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머신러닝 기법을 활용한 대학의 산학협력 활동의 지역별 동형화에 대한 탐색적 연구
한국경영학회 융합학술대회 |
한국경영학회 |
19 pages|
2025.12.15|
파일형태 :
자료요약
어떻게 조직은 환경의 변화에 따라 순응하고 동형화하는 동시에 경쟁 환경에서 차별화하는가? 이상의 질문에 대한 근거를 제시하기 위해서, 본 연구는 대학 조직에서 산학협력 활동의 지역 내 그리고 지역간 동형성 수준의 차이를 확인하는 것에 목적을 가지고 있다. 이를 위해서 산학협력과 관련한 조직구조 및 지역산업의 특성을 반영한 산학협력 활동 등을 광범위하게 보여주는 Leaders in INdustry-university Cooperation (LINC) 3.0에 참여한 전국 4년제 75개 대학에서 제출한 보고서를 전처리 작업을 진행하고, 학교 단위별로 보고서를 트랜스포머(Transformer) 기반의 SBERT(Sentence-BERT)와 한국어 튜닝버전인 KoSBERT를 활용하여 임베딩 작업을 진행한 뒤, 대학간 임베딩 벡터의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 일반적으로 대학의 산학협력 활동은 높은 수준의 유사성을 보이는 것을 확인하였다. 흥미롭게도 동일 광역자치단체 그리고 권역에 위치한 대학들간의 산학협력의 유사성은 그렇지 않은 대학들간의 유사성보다 통계적으로 높은 것을 확인하였다. 또한 이상의 결과는 임베딩 방식과 무관하게 일관된 것을 확인하였다. 본 연구는 제도주의 이론이 설명하고 있는 조직이 제도적 정당성과 차별화를 추구하는 과정에서 발생하는 전략적 균형의 딜레마에 대한 이해를 확대하는데 공헌할 것으로 예상한다. 또한 본 연구는 대학의 활동과 관련한 보고서를 활용하여 정량화할 수 있는 방법을 제시하였다는 점에서도 공헌을 할 수 있을 것으로 예상한다.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경과 가설의 설정
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석 및 결과
Ⅴ. 논의 및 시사점
2. 이론적 배경과 가설의 설정
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석 및 결과
Ⅴ. 논의 및 시사점
#제도주의#머신러닝#워드임베딩#동형화#대학#산학협력#Institutionalism#Machine Learning#Word Embedding#Isomorphism#LINC 3.0#University-Industry Cooperation
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