지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 연구보고서
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 1 - 160 (160page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Worldwide competition for securing leadership in Artificial Intelligence(AI) technology, which is considered the key to industrial digital transformation and new growth momentum, is getting intense. However, Korea’s competitiveness in AI technology is found to be generally lagging behind that of major countries, and the fact that the introduction and utilization of AI in the industry and industrial digital transformation are generally sluggish is evidenced through several sources. Even though it is essential to find ways to enhance the technological competitiveness of industrial AI, which is AI with the purpose of use in the manufacturing industry, necessary empirical evidence is extremely insufficient in Korea. The aim of this study is to provide empirical evidence of the current status regarding the development of industrial AI in Korea and the factors affecting the technological competitiveness of industrial AI, thereby providing several policy implications.
First of all, we constructed a dataset consisting of AI patents, which include industrial AI patents, applied between 2007 and 2019 and finally registered (as of July 2022) by linking patent data, government R&D project data, and corporate financial data. Then we using the dataset analyzed the status of industrial AI development, regarding government support, and the determinants of the technological competitiveness of industrial AI and found the following. First, domestic AI technology development and government support are focused on AI for general purposes rather than industrial AI. Second, the Korean government is focusing its support for AI technology development including industrial AI in terms of basic research stage rather than applied research or development stage. Third, it is necessary to expand government R&D support in terms of the development stage in order to enhance the overall competitiveness of industrial AI technology. Fourth, the need for government support centered on the development stage for industrial AI is more pronounced for small and medium enterprises. Finally, it can be effective in enhancing the technological competitiveness of industrial AI to activate technology transactions between firms in manufacturing sector and those in ICT sectors.
This study comprehensively provides information and policy implications on the current status of domestic industrial AI and the determinants of its technological competitiveness by utilizing the advantages of patent data including details and potentials for linking to various sources of data. However, the results of this study depend mainly on patent data, and hence, it can be followed by studies based on comprehensively various other data sources including surveys in the future.
First of all, we constructed a dataset consisting of AI patents, which include industrial AI patents, applied between 2007 and 2019 and finally registered (as of July 2022) by linking patent data, government R&D project data, and corporate financial data. Then we using the dataset analyzed the status of industrial AI development, regarding government support, and the determinants of the technological competitiveness of industrial AI and found the following. First, domestic AI technology development and government support are focused on AI for general purposes rather than industrial AI. Second, the Korean government is focusing its support for AI technology development including industrial AI in terms of basic research stage rather than applied research or development stage. Third, it is necessary to expand government R&D support in terms of the development stage in order to enhance the overall competitiveness of industrial AI technology. Fourth, the need for government support centered on the development stage for industrial AI is more pronounced for small and medium enterprises. Finally, it can be effective in enhancing the technological competitiveness of industrial AI to activate technology transactions between firms in manufacturing sector and those in ICT sectors.
This study comprehensively provides information and policy implications on the current status of domestic industrial AI and the determinants of its technological competitiveness by utilizing the advantages of patent data including details and potentials for linking to various sources of data. However, the results of this study depend mainly on patent data, and hence, it can be followed by studies based on comprehensively various other data sources including surveys in the future.
목차
[표지]
[머리말]
[차례]
표 차례
그림 차례
[요약]
[제1장 서론]
1. 연구 배경 및 필요성
2. 연구의 목적과 구성
[제2장 산업 인공지능 개요 및 관련 정책 동향]
1. 산업 디지털전환과 산업 인공지능
2. 국내 산업 디지털전환 및 인공지능 관련 정책
3. 소결
[제3장 산업 인공지능 특허 분석 방법론]
1. 연구 자료
2. 인공지능 및 산업 인공지능 특허 분류
3. 특허 인용 네트워크 분석 방법론
[제4장 국내 인공지능 및 산업 인공지능 특허 동향]
1. 일반 특허 동향
2. 정부 R&D 성과 특허 동향
3. 소결
[제5장 산업 인공지능 기술경쟁력 결정요인 실증분석]
1. 주요 변수 및 회귀분석 모형
2. 실증분석 결과
3. 소결
[제6장 결론]
1. 주요 연구 결과 및 정책 시사점
2. 본 연구의 기여 및 향후 연구
[참고문헌]
[Abstract]
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
AI 시대 역량 함양을 위한 실과 소프트웨어교육의 방향
실과교육연구
2020 .01
-
AI 학습경험, AI 교육 관심도 및 전공학과에 따른 예비교사의 AI 교육 인식
정보교육학회논문지
2021 .01
-
AI 관련 주요국 정책 및 경쟁력 비교: 국가 개입 이론 활용
경영사연구
2022 .05
-
우리나라 공공부문의 인공지능 활용성 제고방안: LLM 기반의 생성형 AI를 중심으로
한국정책과학학회보
2024 .06
-
디자인씽킹 프로세스 기반의 인공지능(AI) 교육 프로그램 적용 효과분석
컴퓨터교육학회 논문지
2020 .07
-
한국 학생의 인공지능에 대한 태도 분석: 학교급을 중심으로
교원교육
2021 .01
-
Liberal Arts Education in the AI Era : Education with AI
교양학연구
2024 .10
-
빅데이터 기반의 AI기초교양교육이 학부생의 정의적 태도에 미치는 영향
정보교육학회논문지
2020 .01
-
인공지능 스피커의 활용 경험에 따른 초등학생의 인식 변화
경인교육대학교 교육연구원 교육논총
2022 .12
-
AI 법제의 최신 동향과 과제 - 유럽연합(EU) 법제와의 비교를 중심으로 -
공법학연구
2021 .11
-
국내 AI활용교육 연구동향
정보교육학회논문지
2021 .12
-
중국 AI행정의 운영현황과 법적 문제에 관한 고찰
중국법연구
2022 .11
-
인공지능과 금융법
가천법학
2019 .01
-
AI범죄에 대한 형사책임의 귀속문제
중앙법학
2023 .09
-
AI교육의 필요성 분석에 따른 미래 방향 탐색
정보교육학회논문지
2020 .01
-
AI와 윤리: 문헌의 종합적 분석과 정보시스템 분야의 향후 연구 방향
지식경영연구
2024 .09
-
AI헬스케어서비스 분류와 시장전략 : 서비스사례연구를 중심으로
고객만족경영연구
2024 .07
-
AI범죄에 대한 형법의 적용문제 -정범배후의 정범의 관점에서-
법학연구
2021 .03
-
학습자의 SW 및 AI 흥미, 프로그래밍 언어 활용 수준과 AI 자기효능감, AI 학습 지속 의사 간의 관계
컴퓨터교육학회 논문지
2020 .11
-
인공지능에 의한 불공정거래행위의 법적 규제 ― 자본시장법 상의 불공정거래행위를 중심으로 ―
증권법연구
2020 .04
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
인공지능 기반 자동화행정의 주요 쟁점에 관한 연구
윤상오
,
정필운
,
이해원
외 1명
한국공공관리학보
2020
.09
로봇 인공지능 융합 분야의 기술 교육·전략 개발
조정희
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2023
.12
생성형 인공지능 기술의 핵심 구성 요소 기반 주요 특허 발굴 방법에 관한 연구
김가윤
,
김범석
,
양진홍
한국정보전자통신기술학회 논문지
2023
.10
기업의 인공지능 활용과 생산성 연구
송단비
,
조재한
,
최민철
외 1명
연구보고서
2021
.10
비대면 인공지능 교양수업에서 프로젝트 학습법이 학습몰입과 인공지능 효능감에 미치는 영향
이애리
한국컴퓨터정보학회논문지
2022
.08
최근 본 자료
댓글(0)
0