SQMR-tree: 대용량 공간 데이타를 위한 효율적인 하이브리드 인덱스 구조

신인수,김정준,강홍구,한기준 대한공간정보학회 2011 Spatial Information Research Vol.19 No.4

In this paper, we propose a hybrid index structure, called the SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree) that can process spatial data efficiently by combining advantages of the MR-tree and the SQR-tree. The MR-tree is an extended R-tree using a mapping tree to access directly to leaf nodes of the R-tree and the SQR-tree is a combination of the SQ-tree(Spatial Quad-tree) which is an extended Quad-tree to process spatial objects with non-zero area and the R-tree which actually stores spatial objects and are associated with each leaf node of the SQ-tree. The SQMR-tree consists of the SQR-tree as the base structure and the mapping trees associated with each R-tree of the SQR-tree. Therefore, because spatial objects are distributedly inserted into several R-trees and only R-trees intersected with the query area are accessed to process spatial queries like the SQR-tree, the query processing cost of the SQMR-tree can be reduced. Moreover, the search performance of the SQMR-tree is improved by using the mapping trees to access directly to leaf nodes of the R-tree without tree traversal like the MR-tree. Finally, we proved superiority of the SQMR-tree through experiments. 본 논문에서는 기존에 제시된 MR-tree와 SQR-tree의 장점을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리할 수 있는 하이브리드 인덱스 구조인 SQMR-tree(Spatial Quad MR-tree)를 제시한다. MR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근해주는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이고, SQR-tree는 SQ-tree (Spatial Quad-tree)와 SQ-tree의 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQMR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 SQR-Tree의 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 형태를 가진다. 따라서, SQMR-tree는 SQR-tree와 같이 공간 객체가 여러 R-tree에 분산 저장되며 질의 영역에 해당하는 R-tree만 접근하면 되기 때문에 공간 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 또한, SQMR-tree는 MR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 트리 검색 없이 R-tree 리프 노드의 빠른 접근이 가능하기 때문에 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQMR-tree의 우수성을 입증하였다.

MR-Tree: 효율적인 공간 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree

강홍구,신인수,김정준,한기준 대한공간정보학회 2010 Spatial Information Research Vol.18 No.4

Recently, due to rapid increasement of spatial data collected from various geosensors in u-GIS environments, the importance of spatial index for efficient search of large spatial data is rising gradually. Especially, researches based R-Tree to improve search performance of spatial data have been actively performed. These previous researches focus on reducing overlaps between nodes or the height of the R-Tree. However, these can not solve an unnecessary node access problem efficiently occurred in tree traversal. In this paper, we propose a MR-Tree(Mapping-based R-Tree) to solve this problem and to support efficient search of large spatial data. The MR-Tree can improve search performance by using a mapping tree for direct access to leaf nodes of the R-Tree without tree traversal. The mapping tree is composed with MBRs and pointers of R-Tree leaf nodes associating each partition which is made by splitting data area repeatedly along dimensions. Especially, the MR-Tree can be adopted in various variations of the R-Tree easily without a modification of the R-Tree structure. In addition, because the mapping tree is constructed in main memory, search time can be greatly reduced. Finally, we proved superiority of MR-Tree performance through experiments. 최근, u-GIS 환경에서 다양한 지오센서(Geosensor)의 활용으로 수집되는 공간 데이타의 양이 급증하면서 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 인덱스의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 공간 데이타의 검색 성능을 높이기 위해 R-Tree를 기반으로 한 공간 인덱스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 R-Tree에서 노드 사이의 겹침이나 트리의 높이를 줄임으로써 어느 정도 검색 성능을 향상시켰지만 트리 순회(tree traversal)에서 발생하는 불필요한 노드 접근 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 매핑 기반 R-Tree인 MR-Tree(Mapping based R-Tree)를 제안한다. MR-Tree는 R-Tree 순회 없이 리프 노드를 직접 접근하도록 하는 매핑 트리를 이용함으로써 검색 성능을 향상시킨다. 매핑 트리는 데이타 공간을 차원에 따라 반복적으로 분할한 각 파티션(Partition)과 연계되는 R-Tree 리프 노드의 MBR과 포인터를 이용하여 구성된다. 특히, MR-Tree는 기존 R-Tree에 큰 변경없이 구현이 가능하고, 다양한 R-Tree 변형에도 쉽게 적용할 수 있으며, 또한 매핑 트리를 메인 메모리에 상주시킴으로써 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 인덱스보다 MR-Tree 성능의 우수성을 보였다.

SQR-Tree:효율적인 공간 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조

강홍구,신인수,김정준,한기준 대한공간정보학회 2011 Spatial Information Research Vol.19 No.2

대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다. Typical tree-based spatial index structures are divided into a data-partitioning index structure such as R-Tree and a space-partitioning index structure such as KD-Tree. In recent years, researches on hybrid index structures combining advantages of these index structures have been performed extensively. However, because the split boundary extension of the node to which a new spatial object is inserted may extend split boundaries of other neighbor nodes in existing researches, overlaps between nodes are increased and the query processing cost is raised. In this paper, we propose a hybrid index structure, called SQR-Tree that can support efficient processing of spatial queries to solve these problems. SQR-Tree is a combination of SQ-Tree(Spatial Quad- Tree) which is an extended Quad-Tree to process non-size spatial objects and R-Tree which actually stores spatial objects associated with each leaf node of SQ-Tree. Because each SQR-Tree node has an MBR containing sub-nodes, the split boundary of a node will be extended independently and overlaps between nodes can be reduced. In addition, a spatial object is inserted into R-Tree in each split data space and SQ-Tree is used to identify each split data space. Since only R-Trees of SQR-Tree in the query area are accessed to process a spatial query, query processing cost can be reduced. Finally, we proved superiority of SQR-Tree through experiments.

R-tree 인덱스에서 수명을 가지는 공간 객체에 대한 효율적 갱신 처리 방법

김병준(Byeongjun Kim),송인철(Inchul Song),김명호(Myoung Ho Kim) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.4

최근 수명을 가지는 공간 객체를 다루는 LBS 시스템이 주목을 받고 있다. 특히 스마트 폰의 대중화로 인해 수명을 가진 공간 객체의 수가 증가하고 있으며, 이는 대표적인 공간 객체 색인인 R-tree에서 빈번한 갱신을 발생시킨다. 기존 R-tree 갱신과 관련된 연구는 이동객체에 대한 갱신 기법을 주로 다루고 있다. 본 연구에서는 수명을 가진 공간 객체가 다수 존재하는 환경에서 R-tree를 효율적으로 갱신하기 위한 기법을 제안한다. 공간 객체가 수명을 가진다는 사실을 적극적으로 활용함으로써 본 연구에서는 새로운 색인 구조인 deferred RR-tree를 제안한다. 또한 기존 연구와의 성능 비교를 통해 제안하는 기법의 효율성을 검증한다 A location-based service with spatial objects having lifetime constraints has received much attention in recent years. With the increasing prevalence of smartphones, the number of spatial objects with lifetime constraints is increasing, and this incurs frequent updates on the R-tree, which is a representative spatial index. The previous work mainly considers an efficient R-tree update method over moving object databases. In this paper, we propose a method for updating R-tree over a large number of spatial objects with lifetime constraints. Based on the fact that spatial objects have lifetime constraints, we propose a new index, called deferred RR-tree. We also verify the superiority of our proposed method through experimental evaluation.

GPU에서 Contain-Link를 이용한 R-tree 구현

김민철(Mincheol Kim),유승범(Seungbum Yoo),최원익(Wonik Choi) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.41 No.2

1984년 R-tree가 제안된 이후 R-tree의 질의처리 성능을 높이고자 많은 노력들이 있었다. 하지만, 이러한 노력에도 불구하고 점점 빠르게 커져가는 빅데이타를 처리하기 위한 추가적인 질의처리 성능개선에 여전히 많은 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루고자 CL-tree를 제안한다. 제안 기법은 범위질의 시에 질의영역과 노드의 엔트리들의 포함관계를 고려한다. CL-tree는 범위 질의 시엔트리들이 질의영역에 포함(contained)되어있다면 중간노드를 방문하지 않고 직접 단말레벨에 접근하기위해 contain-link라는 포인터를 이용한다. CL-tree의 설계 목표는 트리를 순회할 때 contain-link를 사용하여 불필요한 노드의 방문을 제거함으로써 오는 장점과 GPU의 병렬처리에서 오는 장점을 결합하는 것이다. 다양한 조건에서의 실험을 통해 CL-tree는 GPU에서의 선형검색에 비해 최대 3배, G-tree에 비해 1.3배 가량의 성능이 향상됨을 보인다. Since the R-tree was proposed in 1984, there have been numerous research efforts on R-tree variants for improving its query performance. Despite all of these efforts, there are still growing interests in further accelerating query performances with the big data that grows faster and bigger in size. To cope with this problem, we propose CL-tree(Contain-Link tree), a novel indexing method that takes into account the relationships between a query range and entries in a node during query processing. Specifically, CL-tree employs a special pointer called contain-link to directly access the leaf level without visiting intermediate nodes when nodes are contained within a given query. The rationale of CL-tree is to combine the benefits from avoiding unnecessary visits during tree traversal using the contain-links and the parallel processing power of GPU. Our extensive experiments show that CL-tree achieves query performance up to 3 times higher than that of a sequential scan in GPU and up to 1.3 times higher than that of a G-tree, respectively.

Best-First decision tree 기법을 적용한 심전도 데이터 분류기의 정확도 향상에 관한 연구

이현주 ( Hyunju Lee ),신동규 ( Dongkyoo Shin ),박희원 ( Heewon Park ),김수한 ( Soohan Kim ),신동일 ( Dongil Shin ) 한국인터넷정보학회 2011 인터넷정보학회논문지 Vol.12 No.6

심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류기 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron) 분류기로 수행되지만 본 실험은 정확도 향상을 위해 Random Forest 분류기 알고리즘 중 Decision Tree를 Best-First Decision Tree(B-F Tree)로 수정하여 실험하였다. 그리고 정확도 비교분석을 위해 SVM, MLP, RBF(Radial Basic Function) Network와 Decision Tree 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해보았다. 수정한 Random Forest 분류기의 정확도를 다른 네 개의 분류기와 타 논문의 실험과 비교해보니 정확도 부분에서는 Random Forest가 가장 우수하였다. 본 실험의 전처리 과정은 대역통과 필터(Band-pass filter)를 사용하여 R-R interval을 추출하였는데 향후에는 정확한 간격을 추출하기 위한 필터의 연구가 사려된다. Cardiac disorder data are generally tested using the classifier and QRS-Complex and R-R interval which is used in this experiment are often extracted by ECG(Electrocardiogram) signals. The experimentation of ECG data with classifier is generally performed with SVM(Support Vector Machine) and MLP(Multilayer Perceptron) classifier, but this study experimented with Best-First Decision Tree(B-F Tree) derived from the Dicision Tree among Random Forest classifier algorithms to improve accuracy. To compare and analyze accuracy, experimentation of SVM, MLP, RBF(Radial Basic Function) Network and Decision Tree classifiers are performed and also compared the result of announced papers carried out under same interval and data. Comparing the accuracy of Random Forest classifier with above four ones, Random Forest is the best in accuracy. As though R-R interval was extracted using Band-pass filter in pre-processing of this experiment, in future, more filter study is needed to extract accurate interval.

메인 메모리에서 선반입을 사용한 확장된 R-Tree 색인 기법

강홍구(Hong Koo Kang),김동오(Dong O Kim),홍동숙(Dong Sook Hong),한기준(Ki Joon Han) 대한공간정보학회 2004 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.6 No.1

Recently, studies have been performed to improve the cache performance of the R-Tree in main memory. A general method to improve the cache performance of the R-Tree is to reduce size of an entry so that a node can store more entries and fanout of it can increase. However, this method generally requires additional process to reduce information of entries and do not support incremental updates. In addition, the cache miss always occurs on moving between a parent node and a child node. To solve these problems efficiently, this paper proposes and evaluates the PR-Tree that is an extended R-Tree indexing method using prefetching in main memory. The PR-Tree can produce a wider node to optimize prefetching without additional modifications on the R-Tree. Moreover, the PR-Tree reduces cache miss rates that occur on moving between a parent node and a child node. In our simulation, the search performance, the update performance, and the node split performance of the PR-Tree improve up to 38%, 30%, and 67% respectively, compared with the original R-Tree.

A Study on Spatial-temporal indexing for querying current and past positions

Jun, Bong-Gi The Korea Institute of Information and Commucation 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.6

현재 및 과거 위치 질의를 위해 연속적으로 변경되는 위치의 이동은 저장되고 색인화 되어야 한다. 기존의 R-트리에 시간을 다른 차원으로 추가하여 간단하게 확장한 3차원 R-트리는 현재 위치 질의를 다루지 않고 있으며, 색인 노드들의 많은 중첩으로 인하여 공간 활용도가 낮다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 분할된 노드의 공간 활용도를 높이기 위하여 향상된 3차원 R-트리의 동적 분할 정책을 제안한다. 또한, 이동체들의 현재 및 과거 위치를 질의하기 위해 새로운 태그 색인 구조를 소개함으로서 기존의 3차원 R-트리를 확장하였다. 현재 및 과거 위치 질의에서 제안하는 태그 동적 3차원 R-트리는 기존의 3차원 R-트리와 TB-트리 보다 성능이 우수하였다. The movement of continuously changing positions should be stored and indexed for querying current and past positions. A simple extension of the original R-tree to add time as another dimension, called 3D R-tree, does not handle current position queries and does not address the problem of low space utilization due to high overlap of index nodes. In this paper, 1 propose the dynamic splitting policy for improving the 3D R-tree in order to improve space utilization of split nodes. 1 also extend the original 3D R-tree by introducing a new tagged index structure for being able to query the current and past positions of moving objects. 1 found out that my extension of the original R-tree, called the tagged dynamic 3DR-tree, outperforms both the 3D R-tree and 75-tree when querying current and past position.

버킷 정렬을 이용한 향상된 R-tree 대량적재 기법

김남우(Namwoo Kim),이미영(Miyoung Lee) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.39 No.1

위치 기반의 모바일 서비스, GPS(Global Positioning System), RFID(Radio Frequency IDentification) 등의 사용이 폭발적으로 증가하여, 위치 및 공간 데이터가 기하급수적으로 늘어나고 있다. 대규모 공간 데이터를 빠르게 검색하기 위해 대표적으로 R-tree 기반의 인덱스 구조를 사용한다. 대량의 공간 데이터로부터 효율적으로 R-tree 인덱스를 생성하기 위한 방법으로 STR(Sort-Tile-Recursive) 기법이 널리 알려져 있다. STR 기법은 공간 데이터를 정렬하는 부분에서 대부분의 시간을 소모한다. 정렬 시간 단축을 위해 본 논문에서는 버킷 정렬 기법을 이용하여 공간 데이터를 정렬하고, R-tree기반의 인덱스를 생성하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 STR 기법의 Sort-Tile 부분을 버킷 정렬로 변경하여 인덱스 생성 시간을 단축한다. 실험결과를 통해 제안 기법이 STR 기법보다 7배 향상되었고, 이를 그래픽 처리 장치에서 병렬화하여 19배 가량 향상되었음을 확인하였다. Due to the explosive growth in use of LBS-based mobile services, Global Positioning System (GPS) and Radio Frequency IDentification (RFID), the location and spatial data are growing exponentially. The index structure based on R-tree is typically used in order to retrieve a large spatial data quickly. The Sort-Tile-Recursive (STR) method that is an efficient way to create R-tree index from large amounts of spatial data is widely known. The most time consuming part of STR method is to sort spatial data. To reduce sorting time, this paper proposes a method for creating an R-tree index which uses a bucket sort method to sort spatial data. The proposed method replaces a Sort-Tile to a bucket sort to reduce indexing time. Experimental results show that the proposed method enhances the performance more than 7 times compared to STR method and it enhances the performance more than 19 times by using Graphic Processing Unit (GPU).

전략 통합형 R&D를 위한 과학적 연구방법론에 관한 연구

길영준,류지선,남태영,이찬희,김효준 과학기술정책연구원 2002 연구보고 Vol.- No.-

연구의 목적 및 필요성 우리나라는 선진 기술경영 기법을 표면적으로만 받아들여 목표는 거창했지만 연구개발의 프로세스, 연구인력, 연구품질 등 어느 것 하나 제대로 내실화하지 못하여 기술개발의 양적 성장에도 불구하고 연구개발의 효율성이 낮았던 것은 누구나 인정할 것이다. 세계 최초 최고 기술로 승부하고, 세계를 상대로 경쟁해야 하는 우리나라로서는 제품개발 스피드를 높여 조금이라도 빨리 시장에 제품을 내놓지 않으면 안된다. 이를 위해서는 우리나라의 연구개발 체질을 수요자 중심으로 전환하고 주먹구구식 연구개발에서 탈피하여 고객이 요구하는 연구품질을 맞추어 한다. 최근 민간기업을 중심으로 본격화되고 있는 6시그마 연구혁신 활동을 국가 차원으로 확산할 수 있는 방안이 마련되면 국가과제의 기술 경영 역량을 한층 강화할 수 있을 것이다. 6시그마 연구혁신 활동은 고객의 CTQ(Critical-To-Quality ) 최우선, 프로세스에 입각한 활동, 과학적이고 통계적인 사고방식 등 고객가치 창출을 위해 연구역량을 일류화 하여 세계 No 1, Only 1의 기술, 상품을 개발하려는 활동이다. DFSS(Design For Six Sigma), 기술로드맵, 기술Tree, QFD(품질 기능전개), TRIZ, 실험계획법(DOE), Value Curve 등 다양한 연구방 법론이 민간 기업에서는 활용되고 있으나 국책연구기관은 상대적으로 연구방법론의 활용도가 낮기 때문에 본 프로젝트를 통해 국가연구 개발 사업의 운영 역량을 높이기 위한 민간의 연구과제 선정, 목표설정, 연구품질 등에 대한 확산 방안을 연구하고자 한다. 이 중에서 특히 최근 과기부, 산자부 등을 중심으로 활발히 전개되고 있는 기술로드맵(Technology Roadmap) 활동을 예를 들면 국가 연구개발과제를 과학적으로 선정하기 위한 활동으로서 매우 바람직한 현상이나, 기술로드맵은 이미 1990년초 미국에서 소개된 3세대 R&D의 대표적 연구방법론으로 우리나라로서는 10년 정도의 격차를 보인다 할 수 있겠 다. 3세대 R&D는 1980년대 정보화 진전, 변화의 가속화에 따라 연구 과제의 성공이 바로 기업발전으로 연결되지 않는다는 자각에서 출발하였다. 그런 연유로 연구개발 부문에 고객만족, 사업전략과의 연계가 강조되기 시작했고 기술로드맵(Roadmap), 기술포트폴리오, 라이프 사이클 같은 키워드가 도입되었다. 최근(1999년) 미국에서는 4세대 R&D 가 소개되고 있어 우리나라 연구기획관리 능력이 선진국과 격차를 줄이기 위해서는 각고의 노력이 요구된다. 4세대 R&D가 지향하는 바를 한마디의 키워드로 표현한 다면 지배제품(Dominant Design)으로서, 지배제품의 확보를 위해서 기존의 R&D의 개념이 R&BD(Research and Business Development) 로 전환되어야만 한다. 즉, 단순히 연구개발 활동만을 중시하는 것이 아니라 기술을 어떻게 마케팅과 연계시킬 것인가가 더욱 중요해지고 있다. 국가 차원에서는 기술Roadmap 뿐만 아니라 다양한 연구방법론을 체계적으로 도입할 필요성이 있다. 이를 위해 삼성종합기술원 지난 3년 동안 다양한 과학적 연구방법론을 적용해 온 경험과 사례, 노하우를 집대성하여 널리 공유하기 위해 본 프로젝트를 제안하고자 한다. 주요 연구 내용 본 연구는 연구혁신의 필요성과 바람직한 혁신의 모델, 연구 부 문에 있어 혁신을 이루어낼 수 있는 구체적인 방안과 사례에 대한 소개로 이루어져 있다. 기업에서 활발히 진행되어온 연구개발의 성과를 극대화할 수 있는 방안은 무엇인가? 한 보고서에 의하면 선진기업의 연구소에서 조차도 3,000개의 아이디어 중에 1∼2개 정도의 성공밖에는 이룰 수 없었다고 한다. 그런 이유로 본 연구는 연구 활동에 있어서의 근원적인 문제점이 되어온 왜 많은 기업에서 연구 성과가 기업의 이윤에 기여하는 확률을 높이려고 하는지에 대한 의문을 제기해 보았다. 제1장에서는 연구개발의 패러다임 변화를 언급하였다. 지금은 4세대 R&D시대이다. 연구소의 일하는 방식이 4세대 R&D로 전환 되어야 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있다. 이를 위해서 2.5세대 수준에 불과한 우리나라의 연구개발은 근본부터 혁신을 이루어야 하며 국가 차원에서 연구개발의 혁신이 필요하다. 연구소 역할은 기존의 연구개발에서 더 나아가 기술혁신을 통한 고객가치 혁신(R&BD)으로까지 확대될 필요성이 있다. 이를 위해서는 제3세대 R&D에서 중심적인 역할을 담당했던 CTO(Chief Technology Officer)에서, 마케팅과 연계하면서 새로운 사업 분야로의 진출을 위한 역량을 높이고 가치 혁신을 창출하고 선도하는 CInO(Chief Innovation Officer)로의 변신이 불가피하다. 조직 구조 또한 변화가 필요하다. 새로운 지배제품(Dominant Design)을 창출·개발하는 Innovation Lab과 이를 시장에 응용시키는 Application Lab을 둘 필요가 있다. 민간기업에서는 연구개발을 추진해오고 있는지, 어떤 문제에 봉착하고 있는지, 또한 우리나라 R&D의 현 주소는 어떠한지를 확인하고, 그에 비해 선진기업들은 어떠한 연구개발 활동을 통하여 우위를 점하려 하는지를 검토해 보았다. 또한 반만년의 역사 속에서 우리나라의 연구개발에 대한 노력의 결과는 어떠하였는지, 그 성과는 무엇이었는지를 재조명해 봄으로써 우리의 우수한 과학성을 확인하고 나아가 보다 과학적인 연구개발 방법을 수용하기에 충분 한 우리의 역량을 재조명해 보았다. 그러면 바람직한 연구혁신의 모델은 무엇일까? 수많은 사회 환경의 변화를 거치면서 연구개발에 있어서 국가와 기업의 대응도 상당한 움직임이 있었다. 산업 발달 초기 새로운 아이디어가 구현 될 때까지 연구자가 모든 것을 맡아서 진행하던 방임형으로 시작한 에디슨 시대의 연구는 전사적으로 연구개발을 관리하는 조직성을 보이다가 이제는 기업의 생존과 연구개발의 당위성을 부여하기 위해 고객의 요구와 함께 하는 R&BD(R&D with Biz.)형 연구 전략으로까지 진화해왔다. 오늘날에는 불량률 제로 달성을 통한 기업의 생산 효율성을 제고해오던 6시그마의 철학이 접목된 연구개발에까지 발전하게 되었고, 기업 활동의 성과를 현장에서의 효율성 향상에 앞서 연구개발 단계의 수준에서 향상시킴으로써 엄청난 혁신적 결과를 기대할 수 있다는 것이 많은 연구 보고서를 통하여 증명되었다. 처음부터 올바른 것을 올바르게 라는 주장과 함께, 이러한 이유로 많은 선진 기업에서는 6시그마를 근간으로 하는 연구개발이나 혹은 나름대로의 연구개발 방법론 개발에 박차를 가하고 있다. 제2장에서는 본 연구과제의 주제인 전략 통합형 R&D를 위한 과학적 연구 방법론의 모델로서 삼성종합기술원이 추진하고 있는 6시그마 연구혁신의 기본 모델 을 제시하고 있다. 또한 6가지 대표적 방법론에 대해서 상술하고 있다. 기술 로드맵은 장기적인 측면에서 중장기 전략과 목표를 공유하는 핵심적 연구 방법이다. 이를 통해 도출되는 과제의 계획 단계에서 효과적으로 사용되는 기술 Tree를 소개했다. 최근 국가 차원에서 활발하게 진행되고 있는 기술로드맵을 보완하기 위한 차원에서 기술 Tree에 대해서는 부록에서 좀더 자세하게 상술하였다. 또한 실험계획법(DOE), 품질기 능전개(QFD), 창조적 문제 해결 기법(TRIZ)에 대해서 개념과 사례를 소개하였다. 삼성종합기술원은 수년간 6시그마 활동을 통하여 연구개발의 효율성의 극대화를 추구해왔으며 이러한 경험을 바탕으로 독특한 전략통합형 R&D를 위한 과학적 연구 방법론 을 체계화하였다. 연구혁신을 통해 얻어질 수 있는 막대한 성과는 사내에서 진행해온 여러 과정을 통하여 증명된 바 있고, 이를 보다 체계화하고 활용을 원활히 할 수 있도록 6가지 연구 방법론으로 구체화하였으며 이들 간의 상관관계도 정리하였다. 마지막으로 국가혁신시스템 혁신의 방향에 대해 몇 가지 제언하고자 있다. 기술 개발은 국가 발전의 성장 동력이다. 마이클 포터 교수가 지적한 것처럼 1990년대에 우리나라는 그 때까지의 투자주 도형(Investment Driven)에서 혁신주도형(Innovation Driven)으로 전환되었어야 했다. IMF 위기의 근본 원인도 어쩌면 제때에 연구 혁신을