• 유통과학연구
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• 제19권3호
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• pp.25-34
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to analyze the economic ripple effect(ERE) of logistics industry by construction of Trans-Korea Railway (TKR) and present policy measures to minimize the economic loss of South Korea (SK). Research design, data and methodology: As the analysis method, exponential smoothing was used for demand forecasting, Input-Output analysis was used to estimate the economic ripple effect coefficient, and scenario analysis was used to an efficient way to invest in TKR to minimize SK's economic losses. Results: 1) the production(logistics fares) of TKR for 10 years after its completion is about 11.42 trillion won in positive relations, and 26.89 billion won in negative relations. 2) the ERE of SK in positive relations is 24.32 trillion won in production inducement effect, 8.1 trillion won in value-added inducement effect, 3.54 trillion won in import inducement effect, and 70,930 persons in employment inducement effect. But the ERE was insufficient in the negative relations. 3) SK's efficient investment method is providing materials and equipment by SK and building the TKR by North Korea in positive inter-Korea relations. Conclusions: For the successful operation of TKR, international cooperation, legalization and stable peace settlement on the Korean Peninsula are required.

• 보건의료산업학회지
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• 제11권2호
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• pp.55-64
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• 2017

Objectives : Recently, concerns about the smart healthcare industry has increased worldwide. This study estimates the economic effects of the smart healthcare industry by employing input-output analysis. Methods : In this study, $29{\times}29$ sector statistics were also used as the major research method for the industry. The main analysis tools of this study, thus, included a comparison of backward and forward-linkage effects and the inducement effects of the own-industry and other industries, as well as inducement coefficients, including production, value-added, employee's pay, operating surplus, production tax, and employment. Results : The results of the analysis show that the industry has an immense economic impact, affecting major macroeconomic factors including value-added and forward - linkage effects. Additionally, the inducement effects of the smart healthcare industry are significant compared to other industries in terms of production, employee's pay, operating surplus, production tax, and employment. Conclusions : The smart healthcare industry is a growth engines for national development, because it is the industry of high value-added services. This paper offers alternatives for efficient industrial policies.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.70-77
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• 2021

본 논문에서는 산업연관표와 한국표준산업분류를 비교하여 4차 산업혁명 관련 산업을 제조업, 정보통신서비스, 금융 및 보험서비스 그리고 과학기술서비스 4부문으로 재분류하였다. 그리고 수요유도형 모형을 이용해 4부문 산업을 외생화하여 경제적 파급효과를 분석하였다. 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과에 대한 분석결과, 제조업, 정보통신서비스 그리고 과학기술서비스 부문에서는 도소매 및 상품중개서비스가 큰 것으로 계측되었고, 금융 및 보험서비스 부문에서는 금융 및 보험서비스가 큰 것으로 분석되었다. 수입유발효과는 4차 산업 모든 부문에서 광산품이 가장 큰 것으로 분석되었다. 전후방연쇄효과 분석결과, 제조업과 정보통신서비스 부문은 경기변동에 민감한 중간수요적 원시사업형이고, 금융 및 보험서비스와 과학기술서비스 부문은 최종수요적 원시사업형임을 확인하였다.

• 정보관리연구
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• 제42권3호
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• pp.55-69
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• 2011

현대 과학기술연구개발에서 데이터의 수집, 큐레이션, 분석, 시각화의 효율화는 과학기술발전의 중요한 요소이다. 데이터 집중연구에서 이러한 과학데이터의 가치는 절대적으로 필요하다고 할 수 있다. 과학데이터의 생산량은 기하급수적으로 증가했지만 데이터를 수집하고 배포할 수 있는 수단을 마련하는 측면에서 보면, 현재 분야별로 과학데이터의 개별적인 활용 체제만 운영되고 있어 걸음마 단계이다. 이에 본 논문에서는 국가차원의 국가 과학데이터센터 구축의 경제적 파급효과를 한국은행(2009)의 산업 연관분석을 이용하여 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업자유발효과 및 전 후방연쇄효과로 나누어 분석하여 국가 과학데이터센터 구축에 대한 경제적 타당성을 검증하고자 한다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권4호
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• pp.1296-1312
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• 2018

문재인정부 들어 제4차 산업혁명의 키워드가 부각되며서 정부의 국가 연구개발예산에 대한 효율성이 주목받기 시작하여 국가과학기술지식정보서비스는 그 역할이 강조되고 있다. 국가과학기술지식정보서비스는 성과, 과제, 연구시설장비, 인력, 사업 등 국가연구개발사업에 대한 정보를 세계 최초로 한곳에서 서비스하는 국가 R&D 정보 지식포털이다. 국가과학기술지식정보서비스는 지난 2005년부터 주관기관으로 한국과학기술정보연구원이 선정되면서부터 서비스를 시작하게 되어 10년 이상 서비스를 지속하고 있다. 이에 본 논문에서는 지난 13년동안 국가과학기술지식정보서비스의 경제적 파급효과를 분석하기 위해 한국은행의 투입 산출표인 산업연관표에 의거하여 산업연관분석을 실시하여, 이론적 차원에서 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업자유발효과와 전방 후방 연쇄효과를 분석한다. 국가과학기술지식정보서비스에 대한 정부의 R&D예산(1,214억원, 2006~2018년)을 투입계수로 설정했을 때, 전문가의 의견을 반영한 생산유발효과는 2,113억원, 부가가치유발효과는 1,008억원, 취업자유발효과는 10억원당 1,822명으로 분석되었다.