This Study constructs a dashboard system to synthetically and systematically monitor national R&D information based on data warehouse. Managing the national R&D statistics and trend is important since it provides data for policies and decision making for national R&D. Many agencies related to national R&D information collect the basic R&D statistic data which provides the basis of logical decision making and R&D policies. The data has not well been used. The data has not been consistently collected nor managed. The raw data has not been organized nor processed to meet various demands. The needs has been arisen for a consistent national R&D monitoring system to increase the relevance, accessibility and efficiency of data for various users. This study selects 25 key indicators based on the user requirements and designs data warehouse for supporting the indicators using star schema. The dashboard system is developed in this study provides the infrastructure of monitoring national R&D information and analytic environment of supporting statistical analysis and time-series data analysis.
This paper investigates the R&D project portfolio selection problem. Despite its importance and impact on real world projects, there exist few practical techniques that help construct an non-dominated portfolio for a decision makers satisfaction. One of the difficulties constructing the portfolio is that such project portfolio problem is, in nature, a multi-attribute decision-making problem, which is an NP-hard class problem. This paper investigates the R&D project portfolio selection problem. Despite its importance and impact on real world projects, there exist few practical techniques that help construct an non-dominated portfolio for a decision makers satisfaction. One of the difficulties constructing the portfolio is that such project portfolio problem is, in nature, a multi-attribute decision-making problem, which is an NP-hard class problem. In order to obtain the non-dominated portfolio that a decision maker or a user is satisfied with, we devise a user-interface algorithm, in that the user provides the maximum/minimum input values for each project attribute. Then the system searches the non-dominated portfolio that satisfies all the given constraints if such a portfolio exists. The process that the user adjusts the maximum/minimum values on the basis of the portfolio found continues repeatedly until the user is optimally satisfied with. We illustrate the algorithm proposed, and the computational results show the efficacy of our procedure.
A R&D project evaluation method has been applied for the national nuclear R&D projects in a developing-country setting. In the methodology, Saaty's analytic hierarchy process model is used to evaluate and rank of the selected nuclear R&D project which have a wide range of objectives and characteristics. The criteria used for evaluation related specifically to the Korea's evaluation needs and culture, and they are weighted according to their relative importance as perceived by the evaluator of the R&D project. As a real-world case of evaluation, we elicited and reproduced the evaluation process of the nuclear R&D projects which is going under the research process. As the results of the paper suggests, the methodology can be applied to the evaluation of the R&D projects and has much potential.
국방 무기체계 연구개발 과정에서 관련 규정이나 지침에 명시되지 않았지만, 연구개발 주관기관 내부적으로도 합리적인 대안 선택의 문제가 많이 발생한다. 대안 선택에 있어서 합리적인 과정이 적용되지 않으면 사업진행에 차질을 초래할 수 있으며, 이로 인해 사업기간 연장이나 추가 자원이 투입되는 상황도 발생된다. 특히 국내 미사일 연구개발 시 시험평가를 위한 많은 의사결정 과제들이 도출되며, 대표적인 것 중의 하나가 시험장 선정의 문제이다. 대안이 되는 시험장의 우선순위만 판단해야 한다면 델파이 기법(Delphi Method)이나 분석적계층과정(Analytic Hirarchy Process)을 활용할 수 있지만, 비용의 투입요소가 고려된다면 자료포락분석(Data Envelopment Analysis) 더 적합하다. 본 연구에서는 미사일 시험 시 발생되는 다양한 의사결정의 문제들을 염출해 보고, 이를 합리적으로 해결할 수 있는 의사결정의 방법이 제시된다. 제시된 의사결정의 프레임워크(Framework)는 국외 시험장을 선정하는 문제와 연관하여 모의 사례연구(Simulated Case Study)로 적용 과정이 연구된다.
A prerequisite for making R&D more productive is to able to measure its productivity. Most of the previous studies on this topic have attempted to measure R&D productivity at the firm or industry levels. In this study, however, R&D productivity is measured at the national level to provide R&D policy implications, particularly for Asian countries. Contrary to the previous studies where total factor productivity was adopted, this study employs the data envelopment analysis (DEA) approach to measure R&D productivity. DEA is a multi-factor productivity analysis model for measuring the relative efficiency of each Decision Making Unit (DMU). In addition to the basic DEA model that includes all inputs and outputs, five additional models are constructed by combining single input with all outputs and single output with all inputs in order to measure specialized R&D efficiency. In this study, the twenty-seven countries are classified into four clusters based on the output-specialized R&D efficiency: inventors, merchandisers, academicians, and duds. Then, the characteristics of the Asian countries with respect to R&D efficiency are identified. It is found that Singapore ranks high in total efficiency, and Japan in patent-oriented efficiency. Meanwhile, China, Korea, and Taiwan are found to be relatively inefficient in R&D. We expect that the findings from this study will be able to provide directions for R&D policy-making of the Asian countries.
Evaluating the results of National Nuclear R&D projects has critical importance in nuclear management aspect. This paper uses multi-attribute utility theory as a basis for obtaining a value Index to assess the results of nuclear R&D projects and applies the theory to a specific Korean case study. To structure and quantify basic values for the . evaluation, we elicited important attributes, then refined and structured them into a hierarchy. A multi-attribute index is constructed as a multi-attribute utility function, based on value judgments provided by a group of technical experts, policy makers, and decision-makers. The implications of the results are also discussed. We found that the work and results can provide valuable insights for assessment of nuclear R&D consequences.
Recently, interest in research and development (R&D) investment decisions have increased among Korean domestic enterprises. However, existing R&D investment studies only focused on government R&D investment policies while only a few studies investigated firm level R&D investment. Prior literatures also overlooked the feedback loop between R&D investment and firm performance. Therefore, this paper identifies a system dynamics model for R&D investment decision making in domestic electronics firms. The conceptual model is derived from R&D investment-related theories found in bodies of literature on company performance, enterprise activity, and market maturity. This study investigates the dynamic feedback between R&D activities and sales using the system dynamics model. In other words, the system dynamics model is used to explain the change in the closed feedback circulation structure in R&D investment activities including technology development, production process, and marketing that subsequently result in sales increase and re-investment into R&D from the generated revenues. There are two major results. First, a similar ratio of investment on technology development and production process derives the higher company sales. Second, regardless of market maturity, marketing investment ratio positively affects sales and R&D budget growth. This study provides a system dynamics model to find the optimal ratio for R&D investment and suggests managerial strategic implications on electronic firm R&D investment decision making under market maturity condition.
A primary concern of national R&D plans is to encourage technological development in private firms and research institutes. For effective R&D planning and program support, it is necessary to assess technological impacts that may exist both directly and indirectly among technology areas within the whole technology system; however, previous studies analyze only direct impacts among technologies, failing to capture both direct and indirect impacts. Therefore, this study proposes an approach based on decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) to identifying specific characteristics of technology areas, such as technological impact and degree of cause or effect (DCE). The method employs patent co-classification analysis to construct a technological knowledge flow matrix. Next, to capture both direct and indirect effects among technology areas, it incorporates the modified DEMATEL process into patent analysis. The method helps analysts assess the technological impact and DCE of technology areas, and observe their evolving trajectories over time, thereby identifying relevant technological implications. This study presents a case study using Korean patents registered during 2003-2012. We expect our analysis results to be helpful input for R&D planning, as well as the suggested approach to be incorporated into processes for formulating national R&D plans.
Sequentiality in decision making is an inherent characteristic of the R&D Process, Conceptual changes are noted during the Course of the Project which represent a continuous improvement in the quality of the data available during the various project stages. In this paper, Eight characteristic types of project evaluation models have been developed economic index models, portfolio models, decision theory models, risk analysis models, frontier models, scoring models, profile models and checklists. Each of these will be critically reviewed and appraised.
Purpose: This paper discusses the intrinsic assumption of one-dimensional relationship between the upper and lower levels in AHP(Analytic Hierarchy Process) for the Preliminary Feasibility Study of National R&D Program. This assumptions has not been questioned in academia and industry so far. Methods: This discussion is induced by understanding the Theory of Attractive Quality (Kano et al. 1984) and explains the limitation of AHP in the preliminary feasibility study of national R&D program. Results: In this paper, we propose a new questioning method based on two dimensional perspective, which is named as 2D-AHP (two dimensional AHP), to overcome the limitation. The main idea stems from the observation that the relationship between the upper and lower levels in AHP can vary depending on the subject of R&D. Conclusion: The two dimensional perspective pointed out in this paper should be more deeply studied in the field of MCDM(multi-criteria decision making) since it can be applied to the more general problems in human decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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