The digital economic environment of next generation, which digital high-technology industry appears to be the economic center of the high degree of industry structure, is expected to be developed as the existing traditional industry is merged with high tech digital one. The developing system of contents policy for digital industry means the policy and vision, and strategic structure which get the mechanism of contents industry structure to work. The promotion organization of digital contents policy is requested to secure the framework of digital contents industry based on cluster, the infra framework of digital infra culture, the infra framework of industry-academic cooperation, and the overall digital contents based on motive policy for the vitality of the youth. The application of digital contents policy may lead to establish the framework of the growth for the every unit of industry with the cluster oriented system.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.19
no.4
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pp.764-781
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2016
During the last two decades, industrial cluster policies for promoting regional economic growth and industrial development have been flourishing all over the world. Even though cluster policies have partly contributed to regional industrial growth and innovation capabilities, they have long been blamed for regional industrial lock-ins and declining regional industrial resilience because of applying homeogenous cluster policies and regional specialized strategic industrial promotion policies for various localities, which are based on so-called 'selection and concentration' principle. This paper suggests postcluster policy focused on placed-based smart specialization and regional business platform strategies.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.12
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pp.8550-8555
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2015
The research goal of this paper is to find the cluster policies for the federal and provincial governments through German Cluster Politics. This paper consists of five chapters. In the first chapter the theoretical background for the Cluster is examined. The next chapter details the research method for the federal and state German Cluster Policy study. The results of this paper show that the federal and state German Governments may co-operate or compete in cluster politics. Additionally, this research falls under EU Political Research under the umbrella of the EU. This cluster policy research also provides implications for the Korean Government in the long term.
Globalization and knowledge-based economy have increased the importance of local areas as the units of global competition. Therefore, the meaning of localities has been emphasized as the core value of economic activities. In this context, innovation cluster has been recognised and emphasized as effective policy measure for innovation. Therefore, most countries have been trying to develop innovation clusters with their expectation for a rapid growth of economy. Nevertheless, there have been minimal empirical researches on innovation cluster. Therefore, for suggesting implications that activation factors of innovation cluster are to have an effect on tenant's business activities, this study conducted a literature review for the theories of regional innovation system(RIS) and innovation cluster. As a result, the activation factors of innovation cluster were classified into institutional, physicals, and social factor. The case of Gyeonggi province's innovation cluster policy was examined for an empirical analysis. Data were analyzed using ordered logistic regression. The results were as follows:First, Institutional and Infra factors had a positive influence on firms' business activities in every empirical test, so they were the most important activation factors of innovation cluster. Second, regarding the interactive effects of financial support, the interactive effects between financial support and Infra factor had a positive influence on the firms' business activities, according to the result of the empirical test.
It is generally understood that clusters are the promoters of innovation and therefore, the attention of researchers has been increasingly to discern the factors driving innovation among the firms in a cluster, especially in a high-tech cluster. In this study, we identify the variables capturing the nature of a firm that possibly impact the absorptive capacity of a firm and subsequently ascertain their impact on the degree of interactions between a firm, and other firms and associated institutions within and outside a cluster, respectively. Furthermore, we probe the influence of these interactions as a whole on firm-level innovation. The study was carried out in the context of Bengaluru, which houses the densely interconnected network of innovation-intensive high-tech manufacturing firms forming a high-tech manufacturing cluster. Data were drawn from 101 high-tech manufacturing firms belonging to electronics, machine tools, electrical and pharmaceutical industries. Based on the cluster analysis and subsequent graphical analysis on each of the three profiled clusters, it was found that size and origin of a firm have significant impact on the degree of firm's interactions. In turn, higher dynamism of firms in terms of degree of interactions led to higher innovation performance.
Summary: This paper analyzes Indian software industry in the perspective of innovation cluster. The research shows that the software industry has been following an upstream clustering process, where the major value activity is expanding from low value product/services to high value product/services. The growth of software industry could be successful because there was appropriate initial condition of Bangalore, such as the availability of high qualified human resources, excellent research institutes, small high-tech companies. The role of government was helpful for the late growth of software industry but not a critical factor for the initial development of the S/W cluster. It is suggested that government should consider the initial condition of a concerned location critically to implement a cluster-type innovation policy.
Innovation clusters are essential in the economic development of many developed countries across the world. While they present ways for under-developed and developing countries to grow their economies, fully operational innovation clusters are yet to be established in Nigeria. Many experts argue that learning from experience is an effective way of galvanizing economic development. Therefore, in this study, an empirical analysis involving a multi-variable quantitative analysis was used to examine the factors that influence the performance of the Daedeok Innopolis Innovation Cluster (South Korea). The results obtained show that the investment in education, Research and Development (R&D), labor capacity of key players within the innovation cluster, and the transfer of technology (within the cluster) were essential factors that influence the performance of the Daedeok Innopolis Innovation Cluster.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.103-105
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2017
Hadoop MapReduce is a processing framework in which users' job can be efficiently processed in parallel and distributed ways on the Hadoop cluster. MapReduce task schedulers are used to select target nodes and assigns user's tasks to them. Previous schedulers cannot fully utilize resources of Hadoop cluster because they does not consider dynamic characteristics of cluster based on nodes' availability. To increase utilization of Hadoop cluster, this paper proposes a novel task assignment policy for MapReduce that assigns a job tasks to dynamic cluster efficiently by considering availability of each node.
The cultural cluster in Chuncheon was initiated in the late 1990s with the combination of diverse components, which were companies, a local government entity, educational institutions, and human resources. In order to hold ability of standing on its own way in a hard time when the local cultural industries could not had developed by themselves, it urgently required the encouragement policy in the name of industry development. GIMC (Gangwon Information & Multimedia Corporation) was established in this situation, and policy strategies for promoting the cultural cluster was decided on the basis of GIMC's strategies. This article analyzes the evolution process of the local cluster and suggests characteristics of its every stage--initiation, development, and decline--on the basis of cluster competition concept because of the problem to deal with the evolution process of cluster from the existing viewpoint. This article finds out that Chuncheon cluster embarked on cultural cluster strategies without concerning basic elements which had to be prepared from the initial stage. This problem worked as the serious obstacle hampering development of Chunchen cluster. This problem was the matter of policies in providing a direction of industry development as well as leading a local cultural cluster and led to a result of weakening the connection among cluster components. As a result, this article shows that the current status of Chuncheon cultural cluster is being entered the decline stage, and, therefore, suggests that the advanced policy to promote cluster for a next round is urgently needed. Stable closing the first round of cultural cluster policies and thorough preparation for the second round is the only practical solution to minimize side effects of cluster decline. It is the prerequisite to restore trust and, at the same time, reinforce relationship between members who consist of Chuncheon cultural cluster.
This study investigates how characteristics in the value-chain industrial cluster affect the R&D investment and the output of firms in each industries. For this, we try to extract the inter-industrial networking structure from the input-output table in which 17 manufacturing sectors are included. In particular, we will give shape to the "unit structure" which shows the intermediary flows of goods and services between industries in order to get an unit of final demand in a certain industry. Using this "unit structure", we can try the inter-industrial networking analysis and get some indices of centrality and centralization related to the characteristics of each industries in the value-chain industrial cluster. The results show that the centrality in the value-chain industrial cluster does not have any consequence for the R&D investment and the output in each industries. However, there is a correlation between the centralization in the value-chain industrial cluster and the R&D investment and the output of firms in each industries. These results may be very suggestive in bringing up a new frame of industrial cluster policy in a macro level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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