머신러닝 기법을 활용한 대학의 산학협력 활동의 지역별 동형화에 대한 탐색적 연구



이규태


본 연구는 대학 조직에서 산학협력 활동의 지역 내 그리고 지역간 동형성 수준의 차이를 확인하는 것에 목적을 가지고 있다. 이를 위해서 LINC 3.0에 참여한 대학에서 제출한 보고서를 전처리 작업을 진행하고, 학교 단위별로 보고서를 임베딩 작업을 진행한 뒤, 대학간 임베딩 벡터의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 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 조직이 제도적 정당성과 차별화를 추구하는 과정에서 발생하는 전략적 균형의 딜레마에 대한 이해를 확대하는데 공헌할 것으로 예상한다. 또한 대학의 활동과 관련한 보고서를 활용하여 정량화할 수 있는 방법을 제시하였다 점에서 공헌할 것으로 예상한다. 


주제어: 제도주의, 머신러닝, 워드임베딩, 동형화, LINC3.0, 대학, 산학협력 




Exploring Isomorphism in University-Industry Cooperation Activities within Institutional Regions: Sentence-Embedding Approaches



Kyootai Lee


Organizations are likely to comply with environmental changes and become isomorphic while pursuing differentiation. This study aimes to identify the extent to which organizations demonstrate isomorphism (polymorphism) within (across) institutional regional boundaries. We analyzed documents reported by universities participating in a Leaders in INdustry-university Cooperation (LINC) program, a Korean national funding initiative. We pre-processed documents to improve analytical accuracy in the Korean language context. Utilizing Sentence-BERT (SBERT) and Korean Sentence-BERT (KoSBERT), we computed sentence embeddings. Analysis of variance (ANOVA) was employed to identify similarity or difference in embeddings within or across institutional regions. Results showed that universities exhibited high levels of isomorphism measured by cosine similarity in their university-industry cooperation activities. However, the level of isomorphism within institutional regions was significantly higher than that across regions. This study can enhance our understanding of strategic balance dilemma that occurs when organizations need to pursue institutional legitimacy and differentiation simultaneously. Additionally, it can help researchers understand how documents can be used to quantify organizational activities. 


※Keywords: Institutionalism, Machine learning, Word embedding, Isomorphism, LINC 3.0, University-Industry cooperation