The relationship between science and technology Lee Fleming, Olav Sorenson (2004)

INTRODUCTION Pipeline model Science, technology, and innovation 신기술 아이디어는 science의 discovery에서 출현한다고 보고 사회 전반의 기술적 기회로 제공되는 innovation process Science는 기술적 니즈에 대응하는 knowledge base를 제공 논란의 여지는 많지만 기술 혁신에서의 전형적인 프로세스로 인식되어짐 Science, technology, and innovation Represent a larger universe of activities which are highly interdependent, yet distinct from each other The relation between science and technology is two strands of DNA which can exist independently, but cannot be truly functional until they are paired

SCIENCE  TECHNOLOGY (1/2) Direct source of new technological ideas Eg. Bell Telephone Lab.의 반도체 연구로부터의 transistor 발명 Source of engineering design tools and techniques Large system에서의 이론적인 예측, 모델링, 시뮬레이션 과학적 현상 이해에 기반한 설계 도구 및 분석 방법이 필요해짐 Instrumentation, laboratory techniques, and analytical methods Eg. 입자 물리학에서의 입자 관찰용 cloud chamber를 위해 개발된 ‘superconducting magnets’가 MRI 장치로 상용화

SCIENCE  TECHNOLOGY (2/2) The development of human skills Eg. 핵 물리학 대학원에서의 skill이 고체물리나 재료물리 산업 분야로 성공적으로 적용 Technology assessment Eg. 지하수 오염을 유발할 수 있는 화학기술에서의 ‘defensive research’로서 수문학(hydrology) Science as a source of development strategy 축적된 scientific knowledge는 위험 요소와 과도한 비용지출을 피할 수 있도록 guideline을 제공

TECHNOLOGY  SCIENCE Source of new scientific challenges 새로운 레이더(안테나)를 개발하던 중 잡음으로 오인된 우주배경복사(CMB : Cosmic Microwave Background radiation)를 발견, Bell Lab. (1965) Financial support for innovative sciences Instrumentation and measurement techniques Eg. Long range of the electromagnetic spectrum (전자기파 스펙트럼) in space technology New experimental techniques for knowledge transfer

THE POSITIVE EXTERNALTIES OF INNOVATTIVE ACTIVITY Investment for science Basic science 투자에 관한 경제학적 이해의 혼란 Public goods(공공재) vs. Free goods(자유재) (Pavit, 1991) S&T Policy Diffusion-oriented technology policy (Germany, Switzerland, etc.)를 갖는 산업계로의 신속한 적용을 강조 R&D 자체에 대한 투자를 할 것인가, 지식 확산을 위한 정보화 인프라에 투자를 할 것인가에 대한 trade-off이 필요 Embedded knowledge transfer The importance of personal contact and geographical proximity for technological innovation Growing ‘scientization’ of technology is likely to offset greater efficiency in formal systems of knowledge transfer from science to technology

DISCUSSION (1/3) 산업 클러스터 도요타시를 중심으로 세계 최고 수준의  자동차클러스터가 형성. 도요타사의 본사와 7개의 조립공장 및 도요타중앙연구소, 시 근처에 있는 5개의 조립공장, 가까운 나고야의 도요타공대, 인근 아이치현의 자동차부품, 기계, 철강 등 5만여개 관련업체로 구성 스톡홀름을 중심으로 입주 기업은 650여개, 에릭슨을 중심으로 연구개발 인프라 확중에 집중. 정부는 대학과 인프라, 선도기업은 연구소 개설 등 IT 선진국의 기반이 됨 캐나다 온타리오 경제의 핵심은 CTT(Canada’s Technology Triangle). 토론토 남서쪽에 위치한 워털루와 키치너ㆍ케임브리지를 삼각으로 연결한 산업집적단지

DISCUSSION (2/3) Innovation System Cluster : 특정 사업을 중심으로 기업, 대학, 지원기관이 공간적으로 집적 RIS (Regional Innovation system) : 클러스터를 육성하기 위한 프레임워크 강조 캐나다 CTT의 5Ls (Wolfe and Gertler, 2003) 학습 (Learning), 노동력 (Labour), 입지 (Location), 리더십(Leadership), 공공부문의 역할(Legislation/Labs)

DISCUSSION (3/3) 왜 클러스터, RIS가 중요한가? 해외 사례가 주는 시사점은 무엇인가? 발달된 정보화 기술에 힘입어 물리적 위치의 근접성은 그 중요성이 떨어질 법도 하다. 그러나 아직도 사람들간의 커뮤니케이션과 자연스러운 접촉은 중요한 지식전파(knowledge transfer)로 인식되고 있다. 해외 사례가 주는 시사점은 무엇인가? 간단하게 미국의 실리콘밸리를 생각하고 논해 보자. 우리나라에서의 성공사례와 실패사례는 무엇일까? RIS관점에서 많은 시도를 정부 주도로 이뤄지고 있다. 그 성과는 어떻다고 보여지는가? 클러스터의 성공도 있어 보인다. 그 현상에서 찾을 수 있는 바람직함과 문제점을 논해보자. 이와 더불어 기업이 대학을 소유하는 현상을 어떻게 보는가? D기업의 J대, S사의 S대, H그룹의 U대

Science as a map in technological search Lee Fleming, Olav Sorenson (2004)

INTRODUCTION Background Conceptualizing the innovation Why do inventors draw more heavily on scientific research in these area? Science가 invention에 기여하는 바에 대한 기술적 검토 필요 특허분석을 통해 invention에 대한 science의 역할을 조사 Conceptualizing the innovation Recombination and Reconfiguration of the components Occurs in the process for producing substances The application of an existing technology to a new purpose The relationship between the investments in scientific research and their effects on economic growth Proximate linkages between scientific research and technological innovation Positive relationship between university research expenditure and local patenting rates Researches provide strong empirical support for a link between scientific research, technological innovation, and economic growth Background Why do inventors draw more heavily on scientific research in these area? Institutional factors Sector별로 science가 invention에 기여하는 것이 다름 Science가 technology에 기여하는 바에 대한 기술적 검토 필요 제약산업에서는 표본 중 27%가 science에 의존, Mansfield(1995)  Delay에 의한 cost를 피하기 위해 Electronics firms : 6% 왜 science가 기업의 이익에 기여하는 바가 산업별로 다를까? Science가 기술에 기여하는 바를 좀더 자세한 기술적 검토가 필요하다. ‘Technological Components’ : Fundamental bits of knowledge or matter that inventors might use to build inventions 이 연구에서는 각각의 invention에 대하여 science의 중요성을 investigate한다. Invention problem factor… Science는 inventor가 기술요소를 재조합하는 invention을 innovation 관점에서 기여한다고 제시한다. (Gilfillan 1935; Schumpeter, 1939) 존재하는 component를 재 조합하는 가장 좋을 길을 찾는 것을 invention이라고 개념 정의함 최적의 조합을 찾는 과정을 search라고 볼 때 search algorithm은 가장 유효환 조합을 찾는데 도움을 준다. 그러나 search algorithm은 문제를 줄 수 있다. 그래서 이 연구는 haphazard search process로서 science가 역할을 수행할 수 있음을 보인다.

INVENTION AS RECOMBINANT SEARCH Local Search Inventor는 기존에 경험하거나 활용 가능한 component에 구속되는 제한된 이해를 가지고 있음 Distant investigation을 방해하거나 보유 지식의 반복되어 활용하는 한계점 Science as a map Science는 theory를 개발하고 검증하는 이유로 현상에 대한 이유, 결과와 대안에 대한 유효성 예측 가능 무용의 search를 사전에 방지하고 가능한 방향을 제시하여 effectiveness of search를 가능케 함 Invention 실패에 대해서도 가능성을 제공, 새로운 시도를 유도 따라서, 확인된 새로운 것으로 교체하거나 재구성하는 점진적인 기술적 진화를 추구하게 됨 Local Search Inventor는 기존에 경험하거나 활용 가능한 component에 구속되는 제한된 이해를 가지고 있음 한계점 잠재적으로 유용할 지 모르는 distant investigation을 방해 보유 지식의 반복된 활용으로 innovative activity를 추구하기엔 한계점을 가짐 Scientific endeavor Attempts to generate and test theories 현상에 대한 이유와 결과와 대안에 대한 유효성 예측 Search의 효율성 증가 쓸데없는 search를 사전에 방지하고 가능한 방향을 제시함으로써 Effectiveness of search를 가능케 한다. 정확한 지형 지물 보다는 “Ballpark”를 제공하는 것 Invention 실패에도 가능성을 이론적으로 제시함으로써 새로운 시도를 지속할 수 있도록 encourage

TECHNOLOGY LANDSCAPES Coupling : 험한 landscape는 서로 다른 지형들이 만나서 생기며 작은 기술적 결합도 민감한 변화를 초래할 수 있음 Topology는 search algorithm의 효율성을 좌우 Determinants : Number of components and The degree of interaction between those components Landscapes and Search Science의 도움으로 invention을 효과적 만들어 낼 수 있음 Science는 험악 지형을 알려줘 불확실성을 줄여줌 목표치를 가시화 시켜, inventor로 하여금 local optima에서 벗어날 수 있도록 동기부여 Landscape Coupling : 험한 landscape는 서로 다른 지형들이 만나서 생기며 작은 기술적 결합도 민감한 변화를 초래할 수 있음 Topology는 search algorithm의 효율성을 좌우 Determinants : Number of components and The degree of interaction between those components 완만한 지형에서의 Local search는 global maximum을 점진적으로 찾는 유용한 수단 반면, 복잡한 지형에서는 원하는 peak인가에 대한 불확실성으로 trap될 수도 있음 Coupling이 search process를 어렵게 하더라도 매우 유용한 invention을 창출할 수 있으며 이로 인한 험한 지형은 많은 invention의 기회를 제공

EMPERICAL ANALYSIS Key variables Results Science : Patent가 인용하는 non-patent knowledge Coupling : Component가 coupling되는 정도 Invention usefulness : 해당 Patent가 인용되는 횟수 Results 상대적으로 독립적이기 보다는 밀접하게 연관되는 coupling에 있어 science가 local search에 도움이 됨 Science는 tightly coupled invention에 있어서 usefulness를 증가 Useful outcome를 제시함으로써 inventor의 시행착오(variances)를 줄임 Invention의 실패에 대해서도 search할 수 있도록 동기부여

DISCUSSION (1/3) GE’s extensive technological search

DISCUSSION (2/3) 한국의 국가 경쟁력 (세계경제포럼 WEF, 2013) 한국의 국가경쟁력 148개국 중 25위로 ’12년보다 6단계 하락 ‘08(13위)  ’09년(19위)  ’10년(22위)  ’11년(24위) ‘효율성-기술수용 적극성’ : 18  22 ‘기술혁신 및 성숙도-기업혁신’ : 16  17 “한때 '아시아의 4마리 용(龍)'으로 일컬어졌던 홍콩은 3등, 싱가포르는 5등, 대만도 11등이었다. 우리나라만 한참 처지고 있는 것이다.” "WEF는 우리 경제를 최고단계인 '혁신주도형 경제'로 분류하며 건전한 거시경제 환경과 탁월한 인프라ㆍ교육ㆍ기술흡수력 등 상당한 혁신역량을 보유하고 있는 것으로 평가했다”

DISCUSSION (3/3) 우리나라의 ‘기술수용 적극성’에 대해 토의해 보자 우리나라의 기업의 technological local search와 extensive search의 주된 방법을 생각해 보자. Q : Fast follow는 가장 확실한 extensive search의 방법이 아닐까? Q : 이것은 science as map 전략과 어떻게 다를까? 어떤 문제를 가질까? 기업의 Extensive search를 위해 정부는 어떤 역할을 해야 할까? 정부의 상용화 R&D 프로그램은 기업을 중심으로 미래 먹거리를 만들기 위한 기반 기술을 확보하는 목적을 가짐 산학연 컨소시엄을 통해 불확실하다고 볼 수 있는 목표를 달성하는 시도를 주 목표로 함 Q : 정부의 R&D 프로그램은 Extensive search 기능을 한다고 보는가? Q : 기업의 위험 회피 경향을 고착화 시키는 부작용이 있는 건 아닌가?