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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 528 - 537 (10page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2022.48.5.528
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Smart manufacturing, a new paradigm in the manufacturing industry, is leading innovation in the manufacturing industry through the convergence of traditional manufacturing technologies and cutting-edge ICT technologies. This research aims to identify core topics of smart manufacturing in national R&D and uncover the actor-wise characteristics. The 20 R&D topics of smart manufacturing are identified through LDA topic modeling from the research proposals of 3,502 national R&D projects. The identified topics are categorized into five sectors: application, platform, device/network, interoperability/security, and manufacturing R&D. We then propose cooperation strategies between innovation actors to improve smart manufacturing R&D performance. The findings of this study is expected to provide useful implications for policy making in smart manufacturing.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 연구 방법
4. 스마트 제조 R&D 토픽 구조
5. 혁신 주체별 스마트 제조 토픽 포트폴리오
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (49)
참고문헌 신청
Alcácer, V. and Cruz-Machado, V. (2019), Scanning the industry 4.0: A literature review on technologies for manufacturing systems, Engineering Science and Technology, an International Journal, 22(3), 899-919.
Andrzejewski, D., Mulhern, A., Liblit, B., and Zhu, X. (2007), Statistical debugging using latent topic models, In European conference on machine learning, Springer, 6-17.
Antons, D., Kleer, R., and Salge, T. O. (2016), Mapping the topic landscape of JPIM, 1984–2013: In search of hidden structures and development trajectories, Journal of Product Innovation Management, 33(6), 726-749.
Belderbos, R., Carree, M., and Lokshin, B. (2004), Cooperative R&D and firm performance, Research Policy, 33(10), 1477-1492.
Blei, D. M., Ng, A. Y., and Jordan, M. I. (2003), Latent dirichlet allocation, The Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022.
Andrzejewski, D., Mulhern, A., Liblit, B., and Zhu, X. (2007), Statistical debugging using latent topic models, In European conference on machine learning, Springer, 6-17.
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Belderbos, R., Carree, M., and Lokshin, B. (2004), Cooperative R&D and firm performance, Research Policy, 33(10), 1477-1492.
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