4차 산업혁명의 시대에 기업들은 다양한 기술들이 복잡하게 융합하면서 진화하는 기술 환경을 이해하고 이로 인한 비즈니스 환경의 변화에 대응하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 기술개발 경쟁이 가속화되고 있는 자동차 분야의 10대 기업을 대상으로, 이들의 최근 6년간 미국등록특허 중 2개 이상의 이종 기술 분야에 동시 분류된 융합특허를 추출하여 소셜네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 자동차 분야의 융합에 관계된 기술의 수가 크게 증가하고 있으며, 기술간 융합이 더욱 강하게 이루어지고 있음을 확인하였다. 또한 Volkswagen, Ford, Hyundai 등 3개 기업은 기술융합의 변화가 큰 기업으로, 특히 친환경 자동차 관련 기술에서 전략의 변화가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기업들이 네트워크 분석의 결과를 더욱 의미있게 활용할 수 있는 다양한 방법을 제시한 점에서 연구의 의의가 있다.

본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.

본 연구는 국내 제약 산업을 대상으로 실패경험이 기업의 혁신활동에 미치는 영향을 연구개발, 지식탐색 측면에서 탐구하였다. 기존 연구들은 실패의 원인을 규명하거나, 감소요건에 대한 고찰위주로 연구하였으나, 실패가 기업의 혁신활동에 미치는 영향을 분석한 연구는 드물다. 본 연구는 국내 제약 산업을 대상으로 10년간의 연구기간을 설정하여 실패가 혁신활동에 미치는 영향과 이러한 혁신활동이 급진적 혁신에 미치는 영향을 종단 분석하였다. 연구결과를 요약하자면 다음과 같다. 첫째, 기업의 실패경험은 탐험적 혁신활동을 촉진시키며, 이는 재무적 여유자본의 크기에 따라 차이를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 기업의 실패경험은 지식탐색 측면에서 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 기업의 탐험적 혁신활동과 지식탐색범위의 상호작용은 급진적 혁신성과와 정(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구는 실패를 부정적 견해로 바라보던 기존의 연구와는 다르게 학습과 혁신에 긍정적인 영향을 검증하여 경험적 증거를 제시하였다는 점에서 의미가 있으며, 이러한 연구결과를 기반으로 향후 연구의 발전방향을 제시하였다.

본 연구는 자원기반이론 관점에서 우리나라 중소기업의 기술협력 성과를 살펴보고자 하였다. 해당 이론적 관점에서는 기술협력의 동기가 기술적 자원의 보완성이 강조된다는 점을 고려하여 분석 대상의 기업군을 기술수준에 따라 하이테크(high technology), 미드테크(medium technology), 로우테크(low technology) 등 세 단계로 구분하였으며, 기술협력 파트너를 기술적 자원 및 역량을 기준으로 대기업, 중소기업, 대학, 연구기관으로 구분하고, 각각의 협력관계에 따른 혁신성과를 분석하였다. 분석 결과, 우리나라 중소기업의 기술수준별 그리고 협력 파트너에 따라 기술협력 성과에 미치는 영향은 상이한 것으로 나타났다. 특히 하이테크 중소기업의 경우 대학과의 협력에서 긍정적으로 효과를 확인할 수 있었음에 반해 미드테크의 경우 대학과 대기업과의 협력, 로우테크의 대학과 대기업은 물론 중소기업과의 협력에서도 유의한 성과를 보였다. 비록 기술 수준별로 기술협력의 유의한 성과가 선호체계를 가진다는 흥미로운 결과에도 불구하고 본 논문이 단년도 횡단면 자료에 근거하고 있는 점을 고려하여 해석 될 필요가 있다.