실리콘펜 또는 케임브리지 현상으로도 알려져 있는 케임브리지 클러스터는 생명공학 산업 및 정보통신 산업에 특화되어 있는 혁신 클러스터로 잘 알려져 있다. 본 연구는 케임브리지 클러스터의 진화구조를 트리플힐릭스 관점을 중심으로 고찰한 것이다. 케임브리지 클러스터는 케임브리지대학을 중심축으로 형성된 자연발생적 클러스터로 간주할 수 있으나, 오늘날 케임브리지가 세계적인 첨단산업 클러스터의 기반을 갖추게 된 밑바탕에는 1960년대 후반에 결성된 산-학-관 협력체인 '케임브리지지역발전위원회'의 활동과 그 결과로 만들어진 모트보고서가 중요한 영향을 미쳤다. 그 후 1970년대부터 본격화된 클러스터의 성장과정에는 케임브리지대학의 칼리지들이 조성하기 시작한 사이언스 파크와 케임브리지대학의 스핀오프(스핀아웃) 활동이 활발하게 나타났다. 클러스터 진화의 역동성을 주도하는 지역 내 스핀오프 활성화의 기저에는 케임브리지 지역에 오랜 세월 누적되어 온 기업가주의 문화와 창업 및 기업 활동을 촉진하는 기업가 네트워크와 사회자본의 영향이 중요하게 작용했다. 그러나 2000년대 들어 대학의 재정 지원을 축소하고 기업가적 대학으로의 전환을 유도하는 정부의 정책기조가 심화됨에 따라 케임브리지대학의 스핀오프 활동은 크게 위축되었고, 이것이 케임브리지 클러스터의 역동적 진화를 위협하는 요소로 작용하고 있다.
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.
1950년대에 조성된 RTP는 계획적으로 조성된 첨단 산-학 복합단지임과 동시에 외생적 발전 전략으로 클러스터 기반을 구축한 후, 성장 과정에서 내생적 발전 역량을 갖추게 된 흥미로운 사례이다. 본 논문에서는 외생적 발전 전략에 의해 계획적으로 조성된 RTP가 어떻게 성공적인 진화 경로를 밟게 되었는지, 그 과정과 요인을 트리플 힐릭스 공간의 구축 과정을 통해 분석하였다. RTP의 클러스터 형성 초기에는 지식 공간의 존재와 역할이 중요했으나, RTP의 고도성장기에 지식 공간이 미친 영향은 상대적으로 미흡했다. 반면에, NC 과학기술위원회는 트리플 힐릭스 합의 공간으로서, RTP의 조성단계에서부터 지금까지 클러스터의 경로파괴적 진화를 견인한 핵심 주체라고 할 수 있다. 그리고 RTP의 지속적 진화 과정에는 노스캐롤라이나 생명공학연구센터(NCBC)와 노스캐롤라이나 마이크로일렉트릭센터(MCNC) 등과 같은 혁신 공간은 클러스터의 트리플 힐릭스 상호작용을 유발하는 핵심 중개기관의 역할을 수행했다. 오늘날, RTP에는 합의 공간을 중심으로 지식 공간과 혁신 공간이 연계되는 구조를 통해 트리플 힐릭스 공간이 구축되어 있으며, 이를 통해 기존 산업 생태계의 역동성을 유지하면서도 새로운 산업 생태계가 성장하는 이른바 역동적 진화 구조를 나타내고 있다.
본 논문의 목적은 미국 노스캐롤라이나 주의 세계적인 첨단산업 클러스터인 리서치트라이앵글파크(RTP)를 대상으로 클러스터의 진화를 추동하는 트리플 힐릭스 주체들의 역할을 밝히는데 있다. 먼저, 노스캐롤라이나 주정부는 RTP 개념의 구상단계에서부터 트리플 힐릭스 거버넌스 체계를 갖추고 촉진자적 지방정부의 역할을 수행함으로써 RTP가 첨단산업 클러스터로 진화를 하는데 매우 중요한 역할을 하였다. 둘째, 지역 대학들은 RTP의 성장 속도에 비해 기업가주의적 모델로의 전환이 다소 지체된 결과, 클러스터의 진화 역동성에 미치는 영향은 다소 제한적 수준에 그치고 있다. 셋째, RTP는 클러스터 형성 초기 단계부터 지금까지 대기업 중심적 지배구조를 취하고 있으나, 과거에 비해 대기업 스핀오프의 증가 및 산-학-연 네트워크의 활성화를 통해 클러스터의 내생적 발전 기반을 갖추어 나가고 있다. 마지막으로, RTP의 지속적 진화에는 외생적 발전 모델에서 트리플 힐릭스 체계의 구축을 통해 내생적 발전 모델로의 전환이 중요한 영향을 미친 것으로 판단된다.
컴포넌트 재사용을 위해 다양한 분류 방법들이 개발되어 왔다. 이러한 분류 방법들은 사용자가 필요로 하는 컴포넌트들을 쉽고 빠르게 접근하는 것을 돕는다. 전통적인 분류 방법들은 분류 구조 생성을 위한 도메인 분석 노력, 컴포넌트 사이의 관계 표현, 도메인 진화에 따른 분류 구조 유지 보수의 어려움, 그리고 한정된 도메인 적용과 같은 문제들을 포함한다. 본 논문은 이러한 문제들을 언급하기 위해 복합 클러스터 분석 기반의 컴포넌트 분류 방법에 대해 묘사한다. 안정적인 분류 구조 자동 생성을 위해 계층 클러스터 분석 방법과 새로운 컴포넌트의 자동 분류에 대해 비계층 클러스터 분석 개념은 결합된다. 제안된 방법에 의해 생성된 클러스터 정보는 관련 컴포넌트들에 대한 도메인 분석 과정을 지원할 수 있다.
본 연구의 목적은 클러스터 생애주기 분석을 기반으로 서울디지털산업단지의 진화 경로와 역동성을 분석하는 것이다. 1960년대 중반부터 1990년대 후반까지 업체수와 고용자수 변화를 중심으로 구로공단의 발생-성장-유지-쇠퇴의 생애주기를 구분하고 시기별 특성을 분석하였다. 1990년대 후반 이후 업체수와 고용자수가 급증하였고, 소규모 기술집약 중소기업과 지식기반 서비스기업이 서울디지털산업단지의 성장과 구조재편을 주도하였다. 이것은 지식산업센터(아파트형공장) 증가로 가능했으며, 2000년대 중반 이후에는 지식기반 클러스터로의 변환의 생애주기 모습을 보여준다.
지역경제의 성공에 있어 산업클러스터의 중요성에 대한 증대된 인식에도 불구하고, 구산업지구에 대한 클러스터 정책의 효과성에 대해서는 그다지 많은 관심이 모이지 못했다. 이들 지역 중 상당수에서는 아직 산업클러스터가 작동하고 있거나 재도약을 위한 새로운 전략이 모색되고 있다. 본 연구는 구산업지구에서 대한 산업클러스터 정책의 효과성을 산업클러스터의 진화적 성격에 대한 이해로부터 찾으려 한다. 이를 위하여 유럽 구산업지구의 변환에 대한 선행연구들을 고찰하고, 어떻게 클러스터 정책이 주요한 정책수단으로 등장하게 되었는지 살펴본다. 본 연구는 또한 영국의 북동지 역에서 어떻게 철강산업의 공급체인이 형성되었는지 사례 연구를 통해 살펴본다. 마지막으로 본 연구의 결론은 클러스터 형성 과정에서의 정책적 개입의 타이밍을 어떻게 잡을 것인지를 보여주는 자료에 초점을 맞추고 있다.
단백질 일차 구조(아미노산 배열)에 대한 상동 검색은 유전자나 단백질의 기능과 진화 과정을 유추하기 위한 필수 연산이다. 그러나 진화 단계가 멀리 떨어진 경우 단백질 일차 구조는 보존되지 않기 때문에 단백질의 공간적 구조에 대한 유사 검색을 통해서만 진화 단계를 유추할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단백질의 공간적 구조를 표현하는 단백질 이차 구조를 대상으로 하여 RDBMS상에 쉽게 구현이 가능한 인덱싱 방안을 제안한다. 제안된 인덱싱 방안은 클러스터링 기법과 LookAhead 개념을 활용하여 Exact Match, Range Match, Wildcard Match 질의를 신속하게 처리한다. 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위하여 실제의 단백질 데이타를 대상으로 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 Exact Match의 경우 6.3배까지, Range Match의 경우 3.3배까지, Wildcard Match의 경우 1.5배까지의 개선된 검색 성능을 가지는 것으로 나타났다.
인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.
본 논문에서는 TSK 퍼지 모델을 위한 온라인 식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 거리를 이용하여 TSK 퍼지 모델에 대한 전건부의 구조를 식별하고, 재귀적 최소자승법으로 후건부를 구성하는 부분 선형 함수들의 매개 변수를 구한다. 대부분의 다른 연구들에서는 전건부의 구조를 구하기 위해서 클러스터링을 수행할 때 입력 공간에서만 고려하였으나. 제안된 알고리즘에서는 입력 공간 및 출력 공간 모두에서 고려하여, 아웃라이어를 효과적으로 배제할 수 있다. 기존의 대부분의 다른 알고리즘에서 샘플 데이터자체를 클러스터의 중심으로 사용하여 잡음에 민감한 단점이 있었으나, 제안된 알고리즘에서는 데이터 자체를 클러스터의 중심으로 사용하지 않아 잡음에 대해 민감하지 않다. 제안된 알고리즘은 많은 데이터의 저장을 필요로 하지 않고, 한 번 통과함으로써 모델을 구할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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