본 연구는 클러스터 진화의 분석에 있어서 클러스터 적응주기 모델의 의의와 한계점을 비판적으로 검토하고, 이를 토대로 향후 클러스터 진화 분석을 위한 연구 과제를 제시하고자 하였다. 1980년대 이전까지 클러스터를 비롯한 산업집적지 연구는 특정 시점에서 경제 공간의 양상에 주목하는 '정태적 관점'을 기초로 이루어졌지만, 최근에는 '복잡적 응계'의 '진화'에 주목하는 '동태적 연구'로 패러다임이 전환되었다. 이에 역동적 지속적으로 진화하는 클러스터에 적절한 분석도구로 적응주기 모델이 주목받게 되었으나, 클러스터 및 그 진화의 속성에 맞게 수정 및 보완되어 클러스터 적응주기 모델이 등장하게 되었다. 클러스터 적응주기 모델은 자원축적, 상호의존성 그리고 회복력의 측면에서 클러스터 진화의 특성을 규명하고, 클러스터 진화 경로를 6가지로 구분하여 살펴 볼 수 있는 포괄적인 분석틀이지만, 모델의 확대 및 심화를 위해서 이론적 경험적 연구 측면에서 더욱 활발한 논의와 보완이 요구된다. 따라서 향후 클러스터 진화 분석에 있어서의 연구 과제로는 클러스터 진화 모델의 구체화 및 정교화, 회복력 개념의 강조 그리고 경험적 연구를 통한 모델의 적용가능성과 유용성의 검증을 제시하고자 한다.
본 논문은 혁신클러스터의 수명주기에 관한 논의를 심화하는 연구이다. 이를 위해 국내 대표적인 혁신클러스터인 대덕연구개발특구의 성장과 발전 과정의 사례를 연구대상으로 한다. 본 연구는 선행연구를 통해 혁신클러스터 정책의 특징을 살펴보고 혁신클러스터 수명주기 이론에 기반하여 특정한 혁신클러스터가 성장 단계별로 어떠한 정책을 통해 구축되고 활성화되었는지의 현상과 각 주기별 유형적 특성을 진화론적 관점에서 고찰한다. 특히 대덕연구개발특구의 성장단계를 구분하고 각 단계와 발전과정에서 제도 및 정책의 변화를 실증적으로 분석한다. 본 연구결과, 첫째, 본 연구에서 대덕연구개발클러스터는 진화적 관점에서 잠재기, 출현기, 성장기, 성숙기의 단계(dimensions)적 특성을 가진다. 둘째, 대덕연구개발특구는 기본적으로 정부주도적 하향식 구조를 가지고 있어, 상당히 포괄적이며 유연한 우산정책적 특성을 가진 혁신클러스터 정책 구조(governance), 조치(measurements), 도구(tools)가 적용되고 있다. 셋째, 이와 같은 수명주기의 각 분면과 단계에서 혁신장애로 인식되는 점을 대상으로 정책적 기조를 재조정하면서 적응적 발전하는 것이 포착된다. 이성에서 혁신클러스터의 성장측면에서 구조적 접근보다 미세하게 정책이 적용되어야 하고 발전과정에서 변형(transformation)되어야 한다. 본 연구 결과를 통해 혁신클러스터의 진화론적 관점에서 각 단계별 유형적 특징 및 진화의 방향을 고찰하여 정부의 혁신클러스터 정책개입의 효과제고를 위한 시사점을 제안할 수 있다.
본 연구의 목적은 클러스터 적응주기모델을 토대로 미국 수도권지역에 위치한 페어팩스 카운티 IT서비스산업의 진화경로를 탐색하는 것이다. 1970년대부터 현재까지 지역 IT서비스산업에 대한 문헌, 업체 및 고용수, 인터뷰자료를 이용하여 시기별 특성을 분석하였고, 1990~2011년 기간 동안 지역산업의 성장요인을 알기 위해 변이할당분석을 시행하였다. 적응주기모델에 따르면 페어팩스 카운티의 IT서비스산업은 클러스터 변화지속형 궤적을 보이고 있음을 알 수 있다. 지역산업은 국방성과의 지리적 근접성, 수도권이라는 지역적 특수성으로 인해 정부정책의 영향을 많이 받아왔다. 2000년대 후반 경기침체에도 불구하고, 지역 회복력이 높아 끊임없이 변모하는 클러스터 유형을 보이는 데에는 정부의 안정적인 수요와 기업의 역량강화, 지원부문과 기업 등 행위주체의 긴밀한 연계로 인해 충격으로부터 회복력이 높았다는 점과 지식기반서비스업이 정책변화나 경제, 산업기술적환경의 변화에 보다 유연적으로 적응하였기 때문이라고 판단된다.
LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Heirarchy)는 한정된 에너지를 가지는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비를 최소화하기 위한 대표적인 계층적 프로토콜이다. LEACH 에서는 노드들의 균형적인 에너지 소비를 위해 확률적으로 랜덤(Random)하게 클러스터 헤드를 결정한다. 이를 개선한 LEACH-C에서는 평균에너지 잔량을 구해 이를 넘는 노드를 중심으로 헤드를 선정하여 네트워크의 전체 주기를 늘리고자 하였다. 그러나 라운드가 지속될수록 에너지 평균잔량 및 네트워크 환경이 변화하기 때문에 이를 고려한 프로토콜 개선이 필요하다. 본 논문에서는 LEACH, LEACH-C에서 소모되는 에너지를 고려하지 않은 라운드타임 때문에 낭비되는 에너지를 줄이기 위한 새로운 라운드타임 설정을 제시하였다. 또한 클러스터 헤드 선정을 위해 임계값을 선정하여 이를 기준으로 라운드 설정 및 헤드 설정을 하였다. 실험결과를 통해 기존 프로토콜에 비해 향상된 성능을 보였고, 향후 이를 더 확대하여 다양한 환경에 적용해 보고자 한다.
본 연구는 클러스터 적응주기 모델에 기반하여 구미국가산업단지의 진화 과정의 특성과 그 내 외적 동인을 분석하였다. 구미국가산업단지는 공간적 산업적 영역의 확대를 통해 비약적인 발전을 거듭하면서 우리나라 대표적인 IT산업 클러스터로서의 위상을 차지하고 있다. 그러나 1990년대 이후의 성장기, 2000년대 중반 이후의 성숙기 그리고 2010년대 중반부터의 성숙정체기로 진화한 이후 쇠퇴기로 들어서고 있다. 이는 기반구축기에서 성장기를 거쳐 성숙기로 진화하기까지 구미국가산업단지에 크게 영향을 미쳤던 국제적 국가적 수준의 외적 동인이 아닌, 대기업의 역외 유출, 중소기업의 미흡한 연구역량 그리고 획기적인 제도적 기반의 미흡과 같은 내적 동인이 중소기업들의 경영상 어려움을 가중시켰기 때문이다. 따라서 외부 충격에 대한 회복력 강화를 통해 구미국가산업단지가 재활성화기로 진화하도록 하기 위해서는 무엇보다 국가적 차원에서 영세 소기업의 역량강화에 초점을 두고 중앙정부 및 지자체, 그리고 지원기관의 역할을 보다 확대할 필요가 있다. 또한 지역경제를 이끌어 갈 중견기업을 집중적으로 육성시켜 이를 지역에 성공적으로 뿌리내리게 하여 구미국가산업단지가 지속가능한 혁신 생태계로 거듭날 수 있도록 해야 할 것이다.
유전자 데이타의 클러스터링은 방대한 유전자 정보를 발현 정도에 따라 비슷한 그룹으로 나누어 분석하는 방법으로 유전자의 기능을 분석하는데 사용되어 왔다. 클러스터링의 한 종류인 퍼지 클러스터링은 하나의 샘플이 소속정도에 따라 여러 그룹에 동시에 소속되도록 나누는 방법으로, 하나의 유전자 데이타는 여러가지 유전 정보를 가칠 수 있기 때문에 유전자 발현 데이타의 분석에 보다 적절한 방법이다. 그러나 보통 클러스터링 방법은 초기 값에 민감하고, 지역해에 빠질 수 있는 단점을 갖는다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 진화 연산을 이용한 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 이때, 적합도 평가를 위해서 모든 데이타에 대해 동일한 기준을 적용하는 베이지안 검증방법의 단점을 개선하여, 데이타의 특성 을 고려하여 결정된 적용적 ${\alpha}$-cut 기반 평가방법을 사용한다. SRBCT 데이타와 효모 세포주기 데이타를 이용해 실험을 하고 결과를 분석하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드와 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 대표적 프로토콜인 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)와 HEED(Hybrid, Energy-Efficient Distributed Clustering Approach)의 클러스링 기법에 대하여 분석하고 이를 토대로 데드노드의 최대 지연 발생과 네트워크 라이프 타임을 증가하기 위한 새로운 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 방식은 클러스터 헤드가 각 멤버노드의 잔여에너지 정보와 싱크노드와의 위치 정보를 기반으로 최적의 전송 효율을 위한 노드를 선출 하고, 선출된 노드는 이후 데이터 전송과정에서 클러스터 헤드로부터 데이터를 전송받아 싱크노드로 전송하는 방식으로, 네트워크를 형성하는 개별 노드의 에너지 소비를 균등하게 하여 네트워크의 전체 수명을 증가시키는데 본 연구의 목적이 있다. 제안한 방식의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 클러스터링 기법과 비교 분석하였다. 그 결과, 기존의 기법에 비해 네트워크의 생명주기가 약 5~10% 향상되는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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