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빅데이터 기반 산학협력 네트워크 분석

A Network Analysis on Industry-University Cooperation based on Big Data Analytics

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본 논문에서는 네트워크 분석방법을 활용하여 대학 중심의 산학협력 네트워크의 구조적 특성을 분석하였다. 최근 기술협력 및 공동연구가 성과창출에 긍정적 영향을 미치는 것이 증명됨에 따라, 혁신성과 창출을 위하여 주요 참여주체(대학 및 공공 등)를 중심으로 다양한 형태의 협력활동 추진과 정부의 정책적 지원이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 성장동력 창출은 다소 미흡한 상황이기에 대학중심의 산학협력 활동강화를 위한 혁신 네트워크 구축 방안 마련이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 산학협력 유형(특허, 논문, 공동연구, 기술이전)에 따른 네트워크를 구축하고, QAP상관분석 및 QAP회귀분석을 실시하여 서로 다른 유형의 산학협력 네트워크간 관련성 및 연관성을 통계적 관점에서분석하였다. 분석결과 공동연구 네트워크는 논문 네트워크와 밀접한 관련이 있으며, 다른 산학협력 네트워크와도 관련성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학의 새로운 성장동력 창출에 필요한 산학협력 전략수립 및 협력 파트너 발굴 등과 같은 혁신활동을 지원할 수 있을 것이라 기대한다.

Abstract

In this paper, the structural characteristics of Industry-University cooperation networks are analyzed using network analysis. Recent studies have shown that technological cooperation and joint research has a positive effect on R&D performance. In order to boost innovation performance, various types of cooperative activities and governmental policy supports for major R&D stakeholders(i.e. universities, laboratories, etc.) are provided. However, despite these efforts, the outcome is still insufficient, so it is time to prepare for a plan to build an innovative network to strengthen university-centered Industry-University cooperation activities. Specifically, this study builds the networks according to the form of Industry-University cooperations(i.e. patent, paper, joint research, and technology transfer), and different types of Industry-University cooperation networks are analyzed from a statistical viewpoint by using QAP correlation and regression analyses. The analysis results show that joint research network is closely related to paper network, and is related to other Industry-University cooperation networks. This study is expected to shed a light on supporting innovation activities such as establishing Industry-University cooperation strategies and discovering cooperative partners necessary for creating new growth engines for universities.

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