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.
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 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.
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.
유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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