With limited resources, proper allocation of the national R&D budget is very crucial matter for reinforcing the national competence, and the importance of selecting strategic R&D fields have been increasingly emphasized by technology policy-makers and CTOs. This paper deals with technology relevance/cluster analysis, which measures technological dependency and relevancy among technologies, and how it can be used for selecting the strategic R&D fields especially satisfying SMEs(small and medium enterprises)' specific needs. As a result of this study, technology-product tree composed of 7 major technology fields, 22 clusters, 41 groups, 335 core-need technologies and hundreds of related business items are produced that can be used for designing SMEs' R&D/business portfolio as well as R&D investment decision-making of the Ministry of Small and Medium Business Administration.
시장위험 관리를 위한 Value at Risk(VaR)는 금융기관들이 선호하는 기법이지만, 투자가 실패한 경우에 손실금액에 대하여는 설명할 수 없다는 문제점이 있다. VaR의 한계를 보완하는 대안적인 위험측정도구인 Conditional Tail Expectation(CTE)는 VaR를 초과하는 조건부 기대값으로 정의된다. 포트폴리오에 대한 CTE를 추정하는 실제금융시장에서는. 일반적으로는 다변량 손실률을 일변량 분포로 변환하여 VaR을 추정하고 CTE를 구하지만, 본 연구에서는 다차원 분위벡터를 이용하여 다변량 CTE들을 제안한다. 그리고 일변량 CTE들의 관계를 확장하여 다변량 CTE들의 관계식을 유도하였다. 다양한 분산-공분산행렬을 갖는 이변량과 삼변량의 정규분포로부터 다변량 CTE들을 구하고 CTE들의 관계식을 구현하면서 고차원 분포로의 확장 가능성을 설명하였다. 이변량과 삼변량의 실증 예제를 통해 제안한 이론을 탐색하고, 기존의 CTE와 비교하였다. 다변량 변수들의 분산-공분산행렬과 다변량 분위벡터를 사용한 다변량 CTE가 일변량으로 변환하여 구한 CTE보다 작은 값을 갖는 것을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 다변량 CTE는 보다 적은 위험성을 나타내는 추정량이며, 포트폴리오를 구성하는 여러 기업을 동시에 고려하는 분산 투자 전략을 세우는 경우에 이런 다변량 CTE를 사용하는 적극적인 투자가 가능하다는 장점이 있다.
In this paper, we propose a technology mining framework for mobile communication industry. We develop a two phase approach of new technology identification and service enhancement. The new technology identification process consists of R&D issues analysis, technology theme design, and emerging technology sampling. On the other hand, existing service enhancement process has technology landscaping, keyword based search, and technological growth analysis. By implementing these two phase frameworks, we develop a technology portfolio for mobile communication industry.
This paper is concerned with developing a Multi-period Behavioral Model for the portfolio selection problem. The unique feature of the model is that it treats a number of factors and decision variables considered germane in decision making on an interrelated basis. The formulated problem has the structure of a Chance Constrained programming Model. Then empoloying arguments of Central Limit Theorem and normality assumption the stochastic model is reduced to that of a Non-Linear Programming Model. Finally, a number of interesting properties for the reduced model are established.
세계 각국은 국가경쟁력 향상을 위해 R&D 투자 확대 및 효율성 제고에 노력하고 있다. 따라서 국내 과학기술분야 학술정보 유통사업도 질적 제고 및 발전적 미래전략 도출을 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 국내의 대표적 과학기술 분야 학술정보 유통기관인 A기관을 대상으로 BSC 기반 성과지표를 적용하여 사업성과를 평가하고 평가결과를 이용하여 중요도 및 성과에 대한 포트폴리오 분석을 실시하였다. BSC기반 성과지표의 평가항목은 정보자원관점, 정보서비스관점, 이용자관점, 경제적관점의 4개 관점에서 정보자원 품질, 정보서비스 품질, 이용자 만족도 및 학술정보의 경제적 유용가치 등 12개 항목으로 구성하였다. 포트폴리오 분석에서는 성과지표별 포트폴리오 분석과 더불어 개별 성과지표의 구성요소별 분석을 실시하였으며, 성과평가 및 포트폴리오 분석결과에 기반하여 A기관의 학술정보 유통사업에 대한 관점별 개선방안을 제시하였다.
최근 기업에서는 제품의 Life Cycle 단축과 다품종소량 생산으로 인하여 수많은 종류의 제품을 동시에 개발하고 생산하지 않으면 안 될 환경에 직면해 있다. 이러한 환경에 대응하기 위해, 좋은 제품을 개발하는 것도 중요하지만, 제품을 어떠한 방향을 연구하고 개발할 것인가는 기술혁신의 핵심과제로 인식되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 제품의 개발 방법과 투자 방향을 결정하기 위하여 PPM (Product Portfolio Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 PPM 알고리즘 분석으로 제품을 표준화형, 차별화형, 재료비검토형, 가공비검토형, 판매촉진형, 폐지형의 6가지 그룹으로 나누어 연구 개발 방향을 제시하였다. 연구 방법은 기존 연구의 포트폴리오 고찰과 R&D분야의 컨설팅 경험을 바탕으로, 알고리즘의 분석 모형을 제시하고, 적용 사례로 구성하였다.
신약개발 분야의 투자는 바이오 분야 전체 정부 R&D 투자 중 가장 높은 비중을 차지해 왔다. 수행 주체간의 경쟁적인 투자로 인한 유사중복 등 투자효과성 효율성에 대한 이슈가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구에서는 신약개발 R&D 투자포트폴리오, 논문 특허, 그리고 단계이행률 등의 분석을 통해 그 간의 투자의 효과성을 분석하였다. 분석결과, 시장수요가 확실한 기술들이 개발 초기단계에서 성과로 산출되지 못하고 있는 반면에 비임상 이후 단계를 지원하는 과제에서 활용성이 높은 우수특허들이 산출되고 있는 것으로 나타났다. 또한 신약개발 성공률을 좌우하는 단계이행률 분석에서 세계평균과 비교했을 때 효율성이 떨어지는 결과를 보였다. 이러한 결과를 통해서 신약개발 분야의 R&D 투자 효과성 효율성을 극대화하기 전략으로 신약개발 초기 연구단계에서부터 시장의 수요를 반영함과 발생된 성과를 단절없이 다음 단계로 연계하는 방안을 제시하였다. 또한 기술개발 성공률을 높이기 위한 단계별 집중지원 전략 마련이 필요하다.
본 연구에서는 기술혁신의 결정요인 도출 또는 기술혁신의 투입과 산출 간 관계에만 집중한 기존 연구의 한계, 기술혁신의 연결 메커니즘 연구의 필요성 제기 및 관련 연구들이 실태조사 수준에 머물러 있는 현실, 대기업과 중소기업의 기술혁신 추진과정 차이 등에 따라 중소기업의 기술혁신 관리요소에 관한 실증연구를 실시하였다. 이를 위해 자원기반 및 시스템 관점에서 주요 기술혁신 관리요소를 도출 분류하여 연구모형을 제시하였고, 중소기업을 대상으로 실증적으로 규명하였다. 세부적으로 살펴보면, 투입(R&D리더십, 혁신전략, R&D투자, R&D인적자원관리 및 외부네트워크), 과정(포트폴리오관리, 프로젝트관리 및 사업화) 및 산출(기술혁신) 간 관계를 실증 분석하였다. 대구지역 223개의 중소기업을 대상으로 한 구조방정식모형 분석 결과, 투입요소 간 관계, 투입요소와 과정요소 간 관계, 과정요소 간 관계, 그리고 과정요소와 산출요소 간 관계가 전반적으로 긍정적으로 유의하였다. 그러나 투입요소와 과정요소 간 관계에서 R&D투자가 포트폴리오관리와 프로젝트관리에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났는데, 이는 R&D투자가 독립적으로 과정요소에 영향을 미치기보다 우수한 인적자원, 유용한 정보와 기술이 뒷받침될 때 과정요소에 유의한 영향을 미칠 것으로 예상한다. 본 연구의 결과는 중소기업들이 연구모형을 활용하여 기술경영 상의 제약을 효율적으로 극복하고, 보다 높은 기술혁신 성과를 달성하는데 도움이 될 것이다. 아울러 정책기관들이 중소기업의 기술혁신 관리요소에 관심을 갖고, 애로요인을 보완해 줌으로써 보다 효과적인 정책지원이 가능할 것이다.
Sequentiality in decision making is an inherent characteristic of the R&D Process, Conceptual changes are noted during the Course of the Project which represent a continuous improvement in the quality of the data available during the various project stages. In this paper, Eight characteristic types of project evaluation models have been developed economic index models, portfolio models, decision theory models, risk analysis models, frontier models, scoring models, profile models and checklists. Each of these will be critically reviewed and appraised.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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