K-means 클러스터링 기반 대학 산학협력단 유형 분류 연구 (Classification of Industry-University Cooperation Foundation Using K-means Clustering)

서지정보

· 발행기관 : 국제차세대융합기술학회
· 수록지 정보 : 차세대융합기술학회논문지 / 6권 / 12호 / 2324 ~ 2332페이지
· 저자명 : 박문수, 정혜진

초록

대학의 기업가적 역할과 더불어 산학협력단의 인력양성, 기술 이 전 및 사업화, 자문, 창업에 대한 지원 등포괄적인 기능 이 확대되고 있다. 전국 4년제 대학의 산학협력단은 2020년을 기준 으 로 215개가 운영되고 있으며, 운영 형태 에 따라 독립형, 통합형, 연계 형, 병렬형으로 분류되 어 있다. 그러나 대학의 산학협력단의 운영 형태 에따른 분류는 산학협력단의 기능 을 고도화하기 위한 시사점을 도출하기에는 부적절하다. 따라서 산학협력단의 규모와 기능 에 따른 전략을 도출하기 위해서는 산학협력단의 유형을 체계적으로 분류할 필요가 있다. 이에 본 연구는산학협력단을 유형화 하 기 위해 2015년부터 2019년까지 195개의 산학협력단 수익과 직원 규모를 토대로 K-means 클러스터링 분석 을 수행하였다. 분석 결과 산학협력단은 4개 군집으로 분류되었으며, ANOVA 분석 결과 총 수익과 직원 변수에서 4개 그룹 간의 유의 미 한 차이가 있는 것으로 나타났다. 계량적 분석 결과를 토대로 산학협력단의 유형 특징에 따른 정책 시사점을 제시하였다.

영어초록

Along with th e entrepreneurial roles of university, th e functions of industry-university cooperation foundations have ex panded th e functions including human capital training, tech nology transfer and commercializ ation, consultation, and startups. As of 2020, th ere are 215 foundations at universities th at can be classified into four types such as independent, integrated, connected, and parallel ones based on th eir operation types. However, th e classification is inappropriate to draw policy implications for elevating th e roles of foundations. To tack le th e prob lem, th e current study conducted K-means clustering to classify th e foundations using th e amounts of income and th e numb ers of employees working at th e 195 foundations from 2015 to 2019. Four clusters were derived from th e analysis, and sh ow n statistical differences in th e amounts of income and numb ers of employees among th e clusters based on th e ANOVA analysis. From th e results of q uantitative analyses, th e study suggested policy implications th at can improve th e roles of foundations.

참고자료

· 없음