초록 ▼

본 연구는 “2015년 국토교통 기술 분류체계” 중 대분류에 속하는 9개 분야에 대한 유망기술발굴 및 해당 분야의 경제적 파급효과 분석에 그 목적이 있음. 분석 방법으로는 1) 소셜네트워크,주요 온라인 포털 등의 공공성 키워드와 논문 및 문헌의 기술성 키워드를 대상으로 KDD/KM 이라는 정량적 빅데이터 분석 방법론과 전문가의 정성적 검증 및 보완을 바탕으로 하여 유망 기술을 도출함. 2) 경제적 파급효과 분석 방법으로는 “2015년 국토교통기술 분류체계” 중 9대 R&D 사업부문에 대해 산업연관표를 기준으로 해당 R&D 사업부문에

본 연구는 “2015년 국토교통 기술 분류체계” 중 대분류에 속하는 9개 분야에 대한 유망기술발굴 및 해당 분야의 경제적 파급효과 분석에 그 목적이 있음. 분석 방법으로는 1) 소셜네트워크,주요 온라인 포털 등의 공공성 키워드와 논문 및 문헌의 기술성 키워드를 대상으로 KDD/KM 이라는 정량적 빅데이터 분석 방법론과 전문가의 정성적 검증 및 보완을 바탕으로 하여 유망 기술을 도출함. 2) 경제적 파급효과 분석 방법으로는 “2015년 국토교통기술 분류체계” 중 9대 R&D 사업부문에 대해 산업연관표를 기준으로 해당 R&D 사업부문에 해당되는 산업분야를 연계하여, 각R&D 사업부문에 대해 생산유발계수, 부가가치유발계수, 취업유발계수, 고용유발계수를 산출하여 해당 분야별 경제적 파급효과를 도출함

Abstract ▼

Purpose & Contents
This research is targeted to raise efficiency of strategic R&D investment in case of setting land, infrastructure, and transportation research and development operation supporting policy, by drawing the ripple effect towards each fields with newly discovered future promising te

Purpose & Contents
This research is targeted to raise efficiency of strategic R&D investment in case of setting land, infrastructure, and transportation research and development operation supporting policy, by drawing the ripple effect towards each fields with newly discovered future promising technology which developed through big data analysis based on objective data, to respond about increasing technical, customer needs for technology of land and transportation.
To reach this goal, this research will proceed with two divided parts of discovering promising technology and analyzing ripple effects, and is suggesting following detailed methodology.

First, promising technology discovery will be composed with 3 stage of 1)keyword analysis, 2) selecting promising field, 3) selecting candidate and promising technology. Beforehand, in keyword analysis, this research will select first-stage keyword by synthesizing environmental analysis of each large category suggested by '2015th land and transportation technology classification system' and expert recommended keywords. and conduct KDD/KN analysis (Data mining) with first-stage keyword. With this base, selecting last-stage keyword about land and transportation. Henceforward, selecting promising field for promising technology selection with the matching between drawn keyword and middle classification of '2015 land and transportation technology classification system' and expert recommendation. Last, conducting patent-based KDD/KM(clustering) with selected keyword of promising field, then select promising technology through expert's technology naming after doubleness check, gap technology checks, and technology assessment.

Second, at economical ripple effect analysis, composing methodology to 2 stages of 1) link with indusrty, 2) draw inducement coefficient for each R&D operation fields In advance, conducting industry field classification, applying inter-industry relation table(2014, Bank of Korea) which is related with 9 fields selected within R&D operation sectors from '2015 land and transportation technology classification' With synthesized expert opinion, classifying final-stage related industry, then classifying with 5 categories of R&D operations, Manufacturing industry, Agriculture/Stockbreeding/Mining industries, Electricity/Gas/Environmental industries, Construction industries, and Service industries. For correspond 5 industrial fields, estimating inducement coefficient, added-value inducement coefficient, labor inducement coefficient, and employment inducement coefficient with applying methodology which is suggested by inter-industry relation table(2014, Bank of Korea).

Results
All the results drawn by this task plan can be categorized to 4categories of"Keyword" , "Promising Technology" , "Candidate group of Promising Technology","Inducement Coefficient“

Expected Contribution
By applying result of this task, it is expected to be utilized variously within technological, social aspect. In technological aspects, it is expected to be contributed for creation of new core fields, by comprehending tech-trend of land and transportation R&D area and developing future-promising technologies, in application of big data utilization. In social aspects, it is expected to become standard of policy priority order decision between industry fields and to be utilized as basic data for validity verification of governmental, private investment to land and transportation R&D operations, with analysis of economic ripple effects to industry fields. Also, it is expected to be utilized as base data for support policy for land and transportation R&D priority order decision and establishment of direction of further development, by comparatively analyzing inducement coefficient with other industry fields.

목차 Contents

• 표지 ... 1제 출 문 ... 3보고서 요약서 ... 5SUMMARY ... 7목차 ... 9Contents ... 10제 1장. 연구개발과제의 개요 ... 13 제 1절. 연구개발 목적 ... 13 1. 연구개발 목적 ... 13 제 2절. 연구개발의 필요성 ... 14 1. 연구개발의 필요성 ... 14 제 3절. 연구개발 범위 ... 19 1. 빅데이터를 활용한 유망분야 선정 ... 19 2. 국토교통 R&D 사업부문의 유발계수 도출을 통한 경제적 파급효과 분석 ... 20 3. 본연구의 한계점 ... 21제 2장. 국내·외 기술개발 현황 ... 23 제1절. 국내·외 기술개발 현황 ... 23 1. 10대 메가트렌드 ... 23 2. 건축분야 ... 24 3. 도시분야 ... 27 4. 시설물 ... 30 5. 플랜트 ... 34 6. 수자원 ... 38 7. 도로교통 ... 41 8. 철도교통 ... 45 9. 항공교통 ... 48 10. 물류 ... 51제 3장. 연구수행 내용 및 성과 ... 55 제 1절. 빅데이터를 활용한 유망기술 발굴 ... 55 1. 빅데이터 활용 분석 개요 ... 55 2. 유망기술 발굴 방법 ... 72 3. 유망기술 분석 결과 ... 88 4. 분석의 범위 및 깊이 ... 116 5. 결론 및 시사점 ... 117 제 2절. 경제적 파급효과 분석 ... 118 1. 국토교통 R&D 사업부문 파급효과 분석 결과 ... 118 2. 산업연관분석 개요 ... 118 3. 분석방법 ... 119 4. 부문별 파급효과 분석 결과 ... 122 5. 결론 및 시사점 ... 154제 4장. 목표 달성도 및 관련분야 기여도 ... 157 1. 목표달성도(성과 점검) ... 157 2. 목표달성도(연구목적) ... 158제 5장. 연구개발성과의 활용계획 ... 161제 6장. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 163제 7장. 연구개발성과의 보안등급 ... 163제 8장. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 163제 9장. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전 조치 이행 실적 ... 163제 10장. 연구개발과제의 대표적 연구 실적 ... 163제 11장. 기타 사항 ... 163제 12장. 참고 문헌 ... 165분석결과 ... 167첨부 ... 265끝페이지 ... 306