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문제 정의
- 이에 본 연구는 국가R&D 내 녹색기술사업의 최근 현황과 한글키워드 네트워크 분석을 통해 연구분야를 탐색하고자 한다.
- 본 연구는 녹색기술사업의 현황을 분석하고 해당 과제들의 한글키워드 분석을 통해 집중연구분야와 융합연구 분야를 탐색하기 위해 과제의 정량적인 정보를 중심으로 분석하는 방법을 채택하였다. 우선, 사업현황분석을 위해서는 연도별로 과제를 분류하여, 총계, 평균, 중앙값, 최대값, 최소값 및 빈도수를 계산하는 기술 통계분석 방법을 사용하였다.
제안 방법
- NTIS를 통해 수집한 4년간의 전체 국가R&D과제 중 녹색기술(GT) 분류에 포함된 과제 데이터만 따로 추출하여 분석에 활용하였으며, 해당 과제들을 국가R&D 내 ‘녹색기술사업’으로 명명하였다.
- 한글키워드 분석은 키워드 출현빈도를 먼저 살펴본 후, 동시출현단어 분석방법을 이용하여 키워드간 네트워크 분석을 실시하였다. 키워드 빈도계산 및 네트워크 분석을 위한 데이터 전처리 및 매트릭스 생성에는 한국과학기술정보연구원에서 개발한 KnowledgeMatrixPlus 0.
- 80을 활용하였다. 또한, KnowledgeMatrixPlus 0.80을 통해 생성된 매트릭스 파일을 VOSviewer 프로그램에 입력하여 한글키워드의 클러스터링 및 시각화를 만들어냈고, 그 결과를 토대로 키워드를 통한 연구분야에 대한 심층분석을 실시하였다. VOSviewer의 알고리즘은 유사도 계산 기법 중 하나인 ‘Association Strength’ 방법을 기반으로 단어동시출현 행렬을 가지고 유사도 수치를 계산한 결과를 반영하여 클러스터를 생성하고 클러스터 지도를 그려주며, 단어들이 서로 가까운 곳에 위치할수록 높은 유사성을 가지고 있다(권오진, 2009; Nees Jan van Eck, Ludo Waltman, 2010).
- 또한 ‘토양화학성’, ‘토양정보시스템’ 및 ‘토양검정’ 등의 경우에는 한 기관에서 다수의 과제에 동일한 키워드를 사용하여 해당 클러스터가 매우 강조되어 전체 네트워크를 왜곡하는 문제를 일으켜 제외하고 VOSviewer를 통해 분석을 실시하였다.
- 또한, 녹색기술과 직접적인 연관이 없는 ‘인력양성’, ‘취업’, ‘산학협력’과 같은 일부 키워드는 분석대상에서 제외하고 VOSviewer로 네트워크 분석을 실시하였다.
- 본 논문은 NTIS에서 제공하는 국가연구개발과제정보를 활용하여 녹색기술관련 국가R&D 사업의 최근 현황을 살펴본 후, 한글키워드분석을 수행하여 해당 분야의 연구동향을 탐색하였다.
- 본 연구에서는 녹색기술 관련 과제의 국문키워드만을 대상으로 키워드분석을 실시하였다. 우선 키워드 발생빈도를 통해 중점연구 분야를 살펴본 후, 키워드 동시출현 네트워크분석을 통해 집중연구분야 및 연구분야 간의 연결망과 융합현황을 보다 심층적으로 분석하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 국가R&D과제 중 녹색기술(GT)관련 과제만을 분석대상 삼았다.
- 본 연구는 국가R&D과제 중 녹색기술(GT)관련 과제만을 분석대상 삼았다. 자료수집은 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)의 원시데이터를 활용하였으며, 자료 수집기간은 2013년 1월 1일부터 2016년 12월31일까지로 총 4년간의 과제를 수집하였다. NTIS를 통해 수집한 4년간의 전체 국가R&D과제 중 녹색기술(GT) 분류에 포함된 과제 데이터만 따로 추출하여 분석에 활용하였으며, 해당 과제들을 국가R&D 내 ‘녹색기술사업’으로 명명하였다.
- 본 연구는 2013년도부터 2016년까지 NTIS에 등록된 전체 국가R&D 데이터 중에서 녹색기술(GT)로 분류된 과제만을 대상으로 하였으며, 본 장에서는 2013년 13,667개 과제, 2014년 11,481개 과제, 2015년 6,279개 과제, 2016년 5,063개 과제의 정부투자연구비, 참여연구원, 연구개발단계, 기술수명주기, 과제수행부처, 연구분야를 기술통계를 이용하여 분석하였다.
- 아래 (그림 1)은 2013년에 수행된 녹색기술관련 국가 R&D과제의 한글키워드를 대상으로 동시출현단어를 분석한 결과이다. 이때, 전체 과제 13,667개 중에서 키워드가 누락된 과제를 제외한 13,593개 과제를 대상으로 하였으며, 해당 과제에서 40,850개의 한글키워드가 추출되었다. 또한, 분석의 용이성을 위해 분석대상에서 키워드 출현 횟수가 15이상인 단어를 기준으로 설정하였고, 녹색기술과 직접적인 연관이 없는 ‘인력양성’과 같은 일부 키워드는 분석대상에서 제외하였다.
- 2014년에 수행된 녹색기술관련 국가 R&D과제의 한글키워드 기반의 동시출현단어 네트워크 분석한 결과는 아래 (그림 2)와 같다. 전체 과제 11,481개 중에서 키워드가 누락된 과제를 제외한 11,390개 과제를 대상으로 하였으며, 해당 과제에서 35,908개의 한글 키워드가 추출되었다. 또한, 분석의 용이성을 위해 분석대상에서 키워드 출현 횟수가 12이상인 단어를 기준으로 설정하였고, 녹색기술과 직접적인 연관이 없는 ‘과수’ 및 ‘대량생산’과 같은 일부 키워드는 분석대상에서 제외하고 VOSviewer를 통해 분석을 실시하였다.
- 아래 (그림 3)은 2015년에 수행된 녹색기술관련 국가 R&D과제의 한글키워드 기반의 동시출현단어 분석결과이다. 전체 과제 6,279개 중에서 키워드가 누락된 과제를 제외한 6,247개 과제를 대상으로 하였으며, 해당 과제에서 19,281개의 한글키워드가 추출되었다. 해당 연도 과제에서는 분석의 용이성을 위해 키워드 출현 횟수가 8이상인 단어를 기준으로 설정하였다.
- 마지막으로 2016년 녹색기술관련 국가 R&D과제의 한글키워드를 대상으로 동시출현단어를 분석한 결과는 아래 (그림 4)와 같다. 전체 과제 5,063개 중에서 키워드가 누락된 과제를 제외한 5,021개 과제를 대상으로 하였으며, 해당 과제에서 15,454개의 한글 키워드가 추출되었다. 또한, 분석의 용이성을 위해 분석대상에서 키워드 출현 횟수가 8이상인 단어를 기준으로 설정하였고, 녹색기술과 직접적인 연관이 없는 ‘현장실습’ 및 ‘산학협력’과 같은 일부 키워드는 분석대상에서 제외하고 VOSviewer를 통해 분석을 실시하였다.
- 본 연구에서는 녹색기술 관련 과제의 국문키워드만을 대상으로 키워드분석을 실시하였다. 우선 키워드 발생빈도를 통해 중점연구 분야를 살펴본 후, 키워드 동시출현 네트워크분석을 통해 집중연구분야 및 연구분야 간의 연결망과 융합현황을 보다 심층적으로 분석하였다.
데이터처리
- 본 연구는 녹색기술사업의 현황을 분석하고 해당 과제들의 한글키워드 분석을 통해 집중연구분야와 융합연구 분야를 탐색하기 위해 과제의 정량적인 정보를 중심으로 분석하는 방법을 채택하였다. 우선, 사업현황분석을 위해서는 연도별로 과제를 분류하여, 총계, 평균, 중앙값, 최대값, 최소값 및 빈도수를 계산하는 기술 통계분석 방법을 사용하였다.
- 또한, 분석의 용이성을 위해 분석대상에서 키워드 출현 횟수가 12이상인 단어를 기준으로 설정하였고, 녹색기술과 직접적인 연관이 없는 ‘과수’ 및 ‘대량생산’과 같은 일부 키워드는 분석대상에서 제외하고 VOSviewer를 통해 분석을 실시하였다.
- 또한, 분석의 용이성을 위해 분석대상에서 키워드 출현 횟수가 8이상인 단어를 기준으로 설정하였고, 녹색기술과 직접적인 연관이 없는 ‘현장실습’ 및 ‘산학협력’과 같은 일부 키워드는 분석대상에서 제외하고 VOSviewer를 통해 분석을 실시하였다.
이론/모형
- 한글키워드 분석은 키워드 출현빈도를 먼저 살펴본 후, 동시출현단어 분석방법을 이용하여 키워드간 네트워크 분석을 실시하였다. 키워드 빈도계산 및 네트워크 분석을 위한 데이터 전처리 및 매트릭스 생성에는 한국과학기술정보연구원에서 개발한 KnowledgeMatrixPlus 0.80을 활용하였다. 또한, KnowledgeMatrixPlus 0.
성능/효과
- 연구개발단계는 개발연구가 가장 많았고, 이어 기초연구와 응용연구가 그 뒤를 이었다. 기술수명주기의 경우에는 성장기에 있는 기술에 대한 연구개발 과제가 가장 많은 것으로 나타났으며, 이어 도입기가 두 번째로 높게 나타났다. 이는 최근 4년간 녹색기술관련 과제가 주로 신기술 연구개발에 집중되었다는 것을 보여주는 결과이다.
- 생성된 클러스터를 보면, ‘태양전지’, ‘그래핀’, ‘발광다이오드’를 중심으로 가장 큰 군집으로 전지와 관련된 군집을 보여주고 있으며, ‘신재생에너지’, ‘LED’, ‘태양광’을 중심으로 에너지와 관련된 군집을 보여주었다.
- 키워드 빈도분석 결과와 비교해보면, 가장 높은 빈도를 나타 ‘기후변화’는 여러 분야에 걸친 폭넓은 연결망을 보여주었으며, ‘태양전지’가 ‘친환경’과 높은 연결성을 보이며 전지분야 군집의 폭넓은 연결성과 함께 높은 과제 집중도를 나타냈다.
- 생성된 클러스터를 보면, ‘태양전지’, ‘그래핀’, ‘연료전지’를 중심으로 가장 큰 군집으로 전지와 관련된 군집이 나타났으며, ‘발광다이오드(OLED)’와 ‘플라즈마를 중심으로 한 신소재와 관련된 군집도 보여주었다.
- 특히, 키워드 빈도분석에서도 새롭게 나타난 ’사물인터넷‘을 중심으로 새로운 군집이 나타났으며, ‘에너지’관련 키워드들과 높은 연결성을 보였다.
- 생성된 클러스터를 보면, ‘신품종’과 관련한 군집은 다른 키워드와 낮은 연결성을 보이며 따로 형성된 것을 보였으며, ‘태양전지’, ‘사물인터넷’, ‘바이오매스’, ‘기후변화‘을 중심으로 각각의 군집을 형성한 것으로 나타났다.
- 이전 과제보다도 키워드 빈도수가 크게 높아진 ’사물인터넷‘이 네트워크 지도의 중심에 위치하여 다른 키워드들과의 높은 연결성을 나타냈으며, 이는 ’사물인터넷‘이 다양한 녹색기술 분야에서 활용되고 있다는 것을 보여주는 것이다.
- ‘친환경’은 ‘고효율’, ‘이산화탄소’, ‘미세먼지’, ‘농축산’ 등 폭넓은 분야의 키워드와 연결되고 있는 것으로 보아 키워드 빈도분석 결과와도 일치하며 녹색기술 분야의 핵심 주제라는 것을 알 수 있다.
- 또한, 기후변화에 대응하기 위해 ’신품종‘에 대한 연구개발이 활발하게 진행되고 있는 것으로 나타났으며, 여전히 ‘태양전지’ 및 ‘신재생에너지’ 분야의 과제도 많은 것으로 나타났다.
- 2013년부터 2016년까지 4년 동안 녹색기술관련 국가R&D 사업의 과제 수는 지속적으로 감소하였으며, 그와 함께 총정부투자연구비와 총참여연구원수도 급격히 하락하였다. 그러나 1 과제당 투입된 정부투자연구비와 참여연구원 수는 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 개별 연구의 규모는 커졌다는 것을 보여주는 것이다. 한편, 연구개발단계나 가술수명주기는 시간에 따른 차이가 없이 개발연구와 성장기 및 도입기에 집중되고 있는 것으로 나타났다.
- 생성된 클러스터를 보면, ‘친환경’, ‘사물인터넷’, ‘신품종’, ‘기후변화‘을 중심으로 각각의 대표적인 군집을 형성한 것으로 나타났다.
후속연구
- 본 연구는 녹색기술만을 대상으로 한 국가연구개발에 관한 연구가 부족한 현실에서 객관적인 국가과학기술관련 정량데이터를 활용하여 조사/분석을 실시했다는 점에서 의미가 있었다. 그러나 본 연구는 네트워크분석을 사용하여 분석모델 및 저자의 사용기법에 따라 결과값이 달라질 수 있다는 태생적인 한계점을 내포하고 있다. 또한 분석기간이 4년이라는 짧은 기간으로 과제의 장기적인 변화를 보여주지 못하였다.
- 또한 분석기간이 4년이라는 짧은 기간으로 과제의 장기적인 변화를 보여주지 못하였다. 따라서 향후 연구에서는 녹색기술분류가 시작된 시점에서 시작한 장기 프레임 속의 녹색기술 연구개발 동향분석이 요구된다.
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