한국산학기술학회논문지 (Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society)

  • 제12권5호
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  • Pages.2067-2077
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  • 2011
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  • 1975-4701(pISSN)
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  • 2288-4688(eISSN)
한국산학기술학회 (The Korea Academia-Industrial cooperation Society)
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3대 분야 17개 신성장 동력 기술간 동태적 경쟁관계 분석

A dynamic competition among 3 fields & 17 key growth drivers of Korea

  • 김문수 (한국외국어대학교 산업경영공학과) ;
  • 이성주 (아주대학교 산업정보시스템공학부)
  • Kim, Moon-Soo (School of Industrial & Management Engineering, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Lee, Sung-Joo (Department of Industrial and Information Systems Engineering, Ajou University)
  • 투고 : 2011.01.08
  • 심사 : 2011.05.12
  • 발행 : 2011.05.31
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초록

최근 IT, BT, NT를 중심으로 기술간 융합이 가속화 되고, 다양한 기술이 복합적으로 활용되는 산업분야가 증가하면서 기술간 경쟁관계 분석에 대한 전략적, 정책적 필요성이 커지고 있으나 기술간 동태적 관계를 분석한 연구는 그리 많지 않다. 본 연구는 기술경쟁 관점에서 기술혁신 과정을 다룬다. 특히, 최근 정부가 우리 경제의 새로운 성장 비전으로 발표한 3대 분야 17개 신성장 동력 기술을 대상으로 하여 이들 기술들의 공진화 과정을 분석 한다. 분석을 위해서 대표적 기술혁신 자료인 특허정보를 활용하고, 동태적 경쟁확산모형으로 폭넓게 활용되고 있는 Lotka-Volterra 모형을 적용한다. 연구결과는 기술혁신 과정에 있어 3대 분야 간, 17개 신성장 동력 기술 간, 신성장 기술 내 세부기술 간 동태적 관계를 분석함으로써, 효과적인 국내 기술정책 수립과 연구개발 우선순위 선정 등의 전략적 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

The recent trend in technology development is characterized as technology convergence, mainly between IT, BT and NT and also more and more industries are starting to use several technologies simultaneously or in a combined way theses days. As a result, the needs on technology interaction analysis is increasing for strategic technology management and policy-making. Responding to the needs, this research deals with technology innovation process in terms of technology competition, particularly focusing on the 17 new growth drivers in 3 areas, which has been announced by the Korean government as a new growth vision for Korean economy, and analyzing their co-evolutionary process. For the analysis, patent data, a representative data on technology innovation, is adopted. Then, Lotka-Volterra Competition model, a model frequently used to describe the dynamism of competitive innovation is applied to the data. The research results are expected to support strategic decision-makings such as effect policy-making or R&D priority-setting, by analyzing the relationship between the 3 areas, the 17 new growth drivers, or the particular technologies in the drivers.

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