[논문]자료포락분석을 통한 국가 나노기술 연구개발투자 결과의 혁신성 분석 연구

임정선; 한혁; 원동규; 김상국

doi:10.35978/jktis.2019.04.22.2.207

자료포락분석을 통한 국가 나노기술 연구개발투자 결과의 혁신성 분석 연구
Study on Innovation Measurement of National R&D Investments for Nanotechnology Using Data Envelopment Analysis 원문보기

기술혁신학회지 = Journal of Korea technology innovation society, v.22 no.2, 2019년, pp.207 - 219

임정선 (한국과학기술정보연구원) , 한혁 (한국과학기술정보연구원) , 원동규 (한국과학기술정보연구원) , 김상국 (한국과학기술정보연구원)

초록
AI-Helper

국제적으로 정부의 연구개발 성과분석 활동은 증거기반 데이터를 통해 혁신성을 파악하고, 또한 객관적인 정책이행의 타당성을 확보하는 방향으로 진화중이다. 유럽연합의 경우 4차산업혁명/첨단제조업 부흥을 지원하는 나노기술 기반의 KETs(Key Enabling Technologies) 정책을 추진하여 왔으며, KETs Observatory 프로젝트를 통해 KETs가 도출한 정량적 혁신성과들을 유럽연합 홈페이지를 통해 공개하였다. 유럽연합은 또한 FP7 및 Horizon2020이 지원한 혁신적 연구과제들을 데이터 분석을 통해 파악하는 Innovation Radar 시스템을 구축하였다. 미국 역시 Federal RePORTER 시스템을 통해 나노기술을 포함한 연방의 연구개발 투자/성과를 정량적으로 집계/분석 하는 체계를 고도화 중이다. 한국 나노기술 분야의 경우 NTIS(National Science & Technology Information Service) 정보를 분석한 기초통계 자료들이 정책 현장에서 활용되고 있다. 기초 통계자료 수준을 넘어선 혁신성 분석 방법론의 고도화는 미국 유럽을 포함한 세계 각국의 정책 이슈이며, 또한 정부의 장기적인 연구개발 투자 영역이다. 본 연구는 한국 NTIS의 나노기술 연구개발 투자 결과와 투입-산출 기반의 효율성 분석 모형을 활용하여, 정부 R&D 투자의 혁신 특성을 정량화 하는 연구를 시도하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The international trends in activities of government R&D performance measurement is evolving into evidence-based approach to support the verification of objective policy implementation. The European Commission has been implementing KETs (Key Enabling Technologies) policy that incubates nanotech based emerging technologies to support the fourth industrial revolution/revitalization of high-tech manufacturing, and resulting innovations are quantified by KETs Observatory project. The European Commission also built Innovation Radar system that monitors potentially innovative projects within FP7 and Horizon2020 by data analysis. The United States is also upgrading its Federal RePORTER system to quantitatively monitor federal R&D investments with outcomes (including nanotechnology). In the field of Korean nanotechnology, basic statistical data by analyzing NTIS (National Science & Technology Information Service) information is applied in policy field. Developing innovation measurement methodology beyond basic statistical analysis is an international policy issue, and a long-term R&D investment area of a government. The objective of this model study is to quantify the innovation potential of nano R&D investments conducted by Korea government, using input-output based efficiency measurement model and NTIS (National Science & Technology Information Service) that is comprehensive data portal for national R&D investments/outcomes including nanotechnology.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

또한 자료포락 모형은 투입지향(Input-Oriented)과 산출지향(Output-Oriented) 모델로 구분되는데, 투입지향모델은 최고의 산출효율을 얻는데 있어 투입요소들을 최소화 할 수 있는 개선안 도출에, 산출지향모델은 최고의 투입효율을 얻는데 있어 산출요소들을 최대화 할 수 있는 개선안 도출에 활용된다(이정동 오동현, 2012). 본 연구는 R의 자료포락 패키 지인 Benchmarking(Benchmarking, 2017)의 입력지향형 CCR 모형을 통하여 결과를 분석 하였다.
해외와 비교한 한국의 경우 최근까지도 정부의 나노 기술 투자성과에 대한 현황요약 결과들이 주류를 이루며, 증거기반의 혁신성 분석 모델화 및 시스템화에 관한 연구는 매우 초기단계에 머물러 있다. 본 연구는 국외 정책 현장에서 개발 및 구현되고 있는 나노기술 투자결과의 혁신성을 모니터링 하는 모델･시스템 사례를 파악하고, 이를 참고하여 국내 나노기술 사례에 적용 가능한 초기 연구모델 수립에 기여하고자 한다. 구체적으로 국내 나노분야 연구개발에 투자해온 7대 부처의 혁신 특성을 객관성을 확보한 자료를 통해서 파악하고, 향후 협력방안을 모색할 때에 의사결정에 참고 가능한 정보 개발에 기여한다.
때문에 모형 설정에 있어 분석자의 주관적 견해를 배제하여 객관성을 확보할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 정책 의사결정을 지원하기 위한 분석에 적합하다. 본 연구에서는 나노기술에 투자하는 정부 7대 부처의 연구개발비･과제수 대비 산출되는 논문･특허･기술이전 성과를 도출하는 효율을 분석한다. 자료포락분석을 통한 효율성 결과는 부처의 혁신 특성을 정형화 하며, 또한 협업이 필요할 시에 상호 보완이 가능한 부처들을 추천 하는 정보로 활용한다.

가설 설정

Charnes, Cooper, Rhodes가 제시한 자료포락 초기모형인 CCR 은 투입-산출간 관계가 규모에 무관하다(CRS, Constant Return to Scale) 가정한다. Banker, Charnes and Cooper가 1984년에 제시한 BCC 모형은 CCR 모형이 가진 규모불변 가정을 개선하여, 투입-산출 관계가 규모에 따라 변하는 것을(VRS, Variable Return to Scale) 가정한다. 또한 자료포락 모형은 투입지향(Input-Oriented)과 산출지향(Output-Oriented) 모델로 구분되는데, 투입지향모델은 최고의 산출효율을 얻는데 있어 투입요소들을 최소화 할 수 있는 개선안 도출에, 산출지향모델은 최고의 투입효율을 얻는데 있어 산출요소들을 최대화 할 수 있는 개선안 도출에 활용된다(이정동 오동현, 2012).
자료포락 분석모형은 CCR과 VRS 두가지 모형이 대표적으로 활용되고 있다. Charnes, Cooper, Rhodes가 제시한 자료포락 초기모형인 CCR 은 투입-산출간 관계가 규모에 무관하다(CRS, Constant Return to Scale) 가정한다. Banker, Charnes and Cooper가 1984년에 제시한 BCC 모형은 CCR 모형이 가진 규모불변 가정을 개선하여, 투입-산출 관계가 규모에 따라 변하는 것을(VRS, Variable Return to Scale) 가정한다.
한국 정부의 나노기술 투자로 인한 기술지식 창출･확산･활용의 혁신과정을 모델분석 하기 위한 객관적 자료로서 NTIS의 논문･특허･기술이전 정보를 사용하였다. 논문은 과학기술지식의 생산, 특허는 제품화, 기술이전은 상용화 활동을 대표하는 정보라 가정하였는데 이는 배성훈(Bae et al., 2016)의 선행연구를 참고하였다. 현재연구는 혁신성을 정형화 하는 모델로 자료포락분석(Data Envelopment Analysis)을 사용하였다.

제안 방법

본 연구는 NTIS의 나노기술 연구개발 투자액･결과물 이라는 객관적 자료와 자료포락분석 모델을 통해, 부처의 혁신 특성을 파악하고 또한 상호 보완안을 제언하는 방법론 수립에 기여하였다. (그림 3)에 요약된 레이터 차트의 정보는 부처의 고유 특성을 잘 반영한다.
본 연구는 유럽연합의 연구결과물들을 참고하여 한국 정부의 나노기술 연구개발 성과의 혁신성을 객관적 데이터와 모형을 통해 분석하였다. 한국 정부의 나노기술 투자로 인한 기술지식 창출･확산･활용의 혁신과정을 모델분석 하기 위한 객관적 자료로서 NTIS의 논문･특허･기술이전 정보를 사용하였다.
분석할 자료로 한국의 국가지원 과학기술정보를 종합 집계하는 NTIS 시스템(NTIS, 2018)의 나노분야를, 그리고 100억 이상을 투자한 정부부처들을 DMU로 파악하였다. 2013~2016년간각 DMU의 연구과제비･과제수, 그리고 논문･특허･기술이전수의 평균값을 자료포락분석의 대상으로 하였다.
유럽연합 3 pillar bridge 모형(High-Level Expert Group, 2011) 및 배성훈(Bae et al., 2016)의 선행연구를 참고하여 연구개발비 투입으로 산출되는 논문결과를 과학기술지식으로, 특허를 제품화 정보로, 기술이전수를 사업화 정보로 활용하였다. 자료포락분석에 사용될 Input 및 Output 자료들을 <표 2>에, 자료포락분석 결과를 <표 3>에 요약하였다.
분석 결과의 이미지는 <표 1> 에 예시하였듯이 가장 효율적인 의사결정단위(Decision Making Unit, 이하 DMU)의 효율값(Efficiency)이 1을 나타내며, 가장 효율적인 DMU가 그리는 궤적을 Efficiency Frontier라 한다. 자료포락 분석의 결과들은 0-1 값을 가지는데 본 연구에서는 1을 강효율, ~0.7을 중효율, 0.7 이하를 약효율로 분류하여 혁신특성을 나타내는 레이더 모형으로 활용하였다. 자료포락분석은 또한 약효율 DMU가 개선을 위해 벤치마킹 하여야 할 강효율 준거집단(Reference Group) 정보를 제공한다.
자료포락분석은 또한 약효율 DMU가 개선을 위해 벤치마킹 하여야 할 강효율 준거집단(Reference Group) 정보를 제공한다. 자료포락분석을 통한 강･중 효율값은 DMU의 고유한 입무를 반영한 혁신 특성으로, 약효율 DMU가 참고하는 준거집단 정보는 향후 협력 가능 추천안으로 해석하였다.
협력을 고려하는 DMU가 검토할 수 있는 준거집단 부처의 정보를 에 정리하였다.
<표 3>의 결과를 레이더 도표화 하여 (그림 3)에 요약하였다. 효율값 1 및 0.7을 강중약 분류 기준으로 사용하였으며, 논문･특허･기술이전 산출 효율을 부처의 과학기술지식･제품화･ 사업화 혁신 특성으로 파악하였다. 또한 특정 DMU가 향후 타 DMU와의 협력을 고려할 시에 상호 혁신성을 보완할 수 있는지에 관한 추천안을 도출할 수 있다.

대상 데이터

분석할 자료로 한국의 국가지원 과학기술정보를 종합 집계하는 NTIS 시스템(NTIS, 2018)의 나노분야를, 그리고 100억 이상을 투자한 정부부처들을 DMU로 파악하였다. 2013~2016년간각 DMU의 연구과제비･과제수, 그리고 논문･특허･기술이전수의 평균값을 자료포락분석의 대상으로 하였다. 참고로 나노기술 연구개발 투자의 주요 부처인 (구) 미래창조과학부((현) 과학기술정통부)의 설립년도인 2013년, 그리고 연구사업의 조사･분석･평가가 완료되어 공개된 가장 최근 년도인 2016년을 기준으로 자료를 수집하였다.
2013~2016년간각 DMU의 연구과제비･과제수, 그리고 논문･특허･기술이전수의 평균값을 자료포락분석의 대상으로 하였다. 참고로 나노기술 연구개발 투자의 주요 부처인 (구) 미래창조과학부((현) 과학기술정통부)의 설립년도인 2013년, 그리고 연구사업의 조사･분석･평가가 완료되어 공개된 가장 최근 년도인 2016년을 기준으로 자료를 수집하였다. 또한 나노기술 관련 입력･출력 자료중 0 값을 포함하지 않는 DMU 들을 선택하였다.
본 연구는 유럽연합의 연구결과물들을 참고하여 한국 정부의 나노기술 연구개발 성과의 혁신성을 객관적 데이터와 모형을 통해 분석하였다. 한국 정부의 나노기술 투자로 인한 기술지식 창출･확산･활용의 혁신과정을 모델분석 하기 위한 객관적 자료로서 NTIS의 논문･특허･기술이전 정보를 사용하였다. 논문은 과학기술지식의 생산, 특허는 제품화, 기술이전은 상용화 활동을 대표하는 정보라 가정하였는데 이는 배성훈(Bae et al.

이론/모형

, 2016)의 선행연구를 참고하였다. 현재연구는 혁신성을 정형화 하는 모델로 자료포락분석(Data Envelopment Analysis)을 사용하였다. 자료포락은 비모수적･상대적 효율성 분석 방법으로, 데이터에 따라 함수형태를 가정하고 모수를 추정하거나 혹은 단위가 상이한 입･출력 요소들에 대해서 추가적인 가중치를 고려할 필요가 없다는 장점을 가지고 있다.

성능/효과

, 1978) 개발되었다. 동일 평가활동을 수행하는 의사결정단위(Decision Making Unit, DMU)간의 효율성 비교를 통해 벤치마크대상을 선별하며, 또한 최고 효율 대비 투입요소/산출요소에서 발생하는 비효율성을 수치화 할 수 있다. 자료포락 분석모형은 CCR과 VRS 두가지 모형이 대표적으로 활용되고 있다.

후속연구

두부처는 협업할 경우 연구개발투자를 통해 기술의 확보부터 산업화에 시너지 창출이 가능할 것으로 분석되는데, 실제로 두 부처는 이러한 특성들을 반영한 나노융합2020이라는 원천-상용화상호보완 프로젝트를 운영중이다. 객관적 데이터에 기반한 분석 방법론을 고도화 할 경우, 국가프로젝트의 현황 및 향후 방향성을 토의하는 의사결정 과정에서 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 상호 보완점을 도출하거나 더 나아가 협업을 고려할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 국외 정책 현장에서 개발 및 구현되고 있는 나노기술 투자결과의 혁신성을 모니터링 하는 모델･시스템 사례를 파악하고, 이를 참고하여 국내 나노기술 사례에 적용 가능한 초기 연구모델 수립에 기여하고자 한다. 구체적으로 국내 나노분야 연구개발에 투자해온 7대 부처의 혁신 특성을 객관성을 확보한 자료를 통해서 파악하고, 향후 협력방안을 모색할 때에 의사결정에 참고 가능한 정보 개발에 기여한다.
객관적 데이터에 기반한 분석 방법론을 고도화 할 경우, 국가프로젝트의 현황 및 향후 방향성을 토의하는 의사결정 과정에서 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 상호 보완점을 도출하거나 더 나아가 협업을 고려할 수 있는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
그러나 단순한 R&D 투자 확대만으로는 성과 창출에 한계를 드러내고 있으며, 이를 보완할 수 있는 R&D 투자시스템의 업그레이드가 주요 국정과제로 지적되고 있다. 지속적으로 연구개발 성과를 종합 분석하고, 부처･기관 간 협력을 강화하며, 발전적 대안을 제시(경제장관회의 18-3, 2018) 하는데 기여할수 있는 객관적 증거기반의 분석 방법론 개발은 현재에도 향후에도 지속될 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	정부의 연구개발은 어느 방향으로 진화 중인가?	국제적으로 정부의 연구개발 성과분석 활동은 증거기반 데이터를 통해 혁신성을 파악하고, 또한 객관적인 정책이행의 타당성을 확보하는 방향으로 진화중이다. 유럽연합의 경우 4차산업혁명/첨단제조업 부흥을 지원하는 나노기술 기반의 KETs(Key Enabling Technologies) 정책을 추진하여 왔으며, KETs Observatory 프로젝트를 통해 KETs가 도출한 정량적 혁신성과들을 유럽연합 홈페이지를 통해 공개하였다.
	세계각국에서 나노기술을 어디에 활용하고 있는가?	나노기술은 2000년부터 21세기 신산업혁명을 이끌 핵심기술로서 주목받아 왔으며, 각국 정부가 기술개발 촉진법을 수립하여 전략적으로 육성하여 왔다. 최근 세계각국은 나노기술을 첨단제조업 부흥정책 및 4차산업혁명의 핵심기술로 활용하고 있다(Lim et al., 2015).
	Paul Romer가 주장한 경제의 핵심 성장요인은 무엇인가?	2018년 노벨 경제학상 수상자 Paul Romer는 1980년대 내생적 성장이론을 제시하며 기술 을 포함한 지식의 생산･확산이 선진국형 경제의 핵심 성장요인임을 규명하였다(Romer, 1986). Romer 이론 등을 참고하여 OECD/유럽연합은 지식기반경제(OECD, 1996) 및 국가혁신체 제(OECD, 1997) 모델들을 제안하는데, 이들은 지식의 창출･확산･활용간 연계 강화를 통해 지속적인 경제성장을 이룬다는 목적을 가지고 있다(또한 이 과정을 혁신이라 정의하고 있다).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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