국가와 산업의 발전을 위해 다양한 분야가 결합하여 연구개발되고 있다. 이에 본 연구는 국가 연구개발에서 연구 참여인력의 다학제가 기술사업화에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 실증분석을 위해 기술 상용화를 연구목적으로 다양한 과학기술 분야가 종합적으로 연계되어 진행되는 정부출연연구기관에서 수행한 주요연구개발 사업을 살펴보았다. 연구자료는 2015-17년도 철도/대중교통/물류 분야의 주요연구개발 사업 자료를 이용하였으며, 149개 과제를 최종 분석대상으로 하였다. 분석결과 연구개발비, 참여인력 수, 참여기관 수, 연구개발 단계 및 연구의 융합 정도를 통제했을 때 참여인력 다학제가 기술사업화에 통계적으로 유의하게 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후 연구 주제의 학문적 융합요소를 파악하여 연구 기획에 의미 있게 활용되길 기대한다.
THis study examines a contingency relationship between task uncertainty and structure of project teams in conjunction with the leader-member communication patterns. Multivariate analyses are used to analyze the data from 63 R & D project teams of research laboratory in a large manufacturing corporation. Major findings for this study can be summarized as follows. First, project teams with an organic structure are found to yield high performance when task uncertainty is high, while project teams with a mechanistic structure achieve high performance when their tasks are relatively certain. Second, patterns of leader-member comunication are significantly associated with both task uncertainty and structural characteristics of project teams. This implies that leaders of project teams communicate with their members in more conslutative manner when their tasks are uncertain or when their team structure exhibits organic characteristics. Finally, task uncertainty playus a significant moderating role in the relationship between consultative communication patterns and performance of project teams. Based upon these findings, this study offers several theoretical, practical, and methodological implications.
국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.
Concurrent engineering is considered in the 21st century product development and H&D. Moreover, advancements in IT and advanced system engineering technology enables to produce high-quality article and shorten the period of R&D. The paper propose work breakdown structure(WBS) based on the product data management(PDM), WEB based system engineering technique, to introduce and operate advanced system engineering technique. We will manage systematically all data produced in advanced urban transit system project based on the proposed WBS. Besides, we provide strategic information for improving efficiency of R&D in advanced urban transit system project. Futhermore, we manage data such as images, design drawings, documents as well as numerical data, and will establish PDM system for sharing the data.
This study presents a R&D performance monitoring system (RDMS) that is applicable for managing nuclear program in KAERI. The prime goal of RDMS is to furnish project manager with reliable and accurate information on status of progress, performance and resource allocation, and attain traceability and visibility of project implementation for effective project management. In this study, the work breakdown structure (WBS) as the governing factor for integration of scope, schedule, resource data was derived, and the above parameters were loaded personal computer. A RDMS is comprised of about 12,000 R&D activities of the 16 goverment-led projects. The Primavera software was used to monitor the progress, evaluate the performance and analyze the resource distribution to activities.
Recently, global competition in the manufacturing sector is driving firms in the manufacturing sector to conduct product innovation projects to maintain their competitive edge. The key points of product innovation projects are 1) what the purpose of the project is and 2) what expected results in the target market can be achieved by implementing the innovation. Therefore, this study focuses on the performance of innovation projects with a business viewpoint. In this respect, this study proposes the "achievement rate" of product innovation projects as a measurement of project performance. Then, this study finds the best strategies from various innovation activities to optimize the achievement rate of product innovation projects. There are three major innovation activities for the projects, including three types of R&D activities: Internal, joint and external R&D, and five types of non-R&D activities - acquisition of machines, equipment and software, purchasing external knowledge, job education and training, market research and design. This study applies decision tree modeling, a kind of data-mining methodology, to explore effective innovation activities. This study employs the data from the 'Korean Innovation Survey (KIS) 2014: Manufacturing Sector.' The KIS 2014 gathered information about innovation activities in the manufacturing sector over three years (2011-2013). This study gives some practical implication for managing the activities. First, innovation activities that increased the achievement rate of product diversification projects included a combination of market research, new product design, and job training. Second, our results show that a combination of internal R&D, job training and training, and market research increases the project achievement most for the replacement of outdated products. Third, new market creation or extension of market share indicates that launching replacement products and continuously upgrading products are most important.
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.
In this paper, efficiencies of core technology development projects, conducted by Ministry of Trade, Industry and Energy, are compared. In the process, DEA (Data Envelopment Analysis) is utilized as a main technique for comparing efficiencies. For DEA, input oriented BCC Model is adopted with government grant, recipient expenditure, the number of participating institutions, and project duration as input factors, and the number of patents, the number of papers, and occurred sales as output factors. As a result, next generation mobile communication project turns out to be the most efficient project of all. Therefore, next generation mobile communication project should be benchmarked for the other projects to follow. However, these results should be used only for reference data since every project has a different objective and, of course, is run under a different environment.
R&D 과제간의 유사성과 중복성을 분석하는 것은 정부 예산의 효율적 투자를 위해 중요하다. 정부 R&D 과제의 기획 시, 예산의 중복 지원을 방지하기 위해 연구 관리 전담기관, 관련 부처 및 정부차원에서 연구 과제의 중복성을 검토하고 있다. 그러나, 기존의 유사도 분석은 신규 과제 제안서와 기존의 R&D 과제 제안서를 키워드 중심으로 비교, 검색하는 방식에 의존하고 있어, 과제명의 일부 수정, 기술상의 단순 대치 등의 경우, 유사도를 정확히 측정하지 못하는 취약점이 존재한다. 본 연구에서는, R&D 과제 문서의 경우에, 이 문서들을 구별할 수 있는 특징으로써 특허 정보를 활용하고자 한다. 특허 정보는 정부 R&D 특허동향조사사업(http://ipas.rndip.re.kr)을 통해 공표된 자료를 기반으로 한다. 본 연구에서는 신규과제가 입력되었을 때, 특허 정보를 이용하여 R&D 과제간의 유사성 및 중복성을 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시한다. 또한 제시한 측정 모델을 실제 시스템으로 구현하여 중복문서를 식별하고 이들의 유사도를 계산하여 보여준다.
One of the core pillars of the Fourth Industrial Revolution is the innovation of the manufacturing industry. From the beginning, the 4th Industrial Revolution appeared in Germany under the concept of 'Industrial 4.0', which means a radical change in the manufacturing industry that can provide super intelligent product production and services based on artificial intelligence and big data. Since manufacturing innovation is a change in the industrial character of the entire nation, the initial role of government is important. Korea also has various policies related to the 4th Industrial Revolution, but there are still various problems to be solved. Therefore, this paper monitors and analyzes the public R&D projects of the advanced countries on manufacturing innovations in the background mentioned above, and through this, the policy implications are drawn.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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