초록 ▼

1. 문제의 제기(research questions)
- 인터넷의 확산 등에 따라 과학기술활동의 기반이 디지털화 되어 가고 있다. 이에 따라 혁신 활동이 새로운 양상으로 전개되고 있는데, 이와 같은 변화에 따라 감지되는 새로운 형태의 연구개발 방식은 무엇인가? 그리고 그에 대응하여 구축해야 할 국가적 차원의 연구개발시스템은 어떤 것이며 어떻게 구축해야 할 것인가?
2. e- 비즈니스의 진화적 관점에서의 R&D과정의 e- 전환
1) e -비즈니스의 진화와 혁신과정의 변화
- 박동현(2001a)은 인터넷의 확

1. 문제의 제기(research questions)
- 인터넷의 확산 등에 따라 과학기술활동의 기반이 디지털화 되어 가고 있다. 이에 따라 혁신 활동이 새로운 양상으로 전개되고 있는데, 이와 같은 변화에 따라 감지되는 새로운 형태의 연구개발 방식은 무엇인가? 그리고 그에 대응하여 구축해야 할 국가적 차원의 연구개발시스템은 어떤 것이며 어떻게 구축해야 할 것인가?
2. e- 비즈니스의 진화적 관점에서의 R&D과정의 e- 전환
1) e -비즈니스의 진화와 혁신과정의 변화
- 박동현(2001a)은 인터넷의 확산에 따른 혁신과정의 변화의 양상에 대해 e-비즈니스의 진화의 관점에서 해석한 바 있다. 그에 따르면 e-비즈니스의 진화 단계의 최종 단계로서 혁신 활동이 변화하게 된다는 것으로서, 현재 상황이 인터넷상에서 소비자가 상품을 주문할 수 있는 형태 정도의 단계라고 한다면 궁극적으로 진화할 단계에서는 가상의 spot market을 창출해내는 단계로 진화하는 비즈니스모델의 진화, 즉 새로운 가치창출이 일어나야 할 것으로 전망하고 있다.
- 이와 같은 발전과정은 e-비즈니스의 진화로 파악할 수 있으며, 향후 B2B e-marketplace는 이러한 현실적인 장벽과 전략적 판단의 실패에 따른 자연스런 반동에 의해 보다 실현 가능한 형태의 비즈니스 모델, 즉 참여자에게 가장 빨리, 보다 쉽게 기대가치를 제공하는 유형으로 변모를 시도할 것이며, 이의 성공을 바탕으로 단계별로 이상적인 형태의 e-marketplace를 실현하는 진화형 발전형태를 보이게 될 것으로 전망하고 있다.
- 전통적인 bricks and mortar기업 의 관점에서 보면 e-비즈니스가 간단한 웹사이트를 제작하는 브로셔웨어(brocherware)에서 시작하여 온라인 상의 판매 구현, 기업간 거래와 커뮤니케이션 단계를 넘어 기존 오프라인 기업의 전 가치사슬을 온라인의 효율성을 활용할 수 있도록 재형성하는 e-엔터프라이즈의 단계로 발전하여 왔다고 주장한다. 인터넷을 활용을 통한 조직혁신의 단계는 <표1>에 제시한 바와 같이 구분된다.
- 박동현(2001a)은 e-비즈니스의 확산에 따라 경제 활동 기반에서의 디지털화가 급속히 진행되고, 이에 따라 기존 혁신체제를 새로운 혁신체제로 대체하는 e-전환(e-transformation) 을 가져오고 있다는 관점에서 그 이행 과정을 분석하고 전통 시스템(a legacy system)으로서의 산업의 디지털화의 진전에 대해 전망하고 있다.
- 그가 주목하고 있는 것은 인터넷의 확산에 따른 혁신체제의 e-전환(e-transformation of the innovation system) 의 관점이다. 혁신체제가 전환된다는 것을 기술혁신이 조직화되고 진행되는 방식이 변화한다는 것을 의미한다. 즉 포디즘(Fordism)과 같은 기존의 혁신체제에서 기술혁신이 이루어지는 방식과는 다른 새로운 기술혁신의 패턴이 등장한다는 것을 의미한다. 그러나 새로운 기술혁신패턴 또는 새로운 조정방식, 통합방식으로의 전환은 자연스럽게 이루어지는 것은 아니다. 많은 경우 기존 체제에 고착된 정치·경제·사회적 요인들 때문에 새로운 혁신체제로의 전환이 지체되거나 중단되는 경우가 많다. 이 경우 기존의 조정방식·통합방식이 그대로 활용되기 때문에 아무리 기술적·경제적 잠재력을 가진 기술이 도입·확산된다 하더라도 그것을 활용하는 것은 크게 제약된다는 점에 주목하고, 그 이유로서 기술과 조직의 조응이 이루어지지 않을 때에는 기술이 가진 잠재력이 실현될 수 없기 때문이라는 점을 지적하고 있다.
- 기술과 조직의 조응의 관점은 필연적으로 혁신의 본질적 측면에 대한 분석을 요한다. 새로운 기술적 시즈(seeds)에 대해 조응하는 과정에 있어 그 조응이 일회적이고, 시행착오적인 우연에 의한 결과가 아니라면 필연적으로 그 조직의 새로운 설계를 의미하게 된다. 설계를 위해서는 지식베이스(knowledge base)가 필요하며, 결국 「디지털현상」(박동현, 2001b)에 대한 본질적 접근에 의해 그 의미와 본질을 파헤치고 이로부터 유도되는 접근이 필요하다.
2) R&D과정의 e -전환
- e-비즈니스의 진화적 관점에서는 필연적으로 가치창출방식의 e-전환으로 귀결되고, 궁극적으로 R&D 과정에서의 혁명적 변화로 연결된다. 인터넷이 연구개발(research and development, 이하 R&D) 활동에 활용되는 범위가 정도가 점점 증대해 감에 따라 웹(web)에 기반을 둔 새로운 R&D 과정의 모델을 재정의할 필요성이 부각되고 있으며, 이와 같은 새로운 모델의 필요성의 준거(準據)는 R&D에 대한 전통적 접근법이 더 이상 발전 가능한 모델이 되기 힘들다는 현실에서의 인식에 기반을 두고 있다.
- e-R&D에서 접두어(prefix) e- 는 물론 e-mail, e-비즈니스, e-commerce 의 e- 와 같은 electronic의 약자로서, 통상 접두어 e- 가 디지털 디바이스(devise)나 소프트웨어, 인터넷 등 포괄적 의미의 활동을 의미하므로, e-R&D란 사전적으로는 전자적 플랫폼(platform) 을 기반으로 수행되는 형식의 R&D를 의미한다.
- e-비즈니스가 단순히 인터넷상에서의 거래를 뜻하는, 즉 e- 가 상품을 전시하고 검색하고, 거래하는 경로에 그치는 것으로도 해석되는 동시에, 인터넷기반에서 이루어지는 모든 비즈니스 활동의 전자적 플랫폼에 적합한 형태로의 전환(e-transformation)을 의미하는 정도의 포괄적인 의미로도 쓰이는 것과 같이, e-R&D의 개념도 단순한 인터넷상의 R&D 정보의 검색에서부터, R&D활동 전반에 걸친 컴포넌트(component)와 아키텍처(architecture)의 e-전환의 의미까지 매우 광범위하게 해석이 가능하다.
- 진정한 e-R&D의 개념은 보다 실체적 관점에서(under the more substantial context)의 정보 디바이스의 활용을 의미하는데, 예를 들어 현실의 실험에 대해 적어도 일부분의 단계를 대체하거나 상당한 비중으로 참여하는 시뮬레이션(simulation)을 이용한 가상실험(virtual experiment)과 같은 일종의 건식실험실(乾式實驗室, dry lab)에서의 활동들을 말하고 있다.
- 제품과 서비스와 같은 가치의 창출활동은 특정한 조직적 맥락(脈絡, context))을 통해 구체화되는데, 디지털 기술은 조직의 구성방식과 루틴(routine)들을 변화시키고 있으며, 이로부터 야기되는 아키텍처의 변화는 조직에서 혁신이 이루어지는 패턴의 변화를 가져온다는 점에서, e-R&D의 등장에 따라 아키텍처의 변화를 추적하고 예측하는 것은 e-비즈니스의 진화론적 관점에서의 연구에 있어 핵심이 되는 주제로 등장하고 있는 것이다. 이와 같은 실체적 측면에서 정보 디바이스의 참여가 가능하게 될 전제 조건은 실체적 측면에서의 작동 메커니즘과 정보 처리 메커니즘사이의 연결부분(interface)의 합치(compatibility)라고 할 수 있다.
- 이와 같은 맥락에서, 아키텍처의 재형성의 관점에서 논의하고자 하는 연구가 최근 시작되었고, 가치창출방식 변화의 핵심적 부분이라 할 수 있는 혁신과정, 특히 R&D과정의 진화적 관점에서의 연구, 그리고 최근까지 등장하여 온 새로운 형태의 R&D 방식에 사용되기 위한 요소기술들인 디지털 방식의 기술들에 대한 기술적 분석, 새로운 방식에 적절한 형태로의 e-전환이 되어야 하는 대상이 되는 전통적 요소기술(legacy component technology)의 e-전환과 이들을 기초로 한 시스템의 구축, 그리고 이를 위한 전반적인 환경의 조정이 지속적인 과제로 대두되고 있다.
3. 서비스 공유(shared services)와 혁신과정의 층분리
1) 서비스부분의 언번들링과 산업 활동의 층분리
- 박동현(2001a)은 인터넷의 확산에 따라 지식의 기호화가 급격히 진전되고 이에 따라 산업 활동에서 서비스부분이 지속적으로 언번들링되면서 나타나는 수직분화(vertical disintegration)와 수직분 의 결과 독립적인 활동 영역으로 등장하게 되는 서비스부분들의 수평통합1) 및 아웃소싱의 증가에 의한 활동 주체간의 네트워크 활성화를 논리적으로 연결시키고 있다. 수직분화와 수평통합은 서비스의 언번들링과 밀접한 관련이 있다. 언번들링의 경향이 확산되면서 결국 산업계 구조가 변한다. 각각의 조직이 하나의 기업이 되는 것이다.
- 박동현(2001a)은 서비스의 언번들링에 대해 언급하면서, 서비스 란 무형의 실체에 체화된 기능(Function embodied in intangible entity)이다 라고 정의하며, 그 특성으로 기호화를 통하여 체화된 실체로부터 언번들링이 가능하며, 그 서비스자체도 기호화를 통하여 새로운 서비스 요소들로 언번들링이 가능하다 라고 정의한바 있다2)
2) R&D과정에서의 실제시스템과 가상시스템
- 혁신활동에서도 서비스부분의 언번들링 현상이 진전되어 왔으며,
R&D 등 활동 영역에서의 인터넷을 기반으로 한 새로운 가치부 가적 네트워크의 등장이 가능하게 되었다는 사실이다. R&D과정의 언번들링의 결과 서비스부분과 기존의 전통영역(legacy)부분이 수직분화되고 이와 같은 수직분화가 지속되면서 R&d 활동에서 이 층분리가 일어나게 됨을 주목한다.
- 박동현(2001a)은 소재산업 프로세스의 발전과정에 있어, 일관작업으로 진행되던 프로세스가 단위조작에 의해 요소화되어 각각 표준화되고, 나아가 기계화되어 단위기계로 플랫폼이 이전되고, pipeline이 도입되어 물질 이동의 자동화가 실현되었다는 역사적 발전 과정을 지식의 기호화 과정의 진전과 그 궤를 같이 한다는 것을 분석하면서, 지속적인 지식의 기호화의 결과 두개의 층분리가 일어난 활동의 생태계(an ecosystem)의 형성을 제시하고 있다.([그림 요약 1])
- 이와 같은 사례는 전형적인 혁신과정에 투입되는 지식들이 혁신 과정의 조작(operation)들이 기호화되고, 그 과정 중에 지식들이 언번들링되며, 결국 하나의 서비스로 수직분화가 되는 것을 보여 주고 있다. 이처럼 지식들이 서비스로 언번들링되면 이들은 기존의 실체와는 다른 별도의 플랫폼에서 작동하게 되는 데3) 기호화된 지식으로서 정보 디바이스에 체화되고, 지식 서비스의 언번들링이 점차 진행됨에 따라 하나의 가상실체를 형성하게 된다. 이와 같이 지식의 기호화가 진행되면 결국 지식들이 언번들링되어 이들이 하나의 시스템을 이루게 되고, 물질흐름(materials flow)의 부분과 정보흐름(information flow)의 부분으로 층분리가 일어나게 되면서, 상호의존적(interdependent)4)인 두개의 비즈니스 시스템, 즉 가상시스템부분과 실제시스템(the real system)이 구축된다. 이와 같은 개념을 자동화된 화학공장의 생산시스템에 적용해 보면, 제어기술의 발전에 의해 자동화된 생산과정이 실현된 것은 지식의 기호화가 디지털화되는 과정을 보여주는 전형적 사례라 할 수 있다.
- 이와 같은 개념 하에서, R&D과정에서의 가상시스템-실제시스템의 전형적인 예로 들 수 있는 것은 화학정보학(cheminformatics)이다. 화학정보학은 신약의 선도물질(Lead compounds)을 탐색하고 최적화하는 과정을 보다 빠르고 효율적으로 진행시키기 위하여 여러가지의 자료를 정보(information)화하고 지식으로 변환시키는 과정을 모두 통틀어서 정의할 수 있다.
- 이 분야는 고효율 검색(high throughput screening, HTS) 및 화합물군(library) 합성과 같은 신약개발 과정에서 생겨난 혁신적인 기술로 말미암아 기하급수적으로 증가하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 화학 및 수학 분야가 융화되어 발전되고 있다. 최근 컴퓨터 성능의 급속도로 발전하면서 보다 많은 화학데이터들을 처리할 수 있게 됨으로써 정보화 및 지식화 과정을 체계화하는
연구들이 등장하게 되었다.
- 최근에 와서 화학정보학에서는 실험실에서 얻은 실험데이터를 분석하는 것뿐만 아니라, 분자모델링을 통해서 계산으로 얻어진 화학구조의 물리화학적 특성들을 분석하는 과정들도 모두 포함하고 있다. 화학정보학을 통해 데이터를 기반으로 얻어진 정보와 지식은 신약설계에 중요한 역할을 한다. 특히 유기합성과 생물 학적 정량(bioassay)과정과 같이 고비용이 소요되는 신약개발과 정은 화학정보학을 통한 화합물의 정보와 지식을 바탕으로 진행 되어야 비용절감 뿐만 아니라 보다 넓은 범위의 영역을 효율적으로 탐색할 수 있다. [그림 요약 2]에는 신약개발과정에서 유기 합성과 생물학적 정량과정과 같은 현실세계와 컴퓨터 내(in silico)에서 진행되는 가상 화합물들과 검색과정과의 관계를 나타낸 것이다.
3) 인터넷 기반 R&D 네트워크
- 1990년대에 들어서면서 연구개발 과정을 최적화하기 위한 리엔 지니어링 프로그램이 시작되었고, 이를 지원하기 위한 많은 소프트웨어들이 사용되기 시작하였다. 하지만 이런 프로그램들은 대부분 고립되어(stand-alone) 운영되는 형식이었는데, 발견이 한프로그램에서 일어나고, 개발은 또 다른 프로그램에서, 그리고 상업화는 이들과는 또 다른 프로그램에서 일어나는 식이었다. 이와 같이 역사적으로 연구개발에 있어서의 기술 진보는 개별 기능을 지탱하는, 그러나, 조직 전체에 걸쳐서는 잘 통합되지 않은 시스템을 창조해왔다. 이런 시스템들은 대부분 특정 조직에서 수행되는 과정의 특별한 필요성을 충족시키기 위해 맞춤 제작된 것이었기 때문이다. 속도를 추구하고자, 이런 기능과 부서의 조직화된 구조의 통합을 위한 시도는 legacy 시스템에 의해 나타나는 장벽을 해결하지 못하였다.
- 인터넷 기술의 적용은 기술 축적을 위해 이런 장벽의 일부를 제거하는데 역할을 하게 되었다는 점에서 새로운 국면의 연구 협동, 즉 매우 효율적인 네트워크형 R&D의 기반이 되기 시작한 것이다. 인터넷 기술은 새로운 네트워크로 연결된 연구개발주체들을 만들기 위한 환경과 도구를 모두 제공한다. 개별 조직들은 그 조직의 최적의 전문 분야에 초점을 맞추어 전문화되고 있으며, 선정된 다양한 지식의 공급자들에게 나머지 부분을 아웃소싱하게 되었다. 한 조직의 연구개발주체는 전략적으로 선택된 CRO(contract research organization)와 전자적 가상 프로토콜을 통해 함께 일하게 되며, 한 조직의 연구개발주체는 CRO의 구성원들과 인터넷을 통해 언제든지 실시간으로 과정이 업데이트(update) 될 것이다. 따라서 개발 과정이 전략적으로 선택된 와 함께 집약되면 내부 역량과 외부 역량의 경계는 허물어지게 되며, 기술이 회사 내부에서 오든, 외부 자원에서 오든지 간에 연구개발활동의 전개에 전혀 문제가 될 것이 없게 된다. 이는 오래 전부터 협동형 R&D의 진정한 모습이 인터넷을 통해 어느 정도 가능하게 됨을 의미한다.
- 이와 같은 인터넷을 기반으로 한 네트워크형 R&D의 가장 전형적인 모습은 대규모 제약기업들 사이에서 발견되는 신약 개발 관련 R&D이다([그림 요약 3]). 최근의 제약 합병에 의해 만들어진 대규모 연구개발의 수행조차, 요구되는 수준의 성장을 유지하기 위해 필요한 신약의 양을 생산할 수 없었다. 이런 조직들을 위한 한 가지 옵션은 연구개발이 그것을 향해 옮겨가고 있는 새로운 전문화되고 네트워크화된 세계의 중추가 되는 것일 것이다. 이런 역할 속에서 제약 회사들은 상업적 기회를 위해 좋은 아이디어들을 모으고 가져가며, 유용한 정보들을 전달하면서 지원과 초점을 제공하게 된다. 스펙트럼의 가운데는 완전히 새로운 조직의 스핀 오프(spin-off)에 관여하는 증가된 아웃소싱에 기반을 둔 모델이 있다. 이것은 완전히 독립적으로 기능하고, 모기업 자체를 포함 하여, 그것이 선택하는 어떤 인터넷 파트너에게도 그들의 기능을 자유로이 아웃소싱하면서, 소위 인터넷 그린 필드라는 것을 만들 것이다.
4 . e- R&D의 개념과 특성
1) In s ilico R&D
- 언번들링된 지식들이 증가하여 결국 수직분화된 가상부분들이 하나의 생태계(ecosystem)를 구성하게 되면 수동 조작(manual operation)을 제외한 지식 부분만의 R&D, 즉 일종의 시뮬레이션이 가능하게 될 것이다. 최근에는 컴퓨터 성능의 향상 및 각종 소프트웨어 개발에 따라 현재까지는 이론화학자들의 영역이었던 컴퓨터의 응용이 소재개발 분야로 빠르게 확산되어 가고 있다. 최근 각광받기 시작한 생물정보학(Bioinformatics)은 가장 대표적인 예라 할 수 있다. 이와 같은 새로운 형태의 혁신과 관련하여 최근 활발한 연구가 진행되고 있으며, 대표적인 예는 in silico R&D이다.
- 가장 가능한 대안으로서 등장한 in silico R&D 개념은 in vivo(생체내 실험), in vitro(생체외 실험) 등에 대응하는 표현으로서, 실리콘칩 내에서의 실험, 즉 전통방식의 실험(wet experiment)이 아닌 순수하게 정보매체 내에서만 진행되는 실험(dry experiment) 이란 뜻이다. 가장 특징적인 예인 생명공학과 화학분야의 경우 고효율 효능분석(High Throughput Screening, 이하 HTS)과 조합화학(combinatorial chemistry)의 사용에 따라 과거와는 비교할 수 없을 정도로 증가한 방대한 양의 실험정보를 컴퓨터를 이용하여 수집, 분석함에 의하여, 기존의 암묵적이고 단일 요소에 대한 실험에 비교하여 모집단자료의 패턴을 비교하고 연구하는 일종의 dry R&D를 의미한다.
- 과학기술의 현상을 일종의 수직적으로 분리된 정신모델(vertically disintegrated mental model)로서 파악하는 존재론적 기호화(ontological codification)가 가능한 분야가 늘어나게 되었고, 수퍼 컴퓨팅, 가상현실기술과 관련 소프트웨어기술이 비약적으로 발달함에 따라 in silico R&D가 가능하게 된 것이다.
2) e - R&D
- In silico R&D의 개념을 확장한, 연구개발활동의 e-전환을 의미하는 e-R&D는 in silico R&D를 기본 전개 방식으로 하여 단순하고 반복적인 업무 뿐 아니라 연구개발활동까지 고성능 컴퓨터에 의한 데이터관리, 처리, 분석에 기초하고, 가상공간상에서의 협동연구, R&D활동의 본격적 out-sourcing, 모듈형 R&D 등 혁명적 R&D 생산성 증대를 가능하게 할 것으로 기대되고 있다.(<표 요약 2>)
- 결국 e-R&D 시스템이란 종래의 wet science에 의하여 이루어졌던 혁신과정이 virtuality상에서 virtual prototype에 의한 제품혁신, virtual pilot plant에 의한 공정혁신이 가능하도록 dry science의 체계를 갖추고, 이들을 인터넷과 같은 네트워크 구조 하에서 운용하는 혁신과정을 디자인하는 것이다.
- e-R&D형 혁신이 가능해 짐에 따라 혁신과정은 달라지고 있다. 기술적 변화들은 결국 혁신패러다임의 변화를 구성하게 되는데, Malek & Breggar(2001)의 논문에서는 새로운 R&D Paradigm이 과거에는 비교가 안 될 정도로 협업(collaboration)과 지식공유를 촉진하게 될 것임을 주장하고 있다.(<표 요약 3>)
- PricewaterhouseCoopers(1999)는 Silicon Rally : The Race to e-R&D 에서 전통적 R&D가 primary science와 secondary science로 나누고 있다. Primary science에서는 정보와 실험실에서의 많은 시도를 통하여 얻어진 잠정적 결과에 의존하며, IT의 역할이 automation과 computing의 역할에 그친 것에 비하여, 향후 e-R&D에서는 in silico에서의 e-R&D에서의 learning science와 임상과 실험실에서는 confirmatory science, 즉 in silico R&D의 잠정적 결과를 현실에서 확인하는 식으로 역할 분담이 변화할 것으로 전망하고 있다 ([그림 요약 4]).
- 하지만 e-R&D가 제4세대 R&D에서 추구하는 개념과 근본적으로 다른 점은 e-R&D가 그간에 추진해 왔던 R&D활동에 있어서의 정보화(情報化)의 연장선상(延長線上)에서 파악해서는 안 된다. e-R&D는 R&D과정에 투입되는 지식요소의 성격을 재규명하는 작업으로서 새로운 각도에서 기호화한 지식의 도입을 필요로 한다는 점이다. Iansiti(1997)는 그의 저서 Technological Integration"에서 dynamic capability의 중요성을 강조하면서 지속적 경쟁우위를 차지하기 위해 새로운 기회를 감지하고 활용하는 것과 knowledge assets, competencies, complimentary assets 과 technologies를 재구성하고 보호하는 것이 중요하므로, 경쟁우위는 지식자산이나 그와 관련된 보완자산들의 보유에만 있는 것이 아니라 모듈화된 지식자산들을 다른 자산들과 연결하여 필요한 가치를 창조하는 데에도 존재함을 설명하고 있다.
3) GRID : e-R&D의 정보 하부구조
- 과학자가 원격시설에서 전용 테라플롭(TeraFlop) 컴퓨터들이나 저가의 PC들의 집합과 같은 고가의 컴퓨팅 자원과 전용 데이터 베이스에 저장된 정보에 쉽게 접근할 수 있도록, 인터넷보다 훨씬 더 강력한 하부구조를 제공하는 것이 요구된다. 그러한 상황에서 두 가지 선택이 가능하다. 하나는 데이터 발생위치에서 컴퓨팅과 저장 파워에 대한 재정적 투자의 증대, 다른 하나는, 분자물리학 실험들은 설계에 의해 국제적인 분산 컴퓨팅을(그리고 참여하고 있는 단체들에서 이미 이용할 수 있는 저장자원들을) 사용하려고 노력할 수 있다.
- 그리드는 이런 비전의 실체를 만들기 위한 모든 이들 이슈들을 함께 가져오기 위해 목적된 아키텍처이다. 격자(格子)라는 영어 단어에서 유래한 그리드는 현재의 월드와이드웹(WWW)을 대체 할 차세대 인터넷’으로 기대를 모으는 것으로서, 고성능 컴퓨터, 대용량 데이터베이스, 각종 정보통신 첨단장비 등을 네트워크로 연동해 상호 공유하는 핵심기술과 운용체계를 말한다. 기존의 WWW은 자료를 공유하는 정도의 서비스만을 제공하였는데 단순 자료 공유 뿐 아니라 프로세서, 스토리지 등 다양한 자원을 공유하여 고성능 컴퓨팅을 제공하는 것이 그리드이다. (<표 요약 4>)
- Hypertext의 단일 형태만을 지원하고 서버와 클라이언트 관계로 구성된 월드와이드웹(WWW)과 달리 네트워크 자체가 P2P(Peer To Peer)로 구성됨으로써 다양한 형태의 컴퓨터, 장비, DB 등을 연동할 수 있게 해주는 그리드 네트워크가 완성되면 기존 컴퓨터 기술로는 어려웠던 고속연산과 대량 데이터 처리가 쉬워질 것으로 예상된다. 특히 생명공학·환경공학·가상현실(VR) 등 첨단 연구 프로젝트를 효율적으로 추진할 수 있을 전망이다. 미국, 일본, 유럽을 포함 세계 주요국들은 지난 1998년부터 인간게놈 지도 작성, 항공기 통합 설계, 지진 예측분석 등 다양한 분야에 그리드 접목을 시도하고 있다. <표 요약 5>에는 현재 진행 중인 세계 주요 GRID 프로젝트들을 소개하였다.
4 . 국가 e- R&D 시스템 구상
1) 국가 e- R&D 시스템 구상의 기본 방향
- 과거와 비교할 수 없을 만큼의 데이터의 양과 이들 데이터들로 부터 의미를 재형성할 수 있는 의미 처리의 논리체계의 구비, 그리고 이들을 뒷받침하는 막강한 컴퓨팅 능력이 갖추어 진다면 연구의 접근 방향의 제4의 패러다임인 e-R&D이 실현될 수 있는 것이다.
- 결국 e-R&D의 핵심은 데이터집약형 과학체계(data-intensive science system)의 개발과 e-R&D를 가능하게 할 정보하부구조의 조합 이다. 따라서 두가지 큰 축에서의 동시적이고, 조화를 이루는 접근이 필요하다. 즉, 하나는 R&D과정에서의 층분리를 지속적으로 진행시키는 데이터집약형 과학체계의 구축이고, 다른 하나는 정보하부구조인 국가 GRID시스템의 구축이다. 중요한 것은 두가 측면에서의 시스템이 처음부터 조화를 이루도록 전체 시스템의 조정이 필요하다는 점이다.
- 국가 e-R&D system이란 국가 차원의 연구개발 자원(R&D resources) 과 주체를 포함하는 e-R&D의 추진 체계라는 점에서 GRID 컴퓨팅을 기반으로 데이터 처리에 참여하는 연구자뿐만 아니라 전통적 주체들인 이론, 물리, 그리고 계산과학자들이 함께 구축하는 정교하게 조정된 시스템을 의미한다. 즉 핵심을 이루는 논리 체계인 계산과학이 분산/연결된 정보 하부구조와 실험적 과학 둘다 주요 초점으로 삼고 있는 정보기술에 의해 이론적 과학을 향상시키는 것에 큰 초점을 두고 있는 것이다. [그림 요약 5>에는 이와 같은 맥락에서 구상된 국가 GRID시스템의 기반위에서 전개되는 혁신과정을 개념적으로 도식화한 것이다.
2) 국가 GRID 시스템구축 기본계획과 현황
- 정보통신부는 『차세대인터넷 기반구축을 위한 국가 GRID 기본 계획』을 수립·추진 중이다. 동 계획은 『차세대인터넷 기술개발 계획』(2000년),『인터넷 신주소체계(IPv6) 도입을 통한 차세대인터넷 기반구축계획』(2001년)에 이은 차세대인터넷 기반구축계획의 하나이다.
- 2002년부터 향후 5년 동안 435억원이 투자될 계획으로 있으며, 국내의 각 연구 및 상용 기간망을 통합하는 GRID 네트워크 구성 및 GRID 운영센터(한국과학기술정보연구원)를 구축하고, 국가 GRID의 핵심 기술인 GRID 미들웨어 연구개발 및 멀티미디어 3차원 브라우징(browsing)기술 개발을 2005년 상용화를 목표로 중 점적으로 지원하여 세계적으로 초기 연구단계인 GRID 표준 발굴 및 표준화를 선도적으로 추진하며, 또한 산업체의 첨단 기술 개발과 연계될 수 있는 차세대 GRID 응용프로젝트5)를 IT, BT, NT, ET등 어플리케이션 위주로 발굴 추진할 계획이다.
- 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 국가 GRID 구축의 중심기관으로서, 앞으로 우리 나라 e-R&D system 구축에 있어 hub 역할을 하는 중심 기관의 역할이 기대된다.
- KISTI가 추진하고 있는 사업은 크게 두 가지로 분류되는데, 하나는 첨단 IT 중심의 연구 지원 인프라 구축 사업으로서 국가적으로 추진하고 있는 첨단 기술 분야의 연구개발과정에서의 정보통신 기술의 기여, 즉 BT(biotechnology), NT(nanotechnology), ET(environmental
technology), ST(space technology), VT(culture technology) 기술의 정보기술 융합화 사업을 효율적으로 지원하기 위한 기본 정보통신 하부구조의구축이다. 다른 하나는 국가 GRID구축을 위한 신보 SOC 구축사업으로서 지리적으로 분산된 고성능 컴퓨터, 대용량 DB 및 첨단 장비 등의 정보통신자원을 고속 네트워크로 연동하여 상호 공유 이용할 수 있도록 하는 것이다.
3) 데이터집약형 과학체계의 개발
- 우리 나라의 국가 차원의 e-R&D system 구상은 전통적 wet R&D 중심의 혁신시스템이 wet R&D와 dry R&D가 조화를 이루는 새로운 혁신시스템의 구축을 의미함하는 것으로서 전통 혁신활동 시스템의 디지털 전환과 밀접한 관계가 있다. 따라서 이와 같은 구조 하에서 일어나는 R&D 과정의 진행은 전통적인 그것과는 다른 형태의 형식과 형태에 다라 진행되어야 할 것이다. 디지털 기반의 새로운 연구개발시스템을 위한 요소로서의 지식/기술분류체계의 확립과 수퍼컴퓨터 및 각종 시뮬레이션 소프트웨어의 지원 등의 인프라스트럭처, 국가연구개발사업 등 투입 자원의 균형 조정, 그리고 가상공간상에서의 협동 연구 등 새로운 혁신시스템에서의 연구개발 과정 추진을 위한 준비가 필요할 것으로 보인다.
- 이와 같은 목적과 관련하여 필요한 구성 요소와 연구 분야를 고려할 경우 다음과 같은 세 가지 측면에서의 접근이 조화를 이루어 추진되어야 할 것으로 보인다.
- 첫째로는 knowledge engineering 부분에서의 접근이다. 이 분야는 전통적 실험과학자들이 담당하여야 하는 분야이다. Virtual ecosystem을 구성할 수 있도록 투입될 knowledge요소들이 machine learning이 가능하도록 codification이 되어야 하고, 투입 knowledge 들 간의 integration에 의하여 새로운 지식이 쉽게 창출하도록 상호성이 극대화되어야 한다. 온톨로지(ontology)적 접근(박동현 2001)에 의 한 real system의 논리 체계가 기호화되어 virtual system 부분으로 의 언번들링이 많이 진행될수록 그 분야에서의 e-R&D system의 위력이 강해지게 된다. 즉, real system의 논리 체계가 정교하게 전사(transcription)된 virtual prototype과 virtual pilot plant의 역할을 하는 지식체계의 존재가 시뮬레이션의 기본이 되므로 실제시스템(real system)의 혁신과정 전반에 걸친 virtual transcription이 필요하다. Protein chip이나 고효율효능분석(High Throughput Screening), 조합화학적 방법론의 개발 등 효율적으로 데이터를 양산할 수 있는 각종 Lab-on-a-chip형 디바이스의 개발도 이 영역에서의 역할이다.
- 둘째로는 virtual prototype과 실제시스템과의 연계성 강화와 의미처리의 효율성 향상을 위한 접근으로서 계산과학자들의 영역이다. Virtual ecosystem을 구성할 수 있도록 투입될 knowledge요소들이 machine learning이 가능하도록 codification이 되어야 하고, 투입 Knowledge들 간의 integration에 의하여 모델링의 예측 능력을 더욱 정확하게 수행하기 위해 DB와의 연계성에 대한 정교한 디자인이 필요하다.
- 마지막 이들 infrastructure 및 infostructure를 이용한 운용시스템으로서 정부의 지속적 역할이 필요한 부분이다. 기본적으로 다양한 분야에서의 참여가 필요하다는 점에서 actor들의 역할 정립 과 분업관계에 대해 분업의 형식과 부문 등에 관한 정의와 이를 위한 국가차원에서의 공공 CRO (contract research organization)를 포함한 주요 연구개발 참여기관들의 역할과 이를 뒷받침할 제도적 장치의 신설 및 개선 등에 대한 획기적 노력이 필요하다.

Abstract ▼

1. Key Question and the Purpose of the Study

The area of information technology has undergone rapid developments and advances in recent years so much so that it is now an essential tool and component in research, education, commerce and industry. Of particular significance has been the impact

1. Key Question and the Purpose of the Study

The area of information technology has undergone rapid developments and advances in recent years so much so that it is now an essential tool and component in research, education, commerce and industry. Of particular significance has been the impact of the Internet and the World Wide Web. The utilization and deployment of the Internet and World Wide Web has opened up new areas of research and business and made significant contributions to economic advances. Through the Internet it is now possible to access information (data enriched by context) from all over the world, with unprecedented ease and speed. As a communications channel, the Internet has also made it possible to seamlessly collaborate and share knowledge, computational resources, and data, with research groups across the globe. In this context it is essential to identify the next trends and developments which can further advance such technologies and their application.

2. The Deep Penetration of the Internet towards the Computerization of R&D Processes

According to the previous research performed by Park(2001), the e-business framework has been evolving; from the brochureware to the innovation catalyst. He pointed out that the ultimate role of the Internet would expand up to the area of research and development(R&D). Research & Development (R&D) activities can benefit by using the Internet and WWW. A decade ago a good research chemist could produce 50-100 new compounds a year. Today, with standard combinatorial chemistry, the same chemist can turn out a couple of thousand compounds a year. Meanwhile, high throughput screening has massively accelerated the speed at which compounds can be tested to identify the most promising molecules. In short, technological tools based on the information technology has transformed the early part of the R&D process. The Internet is used extensively by globally distributed research teams, to communicate and collaborate between each other. A typical feature of such collaborative scientific enterprises, called e-R&D, is that they require access to very large data collections, very large scale computing resources, and high performance visualization back to the individual user scientists.

3. The Prerequisit for the Nationale-R&D System

The prerequisite for constructing the National e-R&D System, two major approaches should be proceeded; one is the computerization of the conventional science system and the other is information infrastructure. The amazing productivity in R&D processes to those which is fit for e-R&D via computerization of the conventional processes. Some of the industry leaders have now begun to use in silico techniques in development. The simulation is the most actively progressing field stimulated by the rapid development of ICTs(information and communication technologies). However, in most of the conventional industry sectors, the penetration of the Internet still is confined only to superficial manners such as data consolidation in the lab or remote communication between research teams. It is one of the urgent problem to be solved that the National R&D fund should be invested to transform the conventional knowledge components, R&D processes, and so on towards the e-R&D-compatible science system. To support e-R&D. a much more powerful infrastructure is required than the Internet, to enable scientist to have easy access to expensive computing resources at remote facilities-either as dedicated Teraflop computers, or cheap collections of PCs-and to information stored in dedicated databases.

4. The National Grid System

The Grid is an architecture proposed to bring all these issues together, to make a reality of such a vision for e-R&D. The UK Research Council, the European Union, USA, and other countries, have their own complementary programmes that will bring together researchers from Biological Sciences, Earth Observation, and High Energy Physics, where large-scale, data-intensive, computing is essential. The concept of the grid has taken different forms within different projects and the current proposal is that the grid should be regarded as a facility with a number of layered components, some of which are now well understood and others which, at the moment, are only speculative. In many countries, particularly in the US, the concept of grid omputing has been proposed and implemented as the next advance which builds upon the Internet and the World Wide Web. The grid is based on a high -speed network that links computing facilities, it differs from existing technologies mainly through its middleware -programs that make collaborative computing easier and more reliable. The grid infrastructure provides standard tools to run applications such as the simulation of events, the management of and the access to large data sets, the visualization of complex events, the remote execution of computing systems and applications from any location, without knowing the locations etc. The embedding of computation and communication in the physical world by means of a grid will see the application of computing technologies in settings where they are unusual today particularly by means of embedded devices with sensing and communication capabilities. The increase in simulation and modelling, the collection and storage of large databases, the need for varied computational facilities (usually expensive) and the collaboration between different personnel across different geographical areas has raised the need and importance of grid computing. This need and importance is apparent in a wide range of scientific, engineering and commercial applications.

5. Task ahead to the Science Policy

Firstly, a National R&D program to transform the conventional R&D procedure is suggested, especially new drug discovery program as shown in Fig. 1.
Secondly, taxonomy and classification of the conventional knowledge/technology elements fit to be put into the e-R&D protocol. In the e-R&D protocol, science are classified into two categories such as learning science and confirmatory science rather than primary science and secondary science as in the conventional science system.
Thirdly, a special measures for enhancing the role of KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information) as a simulation institute should be provided. From the conventional role of KISTI as a digital library to a e-R&D research institute dealing with the data-intensive science.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 서언 ... 2
• 목차 ... 4
• 표목차 ... 6
• 그림목차 ... 7
• 요약 ... 9
• 제1장 서 론 ... 32
• 제1절 문제의 제기 ... 32
• 제2절 연구 추진 과정의 개요 ... 36
• 제2장 서비스의 언번들링과 혁신과정의 층분리 ... 39
• 제1절 서비스부분의 언번들링과 산업 활동의 층분리 ... 39
• 1. 서비스의 언번들링과 산업변화 ... 39
• 2. 층분리의 동인(動因) : 지식의 기호화 ... 44
• 제2절 R&D과정에서의 층분리 ... 48
• 1. R&D과정의 기호화와 언번들링 ... 48
• 2. R&D과정의 층분리 : 실제시스템과 가상시스템 ... 51
• 3. 현실적 증거 : in s ilico R&D ... 59
• 제3절 인터넷에 기반을 둔 R&D 네트워크 ... 65
• 제3장 R&D의 층분리와 아키텍처 혁신 ... 69
• 제1절 아키텍처 혁신 : 변화에의 조응(調應) ... 69
• 1. 새로운 패러다임과 조응의 관점 ... 69
• 2. 아키텍처의 개념과 분류37) ... 72
• 3. 아키텍처 혁신의 개념과 유형39) ... 76
• 제2절 R&D과정의 아키텍처 혁신 ... 81
• 1. R&D과정의 아키텍처 혁신의 의미 ... 81
• 2. R&D과정의 아키텍처혁신 ... 88
• 제3절 e- R&D : 개념과 구조 ... 108
• 1. e - R&D의 개념과 특성 ... 108
• 2. GRID : e- R&D의 정보하부구조 ... 112
• 3. GRID기반 e - R&D 추진 현황 ... 122
• 제4장 GRID기반의 국가 e-R&D시스템 구상과 정책과제 ... 125
• 제1절 국가 e- R&D 시스템에서의 혁신과정 ... 125
• 제2절 GRID기반 국가 e- R&D 시스템의 구조 ... 129
• 1. 국가 GRID 네트워크55) ... 129
• 2. GRID기반 국가 e- R&D 시스템의 아키텍처 ... 133
• 제5장 론 및 정책적 시사점 ... 138
• 참고 문헌 ... 141
• Summary ... 160
• CONTENTS ... 166
• 끝페이지 ... 166