The relationship between science and technology

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

2. INTRODUCTION • Pipeline model • 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

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

4. 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

5. TECHNOLOGY  SCIENCE • Source of new scientific challenges • 새로운 레이더(안테나)를 개발하던 중잡음으로 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 (전자기파스펙트럼) in space technology • Newexperimental techniques for knowledge transfer

6. 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 자체에대한 투자를 할 것인가, 지식 확산을 위한 정보화 인프라에 투자를 할 것인가에 대한 trade-off이필요 • 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

7. 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 캐나다온타리오경제의 핵심은 CTT(Canada’s Technology Triangle). 토론토 남서쪽에 위치한 워털루와 키치너ㆍ케임브리지를 삼각으로 연결한 산업집적단지

8. 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)

9. DISCUSSION (3/3) • 왜 클러스터, RIS가 중요한가? • 발달된 정보화 기술에 힘입어 물리적 위치의 근접성은 그 중요성이 떨어질 법도 하다. 그러나 아직도 사람들간의 커뮤니케이션과 자연스러운 접촉은 중요한 지식전파(knowledge transfer)로인식되고 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

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

11. INTRODUCTION • Background • 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

12. 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

13. TECHNOLOGY LANDSCAPES • Landscape • Coupling : 험한 landscape는 서로 다른 지형들이 만나서 생기며 작은 기술적 결합도 민감한 변화를 초래할 수있음 • Topology는 search algorithm의 효율성을좌우 • 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

14. EMPERICAL ANALYSIS • Key variables • 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)를줄임 • Invention의 실패에 대해서도 search할 수 있도록 동기부여

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

16. DISCUSSION (2/3) • 한국의국가 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”

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