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About us

연구분야 소개

본 연구실에서는 기술의 사업 성공 가능성과 사업 부실화 위험을 동시에 고려한 중소기업 기술금융지원을 위한 "KTRS" (K-Technology Rating System)을 세계 최초로 개발 하였다.

이 시스템은 정부의 기술 기반 중소기업 보증 사업으로 1999년부터 축적된 1만1000여건의 데이터를 활용, 다양한 통계적 검증을 바탕으로 개발되었으며 2005년부터 지금까지 기술평가보증 지원, 벤처·INNO-BIZ 기업 선정, 정부의 정책자금 사업자 선정 등 다양한 기술력 평가 실무에 널리 적용되고 있다. 이후 산업자원부 전략기술 인력양성 사업의 일환으로 2008-2013 동안 진행된 "혁신기술금융공학 컨설팅 인력양성" 과제를 통해 기술 신용 평가 (Technology Credit Scoring) 시스템이 높은 신뢰성을 가실 수 있도록 고도화시켜왔으며 이는 국내 기술금융에 막대한 기여를 하고 있다. 더불어 2011년도에는 UNCTAD 기구 자문, 2014-2015 하바드 케네디스쿨 방문연구 등을 통해 기술 신용 평가 모형의 세계화를 추진 중이다.

이렇듯 심혈을 기울여 개발한 KTRS였으나, KTRS에 대한 지식 재산권(이하 지재권)을 소유하지 못하게 되면서 기술혁신의 에코시스템을 구축하는데 기본이 되는 지재권 연구를 시작하게 되었다. 이후 2008년 영국 캠브리지 대학 Center for Technology Management 방문 연구시 네트웤을 형성한 스웨덴 Chalmers University of Technology의 Ove Granstrand 교수팀과 한·스웨덴 교류연구의 일환으로 "지식재산의 효과적인 기술이전 및 가치 평가에 관한 연구"를 2008년부터 2011년 까지 진행하였다.

그리고 2013년부터 현재까지두 단계에 걸쳐 연구재단 중견도약과제 “효율적인 혁신을 위한 특허 경영 전략 계량분석 연구”를 수행중이다.이와 더불어 최근 2014년부터 시·공간상에 활성화 되고 있는 빅데이터를 활용하여 사회에 기여할 수 있는 “국토공간정보의 빅데이터 관리, 분석 및 서비스 플랫폼 기술 개발” 연구에 국토교통부 지원을 받아 참여하고 있다. 이외에도 공학교육, 교통사고, 국방, 신기술마케팅 분야에 산업통계를 활용한 기여로 인류 후생을 위한 연구에 전념하고 있다.


  • Technology Management, Spatial Big Data, Quality & Reliability Engineering

  • Tech. Value Assessment

  • Technology Demand Forecasting

  • Market Segmentation

  • Product Design

  • Process Design

  • Manufacturing

  • SPC

  • Reliability Testing

  • CRM

  • Technology Strategy

  • Efficiency Analysis

  • DEA, SEM, CSI, COO

2008년 스웨덴 Chalmers University of Technology 연구진들과 협동연구를 시작한 이후,
2013년부터 한국연구재단 (NRF) 중견도약과제 지원을 통해 "효율적인 혁신을 위한 특허 경영 전략 계량분석 연구"에 역량을 집중하고 있습니다. 지식 경제의 선순환 생태계 구축을 위해서는 특허의 창출, 활용, 신지식재산 탐색, 보호, 인프라로 구성된 특허 경영 전략 프레임워크에 대한 체계적인 접근이 필요합니다. 우리 연구실에서는 각 구성 분야의 주요 연구 이슈를 규명하고 지식 재산 관련 다양한 빅데이터에 특허연결망 사후분석, 다변량분석, 비용편익분석, 수요확산모형, 품질기능전개 등과 같은 정량적 분석 방법을 적용하여 다양한 연구를 수행 중에 있습니다.
특히 2016년에 우수한 성과를 인정받아 2단계 과제에 진입하였고 “특허와 사회”, “특허의 활용”, “신지식 재산 창출과 보호” 그리고 “특허의 글로벌 분쟁 방지 및 보호” 분야로 연구 범위를 심화 및 확장하고 있습니다.

● Text Mining, Clustering Analysis, Social Network Analysis, Convergence of Iterated Correlations, Quardratic Assignment Problem

산업통계연구실은 기술보증기금에서 현재 활용중인 Technology Rating System을 개발하였습니다. 기술보증기금의 1만 1000여 건의 광범위한 기업 평가데이터를 다양한 통계적 검증을 활용하여 지난 10년 동안 신뢰성 높은 Technology Credit Scoring Model에 관한 연구를 해오고 있습니다. 또한 지난 5년간 한국정보통신진흥협회(KIAT)에서 지원하는 혁신기술금융공학 컨설팅 인력 양성 사업에 참여 하여 해당분야 인재양성에 기여해오고 있습니다.

● Logistic Regression, Survival Analysis, Time Varying Covariate

본 연구실은 다양한 산업에서 시행되는 연구개발의 경제성 및 성과평가에 관한 연구를 진행하고 있습니다. 기술의 국제 표준화를 통한 경제성 평가, R&D 지식재산 관리 지표 개발 연구 및 경제적 효과 분석, 학술연구조성사업의 국가적 투자효과 분석, 정책금융의 투자효과파악, 정보기술의 상용화 지수개발 등을 연구하였으며 해당 분야는 R&D활동의 타당성 및 효과성을 정량적으로 파악하는데 활용 됩니다.

● Structural equation model, Cost of ownership

다양한 데이터 마이닝 및 고객관계경영 기법을 통하여 빅 데이터의 유의미한 패턴 및 정보 추출 연구를 진해하고 있습니다. 2009년 및 2013년에는 현대자동차와 함께 교통사고 데이터 마이닝 연구를 진행하고 있습니다. 또한 수 십편의 학술연구를 해외 학회지에 출판하고 있습니다.


● Ensemble, Decision tree, Artificial neural network analysis, Genetic algorithm

품질 및 신뢰도 공학은 산업공학의 필수 학문이며, 본 연구실의 주된 연구 영역입니다. 제품 및 서비스 개발 공정단계와 관련된 특정 분석역량을 보유하고 있으며, 이를 기반으로 다양한 산학연구를 수행하고 있습니다. 군수방산에 품질 및 신뢰도 공학을 접목하여, 군수품 고객만족도 분석 및 탄약저장신뢰성분석, 교통사고 패턴 분석 및 예방 연구를 진행하였으며, 산업분야에서 휴대전화의 특징 별 효용가치 분석, A/S 생산성 향상, 유비쿼터스 만족도, 검사시스템의 비용편익분석 등을 진행하고 있습니다.
● Conjoint Analysis, Quality function deployment, Weibull regression, Willingness to pay

산업통계 연구실은 여대생 커리어 개발교육 프로그램, 청소년 공학교육 프로그램, 공학 인지도 조사, Six sigma 체험학습, 창의공학연구 활동을 활발히 진행하고 있습니다. 공학교육의 양적, 질적 만족도 조사 및 효율성 분석 연구, 청소년의 공학 인지도 조사, 공학교육의 인증성과 지표 개발을 수행하고 있습니다. 또한, 고등학생들을 대상으로 한 데이터 마이닝 이해와 적용 연구와 과학기술한림원 멘토링을 수행하고 있습니다.
● Data envelopment analysis, Structural equation model, Customer satisfaction index

산업통계연구실은 다양한 국제 학술교류 활동을 활발히 진행하고 있습니다. 영국 Cambridge University, 인도 Delhi University, 스웨덴 Chalmers University of Technology 공대와 방문연구를 통해 개방형 혁신, 기술확산모형, 지식재산 등의 영역에서 국제 공동연구를 진행한 바 있습니다. 또한 연구실원들은 연 1회 이상의 해외 학회에 참석하여 연구결과를 발표하고 있습니다.

2014년부터 국토교통부 공간빅데이터 연구단 "국토공간정보의 빅데이터 관리, 분석 및 서비스 플랫폼 기술 개발"과제에 참여하고 있습니다. 공간 정보를 포함한 빅데이터 (위치기반 SNS, GeoSensor 정보, 부동산 거래 정보, 버스 카드 리더기 정보 등)에 적용할 수 있는 통계/비통계기반 분석 기능을 개발하고 있습니다. 지금까지 대중교통 접근성 분석, Parking Lot Footprints, 공시지가 이상점 발견, 노인복지관 입지 선정 등 4가지 기능을 개발하였고, 앞으로도 다양한 공간빅데이터를 활용한 분석 기능을 개발할 예정입니다.

분석 기능 개발과 함께, Spatial big data관련 연구 동향 파악을 위한 토픽모델링 적용 연구, 지리적 표시제 등록된 사과와 비등록된 사과 가격변화에 중요 변수 파악을 위한 로지스틱 회귀분석 모형 적용 연구, 서울시 행정동별 이산화탄소 배출량에 영향을 미치는 변수를 파악하기 위한 공간가중회귀분석 적용 연구, 지역별 거주민들의 영양패턴 파악 연구 등이 진행되었으며, 기타 다양한 주제로 연구를 진행하고 있습니다.

● spatial data, autocorrelation, interpolation, geostatistics, spatial regression, regional science, spatial temporal analysis, and spatial data mining

연세대학교 산업통계연구실

서울특별시 서대문구 신촌동 134번지 연세대학교 공과대학 정보산업공학과
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