Network Approach of Autonomous Car's Industry Structure: An Analysis of Patents and Alliances
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 백서인 | - |
dc.contributor.author | 김성범 | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-04T05:37:32Z | - |
dc.date.available | 2023-09-04T05:37:32Z | - |
dc.date.issued | 2017-09 | - |
dc.identifier.issn | 1598-4869 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/114702 | - |
dc.description.abstract | Worldwide digitalization and convergence has led incremental and rapid change in landscape of automobile industry. Consequently, increasing numbers of ICT and auto companies are actively constructing alliances with various companies from different industry. For investigating the characteristics of firms’ strategic behaviors in autonomous car industry, we conducted data mining analysis and 2 social network analysis (degree centrality analysis, community analysis) by using 440 US patents data and 120 alliance data. Firstly, we found that Google is mostly focused on the information area, while Ford and GM are mostly on control and detection technology. Hyundai and Nissan are focused on most of the technologies. Secondly, with a frist network analysis (degree centrality) on alliance data, we found that Google has the highest degree centrality with other firms. GM, Ford, Nissan, Hyundai, Toyota also have the relatively high degrees of centrality. Finally, from the 2nd network analysis (community analysis) on alliance data, we found five significant alliance groups. Group 1 so called Google-German alliance, group 2 so called GM-China alliance, group 3 so called GM-Ford alliance, group 4 Korean alliance and group 5 Japanese alliance. Among those groups, Chinese-related alliances can be categorized into two competitive groups: GM-SOEs (State-Owned Enterprises) which focus on business model and Ford-private enterprises which focus on technology and manufacturing. In case of Korean and Japanese alliance, although their structure is similar, Japanese alliance is more active and international. Lastly, inside Google -German alliance, mutual competitive behavior was detected. | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 특허와 제휴 데이터를 바탕으로 세계 주요 기업들의 자율주행차 개발 관련 활동들의 특성을 살펴보았다. 무자율주행차에 관련된 440개의 특허와 120개의 제휴관계를 분석하여 현재 무인차의 개발활동의 중심에 있는 기업들은 구글, 포드, GM등임을 알 수 있었으며, 이들 중 구글은 인식, 정보, 센서, 데이터 등의 방면에 집중하고 있는 것으로 나타났고, 포드는 컨트롤과 판단에 GM은 주행에 관련된 기술에 집중하고 있음을 알 수 있었다. 또한 120개의 협력관계에 대한 네트워크 분석을 구글이 가장 높은 중심성을 보유하고 있고, GM, 포드, 닛산, 현대, 도요타 역시 상대적으로 높은 중심성을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 클러스터 분석을 통해 중국의 무인차 개발은 2개의 진영(SAIC-GM, DFG-Ford)로 나누어져 한 진영은 서비스에 한 진영은 기술 생산 등에 집중한다는 것을 밝혀낼 수 있었고, 한국과 일본은 구조가 유사하나 일본이 오히려 더 광범위하고 넓은 관계를 구축하고 있다는 것을 알 수 있었다. 구글과 독일3사의 협력관계에서는 서로 크라이슬러와 Here같은 대안을 구축함으로써 의존도를 낮추려고 하는 점을 알 수 있었다. | - |
dc.format.extent | 30 | - |
dc.language | 영어 | - |
dc.language.iso | ENG | - |
dc.publisher | 한국국제경영관리학회 | - |
dc.title | Network Approach of Autonomous Car's Industry Structure: An Analysis of Patents and Alliances | - |
dc.title.alternative | 네트워크 관점에서의 자율주행차 산업의 협력 구조 분석: 자율주행차 특허 및 제휴관계를 중심으로 | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 국제경영리뷰, v.21, no.3, pp 39 - 68 | - |
dc.citation.title | 국제경영리뷰 | - |
dc.citation.volume | 21 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 39 | - |
dc.citation.endPage | 68 | - |
dc.type.docType | 정기학술지(Article(Perspective Article포함)) | - |
dc.identifier.kciid | ART002270282 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Alliance Network | - |
dc.subject.keywordAuthor | Open Innovation | - |
dc.subject.keywordAuthor | Autonomous Car | - |
dc.subject.keywordAuthor | Network Analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | 네트워크 구조 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 개방형혁신 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자율주행차 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 네트워크 분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 데이터 마이닝 | - |
dc.identifier.url | https://www-earticle-net-ssl.access.hanyang.ac.kr:8443/Article/A372589 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
55 Hanyangdeahak-ro, Sangnok-gu, Ansan, Gyeonggi-do, 15588, Korea+82-31-400-4269 sweetbrain@hanyang.ac.kr
COPYRIGHT © 2021 HANYANG UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.