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국가과학기술연구회 융합연구사업의 연구성과 효율성에 관한 연구 : DEA를 활용한 융합연구 및 일반수탁사업의 비교분석을 중심으로
A Study on the Research Performance and Efficiency of Convergence Research Projects sponsored by National Research Council of Science & Technology : A Comparative Study of Convergence Research and General Trust Projects Using DEA 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.3, 2020년, pp.211 - 218  

육형갑 (한국기초과학지원연구원) ,  강재열 (충남대학교 경영학부) ,  배기봉 (충남대학교 경영학부) ,  강대석 (충남대학교 경영학부)

초록
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본 연구는 국가과학기술연구회에서 운영하는 융합연구사업과 출연(연)에서 수행하는 일반 수탁연구사업의 연구 성과에 대해 효율성을 비교 분석하였으며 이를 통해 융합연구 운영 및 관리의 효율성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 연구데이터는 정보공개청구를 통해 21개 정부출연연구기관을 대상으로 수집되었고 효율성 평가를 위해 DEA 분석을 실행하였다. 분석결과 융합연구의 SCI 논문은 높은 효율성을 나타냈고 특허등록과 기술이전 부문은 일반연구사업이 높은 효율성을 나타냈다. 이는 선도 및 원천기술 확보를 위한 융합연구사업이 당초 목적에서 부합되는 높은 효율성을 나타내고 있으나, 이로 인해 파생되는 기술의 활용도 면에서는 기업들의 참여 부족 등으로 그 성과가 낮은바, 융합연구 결과의 실용화를 위해 보다 많은 기업의 참여와 기회가 필요함을 시사한다. 본 연구는 융합연구사업 성과의 효율성 분석을 통해 제한된 인력 및 연구비용의 합리적인 투자를 위한 R&D 기획 및 정책에 활용 지침을 제공하였다. 또한, 융합연구 관리 방안으로서 융합연구의 대상 기술 유형에 따라 효율성 파악에 관한 미래 연구를 제안하고 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study compared and analyzed the efficiency of the research results of the convergence research project operated by the National Science and Technology Research Council and the general research project carried out by the Government-funded research institute and proposed measures to enhance the e...

주제어

표/그림 (9)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 2014년부터 미래 선도형 및 실용화형으로 구분하여 에너지 확보를 위한 융합 플랜트 기술, 사물인터넷 기반 도시지하매설물 모니터링 및 관리시스템 기술개발 등을 목적으로 하고 있다. 지원대상은 국가과학기술연구회 소관 2개 이상의 출연(연)과 국내외 산업계, 학계 및 연구계가 참여하는 과제이다.
  • 본 연구는 통합연구회 이후인 2014년도부터 2018년도까지 출연기관들의 수탁과제 중, 일반연구사업과 연구회 융합연구사업에 대해 DEA 분석을 통한 효율성을 측정하고 그 결과를 비교·분석하고자 한다. 또한 이를 통해 제한된 인력과 연구비의 합리적인 투자를 위한 전략적 기획 및 연구개발의 투자 방향을 제시하고자 한다.
  • 본 연구는 통합연구회 이후인 2014년도부터 2018년도까지 출연기관들의 수탁과제 중, 일반연구사업과 연구회 융합연구사업에 대해 DEA 분석을 통한 효율성을 측정하고 그 결과를 비교·분석하고자 한다.
  • 융합연구 주제와 문제해결 아이디어의 사전적인 실증 검증을 통해 융합연구과제의 기획 및 연구 방법의 완성도를 제고 하고자 하는 사업이다. 10개월 이내, 과제당 2 억 원 한도, 5명 연구진을 구성하여 진행되는 연구 그룹으로서 융합연구 수행 전 신규로 발굴한 연구주제 및 아이디어의 타당성을 검증하기 위한 선행연구의 실험 및 시작품 제작 등을 지원하고 있다.
  • 이 분석법은 투입과 산출에 부여되는 가중치를 찾는 모델로 투입 및 산출에 따른 비중 설정이 필요하지 않고, 투입 및 산출에 따른 특정 함수를 고려하지 않기 때문에 연구비 및 연구인력 등 다양한 투입에 따른 논문 및 특허 등의 산출에 대한 효율성 분석이 용이하다. 이러한 관점에서 많은 선행연구가 DEA 모형을 채택하여 효율성 측정이 이루어진바, 본 연구에서도 융합사업 및 일반사업의 효율성을 DEA 모형으로 분석하고자 한다. 투입대비 결과치의 상승 정도에 따라 CCR 모형과 BCC 모형으로 구분된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
DEA는(자료 포락 분석)란? DEA는(자료 포락 분석) 비모수적 접근방법의 선형계획 모형으로 조직의 효율성 분석을 위하여 응용되고 있는 모델로서, 1978년 에이브러햄 차니스, 윌리엄 쿠퍼, 에드워드 로즈가 개발하여 오늘날까지 효율성 검증 방법으로 사용되고 있다[16]. 이 분석법은 투입과 산출에 부여되는 가중치를 찾는 모델로 투입 및 산출에 따른 비중 설정이 필요하지 않고, 투입 및 산출에 따른 특정 함수를 고려하지 않기 때문에 연구비 및 연구인력 등 다양한 투입에 따른 논문 및 특허 등의 산출에 대한 효율성 분석이 용이하다.
본 연구에서 생각하는 창의형 융합사업의 효율성은 58%로 낮은 이유는 무엇인가요? 특허 출원 부문은 융합연구단 사업, 창의형 융합사업 및 일반수탁 사업이 통일한 효율성을 나타낸 반면, 특허 등록 부문의 경우 융합연구단 및 일반 수탁 사업 외 창의형 융합사업의 효율성은 58%로 낮은 것으로 나타났다. 각 사업이 연구과제수행에 따라 발생하는 기술들에 대한 활발한 특허 활동을 하고 있으나, 창의형 융합연구사업의 경우 과제 수행 기간이 2019년도 이후까지 계속적으로 진행되는 사업들이 16개 사업 48개 기관이 존재하는 관계로 특허에 대한 실적이 명확하게 산정되지 않았을 것으로 사료된다. 하지만 매년 창의형 융합연구사업의 해당 부분의 실적이 증가하고 있는 추세인 것으로 볼 때, 과제 종료 시점 이후 특허등록 후 출원이 이루어지기까지 과제수행기관 및 과제운영자들의 노력이 진행되고 있으며, 과제종료 후 그 성과에 따라 개선의 가능성이 클 것으로 보인다.
융합연구의 장점은 무엇인가요? 융합연구는 연구자원을 공유하고, 정보수집을 위한 사회적 네트워크를 확보하며, 사회적 인지도 증가시 연구진 행을 가속하는 등의 장점을 가지고 있다[3,4]. 특히 Schumpeter(1939)는 다방면의 전문적 지식의 결합은 새로운 지식을 창조하는 것으로 지식 융합에 따른 혁신의 중요성을 강조하였다[5].
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참고문헌 (22)

  1. S. Y. Jung. (2005). A Study on the Functional Adjustment and Development of National Research Council of Science & Technology and Government-funded research institute. KISTEP-ESSAY, 38-43. 

  2. National Research Council of Science & Technology Website : https://www.nst.re.kr/nst/work/02_01.jsp 

  3. Collins, Harry M. (1974). The TEA set: Tacit knowledge and scientific networks. Science studies, 4(2), 165-185. 

  4. Katz, J. Sylvan; Martin & Ben R. (1997). What is research collaboration?. Research policy, 26(1), 1-18. 

  5. Schumpeter, Joseph Alois et al. (1939). Business cycles. New York: McGraw-Hil. 

  6. Becker, Wolfgang & Dietz, Jurgen. (2004). R&D cooperation and innovation activities of firms- evidence for the German manufacturing industry. Research policy, 33(3), 209-223. 

  7. Wirseich, Alexander et al. (2016). Effects of university-industry collaboration on technological newness of firms. Journal of Product Innovation Management, 33(6), 708-725. 

  8. Wagner & Leydesdorff. (2005) Network Structure, Self-Organization and the Growth of International Collaboration in Science 2-5, 23-26. 

  9. Cummings, Sara Kiesler Who works with whom? Collaborative tie strength in distributed interdisciplinary projects 6-8. 

  10. He, Zi-Lin, GENG, Xue-Song & Campbell-Hunt, Colin. (2009). Research collaboration and research output : A longitudinal study of 65 biomedical scientists in a New Zealand university. Research Policy, 38(2), 306-317. 

  11. S. C. Lee & D. H. Lee. (2016). Analysis of the Change in R&D Efficiency in a Government-Funded Research Institute in Korea : Cumulative DEA/Malmquist Analysis Approach. Korean management Review, 41(1), 99-111. 

  12. S. H. Lee. (2016). Comparative evaluation of the R&D performance of government research institutes using DEA. Doctoral dissertation. Seoul National University OF Science & Technology, Seoul. 

  13. S. K. Jung. (2013). Efficiency Analysis of Public Library by DEA Cost. Minimization. The Journal of Cultural Policy, 27(2), 145-163. 

  14. J. H. Cho. (2018). The Study on Convergence Research Efficiency of Government-Funded Research Institute. Doctoral dissertation. Korea University, Seoul. 

  15. J. K. Jang. (2014). A Study on the Influence Factor on Government-funded Research Institute's Efficiency. Master dissertation. Seoul University, Seoul. 

  16. A. Charnes et al. (1978). Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. 

  17. G. S S & H. M Ahn. (2016). Urban railway train operation efficiency studies using DEA [KSR2016A085]. http://railway.or.kr/Papers_Conference/201611/pdf/K SR2016A085.pdf 3-4. 

  18. J. H Kim & T. I Km. (2001). Evaluating and Measuring Efficiency in the Public Sector. Seoul : Zipmoondang. 

  19. G. R Yu. (2004). The Measurement and Evaluation of Public Sector Efficiency of the Public Sector. Seoul : Daeyoung-Munhwasa. 

  20. Banker, Rajiv D., Charnes, Abraham & Cooper, William Wager. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, 30(9), 1078-1092. 

  21. J. D. Lee & D. H. Oh. (2010). Efficiency Analysis: DEA. Seoul : ibBOOK. 

  22. J. H. Ma. (2015). A Study on the Multi-Term Management Efficiency of Korean Online Shopping Companies Using the DEA and Malmquist Productivity Index. Journal of Distribution Science, 13(4), 45-53. 

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