기술예측분석시스템

Technology Forecasting & Analysis System

1학기 · 대학원 · 과목코드 5572 · 이론+R 실습 · 토요일 09:00–12:00

과목 소개

연구개발(R&D) 활동과 그 결과물인 신기술·지식재(knowledge goods) 의 특성을 살펴보고, 기술 예측과 시장 수요 예측을 위한 정량·정성 방법론을 체계적으로 학습하는 대학원 과목입니다. 방법론을 실제 데이터와 논문에 적용해 보며, 개인별 Term project를 통해 직접 분석을 수행합니다. 관련 논문 발제·발표가 함께 진행됩니다.

강의 구성

Module 1 — 연구개발 활동과 지식재의 특징 R&D 활동과 지식재의 개념·특징, 예비타당성평가 개괄과 경제성 분석의 중요성.

Module 2 — 기술 수요예측 방법론 정량적 방법론으로 조건부가치측정법(CVM), 컨조인트 분석(Conjoint), 혁신확산이론과 Bass diffusion model을, 정성적 방법론으로 계층적 의사결정법(AHP), 델파이(Delphi)를 다룹니다.

Module 3 — 방법론의 적용 및 응용 기술예측 분석 논문 발표와 Term project를 수행합니다.

주차별 계획

• 1주차 오리엔테이션
• 2주차 R&D 이론과 실제
• 3주차 R&D 프로젝트 타당성평가
• 4주차 비용편익 분석과 미래시장접근법
• 5주차 CVM
• 6주차 컨조인트 분석
• 7주차 혁신확산이론·Bass 모형
• 8주차 Term paper proposal
• 9주차 중간고사
• 10–11주차 AHP
• 12주차 델파이 기법
• 13주차 정부 R&D 예비타당성평가 전문가 특강
• 14주차 논문 작성 특강
• 15주차 텀페이퍼 발표

평가

출석 10% · 과제 20% · 중간고사 30% · Term project 40%

부교재로 『실험경제학과 경제적 가치평가』, 『비용·편익분석』(김동건)을 참고합니다.

강의자료

학기 진행에 따라 주차별 강의 슬라이드와 강의노트(Notes), R 실습 코드, 리딩 논문 이 이곳에 업로드됩니다.

Note

자료 준비 중입니다. (Materials coming soon)