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문제 정의
- 본 논문은 4차 산업혁명과 관련된 기술에 대한 정보를 수집하고 이해하여 다가오는 미래에 보다 적극적으로 대처할 수 있도록 도움을 주고자 하였다. 이를 위해, 국내 R&D과제에 대한 네트워크 분석을 하여 전체적인 과제들의 현황을 보여주고 이중, 어떤 과제 키워드들이 어떤 형태로 밀집되어 지고 있는지 시각적으로 클러스터링하여 보여주었다.
- 세 번째 생물학(Biological) 기술은 유전학의 혁신으로 게놈프로젝트를 통해 시작된 것이 합성생물학의 영역으로 나아가 유전자 편집까지 나아가고 있다. 이러한 4차 산업혁명이 현재 이루어지고 있는 가운데, 4차 산업혁명과 관련된 정보를 수집하고 이해하여 다가오는 미래에 보다 적극적으로 대처할 수 있도록 도움을 주고자 한다. 이를 위해, 국내 정부 R&D현황을 네트워크 분석하여 시각적으로 보여준다.
제안 방법
- 본 연구에서는 네트워크 분석과 웹 트래픽 검색의 2가지 분석 방법이 활용되며, (그림1)과 같이 연구는 4개의 단계로 진행된다. 먼저 NTIS에서 추출한 NST 산하 25개의 출연연이 2015년에 수행한 2,954개 과제에 대해 한글 키워드를 대상으로 동시단어출현 분석을 수행한다. 분석을 위해 2,954개의 과제를 정제한 결과, 한글 키워드 3,223개 중 동시출현횟수가 3회 이상인 키워드는 182개이며 이 키워드들이 동시 출현하는 과제는 총 761개로 나타났으며, 이를 기반으로 매트릭스를 생성하여 VOSviewer로 네트워크 분석을 실시하였다.
- 본 연구에서는 네트워크 분석과 웹 트래픽 검색의 2가지 분석 방법이 활용되며, (그림1)과 같이 연구는 4개의 단계로 진행된다. 먼저 NTIS에서 추출한 NST 산하 25개의 출연연이 2015년에 수행한 2,954개 과제에 대해 한글 키워드를 대상으로 동시단어출현 분석을 수행한다.
- 박근철 외(2011)는 기존 검색어 기반의 단순 검색이 가지고 있는 한계를 극복하기 위해 사업, 과제정보를 활용하여 유사 성과검색 모델을 제시하였다. 이 모델에서는 성과 및 과제, 사업정보를 기본항목과 특성화항목으로 나누었으며, 특성화항목의 각 정보에 가중치를 적용하였다.
- 이렇게 도출된 기술을 다시 4차 산업혁명 카테고리에 맞게 선별 후, 웹 검색트래픽을 활용하여 선별된 기술의 국내 · 외 관심 트렌드를 비교한다.
- 이렇게 카테고리별로 선별된 3개의 기술들에 대한 국내 · 외 관심도의 상이점을 확인하기 위해 구글의 웹 검색트래픽을 활용하였다.
- 이를 위해, 국내 R&D과제에 대한 네트워크 분석을 하여 전체적인 과제들의 현황을 보여주고 이중, 어떤 과제 키워드들이 어떤 형태로 밀집되어 지고 있는지 시각적으로 클러스터링하여 보여주었다.
- 이를 위해, 국내 정부 R&D현황을 네트워크 분석하여 시각적으로 보여준다.
- 최종적으로 이렇게 수집된 정보를 비교하여 선별된 기술의 국내 · 외 관심도를 비교하였다.
대상 데이터
- 여기서 도출된 군집결과를 토대로 클라우스 슈밥(Klasus Schwab)회장이 제시한 4차 산업혁명의 물리적, 디지털, 바이오 시스템에 해당되는 기술 3개를 선별하였다.
- 구글의 웹 검색 트래픽을 활용하기 위해 Google Trends(https://trends.google.com)를 사용하였다. Google Trends는 해당 주제에 대한 대중적 관심도를 보여주는 것으로 대상 기간 중 검색횟수가 가장 많았던 때를 100으로 정하고 시기별로 상대적 수치를 환산해 나타낸다.
- 그 중에서 다양한 과제수행기관을 보유한 분야를 확인하여 유사연구영역 분석 대상 주제를 도출한 결과 최종적으로 ‘태양전지’, ‘바이오마커’, ‘빅데이터’ 세 가지 분야가 도출되었고, 연결성이 강한 키워드에서는 상대적으로 영역구분이 용이한 ‘그래핀’을 분석대상으로 선정했다.
- 선별된 키워드는 의 그래핀, 빅데이터, 바이오마커이며, 3개의 키워드에 대한 관심도를 알아보기 위해, 각각의 키워드를 구글 트렌드에 검색하여 5년간의 검색 트래픽을 받았다.
- 와 같이 도출된 군집별 주요 키워드를 과 같이 클라우스 슈밥의 3가지 카테고리에 맞추어 각각의 기술을 선별하였다.
- 총 9개의 클러스터가 (그림 2)와 같이 도출되었다. 이 중 3개의 클러스터에서 4차 산업혁명의 3가지 카테고리에 맞게 각각 1개의 주요 키워드를 선별하였다. 선별된 키워드는 <표 3>의 그래핀, 빅데이터, 바이오마커이며, 3개의 키워드에 대한 관심도를 알아보기 위해, 각각의 키워드를 구글 트렌드에 검색하여 5년간의 검색 트래픽을 받았다.
- 이렇게 카테고리별로 선별된 3개의 기술들에 대한 국내 · 외 관심도의 상이점을 확인하기 위해 구글의 웹 검색트래픽을 활용하였다. 이를 위해, Google Trends(https://trends.google.com/trends)에 해당 키워드를 각각 입력 후 최근 5년간의 트렌드를 국내(South Korea)와 국외(Worldwide)로 구분하여 수집하였다. 최종적으로 이렇게 수집된 정보를 비교하여 선별된 기술의 국내 · 외 관심도를 비교하였다.
- 여기서 도출된 군집결과를 토대로 클라우스 슈밥(Klasus Schwab)회장이 제시한 4차 산업혁명의 물리적, 디지털, 바이오 시스템에 해당되는 기술 3개를 선별하였다. 첫 번째로 물리적 시스템은 그래핀, 두 번째는 디지털 시스템은 빅데이터 그리고 마지막으로 바이오 시스템의 바이오마커를 선별하였다. 이렇게 카테고리별로 선별된 3개의 기술들에 대한 국내 · 외 관심도의 상이점을 확인하기 위해 구글의 웹 검색트래픽을 활용하였다.
- 분석을 위해 2,954개의 과제를 정제한 결과, 한글 키워드 3,223개 중 동시출현횟수가 3회 이상인 키워드는 182개이며 이 키워드들이 동시 출현하는 과제는 총 761개로 나타났으며, 이를 기반으로 매트릭스를 생성하여 VOSviewer로 네트워크 분석을 실시하였다. 총 182개 키워드 중 연결강도가 낮은 데이터를 제외한 167개 단어를 기반으로 클러스터링 및 매핑 옵션은 전체과제 대상으로 분석한 것과 동일하게 진행하여 총 9개의 클러스터가 도출되었다.
데이터처리
- 먼저 NTIS에서 추출한 NST 산하 25개의 출연연이 2015년에 수행한 2,954개 과제에 대해 한글 키워드를 대상으로 동시단어출현 분석을 수행한다. 분석을 위해 2,954개의 과제를 정제한 결과, 한글 키워드 3,223개 중 동시출현횟수가 3회 이상인 키워드는 182개이며 이 키워드들이 동시 출현하는 과제는 총 761개로 나타났으며, 이를 기반으로 매트릭스를 생성하여 VOSviewer로 네트워크 분석을 실시하였다. 총 182개 키워드 중 연결강도가 낮은 데이터를 제외한 167개 단어를 기반으로 클러스터링 및 매핑 옵션은 전체과제 대상으로 분석한 것과 동일하게 진행하여 총 9개의 클러스터가 도출되었다.
성능/효과
- 정옥남 외(2011)는 NTIS에서 사용되는 유사과제 검색 시스템에 대한 추출방법 및 분석방법을 개선한 복합키워드 활용 모형을 제안하였다. 개선된 모형은 유사도의 정확도가 개선된 것을 입증하였으며, 과제 산출물인 연구보고서와 연구주제망이 유사도의 정확도에 유의미한 영향을 미친다는 사실 또한 확인하였다. 하지만, 해당 모형은 항목별 가중치 적용이 유사도에 많은 영향을 미치는 점을 고려했을 때, 체계적인 가중치 부여 방법이 부재하다는 한계점이 있다.
- 네 번째 클러스터는 ‘방사선’을 중심으로 ‘복합소재’, ‘신재생 에너지’, ‘연구용 원자로’ 등의 단어들로 구성된 군집을 형성하였으나, 앞서 살핀 클러스터보다는 특징적인 면이 상대적으로 낮은 것으로 나타났으며, 이후의 여러 클러스터들 또한 클러스터 고유의 특성이 상대적으로 불명확하였다.
- 두 번째로 (그림 5)의 빅데이터(Big Data) 검색결과 2012년의 관심도는 국내와 해외 마찬가지로 20의 낮은 수준으로 시작하여 등락을 거듭지만, 점차적으로 우상향 하는 모습을 보여주었다. 특히 국내의 경우 2013년 3월경에 빅데이터에 대한 폭발적인 관심을 보였으며, 해외의 경우 등락을 거듭하며 꾸준히 우상향하여 2016년 9월경에 최대 관심치를 갱신하였다.
- 하지만, 빅데이터의 경우 전체적인 관심도 자체가 상대적으로 해외와 비교했을 때 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 바이오마커의경우, 해외는 매우 높은 수준의 관심도를 유지하고 있지만 국내의 경우 분석을 위한 볼륨자체가 부족할 정도로 국내의 관심도가 매우 낮은 것으로 나타났다.
- 하지만, 빅데이터의 경우 전체적인 관심도 자체가 상대적으로 해외와 비교했을 때 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 바이오마커의경우, 해외는 매우 높은 수준의 관심도를 유지하고 있지만 국내의 경우 분석을 위한 볼륨자체가 부족할 정도로 국내의 관심도가 매우 낮은 것으로 나타났다.
- 김주호(2012)는 국가R&D사업에 대한 유사검증방법을 위한 부처별 예산 요구서 항목에서 주요키워드를 추출 후 유사도를 측정하는 방식에 대해 사업별 예산 요구서 항목의 상이함과 기술수준 편차가 심해 유사성이 매우 낮게 측정되는 한계점을 지적하고 이를 극복하기 위해 과학기술표준분류를 이용한 모델을 생선한 후 이를 사업간 유사도 측정에 활용하는 방법을 제안하였다. 새로운 방식을 통한 실험 결과, 기존의 텍스트 기반 키워드 추출 방식보다 유사도가 높게 측정되어, 기존방식의 한계점을 극복하기 위한 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
- 선별된 3개의 기술에 대한 트래픽 검색결과 우리나라는 그래핀의 경우 국내와 해외의 관심 수준과 패턴이 유사함을 확인하였다. 하지만, 빅데이터의 경우 전체적인 관심도 자체가 상대적으로 해외와 비교했을 때 낮은 것으로 나타났다.
- 세 번째로, 바이오마커(BioMarker)의 경우, 2012년부터 꾸준히 높은 관심도로 시작하여, 등락을 거듭하지만 상당히 높은 수준의 관심도를 유지하였지만, 국내의 경우 검색 자체가 매우 부족하여 0의 관심 수치를 나타내는 기간을 있을 정도로 해외와 비교하였을 때 저조한 관심도를 나타내었다.
- ‘소재’에 관한 클러스터링 사이에 위치한 두 번째 클러스터에서는 ‘태양전지’ 및 ‘그래핀’이 중심 단어인 것을 확인할 수 있다. 태양전지는 금속 및 나노소재가 주성분이 되며, 그래핀은 탄소나노소재로서 첫 번째 클러스터 사이의 합성 소재에 관한 기술분야인 것으로 나타났다.
후속연구
- 하지만, 해외의 관심도를 고려하였을 때, 그래핀을 제외한 나머지 기술들에 대한 국내 관심도는 상대적으로 떨어지는 것을 확인하였다. 본 논문에서 수행한 과제 현황의 네트워크 분석결과와 검색 트래픽 분석 결과는 향후 다년간의 과제 현황 변화 네트워크 분석 및 관련된 기술들에 대한 관심도 변화와 과제 현황 관련성 연구를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 박동진외(2009)는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)의 하위시스템 중 하나인 유사과제 검색시스템에 필요한 알고리즘을 제안하였으며, 이는 단순 키워드매칭 기반검색을 벗어나 연구과제 제안서를 기반으로 수행중/완료된 과제의 문서 및 연구 성과물과 비교하여 유사한 건들을 찾아내는 시스템이다. 이 알고리즘은 기존 키워드 매칭 방법에 비해 정확도가 향상되었으며, 우선순위별로 배열이 가능하다는 장점 및 검색시간은 줄이고 전문가의 판단을 객관적이고 일관성 있게 판단할 수 있다는 장점이 있지만, 불용어 처리 방법 등에 대한 개선의 필요성, 실제 제안서와는 다른 연구보고서를 사용하여 실험한 부분들이 한계점으로 지적되었다.
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