• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.71-84
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• 2021

빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.

• 노동경제논집
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• 제40권2호
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• pp.31-68
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• 2017

본 연구는 그동안 우리나라에서는 연구가 상대적으로 미진하였던 부업에 관한 실증분석을 수행하였다. 25세부터 65세까지의 유배우자 임금근로자를 대상으로 분석한 결과, 부업 참여율은 1.4% 정도이고, 부업 참여자들은 주업에서 주당 40시간, 부업에서 20시간 등 주당 총 60시간의 장시간 근로를 하고 있는 것으로 나타났다. 부업 참여에 대한 고정효과 로짓 모델의 추정 결과에서는 주업의 시간당 임금 및 근로시간이 부업 참여에 부정적인 영향을 미치며, 주업의 일자리 안전성이 하락할수록 부업 참여 확률이 높아지는 것으로 분석되었다. 부업의 근로시간에 대한 고정효과 모형 분석 결과에서는, 주업의 근로시간은 부업의 근로시간에 부정적인 영향을 미치지만 주업의 임금은 부업의 근로시간에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 흥미롭게도 부업의 임금이 증가할수록 부업의 근로시간은 감소하는 것으로 나타났는데, 이는 장시간 근로를 하고 있는 부업 근로자들의 상황 때문인 것으로 보인다.