최근 몇몇 연구자들에 의해 지리적 혁신클러스터의 한계가 언급되기 시작하고 있다. 그리고 정보통신기술이 발전함에 따라 이에 대한 대안으로 가상 혁신클러스터의 개념이 등장하고 있다. 이에 본 연구에서는 지리적 혁신클러스터의 한계를 탐색적으로 검증해 보고 대안으로 가상 혁신클러스터의 적용가능성을 검토해 보았다. 본 연구에서 살펴 본 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 지리적 혁신클러스터의 한계와 문제점은 무엇인가, 둘째, 지리적 혁신클러스터의 한계는 가상 혁신클러스터를 통해 보완가능한가, 셋째, 가상 혁신클러스터의 효과적인 활용을 위한 과제는 무엇인가. 이를 위해 본 연구에서는 문헌고찰, 설문분석, 사례연구, 전문가 인터뷰 등 다양한 방법론을 활용 하였다. 특히, 지리적 혁신를러스터의 한계를 탐색적으로 검토하기 위해 설문조사를 실시하였다. 끝으로 본 연구의 의의와 한계를 제시하였다.
It is generally known that a Science and Technology Park - as a representative example of an Innovation Cluster - produces network synergy among industry, university, research institutes, and other innovation actors in a specific area, so that it has a competitive edge over other regions in technological innovation. However, as the novel Coronavirus (COVID-19) pandemic unfolds, it has become necessary to reduce face-to-face contacts and this could lead to lesser network synergy being produced in an Innovation Cluster. With this background, this research was designed and conducted to evaluate how COVID-19 has changed the activities in Innovation Clusters and explore future development scenarios. In order to find out the changes occurring in an Innovation Cluster, a survey was conducted among the people in Science and Technology Parks. The survey result shows that people are experiencing difficulties in technological innovation and support activities, and face-to-face contacts have been reduced in the Innovation Cluster. A scenario planning sought to explore the future development of the Innovation Cluster. It suggests that the transformation into a Digital Innovation Cluster, which is less affected by physical distance, but can still maintain the effectiveness of the networks, can be the key strategy for the future Innovation Cluster.
호남 장수지역 경제활동의 산업연계와 혁신네트워크에 대해 분석함으로써 지식정보화 시대의 이상적인 고령사회에 대비한 새로운 지역발전 방향을 모색하고자 하였다. 이를 위해 한국 장수지역 중의 하나인 전라북도의 순창군과 전라남도의 담양군, 곡성군, 구례군 등의 대표적 제조업체를 중심으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 연구 결과, 산업 연계에 있어 원료구입과 노동력이용은 해당 군에서 많이 이루어지고 있고, 제조업과 농업 및 관광업간 연계와 인터넷을 이용한 통신판매가 활성화되고 있었다. 그리고 혁신네트워크에 있어서는 지식정보화시대에 가상혁신클러스터의 형성 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 농촌지역 발전을 위해서는 지식기반경제의 지역혁신체계 개념을 이용해 지역의 자원 및 전통지식과 밀접한 혁신네트워크 구축이 필요하다.
As global competition of enterprises heats up recently, there is a growing the need to introduce business knowledge platform. Many enterprises work with other partners in a variety of situations and collaboration has emerged as new competitiveness of them. Collaboration improves the performance of members, and besides it has an important bearing on innovation, result, and increased productivity of enterprise. Lots of businesses, locally and abroad, extend the environment of collaboration and try to share business contents efficiently. In addition, they look into ways of invigorating collaboration by providing community tools. Corporations and Governments around the world are pushing smart work to respond effectively to this paradigm change. Smart work provides many types of collaboration and raises the productivity. Various infrastructures should be constructed for activating smart work. Most of all, core technology is to be developed. Virtual Cluster is the space of collaboration corresponding to change in business paradigm. In overseas policy of Virtual Cluster has been already enforced as an alternative to geographical cluster. The establishment and development of collaboration platform through Virtual Cluster can contribute to business competitiveness by smart work.
농촌장수지역인 강원 제주를 대상으로 제조업체의 생산 및 혁신네트워크를 분석하여 지식정보화 시대의 이상적인 고령사회에 대비한 새로운 농촌지역 발전모델을 모색하고자 하였다. 이를 위해 강원 제주 장수지역은 호남농촌의 장수지역 및 호남도시중 광주 전주 지역과 비교하였다. 연구 결과, 제조업은 생산연계에 있어 원료구입의 지역내 공간적 산업적 연계 성향이 강할수록, 노동력이용의 지역내 연계 성향이 강할수록 활성화되는 것으로 나타났다. 한편 혁신네트워크는 공간적 측면에서 제조업체 입지 지역 및 지방과 국가간 네트워크가 원활하고 지속적으로 이루어질 때, 협력주체의 측면에서 기업 및 연구기관뿐만 아니라 지자체와 국가지원등의 다양한 네트워크가 지속적으로 이루어질 때 보다 강화되는 것으로 나타났다. 따라서 미래 농촌의 새로운 지역발전모델은 지역 자체의 자원을 이용하여 지역 내부의 혁신 역량을 키우는 측면에서 접근해야 하고, 이를 위해 지역내부연계와 더불어 가상혁신클러스터라 할 수 있는 지역외부연계가 종합적으로 구축되어야 함을 알 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권4호
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pp.264-270
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2018
In our research study, we aim at optimizing multiple load in cloud, effective resource allocation and lesser response time for the job assigned. Using Hadoop on datacenter is the best and most efficient analytical service for any corporates. To provide effective and reliable performance analytical computing interface to the client, various cloud service providers host Hadoop clusters. The previous works done by many scholars were aimed at execution of workflows on Hadoop platform which also minimizes the cost of virtual machines and other computing resources. Earlier stochastic hill climbing technique was applied for single parameter and now we are working to optimize multiple parameters in the cloud data centers with proposed heuristic hill climbing. As many users try to priorities their job simultaneously in the cluster, resource optimized workflow scheduling technique should be very reliable to complete the task assigned before the deadlines and also to optimize the usage of the resources in cloud.
Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation in the fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaning structure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the keyword "metaverse + fashion design" were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of keyword frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization and CONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords and their essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion, metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaverse words was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D, apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization and CONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: "metaverse fashion design and industry," "metaverse fashion design and education," and "metaverse fashion design platform." CONCOR analysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study provide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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