창조산업의 핵심 분야인 디자인산업은 창조산업클러스터를 형성하면서 도시의 문화경제에 상당한 비중을 차지하고 있으나 그동안 별다른 학술적 관심을 받지 못하였다. 본 논문은 중구 을지로와 마포구 홍대앞 두 지역을 중심으로 창조산업클러스터 형성에 관여하는 지역적 요인을 집적경제, 파생효과, 제도적 환경의 차원에서 파악하였다. 연구방법으로는 "서울시사업체현황" 자료를 분석하고 14명의 디자이너를 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 분석결과 을지로의 디자인산업클러스터는 인쇄업에 대한 의존이 강하여 전통적 의미의 클러스터에 머물러 직접적이고 경제적인 산출 외에 도시경제에 미치는 영향이 제한적이었던 반면, 홍대앞 디자인산업클러스터는 대학과 예술시장, 복합 문화소비 공간의 창출, 디자이너의 능동적인 활동을 중심으로 창조산업클러스터의 특징을 가지면서 다양한 방식으로 도시경제에 기여한 것으로 볼 수 있다. 이와 같은 비교분석 결과는 창조산업 클러스터의 형성과정에서 지역의 산업적 배경 못지않게 창조적 개인들의 활동과 유입을 자극할 수 있는 대학 등의 환경 요인이 가지는 중요성을 보여준다.
본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 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.
본 논문에서는 전형적인 비선형 회귀문제를 다루기 위해 슈뢰딩거 방정식에 의해 표현되는 Hilbert공간에서 수행되는 Quantum 클러스터링과 Mountain 함수를 이용하여, 수치적인 입출력데이터로부터 TSK 형태의 자동적인 퍼지 if-then 규칙의 생성방법을 제안한다. 여기서 슈뢰딩거 방정식은 분석적으로 확률함수로부터 유도되어질 수 있는 포텐셜 함수를 포함한다. 이 포텐셜의 최소점들은 데이터의 특성을 포함하는 클러스터 중심들과 관련되어진다. 그러나 이들 클러스터 중심들은 데이터의 수와 같으므로 퍼지 규칙을 생성하기 어려울 뿐만 아니라 수렴속도가 느린 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 밀도 척도에 기초한 클러스터 중심의 근사적인 추정에 대해 간단하면서 효과적인 Mountain 함수를 이용하여 효과적인 클러스터 중심을 얻음과 동시에 적응 뉴로-퍼지 네트워크의 자동적인 퍼지 규칙을 생성하도록 한다. 자동차 MPG 예측문제에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존 문헌에서 제시한 예측성능보다 더 좋은 특성을 보임을 알 수 있었다.
클러스터링은 주어진 임의의 데이터 중에서 유사한 성질을 지닌 데이터를 복수개의 그룹으로 조직화하는 기법이다. 이를 위해 K-Means, Fuzzy C-Means(FCM), Mountain Method(MM) 등과 같은 많은 기법들이 제안되었고 또한 널리 사용되어지고 있다. 그러나 이러한 기법들은 초기값에 따라 클러스터링 결과가 크게 달라지는 단점이 있다. 특히 가장 널리 사용되는 FCM 기법은 잡음 데이터에 취약하며, 주어진 입력 데이터의 클러스터 내부분산을 최소화 하는 방법을 사용하기 때문에 클러스터링 중심의 왜곡 현상이 발생한다. 본 논문에서는 데이터 가중치에 근거한 비례적 근접데이터 병합을 통하여 클러스터 중심 왜곡을 저감하며 초기값에 영향을 받지 않는 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 FCM으로 얻어진 클러스터 중심과 제안기법을 적용하여 얻어진 클러스터 중심에 대한 비교 검토를 통하여 제안기법의 효용성을 확인한다.
칼라 영상 분할의 한 방법으로 fuzzy C-means를 이용한 방법이 많이 연구되었으나, 이 방법은 클러스터의 개수가 정해져야 사용할 수 있는 방법이다. 분할해야 할 데이터가 많은 경우 예비 분할을 수행하여 예비 분할 되지 않는 데이터들에 대해서 상세 분할을 fuzzy C-means를 사용하여 분할 하나 예비 분할된 데이터의 클러스터 중심과 상세 분할로 만들어진 클러스터의 중심과는 연계성이 없어진다. 본 연구에서는 이것을 보완하기 위하여 차감 클러스터링을 사용하여 칼라 영상의 클러스터의 개수와 중심을 구한 후, 이것을 이용하여 영상을 예비 분할하고 중력을 가진 fuzzy C-means를 사용하여 분할되지 않은 나머지 부분과 클러스터의 중심을 최적화 시켜 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법의 정성적인 평가를 수행하여 본 논문에서 제시된 방법이 우수함을 보인다.
클러스터에 관한 경제지리학, 클러스터 사고 틀과 지표에 관한 기존의 사례와 연구에 대한 비판적 검토를 통해 본 연구는 행위주체 클러스터 사고 틀에 기반한 일반적인 클러스터 지표를 개발하고 이를 제시한다. 기존의 연구와는 달리, 클러스터가 기업뿐만 아니라 다양한 공공, 민간 행위주체 간의 복잡한 조정 메커니즘을 수반하여 이들 간의 학습 시스템으로서 클러스터가 이해될 수 있다는 점에서, 본 연구는 개별 또는 집합적인 행위주체가 수행하는 적응적이고 전향적인 역할을 강조한다. 이를 바탕으로 사용 가능한 클러스터 사고 틀과 지표들이 기존 연구들에 대한 수정과 보완을 통해 제시된다. 이러한 지표는 매우 포괄적이고 확정적인 것은 아니지만, 클러스터 정책입안자나 주요 행위주체들에게 해당 클러스터 발전의 적정한 측정과 그에 따른 발전방향을 제시하는 유용한 척도로서 기능할 수 있을 것이다.
본 논문은 혁신클러스터 추진의 전략방향 설정을 위해서 클러스터 현황을 클러스터분석을 통하여 살펴보았다. 클러스터 분석은 클러스터 내에서 일어나는 다양한 형태의 협력을 파악하고 정책적인 대안의 도출을 위해 활용되는 실제적인 분석도구이다. 이에 본 논문에서는 광교테크노밸리의 발전단계에 따른 협력현황 분석을 위하여 산학연협력체계 분석과 진단을 위한 클러스터분석(Cluster Analysis)을 실시하였다. 클러스터 분석결과 광교테크노밸리내 입주기업의 산학연 협력경험은 67.3%로 매우 높은 것으로 나타났다. 대학과 기업과는 연구개발, 연구기관과는 장비활용 중심으로 협력하고 있었다. 또한, 산학연 협력의 지원정책수요는 협력기관 현황제공, 기술별 정보취득 지원 등 다양한 부문에서 협력의 수요가 존재하고 있었다. 이러한 분석결과를 토대로 혁신클러스터 구성단계를 넘어서 확장단계로 발전하기 위해서는 첫째, 혁신클러스터 발전을 위한 새로운 비전을 조속히 제시하고 단지인근에서 입주기업의 산학연협력의 활성화를 위한 지원을 추진해야 한다. 둘째, 혁신클러스터 단계별 발전을 위한 통합적인 지원역량 강화가 필요하다. 마지막으로 인근의 타 혁신거점과 정책적 네트워크 구축을 통해서 타 혁신클러스터의 자원과 역량을 활용할 수 있는 지원망 구축이 필요하다.
세계적 식품 클러스터인 네덜란드 푸드밸리의 회원사들은 클러스터의 주요 기능으로 거론되는 네트워크 형성, 수요 창출 그리고 혁신 프로세스 관리 지원 중, 구성원들을 연결하는 네트워크 형성 기능이 푸드밸리의 가장 중요한 역할로 인식하고 있다. 또한 중소기업 입장에서는 국제화 지원도 푸드밸리의 주요 역할로 기대하고 있는 것으로 확인하였다. 이에 효과적인 네트워크 구축과 개방형 혁신을 위한 적절한 환경을 조성할 수 있는 네덜란드 푸드벨리는 네덜란드 농식품 업계에서 앞으로 더욱 중요해질 것으로 전망된다. 세계 식품시장의 성장에 대응하고 국내 식품산업의 성장을 효율적으로 도모하기 위하여 정부는 2008년부터 전라북도 익산시에 '국가식품클러스터'를 조성하고 있다. 우리 정부도 와게닝겐 대학을 연구 중심으로 성공을 주도하는 푸드밸리를 거울삼아 익산 지역의 농·생명 융합 중심 대학을 농·식품 창조혁신의 연구 거점으로 활용하여 익산 식품클러스터가 회원사간 네트워크 활동을 이끌어 국내 식품 산업의 혁신과 발전을 이끌 수 있는 역할을 최우선적으로 수행해야 한다. 이와 함께 국가식품 클러스터가 식품 산업과 문화의 수출 거점이자 식품산업의 고부가가치화를 통한 농·식품 성장을 주도할 수 있는 중심으로 자리매김할 수 있도록 지원을 아끼지 않아야 한다.
소공인클러스터의 지원정책은 소공인클러스터의 지역적 특성을 반영해야 하지만, 유관기업의 통상적인 정보 수집을 기반으로 비슷한 정책만 내놓고 있다. 소공인클러스터의 지역적 특성이 파악이 안 되므로 지원정책에 반영이 되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 소공인클러스터의 특성을 클러스터의 특징인 국지화, 네트워킹/착근성, 혁신시너지/집단학습의 형성요소로 분석하였으며, 분석된 형성요소를 기반으로 발달단계를 적용해 보았다. 같은 업종이어도 지역적 특성이 다를 수 있으므로, 서울시 의류봉제업의 대표적인 클러스터인 창신지역과 장위지역의 소공인클러스터를 지역적 특성과 발달단계로 비교 연구하였다. 의류봉제 소공인클러스터의 특성 분석 결과, 국지화에서 동종업체 집적은 창신지역이 장위지역보다 높게 나타났으며, 네트워킹/착근성에서 두 지역 모두 잘 형성되어 있었다. 하지만 혁신시너지/집단학습의 협업에서 창신지역은 디자이너 중심으로 장위지역은 소공인 중심으로 이루어져 있고, 박람회 및 세미나 참여와 샘플 및 제작에 있어 창신지역은 적극적인 반면 장위지역은 소극적으로 나타났다. 두 형성요소로 살펴본 결과, 두 지역의 소공인클러스터의 발달단계는 창신 의류봉제 소공인클러스터의 경우 산업지구를 넘어 혁신지구로 진행되고 있고, 장위 의류봉제 소공인클러스터는 산업지구에 머물러 있는 것으로 분석된다. 창신과 장위 의류봉제 소공인클러스터는 지속적인 성장을 위해서는 두 지역의 특성과 발달단계를 반영한 정부의 지원정책이 필요하다고 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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