Due to the recent development of system semiconductors, technical innovation for the electric devices of the automobile industry is rapidly progressing. In particular, the electric device of automobiles is accelerating technology development competition among automobile parts makers, and the development cycle is also changing rapidly. Due to these changes, the importance of strategic planning for R&D is further strengthened. Due to the paradigm shift in the automobile industry, the Product-Technical Roadmap (P/TRM), one of the R&D strategies, analyzes technology forecasting, technology level evaluation, and technology acquisition method (Make/Collaborate/Buy) at the planning stage. The product-technical roadmap is a tool that identifies customer needs of products and technologies, selects technologies and sets development directions. However, most companies are developing the product-technical roadmap through a qualitative method that mainly relies on the technical papers, patent analysis, and expert Delphi method. In this study, empirical research was conducted through simulations that can supplement and strengthen the product-technical roadmap centered on the automobile industry by fusing Gartner's hype cycle, cumulative moving average-based data preprocessing, and deep learning (LSTM) time series analysis techniques. The empirical study presented in this paper can be used not only in the automobile industry but also in other manufacturing fields in general. In addition, from the corporate point of view, it is considered that it will become a foundation for moving forward as a leading company by providing products to the market in a timely manner through a more accurate product-technical roadmap, breaking away from the roadmap preparation method that has relied on qualitative methods.
This paper identifies core research topics and their relationships by deriving the research topic networks in the technology management field using co-word analysis. Contrary to the conventional approach in which undirected networks are constructed based on normalized co-occurrence frequency, this study analyzes directed networks of keywords by employing the confidence index of association rule mining for pairs of keywords. Author keywords included in 2,456 articles published in nine international journals of technology management in 2011~2014 are extracted and categorized into three types: THEME, METHOD, and FIELD. One-mode networks for each type of keywords are constructed to identify core research keywords and their interrelationships with each type. We then derive the two-mode networks composed of different two types of keywords, THEME-METHOD and THEME-FIELD, to explore which methods or fields are frequently employed or studied for each theme. The findings of this study are expected to be fruitfully referred for researchers in the field of technology management to grasp research trends and set the future research directions.
In the era of fierce global competition and short product life cycle, firms have been interested in the technology valuation to improve their competitiveness. As the technology valuation may become a key issue for countries and industries, the development of technology valuation method has become increasingly important. Thus, this study aims to suggest a novel method to assess technology value by applying conjoint analysis to bibilographic information of patent. For this purpose, we firstly identified nine patent indexes categorized in three attributes - technological superiority, marketability and legal rights. Then, we collected actual data on patent transactions including their patent attributes and market prices. Based on the data, we could obtain the patent index values. Finally, we applied conjoint analysis to the prices and patent index values as a basis for technology valuation. The suggested method is expected to be an effective tool for technology valuation by using real transaction data rather than relying heavily on experts assessment.
The standard is a nation's one of the most important industrial issues that improve the social and economic efficiency and also the basis of the industrial development and trade liberalization. This research analyzes the enactment and the utilization of Korean industrial standards(KS) of various industries. This paper examines Korean industries' KS utilization status based on the KS possession, enactments and inquiry records. First, we implement multidimensional scaling method to visualize and group the KS possession records and the nation's institutional issues. We develop several hypothesis to find the decision factors of how each group's KS possession status impacts on the standard enactment activities of similar industry sectors, and analyzes the data by implementing regression analysis. The results show that the capital intensity, R&D activities and sales revenues affect standardization activities. It suggests that the government should encourage companies with high capital intensity, sales revenues to lead the industry's standard activities, and link the policies with the industry's standard and patent related activities from R&D. Second, we analyze the impacts of each KS data's inquiry records, the year of enactments, the form and the industrial segment on the utilization status by implementing statistical analysis and decision tree method. The results show that the enactment year has significant impact on the KS utilization status and some KSs of specific form and industrial segment have high utilization records despite of short enactment history. Our study suggests that government should make policies to utilize the low-utilized KSs and also consider the utilization of standards during the enactment processes.
Nuclear fusion is one of the most promising options for generating large amounts of carbon-free energy in the future. Major countries such as China, EU, and Japan have established a national plan for DEMO construction and they are implementing it. Korea has started a nuclear fusion research and development by the KSTAR project started in 1995. There are matured needs for a full-scale research and development initiatives to ensure competition with the major countries for DEMO as well as achieve the final goal to commercialize fusion energy. In this paper, we apply the TRL and AHP methods in order to identify the key technologies to conduct DEMO R&D. We propose the priorities of future R&D on DEMO by deriving a core technology in the field. At first, we review the scientific theory of fusion and trend of progress of DEMO activities in major countries. For previous studies, we review TRL and AHP methods to examine the technology classification system of DEMO and identify key technologies. We apply TRL method to identify readiness level of DEMO technologies and AHP to compensate shortcoming of TRL. The key technologies of DEMO to be secured from a synthesis result of the TRL and AHP are burning plasma, plasma facing material, structural material, high frequency heating, neutral particle beam, safety, plasma diagnostic, and simulation technologies.
Government R&D support for SMEs is very important and the R&D budget is also increasing. This study suggests a new method for analyzing a performance of R&D programs and analyzes the performance of R&D programs funded by small & medium business administration using the method. We discuss new measures "efficiency" that means short-term performance and "effectiveness" that means long-term performance. Weights based on the R&D programs' characteristics among the various sub-indicators of two measures were derived, and then the final scores were calculated by combining the weights with the responses on the indicators. Finally, this study tests the mean differences between R&D programs statistically. As a results, efficiency of R&D programs shows a significant difference between the R&D programs, while effectiveness does not. Most of the efficiency scores are low, whereas the effectiveness scores are high. The results explain that the R&D programs are managed inefficiently. However, most SMEs predict a positive impact of government R&D supports on effectiveness in the long term. Government needs to try to improve the efficiency of R&D supports because SMEs cannot expect sustainable performance with no improvement in efficiency.
Big Data has spread rapidly in various industries since 2010. We analyzed the general characteristics of big data through time series analysis on the initial process of spreading big data and investigated the difference of diffusion characteristics in each industry. By analyzing papers, patents, news data, and Google Trend using Big Data as a keyword, we searched for data corresponding to the leading indicator, and confirmed that trends in news and Google Trend preceded the papers and patents by two years. We used Google Trend to compare the introduction period of domestic, US, Japan, and China and quantify the process of spreading the eight main industries in Korea through news data. Through this study, we present an empirical research method on how the general technology spreads in several industry sectors and we have figured out where the spreading speed difference of big data originated in each industry in Korea. The method presented here can be used to analyze the technology introduced from foreign countries in developing countries because it can be analyzed in diffusion process of other technologies besides big data and corresponds to the diffusion of technology keywords in a specific country. And, on the corporate side, this approach shows what path is effective when it comes to launching and spreading new technologies.
While creativity and innovation is the key to drive the creative economy in the South Korea, the development of analysis framework to evaluate the size and performance is limited. The present study suggests a framework and a method to assess economic impact of the creative economy using inter-industry analysis which employs input-output efficiencies populated by the Korean Bank and empirical data from the national informatization survey conducted by the National Information-society Agency(NIA). The results indicated that, as of 2013, despite of economy downturn, the creative innovation based on the information communication technology(ICT) had been significantly led the production, value-added, and employment inducement. The effect is predominant in the creative industry in an broad sense, that is, technology intensive manufacturing industry. Theoretical and policy implications are discussed.
As virtual assistants rapidly diffused into the market, the voice shopping market is expected to expand. The purpose of this study is to identify the factors that determine the consumers' intention to adopt voice shopping by using the unified theory of acceptance and use of technology(UTAUT). In this study, we set variables that influence the intention to adoption of voice shopping with performance expectation and effort expectations as the variables of UTAUT and playfulness expectations as an extended variable. In addition, we also include four voice secretary attributes such as response accuracy, compatibility, social presence, and safety in our research model to investigate the source of motivation of voice shopping adoption. The result of this analysis shows that variables such as performance expectation, effort expectation, and amusement expectation have a positive effect on the intention to adoption of voice shopping. With respect to the four voice shopping attributes, compatibility had a positive effect on performance expectancy, effort expectancy, and playfulness expectancy. Social presence has a positive effect on playfulness expectancy. Safety has a positive effect on effort expectancy and playfulness expectancy. On the other hand, response accuracy is not significant for performance expectancy, effort expectancy, and playfulness expectancy. This study reveals the determinants of intention to adopt the new purchasing method called voice shopping, and suggests the important factors for the innovation of commerce business.
This study analyzes the effectiveness of government supported R&D program for SMEs by measuring TFP improvements. We estimate TFP for Korean companies from 2011 to 2018 using Levinsohn and Petrin (2003) method which reduces endogenous problem. Then government R&D beneficiary companies were extracted from the NTIS and linked to TFP estimates. The empirical results are as follows. First, as a result of estimating production function, the contribution of TFP to value-added is more important than in the past. Second, the TFP gap between large firms and SMEs continues to wide and there is no sign of easing.(from 3.72 times in 2011 to 5.23 times in 2018). Third, SMEs beneficiaries show higher TFP level than non-beneficiaries. However their TFP was on the decline until government support. After government supported R&D program, it reverses upward. Fourth, although one-year TFP improvement of beneficiaries is bigger than non-beneficiaries, it is smaller than the control group through PSME. Because SMEs participating in government R&D programs had showed downward trend of TFP until R&D program, it is necessary to examine whether there is a fundamental discordance between the demand of SMEs for R&D program and governments policy goal. More sophisticated program design will be required to escape the recognition that government R&D programs for SMEs are just charity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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