본 논문에서는 지난 5년간 이루어진 ICT중소기업에 대한 정부의 R&D지원 결과 도출된 성과를 요약해 보고, 정부의 지원방식(출연, 융자)에 따른 성과의 차이점을 비교분석해 보았다. ICT중소기업을 지원하는 대표적인 두 개의 사업을 대상으로 하였고, 비교에 활용된 자료는 매년 미래창조과학부가 발간하는 성과조사 분석보고서를 바탕으로 하였으며, 활용된 성과지표는 수행주체가 중소기업이고, R&D단계가 개발연구임을 감안하여 특허, 사업화 성공율, 사업화 매출액 및 고용창출인원을 비교해 보았다. 분석결과, 출연방식의 정부지원 사업의 경우, 특허출원 및 등록 실적을 통한 기술적 성과가 우수하게 나타남을 알 수 있었고, 융자형태의 지원방식을 활용하는 경우, 고용효과나 사업화 매출액 등의 경제 사회적 성과가 상대적으로 우수하게 나타남을 알 수 있었으며, 사업화 성공률은 두 사업 간에 두드러진 차이점을 발견하기는 어려웠다. 이러한 결과로부터 정부가 ICT중소기업 R&D를 지원하면서 자금지원의 방향성 또는 정책적 시사점을 제시하였다.
본 연구는 기술혁신형 중소기업의 연구개발 활동 효율성을 산업 간 비교하여 개선방안을 제시한다. 연구표본은 2008년부터 2011년까지 기술보증기금의 기술평가보증을 받은 6,708개 기업이다. 투입변수는 기술인력수준과 연구개발투자, 산출변수는 특허출원과 시제품제작실적이다. 효율성은 DEA 모형으로 측정하며, 산업별 개별측정하는 간접비교를 수행한다. 그 결과로 최적의 규모수익을 판단하는 기술효율성(CCR)은 0.19, 최적의 투입분배를 판단하는 순수기술효율성(BCC)은 0.70, 최적의 산출규모를 판단하는 규모효율성(SE)은 0.30으로 나타났다. 산업유형으로 살펴보면, 중·저급기술산업군은 규모효율성이 낮아서 연구성과 확대가 요구되고, 고급·첨단기술산업은 순수기술효율성이 낮아서 투입요소 관리가 필요하다. 산업 전반에 규모의 비효율이 크므로 연구성과 관리를 통한 규모의 확대가 이뤄져야 하며, 이를 위한 연구인력과 투자비의 분배가 병행되어야 효율성이 향상될 것이다. 본 연구는 우리나라 기술혁신형 중소기업에서 연구개발의 비효율성 원인이 규모에 있다는 것을 기술보증기금의 기술평가자료로 규명한 것이 특징이다.
본 연구는 연구개발 효율성의 결정요인을 연구개발 역량과 연구개발 효율성 간의 관계에 영향을 주는 경영주역량 중심으로 살펴본다. 연구표본은 2008년부터 2011년까지 기술보증기금으로부터 보증을 지원받은 기술혁신형 중소기업 6,708개사이다. 자원기반관점에서 기업 내부의 연구개발자원을 변수로 선정한바, 독립변수는 연구개발역량(기술개발전담조직, 기술인력수준, 기술인력관리, 연구개발 투자)이며, 종속변수는 연구개발 효율성이다. 경영주역량(동업종경험수준, 기술지식수준, 기술경영전략, 경영관리능력)은 조절변수이다. 연구개발 효율성은 투입요소(기술인력 수준, 연구개발투자) 대비 연구성과(특허출원, 시제품제작)를 자료포락분석(DEA)으로 측정하며, 그의 결정요인은 토빗(tobit)회귀분석을 활용한다. 분석 결과로 연구개발역량 중 연구개발 효율성의 결정요인은 기술개발전담조직과 기술인력관리가 정(+)적 요인이며, 기술인력수준과 연구개발투자가 부(-)적 요인이다. 연구개발역량과 경영주역량의 조절 효과가 연구개발 효율성에 미치는 영향은 경영주의 경험(동업종경험수준, 기술지식수준)과 기술경영전략이 유의한 결정요인이므로, 이를 적절하게 활용하여 연구개발 효율성을 높일 수 있다. 본 연구의 특징은 연구개발 성과의 효율성을 측정하여 그의 결정요인을 경영주역량의 조절효과로 분석하면서, 기술심사자료에 기반한 자료를 활용한 것이다. 결론부에는 연구의 한계 및 향후의 연구 방향을 논하였다.
최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.
유니콘기업은 혁신적인 비즈니스 모델로 단기간 내 높은 기업가치를 인정받으며 전 세계적으로 주목을 받고 있다. 이들의 성장 과정은 스타트업 생태계에 좋은 교훈을 제시해주고 있고 국가 경제발전과 고용 창출 측면에서도 긍정적인 영향을 미치고 있다. 그러나 유니콘기업과 관련한 선행연구들은 이미 유니콘으로 인정받은 기업의 창업자 특성, 환경요인, 비즈니스 모델, 성공·실패 사례 등 다면적 접근보다는 '이벤트 스터디', '사례연구' 중심으로 이루어지고 있고 유니콘기업 발생과 관련한 요인에 대한 거시적 분석은 부족한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 선행연구를 통해 살펴본 유니콘의 특성 및 기술기업 비중이 높은 유니콘기업의 현황을 고려하여 '기술인적자원 지표', 'R&D 지표', '기술 인프라 지표' 등 국가의 기술경쟁력이 유니콘기업 증가에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 통계분석을 위해 2017년부터 2020년까지 다양한 국제기구, 통계청에서 발표되는 자료와 CB Insights에서 집계한 유니콘기업 데이터를 44개 분석 대상 국가의 패널데이터로 활용하여 다중 회귀분석으로 검정하였다. 연구 결과 기술 인적자원 지표의 경우 과학 전공자 수가 유니콘기업 증가에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었고 R&D 지표의 경우 R&D 투자총액은 유니콘기업 증가에 정(+)의 영향을 미치는 반면, 삼극 특허 건수(Triad Patent Families), 과학기술논문 발표 수는 유니콘기업 증가에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 기술인프라 지표의 경우 세계 랭킹 500위 대학 수가 유니콘기업 증가에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 선행연구에서 미비하게 다루었던 국가별, 시계열 실증 데이터를 기반으로 국가 기술경쟁력과 유니콘기업 증가 간에 인과관계를 처음으로 밝혔다는 데 학술적 의미가 있으며 UN의 글로벌 산업경쟁력 지수 순위, OECD의 국가별 R&D 투자총액 비교 시 우리나라는 기술력, 성장잠재력이 있는 것으로 평가받고 있는 반면에 혁신경제의 리더로 성장을 견인하고 있는 유니콘기업 수는 상대적으로 적은 상황에 있어 향후 유니콘기업의 발굴, 육성을 위한 정책 수립 시 연구 결과를 활용할 수 있다는 실무적 의의를 가진다.
최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.
본 논문의 연구 목표는 대학의 기술마케팅 성공에 영향을 미치는 요인에 대하여 실증 분석하였다. 이를 위해서 2006년부터 2008년까지 기술이전 실적이 있는 207개 대학의 실적을 9개 가설로 검증하였다. 가설검증을 위해 과학기술 인프라(연구비, SCIE 게재 논문 수), 특허관련 보상제도(출원, 등록), 특허 건수(출원, 등록), TLO 직원(기술이전 계약담당자 수, 산업체근무경력), 기술 이전 보상제도(연구자, 기여자) 및 인식(대학 경영층, 산업체)이 기술이전 성과인 기술료 수입금액 창출에 영향을 미치는 지에 대하여 구조 방정식 모형을 이용하여 분석하였으며 본 연구의 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 대학의 과학기술 분야 연구비가 많을 수로 연구 역량이 높으며 특허 건수 확보에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 대학에서 시행하는 출원 및 등록 특허에 대한 연구자들의 보상제도는 연구자들의 연구 성과물을 특허로 출원하는데 동기를 부여하고 있는 것으로 판단된다. 셋째, 대학의 특허 보유건수가 증가하면 기술이전 대상이 많아지므로 기술이전 성과에 정(+)의 영향을 미치며 기술이전 전문 인력(기술거래사, 기업기술가치평가사, 변리사 등) 수도 늘어나야 하는 것으로 나타났다. 넷째, 대학 보유 특허 수의 증가로 기술이전이 확대되면 기술료 수익의 증가에 따라 연구자와 기여자의 보상이 늘어나게 된다. 본 연구에서는 대학에서 기술이전 성과에 영향을 주는 요인을 구조방정식 모형으로 분석하여 실증적으로 검증을 하였다는데 의의를 가질 수 있으며, 특히 현재 기술이전 활동을 활발히 하고 있는 대학들에게 밀접한 영향을 미치고 있는 요인에 대하여 정부의 산학협력 실태조사에 제출된 공식적인 자료에 대한 분석이 체계적으로 이루어졌다는 것이 선행연구들과의 차별성이라 할 수 있을 것이다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
Background: A human orthologue of mouse S100A6-binding protein (CacyBP), Siah-1-interacting protein (SIP) had been shown to be a component of novel ubiquitinylation pathway regulating $\beta$-catenin degradation. The role of the protein seems to be important in cell proliferation and cancer evolution but the expression pattern of SIP in actively dividing cancer tissues has not been known. For the elucidation of the role of SIP protein in carcinogenesis, it is essential to produce monoclonal antibodies specific to the protein. Methods: cDNA sequence coding for ORF region of human SIP gene was amplified and cloned into an expression vector to produce His-tag fusion protein. Recombinant SIP protein and monoclonal antibody to the protein were produced. The N-terminal specificity of anti-SIP monoclonal antibody was conformed by immunoblot analysis and enzyme linked immunosorbent assay (ELISA). To study the relation between SIP and colon carcinogenesis, the presence of SIP protein in colon carcinoma tissues was visualized by immunostaining using the monoclonal antibody produced in this study. Results: His-tag-SIP (NSIP) recombinant protein was produced and purified. A monoclonal antibody (Korea patent pending; #2003-45296) to the protein was produced and employed to analyze the expression pattern of SIP in colon carcinoma tissues. Conclusion: The data suggested that anti-SIP monoclonal antibody produced here was valuable for the diagnosis of colon carcinoma and elucidation of the mechanism of colon carcinogenesis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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