• 산업과 과학
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• 제2권2호
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• pp.25-30
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• 2023

본 연구의 목적은 스마트팜 사업 참여 기업 자료를 이용하여 기업의 혁신 활동이 기업 혁신 성과에 어떤 영향을 미치는지를 실증분석 하였다. 기업의 혁신활동을 기획역량, R&D역량과 사업화 역량으로 구분하고 각 혁신 활동이 기업의 매출 및 특허 창출에 미치는 영향을 추정하였으며, 정부의 기술정책지원이 기업의 혁신활동과 성과와의 관계에서 미치는 조절효과도 분석하였다. 연구방법으로는 회귀분석을 진행하였으며 분석 결과, 기업 내 혁신과 관련된 기획역량, R&D역량, 사업화 역량은 기업 성과 창출에 영향을 미치는 것으로 나타으며 정부의 기술정책 지원도 기업 성과를 더 높이는 영향을 주는 것으로 나타났다. 기술사업화 경영성과를 높이기 위해서는 기획, R&D역량과함께 정부의 기술정책지원이 필요한 것으로 확인되었다.

• BMB Reports
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• 제55권9호
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• pp.465-471
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• 2022

Understanding and monitoring virus-mediated infections has gained importance since the global outbreak of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Studies of high-throughput omics-based immune profiling of COVID-19 patients can help manage the current pandemic and future virus-mediated pandemics. Although COVID-19 is being studied since past 2 years, detailed mechanisms of the initial induction of dynamic immune responses or the molecular mechanisms that characterize disease progression remains unclear. This study involved comprehensively collected biospecimens and longitudinal multi-omics data of 300 COVID-19 patients and 120 healthy controls, including whole genome sequencing (WGS), single-cell RNA sequencing combined with T cell receptor (TCR) and B cell receptor (BCR) sequencing (scRNA(+scTCR/BCR)-seq), bulk BCR and TCR sequencing (bulk TCR/BCR-seq), and cytokine profiling. Clinical data were also collected from hospitalized COVID-19 patients, and HLA typing, laboratory characteristics, and COVID-19 viral genome sequencing were performed during the initial diagnosis. The entire set of biospecimens and multi-omics data generated in this project can be accessed by researchers from the National Biobank of Korea with prior approval. This distribution of large-scale multi-omics data of COVID-19 patients can facilitate the understanding of biological crosstalk involved in COVID-19 infection and contribute to the development of potential methodologies for its diagnosis and treatment.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.80-93
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• 2022

본 연구는 선행 연구를 통해 소비자 관점에서 제품/서비스에 대한 구매와 사용에 영향을 주는 다양한 요인들을 추출하고, 전체 연령과 성별에 따른 소비자의 유형과 성향을 분석할 수 있는 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 일반적 개인 성향, 소비영향, 소비결정 등의 관점에서 요인을 수치화 하여 데이터 의 정합성을 확인하고 이러한 연구를 토대로 스타트업과 중소기업 관점에서 유의미한 소비자유형의 데이터 분석 방법론을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 소비자 관점에서의 데이터 분석을 위해 가정한 세 가지의 주요 요인인 일반 성향, 일반 소비 성향, 소비 결정 영향 요인의 상관관계가 있음을 교차 검증을 통해 확인하였고 소비자 관점의 데이터 분석 방법론의 정합성을 검증하였다. 본 연구는 소비자 관점에서의 데이터 분석 방법론과 소비자 데이터 분석의 프레임워크를 제시하였다. 디지털 인프라가 기하급수적으로 발전하고 개인의 선호도를 투영할 수 있는 방법을 강구하는 현재의 데이터 분석 추세에서 이러한 데이터 분석의 관점은 유효한 통찰이 될 수 있다.