1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.
II절에서는 다수의 구조방정식에서 R&D투자가 산업구조를 결정하고 이가 다시 수출 및 경제성장을 결정하는 변수로 모형이 설정되었다. 동시에, 이같이 모형을 설정하는 이론적 근거를 살펴보았다. 본고에서는 R&D투자 등 혁신활동이 Grossman and Helpman(1991)기 신무역이론에서와 같이 제품차별화를 통해 무역과 성장에 미치는 효과를 실증분석하였다. 분석 결과를 통해 Grossman and Helpman(1991) 모형이 주장하는 R&D의 수출에 미치는 효과를 나타내는 회귀모형의 적합도(goodness of fit)가 높게 나타났고 데이터를 통해 관심의 대상이 되는 추정계수가 통계적으로 유의한 것으로 나타나 우리 경제에는 이미 R&D를 통한 산업내 무역 증대가 상당히 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 향후 우리 경제는 지속적 성장을 위해 기술혁신 활동을 통해 보다 지식 집약적이고 인적자본 집약적인 산업 내 무역 상품의 수출확대에 집중하여야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다. 본고에서의 실증분석 결과가 시사하는 바를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 인적자본의 부존이 상대적으로 많은 나라에서 보다 많은 R&D를 수행하게 된다. 이 같은 연구개발에서의 상대적 특화에 의해 이 국가는 보다 광범위한 혁신상품을 생산할 수 있는 know-how를 획득하게 되고 첨단기술(high-technology)이 국민경제에서 차지하는 몫은 상대적으로 더 커서 실질 GDP의 성장은 상대적으로 더 빨리 이루어지게 된다. 실증분석을 통해 이가 시사하는 R&D를 통한 산업 내 무역 증가와 빠른 경제성장의 효과는 데이터를 통해 인과관계를 확인할 수 있었다. 그러나, 아직 생산구조와 무역구조가 지식 및 인적자본 집약적인 형태로 충분히 전환되지 않아 전통적인 R&D와 산업간 무역의 관계도 광범위하게 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, R&D 투자격차에 대한 Hughes(1986)의 주장과 달리 미국과 우리나라간의 R&D격차가 작아질수록 수출이 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이는 우리나라의 R&D투자 등 기술활동 증가가 (대미)수출의 증가로 연결되지 않음을 시사하였다. 동일한 분석을 우리의 대일본 수출의 경우에 적용한 결과의 경우에도, 일본간 R&D 투자격차에 대한 Hughes의 주장이 우리나라와 일본간에도 타당하지 않은 것으로 나타난다. 실증분석과정에서 이상의 논의를 통해 나타난 우리나라 R&D 투자증가가 대미수출을 증가시키지 못하는 현상 즉, 미국과 우리나라의 R&D 투자격차 감소가 대미수출을 증가시키지 못하는 현상을 다음과 같이 설명할 수 있다. 첫째, 미국민(또는 미국기업)의 우리나라 수출품 R&D에 대한 수요탄력성이 낮을 수 있다. 즉, 규모의 경제가 존재하는 독점적 경쟁산업에서 각 기업은 차별화된 제품을 생산하게 된다. 미국 소비자도 다양한 상품을 소비하고자 하지만 수입국(한국) R&D 투자를 통한 기술혁신에 대한 수입수요 탄력성이 상대적으로 낮은 것으로 볼 수 있다. 우리나라 총생산(Q)은 내수(A)와 수출(X)로 구성되어 있다. (Q=X+A) 이 경우, 우리나라 R&D에 대한 총생산 수요탄력성($\eta$)은 다음과 같다. $${\eta}={\eta}_X(X/Q)+{\eta}_A(A/Q)$$${\eta}_X$ : R&D에 대한 수출수요(X) 탄력성 ${\eta}_A$ : R&D에 대한 내수수요(A) 탄력성 만일, ${\eta}_X$에 영향을 미치는 요인 중에서 R&D에 대한 미국의 수입탄력성이 작다면 이는 우리나라 R&D에 대한 총수출 수요탄력성을 감소시키는 요인으로 작용하게 된다. 둘째, 우리나라 무역에 있어 일반적으로 산업 내 무역지수는 낮은 경향을 보이는데 한미교역의 경우, 산업내 무역지수는 이 평균치보다 더 낮다. 이는 한미간 무역에 있어 아직 산업내 무역보다 산업특화의 중요성이 다른 국가간 무역보다 더 중요함을 나타낸다. 셋째, 대체적으로 1990년대에 들어와 한국의 경공업상품의 경쟁력이 떨어지고 있다. 특히, 1980년대 한국의 대미 주력 수출품이었던 의류 및 신발제품의 경우 대미수출이 감소세를 나타내고 있다. 넷째, 수출은 기술활동에 의해 많은 영향을 받는다. 분석과정에서 기술변수는 기술투입 또는 기술산출로 측정할 수 있다. 기술투입으로는 R&D 투자, 과학연구인력 등이 있고 기술산출 변수로는 특허, 생산성 등의 변수가 있다. 본고에서는 기술활동 또는 기술수준을 R&D 투자변수를 통해서만 측정하였지만, 과학연구인력 등 다른 변수 또는 둘 이상 다수의 변수를 사용하여 수출에 미치는 영향을 살펴볼 수도 있다. 이상에서 논의한 이론적 실증적 분석을 요약하면 다음과 같다. 우리나라의 대미수출이 증가하는 부문이 존재하게 된다. 그러나, 이 부문은 주로 규모의 경제가 존재하는 불완전경쟁적 산업이어서 산업내 무역의 형태로 대미수출은 증가하게 된다. 이 효과가 우리나라가 기존에 비교우위를 지니는 전통산업(경공업)에서의 수출규모만큼 크게 증가하지 못하게 되어 총 수출규모는 그리 크게 증가하지 못하게 된다. 즉, <그림 2>에서 우리나라의 기술혁신이 X수출을 다소 증가시키지만 규모의 경제가 존재하지 않은 경우의 총 수출 Y에 비해 Y
특허와 같은 기술자산의 경제적 가치를 평가하는 방법론 및 모델은 다방면에서 제시되고 있으나, 데이터베이스 자산의 가치를 객관적으로 평가할 수 있는 구조화된 평가모델이 없으므로, 이에 대한 평가모델 및 수명주기 결정로직의 정립을 통해 DB 자산의 라이센싱, 사업화 이전, 기술금융(담보) 등의 용도에 적용 가능성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 DB 자산가치의 평가산출시, 예상 수요고객집단의 크기 및 수요량, 데이터셋의 크기 및 중요도, 데이터베이스가 보유기업의 매출성과에 기여한 정도, 데이터베이스 자산의 수명 등이 입력변수로 적절한지를 분석한다. 대부분의 DB 자산은 계속 업데이트되어 수명이 종료하는 경우가 많지는 않으므로 SW 패키지제품의 내용연한과 같은 5년을 표준수명으로 보고 있으나, 본 연구에서는 DB 자산의 가치가 작아지고 업데이트가 일어나지 않는 경우에 대해, DB 사용빈도에 대한 반감기 개념에 기반하여 수명주기 추정로직 및 DB 자산의 가치평가 모형을 제안한다.
많은 제조기반의 중소기업들은 프로세스나 제품을 혁신하기 위해 공공 및 사기업의 지식서비스를 아웃소싱하고 있다. 본 연구의 사례인 K 연구원은 여러 지식서비스를 다양한 조합형태로 제공하는데, 이러한 제공형태의 복잡성으로 인해 지식서비스 사업성과를 정확히 분석한다는 것이 어려운 상황이다. 본 연구는 기존에 성과평가 항목을 상향식으로 선정하는 방식이 아닌 하향식 관점에서 성과항목을 도출하였다. K 연구원 지식서비스 수혜기업인 82개 기업사례에서 74개의 성과항목이 도출되었고, 최종적으로 17개 항목으로 정제하였다. 이후 사례-성과 행렬을 구조화하여 기업별 성과의 유무를 조사하여 이진 데이터로 입력하였다. K-means 클러스터링 분석을 통해 3개의 군집을 각각 '핵심 경쟁력 강화(제품 및 특허)', '국내 및 해외시장 확대', '운영 효율성 제고'로 식별할 수 있었다.
최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電裝)에 대한 기술혁신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.
최근 미·중 기술 갈등이 심화되고 있다. 국가 보안을 이유로 시작된 미·중 갈등은 본원적으로는 중국 IT 제조 및 기술 기업들의 약진을 경계하는 미국 정부차원의 견제로 해석된다. 중국의 IT부문은 빠른 성장을 거듭하며 미국에 위협적인 존재가 되어 왔다. R&D지출, 특허, 논문 등 다양한 지표에서 중국은 빠른 성장을 지속해 왔고 특히 5G, AI (인공지능) 등 차세대 기술에 있어 중국은 미국에 큰 위협이 되고 있다. 그리고 그 중심에 화웨이가 있다. 2018년 화웨이는 세계 최대의 통신장비 제조사이자 미국의 혁신 기업인 애플을 제치고 세계 2위의 스마트폰 제조사가 되었고 최근에는 AI칩셋 제조, 빅데이터 분석, 클라우드 등에서 빠른 성장을 보이며 4차 산업혁명의 핵심 산업 전반에 있어 그 영향력을 강화하고 있는 미·중 갈등의 중심에 있는 기업이다. 본 연구는 화웨이 이슈를 중심으로 우리나라 중소기업에 대한 파급효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 화웨이와의 국내 기업 거래 현황, 글로벌 밸류체인 관점에서의 화웨이의 협력관계, 우리나라의 화웨이 정보보안 이슈 및 정부의 정책적 대응이라는 세 가지 분석체계를 바탕으로 우리나라 제조 경쟁력 및 정보보안 역량 강화 등의 정책 제언을 제시하고자 한다.
혁신체제론, 혁신클러스터론, 트리플 힐릭스 모형 등 이론의 차별성에도 불구하고 혁신주체들의 상호작용과 지식관련 학습이 기술혁신의 중요한 요소로 강조하는 점에서는 차이가 없다. 본 연구는 연구개발특구 지정 등 혁신클러스터 정책으로의 전환 이후에 대덕연구개발특구 내 혁신주체 간 상호작용이 어떻게 변화하고 있는지 분석하였다. 입주기관 수의 변화, 연구개발특구 통계 및 특허 공동출원 데이터 등을 활용하여 분석한 결과, 대덕연구개발특구는 혁신시스템 상에서 혁신클러스터, 지역혁신체제와 국가혁신체제가 직접적이고 중첩적으로 작동하는 다층적 거버넌스 구조의 특징을 가지고 있으며, 연구개발견인형 혁신클러스터로써 발전단계상 성장기에 완전히 진입하고 있음을 확인하였다. 또한, 트리플힐릭스 모형 측면에서는 각 주체간 상호작용의 영역(중첩영역; tri-lateral network)이 지속적으로 증가하고 있어 방임주의 모형(laissez-faire model)에서 새로운 네트워크와 조직을 창출하는 규범적 모형(normative model)으로 진화 중에 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 대덕연구개발특구가 세계적 혁신클러스터로 성장하기 위해 필요한 혁신주체 간의 상호작용 강화 방안으로 지리적 접근성을 탈피한 네트워크 활성화, 민간 중간조직의 육성, 기업가적 대학의 육성과 특구내 대학의 역할 강화, 그리고 지역혁신의 역설을 극복할 수 있는 정책적 차원의 관심과 지원 등을 제시하였다.
다수의 이론적, 실증적 연구에도 불구하고 지식재산권 제도와 기업의 기술혁신 및 경영성과간의 일반적 인과관계는 명확하지 않다. 본 연구는 산업별 기업 경영성과의 핵심 요인이 상이하다는 점에 주목한다. 이를 바탕으로 (1)지식재산권 강화${\rightarrow}$연구개발의 투입/산출 증가${\rightarrow}$매출증가로 이어지는 기본 성과창출경로가 작용하는 제약 산업, (2)지식재산권 강화와 연구개발 투입/산출간 관계가 약한 반도체산업, (3)연구개발과 매출 간 관계가 약한 조선 산업까지 세 산업을 대상으로 지식재산권 제도가 기술혁신과 경영성과에 미치는 영향을 분석했다. 한국의 특허제도가 선진국 수준에 이른 TRIPs 이후 15년간의 대기업 패널 데이터를 사용했으며, 고정효과모형을 차분 GMM으로 추정해 동태적 인과관계를 분석했다. 결과적으로, 지식재산권 강화가 제약 산업에서는 연구개발의 투입/산출 및 경영성과를 모두 증가시켰지만, 반도체-조선 산업에서는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 즉, 지식재산권 강화를 위한 제도 구축과 정책은 산업별로 맞춤화될 필요가 있으며, 획일적인 강화/약화는 특정 산업의 경영성과 제고에 유의미한 영향을 미치지 못한다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
지난 30여 년이 넘는 기간 동안 고성과작업시스템과 조직성과 간 관계에 대한 논의들이 활발히 이루어졌음에도 불구하고, 여전히 어떠한 맥락에서 고성과작업시스템이 유효한지, 지속적인 성과 창출 측면에서 고성과작업시스템이 어떻게 기여하는지에 대한 실증들은 여전히 부족하다. 이에 본 연구에서는 이러한 부분들을 설명하기 위해 고성과작업시스템이 조직의 지속적인 생존 가능성을 제고하는 혁신성과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 뿐만 아니라, 고성과작업시스템이 운영되는 맥락에 따라 효과성이 달라진다는 상황적합론에 근거하여, 혁신성과에 주요 영향요인으로 고려되어 온 조직 내 인적 역량 및 고객 대응 역량 수준이 고성과작업시스템과 조직성과 간 주효과를 어떻게 조절하는지를 추가적으로 검증한다. 가설 검증을 위해 인적자본패널데이터를 활용하여 종단 분석을 실시한 결과, 고성과작업시스템은 특허출원수로 측정된 혁신성과에 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다(p<0.001). 또한 조직 내 인적 역량(p<0.05) 및 고객 대응 역량 수준(p<0.01)이 높을수록 고성과작업시스템과 조직성과 간의 정(+)의 관계는 강화되는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 결론에서는 전략적 인적자원관리 분야에 있어 본 연구가 가지는 시사점 및 한계에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.