우리나라는 중이온 가속기 건설을 중심으로 과학지식이 사업화로 연결될 수 있도록 하는 지리적 공간으로서의 국제과학비즈니스벨트에 관한 계획을 2009년에 확정하였다. 과학기반 클러스터의 형성 단계에서 국제과학비즈니스벨트의 각 클러스터의 우선 유치업종의 선택은 클러스터의 성격과 발전에 많은 영향을 미칠 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 본 연구는 정부에서 제시한 국제과학비즈니스벨트의 과학기반 혁신클러스터의 조성을 위해 유치해야 할 핵심 업종들을 제시하고자 한다. 산업별로 클러스터 형성과정이 상이할 뿐만 아니라, 산업 내 특정 업종이 클러스터의 성장과정에 미치는 영향력이 다르기 때문에 혁신생태계 조성을 위한 앵커 섹터를 파악하는 것이 매우 중요하다. 국제과학비즈니스벨트 내 4개 클러스터의 형성 및 성장을 위한 기업을 분석하기 위해 본 연구는 Swann & Prevezer의 산업 클러스터링(industrial clustering) 모델을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 기업 관련 자료의 경우 2014년의 제조업 및 서비스업 대상 한국기업혁신조사(ICT 클러스터), 2014년 국내 바이오산업 실태조사(바이오헬스케어 클러스터), 2015 국내 나노융합산업 실태조사(첨단산업 클러스터)에 관한 최신자료를 이용하였다. ICT, 바이오헬스케어, 나노 등 3개 산업군에 대한 클러스터링 분석을 수행한 결과 각 산업군에는 다른 여러 섹터에 속하는 기업들의 지역 내 진입을 유발하는 중심적 역할을 하는 섹터들이 있는 것으로 나타났는데, ICT 산업의 경우 정보통신서비스 섹터, 바이오헬스케어 산업의 경우 바이오공정/기기 섹터, 나노 산업군의 경우 나노전자 섹터가 각각 중심적 역할을 하는 것으로 분석되었다. 분석 결과를 바탕으로 본 연구는 국제과학비즈니스벨트 클러스터를 육성하기 위한 기업 유치 전략과 정책에 대한 시사점을 제시하였다.
This study proposes an approach to unsupervisedly estimate the number of classes and the parameters of defining the classes in order to train the classifier. In the proposed method, the image is segmented using a spatial region growing based on hierarchical clustering, and fuzzy training is then employed to find the sample classes that well represent the ground truth. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes. The experimental results show that the new scheme proposed in this study could be used to select the regions with different characteristics existed on the scene of observed image as an alternative of field survey that is so expensive.
최근 들어, 산업뿐만이 아니라 사회 전반적으로 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 4차 산업 혁명에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 4차 산업의 공간적 분포와 관련한 연구는 제한적이었다. 이에 본 연구는 비지리적 방법인 LQ와 지리적 방법인 Getis-Ord's Gi*를 이용하여 4차 산업의 공간적 분포를 유형화하고 집적지를 도출하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 4차 산업의 "특화지역"은 수도권 지역의 비율이 높으나, 산업유형에 따라 비수도권 지역에서도 확인되었다. 둘째, 4차 산업의 "클러스터"와 "주변 지역"은 대부분 수도권에 군집하여 형성되어 있었다. 셋째, 수도권 지역 내에서도 4차 산업 "클러스터"는 과밀억제권역과 경기남부지역에 편중되어 나타났으며, 수도권 북부지역과 자연보전권역은 소외된 양상을 보였다. 본 논문은 4차 산업의 "클러스터" 지역이 수도권 지역에 집중되어 있으며 이러한 특징을 반영한 정책적 대안이 필요함을 보여주고 있다.
본 연구는 산업클러스터를 식별하기 위한 방법론을 탐색하고, 이에 기초하여 한국의 산업클러스터를 식별하는데 목적이 있다. 이를 위해 2000년 I/O자료를 활용하여 상관계수행열표가 일차적으로 분석되고, 다시 이를 요인분석함으로써 최종적으로 산업클러스터를 도출하는 방법을 취하였다. 분석의 결과, 요인으로 도출된 37개 가운데 분류가 불분명한 5개 요인을 제외한 32개 요인이 최종 산업클러스터로 식별되었다. 이를 식별한 산업클러스터는 다시 산업코드 간 전환과정을 거쳐 표준산업분류체계에 의한 산업클러스터로 재구성함으로써 정책에의 적용 가능성을 향상시켰다. 이와 같은 연구결과는 대개 사례연구에 기초하거나 정성적 분석에 기초한 그간의 클러스터 연구와 비교하여 보다 체계적이고 객관적인 연구의 수행에 기여할 것으로 기대된다.
유비쿼터스 응용은 실시간으로 입력되는 데이터 스트림과 저장된 공간 데이터를 동시에 처리하는 이중적인 공간 연속 질의 처리 기술이 요구된다. 이러한 공간 연속 질의 처리에서는 대용량 공간 데이터에 대한 디스크 접근 비용을 최소화가 요구되나 기존 공간색인 기법은 논리적 인접성을 공간 데이터의 물리적인 인접성을 보장할 수 없으므로 공간 데이터 탐색에 있어 비용이 증가한다. 또한 데이터 인접성 보장을 위한 공간 순서화 기법의 경우에도 빈번하게 접근되는 질의 공간 영역에 대한 클러스터링을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이중적인 공간 연속질의 처리에서 공간 데이터의 효율적인 접근을 위한 영역 기반 저장 구조를 제안한다. 제안 기법에서는 영역을 기반으로 데이터를 인접하게 저장하고 사용자 질의를 영역 기반으로 그룹 처리함으로써 질의 처리 비용을 감소시킬 수 있다.
Water quality characteristics and their spatial variations in the Nakdong River were statistically analyzed by multivariate techniques including correlation analysis, CA, and FA/PCA based on water quality parameters for 17 sites over 2017-2019, yielding PI values for primary factors. Site 10 indicated the highest parameter concentrations, and results of pearson's correlation analysis suggest that non-biodegradable organic matter had been distributed on the site. Five clusters were identified in order of descending pollution levels: I (Ib > Ia) > II (IIa > IIb) > III. Spatial variations started from sub-cluster Ib in which Daegu city and Geumho-river are joined. T-P, PO4-P, SS, COD, and TOC corresponded to VF 1 and 2, which were found to be principal components with strong influence on water quality. Sub-cluster Ib was strongly influenced by NO3-N and T-N compared to other clusters. According to the PIs, water quality pollution deteriorated due to non-biodegradable organic matter, nitrogen- and phosphorus-based nutrient salts in the middle and lower reaches, illustrating worsening water pollution due to inflows of anthropogenic sources on the Geumho-river, i.e., sewage and wastewater, discharged from Site 10, at which there is a concentration of urban, agricultural, and industrial areas.
본 연구에서는 중국 베이징시(북경시(北京市)) 중관촌(中關村) 클러스터를 사례로 첨단산업 네트워크의 공간적 특성을, 구매, 판매, 생산자 서비스, 정보, 연구개발에 초점을 두고 고찰하였다. 분석결과는 다음과 같다. 중관촌(中關村) 클러스터 기업의 구매, 생산자 서비스, 정보, 연구개발 네트워크의 공간적 특성은 클러스터 내부를 중심으로 하는 국지적 네트워크가 발달하고 지역적 뿌리내림이 강하게 나타났다. 이는 중관촌(中關村) 클러스터 기업은 중국을 대표하는 첨단 기업으로 원자재 및 부품은 클러스터 내 기업에 주로 의존할 수밖에 없는 산업환경적 특성과 정부의 정책적 지원 기관이 집중되어 있기 때문에 생산자 서비스 그리고 혁신에 관한 정보를 제공할 수 있는 제도적 기반이 상대적으로 잘 갖추어져 있기 때문이다. 또한 중관촌(中關村) 클러스터는 중국 내 타 지역에 비해 우수한 연구개발 역량을 가진 기업, 대학, 그리고 연구소가 집적되어 있을 뿐만 아니라 클러스터 내에 기술혁신을 위한 각종 지원기관이 집중되어 양적으로나 질적으로 최고수준의 연구개발 지원을 받고 있기 때문이다. 반면에 이 지역에서 생산된 첨단 제품들은 베이징뿐만 아니라 중국 전역 나아가서는 해외로 판매되고 있기 때문에 제품 판매 네트워크는 비국지적 네트워크가 강하다. 결론적으로 특정산업집적지가 혁신클러스터로 발전함에 있어서는 클러스터 주체간의 국지적 네트워크의 강화가 무엇보다 중요하다. 이런 점에서 중관촌(中關村) 클러스터는 네트워크 관점에서 본다면 기본적인 토대가 갖추어졌다고 할 수 있다. 그러나 국제적인 경쟁력을 강화하기 위해서는 국지적 네트워크뿐만 아니라 국제적 네트워크를 강화할 필요가 있다고 하겠다.
본 연구는 광역적 산업클러스터의 관점에서 영남지역 기계금속산업클러스터의 형성과정과 연계 구조를 설명하고자 하였다. 그간의 국내외 연구들에서 광역적 산업클러스터에 대한 이론적, 경험적 연구가 미흡한 실정이었다면, 이론적인 분석과 함께 영남지역 기계금속산업클러스터를 대상으로 구체적인 사례연구를 시도한 것이다. 이를 위해 먼저 광역적 산업클러스터의 형성과정 및 구조에 관한 모델을 이론적으로 검토하였다. 광역적 산업클러스터의 형성과정은 외연확산형과 연계 심화형 그리고 복합형으로 구분될 수 있는 것으로 사료된다. 그리고 광역적 산업클러스터의 내부 구조는 다양하며, 흔히 광역클러스터와 그 하위에 존재하는 개별 산업클러스터가 중층적 (혹은 다층적) 구조를 형성하고 있는 것으로 분석되었다. 남지역에서 광역적 산업클러스터가 형성된 과정을 살펴보면 거시적 관점에서 개별 산업도시(산업클러스터)들이 점차 연계를 심화한 계심화형으로 분류할 수 있다. 그러나 부산이나 대구 대도시권에서 발생한 제조업 교외화 과정에서 산업클러스터의 외연 확산이 있었으며, 그러한 점에서 보다 엄격히 말한다면 연계심화형에 부분적으로 외연확산형이 혼합된 복합형이라고 할 것이다. 영남지역의 광역적 기계금속산업클러스터는 공간적 차원에서 중층적 구조를 가지고 있는 것으로 확인 되었다. 영남지역 대부분을 포함하는 광역 클러스터가 작동하는 한편으로, 그 하위에는 포항, 울산, 창원, 거제 등 개별 산업클러스터들이 독자적 단위로 존립하고 있는 것이다.
The aim of this paper is to identify Korean agricultural and agri-manufacturing cluster using a multi-regional input-output model. This paper derives a representative set of five agricultural and agri-manufacturing clusters in Korea in terms of spatial and industrial interdependency. The results show that agriculture and agri-manufacturing clusters agglomerated in Seoul Metropolitan Area and Chungcheong Area are linked both production and manufacture functions, whereas Gangwon Area is more focused on production and Jeolla Area is more concentrated on manufacture.
일반적으로 클러스터는 첨단기술의 제조업, 특히 IT기반 산업이나 수직적으로 통합된 장인산업 등으로 이루어지며, 대개 벤처자본과 엔젤자몬 등과 함께 다양한 정부의 지원과 사업 인프라를 통해 이르게 성장하는 특성을 보인다. 대부분의 클러스터연구는 이러한 지식기반산업의 군집과 혁신의 특성을 연구한다. 이 연구는 서울 중심부에서 발달한 새로운 형태의 산업클러스터의 특성을 분석한다. 서울의 전형적인 도심주변부로서 지역의 쇠퇴와 교통 혼잡, 환경문제가 심각한 청계천로상의 전문상가로는 지식기반산업이 아니라 의류와 패션산업의 군집으로 인해 가장 역동적이고 혁신적인 지역으로 변모하고 있다. 이러한 새로운 형태의 산업클러스터의 특성과 사회적 자본의 형성에 대한 연구는 클러스터이론과 내분도시의 변화에 대해 새로운 시각을 제시할 수 있을 것이다. 이 글에서 먼저 청계천로 전문상가로의 성장에 대해 간략히 고찰한 후, 새로운 형태의 클러스터의 제도적, 공간적 특성을 살펴본다. 또한 생산-분배-판매-장소소비 등이 한 곳에서 이루어지는 청계천 클러스터의 핵심 구성요소들의 발달과정을, 지역적 네트워킹, 사회적 자본, 제도화, 장소성에 기반한 사회 문화경제적 기제 등의 개념으로 설명한다. 마지막으로 서울의 새로운 산업 클러스터 발전에 대한 전망과 향후 연구과제를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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