (expenditure, researchers) and output (applied patent and utilities) for the past 15 years, from 1980 to 1994, in the areas of electrical-electronic, mechanical and chemical industries have been collected. And the raw input data were altered into real flow data (but stock data) using Laspeyres approach and analyzed using multiple regression analysis, especially stepwise regression analysis. The result of this study can be summarized as follows: a) The time-lag; between industrial R&D input and its output is within 1 to 3 years. b) The time-lag: of patents was longer than that of utility models. c) The time-lag: in electrical-electronic, chemical industry was longer than that of the mechanical industry.

• 기술혁신연구
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• 제19권1호
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• pp.1-27
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• 2011

본 연구는 1984년부터 패널자료의 확보가 가능한 17개 OECD 국가를 표본으로 하여 R&D 생산성 및 효율성에 대한 실증분석을 통해 비교하고 우리나라의 수준과 특징을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 그 성과를 산출(output) 측면과 성과(outcome) 측면으로 구분하고, 맘퀴스트 생산성지수와 자료포락분석방법을 활용하여 R&D경로단계별 생산성 및 효율성과 그 변화추이를 비교분석하였다. 우리나라는 R&D 투자 대비 산출 생산성은 매우 높은 반면, 평균효율성은 매우 낮게 나타났으며, 효율성의 시계열 변화추이를 보면 최초 지수 0.10에서 시작하여 최종 0.83까지 가파르게 상승하면서 주요 선진국들 수준에 도달하였다. R&D 산출 대비 생산성은 매우 낮으며, 통합 프런티어에 대한 효율성은 최초 지수 1.00에서 최종 0.057까지 주요 선진국들 수준으로 가파르게 하락하여 왔다. 그리고 상관분석을 통해 R&D 산출 대비 생산성이 곧 R&D 투자 대비 생산성을 가늠하는 지표가 될 수 있음을 보았다. 본 연구는 우리나라의 R&D 생산성 및 효율성 향상을 위해서는 R&D 투자 및 산출 증대의 노력이상으로 R&D 산출물의 활용 측면이 보다 강화되어야 하고 이를 위해 효과적인 기술확산 체계 구축, 기술금융시장환경 조성 및 사업화에 성공하기까지 실질적인 인큐베이팅 제공 등 전반적인 기술사업화 시스템의 혁신이 주요 과제임을 시사하고 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권3호
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• pp.552-577
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• 2011

본 연구는 우리나라 공공 연구기관들의 기술이전과 사업화 과정에 관련된 주요 활동 및 기술이전 사업화 성과에 영향을 미치는 요인들을 도출하고 국내 공공 연구기관의 기술사업화 프로세스에 대한 포괄적인 이해를 도울 수 있는 모형을 제시하였다. 구조방정식을 이용한 공공연구기관의 기술사업화 프로세스 모형은 투입-중간산출역량-산출(성과)의 구조를 적용하여 구성하였다. 선향 연구에서 도출된 이론을 바탕으로 투입 요인으로는 R&D 투입, 기술사업화 전략/지원, 기술사업화협력, 사회적 자본 등을 포함하고, 중간산출역량요인으로 R&D역량을, 산출요인으로 기술사업화 성과 등을 포함하고 있다. 기술사업화 프로세스 모형을 국내 대학 및 공공연구기관을 대상으로 설문조사를 실시하여 회수한 88부와 관련 통계 자료를 활용하여 실증분석하고 결과를 제시하였다. 주요 실증분석 결과를 보면 R&D 투입은 R&D역량에 긍정적인 영향을 미치며 R&D역량은 기술사업화 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 기술사업화 협력과 사회적 지본도 기술사업화 성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으나 기술사업화 전략 및 지원이 기술사업화 성과에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 조사되었다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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• pp.560-562
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• 2002

The liquid crystal(LC) pixel capacitance Clc, which varies as a function of applied pixel voltage, is a main factor of pixel voltage errors on input gamma voltage, and therefore of the electro-optics(E-O) characteristics of LC pixel for a-Si TFT LCDs. The pixel voltage error(${\Delta}$Vp) for input gamma voltage was simulated for 14.1 inch diagonal XGA panel. An agreement between the experimental results and simulation was satisfactory for the gamma voltage compensation, ${\Delta}$Vp of the input gamma voltage. The proposed compensation method was successfully introduced to a 14.1 inch diagonal XGA panel, and a remarkable improvement of image sticking was achived.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.101-110
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• 2018

This study aims to objectively measure the efficiency of nanotechnology R&D programs by systematically evaluating the inputs and outputs of nanotechnology R&D activities and to find implications for improving the efficiency of nanotechnology R&D programs. Data on input factors such as R&D investment, R&D manpower, R&D period, and output factors such as paper, patent, and commercialization for R&D projects which started from 2008 or afterwards and ended by 2011 are gathered through National Science and Technology Knowledge Information Service, which are used for efficiency evaluation. In this study, we analyzed R&D efficiency in detailed technology units in depth. The process taken in this study is as follows. First, the basic statistics of input and output factors to compare and analyze R&D investment, R&D manpower, R&D period, paper, patent, and commercialization status by technology unit are analyzed. Next, DEA models are utilized to derive the overall efficiency, pure technology efficiency, and scale efficiency by conducting the efficiency evaluation for each technology unit, from which implications for strategic budget allocation are derived. In addition, partial efficiency evaluation is conducted to identify advantages and disadvantages of each technology unit. In turn, cluster analysis is performed to identify similar technology units, from which implications for efficiency improvement are derived.

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 1997년도 제11회 하계학술발표회 논문집
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• pp.160-171
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• 1997

This paper starts out by reviewing the literature that in different ways utilizes patent data as a output of R&D investment. The main focus, however, is an analysis of time-lag between R&D input and output. To achieve this research objective, the basic data associated with the R&D input(expenditure, researchers) and output(patent, utilities) for the past 15 years, from 1980 to 1994, in the areas of electrical-electronic, mechanical and chemical industries have been collected. And the raw output data were altered it to objective data using Laspeyres approach and analyzed using multiple regression analysis, especially stepwise regression analysis. The result of this study can be summarized as follows: a) The time-lag between R&D input and output is from 1 to 4 years. This result is equal to the research conclusion of the existing foreign studies. b) It was found that the time-lag of patents was longer than of utility models. c) It was showed that the time-lag of electrical-electronic, mechanical industry was longer than the chemical one.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권4호
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• pp.839-866
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• 2005

본 연구는 우리나라 국가경제에서 중요한 역할을 맡고 있는 원자력부문의 연구개발투자가 국가경제에 미치는 효과를 분석하기 위해, 사례연구로서 한국원자력연구소의 연구개발투자 지출이 국가경제에 미치는 파급효과를 소비, 투자, 수출, 수입, 생산, 부가가치로 구분하여 분석하였다. 분석을 위해 2000년도 산업연관표에 기반을 둔 공급유도형 및 수요유도형 산업연관모형을 구축하였으며 각 모형으로부터 연쇄효과 승수를 도출하여 파급효과를 분석하였다.