혁신클러스터 정책은 특정 지역에 산업부문과 연구부문의 연계를 강화하여 산업의 경쟁력을 확보하는 것을 목적으로 한다. OECD(1997)에서 첨단 중소기업을 중심으로 산업 재구조화를 통해 지역발전을 유도하는 혁신클러스터 개념이 제시된 후 산업과 지역, 과학기술 분야에서 혁신클러스터 개념을 적용하여 적극적으로 정책을 추진하기 시작했다. 혁신클러스터 활성화 차원에서 그간의 정책 및 연구에서는 구성원 간 교류·협력에 집중하는 경향이 뚜렷했으나, 본 연구에서는 혁신클러스터를 육성하고자 하는 근본적인 이유인 산업 및 지역의 경쟁력 강화, 즉 기업의 경쟁력 강화에 집중하여 연구를 진행하였다. 이에 따라, 본 연구는 혁신클러스터 활성화 요인이 대덕연구개발구에 입주한 중소기업의 경영성과에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 진행하였다. 이를 위해 혁신클러스터가 가지는 본질적인 개념인 산업집적 요인, 네트워킹 요인, 혁신창출 요인 등 혁신클러스터 활성화 요인 도출 후 175개 기업의 설문조사 결과를 활용하여 가설을 검증하였다. 혁신클러스터 활성화 요인 중 산업집적 요인과 혁신창출 요인은 기업의 경영성과에 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 네트워킹 요인은 기업의 경영성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 본 연구는 이전에 수행된 사례 중심의 연구들과 달리 실증분석을 통해 혁신클러스터의 활성화 요인을 다루었다는 점에서 차별성을 가진다. 또한, 혁신클러스터에서 네트워킹 요인에 대한 직관적 판단과 실제 기업의 경영성과에 미치는 영향 간 차이를 고려하여, 보다 효과적인 혁신클러스터 정책을 위해서는 지역에 뿌리내려진 사회적·문화적 구조, 특화 산업의 특성, 구성원의 니즈 등 다각적인 관점에서 혁신클러스터에 대한 입체적 검토의 필요성을 제기했다는 측면에서 실무적인 의의도 존재한다.
본 연구에서는 시계열 자료를 베이지안 정보기준을 통해 클러스터링 한다. 보다 안정적인 클러스터를 생산하기 위해 다중 중심점을 모델링한 후 이를 이용하여 클러스터를 생성시킨다. 대상 시계열 자료에 대해 예측할 경우 클러스터에 속한 시계열 자료 중 가장 유사한 시계열 자료를 선택하여 모델링한다. 모델로부터 마코프 규칙을 유도해 내고 이 규칙을 이용해 예측정확도를 측정한다. 시계열 자료를 단독으로 모델링한 후 예측한 결과보다 클러스터에 속한 유사시계열 모델링을 통한 예측정확도가 좀 더 높았음을 확인하였다.
본 논문은 독일의 연방정부와 주정부 클러스터들을 통해서 한국정부에 주는 정책적 시사점을 찾는데 연구의 목적을 두었다. 제일 먼저 클러스터에 대한 이론적 배경을 알아보았다. 이어서 연구방법에 대해서 서술하였다. 그 다음으로는 본 연구의 중심인 독일 정부의 연방정부와 주정부의 클러스터정책에 대해서 각각 구체적으로 살펴보았다. 마지막 부분에서는 한국정부에 주는 시사점 및 향후 연구방향을 제시하였다. 본 연구에서 나타난 독일의 주정부와 연방정부의 클러스터들은 각각 경쟁과 협력을 동시에 하면서 EU정책의 틀 안에서 장기적으로 이루어짐을 알 수 있었다. 이러한 관점은 한국정부의 클러스터정책에 주는 시사점이며 또한 장기적으로 국제클러스터를 위한 발판을 마련할 필요가 있다고 할 수 있겠다.
반도체 산업에서는 디바이스 제조 비용의 절감과 정밀도 향상을 위한 공장자동화의 한 방향으로 '80년대 후반부터 여러 공정의 반도체 제조장비를 클러스터화 하여 국제적 표준으로 제정하려는 노력이 꾸준히 진행되어 왔다. 반도체 장비의 클러스터 표준화는 제조 메이커가 각기 상이한 장비의 호환성과 상호 운용성을 증대시킴으로 장비 고유의 생산성과 디바이스 제작 능력의 한계를 확장시키고 제조기간과 비용을 크게 절약시킬 수 있다. 본 고에서는 클러스터 툴이라고 하는 반도체 장비의 핵심기술인 클러스터 콘트롤러에서의 모듈간 통신 및 제어 기술을 중심으로 국제적 표준활동의 진행과 기술의 발전방향에 대하여 소개하고자 한다.
고성능 프로세서와 초고속 네트워크 등의 하드웨어 기술이 발전하게 됨에 따라 최근 슈퍼컴퓨터와 같은 고가의 대형 컴퓨터를 사용하는 대신에 여러 개의 프로세싱 노드들을 클러스터링 기술을 사용하여 고속의 네트워크로 묶는 클러스터 시스템을 많이 활용하고 있다. 클러스터 시스템의 응용 분야는 병렬 처리를 비롯하여 멀티미디어나 대용량 데이터 베이스와 같은 입출력 중심적인 분야까지 넓어지게 되었다. 본 고에서는 클러스터 시스템을 구축하기 위하여 필요한 전반적인 클러스터 컴퓨팅 기술에 대하여 설명하였다.
최근에 블로그, UCC, IPTV 등 사용자 중심의 인터넷 서비스와 언제 어디서나 웹을 통해 서비스를 받을 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로의 변화는 대용량 저장 공간과 빠르고 안정된 서비스를 제공할 수 있는 대규모 클러스터 시스템 플랫폼을 필요로 한다. 그리고 이러한 대규모 클러스터 시스템 플랫폼을 효율적으로 관리하고 이용할 수 있는 클러스터 파일 시스템은 필수적이다. 본 고에서는 최근에 연구 개발되고 있는 클러스터 파일 시스템들을 소개하고 기술 동향에 대해 살펴본다.
지난 20여 년간 지역경제성장과 산업발전을 위해서 다양한 분야에서 클러스터정책이 진행되었다. 클러스터정책은 지역의 산업진흥과 혁신역량강화에 어느 정도 기여했지만, 모든 지역에 동일한 처방의 적용, 선택과 집중이라는 특화산업 중심의 지역산업정책으로 인한 산업고착화와 지역회복력 쇠퇴, 업종중심의 산업정책의 문제 등을 노정하고 있다. 이 글에서는 산업의 융합화와 이에 따른 산업공간의 변화를 고찰하고, 산업지역의 혁신과 거버넌스의 변화의 추세를 분석한다. 기존의 지역특화 산업정책의 문제를 비판하고 지역산업의 발전을 위한 포스트 클러스터정책을, 장소기반의 스마트전문화 전략과 지역의 융복합 산업정책 중심으로 전환이 되어야 한다고 주장한다.
본 연구에서는 글로벌 혁신클러스터로서 연구개발특구를 살펴보고 향후 추진전략에 대해서 고찰하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서 혁신클러스터의 이론전개, 글로벌 혁신클러스터의 개념 및 성공사례를 살펴보았다. 또한, 본 연구의 분석 대상인 연구개발특구의 개념과 현황을 고찰하였다. 본 연구에서는 글로벌 혁신클러스터로서 연구개발특구의 추진전략 도출을 위하여 시나리오플래닝 방법론이 활용되었으며, 이를 통해 3가지 전략방향이 도출되었다. 첫 번째는 연구개발특구가 혁신클러스터의 단계적 발전단계에 맞추어 발전할 수 있도록 하드웨어 구축 뿐만 아니라 산학협력, 기업지원 등 소프트웨어적인 측면에서 체계적인 단지육성전략을 추진해야 한다. 두 번째는 대덕특구외에도 새로이 특구로 지정된 광주, 대구특구와 조정, 협력, 네트워크를 강화하는 것이다. 세 번째는 새로이 기초과학중심의 혁신클러스터로 추진되고 있는 국제과학비즈니스벨트와의 연계를 강화하며 기초과학과 산업화 클러스터간의 시너지를 창출하는 것이다. 글로벌 혁신클러스터로서 연구개발특구의 전략방향을 다차원적으로 고찰한 본 논문은 향후 클러스터 추진 관련 연구 조직에게 큰 함의를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
바이오·의료 산업의 전략적 육성을 위해 첨단기술 중심의 혁신클러스터 조성이 추진되고 있다. 이에 따라 해외 주요 클러스터에 관한 사례연구 등을 바탕으로 국내 클러스터에의 시사점을 다룬 연구들이 이뤄지고 있으나, 개별 사례에 국한된다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 바이오·의료 클러스터의 조성과 활성화를 위해 고려되어야 할 요인들을 종합적으로 정리하고자, 혁신클러스터 및 바이오·의료 산업에 관한 문헌들을 대상으로 내용분석(content analysis)을 수행하였다. 식별된 요인들은 크게 두 가지 그룹으로 나뉘었는데 클러스터의 성장단계에 따른 영향요인과 또 바이오 클러스터에서 구별되어 나타나는 조성조건으로 구분하였다. 이어서 내용분석을 통해 도출한 사항들을, 홍릉 강소연구개발특구의 사례에 적용하였다. 홍릉 강소연구개발특구의 성공적 조성을 위해서는 정주여건 개선, 창업문화 활성화, 제도 마련과 동시에 바이오·의료 산업에 특화된 접근인 중개연구 활성화와 투자 유치 그리고 지역 클러스터와의 협력과 연계가 요구된다.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병 중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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