기존의 클러스터 평가 지표(cluster validation index)는 클러스터의 개수가 커질수록 클러스터 평가 지표 값이 단조 감소하는 경향을 보인다. 최근에 이러한 단점을 보완하는 새로운 클러스터 평가 지표가 본 논문 저자중의 하나에 의해 제안되었으나, over-clustering의 단점 을 지니고 있다. 본 논문에서는, 클러스터 평가 지표 값이 단조 감소 및 over-clustering을 방지할 수 있는 새로운 클러스터 평가 지표를 제안하고, 여러 가지 예제를 통하여 새롭게 제안된 평가 지표의 타당성을 보인다.
21세기 산업 클러스터 정책이 지역경제 활성화의 핵심 수단으로 부상하면서 정책 대상으로서의 클러스터 도출(identification) 및 확인(mapping) 연구의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 지역단위의 클러스터에 대한 사례연구를 통하여 클러스터 지향적 정책과제(focused cluster policy)의 도출하고, 지역산업 클러스터의 네트워크를 파악함에 있어서 타 클러스터와의 비교 및 시계열별 비교, 정책목표의 달성정도 평가를 위하여 클러스터 평가지표를 제시하고자 하였다. 산업클러스터 사례분석은 클러스터 유형화분석과 네트워크분석을 통해 이루어졌다. 연구결과 요약하면, 클러스터를 개발하려는 시도는 다른 지역에서 성공한 클러스터를 모방하기보다는 경쟁우위와 전문성을 토대로 추진되어야 하고, 산업정책과 다른 산업클러스터 정책을 개발해야하고, 시장지향적인 클러스터 생태계를 구축해야 하며, 각 지역 여건 및 산업특성에 적합한 혁신체제를 구축과 혁신창출의 인프라를 조성해야 한다는 것이다.
본 논문은 해외 성공 사례를 통해 문화산업클러스터의 작동원리 및 성공요인과 관련 평가지표를 도출하고 광주 문화콘텐츠기업의 설문조사와 비교하여 문화산업클러스터 성공적 조성을 위한 정책적 시사점을 제시하였다 본 논문의 정책적 시사점은 성공기업을 리딩기업으로 하는 연계, 클러스터 배후지로서 대도시 인접 조성, 창의적 인재 양성, 벤처자금 운영, 주력업종(게임, 애니메이션, 모바일콘텐츠) 중심으로 문화산업 육성, 적극적인 네트워크 활성화, 비전제시자로서 시와 정보문화산업진흥원의 역할 강화, 기업 유치를 위한 과감한 인센티브 부여를 들 수 있다.
이 연구는 식품산업의 경쟁력 확보 수단으로 클러스터에 대한 논의가 세계 각국에서 활성화되고 있음을 감안하여 경남지역의 식품산업이 클러스터로 형성 및 발전이 가능한지를 분석하였다. 클러스터의 잠재성 평가는 2차 자료로 측정이 가능한 5가지 지표를 사용하여 분석하였다. 평가지표로는 클러스터의 절대적 규모, 상대적 규모, 전문화, 지배력, 집적도가 사용되었다. 측정지표의 분석결과 경남의 식품산업은 클러스터 조성시 경제적 효과의 창출이 가능하며, 경쟁력 뿐 만 아니라 지역전문화와 지배력을 갖춘 것으로 평가되어 잠재적 클러스터 기준에 합치하는 것으로 나타났다.
하천의 건강성을 평가하기 위해 일반적으로 수생태계 건강성 지표(TDI, BMI, FAI, HRI, RVI)가 사용되고 있다. 이 지표는 5가지 등급으로 구분하여 매우 좋음(A), 좋음(B), 보통(C), 나쁨(D), 매우나쁨(E)으로 구분된다. 하지만, 하천의 건강성 관점에서 수질, 토지이용, 지리적 특성, 경관지수와의 상관성을 바탕으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 하천의 수생태계 건강성에 영향을 미치는 환경적 인자들과의 관계성을 분석하여 수생태계 건강성이 '좋음'에 해당되는 하천으로 분류하고자 한다. 이를 통해 환경적 인자들의 임계값을 산출하여 하천 관리에 대한 구체적인 우선순위 설정 방안을 제안하고자 한다. 낙동강대권역을 대상으로 수질, 토지이용, 지리적 특성, 경관지수의 여러 변수 중 수생태계 건강성과의 관계에서 대표성을 나타낼 수 있는 환경적 인자를 선정하기 위하여 정준상관분석(CCA)을 수행하였다. 또한 모델 기반의 클러스터 분석을 활용하여 소권역별로 수생태계 건강성이 '좋음'에 해당할 확률을 파악하고, 여기에 해당하는 소권역에 대하여 각각의 환경적 인자에 대한 임계값을 정량적으로 평가하였다. 본 연구에서는 하천의 환경 인자들과의 관계를 분석하여 수생태계 건강성을 평가하고 하천 관리에 대한 구체적인 우선순위를 파악하는 방법을 제안한다. 주성분 분석 및 모델 기반 클러스터 분석을 사용하여 각 소권역에 대한 환경 인자의 임계값을 평가하고, 정책 결정자들이 하천의 건강성을 유지하고 개선할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.
현재 전세계적으로 과한 기술 연산용 리눅스 클러스터에 대한 연구와 개발이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 펜티엄 프로세서와 알파 프로세서 및 고속 이더넷을 이용한 리눅스 클러스터를 구현하고 이를 전산유체역학 분야에 적용하기 위한 선행연구로서 NAS의 병렬 벤치마크 프로그램인 NPB를 사용하여 리눅스 클러스터들의 성능을 비교 분석하였다. NPB 프로그램은 전산유체역학 분야의 해석프로그램에서 널리 이용되는 알고리즘들로 구성된 벤치마크의 프로그램으로 이를 이용한 성능 평가의 결과는 향후 리눅스 클러스터에서 실제 전산유체역학 코드들의 성능을 나타내는 중요한 지표가 될 수 있다. NPB 벤치마크 결과 리눅스 클러스터는 고가의 슈퍼컴퓨터에 비해 전산유체역학 분야에서 높은 가격 대 성능비를 보임을 알 수 있으며 이를 통하여 저비용 슈퍼컴퓨팅의 가능성을 제시하고자 한다.
본 연구는 경기도 남부지역의 대표적인 혁신클러스터인 판교테크노밸리를 연구대상으로 혁신클러스터의 성과 영향요인에 대한 실증분석을 통한 사례연구이다. 혁신클러스터의 평가를 위한 영향요인은 이론연구 및 문헌고찰을 통해 제도적 물리적 사회적 구성 요인으로 구분하여 도출하였다(정선양, 2012). 특히 정선양(2012)에서 제안된 클러스터 구성요인은 혁신클러스터 기능 및 역할에 대한 연구분석의 틀은 기존의 이론과 연구를 통해 통합되어, 최근 많은 연구에 의해 실증분석의 틀로 제안되고 있다(예: 임종빈. 2013; 임종빈 외, 2016; 이상욱 외, 2014). 본 연구는 기 제시된 제도적 요인, 물리적 요인, 사회적 요인을 중심으로 판교테크노밸리의 혁신클러스터의 성과에 영향을 주는 요인에 대하여 실증분석하고, 혁신클러스터내 기업들의 기술협력이 이들 영향요인에 어떠한 영향을 미치는 가를 다중회귀분석을 활용하여 분석한다. 이 같은 실증분석은 기존에 제시된 혁신클러스터의 영향요인에 대한 변별력을 제고하고, 실제적인 혁신클러스터 공간에서의 운영과 성장, 향후발전에 영향을 미치는 구성요소들을 도출하는데 유용성을 줄 것이다. 무엇보다도 본 연구는 혁신클러스터 영향요인을 도출함에 따라 혁신클러스터의 혁신평가 실증분석을 통해 지표의 변별력을 향상해주고, 새로운 지표개발 및 평가적용에 합리성 제고 등을 기여할 것이다. 직접적으로 동 연구는 연구대상 및 사례로 하고 있는 판교테크노밸리의 정책적 시사점을 제공한다.
본 연구에서는 최근 꾸준한 성장세를 보이고 있는 의료산업의 국내벤처기업에 대한 신용 평가를 위해 먼저 기업의 재무 요인과 비재무 요인을 구분하여 평가지표를 개발한 다음 Saaty(1980)의 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process; AHP)방법론을 적용하여 각 지표의 중요도(가중치)를 산출함으로써 의료벤처기업의 신용평가모형을 제시한다. 재무요인의 상위지표로는 수익성, 안전성, 활동성, 성장성, 생산성을 선택하였고, 각 상위지표에 대해서는 2개씩의 하위지표를 정하여 모두 10개의 지표를 설정하였다. 또 비재무적 요인의 상위지표로는 경영자 능력, 기술성, 시장성, 사업성, 신뢰성의 5개 영역을 정하고, 각 영역에 대해 2-5개의 하위지표를 정하여 모두 17개의 지표를 설정하였다. 신용평가지표에 대한 평가를 위해 원주의료기기클러스터 내 소재하고 있는 금융기관 및 보증기관의 심사역을 대상으로 설문조사를 한 후 이를 분석하여 평가지표에 대한 가중치를 산출하였다.
본 논문에서는 Bacterial Foraging Algorithm과 FCM(fuzzy c-means)클러스터링을 이용하여 TSK(Takagi-Sugeno-Kang)형태의 퍼지 규칙 생성과 퍼지 시스템(FCM-ANFIS)을 효과적으로 구축하는 방법을 제안한다. 구조동정에서는 먼저 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 입력 데이터 성분간의 상관관계를 제거한 후에 FCM을 이용하여 클러스터를 생성하고 성능지표에 근거해서 타당한 클러스터의 수, 즉 퍼지 규칙의 수를 얻는다. 파라미터 동정에서는 Bacterial Foraging Algorithm을 이용하여 전제부 파라미터를 최적화 시킨다. 결론부 파라미터는 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 추정되어진다. PCA(Principal Component Analysis)와 FCM을 적용함으로써 타당한 규칙 수를 생성하였고 Bacterial Foraging Algorithm을 이용하여 최적의 전제부 파라미터를 구하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터와 Rice taste 데이터의 모델링에 적용하였고 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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