초록 ▼

□ 국가 R&D 사업 소재·부품·장비 분류체계 구축
○ 분류 체계 구축에 요구되는 데이터 셋 확보 및 분석에 활용 가능한 정제
○ 소재·부품·장비 분류를 위해 Tensroflow를 활용한 다층퍼셉트론 신경망 분류 모델링 완료
○ 분류모델을 활용한 서비스 활용연구(소재·부품·장비 분류알고리즘 기반 감염병 사례적용)

□ 주요 R&D 세부기술 자동 매칭 알고리즘 개발
○ 분류 체계 구축에 요구되는 데이터 셋 확보 및 분석에 활용 가능한 정제
○ 글로벌 공공 R&D 과제 DB ASJC 코드 최적화 자

□ 국가 R&D 사업 소재·부품·장비 분류체계 구축
○ 분류 체계 구축에 요구되는 데이터 셋 확보 및 분석에 활용 가능한 정제
○ 소재·부품·장비 분류를 위해 Tensroflow를 활용한 다층퍼셉트론 신경망 분류 모델링 완료
○ 분류모델을 활용한 서비스 활용연구(소재·부품·장비 분류알고리즘 기반 감염병 사례적용)

□ 주요 R&D 세부기술 자동 매칭 알고리즘 개발
○ 분류 체계 구축에 요구되는 데이터 셋 확보 및 분석에 활용 가능한 정제
○ 글로벌 공공 R&D 과제 DB ASJC 코드 최적화 자동부여 알고리즘 구축
○ 분류모델을 활용한 서비스 활용연구
- 코로나바이러스관련 국가R&D전략대응형 연구영역 도출 및 공동연구관련 정보제공
- 바이러스(virology)관련 국가R&D전략대응형 연구영역 도출 및 공동연구관련 정보제공

□ 출연연 R&D활용 및 확산을 위한 추천 모델 개발
○ 시험장비 추천 구축에 요구되는 데이터 셋 확보 및 분석에 활용 가능한 정제
○ 중소기업과 시험·검사 장비활용 지원을 위한 추천 알고리즘 구축
○ DAP 신규 서비스 제안: 시험·검사 외부협력 기관 추천 서비스

(출처 : 초록 5p)

Abstract ▼

III. Content and Result of the study
□ Developed classification system for national R&D projects on material, parts and equipment technologies
○ Developed databases that can be used for establishing a classification system
- Used for the purpose of understanding the status of R&D expenditur

III. Content and Result of the study
□ Developed classification system for national R&D projects on material, parts and equipment technologies
○ Developed databases that can be used for establishing a classification system
- Used for the purpose of understanding the status of R&D expenditures previously invested in material/parts/equipment technology
- In order to classify nationally funded R&D projects related to material/parts/equipment technologies, this study was used Scopus' DB (Database) managed by Elsevier
○ Completion of multilayer perceptron neural network classification modeling using Tensroflow for classification of national-funded R&D project on materials, parts and equipment technologies
- In order to build a learning model based on a scientific classification system, objective data with scientific quality verified based on a unified classification system were collected on the basis of ASJC (All Science Journal Classification)
- To develop a classification model, the Bi-LSTM algorithm was used, and evaluation was conducted.
○ Studied on practical applications by using classification model
- Infectious-disease related national-funded R&D projects of Korea were classified into 7 classification and compared with that of the United States, Europe, and Japan

□ Development of automatic matching algorithm for major R&D technology
○ Developed databases that can be used for establishing a classification system
- The research goal is to develop an algorithm that optimizes the scientific classification system (ASJC code) for R&D projects for grouping R&D areas to support establishingnational R&D strategies.
- Used in a classification model that learns research paper data from Scopus' DB (Database) to classify R&D projects
○ ASJC code optimization automatic assignment algorithm for global public R&D projects database
- the previous ASJC classification model that forcibly assigned (3, 5, 10) created noise to intrepete the analytical results.
- Multi-label classification and Long Short-Term Memory (LSTM) for classification model were used to improve the the previous model
- Since the number of labels is over 300 large scale multi-label classification, a classification model that improves accuracy and precision at the same time requires further research inthe future.
○ Studied on practical applications by using classification model
- Provided information about coronavirus-related R&D areas by using the classification models to establish National R&D strategy in the Corona-19 pandemic era
- provided information about virology-related R&D areas by using the classification models to establish National R&D strategy in the post corona-19 pandemic era

□ Develop a recommended model for the use and dissemination of R&D
○ Developed databases that can be used for establishing a classification system
- Three-year data from the technical statistics survey conducted by the Ministry of SMEs and Startups and the Small and Medium Business Administration
○ Establish a recommendation algorithm to support SMEs and test and inspection equipment utilization
- Using machine learning-based ensemble model
○ new service proposal for DAP: Test and inspection service recommended
- In case for a company that is expected to cooperate in testing and inspection with a large company, it is likely to be used effectively, so it is suggested to use it as a new DAP service.

(출처 : SUMMARY 11p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 보고서 초록 ... 5
• 요 약 문 ... 7
• SUMMARY ... 10
• CONTENTS ... 13
• 목차 ... 14
• 표목차 ... 16
• 그림목차 ... 18
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 21
• 제1절 연구개발 필요성 ... 21
• 제2절 연구개발 기획 ... 22
• 1. 연구개발 기획의 개념 ... 22
• 2. 연구개발 기획의 과정 ... 22
• 제3절 연구개발 동향 ... 23
• 1. 연구개발 기획을 위한 방법론 동향 ... 23
• 2. 융합 연구영역 분류체계 도출 관련 연구 동향 ... 23
• 제2장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 24
• 제1절 국가 R&D 사업-소재·부품·장비 분류체계 구축 ... 24
• 1. 연구목표 및 범위 ... 24
• 2. 선행연구(국가 분류체계 + 분류체계방법론 관련) ... 24
• 3. 연구방법론 ... 26
• 4. 분석결과(모델 도출) ... 29
• 5. 알고리즘 실행 방법 ... 35
• 6. 적용사례(감염병) ... 38
• 제2절 주요 R&D-세부기술 자동매칭 알고리즘 개발 ... 47
• 1. 연구목표 및 범위 ... 47
• 2. 선행연구(국가 분류체계 + 분류체계방법론 관련) ... 47
• 3. 연구방법론 및 분석 결과(모델 도출) ... 48
• 4. 알고리즘 실행 방법 ... 66
• 5. 적용사례(코로나바이러스/Virology) ... 69
• 제3절 출연(연) R&D 활용 및 확산을 위한 추천 모델 개발 ... 83
• 1. 연구목표 및 범위 ... 83
• 2. 선행연구(출연연 + 공동연구 추천모델 관련) ... 83
• 3. 연구방법론 ... 87
• 4. 연구 결과 ... 93
• 제3장 기대성과활용방안 및 대표성과 ... 102
• 제1절 기대성과 ... 102
• 제2절 활용방안 ... 103
• 제3절 연구사업의 대표성과 ... 104
• 제4장 참고문헌 ... 105
• 부록. 유발 연구실적 등 ... 110
• 끝페이지 ... 111