[논문]한중 4차산업혁명 기술교류 및 효과에 대한 실증연구: 기업 소셜 네트워크 분석 중심으로

저우전신; 손권상; 황윤민; 권오병

doi:10.7838/jsebs.2020.25.3.041

한중 4차산업혁명 기술교류 및 효과에 대한 실증연구: 기업 소셜 네트워크 분석 중심으로
The Empirical Study on the Effect of Technology Exchanges in the Fourth Industrial Revolution between Korea and China: Focused on the Firm Social Network Analysis 원문보기

한국전자거래학회지 = The Journal of Society for e-Business Studies, v.25 no.3, 2020년, pp.41 - 61

저우전신 (School of Management, Kyung Hee University) , 손권상 (School of Management, Kyung Hee University) , 황윤민 (School of Business, Chungbuk National University) , 권오병 (School of Management, Kyung Hee University)

초록
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중국의 4차 산업혁명 첨단기술 개발 및 사업화 속도가 빠르게 진행되며 효과적인 한중 기업 간 기술교류가 한국의 중장기 산업발전에 더욱 중요해지고 있다. 하지만 아직까지 한중 기업 간 기술교류가 어떻게 진행되는지와 그 효과에 대한 실증 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명 관련 한중 기술교류 현황 및 효과에 대해 2018년부터 2020년 3월까지 뉴스에 소개된 한중 기업 기술교류 및 협력 기사의 텍스트 마이닝 데이터 기반으로 소셜 네트워크 분석을 진행하고 네트워크 중심성의 성과영향 회귀분석을 진행했다. 분석 결과 국내 전자 대기업들이 대부분 중심성 지표에서 높은 중심성을 보이며 중국 기업 및 기관들과 네트워킹을 활발히 진행하고 있다. 국내 통신사들이 매개 중심성과 부분그래프에서 높은 중심성을 국내 인터넷 서비스 업체와 방송 컨텐츠 업체들이 높은 고유벡터 중심성을 나타냈다. 또한 한국기업보다 중국기업이 높은 매개 중심성을 제조기업보다 서비스기업이 높은 근접 중심성을 보였다. 이러한 네트워크 중심성은 회귀분석결과 기업성과에 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 4차 산업혁명 분야에 집중하여 한중간 협력 현황을 분석한 최초 연구라는 의미가 있으며, 학술적으로 글로벌 기업 협력에 있어 소셜 네트워크 분석 기반 실증 연구 방향을 제시하고 실무적으로 기업이나 정부의 한중 기술 협력 방향 설정에 있어 네트워크 분석 기반 가이드라인을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

China's rapid development and commercialization of high-tech technologies in the fourth industrial revolution has led to effective technology exchanges between Korean and Chinese firms becoming more important to Korea's mid-term and long-term industrial development. However, there is still a lack of empirical research on how technology exchanges between Korean and Chinese firms proceed and their effectiveness. In response, this study conducted a social network analysis based on text mining data of Korea-China business technology exchange and cooperation articles introduced in the news from 2018 to March 2020 on the current status and effects of Korea-China technology exchanges related to the fourth industrial revolution, and conducted a regression analysis how network centrality effect on the firm performance. According to the results, most of the Korean major electronic firms are actively networking with Chinese firms and institutions, showing high centrality in the centrality index. Korean telecommunication firms showed high betweenness centrality and subgraph centrality, and Korean Internet service providers and broadcasting contents firms showed high eigenvector centrality. In addition, Chinese firms showed higher betweenness centrality than Korean firms, and Chinese service firms showed higher closeness centrality than manufacturing firms. As a result of regression analysis, this network centrality had a positive effect on firm performance. To the best of our knowledge, this is the first to analyze the impact of the technical cooperation between Korean and Chinese firms under the fourth industrial revolution context. This study has theoretical implications that suggested the direction of social network analysis-based empirical research in global firm cooperation. Also, this study has practical implications that the guidelines for network analysis in setting the direction of technical cooperation between Korea and China by firms or governments.

주제어

표/그림 (14)

표 Contents of Technical Exchange between Korea and China by Period
표 Analysis Target
그림 Business Cooperation Social Network between Korea and China (2018~2019)
표 Descriptive Statistics Results
표 Degree Centrality Top 20 Actors
표 Closeness Centrality Top 20 Actors
표 Betweenness Centrality Top 20 Actors
표 Eigenvector Centrality Top 20 Actors
표 Subgraph Centrality Top 20 Actors
표 Comparison Centrality between Demand and Supply Side
표 Comparison Centrality between Korea and China Firms
표 Comparison Centrality between Manufacturing and Service Side
표 Correlations between Constructs
표 Multiple Linear Regression Results

AI 본문요약
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문제 정의

셋째, 한중 간 교류 네트워크 중심성의 정도가 기업 성과에 미치는 영향력을 분석한다. 넷째, 소셜 네트워크 분석을 통해 도출된 네트워크 구조와 중심성의 영향력을 바탕으로 한중 기업간 기술교류 및 협력 방향에 대한 전략적 시사점을 제시하고자 한다.
다음으로 기업의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 고유벡터 중심성, 부분그래프 중심성이 기업성과에 미치는 영향의 가중치를 개별적으로 검증하기 위해 부분회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 목적은 네트워크 구조와 중심성의 특성이 기업성과에 미치는 영향을 검증하는 것으로, 각 중심성 간 상호 영향력을 배제하고 독립적으로 기업성과에 미치는 영향의 유의성을 분석하고자 통제변수를 포함한 5개의 회귀모델을 설정하여 분석을 실시하였다. 각 중심성이 기업성과에 미치는 영향을 분석한 결과 [Table 13]과 같은 결과가 나왔다.
소셜 네트워크 분석(SNA)은 행위자 사이의 상호작용을 연결 형태 관계로 표현하여 네트워크의 패턴을 발견하고 해석하는데 그 목적이 있다. 하나 이상의 관계로 연결된 네트워크 구조는 다양한 행위자 사이의 교류 및 상호작용이 발생하는 사회 환경을 표현하기에 적합하다[17].
또한 데이터 한계 상 대기업 중심의 분석이 되었는데 추후 중소기업, 스타트업 등의 한중 4차 산업혁명 기술협력 교류에 대한 분석을 진행할 계획이다. 이러한 한계점들에도 불구하고 본 연구는 학술적으로 4차 산업혁명에 대한 한중 기업 간 협력 현황 및 성과에 대해 뉴스 데이터를 기반 소셜 네트워크 분석을 통해 실증적으로 규명했다. 이를 통해 소셜 네트워크 분석 방법론의 대상을 확대하여 시도하였으며, 이러한 접근은 신규 산업의 기업 R&D 협력 규명 연구에 있어 방향성을 제시했다는 의의가 있다.
이러한 상황에서 한중 기업 간 기술교류 협력의 전략적 방향 설정을 위해 무엇보다 한중 기업 간 기술교류 협력에 대한 현황과 협력 성과에 대한 실증연구가 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 한중간 기술교류 협력이 어떻게 진행되고 있는지 현황에 있어 네트워크 구조를 분석하기 위해 언론에 발표된 4차 산업혁명 관련 한중 기술교류 협력 기사를 토대로 데이터를 추출하여 소셜 네트워크 분석을 진행했다. 또한 추출된 한중 기술교류 협력 기업들의 소셜 네트워크 중심성의 매출 영향성에 대한 회귀분석을 진행했다.

제안 방법

다음으로 데이터셋 1과 데이터셋 2로부터 말뭉치(corpus)를 구축한 후 말뭉치로부터 다수의 문서에서 등장하는 각 단어들의 빈도를 행렬로 표현한 Term Document Matrix(m) 및 네트워크의 연결 관계를 이차원 배열로 나타낸 Adjacency Matrix(m × transpose(m))를 제작했다.
다음으로 빅카인즈가 보유하고 있는 뉴스분석 기능을 수행하여 관계도 분석을 수행하고, 관련기사 건수는 1회 이상이라도 등장한 모든 것을 다 고려하여 선으로 연결되는 네트워크의 각 점을 나타내는 노드(node)와 네트워크의 노드를 연결하는 직선인 엣지(edge) 정보를 다 내포한 그래프 데이터를 추출하였다. 추출한 그래프 데이터의 노드는 조직, 키워드, 지역, 인물 등 네 가지 유형의 액터(actor)가 있는데, 이중 인물 및 기관을 의미하는 키워드가 아닌 것을 삭제한 데이터셋 1과 기업명만을 추출한 데이터셋 2를 확보했다.
다음으로 중심성 수치에 대해 수요-공급 기업 간, 한국-중국 기업 간, 제조-서비스 기업 간 비교분석을 수행했다. 먼저 4차 산업혁명 기술에 대한 개발 및 공급을 하는 공급기업과 개발된 기술에 대한 수요 기업을 분류해서 중심성을 비교 분석했다.
소셜 네트워크 분석은 상호작용하는 개체 간 관계 패턴 구조로 사회 환경을 분석하는 기법으로써 하나 이상의 관계 유형에 의해 연결된 네트워크 구성 집합을 규명하는데 유용하며[2], 그래프 이론(graph-theoretic) 접근방법을 이용해 개체 간 상호 관계 패턴들을 보여주기 때문에 실증적으로 협력 현황을 분석하는데 적합하다[11, 16]. 둘째, 기업 간 네트워크 중심성의 차이 비교를 통해 네트워크의 특징을 살펴본다. 셋째, 한중 간 교류 네트워크 중심성의 정도가 기업 성과에 미치는 영향력을 분석한다.
다음으로 데이터셋 1과 데이터셋 2로부터 말뭉치(corpus)를 구축한 후 말뭉치로부터 다수의 문서에서 등장하는 각 단어들의 빈도를 행렬로 표현한 Term Document Matrix(m) 및 네트워크의 연결 관계를 이차원 배열로 나타낸 Adjacency Matrix(m × transpose(m))를 제작했다. 마지막으로 igraph로 소셜 네트워크 시각화 및 분석을 수행했다. igraph는 유용한 네트워크 분석의 R 확장 패키지로 여러 가지 데이터 유형과 함수를 포함하여 네트워크를 편리하게 만들고 여러 알고리즘을 수행하고 네트워크 데이터를 시각화하는 기능을 담고 있다.
다음으로 중심성 수치에 대해 수요-공급 기업 간, 한국-중국 기업 간, 제조-서비스 기업 간 비교분석을 수행했다. 먼저 4차 산업혁명 기술에 대한 개발 및 공급을 하는 공급기업과 개발된 기술에 대한 수요 기업을 분류해서 중심성을 비교 분석했다. 그 결과 [Table 9]에서 나타나듯 모든 중심성 지표에서 공급기업이 통계적으로 유의하게 더욱 큰 수치를 보였다.
소셜 네트워크 분석은 개체 간 관계에 대한 직관적이며 구체적인 통찰력을 제공한다[36]. 분석 범위를 개별, 지역, 세계적 등과 같이 다양한 수준에서 실행할 수 있고 각 수준별 서로 다른 접근법, 알고리즘, 도구를 사용하여 서로 다른 종류의 통찰력을 제공한다. 네트워크 속성은 노드와 엣지의 수, 네트워크 유형, 네트워크 밀도, 평균 경로거리, 결집 계수, 분리 노드의 개수, 평행인 엣지, 셀프 루프, 개별적인 네트워크 구성요소를 말하지만, 작은 세상, 척도 없는, 혹은 계층적 등의 일반적인 속성을 도출할 수 있는 분포이기도 하다.
둘째, 기업 간 네트워크 중심성의 차이 비교를 통해 네트워크의 특징을 살펴본다. 셋째, 한중 간 교류 네트워크 중심성의 정도가 기업 성과에 미치는 영향력을 분석한다. 넷째, 소셜 네트워크 분석을 통해 도출된 네트워크 구조와 중심성의 영향력을 바탕으로 한중 기업간 기술교류 및 협력 방향에 대한 전략적 시사점을 제시하고자 한다.
따라서 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 한중 기업 협력에 대한 뉴스기사 토대의 텍스트 마이닝 데이터를 바탕으로 한중 기업 간, 기업과 기관 간 교류 현황에 대한 소셜 네트워크 분석을 통해 네트워크 구조를 파악한다. 소셜 네트워크 분석은 상호작용하는 개체 간 관계 패턴 구조로 사회 환경을 분석하는 기법으로써 하나 이상의 관계 유형에 의해 연결된 네트워크 구성 집합을 규명하는데 유용하며[2], 그래프 이론(graph-theoretic) 접근방법을 이용해 개체 간 상호 관계 패턴들을 보여주기 때문에 실증적으로 협력 현황을 분석하는데 적합하다[11, 16].

대상 데이터

뉴스 기사 검색 사이트인 ‘빅카인즈’에서 한중 4차 산업혁명 기술(인공지능과 연관 기술) 교류 관련 기사를 검색하였다.
본 연구는 한중 기업 기술 교류 및 협력 현황의 소셜 네트워크 분석을 위해 먼저 한중 기업 간, 기업-기관 간 기술교류 및 협력 이벤트 데이터를 공식 언론 뉴스의 텍스트 마이닝을 진행해 수집했다. 뉴스 기사 검색 사이트인 ‘빅카인즈’에서 한중 4차 산업혁명 기술(인공지능과 연관 기술) 교류 관련 기사를 검색하였다.
분석 절차를 통해 확보한 기업은 총 130개였으며 이중 한국기업은 79개, 중국기업은 15개, 그 외 국적의 기업은 36개였다. 그러나 그 외국적 기업의 경우 다국적기업이 대부분이어서 한중간 교류에 개입하기 때문에 본 분석에 포함하였다.
기업 성과로는 {2018년, 2019년 매출 및 2019년 매출 증가액}으로 보았다. 분석은 131개 기업 중에서 2018, 201년 재무제표 정보가 공개된 63개 기업만으로 분석하였다. 먼저 상관관계 분석을 수행한 결과는 [Table 12]와 같다.
뉴스 기사 검색 사이트인 ‘빅카인즈’에서 한중 4차 산업혁명 기술(인공지능과 연관 기술) 교류 관련 기사를 검색하였다. 자료는 2018년 1월 1일부터 2020년 3월 31일까지로 하였고, 검색 조건은 4차 산업혁명 기술들 중 빈도가 높은 키워드를 고려해 아래와 같이 설정했다.
다음으로 빅카인즈가 보유하고 있는 뉴스분석 기능을 수행하여 관계도 분석을 수행하고, 관련기사 건수는 1회 이상이라도 등장한 모든 것을 다 고려하여 선으로 연결되는 네트워크의 각 점을 나타내는 노드(node)와 네트워크의 노드를 연결하는 직선인 엣지(edge) 정보를 다 내포한 그래프 데이터를 추출하였다. 추출한 그래프 데이터의 노드는 조직, 키워드, 지역, 인물 등 네 가지 유형의 액터(actor)가 있는데, 이중 인물 및 기관을 의미하는 키워드가 아닌 것을 삭제한 데이터셋 1과 기업명만을 추출한 데이터셋 2를 확보했다. 데이터셋 1은 한중 기업의 4차 산업혁명 관련 한중교류에 관련된 외부 환경(예:정부, 비영리기관, 행사 등)과의 관계성 분석에 활용하고, 데이터셋 2는 기업간의 교류 특성이 기업의 성과에 미치는 영향에 대해서 분석하기 위해 활용했다.

데이터처리

다음으로 기업의 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 고유벡터 중심성, 부분그래프 중심성이 기업성과에 미치는 영향의 가중치를 개별적으로 검증하기 위해 부분회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 목적은 네트워크 구조와 중심성의 특성이 기업성과에 미치는 영향을 검증하는 것으로, 각 중심성 간 상호 영향력을 배제하고 독립적으로 기업성과에 미치는 영향의 유의성을 분석하고자 통제변수를 포함한 5개의 회귀모델을 설정하여 분석을 실시하였다.
이에 본 연구는 한중간 기술교류 협력이 어떻게 진행되고 있는지 현황에 있어 네트워크 구조를 분석하기 위해 언론에 발표된 4차 산업혁명 관련 한중 기술교류 협력 기사를 토대로 데이터를 추출하여 소셜 네트워크 분석을 진행했다. 또한 추출된 한중 기술교류 협력 기업들의 소셜 네트워크 중심성의 매출 영향성에 대한 회귀분석을 진행했다. 분석 결과 한중 기업 간 4차 산업혁명 기술교류 협력의 네트워크 구조상 다음과 같은 특징들이 나타났다.
마지막으로 한중 기술교류 협력에서 네트워크 구조상 특징이 기업의 성과에 미치는 영향을 분석하기 위해 회귀분석을 수행했다. 기업 성과로는 {2018년, 2019년 매출 및 2019년 매출 증가액}으로 보았다.

성능/효과

이들 서비스 기업들의 근접 중심성 역시 제조 기업들 보다 높게 형성됐는데 플랫폼 기반 정보 서비스 형태라 관계된 모든 액터들에게 쉽게 도달할 수 있는 근접 중심성을 더 높게 확보했다고 볼 수 있다. 결론적으로 한국 기업들은 근접 중심성과 매개 중심성을 확보한 중국 서비스 기업들과의 전략적 기술 교류 협력이 매우 중요하다. 한편 수요기업 대비 기술 공급 기업들의 중심성 지표들이 높게 형성됐는데 기술 공급 기업들이 차세대 기술 선점을 위해 관련 공급 기업들과 적극적으로 MOU를 맺으며 공동 기술개발을 진행하는 등[25] 네트워킹에 더욱 집중한다고 볼 수 있다.
이중에서 규모는 자연로그를 취하였다. 그 결과 모든 중심성이 기업의 2019년 매출액에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연결 중심성(Adj. R² = 0.236)과 매개 중심성(Adj. R² = 0.211)의 설명력이 높게 나타났다. 또한 통제변인 중에서 기업의 규모가 매출액에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
넷째, 고유벡터 중심성(eigenvector centrality)은 특정 노드에 연결된 노드들의 중요성을 반영해 중심성 산출 시 가중치를 주어 단순 노드 연결 링크수가 아닌 중심성 높은 노드와의 링크가 많을수록 중심성이 높아진다. 따라서 연결된 노드 수에 따른 영향력 크기를 나타내는 연결 중심성에 비해 중심성 높은 노드와의 연결에 다른 영향력의 질을 보여준다.
넷째, 비교분석 결과 한국기업보다 중국기업의 매개중심성이 높게 나타났는데 이는 한중협력에 있어 정보의 흐름이나 자원의 교환의 중심 역할을 중국기업이 주도한다고 볼 수 있다. 이는 중국 내수시장 진출 및 확장목표로 네트워킹이 진행되기 때문인데 높은 매개중심성을 지닌 텐센트, 알리바바와 같은 디지털 플랫폼 기업들과의 지속적인 전략적 협력이 중요하다.
211)의 설명력이 높게 나타났다. 또한 통제변인 중에서 기업의 규모가 매출액에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 다만, 기업의 연혁은 유의한 영향을 미치지 않았다.
마지막으로 중요 노드에 연결될수록 중심성이 커지는 고유벡터 중심성과 독자적인 연결 그룹을 가진 정도인 부분그래프 중심성을 살펴보면 [Table 7]과 [Table 8]에서 나타나듯 LG 유플러스, SK텔레콤, AT&T와 같은 통신사들이 고유벡터 중심성과 부분그래프 중심성이 모두 높게 나타났다.
마지막으로 회귀분석 결과 한중 기술 교류 협력 네트워크 중심성은 기업 성과에 유의한 영향을 미쳤다. 중국 기업들과의 적극적인 교류 협력 네트워크 확보는 중국 시장 진출 및 확장과 결과적으로 기업 매출 증진에 긍정적으로 영향을 미쳤다고 볼 수 있다.
이들 264개 노드에 대한 기술통계량은 [Table 3]과 같다. 분석결과 연결 중심성의경우 기업의 연결 중심성(5.677)이 환경의 연결 중심성(3.179)보다 다소 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 한중 기술교류네트워크에서 기업이 더 많은 노드에 연결되어 환경요소인 기관에 비해 다양한 관계를 맺고 있다는 점을 알 수 있다.
셋째, 네이버, 카카오와 같은 국내 대표 인터넷 서비스 업체와 CJ ENM, SBS 모비딕, JTBC 등 국내 대표 방송 컨텐츠 업체가 중국 기업들과 교류 협력을 진행하고 있다. 네이버와 카카오는 텐센트, 알리바바 등과 협력하며 웹툰과 같은 컨텐츠, 모바일 결제 등에서 협력을 진행하고[35] 방송 컨텐츠 업체들은 중국 방송사나 미디어 플랫폼 회사들과 협력을 진행해 방송 컨텐츠 수출을 진행한다[22].
정보의 흐름이나 자원 교환의 중심에 서 있는 매개 중심성의 경우 기업 간 텐센트, 알리바바, 삼성, 애플, 테슬라 순으로 높은 매개 중심성을 보였다([Table 6]). 기업과 기관 간 매개 중심성에서는 화웨이와 SK텔레콤이 각각 전체 1위, 2위를 차지했는데 화웨이나 SK텔레콤의 경우 기업 간 협력 대비 정부기관 등과의 관계에서 정보의 흐름이나 자원 교환의 중심성을 더 많이 추구한 것으로 보인다.

후속연구

본 연구는 한중 기업 분석에 있어 매출액 등이 일부 중소기업의 경우 공개된 자료가 없어 회귀분석에서 제외되어 표본의 수가 다소 적은 한계가 있다. 또한 데이터 한계 상 대기업 중심의 분석이 되었는데 추후 중소기업, 스타트업 등의 한중 4차 산업혁명 기술협력 교류에 대한 분석을 진행할 계획이다. 이러한 한계점들에도 불구하고 본 연구는 학술적으로 4차 산업혁명에 대한 한중 기업 간 협력 현황 및 성과에 대해 뉴스 데이터를 기반 소셜 네트워크 분석을 통해 실증적으로 규명했다.
본 연구는 한중 기업 분석에 있어 매출액 등이 일부 중소기업의 경우 공개된 자료가 없어 회귀분석에서 제외되어 표본의 수가 다소 적은 한계가 있다. 또한 데이터 한계 상 대기업 중심의 분석이 되었는데 추후 중소기업, 스타트업 등의 한중 4차 산업혁명 기술협력 교류에 대한 분석을 진행할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다른 국가와의 기술협력 중요성이 커지는 이유는 무엇인가?	최근 치열해진 글로벌 경쟁 환경에서 기술혁신 전략 방향이 내부 R&D 규모 확충을 넘어 외부와의 기술협력을 통한 R&D 속도 증진으로 발전해감에 따라 다른 국가와의 기술협력 중요성이 커지고 있다[7, 48]. 특히 4차 산업혁명 시대 경쟁 환경이 융복합 기술의 빠른 발전과 기술 플랫폼 기반의 글로벌 공급망 경쟁 구도로 진행되며[27, 48], 차세대 기술의 개발 단계부터 비즈니스 생태계를 선점하기 위한 글로벌 기업들 간 기술 교류 및 협력이 기업 생존을 위한 필수 요건이 되고 있다.
	중국은 4차 산업혁명시대를 맞아 현재 어떠한 산업 발전을 진행중인가?	중국은 4차 산업혁명시대를 맞아 혁신주도형 발전전략을 국가정책기조로 삼고 5G 인터넷과 인공지능 중심의 산업 발전을 진행하고 있다[30]. 5G 인프라 기반 신성장동력 창출 및 산업 생태계 조성을 목표로 클라우드 컴퓨터, 빅데이터, IoT 등을 제조업과 결합해 전자상거래와 인터넷산업, 금융업 등을 활성화하고[5] 로봇, 웨어러블 기기, 무인시스템, 미래차 등과 연계된 인공지능 연구개발 및 창업을 장려하고 있다[12].
	한중 기업 기술교류 및 협력 기사의 텍스트 마이닝 데이터 기반의 소셜 네트워크 분석과 네트워크 중심성의 성과영향 회귀분석의 결과는?	이에 본 연구는 4차 산업혁명 관련 한중 기술교류 현황 및 효과에 대해 2018년부터 2020년 3월까지 뉴스에 소개된 한중 기업 기술교류 및 협력 기사의 텍스트 마이닝 데이터 기반으로 소셜 네트워크 분석을 진행하고 네트워크 중심성의 성과영향 회귀분석을 진행했다. 분석 결과 국내 전자 대기업들이 대부분 중심성 지표에서 높은 중심성을 보이며 중국 기업 및 기관들과 네트워킹을 활발히 진행하고 있다. 국내 통신사들이 매개 중심성과 부분그래프에서 높은 중심성을 국내 인터넷 서비스 업체와 방송 컨텐츠 업체들이 높은 고유벡터 중심성을 나타냈다. 또한 한국기업보다 중국기업이 높은 매개 중심성을 제조기업보다 서비스기업이 높은 근접 중심성을 보였다. 이러한 네트워크 중심성은 회귀분석결과 기업성과에 긍정적인 영향을 미쳤다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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