최근에 Science에서 아주 재미있는 paper를 하나 냈다.



혹시 Innovation에 관련이 있는 사람이라면 Open Innovation에 대해서 들어봤을 것이다. Open Innovation의 기본 컨셉은 혼자서 열심히 하는게 아니라 다른 곳에 있는 리소스을 어떤 형태로든 다양하게 취하는 것이 Innovation에 도움이 된다는 컨셉. 다른 리소스를 취한다는 것은, 외부 인력의 영입, 특허의 매매, 신 장비의 도입, 파견, 교육 등등 다양하지만, 어쨌든 기본 컨셉은 '다양할수록 쎄다'에 가깝다고 볼 수 있다. 본 블로그에서 '꼭 연구해야 되나? 기술 사면 되지' 라고 외치는 것도 근본적으로는 Open Innovation에 기초하고 있다. Open Innovation 의 강점은, 무엇보다 다양한 아이디어와 사고를 접할수 있다는게 제일 크며, 이외에도 개별 Player에게 모자라는 장비등을 공동활용함으로서 연구 성과를 극대화 할 수 있다는 개념이 들어 있다. 따라서 꼭 같은건 아니지만, Open Innovation을 다루면서 diversity과 Heterogeneity를 다루지 않을수는 없는 법. 그럼 당연히 질문 나와야지. 과연 그럴까?
본 논문은 꼭 Open Innovation에 대한 논문은 아니지만, 많은 시사점을 제공하는 논문이다.
본 논문의 연구 대상은 미국의 대학간의 공동연구에 대한 분석을 수행한 논문이다. 간단하게 말하면 '공동연구를 하면 정말로 좋을까?'에 대한 논문이라고 보면 되겠다. 이제까지 이런류의 페이퍼들은 매우 많았고, 결론은 대부분 '공동연구를 하면 좋다'는 결론이 나왔다. 실제 과거보다 공동연구는 많이 늘고 있다.<그림1>

<그림 1> 전체 연구에서 공동연구의 비중. 단독 연구는 꾸준히 감소하는데 비해서 내부 공동연구는 유지, 외부 공동연구는 증가하는 모습을 볼 수 있다.
이 페이퍼도 그 결론까지는 인정한다. 전반적으로 보면 공동연구를 하면 혼자 할때보다 성과가 좋아진다. 일단은.
그러나...

<그림2 > 연구 수준별 공동연구의 성과
<그림 2>는 연구자를 4그룹으로 나누어서 연구 그룹간의 공동연구를 비교한 것이다. 내부적인 공동연구를 수행한 논문의 성과를 총 4개 그룹으로 나누어서, 1그룹은 상위 5%, 2그룹은 상위 6~10%, 3그룹은 상위 11~20%, 4그룹은 나머지 80%로 나누었다. 그리고 개별 그룹 내부에서 공동연구를 한 경우와 개별 그룹에 속한 대학들이 대학 내부에서 연구한 결과를 비교한 것이다.
보면 알겠지만, 총량(All-All)로 보면 자연과학이나 인문과학이나 개별 대학 내부에서만 연구를 수행할때보다 대학 외부, 즉 대학끼리 공동연구를 할 경우 더 임팩트가 높은 논문이 나올 확률이 높다. 여기까지는 일반적인 논문들의 결과다. 그러나 그룹별로 보면 이 양상은 완전히 달라지는데, 공동연구가 성과를 늘리는 것은 1그룹이 제일 크고, 그 다음이 2그룹, 그 다음이 3그룹, 그리고 진짜 눈물나는 양상은, 4그룹, 즉 나머지 80%의 대학은 '공동연구를 하면 성과가 나빠'진다. 이건 자연과학뿐만 아니라 '다양성'과 '민주주의'를 논하는 '인문과학'의 영역에서도 마찬가지. 잉여들은, 잉여들끼리 모여봐야 혼자하는 것 보다 '나빠지기'만 한다.-_-;;;
또한 상위그룹과 하위그룹이 공동연구를 하면 상위그룹 가까운 성과를 낸다. 이는 Innovation이 철저하게 상위권 대학에 종속되어 있다는 것을 의미하며, 다르게 말하면 아이디어는 상위대학이, 따까리는 하위대학이 하는 양상일 가망성을 보여주고 있다. 적어도 공동연구와 관련된 Innovation이론의 핵심이 아이디어 교환이라면 아마 이 해석이 제일 적절할 것이다.
당연히 이러한 결과는 현실에 아래와 같이 반영되기 마련이다.

<그림3> 공동연구 점유 비율
<그림 3>은 각 그룹간의 공동연구의 비율을 나타낸다. %가 붙은 것(P)는 전체 공동연구에서 그 그룹간의 연구가 차지하는 비율, 그 아래 붙은 숫자(R)는 대학끼리 랜덤하게 조합할때와 비교한 공동연구의 비율이다. R이 1보다 높으면 기대되는 것보다 높게 공동연구를 하고, R이 1보다 낮으면 기대되는 것보다 낮게 한다.
보면 알겠지만, 1그룹과의 공동연구가 이공계는 60%, 사회과학쪽은 56%를 차지한다. 즉 각 분야 상위 5%의 대학과의 협력이 협력의 절반이상을 차지하는 것이다. 또한 R값을 보면 알지만, 1그룹 끼리는 기대보다 '많이 협력'하며, 1그룹은 2,3,4그룹을 배제하는 경향이 있고, 특히 4그룹은 1그룹에게 상대적으로 왕따되고 있다. 그에 비해서 4그룹끼리의 협력은 기대보다 많은데, 이건 근본적으로 4그룹이 상위 그룹의 협력으로부터 왕따를 당하다 보니 자기들끼리 뭉치게 되었다는 의미가 될 것이다. 이 경우 소수의 1그룹 사람들이 순혈주의에 빠져서 '망가져야' 할 것 같지만, 실상은 하위 그룹끼리 뭉쳐서 망하고 상위그룹은 더욱 뛰어나게 되며, 하위그룹은 지들끼리 뭉치다가 시망하게 것이니, 성서에 나온대로 '있는자는 더 받아 부유하게 되리라' 라는 것을 온몸으로 실천하고 있지 않은가!
결국, 네트워킹을 돕는 다양한 방법론들 - 공동작업을 위한 도구, 특히 이메일 - 같은 것은 근본 '상위 클래스'들을 위한 도구에 가깝다. 하위클래스들은 시간과 공간을 뛰어넘는 협력(에는 당연히 '조정'과 '적응'을 위한 비용이 든다.)을 해야 할 아무런 메리트가 없으며, 아마도 저 R값이 높은 이유는 '연구비를 따기 위한(어느나라나 공동연구를 진흥시키기 위해서 공동연구를 하면 연구비를 많이 준다.) 수단일 가망성이 높다.
정리하자. 공동연구, 뭉치기, 다양성, 이질성, 열린 세상, 이런건 원래 하위 클래스의 물건 또는 하위 클래스와 상위 클래스를 연결하는 그 무언가로 생각되어져 왔다. 그러나 실상은, 적어도 대학이라는 공간에서는, 상위 클래스는 그 열매를 제대로 따먹고 있지만, 하위클래스는 오직 '상위 클래스와 연결'됨으로서만이 그 열매을 따먹을 수 있다. 그리고 그 문턱은 당연히 낮지 않으며, 수준이 낮을수록 문턱은 더 높아지는 것이다. 상위 20%에 들지 못하는 잉여들은, 뭉치는 것 조차 쓸데가 없다.
이는 사실 현실을 냉정하게 반영하는 것이다. 미국 대학은 아니지만, 아시아 3대 대학이라는 싱가포르 대학에서 미국의 상위 대학의연구자를 데려오기 위해서는 (싱가포르에는 세계적으로 유명한 바이오 클러스터가 있다.) 50억원 정도는 배팅을 해야 하며, 그나마도 계약기간을 채우면 바로 돌아가거나 양다리를 걸친다. 듣보잡들의 운명이라는건, 돈으로 처바르는 인생 이상도 이하도 아닐 것이다. 한국의 수많은 연구소와 대학이 살아남는 길은 자체적으로 연구를 열심히 하고 지역의 클러스터의 허브가 되는게 아니라, 미국의 유명대학의 한국 branch가 되는게 훨 가치가 있다. 닭대가리가 소꼬리보다 낫다고? 적어도 대학의 세계에서는 그렇지 아니하다. 소꼬리는 '소'지만, 닭머리는 '닭'일 뿐이다.
참고로, 이 논문을 쓴 사람들은 켈로그 스쿨(비즈니스 스쿨 상위 랭커), NBER(미 정부의 개), 노스웨스턴(빅10), 버클리(그 UC 버클리다.) 와 같은 '상위 5%'에 속한 사람들이다. Innovation을 위한 협력의 실상이 상위 5%에 집중되어 있다는 현실을 보여주는 논문도, 하위자들이 쓰는게 아니라 상위 5%가 쓰는게 세상의 이치다.-_-;;; 쿨럭.
P.S. 오해가 있는듯 한데, 본 논문은 '명문대 잘났다'라는 논문이 아니다. 명문대의 문제는 이름만 있고 성과가 나쁘기 때문에 문제인데, 여기서 나누어진 1,2,3,4, 그룹은 모두 '그 분야의 연구성과'를 기반으로 나눈 그룹이다. 미국의 명문대의 개념은 남한처럼 단일한 계급사회가 - 서울대, 연고대, 서성한 같은 - 아니라, 분야별 계급제로 되어 있다. 따라서 본 논문의 컨셉은 명문대 잘났다가 아니라, 진짜로 '잘난놈'들끼리 뭉치는게 더 효과적이라는 의미이다. 명문대라고 다 '잘난거'아니다. 명문대 출신 잉여들도 적지 않은데 뭘.-_-;;;
덧글
그러나 현실은? 잉여소굴 이글루스에서 점심시간을 기다리며 덧글을 써갈기고 있는 잉여들과 함께 시간을 보내시는........
저기에서 top tier를 분류하는 방식은 실제 그 '분야'에서 연구성과가 '좋은'팀을 골라낸 겁니다. 굳이 말한다면 일류대 '출신'이 우월한게 아니라, '일류대학' 자체가 우월합니다.
이걸 단순하게 '일류대 잘났다'라고 읽으신다면 할 말은 없습니다만. 그리고 저는 남한의 어떤 대학도 저 top 20%에 낄거라고는 생각하지 않습니다.
엘레시엘/ 발끈하기는...^^ 나도 잉여니까 이러고 있지 누가 아니랬나? ㅋㅋㅋ
이것이 사회의 법칙인가 보군용...ㅎㅎ;;
고귀한 피가 흐른다거나,
검의 천재였던 아버지를 두고 있다거나,
알 수 없는 아티팩트를 가지고 있다거나,
...
전 걍 대충 발가락 하나정도만 걸치고 가끔 단물만 빨면서 사는 잉여로 남을래요...-_-;
...과제는 혼자 다 하고 정작 점수는 로비를 잘한 후배놈들이 따가던(......)
보고 즐거우셨다면 기쁩니다.^^;;;
바보들만 모아 놓으면 병신이 되는 것이군요.ㅎㅎ
학교때부터 대학교때까지 주욱 해오던 수행평가 닽은 그룹별 과제 결과도 성과별로 나누어 조사해보면 이 결과와 상당히 유사하게 들어맞을 듯 합니다. 20:80은 미시적인 분야까지 잘 맞는 것인가요 ㄷㄷㄷ
이래서 각 연구소마다 cowork 하는 그룹이나 학교 선정에 공을 들이는 것 같습니다. 하지만 인맥이 또 상당부위를 차지하는 한국사회의 연구분야에서는 좀 더 흥미로울지도 모르겠어요.
교수님께서 절반쯤은 한탄조로 말씀하시길, 미국-영국/일부 유럽-홍콩/싱가폴(이 두 군데는 최근에 끼었다고. Second Tier라고 표현하시더군요.)까지는 포닥 마친 학자들이 진로를 고려해보는데 한국/일본은 전혀 신경조차 안 쓴답니다. 여기까지 내려오면 말 그대로 커리어 엔딩이라고. 다시 미국으로 돌아갈 수가 없다고 하더라구요.
왠지 야구에서 외국인선수 도입 초기, 일본으로의 진출길조차 막혀있던 시절이 생각나더군요. 그러고보면 우즈는 정말 위대한 선수인 듯. (음? 결론이 뭔가?)
복제양 돌리의 아버지인 모씨는 싱가폴에서 수십억에 스카웃 해왔으나 계약기간이 끝나기도 전에 스코틀랜드의 대학으로 돌아가 버렸다는 슬픈 일화가;;;
따라서 우즈는 위대합니다. (응?)
...
아 진짜 눈물만 주룩주룩.. 결국은 엘리트군요.
전체적인 경향이 저래도 언제나 특이점은 나타나기 마련이니 말입니다.
갈 수록 힘든 것은 사실이지만 잉여라고 잉여니까 안된다며 손 놓고 있으면 언제나 잉여지요. ^^
잘보고 갑니다. ^^
잘 그리는 동인(유명동인이 아니라 물론 잘 그리는 동인그룹은 보통 유명하지만)이 합쳐서 프로젝트로 동인지를 만들면 아이디어나 경쟁등이 붙으면서 동인지 퀄리티는 더 늘어나죠. 더군다나 사람이 모이니깐 인쇄비 부담도 줄어들면서 전체적인 책의 퀄리티도 올라가고요.
하지만 못 그리는 애들 모여봤자.... 결국 안 팔리는 동인지만 나올 뿐이죠 ^^
물론 못 그리는 애들이 잘 그리는 동인과 연합하면 끌어올려지는 효과가 분명히 있습니다.
난 잉여라 갠춘함. ㅇㅇ
잉여가 아닌 분들은 모두 이글루 끄고 빨랑 일하러~ ㄱㄳ
2. 잉여도 하루 하루가 바쁘다. ㅠㅠㅠㅠㅠ
범용용도의 고도화 작업용 프로세스라는게, 성립 불가능하다는 얘기가 되어버리는군요.
투자 금액이 동일하다면 사용가능한 재료의 퀄리티에는 별 차이가 없을 터인데도 결과가 저렇다니 한숨이 나옵니다.
잉여!
부익부 빈익빈의 전형이군요.
연구성과 훌륭한 그룹들은 기대 이상의 연구성과를 토대로 더 많은 프로젝트를 딸 수 있겠고요.
결과적으로 어떤 그룹들이 성과에 비해 더 많은 꿀물을 타내는지 생각해봅시다.
소개된 논문에 있어 잉여와 비잉여의 차이는 성과에 따른 결과론적인 얘기지만
기대 비용을 분배하는 준비 단계에 있어 그 둘을 구분하는건 결국 힘쎄고 로비잘하고 오래가는 놈이 장땡이란거.
천재? 어차피 시간되면 재능은 다 빠지고 권력만 남는 법.
연구하고 분석하는 목적은 원인을 알고 좀더 나은방향으로 발전하기 위한것입니다.
저결과만으로는 잉여는 뭔짓을 해도 쓸모없다는 결과로 갈듯 한데 위험 천만합니다.
저논문에서 저렇게 되는 원인과 해결방안을 찾아야 할듯 합니다.
우생학 논문과는 차이가 있는게 적어도 미국내 대학들은 당대의 우생학 시절처럼 차별을 극단적으로 받은 상태는 아닌데다가, 통계기법도 훨씬 발달해서 그때처럼 쌩 구라를칠 일은 별로 없습니다.
1. 종속측정치를 단순히 연구성과가 아니라 연구 성과의 성장률로 한다면 다른 결과가 나타날 수 있지 않을까 합니다. 상-상 그룹간 연구 자체는 성과가 높지만 다음 연구에서의 성장률을 고려한다면 오히려 상-상 그룹보다도 상-하 또는 하-하 그룹의 성장률이 더 높게 나오지 않을까 합니다. 쉽게 생각해봐도 이미 높은 연구 성과를 내고 있는 상-상 그룹은 더 높은 성과를 내기 힘드니 적은 성장률을 보일 것이고, 상-하, 하-하 그룹은 상대적으로 낮은 성과를 보이고 있으니 이후에는 상대적으로 높은 성과를 보이지 않을까 합니다. 외부 교수를 초청하는 것도 당장의 성과도 중요하지만 성장을 위한 측면도 있으니까요. 이런 맥락에서 본다면 상-하, 하-하 그룹간 공동연구가 무의미 하지는 않다고 생각됩니다.
2. 연구 성과를 무엇으로 측정했는지 모르겠는데 만약 연구 성과가 논문인용수 라면 문제가 있지 않나 합니다. 대부분 유명 대학에서 나온 논문이 많이 인용됩니다. 논문인용수만을 연구성과의 척도로 본다면 상위그룹의 연구성과가 높은 것으로 나타나는것이 당연합니다. 하지만 이 외의 다른 측정치를 사용한다면(예를 들어 논문의 저자, 대학을 모르게 한 상태로 연구의 질을 평가) 상-하, 하-하 그룹의 연구 성과가 논문인용수를 종속측정치로 했을 때보다 더 높게 나타날 가능성이 있지 않을까 싶습니다.
1. 종속 측정치를 연구 성과의 성장률로 하자고 하셨는데, R&D 생산함수라는 개념상 성장률로 집어넣을 만한 이유는 없을것 같습니다. 또한 저 <그림2>는 개별 대학에서 연구할때와의 '비교치'이므로, 성장률의 개념을 내포하고 있다고 보는게 맞지 않을까 합니다. 보시면 아시겠지만 상-상 그룹간의 공동 연구가 가장 '성장률'이 높으며, 하위 그룹으로 갈수록 공동연구의 '성장률'이 떨어짐을 볼 수 있습니다.
2. 옙. 저도 그 부분은 어느정도 걸리는 부분이기는 합니다. 유명대학에서 나온 논문이 많이 인용되는 것은 당연한 일입니다. 따라서 본 논문에서는 그런 문제를 피하기 위해서 '자기 자신'과 비교를 하고 있습니다. 대가 그룹 1이 쓴 논문과 대가그룹 2가 쓴 논문을 평균내고, 이를 대가 그룹 1,2가 공동연구한 논문의 인용과 비교하는 것이지요. 따라서 상위그룹의 연구 인용도가 높은 것은 당연하다는 컨셉은 어느정도 컨트롤 되었다고 봅니다. 그리고 그 컨셉을 빌려온다고 해도 하위권 대학들은 오히려 나빠지는 것을 설명하기는 어렵죠.
1. 제가 생각 해본 것은 개별연구성과에서 공동연구성과로의 성장률이 아니라(개별연구와 공동연구의 성과차이) 공동연구성과에서 다음 연구성과로의 성장률(공동연구 이후 다음 연구의 성과) 입니다. 하나의 공동 연구 자체만 놓고 본다면 상-하, 하-하 그룹간 협업은 의미가 없는 것처럼 보이지만 공동 연구 이후에 수행한 연구에서의 성장률을 고려한다면 상-하, 하-하 그룹간 협업도 의미가 있지 않을까 하는 점입니다. 상-하, 하-하 그룹간 공동 연구는 연구 자체의 성과는 크지 않더라도 다음 연구에서 더 성장할 발판을 마련해 주는 역할을 할 수 있지 않을까 합니다. 그래서 성장률을 종속측정치로 사용한 종단 연구를 할 필요가 있지 않겠나 생각해본 것입니다.
2. 제가 말씀 드린 것은 유명 대학의 연구 성과는 과대평가하고 유명하지 않은 대학의 연구 성과는 과소평가하게 할 가능성이 있지 않나 하는 것입니다. 의미 있는 연구라도 비유명 대학의 연구는 상대적으로 덜 인용될 가능성이 있고 큰 중요성이 없는 연구라도 유명 대학의 연구는 상대적으로 자주 인용될 가능성이 있습니다. 개별연구-공동연구 성과의 차이값을 이용했더라도 유명대학은 성과치가 크므로 차이값도 크게 나타나고 비유명 대학은 성과치가 작으므로 차이값도 작게 나타날 가능성이 있으므로 연구의 질을 평가하는데 연구 인용수가 부적합할 가능성을 배제해주지는 못하지 않나 합니다.
3. 또 공동연구의 인용수가 개별연구보다 높은 것은 연구의 질이 높기 때문이 아니라 단순히 저자의 수가 많기 때문인 것에도 영향을 받을수 있지 않나 합니다.
(1) 보통 연구자들은 자신이 과거에 행했던 연구를 인용합니다. 그렇다면 연구에 참여한 모든 연구원이 그 논문을 후에 한번씩 인용한다고 가정했을 때 한 명이 연구한 연구는 한번 인용이 되고 다섯명이 연구한 연구는 다섯번이 인용됩니다. 질에 관계없이 연구자의 수 때문에 인용수가 증가하는 것입니다.
(2) 또한 연구자들은 보통 자신이 속한 랩에 있는 동료 연구원들의 연구를 인용합니다. 그렇다면 연구에 참여한 모든 연구원이 그 논문을 후에 한번씩 인용한다는 가정에 더해서 연구에 참여한 모든 연구원이 나중에 각자 다른 랩에 가게 되고, 새로운 랩의 모든 연구원이 한 번씩 이 논문을 인용하며, 모든 랩에 5명의 연구원이 있다고 가정하면 <한 명이 연구한 연구>는 자기 인용 1 + 나중에 들어간 랩의 동료들이 인용해준 수 4 = 5회의 인용횟수를 얻게 되고, <다섯 명이 연구한 연구>는 자기 인용 5 + 나중에 들어간 랩의 동료들이 인용해준 수 20(4*5) = 25회의 인용횟수를 얻게 됩니다. 만약 이런 가정이 실제로 타당하다면 논문인용횟수는 연구의 질을 평가하는데 적합하지 않을겁니다. 논문 저자의 수가 인용횟수에 미치는 영향력을 공변량분석을 이용해 통제한 상태에서 개별연구와 공동연구의 인용수 차이를 비교하는 것이 한가지 해결 방법이 될 수도 있겠네요.
2. 제가 잘 모르는 분들도 읽기 편하게 하기 위해서 표현을 맘대로 좀 쓴 측면이 있는데, 그림2의 Y축은 정확하게는 Citation이 아니라 더 좋은 성과를 낼 확률입니다. 정확한 표현은 Impact is measured as the probability that a paper receives above-average citations. 이죠. 평균 이상의 성과를 낼 확률이 더 올라가느냐 떨어지느냐 입니다. 따라서 지적하신 문제는 해결할 수 있다고 봅니다.
3. Science에 나온 논문이니 아마 자기인용과 연구원 숫자 정도는 컨트롤 하지 않았을까 싶습니다만. 저 같은 듣보들도 자기인용은 컨트롤 하니까, 아마 그정도는 컨트롤 했을것 같습니다. 연구원 숫자는 확실치 않지만, 아마 자기인용은 컨트롤 했을 겁니다.
그리고 자기인용과 연구원 숫자의 문제는 tier I부터 tier 4까지 동일하게 발생할수 있는 문제이며, 오히려 상대적으로 남들이 인용해줄 가망성이 낮은 하위 tier에서 더 큰 영향을 미칠 가망성이 있지요. 따라서 본 연구의 결론에 큰 영향을 줄 것 같지는 않습니다.
2. '평균 이상의 성과를 낼 확률'도 결국에는 인용수에 기초한 수치가 아닌가하는데
그렇다면 인용수를 연구성과의 지표로 삼았을 때의 문제는 여전히 남아있지 않을까합니다.
3. 통제할 경우 통제의 효과가 유의한지 밝혀줘야하지 않을까 하는데 사이언스지에서는 관습상 그런 보고를 요구하지 않나보군요.
4. 네. 자기인용, 연구원 숫자의 문제는 모든 tier에 적용되겠지요. 본 논문의 논지에 문제가 되서가 아니라 논문인용수만을 연구 성과의 지표로 삼는것 자체에 문제가 있지 않는가 하는 점을 말씀드리고 싶었습니다.
흥미로운 논문이지만 본 논문만으로 상-상 그룹 이외의 그룹간 협업이 의미가 없다는 결론을 내릴수는 없지않나 하는 생각에 여러가지 드는 생각을 말씀드려봤습니다. 자세히 답변해 주셔서 감사합니다. 앞으로도 재밌는 논문 소개 부탁드릴께요^^
2. 지적하신 문제들은 해결이 된다고 봅니다. 자기와의 '비율 비교'를 하면, 높은 애들은 높은 만큼 더 많이 해야 해서 문제가 해결이 되는 편이죠.
3. 분량문제때문에 검사는 하고 싣지는 않는 경우들이 종종 있죠.
4. 지적하신 문제들은 일반적으로 지적되는 문제들로서, 사이언스가 그런 것을을 컨트롤 하지 않았을까에 대해서는 좀 의문이기는 합니다만, 사실 정확하게 드러나지 않으니 어쩔수 없기는 하군요. ㄲㄲㄲ.
한국의 수많은 연구소와 대학이 살아남는 길은 자체적으로 연구를 열심히 하고 지역의 클러스터의 허브가 되는게 아니라, 미국의 유명대학의 한
국 branch가 되는게 훨 가치가 있다
라고 님이 쓰셨는데, 이건 적어도 기업과의 협업에는 적용되지 않습니다. 이미 한국은 글로벌 톱을 먹는 산업분야가 몇 개는 분명히 있고 (반도체, LCD, 선박) , 또 몇 개는 톱은 아닐지라도 순위권 안에 드는 (2차전지, 휴대폰, 자동차) 것들도 있습니다. 이런 분야의 경우 언어장벽 때문에 branch의 기능으로 변신하려고 해도 변신 자체가 어렵다는 걸 생각하면 (대한민국에 영어 대충 하는 사람은 발에 채여도 잘 하는 사람은 드물죠.) 그냥 기업과의 협업을 강화하는게 살 길에 가까울 수도 있습니다.
확실히 대한민국의 기업이 처한 상황은 또 다르겠지요. 아무래도.
보자마자 저번학기에 조별과제를 수행할때 엄청 욱했던게 기억이나서.....
댓글을쓰다 너무 길어질것 같길래 트랙백으로 걸어두고 갑니다.
좋은 지식과 식견 감사합니다.
저도 같이 일하는 선배가 소개해서 읽었는데, 읽으면서 공포(나는 잉여가 아닐까) 와 희열(세상이 진짜 이렇구나!)라는걸 느낀건 이 논문이 처음이었던것 같습니다. Science에 논문을 내려면 이정도는 해야 한다는 생각에 사실 가슴이 먹먹 하기도 하고.^^
주신 트랙백 잘 읽었습니다. 확실히 엘리트 그룹의 일원이 아니라면 그런 태도를 보이는 것이 합리적이라고 생각하는게 맞겠죠.^^
안 되는 점만 같이 공유하게 되어서 그런가 봅니다 -_-;;;;;;;;
아, 정말 무서운 연구 결과네요 ㄷㄷㄷ
ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ
뭐라뭐라해도 엘리트주의가 효율이 높지요;;;;; 안되는 놈은 안되는 것은
확률적으로 어쩔 수가 없음 (물론 아닌 경우를 생각하지 않을 수 없으나..)
아무튼 재밌는 포스팅 잘 보고 갑니다.
근데 현실은 하는 놈만 하고 노는 애들 많음...
하지만 천재가 그렇게 많을리 없고...
천재가 1명 바보가 9명 있다면 천재 1 바보1 짝지어주고 나머지 바보들은 알아서 따로따로 놀라고 하는게 최선인가요? ㅠㅠ
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