The study examines the U.S. Small Business Innovation Research (SBIR) program, with a focus on the recent Reauthorization, and compares, in the political context, the U.S. and East Asian countries-Japan, Korea and Taiwan-that adopted the U.S. SBIR program. For the systematic analysis and cross-country comparison, the study employs Kingdon (2003)'s framework-his political theory and Garbage Can Model-to identify political participants and processes underlying the SBIR Reauthorization and to analyze the differences in problem, policy, and politics streams between the U.S. and East Asian countries. For the cross-country comparison, specifically, the study uses various data sources such as OECD, Global Entrepreneurship Monitor, Hofstede's Cultural Dimensions, and World Value Survey. Based on the analysis outcomes, implications of U.S. practices on East Asian countries are extracted as follows. East Asian countries tend to: Have higher entrepreneurial aspiration while lower entrepreneurial activity and attitude than the U.S.; bear higher long term orientation and uncertainty avoidance while lower individualism than the U.S.; and have greater expectations of technology development and higher confidence in political parties while participating less in political action than the U.S. Drawing on the differences, the following policy recommendations are suggested. East Asian countries should: Improve entrepreneurs' access to resources (in particular, financial resource) in order to link their high entrepreneurial aspiration to actual entrepreneurial activities; cultivate failure-tolerating culture and risk-taking entrepreneurs, for instance, by providing a second chance to SBIR-participating businesses that failed to materialize their innovative ideas; and leverage their high expectations of new technology in order to take bold actions regarding their SBIR programs, and update the programs by drawing out constructive dialogues between SBIR stakeholders.
스케치는 직관적으로 정보를 표현할 수 있는 수단이나 실제 이미지와 비교하였을 때 추상화가 심하고 동일한 대상에 대한 스케치 임에도 변화가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 스케치에 기반한 이미지 인식에 도움이 되는 특성을 표현하기 어려웠는데, 딥뉴럴 모델의 발전은 이미지와 스케치라는 두 도메인에 공통으로 존재하는 특성을 발견할 수 있게 해 주었다. 본 논문에서는 스케치에 기반한 이미지 검색 기술의 최신 연구 동향을 소개한다. 이미지 검색 외에 스케치에 기반한 이미지 인식과 이미지 생성의 연구 동향도 함께 요약하였으며, 스케치 기반 연구에서 주로 활용되는 데이터셋 및 해당 데이터셋에 기반하여 측정한 검색 성능을 포함하였다.
본 논문은 탄도미사일 방어의 위성센서 효용성에 대해 추정기법을 이용하여 설명한다. 탄도미사일은 고유 비행특성상 대응시간과 대응수단을 극히 제한시킨다. 이러한 점에서 조기경보 및 감시위성은 중요한 의미를 지닌다. 미사일방어 체계의 DSP 위성과 SBIRS에 의한 미사일 발사위치 불확실성(LPU)과 중간 비행 단계의 위치불확실성(MLU)을 확장칼만필터를 사용한 추정이론에 의해 분석하고, 비회전형 DSP에 의한 상태 추정값의 불확실성을 회전형과 비교하여 정량적으로 제시했다.
Merits, attributes and challenges associated with the application of analytical modeling in electronics and photonics materials science are addressed, based mostly on the author's research during his tenure with Bell Labs, University-of-California, Portland State University, and small business innovative research (SBIR) ERS Co., USA. The emphasis is on practically important, yet often paradoxical, i.e., intuitively non-obvious, material behaviors. It is concluded that when material reliability is crucial, ability to effectively quantify it is imperative, and that analytical modeling is the most suitable, although never straightforward, technique to understand, explain and quantify material behaviors, especially in extreme, extraordinary and paradoxical situations.
Since the semiconductor manufacturing requires the silicon wafers with extraordinary degree of surface flatness, the surface polishing of wafers from ingot cutting is an important process for deciding surface quality of wafers. The present study introduces the development of wafer polishing equipment and, especially, the wafer polishing head that employs the forced self-driving of installed silicon wafer as well as the wax wafer mounting technique. A series of wafer polishing tests have been carried out to investigate the effects of self-driving function in wafer polishing head. The test results for wafer planarization showed that the LLS counts and SBIR of polished wafer surfaces were generally improved by adopting the self-driven polishing head in wafer polishing stations.
본 연구는 미국과 한국의 기술이전을 위한 제도 구축 과정을 살펴보고, 한국의 KAIST와 미국의 캘리포니아대학교의 사례를 통해 비교 탐색한다. 이를 위해 한국과 미국의 기술이전 정책과 제도가 형성되는 과정이 해당 대학의 제도 개선과 어떤 관계를 지니는지를 함께 비교하며, 정책적 시사점을 도출한다. 캘리포니아대학교는 1960년대부터 구성원의 기술이전 활동을 규제 또는 촉진하기 위한 규범과 지침을 제정하였다. 이러한 제도화는 특허관리에서 연구자로서의 올바른 행동 지침까지 규율하고 있다. 규범화와 관행을 통해 산학협력활동에 따른 위법과 적법의 경계를 명확히 함으로써 불확실성을 감소시켰다. 이에 반해, KAIST는 기술이전에 관하여 국내의 우수 사례이지만 제도 개선이 내부 요구보다는 정부의 정책방향에 좌우되는 바가 크다. 특히, 미국의 베이-돌 법안과 같은 정부차원의 법적 제도가 2002년에도 도입됨에 따라 아직 제도 구축의 초기단계에 머물고 있다. 본 비교 연구의 결과, 기술이전의 실질적 성공을 위해서는 대학에 기술이전 권한을 위임하고 대학 자율권을 확대해야 함을 시사한다.
인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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