The relationship between science and technology

Lee Fleming, Olav Sorenson (2004)

INTRODUCTION

• Pipeline model

– 신기술 아이디어는 science 의 discovery 에서 출현한다고 보고 사회 전반의 기술적 기회로 제공되는 innovation process

– Science 는 기술적 니즈에 대응하는 knowledge base 를 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 system 에서의 이론적인 예측 , 모델링 , 시뮬레이션

– 과학적 현상 이해에 기반한 설계 도구 및 분석 방법이 필요해짐

• Instrumentation, laboratory techniques, and ana-

lytical methods

– Eg. 입자 물리학에서의 입자 관찰용 cloud chamber 를 위해 개발된 ‘ superconducting magnets’ 가 MRI 장치로 상용화

SCIENCE TECHNOLOGY (2/2)

• The development of human skills

– Eg. 핵 물리학 대학원에서의 skill 이 고체물리나 재료물리 산업 분야로 성공적으로 적용

• Technology assessment

– Eg. 지하수 오염을 유발할 수 있는 화학기술에서의 ‘ defensive re-

search’ 로서 수문학 (hydrology)

• Science as a source of development strategy

– 축적된 scientific knowledge 는 위험 요소와 과도한 비용지출을 피할 수 있도록 guideline 을 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 IN-NOVATTIVE 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-off 이 필요

• Embedded knowledge transfer

– The importance of personal contact and geographical proximity for

technological innovation

– Growing ‘scientization’ of technology is likely to offset greater effi-

ciency in formal systems of knowledge transfer from science to tech-

nology

DISCUSSION (1/3)

• 산업 클러스터

캐나다 온타리오 경제의 핵심은 CTT(Canada’s

Technology Triangle).

토론토 남서쪽에 위치한 워털루와 키치너ㆍ케임브리지를 삼각으로 연결한 산업집적단지

스톡홀름을 중심으로 입주 기업은 650 여개 ,

에릭슨을 중심으로 연구개발 인프라 확중에 집중 . 정부는 대학과 인프라 , 선도기업은 연구소 개설 등 IT

선진국의 기반이 됨

도요타시를 중심으로 세계 최고 수준의 자동차클러스터가 형성 .

도요타사의 본사와 7 개의 조립공장 및 도요타중앙연구소 , 시 근처에 있는 5 개의 조립공장 ,

가까운 나고야의 도요타공대 , 인근 아이치현의 자동차부품 , 기계 ,

철강 등 5 만여개 관련업체로 구성

DISCUSSION (2/3)

• Innovation System

– Cluster : 특정 사업을 중심으로 기업 , 대학 , 지원기관이 공간적으로 집적

– RIS (Regional Innovation system) : 클러스터를 육성하기 위한 프레임워크 강조

– 캐나다 CTT 의 5Ls (Wolfe and Gertler, 2003)

• 학습 (Learning), 노동력 (Labour), 입지 (Location), 리더십(Leadership), 공공부문의 역할 (Legislation/Labs)

DISCUSSION (3/3)

• 왜 클러스터 , RIS 가 중요한가 ?

– 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 ?

– RIS 관점에서 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 ?

– D 기업의 J 대 , S 사의 S 대 , H 그룹의 U 대

Science as a map in techno-logical search

Lee Fleming, Olav Sorenson (2004)

INTRODUCTION

• Background

– Why do inventors draw more heavily on scientific re-

search in these area?

– Science 가 invention 에 기여하는 바에 대한 기술적 검토 필요

– 특허분석을 통해 invention 에 대한 science 의 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

INVENTION AS RECOMBINANT SEARCH

• Local Search

– Inventor 는 기존에 경험하거나 활용 가능한 component 에 구속되는 제한된 이해를 가지고 있음

– Distant investigation 을 방해하거나 보유 지식의 반복되어 활용하는 한계점

• Science as a map

– Science 는 theory 를 개발하고 검증하는 이유로 현상에 대한 이유 , 결과와 대안에 대한 유효성 예측 가능

– 무용의 search 를 사전에 방지하고 가능한 방향을 제시하여 effec-

tiveness of search 를 가능케 함

– Invention 실패에 대해서도 가능성을 제공 , 새로운 시도를 유도

TECHNOLOGY LANDSCAPES

• Landscape

– Coupling : 험한 landscape 는 서로 다른 지형들이 만나서 생기며 작은 기술적 결합도 민감한 변화를 초래할 수 있음

– Topology 는 search algorithm 의 효율성을 좌우• Determinants : Number of components and The degree of

interaction between those components

• Landscapes and Search

– Science 의 도움으로 invention 을 효과적 만들어 낼 수 있음

– Science 는 험악 지형을 알려줘 불확실성을 줄여줌

– 목표치를 가시화 시켜 , inventor 로 하여금 local optima 에서 벗어날 수 있도록 동기부여

EMPERICAL ANALYSIS

• Key variables

– Science : Patent 가 인용하는 non-patent knowledge

– Coupling : Component 가 coupling 되는 정도

– Invention usefulness : 해당 Patent 가 인용되는 횟수

• Results

– 상대적으로 독립적이기 보다는 밀접하게 연관되는 coupling 에 있어 sci-

ence 가 local search 에 도움이 됨

– Science 는 tightly coupled invention 에 있어서 usefulness 를 증가

– Useful outcome 를 제시함으로써 inventor 의 시행착오 (variances)

를 줄임

– Invention 의 실패에 대해서도 search 할 수 있도록 동기부여

DISCUSSION (1/3)

• GE’s extensive technological search

DISCUSSION (2/3)

• 한국의 국가 경쟁력 ( 세계경제포럼 WEF, 2013)

– 한국의 국가경쟁력 148 개국 중 25 위로 ’ 12년보다 6 단계 하락

– ‘08(13 위 ) ’09년 (19 위 ) ’10년 (22 위 ) ’11년 (24 위 )

• ‘ 효율성 - 기술수용 적극성’ : 18 22

• ‘ 기술혁신 및 성숙도 - 기업혁신’ : 16 17

“ 한때 ' 아시아의 4 마리 용 ( 龍 )' 으로 일컬어졌던 홍콩은 3 등 ,

싱가포르는 5 등 , 대만도 11 등이었다 . 우리나라만 한참 처지고

있는 것이다 .”

"WEF 는 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 search 와 extensive search 의

주된 방법을 생각해 보자 .

Q : Fast follow 는 가장 확실한 extensive search 의 방법이 아닐까 ?

Q : 이것은 science as map 전략과 어떻게 다를까 ? 어떤 문제를 가질까 ?

• 기업의 Extensive search 를 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 ?