최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.
목적: 고선량률 강내근접치료와 외부방사선의 병합치료는 자궁경부암의 표준치료법이지만, 최적의 병합 방식 및 선량 분할 스케줄은 아직 정해지지 않고 있다. 부분적으로는 이에 영향을 미치는 인자들의 다양성 및 기존의 문헌들의 방사선 선량에 관한 자세한 정보 부족을 그 이유로 들 수 있다. 이에 본 연구는 고선량률 강내근접치료에 대한 풍부한 경험을 바탕으로 단일기관에서 비교적 균일한 치료를 받은 많은 수의 환자 모집단을 대상으로 이들 다양한 인자들 및 방사선치료에 대한 자세한 분석을 통해서 최적의 방사선치료를 위한 지침을 얻고자 하였다. 대상 및 방법: 1990년부터 1996년까지 연세암센터에서 고선량률 강내근접치료 및 외부방사선치료로 자궁경부암에 대한 근치적 치료를 받은 743명의 환자들을 대상으로 하였으며, 중앙추적관찰 기간은 52개월이었다. FIGO 병기 분포는 IB 198명, IIA 77명, IIB 364명, IIIA 7명, IIIB 89명, IVA 8명이었다. 전골반방사선 선량은 $23.4\~59.4$ Gy (중앙값 45 Gy)의 분포를 보였으며, 진단 시 종양의 크기 및 외부방사선치료에 대한 종양의 반응에 따라서 그 시기를 조절하는 중앙차폐는 495예에서 시행되었으며, 그 시기는 $14.4\~43.2$ Gy (중앙값 36.0 Gy)로 비교적 광범위하고 다양한 분포를 보였다. 강내근접치료와 외부방사선치료의 분할 선량 차이를 극복하기 위해 생물학적 유효선량(Biologically Effective Dose, BED) 개념을 적용하였으며, 종양 및 정상 조직에 대한 $\alpha/\beta$비는 각각 10 및 3으로 하였다. 모든 개별 환자의 직장 전벽 및 방광 흡수선량을 분석하였고, 합병증 및 골반제어율과의 상관 관계를 규명하고자 하였다. 이외에도 방사선치료 스케줄에 영향을 미칠 수 있는 인자들인 총 치료기간, 강내근접치료의 분할 선량 크기, 주치의의 선호도에 따른 치료 스케줄 차이 등도 함께 고려하여 분석하였다. 결과: 전체 환자에서 RTOG Grade 1-4독성 발생률은 $33.1\%$였다. 전체 환자의 5년 골반제어율은 $83\%$로 분석되었다. 중앙차폐이전 외부방사선선량과 강내근접치료의 합산 BED값(=MD-BED $Gy_{\alpha/\beta}$은 $\alpha/\beta$=10인 경우 $62.0\~121.9\;Gy_{10}$ (중앙값: $93.0\;Gy_{10}$)의 분포를, ${\alpha/\beta}=3$인 경우 $93.6\~187.3\;Gy_3$ (중앙값=$137.6\;Gy_3$ )의 분포를 보였다. MD-BED $Gy_3$는 직장합병증 발생과의 관계는 통계적으로 유의하였고, 방광합병증과는 유의하지 않았다. 직장합병증과의 연관성은 MD-BED $Gy_3$보다 개별 환자의 직장전벽 총 선량 BED값인 R-BED $Gy_3$가 훨씬 더 높았다. 요도카테터 풍선의 후방지점이 대변하는 방광의 총 선량 BED값인 V-BED $Gy_3$도 방광합병증과 경향성 테스트에서 통계적 유의성을 보였다. 하지만, 어떠한 방사선선량도 골반제어율과 의미 있는 상관관계를 보이지 않았다. 본 기관에서 주치의의 선호도에 따라 강내근접치료가 외부방사선치료의 중간에 시행되는 형태인 샌드위치기법과 외부방사선치료 후반부에 시행되는 순차적 기법으로 구분하였을 때, 두 방식간 치료성적 및 합병증의 차이는 없었다. 총 치료기간에 대한 분석에서는 치료기간이 길어질수록 재발 위험이 커지는 경향을 보였으나, 나이 및 병기, 종양의 크기, MD-BED $Gy_{10}$ 등의 예후 인자를 보정한 다변량분석에서는 치료기간이 100일 이상인 경우에만 통계적으로 유의하게 증가하였다. 강내근접치료 분할선량 크기인 3 Gy와 5 Gy 사이에 골반제어율 및 합병증의 차이는 없었다. 결론: 자궁경부암의 최적방사선치료 스케줄에 대한 지침을 세우기 어렵게 만드는 가장 중요한 이유는 강내근접치료가 갖는 선량분포 특성에서 기인하는 방사선선량-골반제어율 상관 관계의 부재 및 개별 종양의 방사선에 대한 반응 속도가 환자마다 크게 다를 수 있다는 점이다. 따라서 전체적인 원칙과 함께 개인화된 맞춤치료가 필요하다. 치료 지침에 영향을 미칠 수 있는 요소들의 복합적인 고려도 중요하다고 할 수 있겠다. 합병증 발생이 우려되는 경우 생물학적 유효선량을 낮추기 위해 적절한 조기 중앙차폐 및 강내근접치료의 분할선량 크기 감소를 고려해볼 수 있다.
신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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