This study examined how national research and development (R&D) in the domain of logistics has changed recently in the Republic of Korea. We conducted basic statistical analysis and social network analysis on 5,327 logistics-related R&D projects undertaken during 2005-2019. Data for performing these analyses were collected from the R&D database of the National Science and Technology Information Service (NTIS). By constructing a co-occurrence matrix with keywords, we conducted degree and betweenness centrality analysis and visualized the network matrix to display a cluster map. This study presents our observations related to the following findings: (1) the chronical trends of logistics R&D, (2) focused fields of logistics R&D, (3) the relations among keywords, and (4) the characteristics of logistics R&D. Finally, we suggest policy implications to boost and diversify logistics R&D.
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.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
정부는 연구시설장비가 과학기술의 발전을 견인하는 매우 중요한 도구이자, 수단으로 여겨지면서 국가적으로 R&D와 연구시설장비에 대한 예산 투자를 지속적으로 확대하였다. 또한, 기 구축된 국가연구시설장비의 효율적 운영 및 체계적 관리의 필요성이 점차 대두되면서 2010년 12월, 국가연구시설장비 표준분류체계를 개발하였다. 그러나 연구현장에서는 국가연구시설장비의 NTIS(National Science and Technology Service) 정보수집 초기단계로 누적정보 부족에 따른 표준분류체계의 과학적 검증절차 부재와 동일계층 간 분류기준의 비일관성 문제가 여전히 한계로 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 지난 2010년, 2015년 각 제/개정된 국가연구시설장비 표준분류체계(대분류 8개, 중분류 25개, 소분류 410개)의 분류 정확도를 측정하고자 선형판별분석(LDA)과 분산분석(ANOVA) 기법을 적용하여 2단계로 분석하였다. 또한, 본 연구 분석을 위해 지난 10년 동안 NTIS에 누적 등록된 정보데이터(Big-Data) 50,271건을 수집하여 이를 활용하였다. 이는 단순히 국내외 유사 분류체계와 전문가 의견을 토대로 만들어진 현(現) 국가연구시설 표준분류체계를 과학적으로 실증 검증한 첫 연구 사례에 해당된다. 본 연구 결과, 대분류 이하 중분류와 소분류로 분류된 개체 수의 집단별 판별정확도는 92.2% 로 매우 높은 수준이었고, 분산분석을 통한 사후검증에서는 대분류 8개 중 2개 집단의 변별력이 다소 낮게 나타나, 현(現) 표준분류체계 중 일부 개선이 필요한 것으로 조사되었다. 본 연구를 통해 현(現) 국가연구시설장비 표준분류체계가 향후 지속적으로 개선되길 바란다.
정부의 R&D투자가 실제적으로 기업의 R&D투자를 진작시키는데 영향을 주고 있는지에 대해서 아직 합의된 결과가 도출되지 않았다. 한편 2016년도의 주요부처 정부R&D 예산이 삭감된 가운데 대기업에 대한 정부R&D투자는 줄이고 중소 중견기업에 대한 투자를 늘리기로 하여 이러한 정책이 향후 효과가 있을지에 대한 실증 분석이 요구된다. 이를 위해 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)와 공시된 재무제표를 이용하여 2012년부터 2014년까지 1301개의 데이터를 기초로 이원고정효과모형과 이원확률효과모형을 사용하였다. 표본은 상장기업만을 대상으로 했으며 기업규모별(대기업, 중견기업, 중소기업)로 정부R&D투자가 기업R&D투자에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 대기업에 대한 정부R&D투자는 다소 유의한 범위를 벗어나기는 하였으나 구축효과가 있는 것으로 나타났고, 유의하게 중견기업과 중소기업은 보완효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 현재 정부 정책의 방향이 합당함을 보이고 있다. 이는 정부의 제약된 자원을 효율적으로 배분하여 중소 중견기업의 자체 R&D투자를 유도하고 나아가 글로벌 강소기업의 혁신에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 국가R&D정보서비스(NTIS)를 이용하는 연구관리자를 대상으로 정보고객가치와 업무 성과를 향상시키는 정보서비스 영향요인을 분석하여 고객 지향 정보서비스 전략을 제시하였다. 연구 결과를 보면, 정보서비스품질은 정보고객가치 및 정보원인식에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 정보고객가치는 정보이용성과에 유의미한 영향을 미쳤다. 반면, 정보원인식은 정보이용성과에 유의미한 영향을 미치지 못하였다. 또한, 정보이용환경의 조절효과를 측정한 결과 정보이용환경은 정보품질과 정보고객가치 간의 관계와 정보품질과 정보원인식 간의 관계, 정보고객가치와 정보이용 성과 간의 관계에 조절효과가 나타났으나 정보원 인식과 정보이용성과 간의 관계에는 조절효과가 나타나지 않았다. 따라서 이용자의 고객가치를 제고할 수 있는 정보서비스 품질을 제공하기 위해서는 이용자 환경 분석, 지속적인 정보고객가치 조사 등을 통하여 정보서비스 전략을 수립하고 개선, 발전시켜야 할 것이다.
식품안전관리는 과학적 근거에 따라 진행되어야 한다. FAO/WHO에서는 식품안전관리 4대 원칙 중 하나로 위해성 분석을 제시하고 있으며, WTO에서는 위해성 평가에 입각한 경우에 한하여 자체적인 안전기준을 인정하고 있다. 과학적 분석 없이는 식중독 발생의 원인을 추적 제거함으로써 재발을 막는 것 또한 불가능하다. 연구개발은 과학적 근거를 생산하는 중요한 역할을 한다. 정부의 식품안전 연구개발은 11개 정부기관에서 40개가 넘는 사업을 통해 진행되고 있다. 그렇다보니 정확한 통계 자료를 확보하기 어렵다. 본 연구에서는 사업명, 과학기술표준분류, 키워드라는 3가지 기준에 따라 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 데이터베이스를 활용해 2008년부터 2010년까지 진행된 식품안전 연구과제를 추출하였다. 분석 결과, 식품의약품안전청과 농림수산식품부 및 농촌진흥청의 연구사업이 중요한 비중을 차지하고 있다. 위해성 평가를 위한 기초자료 확보 등을 위해서는 현재보다 1년 이상 다년도 과제의 비중을 높일 필요가 있다. 또한 SCI 논문을 투고할 수 있는 수준으로 연구의 깊이를 높일 필요도 있다. 노로바이러스 등 생물학적 위해에 대한 연구비중을 높이는 방향으로 연구 포트폴리오의 조정이 필요하다. 이를 위해서는 식품안전 관련 사업의 통합 집중화할 필요가 있다. 별다른 차이가 없음에도 부처가 다르다보니 별도로 설정하고 있는 식품안전관리와 농축산물 위생/품질관리로 이원화된 과학기술표준분류의 통합도 필요하다.
ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제2권2호
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pp.17-29
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2012
All academic information on the web or elsewhere has its creator, that is, a subject who has created the information. The subject can be an individual, a group, or an institution, and can be a nation depending on the nature of the relevant information. Most information is composed of a title, an author, and contents. An essay which is under the academic information category has metadata including a title, an author, keyword, abstract, data about publication, place of publication, ISSN, and the like. A patent has metadata including the title, an applicant, an inventor, an attorney, IPC, number of application, and claims of the invention. Most web-based academic information services enable users to search the information by processing the meta-information. An important element is to search information by using the author field which corresponds to a personal name. This study suggests a method of efficient indexing and using the adjacent operation result ranking algorithm to which phrase search-based boosting elements are applied, and thus improving the accuracy of the search results of personal names. It also describes a method for providing the results of searching co-authors and related researchers in searching personal names. This method can be effectively applied to providing accurate and additional search results in the academic information services.
Purpose: The purpose of this study was to investigate pediatric nurses' perceptions regarding in end-of-life care and turnover intention. Methods: A cross-sectional descriptive study was performed among 111 hospital nurses. Pediatric nurses' perceptions of obstacles and supportive behaviors were measured using the Pediatric Nurses' Perceptions of End of Life Care Questionnaire which was translated into Korean and turnover intention was measured using the Korean Nurse Turnover Intention Scale (K-NTIS). Results: The supportive behavior with the highest perceived magnitude was 'Physicians who are compassionate, but very clear about prognosis.' The obstacle with the highest perceived magnitude was 'Instigating painful treatments when there is no hope of recovery.' Pediatric nurses' perceptions of obstacles in end-of-life care showed statistically significant differences depending on whether nurses received end-of-life care education (t=2.02, p=.046). The perception of obstacles in end-of-life care was positively correlated with turnover intention (intensity r=.28, p=.002) (frequency r=.20, p=.027). Conclusion: These results suggest that pediatric nurses' perception of obstacles and supportive behaviors in end-of-life care need to be assessed when considering turnover intention. Furthermore, psychological counseling should be offered to nurses to prevent burnout and reduce moral distress which is correlated with the turnover rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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