한국의 클러스터사업은 광역발정정책의 추진과 전국적인 산업단지 연계를 위해 구조적 변화를 추진해 왔다. 정부는 산업단지내로 연구소, 지원기관, 대학을 끌어들이고 밀접한 협력 네트워크를 통한 성장잠재력을 제고시키기 위하여 많은 노력을 기울여 왔다. 특히 미니클러스터는 산학연과 지원기관이 참여하는 통합 협의체로써 네트워크 활동을 통해 각종 지원을 제공하고 산학연 협력을 통한 사업기회를 발전시키는 등 다양한 네트워크 활동을 수행하였다. 본 논문은 미니클러스터의 자생적이고 지속가능한 성장을 달성하기 위한 세 가지 전략을 제시한다. 무엇보다 먼저 참여회원들을 유인할 수 있는 유익한 컨텐츠를 제공하여야 한다. 다음으로 미니클러스터 이니셔티브를 추진할 필요가 있다. 마지막으로 협력적 문화를 조성할 필요가 있다.
위성항법기반 교통인프라 클러스터는 육상교통 환경의 사용자가 정밀위치결정이 가능한 위성항법 보정정보 및 무결성 정보를 방송하는 인프라이다. 이는 실제로 신뢰성 있는 차로구분이 가능한 수준의 위치 결정이 가능하도록 한다. 그러나 정밀위치결정 보정정보 제공 서비스를 전국에 제공하기 위하여 새로운 부지 선정 및 지역수신국 구축은 큰 비용과 상당 기간의 소요에 대한 부담이 있다. 그리하여 본 논문에서는 상시기준국을 이용하여 위성항법기반 정밀위치결정 교통인프라 (NETPPI-LT; network-based precise positioning for land transportation) 클러스터 구성 및 설계 기준을 제시하고, 이에 따라 전국단위 클러스터를 설계하여 제안하였다. 이러한 클러스터 설계안의 정밀위치결정 사전 성능을 공간이격오차 기반으로 분석하여 클러스터 설계안의 정밀위치결정 사전 성능으로 그 적합성을 검증하였다.
Purpose - This study incorporated the success factors of bio cluster and provided the ways to utilize them for managing the performance of bio cluster. The aim of this study was to present an integrated framework for the success factors of the bio cluster by combining the literature and case studies, and to measure and manage the performance of the bio cluster. Research design, data, and methodology - This study combined the literature review with the case study. We reviewed the literature on the success factors of the bio cluster presented by existing studies. We studied some cases of how these factors are actually applied in the bio cluster also. We integrated the success factors of bio cluster based on both the literature review and the case study. Results - The success factors of the bio cluster presented in this study as an integrated framework were defined as six factors: knowledge base and expertise, industrial infrastructure, funding and investment, government support, start-up activities and innovation activities. These success factors can be measured and managed by some performance indicators of each factor. Conclusions - Through this study, we can identify the integrated success factors of the bio cluster and understand how these factors work in bio cluster. In addition, this integrated framework of success factors will be effectively utilized to measure and manage the performance of the bio cluster.
Purpose: The purpose of this study was to investigate symptoms experienced by patients who reported fever at the emergency room (ER) and to identify any existing cluster of symptom related to fever. Methods: The study used a retrospective and descriptive design with secondary data analysis. Data were abstracted from 665 medical records of patients with fever who visited ER from September 1, 2015 to August 31, 2016 at a tertiary hospital. Results: The most frequently reported symptoms included cold (43.9%), myalgia (24.1%), headache (16.2%), general weakness (15.3%), respiratory symptoms (12.3%), gastrointestinal (GI) symptoms (12.0%), mental change (4.5%), sweating(1.8%), and warmth (0.9%). Analysis of the symptoms related to fever revealed seven symptom clusters; Cluster 1 (n=190) included cold (100%) and myalgia (28.9%); Cluster 2 (n=37), headache (100%) and myalgia (32.4%); Cluster 3 (n=33), GI symptoms (100%), general weakness, headache, and cold; Cluster 4 (n=34), cold (100%), myalgia, headache, and respiratory symptoms; Cluster 5 (n=241), respiratory symptoms (10.8%); Cluster 6 (n=76): myalgia (75.0%) and general weakness, and Cluster 7 (n=54), cold (87.0%), general weakness, and respiratory symptoms. Conclusion: The results of this comprehensive symptom assessment are hoped to be helpful in developing better symptom management for ER patients with fever than before. Further research is warranted to verify the symptom clusters of this study in different clinical settings.
A representative group of 38 improved basmati lines including maintainers of sterile lines were studied for genetic diversity utilizing Mahalanobis $D^2$ statistics. A wide diversity was observed having ten clusters with high intra- and inter-cluster distance. Heterosis was estimated utilizing the cytoplasmic male sterile lines from the clusters having high intra- and inter-cluster distance. Highly heterotic hybrids were obtained from the hybridization programme. Cross combinations IR68281A/Pusa 1235-95-73-1-1, IR68281A/RP 3644-41-9-5, Pusa 3A/UPR 2268-4-1, IR 68281A/Pusa Basmati-1, IR68281A/BTCE 10-98, and IR58025A/HKR 97-401 were found to be highly heterotic for grain yield/plant with other agronomic and quality traits. Additionally, a positive association of intra-cluster distance with heterosis was observed, which could be utilized as a guideline for predicting heterosis in basmati hybrid rice breeding program. Also, a positive association between inter-cluster distance and heterosis was observed.
This study investigated the differences in learning activity preferences according to different thinking styles between gifted and average students. A cluster analysis procedure was performed to classify students on the basis of thinking styles. Two clusters of different thinking styles were deduced: the gifted group with a high level thinking style (cluster 1), and the average group with a low level thinking style (cluster 2). The gifted group (cluster 1) preferred projects, simulations, discussions and game activities to other types of loaming activities. Gifted students and average students also were clustered into each three unique subgroups with respect to levels and patterns in thinking styles, and these subgroups also showed different learning preferences. The clusters of gifted students included the self-regulated learning type (cluster a), cooperative-learning type (cluster b), and the passive-learning type (cluster c). The clusters of average students included the independent learning type (cluster i), no-preference learning type(cluster ii), and the no-motivation & teacher-directed learning type (cluster iii). Theses clusters indicated significant differences not only in thinking styles but also in terms of preferences regarding learning activities. Theses findings are discussed in terms of their educational implications.
본 연구는 부산신발산업의 집적과 쇠락요인을 산업클러스터의 경쟁력이라는 이론적 관점에서 접근한다. 이를 위해 M. Porter의 클러스터 모델을 재구성한 '산업클러스터의 구성요소와 연계 모형'을 제시하고 그것에 기초하여 부산신발산업의 집적화와 쇠락에 영향을 미친 요인들을 검토하였다. 그리고 신발산업의 부산지역 집적 및 쇠락과정과 현황을 고찰하고 부산지역 신발업체들을 대상으로 관련 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 부산신발산업의 집적 및 쇠락과정은 상당히 복잡한 요인들에 의해 영향을 받았지만, 노동집약적 경공업의 특성상 노동력 등 투입요소부문이 가장 결정적인 영향변수였던 것으로 나타났다. 그리고 1970년대 중반 이후 OEM 생산을 본격화하면서 글로벌 생산네트워크에 편입된 바, 그것에의 진입과 배제과정에서 산업클러스터의 성쇠가 보다 급격히 발생한 것으로 판단된다.
이 논문은 산업클러스터의 개념과 요건을 밝히고 이러한 요건에 비추어 산업클러스터의 범위를 구체화 하는데 목적을 두고 있다. 나아가 산업클러스터와 관련된 용어들을 전반적으로 비교 검토하여 그것들의 의미를 명확히 하고 그 차이를 규명하려 한다. 필자는 M. Porter의 클러스터 개념이 전문화된 산업집적지를 설명하는 가장 간명하고 적실한 개념으로서, 산업지구와 신산업지구, 유연적 생산집적지를 포괄하는 광의적 개념이라고 파악한다. 하지만 그것이 집적과 동일한 의미나 범주를 갖는다고는 보지 않는바, 클러스터 현상은 집적 중에서 산업집적에 해당하며 산업집적 중에서 동종 혹은 연관 산업의 집적과 연계를 의미하는 것이다. 한편으로 필자는 이 특징적인 산업집적 현상에 대해 클러스터 보다는 산업클러스터라는 용어가 적실하다고 판단한다. 클러스터라는 용어는 그 개념에 비해 지나치게 포괄적이어서 오해와 오용의 소지가 적지 않은 것이다. 클러스터는 산업클러스터 이외에 정치 행정클러스터, 예술클러스터, 과학연구클러스터 등을 포함할 수 있다. 더하여 본 연구는 산업클러스터와 비산업클러스터 사이에 준산업클러스터 개념을 도입하여 산업클러스터의 범주를 보다 구체화하려 하였으며 이러한 관점에서 다양한 산업클러스터 사례들을 분석하였다.
iBASE/Cluster는 한국전자통신연구원에서 개발한 객체 지향 멀티미디어 DBMS인 바다-IV를 기반으로 공유 디스크 기반의 클러스터 환경에서 무정지 DBMS 서비스를 지원하기 위하여 확장된 DBMS 이다. 본 논문에서는 이를 위하여 수행된 바다-IV 의 확장에 대해 기술한다. 기술된 내용은 공유 디스크 자원 접근을 동기화 하기 위한 동시성 제어 기법 및 버퍼 관리 기법, 그리고 특정 노드에 고장 발생 시 회복 기법 등에 대한 확장을 포함한다. 또한 확장된 DBMS가 LVS(Linux Virtual Server) 기반의 클러스터에서 자동적인 고장의 감지 및 이전(fail-over)을 수행하기 위한 연동 구조를 다루고 동작 시나리오를 통하여 구현된 시스템의 흐름을 보인다.
The goal of this research was to understand the patterns of multidimensional engagement in MOOCs. An email with an online survey link was sent to enrollees in an MOOC course. The survey included 35 questions asking about engagement, teaching presence, and learning persistence. The items were validated in the literature, revised for the MOOC setting, reviewed by four professionals in the field of educational technology, and used in the study. A heterogeneous group of 170 individuals gathered through convenience sampling participated in the study. With cluster analysis of the engagement data, three groups were identified: Cluster1, 2, and 3. Cluster 1 scored high on behavioral, emotional, and cognitive engagement. Cluster 2 scored high on behavioral aspects but low on emotional and cognitive engagement. Cluster 3 scored low on behavioral and cognitive engagement but high on emotional aspects. The study addressed cluster-specific learner characteristics and differences in perceived teaching presence and learning persistence. Design strategies pertaining to each cluster were further discussed. These strategies may guide instructors and practitioners in the design and management of MOOCs and should be further validated through future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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