최근 기업은 유비쿼터스 컴퓨팅에 핵심 기술이자 신기술 적용 제품인 RFID를 도입하여 재고관리, 공정효율성, 비용절감, 제품의 신뢰성 등을 통해 경영활동의 효율성과 고객만족도를 향상시키고자 제품을 도입하고 있다. 그러나 신제품(솔루션) 도입 시 기업은 많은 위험요소를 안고 있다. 따라서 본 연구는 RFID 구매자들에게 존재하는 구매 위험, 공급자의 속성과 정보, 구매의사결정 단계 및 구매 행동 등 이론적 배경을 근거로 가설을 설정하고 이를 분석하여 시사점을 제시함으로서 RFID 공급사 및 산업마케터들의 마케팅전략을 수립에 도움이 되고자 시작되었다. 연구 결과, (1) 신규 구매의 경우 제품의 신뢰성, 기술명세의 정확성, 단순재구매의 경우 가격의 적절성이 중요한 속성으로 나타났고, (2) 정보원천은 두(신규 구매와 단순재구매) 경우 모두 제품 성능 테스트결과, 조직 내의 기술자, 그리고 타사구매자들의 의견 및 견본확인 등을 통해 정보를 얻고, (3) 구매위험지각 정도는 신규구매의 경우에는 기능상의 문제 발생 가능성과 같은 성과 위험, 수리 및 투자비용상의 손실 가능성과 같은 재정적 위험 등, 단순재구매의 경우에는 보다 나은 제품구매에 대한 기회 손실과 같은 미래 기회 손실 위험 등이 나타났고, (4) 구매센터의 역할은 신규구매의 경우에는 사용부서, 기획부서 구매부서 순이고 단순재구매의 경우에는 사용부서, 구매부서 순이적, (5) 구매의사결정단계별 영향력은 두 경우 모두 단계별 차이를 보이고 있으나 경영층 보다 사용부서, 기획부서, 구매부서의 비중이 높게 나타났다.
연구목적: 최근 시설물 점검 및 진단과 관련된 기술이 빠르게 발전하고 있다. 따라서 진단장비의 신뢰성 확보가 중요한 과제가 되고 있으며, 본 논문에서는 시설물 진단장비에 대한 검사 및 인증 제도의 도입 및 발전방안에 대하여 연구한다. 연구방법: 기존의 시설물진단장비에 대한 인증연구 내용을 종합하여, 복수의 인증제도안을 마련하고 전문가를 통해서 도입방안을 검토한다. 또한 인증제도의 도입을 위한 법률개정사항을 검토하고, 세부적인 운영규정을 마련하는 한편 운영시나리오에 기반 한 인증제도의 단계적 발전방안을 검토한다. 연구결과: 사용 중에 있는 시설물 점검 및 진단 장비, 첨단기술이 활용된 신규 진단 장비를 모두 고려할 수 있도록 4가지 루트를 통한 검사 및 인증 방안을 구성하였다. 또한 단기적으로는 단순 검사제도에서 장기적으로는 정식 인증제도로 전환하여 새로운 인증제도 도입에 따른 시장의 혼란을 최소화하고 신뢰성을 확보 할 수 있도록 하였다. 그리고 제도 도입에 따른 법률개정 사항 검토하고 세부운영규정을 개발하였다. 또한, 인력, 시설, 규격 등을 고려한 장기적인 발전 시나리오에 따른 단계적 발전방안을 제시하였다. 결론: 시설물은 종류가 다양하고 규모가 점점 대형화하고 있어서 국가 차원의 시설물 안전관리 강화를 위해 4차 산업기술을 이용한 진단장비의 보급과 인증을 통한 신뢰성 확보가 중요하다. 또한, 전체적인 시설물 안전관리 강화를 위해서는 점검 및 진단 체계 강화와 함께, 신기술 활용 인력을 양성해야 한다. 또한 장기적으로는 정기적인 점검이 아닌 IoT기술을 접목한 상시적인 시설물 점검체계를 도입하고 이를 적극적으로 수용하는 기관에게 적극적인 인센티브를 부여하여 도입을 촉진할 필요가 있다.
R&D를 통한 미래기술개발은 정보 및 지식기반 경쟁력이라는 틀 안에서 기업의 생존과 연계된 기술적 혁신전략과 맞물려야 하며 개방형 네트워크 R&D 조직을 통하여 고객 중심의 미래기술전략이 이루어져야 한다. 따라서 미래기술개발은 단순히 미래예측을 통한 기술개발에만 그치는 것이 아니라 기술개발 단계 이전부터 고객의 니즈를 파악하여 미래기술 또는 서비스 개발에 실제로 고객 니즈를 반영한 기술의 시장화를 통하여 기업가치의 극대화를 높여야 한다. 일반적인 시장세분화는 일반적으로 인구 통계적 특성 또는 고객의 소비 패턴 등과 같은 과거 자료를 바탕으로 고객을 구분하는 사후세분화를 광범위하게 활용하여 왔으나 이러한 방식은 고객의 다양한 잠재 수요분석을 통한 새로운 시장기회를 탐색하는 데에 어려움이 있어 장기적 관점에서 미래 기술서비스에 대한 수요파악을 위해서는 고객의 심리의식, 라이프스타일 등을 복합적으로 고려한 고객 세분화 기법을 적용한 사전세분화가 실시되어야 한다. 본 연구는 미래통신서비스 수요에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 고객의 기술수용태도와 일상생활에서 추구하는 가치지향성을 세분화 변수로 선택하고 이를 통하여 미래 통신서비스 시장을 세분화하는 것을 목적으로 하였으며 기술 개발활동 단계부터 사전세분화를 통하여 기술개발전략 구축에 활용하고자 하였다. 우선 신기술에 대한 수용태도를 기준으로 2개의 군집을 도출하였으며 구분된 2개의 군집에 대하여 각각 고객의 가치지향성을 기준으로 2차 세분화 분석을 실시하는 계층적 고객세분화 모형을 제시하였다. 계층적 모형을 통하여 도출된 군집에 대한 상세 분석을 통해 군집별 세부적인 특성을 살펴보았으며 이에 따라 각각의 세분 군집이 독립된 개별 시장으로 반응하고 있음을 통계적으로 밝혀내었으며 대응일치분석을 통하여 특정 미래통신서비스에 대한 시장의 진입, 확산 그리고 전이가 용이할 수 있도록 목표 세분 군집을 위치화 하였다. 비율(ICM:TE ratio)은 대조군(1:6.0)이 group A(1:3.4)나 group B(1:3.4)보다 유의하게(p<0.05) 높았다. 생쥐 2-세포기 배를 배양하여 72시간까지의 배 발달율을 살펴보면 배양액에 에너지원을 첨가하는 것이 효과적이었으며, 자궁액 농도보다는 난관액 농도로 에너지원을 조절했을 때 배 발생 능력이 높은 경향을 보였다.. 시험 2는 1일령 육계($Ross^{(R)}$종) 240수(암 수 각각 120수)를 공시하여 6처리 4반복, 반복당 10수(암 수 동수) 씩을 케이지(가로: 35.5 cm, 세로: 45 cm, 높이: 55 cm)에 완전 임의배치하여 각각 35일간사양 시험을 실시하였다. 시험 1에서 생산지수는 대조구에 비해 첨가구들이 높은 경향이 있었고 herbs M구가 가장 높았다. 시험 2에서 $4{\sim}5$주 사료 섭취량은 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05) 사료 요구율은 항생제 처리구가 다른 처리구보다 낮았다. 시험 1의 RBC와 적혈구 용적 (HCT 또는 PCV), Hb는 첨가구들이 대조구보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 2의 BA는 대조구보다 첨가구들이 유의적으로 낮았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 혈청 IgG 농도는 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 장내 미생물 균총과 영양소 이용율은 처리간에 통계적 차이가 없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선이 이루어지지 않았다.^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를
기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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