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공공 기술사업화는 국가 혁신의 핵심 동력이지만, 현실에서는 기술이전 및 사업화 성공률이 낮은 수준이다. 본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 연구개발특구 내 기술사 업화 성공 사례를 분석하고, 사업화 후보기술과 적합한 산업 분야를 도출하는 AI 기반 기술 추천 모델을 제시한다. 본 연구에서는 Word2vec을 활용하여 12대 국가전략기술 분야별로 사업화 성공 기 술과 후보기술 간의 연관성을 분석하였으며, TF-IDF 기법을 적용하여 사업화되지 않 은 기술들의 핵심 키워드를 도출하였다. 이를 통해 기존 연구들이 전문가 평가나 특허 인용 지표에 의존했던 한계를 극복하고, 데이터 기반의 기술사업화 후보 선정 및 산업 적합성 분석 방법을 제시하였다. 연구 결과, 기술-수요자 맞춤형 매칭 플랫폼 구축, 데이터 기반 기술사업화 전략 수 립, 기술사업화 네트워크 구축의 필요성을 확인하였다. 본 연구는 딥러닝 기반 AI 모 델을 공공 기술사업화 분석에 최초로 적용하여 기술과 수요기업 간 최적 매칭을 도출 한 점에서 학문적·실무적 의의를 갖는다. 나아가, 데이터 기반 분석 기법을 적용하여 산업 수요에 최적화된 기술 이전 및 사업화가 이루어질 수 있도록 하는 정책적 시사 점을 제공한다.

the success rate of technology transfer and commercialization remains low. This study presents an AI-based technology recommendation model that utilizes deep learning techniques to analyze successful technology commercialization cases within INNOPOLIS and identify suitable industrial sectors for commercialization candidate technologies. In this study, Word2vec was employed to analyze the relationships between successfully commercialized technologies and candidate technologies across 12 national strategic technology fields, while the TF-IDF technique was applied to extract key keywords from uncommercialized technologies. This approach overcomes the limitations of previous studies that relied on expert evaluations and patent citation indicators, proposing a data-driven methodology for selecting commercialization candidates and analyzing industry suitability. The study identifies the need for establishing a technology-demand matching platform, developing data-driven technology commercialization strategies, and strengthening technology commercialization networks. By applying a deep learning-based AI model to public technology commercialization analysis for the first time, this research provides both academic and practical significance by facilitating optimal matching between technologies and potential demand entities. Furthermore, it offers policy implications for optimizing technology transfer and commercialization in alignment with industry demand through data-driven analytical methods.

인공지능(Artificial Intelligence : AI) 기술이 사회 전반적으로 확산하고 있으 며, 이로 인한 긍정·부정 영향이 상충하고 있다. AI 기술과 인간이 공존할 미래사회에서 사용자 관점에서 필수 불가결한 요소와 영향력 연구에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 AI 리터러시 수준과 사용의도 간에 지각된 인식의 영향력을 검증하는 것이 목적이다. 2023년 사회적가치연구원의 AI 영향에 대한 조사 데이터를 활용하여 기술 수용모델(TAM : Technology Acceptance Model)을 기반으로 연구모델을 개발 하고 실증분석을 수행하였다. 연구 결과 AI 리터러시 수준 향상과 지각된 유용성, 사용 용이성 및 영향력으로 구분될 수 있는 지각된 인식의 증대가 AI 기술의 사용의도에 유 의적 영향을 미치는 것으로 나타났다. AI 리터러시 수준이 사용의도에 영향을 미치는 데 있어 지각된 인식이 매개 역할을 통한 간접효과를 일으키는 것으로 통계적으로 확인 하였다. 본 연구를 통해 AI 리터러시 수준과 지각된 인식을 향상시키고 AI 기술 사용의 도롤 높여 궁극적으로 AI 리터러시 격차 해소 및 양극화 이슈에 대한 정책 수립 및 전략 을 수립하는 기반이 되도록 하였다.

Artificial Intelligence (AI) has caused controversy, deriving from its positive and negative impacts throughout its proliferation. Faced with a future society where AI technology and humans coexist, there is a growing interest in studying the indispensable factors and effects from the user perspective. This study aims to verify the influence of perceived perception on the relationship between AI literacy level and intention to use of AI. The study develops a research model based on the Technology Acceptance Model (TAM) by using data from the survey of CSES(Center for Social value Enhancement Studies) on the impact of AI in 2023 and conducts empirical analysis. As the results of the research, it was found that the improvement of AI literacy level and the increase of perceived perception, categorized into perceived usefulness, perceived ease of use, and perceived impact, significantly affect the intention to use of AI technology. The study statistically identifies that the perceived perception has an indirect effect through the mediating role, when AI literacy level influences the intention to use. This research serves as a basis for establishing policies and strategies for reducing the AI literacy gap and polarizing issue by highlighting the improvement of AI literacy and perceived perception and intention to use of AI technology.

기술혁신 패러다임이 융합 및 협력을 통한 신산업 창출로 변화되는 등 산학연협력의 중요성이 대두되고 있다. 이에 정부는 중앙부처 및 지자체별 산학연협력 추진 동력확보를 위해 정책을 강화하고 있다. 대전지역은 정부산하의 혁신주체가 밀집되어 있는 지역으로서, 정부정책 기반의 예산이 대규모로 투자되는 등 산학연협력을 위한 기반이 잘 갖추어진 지역 중 하나이다. 본 논문에서는 우수한 자원능력에 비해 상대적으로 약한 네트워킹, 산학협력의 보완을 통해 혁신주체간 연계 강화 및 융합생태계를 활성화하여, 대전형 산학연협력모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 대전지역의 산학협력과 관련된 거버넌스 현황, 정책현황, 혁신주체별 협력현황, 혁신역량 수준, 투자현황 등을 살펴보았다. 이를 통해 대전의 산학연협력 주요특징과 시사점을 제시하고 있다. 본 연구에서 제시한 정책적 시사점은 혁신주체간 연계 강화 및 융합생태계 활성화를 위한 대전형 산학연협력모델 도출 및 협력기반 조성을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

The importance of industry-academic cooperation is emerging, with the paradigm of technological innovation changing to the creation of new industries through convergence and cooperation. Accordingly, the government is strengthening policies to secure the driving force for industry-academic cooperation by central ministries and local governments. The Daejeon area is an area where innovative entities under the government are concentrated, and it is one of the areas with a well-established foundation for industry-academic cooperation, such as large-scale investment of government policy-based budgets. This paper aims to present a Daejeon-type industry-academic cooperation model by strengthening linkage between innovative actors and activating convergence ecosystem by supplementing relatively weak networking and industry-academic cooperation compared to excellent resource capabilities. To this end, in relation to industry-academic cooperation in the Daejeon area, the current status of governance, policy status, cooperation status by innovation actors, level of innovation capability, and investment status were examined. Through this, I would like to present the main characteristics and implications of Daejeon's industry-academic cooperation. The policy implications presented in this study are expected to be used as data for deriving a Daejeon-type industry-academic cooperation model and establishing a cooperation foundation for strengthening links between innovative actors and revitalizing a convergence ecosystem.

글로벌 경제위기 이후 세계는 국가의 경제를 활성화하는 동인이 더 이상 국가 주도가 아닌 기업가정신을 지닌 창업가에게 있음을 발견하였다. COVID-19로 인한 전례 없는 팬데믹 상황에서도 위기 속에서 기회를 발견하는 기업가정신은 지속적으로 성장하였으며 각국은 민간주도 창업 활성화를 위한 창업생태계 조성에 지원과 정책을 시행하였다. 본 연구는 글로벌 기업가정신 모니터 (GEM) 자료를 바탕으로 전문가집단을 통해 조사된 고소득국가의 창업생태계 환경이 창업활동 활성화 미치는 요인을 분석한다. 연구를 위해 2000년에서 2022년까지 23년간의 조사된 고소득국가의 GEM의 자료를 활용하여 다중회귀분석을 시행하였다. 그 결과 세금 및 관리, 정부창업프로그램, 문화와 사회적 규범이 고소득국가 창업활동에 긍정적 영향을 미치며, 정부정책 및 지원과 물리적·서비스 인프라는 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 향후 중위소득국가와 저소득국가가 창업활동 활성화를 위해 창업생태계를 조성하고자 하는 정책의 방향을 수립하는데 도움이 되기를 바란다.

After the global economic crisis, the world has discovered that the driving force behind revitalizing a country's economy lies not solely in government initiatives but increasingly in entrepreneurs with an entrepreneurial spirit. Even amid the unprecedented pandemic situation caused by COVID-19, the entrepreneurial spirit, which identifies opportunities within crises, has consistently grown. Countries worldwide have implemented support and policies to foster a privately-led entrepreneurial ecosystem for economic activation. This study analyzes the factors influencing the activation of entrepreneurial activities in high-income countries by examining the entrepreneurial ecosystem environment surveyed by experts based on data from the Global Entrepreneurship Monitor (GEM). Utilizing GEM data from 2000 to 2022, spanning 23 years of research on high-income countries, multiple regression analyses were conducted. The results indicate that taxes and regulations, government entrepreneurship programs, and cultural and social norms positively influence entrepreneurial activities in high-income countries. On the other hand, government policies and support, as well as physical and service infrastructure, exhibit a negative impact. Through this research, it is hoped that the findings will assist in guiding the direction of policies for the creation of entrepreneurial ecosystems, particularly for middle-income and low-income countries, aiming to enhance entrepreneurial activities in the future.

본 연구는 정부출연연구기관으로부터 기술이전을 받은 기업의 기술사업화 성공요인을 기술수요자 관점에서 분석하였다. 기존 기술공급자 중심 연구와 달리, 기술이전 목적, 전수 과정 만족도, 이전 기술 완성도, 그리고 기업의 내적 역량이 상용화 성과에 미치는 영향을 설문조사 기반의 회귀분석을 통해 실증적으로 규명하고자 하였다. 분석 결과, 기술이전 목적의 명확성이 상용화 성공에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 '연구원과의 전략적 협력관계 유지'가 상용화 성공에 가장 강력한 긍정적 요인으로 확인되어, 기술이전 성공에 공급자와 수요자 간의 지속적인 협력 관계 구축이 중요함을 시사한다. 또한, 이전 기술의 완성도와 기술 전수 과정 만족도 역시 상용화 성공에 긍정적인 영향을 미치는 핵심 요인으로 도출되었다. 반면, 기업의 매출액, 직원수, R&D 조직 보유 여부와 같은 기업 요인은 본 연구에서 상용화 성공에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 수요자 중심의 기술이전 전략 및 정책 수립에 대한 실증적 근거를 제공하며, 기술이전의 성공을 위한 다각적인 접근의 필요성을 강조한다.

This study analyzed the success factors of technology commercialization for firms that received technology transfers from government-funded research institutions, focusing on the perspective of technology recipients. Unlike previous supplier-centric studies, this research empirically investigated the impact of technology transfer objectives, satisfaction with the transfer process, technological maturity of the transferred technology, and firms' internal capabilities on commercialization outcomes, using survey-based regression analysis. The analysis results revealed that the clarity of technology transfer objectives significantly influenced commercialization success. Specifically, 'maintaining a strategic cooperative relationship with researchers' was identified as the most powerful positive factor for commercialization success, suggesting the importance of establishing continuous collaborative relationships between technology suppliers and recipients for successful technology transfer. Furthermore, the maturity of the transferred technology and satisfaction with the technology transfer process were also identified as key factors positively affecting commercialization success. Conversely, firm-specific factors such as sales revenue, number of employees, and possession of R&D organizations did not significantly affect commercialization success in this study. This research provides empirical evidence for developing recipient-centered technology transfer strategies and policies, emphasizing the necessity of a multifaceted approach for successful technology transfer.

본 논문은 국내 ESG 연구 동향을 살펴보기 위해 2009년부터 2023년 4월까지 국내 게재된 ESG 관련 논문 766편을 바탕으로 체계적인 문헌 고찰 방법론의 하나인 키워드 네트워크 분석을 하였다. Textom과 UCINET 6.0을 활용하여 빈도 분석, 중심성 분석, 군집 분석인 CONCOR 분석을 실시하였다. 그 결과, 첫째, 국내에서는 2009년에 ESG 관련 논문이 등장하여 논문 편수는 해마다 소폭 증가하다가 2021년 178편, 2022년 405편으로 급증함을 알 수 있었다. 둘째 빈도 분석과 중심성 분석을 하여 국내 ESG 주요 키워드들을 도출하고 핵심 키워드들간의 관계를 확인하였다. 셋째, 군집 분석인 CONCOR 분석을 통해 4가지 핵심이슈인 지속가능경영, 지배구조, 규제 시스템, 글로벌 경영전략으로 클러스터링 하였다. 본 논문을 통해 효과적인 ESG 관련 정책 마련에 대한 전략 수립과 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This paper conducted a keyword network analysis based on 766 ESG-related papers published in Korea from 2009 to April 2023, using a systematic literature review methodology. Frequency analysis, centrality analysis, and CONCOR analysis, a type of cluster analysis, were performed using Textome and UCINET 6.0. As a result, first, it was found that ESG-related papers first appeared in 2009, and the number of papers increased slightly, then rapidly increased to 178 papers in 2021 and 405 papers in 2022. Second, we performed frequency analysis and centrality analysis to derive key domestic ESG keywords and confirm the relationships between key keywords. Third, through CONCOR analysis, a cluster analysis, it was clustered into four topics: Sustainability management, Governance, Regulatory system, and Global management strategy. This paper can be used as basic data to support strategy establishment and decision-making for effective ESG-related policies.

본 연구는 코스닥 시장에 상장된 일반기업, 기술성장기업, 그리고 상장폐지기업의 기업가치에 영향을 미치는 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 2005년부터 2018년까지 신규 상장한 656개 기업을 대상으로 2023년까지의 재무데이터를 활용하여 기업가치의 대용변수로 Tobin's q를 사용하였다. 분석 결과, 부채비율, 매출액증가율, 기업 규모, 시가총액이 세 기업군 모두의 기업가치에 유의 한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개별 기업군별로는 일반기업의 경우 유동비율, 총자본회전율, 연구개발비 비율이, 기술성장기업은 자기자본 순이익률, 총자본회전율, 연구개발비 비율, 시장점 유율, 외국인 지분율이, 상장폐지기업은 시장점유율이 유의한 영향을 미쳤다. 특히 기술성장기업 의 Tobin's q 평균값(3.56)이 타 기업군에 비해 높게 나타나 시장에서 상대적으로 높은 가치를 인 정받고 있음을 확인하였다. 본 연구는 코스닥 시장 기업군별로 기업가치에 영향을 미치는 결정요인을 분석하여 코스닥 시 장의 기업가치평가에 대한 심층적인 이해를 제공하였다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구의 시사 점은 코스닥 시장 상장기업은 성장성과 안정성의 균형이 요구되며, 재무건전성과 자본 효율성을 유지할 필요가 있다. 또한, 각 기업은 개별 기업의 특성과 시장 상황에 맞는 재무 전략을 수립하여 성장과 안정성을 동시에 추구하여 계속 기업으로서의 역량을 보유할 필요가 있다는 점이다.

This study aims to analyze the determinants of firm value for general Companies, technology growth Companies, and delisted Companies listed on the KOSDAQ market. Using financial data from 2005 to 2023 for 656 companies newly listed between 2005 and 2018, we conducted multiple regression analysis using Tobin's q as a proxy for firm value. The results indicate that debt ratio, sales growth rate, firm size, and market capitalization significantly influence firm value across all three company groups. For individual groups, liquidity ratio, total asset turnover, and R&D intensity were significant for general firms. Return on equity, total asset turnover, R&D intensity, market share, and foreign ownership ratio were significant for technology growth firms. Market share was significant for delisted firms. Notably, technology growth firms exhibited a higher mean Tobin's q (3.56) compared to other groups, indicating relatively higher market valuation. This study is significant in that it provides an in-depth understanding of firm valuation in the KOSDAQ market by analyzing the determinants affecting firm value for different groups of companies in the KOSDAQ market. The implications of this study are that KOSDAQ-listed companies require a balance between growth and stability, and need to maintain financial soundness and capital efficiency. Furthermore, each company needs to establish financial strategies that suit its individual characteristics and market conditions, pursuing both growth and stability simultaneously, in order to maintain its capacity as a going concern.

본 논문은 국내 스마트팜 연구 동향을 살펴보기 위해 2010년부터 2024년 9월까지 국내 게재된 스마트팜 관련 논문 396편, 연구보고서 424편을 바탕으로 키워드 네트워 크 분석을 하였다. Textom과 UCINET 6.0을 활용하여 빈도 분석, 중심성 분석, 군집 분석인 CONCOR 분석을 실시하였다. 그 결과, 첫째, 국내에서는 2010년에 스마트팜 관련 논문이 집필되어 논문 편수는 해마다 소폭 증가하다가 2021년 178편, 2022년 405편으로 급증함을 알 수 있었다. 둘째 빈도 분석과 중심성 분석을 하여 국내 스마트팜 주요 키워드들을 도출하고 핵심 키워 드들간의 관계를 확인하였다. 셋째, 군집 분석인 CONCOR 분석을 통해 4가지 핵심이 슈를 각각 도출하여 클러스터링 하였다. 본 논문을 통해 효과적인 스마트팜 관련 정책 마련에 대한 전략 수립과 의사결 정을 지원하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This paper analyzed keyword networks based on 396 papers and 424 research reports related to smart farms published in Korea from 2010 to September 2024 to examine trends in domestic smart farm research. Frequency analysis, centrality analysis, and cluster analysis CONCOR analysis were performed using Textom and UCINET 6.0. As a result, first, in Korea, papers related to smart farms were written in 2010, and the number of papers increased slightly every year, but then increased sharply to 178 in 2021 and 405 in 2022. Second, frequency analysis and centrality analysis were used to derive key keywords related to domestic smart farms and confirm the relationships between key keywords. Third, CONCOR analysis, a cluster analysis, was used to derive four key issues and cluster them. This paper can be used as basic data to support strategy establishment and decision-making for effective smart farm-related policies.

한국에서 그 동안 다양한 혁신클러스터 정책이 추진되어왔음에도 불구하고 지역의 혁신클러스터는 발전이 더디고 수도권과 지방의 격차는 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 바람직한 지역 혁신클러스터 정책의 방향을 파악하기 위해 표적그룹심층면접조사(FGI)를 통한 탐색적 연구를 진행하였다. FGI 결과를 요약하면, 통합적 관점의 혁신클러스터 정책 추진, 지역 혁신클러스터 전담관리기관 설립, 정주여건 중심의 도심형 혁신클러스터 확대, 지역 대학의 역할 강화 등이 핵심 정책 방향으로 도출되었다. FGI에 응답한 전문가들이 지역의 혁신클러스터 구축에 경험이 많은 분들로 지역혁신클러스터를 둘러싼 복합적인 상황을 잘 알고 있어 좋은 정책 방향이 제안되었다. 본 연구는 질적인 탐색적 연구로 추후 양적인 데이터를 기반으로 한 연구를 통해 보완이 필요하다. 다만 시급한 지역 현안을 고려할 때 지역의 혁신클러스터 정책 수립에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

Although innovation cluster policies have been implemented in various ways for a long time, the gap between metropolitan area and regional area has been widening. In this background, an exploratory study was conducted through FGI, with the aim to find appropriate innovation cluster policy in the Korea. The FGI result shows following recommendations for regional innovation policy. First the innovation cluster policy has to be an integrated one in nature which considers the quality of life as well as the technological innovation. Second, the establishment of a dedicated management agency for regional innovation clusters is necessary. Third, it is recommended to promote urban centered innovation cluster which has an excellent living and business condition. Finally, the regional university’s role and participation have to be strengthened in the regional innovation cluster.

4차 산업혁명의 기술 발전은 국방 분야에 큰 영향을 미쳤다. 확장된 전투 영역과 첨단 기술을 활용한 무기 체계로 변화된 미래전 양상에 대비하여 해양 무인 체계가 새로운 전 투 수단으로 주목받았다. 이에 세계 각국은 해양 무인 체계 관련 연구를 활발히 진행하고 있지만, 군사 선진국에 비해 국내의 해양 무인 체계 발전 수준은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 국내 해양 무인 체계 특허 데이터를 기반으로 다이나믹 토픽 모델링 (Dynamic Topic Modeling)을 실시하여 주요 기술 및 동향을 파악하고자 한다. 이를 위해 2010년부터 2021년까지 총 11년간의 해양 무인 체계 관련 특허 데이터를 KIPRIS에서 수집하여 전처리하는 과정을 통해 주요 토픽을 도출하고, 연도별 토픽의 변화와 토픽별 대표 키워드를 살펴보았다. 분석 결과 8개의 토픽과 토픽별 상위 20개의 키워드를 추출하였다. 본 연구의 분석 결과로 주요 토픽은 ‘해양 환경 모니터링’, ‘자율운 항’, ‘통신 제어’, ‘탐지’, ‘에너지 관리’, ‘데이터 처리’, ‘센서’, ‘선체기술’로 선정하였다. ‘자 율운항’, ‘에너지 관리’, ‘센서’, ‘선체기술’이 핵심 토픽으로 분류되며 향후 관련 기술 개발 이 활발히 진행될 것으로 예상된다. 본 연구의 결과는 국내 해양 무인 체계 주요 기술을 추출하고 동향을 파악하여 향후 해양 무인 체계 발전을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

The technological development of the 4th Industrial Revolution had a great impact on the defense sector. Marine unmanned systems have attracted attention as a new means of battle in preparation for the future war that has changed with an expanded combat area and a weapon system using advanced technology. Accordingly, countries around the world are actively conducting research related to marine unmanned systems, but the level of development of marine unmanned systems in Korea is insufficient compared to advanced military countries. Therefore, this study aims to identify major technologies and trends by conducting dynamic topic modeling based on the patent data of domestic marine unmanned systems. To this end, major topics were derived through the process of collecting and preprocessing patent data related to marine unmanned systems for a total of 11 years from 2010 to 2021, and changes in topics by year and representative keywords by topic were examined. As a result of the analysis, eight topics and the top 20 keywords for each topic were extracted. As a result of the analysis of this study, the main topics were selected as 'marine environment monitoring', 'autonomous operation', 'communication control', 'detection', 'energy management', 'data processing', 'sensor', and 'ship technology'. Autonomous operation, energy management, sensors, and ship technology are classified as key topics, and related technologies are expected to be actively developed in the future. The results of this study are expected to be used as basic data for the development of marine unmanned systems in the future by extracting major technologies of domestic marine unmanned systems and identifying trends.