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This paper is to analyze the technological change patterns in Fishery areas of Korea and Japan, and to find out whether change patterns of these two countries are similar or identical due to the geographical closeness as well as historical, industrial and technological ties.
To analyze the patterns this study uses the Weibull growth curve model on selected six fishery technology areas and further applies the reduced and full models in order to test an identical change pattern of two countries.
This study draws a conclusion that the Weibull model perfectly fits to six areas based on the statistical significance test and suggests future studies should consider using the Weibull model as well as Gompertz model for a technology assessment task. The study also concludes that there would be significant possibilities of being identical or similar between two countries in most fishery technological change patterns with only time lag difference.
Based on the result of the study, the statistical test suggests that there could be I denticalness in five areas such as resource cultivation, fishery structural facets, seedling production, diagnosis, and precaution and treatment technologies. These findings may be due to the same characteristics of each technology. The study also finds out that fishery food processing and distribution technology area is significantly different between Korea and Japan due to their own systematic and cultural difference of this area industry and market in each country.
The study suggests that further study should put more efforts on finding unique and independent characteristics and differences in each technology area and applying a proper growth fitting model such as Weibull, Gompertz and others respectively.
To analyze the patterns this study uses the Weibull growth curve model on selected six fishery technology areas and further applies the reduced and full models in order to test an identical change pattern of two countries.
This study draws a conclusion that the Weibull model perfectly fits to six areas based on the statistical significance test and suggests future studies should consider using the Weibull model as well as Gompertz model for a technology assessment task. The study also concludes that there would be significant possibilities of being identical or similar between two countries in most fishery technological change patterns with only time lag difference.
Based on the result of the study, the statistical test suggests that there could be I denticalness in five areas such as resource cultivation, fishery structural facets, seedling production, diagnosis, and precaution and treatment technologies. These findings may be due to the same characteristics of each technology. The study also finds out that fishery food processing and distribution technology area is significantly different between Korea and Japan due to their own systematic and cultural difference of this area industry and market in each country.
The study suggests that further study should put more efforts on finding unique and independent characteristics and differences in each technology area and applying a proper growth fitting model such as Weibull, Gompertz and others respectively.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 모형에 대한 논의
Ⅲ. 기존 사례연구
Ⅳ. 자료 및 모형적용
V. 결론
참고문헌
논문초록
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
김병수 / 2009 / 기술성장곡선 모형에 기반한 기술수준평가방법론 연구
김병수 / 2010 / 해양과학기술 기술수준 및 파급효과 분석연구
김완민 / 2015 / 성장곡선 모형 적용을 통한 기술수준평가 사례 연구: 특정 수산과학기술 분야를 중심으로 / 수산경영론집 46(3):103~118
김완민 / 2017 / 성장곡선 모형을 활용한 일본 등 최고기술보유국과 한국 기술수준평가에 관한 비교연구 - 수산과학기술 및 건설엔지니어링기술 분야를 중심으로 - / 동북아 문화연구 1(50):225~239
김인호 / 1999 / 우리나라의 주요 과학기술 수준조사
김병수 / 2010 / 해양과학기술 기술수준 및 파급효과 분석연구
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