• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 환경생물
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• 제39권1호
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• pp.119-135
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• 2021

생물다양성협약(1992년)과 나고야의정서(2010년)의 체결 이후 우리나라는 한반도의 생물다양성 보전과 생물자원 확보를 위한 자생생물의 조사·발굴 연구에 박차를 가하였다. 이러한 계기로 2007년에 설립된 환경부 소속 국립생물자원관의 주도로 "한반도 자생생물 조사·발굴 연구사업"이 진행되었다. 본 사업은 2006년 이후 현재까지 15년 동안 5단계(1단계 2006~2008년, 2단계 2009~2011년, 3단계 2012~2014년, 4단계 2015~2017년, 5단계 2018~2020년)로 나누어 진행되었다. 연구의 결과, 본 사업의 이전에 29,916종(2006년)이던 한반도 자생생물이 본 사업의 각 단계가 마무리되는 시점에서 누계로 집계하여 볼 때, 1단계 33,253종(2008년), 2단계 38,011종(2011년), 3단계 42,756종(2014년), 4단계 49,027종(2017년), 그리고 5단계 54,428종(2020년)으로 급속히 증가하여 본 사업 기간 동안 한반도 자생생물 기록종이 약 1.8배 증가하였다. 이 통계자료는 이 기간 동안 연평균 2,320종의 한반도 미기록종이 새로이 기록된 것을 보여준다. 또한 전체 발굴종 중에서 총 5,242종의 신종을 기록하는 학술적 큰 성과를 거두었다. 분류군 별로는 총 연구 기간 동안 곤충 4,440종(신종 988종 포함), 무척추동물(곤충 제외) 4,333종(신종 1,492종 포함), 척추동물(어류) 98종(신종 9종 포함), 식물(관속식물과 선태식물) 309종(관속식물 176종, 선태식물 133종, 신종 39종 포함), 조류(algae) 1,916종(신종 178종 포함), 균류와 지의류 1,716종(신종 309종 포함), 그리고 원핵생물 4,812종(신종 2,226종 포함)이 한반도에서 새로이 기록되었다. 생물표본은 각 단계별로 집계하여 볼 때 1단계 247,226점(2008년), 2단계 207,827점(2011년), 3단계 287,133점(2014년), 4단계 244,920점(2017년), 그리고 5단계 144,333점(2020년)이 수집되어 연평균 75,429점, 총 1,131,439점의 생물표본이 채집되었다. 그중에서 곤충 281,054점, 곤충 이외의 무척추동물 194,667점, 척추동물(어류) 40,100점, 식물 378,251점, 조류(algae) 140,490점, 균류 61,695점, 그리고 원핵생물 35,182점이 채집되었다. 본 사업에 참여한 각 단계별 연구원/보조연구원(주로 대학원생)의 수는 1단계 597/268명, 2단계 522/191명, 3단계 939/292명, 4단계 575/852명, 그리고 5단계 601/1,097명으로 전체년도의 참여연구자는 연평균 395명, 총 연인원 약 5,000명이 참여하여 전국의 거의 모든 분류학자와 분류학 전공의 대학원생이 참여하였다. 본 사업 기간 동안 전문학술지 논문 3,488편(국내학술지 논문 2,320편, SCI급 국제학술지 논문 1,168편 포함)이 출판되었다. 본 사업 기간 중 자생생물 조사·발굴 사업 및 생물표본 확보 사업에 투입된 예산은 총 833억원(연평균 55억원)이다. 본 사업은 국가 주도의 대형 연구 프로젝트로서 전국의 거의 모든 분류학자가 참여하고 대규모 예산이 투입되어 단기간에 이루어 낸 한국식 압축성장의 한 성공 사례로 볼 수 있다. 본 사업의 종발굴 성과는 최근의 생물분류 체계로 분류되어 국가생물종목록으로 만들어졌으며, 전문가와 학생 및 일반 시민에게 제공되고 있다(https://species.nibr.go.kr/index.do). 본 사업에서 파생된 기재문, DNA 염기 서열, 서식처, 분포, 생태, 이미지, 멀티미디어 등 각 종의 정보는 디지털화되어 생물의 계통, 진화 연구 등 학문적 발전에 기여하였고, 기후변화에 따른 지표종의 변화 같은 생물분포 모니터링 사업과 바이오산업의 생물소재를 탐색하는 기반이 되었다. 본 사업을 통하여 젊은 분류인력(주로 대학원생)의 양성을 지원할 수 있었던 것은 본 사업이 가져온 가장 의미 있는 성과라고 할 수 있다. 과거 15년간 숨 가쁘게 달려온 본 사업은 아직 진행 중이다. 그동안 발굴된 종들에 대한 이명(synonym)과 오동정 등을 바로잡아 학문적인 완성도를 높이고, 한반도에 존재하리라 예상되는 약 10만 종의 자생생물 중에서 남겨진 5만 종에 대한 조사·발굴 연구가 지속되어야 한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제6권1호
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• pp.28-38
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• 1981

동력경운기(動力耕耘機)의 효율적(效率的)인 이용(利用)과 고장(故障)으로 인(因)한 문제점(問題點)과 그에 따른 대책(對策)을 강구(講究)하기 위(爲)한 기초자료(基礎資料)를 제시(提示)코저 전국(全國) 8개도 278농가(農家)를 대상(對象)으로 동력경운기(動力耕耘機)의 각종(各種) 고장(故障) 및 수리실태(修理實態)를 조사분석(調査分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 가. 고장빈도(故障頻度) 동력경운기(動力耕耘機)의 대당(臺當) 년간(年間) 고장발생(故障發生) 빈도(頻度)는 9.05회(回)이었으며 평균(平均) 39.1시간(時間) 작업(作業)에 1회(回)의 고장(故障)이 발생(發生)되었다. 고장빈도(故障頻度)가 가장 높았던 곳은 점화연료공급계통(點火燃料供給系統)으로서 2.02회(回)로 전체고장(全體故障)의 22.3%를 차지하였고, 그 다음이 부속작업기(附屬作業機) 시린더계통(系統), 주행장치등(走行裝置等)의 순서(順序)로 나타났다. (2) 동력경운기(動力耕耘機) 사용년수별(使用年水別) 고장(故障) 발생빈도(發生頻度)는 구입후(購入後) 6년(年) 이하(以下) 경과(經過)된 기계(機械)에서 37.7시간(時間) 사용(使用)에 1회(回)의 고장(故障)이 발생(發生)된 것으로 나타나 가장 높았고 그 다음이 구입후(購入後) 2년(年) 미만(未滿)된 기계(機械)로서 38.6시간(時間) 작업(作業)에 1회(回)이 고장(故障)이 발생(發生)되었다. (3) 동력경운기(動力耕耘機) 기종별(機種別) 고장(故障) 발생빈도(發生頻度)는 석유(石油)엔진이 36.3시간(時間) 작업(作業)에 1회(回)의 고장(故障)이 발생(發生)되어 디젤엔진의 42.8시간(時間)보다 높았고 마력별(馬力別)로는 석유(石油)엔진의 경우(境遇) 8마력(馬力)이 10마력(馬力)보다 고장(故障) 발생빈도(發生頻度)가 높게 나타났다. (4) 동력경운기(動力耕耘機) 월별(月別) 고장(故障) 발생빈도(發生頻度)는 10월(月)에 가장 낮아 51.5시간(時間) 작업(作業)에 1회(回)의 고장(故障)이 발생(發生)되었고 그 다음이 6월로 49.7시간(時間) 작업(作業)에 1회(回)의 고장(故障)이 발생(發生)된 것으로 나타나 작업시간(作業時間)이 많았을 때 고장(故障) 발생빈도(發生頻度)는 상대적(相對的)으로 적었던 것으로 나타났다. 나. 수리장소(修理場所) (1) 동력경운기(動力耕耘機) 고장시(故障時)의 수리장소(修理場所)는 자가수리(自家修理)가 평균(平均) 45.3%이었고 공장수리(工場修理)가 54.7%로 나타나 공장수리(工場修理)가 자가수리(自家修理)보다 많았다. (2) 동력경운기(動力耕耘機) 사용년수별(使用年數別) 수리장소(修理場所)는 구입후(購入後) 경과년수(經過年數)가 길어질수록 공장수리(工場修理)보다 자가수리(自家修理)가 많아지는 것으로 나타났다. (3) 동력경운기(動力耕耘機) 자가수리율(自家修理率)은 디젤엔진이 석유(石油)엔진보다 높았으며 석유(石油)엔진에서는 10마력(魔力)이 디젤엔진에서는 8마력(魔力)이 높았다. (4) 고장부위별(故障部位別) 자가수리(自家修理) 비율(比率)은 조향장치(操向裝置)가 가장 높아 66.7%였으며 그 다음이 점화연료계통(點火燃料系統)인 것으로 나타났고 자가수리비율(自家修理比率)이 가장 낮는 곳은 부속작업기(附屬作業機)로서 26.5%에 불과(不過)하였다. 다. 고장원인(故障原因) (1) 동력경운기(動力耕耘機) 고장원인(故障原因)은 기계(機械)의 노후(老朽)에 의(依)한 고장(故障)이 년간(年間) 대당(臺當) 5.18회(回)로 전체(全體)의 57.2%를 차지하여 가장 많았고 정비불량(整備不良)과 과부하(過負荷)로 인(因)한 고장(故障)이 전체(傳遞)의 37.7%이었다. (2) 동력경운기(動力耕耘機) 구입후(購入後) 2년(年) 미만(未滿)의 기종(機種)에서는 정비불량(整備不良)으로 인(因)한 고장(故障)이 많았던 반면(反面) 노후(老朽)로 인(因)한 고장(故障)이 적었다. (3) 동력경운기(動力耕耘機) 고장원인(故障原因)은 기종별(機種別) 마력별(馬力別) 공(共)히 노후(老朽)로 인(因)한 고장(故障)과 과부하(過負荷)로 인(因)한 고장(故障)이 대부분(大部分)이었으며 특히 석유(石油) 5마력(馬力)엔진에서는 과부하(過負荷)로 인(因)한 고장(故障)이 월등히 높았다. (4) 동력경운기(動力耕耘機) 부위별(部位別) 고장원인(故障原因)은 시린더 계통(系統)과 주행장소(走行場所)의 고장(故障)에서는 주(主)로 노후(老朽)에 의(衣)한 원인(原因)이 많았던 반면(反面) 점화연료계통(點火燃料系統)의 고장(故障)에서는 정비불량(整備不良)으로 인한 고장(故障)이 많았다. 라. 수리비율(修理(比率) (1) 동력경운기(動力耕耘機) 년간(年間) 대당(臺當) 수리비(修理費)는 34,509원이었고 동력경운기(動力耕耘機) 1시간(時間) 수업당(修業當) 평균(平均) 수리비(修理費)는 97원이었다. (2) 동력경운기(動力耕耘機) 기종별(機種別) 수리비(修理費)는 석유(石油)엔진이 40,697원으로 디젤엔진의 28,322원보다 훨씬 많았다. (3) 동력경운기(動力耕耘機) 기종별(機種別) 1시간(時間) 수업당(修業當) 평균(平均) 수리비(修理費)는 석유(石油)엔진이 108원으로 디젤엔진의 86원보다 많았으며 마력별(馬力別)로는 차이(差異)가 없었다. (4) 동력경운기(動力耕耘機) 고장부위별(故障部位別) 년간(年間) 수리비(修理費)는 시린더 계통(系統)이 13,036원으로 가장 많았으며 조향장치(操向裝置)가 362원으로 가장 적었다. (5) 동력경운기(動力耕耘機) 1회(回) 수리시(修理時)의 평균(平均) 수리비(修理費)는 3,713원이었으며 시린더계통(系統)이 10,598원으로 가장 많았고 조향장치(操向裝置)가 1,006원으로 가장 적었다. 마. 자가수리소요시간(自家修理所要時間) 및 고장(故障)으로 인(因)한 불가동시간(不稼動時間) (1) 동력경운기(動力耕耘機) 년간(年間) 대당(臺當) 자가수리(自家修理) 소요시간(所要時間)은 8.36시간(時間)이었고 고장(故障)때문에 작업(作業)하지 못한 시간(時間)은 년간(年間) 대당(臺當) 93.5시간(時間)이었다. (2) 동력경운기(動力耕耘機) 사용년수별(使用年水別) 자가수리시(自家修理時)의 1회수리당(回修理當) 소요시간(所要時間)은 6년이상(年以上) 경과(經過)된 기계(機械)에서 21.3시간(時間)으로 가장 높았고 고장(故障) 때문에 사용(使用)하지 못한 시간(時間)은 2년(年) 미만(未滿)된 기계(機械)에서 년간(年間) 대당(臺當) 127.13시간(時間)으로 나타나 가장 높았다. (3) 동력경운기(動力耕耘機) 기종별(機種別) 자가수리시(自家修理時)의 1회(回) 수리당(修理當) 소요시간(所要時間)은 디젤엔진이 10.66시간(時間)으로 석유(石油)엔진의 6.48시간(時間)보다 많았고 고장(故障)으로 인(因)하여 가동(稼動)하지 못한 시간(時間)은 석유(石油)엔진이 년간(年間) 대당(臺當) 99.4시간(時間)으로 디젤엔진의 88.67시간(時間)보다 많았다. (4) 동력경운기(動力耕耘機) 마력별(馬力別) 자가수리시(自家修理時)의 1회수리당(回修理當) 소요시간(所要時間)은 석유(石油)엔진 디젤엔진 공(共)히 8마력(馬力)이 가장 적어 석유(石油)엔진 3.78시간(時間)이었고 디젤엔진은 8.25시간(時間)이었다. (5) 동력경운기(動力耕耘機) 고장부위별(故障部位別) 자가수리시(自家修理時)의 1회수리당(回修理當) 소요시간(所要時間)은 시린더 계통(系統)이 가장 많은 32.02시간(時間)이었고 고장(故障)으로 인(因)하여 가동(稼動)하지 못한 시간(時間)은 시린더 계통(系統)이 가장 많아 년간(年間) 대당(臺當) 37.30시간(時間)이었다.