Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.7
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pp.699-708
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2017
The service industry, as a new growth engine, has become more important in response to changes in the global economy and the industrial environment. Developed countries have promoted the competitiveness of the service industry and have enhanced economic added value. Developing new services requires extensive resources. Therefore, cooperation and network building capabilities with customers, suppliers, and various knowledge creation agencies are critical sources of competitiveness. This study classified the Korean service industry by industrial type in order to enhance innovation competence.The Korean service industry lags behind that of developed countries, and this study analyzed the differences of innovation results according to collaboration partners by the classified industry. By adopting a method that applies industrial classification by Dialogic's innovation pattern, this study showed external cooperation results were different by industrial type. Analysis results revealed that companies cooperate with customers and competitors in many cases; however, product innovation was higher for companies that collaborated with private service companies. In the 'Innovation in services' industry, industry cooperation with universities showed organizational innovation achievements. In the 'Innovation through services' industry, cooperation with customers positively affected marketing innovation achievements. Consequently, the need to foster consulting firms and universities that can professionally collaborate with companies is implied in order to enhance the Korean service industry.
The international trends in activities of government R&D performance measurement is evolving into evidence-based approach to support the verification of objective policy implementation. The European Commission has been implementing KETs (Key Enabling Technologies) policy that incubates nanotech based emerging technologies to support the fourth industrial revolution/revitalization of high-tech manufacturing, and resulting innovations are quantified by KETs Observatory project. The European Commission also built Innovation Radar system that monitors potentially innovative projects within FP7 and Horizon2020 by data analysis. The United States is also upgrading its Federal RePORTER system to quantitatively monitor federal R&D investments with outcomes (including nanotechnology). In the field of Korean nanotechnology, basic statistical data by analyzing NTIS (National Science & Technology Information Service) information is applied in policy field. Developing innovation measurement methodology beyond basic statistical analysis is an international policy issue, and a long-term R&D investment area of a government. The objective of this model study is to quantify the innovation potential of nano R&D investments conducted by Korea government, using input-output based efficiency measurement model and NTIS (National Science & Technology Information Service) that is comprehensive data portal for national R&D investments/outcomes including nanotechnology.
Securing the appropriability strategy of R&D funding for technology innovation is very important because R&D needs a lot of time and money. Appropriability means the environmental factors that govern an innovator's ability to capture profits generated by an innovation. Generally appropriability mechanism has five kinds, including patent, secrecy, lead time advantage, complementary sales & service, complementary manufacturing. In this paper, we surveyed domestic software industry professionals about appropriability mechanism strategy, and presented a result of priority of each factor and difference between previous research and this study, using the pair-wise comparison method. The result of study showed that domestic IT manufacturing companies prefer patent better than other appropriability mechanism.
This study examines the effects of policy mix on R&D efficiency in by using data from 2014 and 2016 Korean Innovation Survey. The DEA-Tobit analysis is used to estimate the impact of policy mix on relative R&D efficiency. As a result of the DEA analysis, the R&D efficiency of the Korean manufacturing industry firms is low, because the R&D investment has not been used effectively. According to the Tobit model, policy mix have a positive effect on R&D efficiency. In particular, the combination of market-oriented, market supply-oriented, and supply demand-oriented policy mix showed a positive relationship with R&D efficiency. R&D portfolio is necessary to improve R&D efficiencies and government has to facilitate a policy mix in view of the nature of firms and Consistency of policy tools.
This study is a study on the methodology of establishing an innovation strategy centering on the customer experience, which is essential in order to transform the existing collection and preservation-centered mutual aid company service into a visitor-centered service. To this end, we conducted literature research on environmental changes in the funeral industry from the perspective of service science and the significance and value of customer experiences within them, good customer experiences and bad customer experiences from the perspective of customer experience management. A study was conducted to present and prove a specific model. The customer experience-oriented innovation strategy of the funeral industry means to search for various alternatives that can reach the target state from the present state, focusing on the customer, and select the most appropriate transformation plan among them. As an effect of application, it was found that it is a source of differentiation by generating positive emotions to customers, and that customer experience data is highly helpful in making important decisions for the actual resource input of the parent company. This innovation model was presented, and its value was firstly proved by analyzing the difference from the existing evaluation method. Finally, as a result of analyzing the causal relationship through regression analysis using the customer experience measurement procedure, customer experience diagnosis/evaluation, customer experience innovation strategy, and cooperative company's performance as variables, the relationship proved to be significant.
This study examined methodologies for establishing a customer experience-focused innovation strategy, which is essential to transforming existing collection and preservation-oriented museum service into a visitor-oriented service. To this end, a review of studies examining good customer experience and bad customer experience was conducted, focusing on change in museum environments and customer experience from the service science and customer experience management perspectives. Research was conducted to present and prove. Implementing a customer experience-oriented innovation strategy in a museum requires exploring the various approaches that can be used to reach the target state from the present state, focusing on the customer, and selecting the most appropriate transformation plan. This study found that effective approaches are distinguished by the fact that they generate positive emotions in customers and use customer experience data to make important decisions regarding the establishment of practical resources in museums. This innovation model was developed and validated by analyzing how it differed from existing evaluation methods. Finally, a regression analysis using the customer experience measurement procedure, customer experience diagnosis/evaluation, customer experience innovation strategy, and museum performance as variables revealed a significant causal relationship.
R&D investment also has a gestation period similar to other investments in economics. The gestation period originates from time lag effect of input and output. Thus it is necessary to consider time lag effects when analyzing the relationship between firms' R&D investment and R&D performance. The main objective of this research is to estimate the length of time lag effect of R&D investment. The Almon distribution lag model was applied to estimate the time lag effect. The firm level panel dataset was established from 2002 to 2009. The net value of R&D investment and the number of patent applications were used to measure R&D input and output, respectively. This method found the estimated time lag to be 1~2 years across all datasets. The same analyses were applied to chemical, metal, electronic, exact science, and machinery industries' data. And we found there were differences among sectors in regard to the time lag effect.
In this study, a comparison has been made among the countries regarding recent ICT practices being performed based on the measures of relative efficiency and productivity growth that use multiple inputs and outputs. Efficiency measures a country's ICT performance relative to a benchmark at a given point of time and productivity measures a country's performance over a period of time. An output-oriented Data Envelopment Analysis and Malmquist Index has been used for comparison among 28 countries over the period 2008-2011 by incorporating 9 variables. The empirical findings disclose gross inefficiencies in national ICT practices, which show that there is room for enhancing output gains through increased efficiency in their operations. In addition, 13 countries have performed better than others in total factor productivity mainly because of their improvement in the underlying technological progress in ICT. For those technically inefficient countries, however, technical inefficiency may hamper the growth of total factor productivity of ICT practices.
This case analyzed the efficiency of 79 R&D projects performed within one private research center in machine tools industry. DEA was used for efficiency analysis. Input variables were R&D investment expense and man-month. Output variables were achievement rate on target development period and expected net sales within 5-years. Samples are divided into product development, Prior technology development, and control technology development. The key result is that Prior technology showed the lowest efficiency because of high uncertainty. It was so difficult to determine its goals and to make its specific plans. With respect to scale, the proportions of CRS(constant returns to scale) were 34.6%, 14.3% and 38.9% for product development, prior technology, control technology respectively. As for IRS(increase returns to scale), they were 53.8%, 85.7% and 38.9% for product development, prior technology, control technology respectively. As for DRS(decrease returns to scale) they were 11.5%, 0% and 22.2% for product development, prior technology, control technology respectively. On the whole, in this case, insufficient input was more problematic than excessive input, which means the lack of investment in R&D. Prior technology can be the source of the future competitiveness of companies. To operate inefficient DMU efficiently, the optimal input should be managed and it is derived from comparison with the reference group.
This study analyzed convergence status among input technologies used in technology development with Technology I-O analysis. It was another version of industry input-output analysis which is used in technology planning. This case is an analysis of association between technology an product. The subjects of analysis were 401 tasks that applied to '2012 Convergence Technology Development Project for Small and Medium Businesses' promoted by Korea Technology & Information Promotion Agency for Small and Medium Enterprises. The process of analysis is as followed. First step, we made a matrix table as an input of technology input-output analysis. Input was defined by technology and output was defined by the product. Input technology was defined in a 3-digit code under National Science Technology Classification and output products were defined in a 5-digit under National Standard Industry Code. Second, the Spillover ratio among technologies were calculated and was used to make a picture of technology linkage. As a result of analysis, technology spillover of embedded S/W was the highest in IT convergence, mold product in ET convergence, and functional cosmetics development technology in BT convergence. In general, IT convergence had many element technologies with high technology spillover, and ET had a small number of element technologies with high technology spillover. Therefore, investment effect of element technology is expected to be large if investment on element technologies with high technology spillover is important for vitalizing convergence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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