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Kafe 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술기획평가원 Korea Institute of Science and Technology Evaluation and Planning |
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연구책임자 | 이상남 |
참여연구자 | 최문정 , 박진호 , 송민선 , 신기윤 , 윤장혁 , 정다운 , 주시형 , 양혜영 , 하태현 , 홍성화 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-12 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200008106 |
과제고유번호 | 1711152189 |
사업명 | 한국과학기술기획평가원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2022-08-06 |
II. 연구내용
1. 임시분류 근거•영향 모니터링
가. 분석배경
■ 정규분류 편입의 평가관련 참고자료로 활용하기 위해 개정후보분류의 정부 R&D 규모 산정 및 기존 분류에 대한 영향 정도 모니터링
● 개정후보중분류* 중 연구규모 산정이 필요한 신설, 분할 개정유형을 중심으로 모니터링 수행
* ’19년 중분류 개정타당성 평가대상 선정 평가(적합성 평가)를 통해 선정
■ ‘근거 모니터링’은 국가연구개발사업 조사•분석 원시데이터를 활용하여 개정 후보중분류의 정부연구개발 규모를 산정하고 평균값과 비교
II. 연구내용
1. 임시분류 근거•영향 모니터링
가. 분석배경
■ 정규분류 편입의 평가관련 참고자료로 활용하기 위해 개정후보분류의 정부 R&D 규모 산정 및 기존 분류에 대한 영향 정도 모니터링
● 개정후보중분류* 중 연구규모 산정이 필요한 신설, 분할 개정유형을 중심으로 모니터링 수행
* ’19년 중분류 개정타당성 평가대상 선정 평가(적합성 평가)를 통해 선정
■ ‘근거 모니터링’은 국가연구개발사업 조사•분석 원시데이터를 활용하여 개정 후보중분류의 정부연구개발 규모를 산정하고 평균값과 비교분석
● 산정된 개정후보중분류의 과제수, 연구비를 동일 대분류내 중분류의 평균 과제수, 연구비와 비교하여 분류 개설의 타당성 확인
■ ‘영향 모니터링’은 국가연구개발사업 조사•분석 원시데이터를 활용하여 임시 분류가 정규분류를 대체할 경우 기존 정규분류에서 발생하는 변화를 분석
● 개정후보중분류로 변경될 수 있는 기존 정규분류관련 과제 수인 ‘영향범위’와 개정후보중분류로 변경될 시 기존 정규분류관련 연구비, 과제 수 변화인 ‘영향강도' 검토
나. 분석결과
(1) 근거 모니터링
■ 16개 개정후보중분류관련 과제수는 2,379개로 전체 과제(45,006개)의 5.3%, 정부연구비는 8,275억원으로 전체 연구비(13조8,283억원)의 6.0% 에 해당
● 과제수 기준 개정후보중분류 중 ‘유전학•유전체학’이 488개로 가장 많고 개정후 보중분류 전체 대비 20.5% 를 차지, 그 다음 ‘동물자원공학’(274개, 11.5%), ‘정보통신 융합 서비스’(264개, 11.1%) 순
● 정부연구비 기준 개정후보중분류 중 ‘우주시스템’이 3,523억 원으로 가장 많고 개정후보중분류 전체 대비 42.6%를 차지, 그 다음 ‘동물자원공학(817억 원 9.9%), ‘유전학•유전체학’(660억 원, 8.0%) 순
■ 개정후보중분류가 속한 대분류의 중분류 평균과 비교할 때 과제수 및 정부연구비가 모두 평균 이상(평균대비 비율 1이상)인 개정후보 중분류는 유전학•유전체학, 동물자원공학, 우주시스템 등 3개
* 과제수, 정부연구비 중 한 개만 평균이상인 개정후보 중분류는 재료화학, 인공자능사스템, 정보통신 융합서비스 등 3개
(2) 영향 모니터링
■ 16개 개정후보중분류를 기재한 과제 현황인 영향범위는 과제수 기준 3,277개로 전체 과제(45,006개)의 7.3%, 정부연구비 기준 9,885억 원으로 전체 정부연구비 (13조8,283 억 원)의 7.1% 에 해당
● 총 33개 대분류 중 영향범위에 있는 대분류는 30개이며 과제수 기준으로 ‘농림수산식품’(701개), ‘정보/통신’(593개), ‘생명과학’(581 개) 등의 규모가 크고 정부연구비 기준으로 ‘기계’(3,676 억 원), ‘농림수산식품’(1,369억 원), ‘정보/통신’(1,360 억 원) 등의 규모가 큼
● 대분류 전체 과제 수 대비 개정후보중분류를 기재한 과제 수 비중은 ‘정보/통신’ (21.3%), ‘생명과학’(12.9%), ‘농림수산식품’(11.6%) 대분류 등이 높았음
● 대분류 전체 정부연구비 대비 개정후보중분류를 기재한 연구비 비중은 ‘화학’ (18.1%), ‘정보/통신’(16.3%), ‘농림수산식품’(17%) 대분류 등이 높았음
■ 16개 개정후보중분류 도입으로 인해 기존 대분류의 과제수, 정부연구비가 변동하는 영향강도는 과제수 총 2,379개 감식 연구비 총 8,274억 원 감소임
* 과제수 2,379개는 전체 과제(45,006개)의 5.3% 정부연구비 8,274억 원은 전체 연구비(13조 8,283억 원)의 6%에 해당
● 과제수 기준으로 영향강도가 큰 대분류는 ‘농림수산식품’(634개 감소), ‘정보/통신’(499개 감소), ‘생명과학’(391 개 감소) 등이었으며 정부연구비 기준으로는 ‘기계’(3,541억 원 감소), ‘농림수산식품’(1,292억 원 감소), ‘정보/통신’(1,226억 원 감소) 등이었음
● 대분류 전체 과제수 대비 증감 과제수 비중이 높은 대분류는 ‘정보/통신’(△ 17.9%), ‘농림수산식품’(△ 10.5%), ‘생명과학(△ 8.7%), ‘화학(△8.2%) 등이었음
● 대분류 전체 정부연구비 대비 증감 정부연구비 비중이 높은 대분류는 ‘농림수산식품’ (△ 14.8%), ‘정보/통신’(△ 14.7%), ‘기계’(△12.1%) 등이었음
2. 정부 연구개발 융합연구 동향 기본 분석
가. 분석배경
● 국가과학기술표준분류를 활용하여 국가 융합연구의 과제 규모 및 연구비 추이,
기술간 융합연구 현황 등을 분석하여 정책수립의 기초자료 제공
● 최근 5년('16~’20)간 수행된 국가연구개발사업의 융합연구에 대한 기본 현황 시계열 분석
- 연구개발단계, 연구수행주체, 부처, 기술분야, 협력유형 등 기본 주제관련 융합연구의 과제수, 연구비에 대해 시계열 현황 분석
* (융합연구 정의) 대분류 기준으로 서로 다른 2개 이상의 표준분류를 동시에 포함하는 다학제 연구
나. 분석결과
■ 총괄 현황
● 2019년 대비 2020년 융합연구 과제수는 12,260개에서 12,533개, 투자액은 2조 5,997 억원에서 2조 9,940 억원으로 증가
* 5년(’16년~’20년)간 투자액 연평균 증가율은 융합연구 4.9%, 비융합연구(단일과제) 0.8%로 융합연구의 연구비 증가가 큼
■ 연구개발단계별 현황
● 기초연구를 중심으로 융합연구가 활발히 수행되며 관련 기초연구 과제수는 2016년 5,546개에서 2020년 7,976개, 투자액은 8,638억 원에서 1조 1,367억원으로 증가
■ 연구수행주체별 현황
대학 및 출연연 중심으로 융합연구가 활발히 수행되고 있으며, 2020년 대학은 과제수 기준으로 8,826개, 투자액 기준으로 1조 1,923억 원의 융합연구를 수행(각각 전체 융합연구의 70.1%, 39.8%에 해당)
■ 부처별 현황
● 과학기술정보통신부가 융합연구를 가장 많이 수행하며 2020년 과학기술정보통신부의 국가연구개발사업 중 융합연구의 과제수는 6,498개, 투자액은 1조 6,697 억 원(각각 전체 융합연구의 51.6%, 55/8% 에 해당)
■ 기술분야별 현황
● 6T 중 융합연구는 BT 분야에서 가장 활발하며 2020년 BT 분야는 과제수가 5,234개, 투자액 7,938억 원(각각 전체 융합연구의 41.6%, 26.5% 에 해당)
● 과학기술표준분류(연구분야) 중 융합연구는 정보통신(3,499억 원(11.7%)), 보건의료(3,347억 원(11.2 %)), 전기/전자(3,379억 원(11.2 %))에서 활발
● 과학기술표준분류(적용분야) 중 융합연구는 공공분야에서는 건강(4,383억 원 (공공분야의 33%)), 산업분야에서는 제조업(전자부품, 컴퓨터, 영상 음향 및 통신장비)(2,233 억 원(산업분야의 23.7%))이 가장 활발
■ 협력유형별 현황
● 융합연구는 산•학•연(3,302억 원(37.8%)), 학•연(2,718억 원(31.7%)), 산•학 (2,519억 원(28.2 %)) 협력유형에서 가장 활발
3. 정부 연구개발 융합연구 동향 심층 분석(연구주제)
가. 분석배경
■ 융합연구와 비융합연구간 연구내용 차이 검토
● 동일 대분류에서 융합연구를 수행하는 과제와 비융합연구를 수행하는 과제간 연구내용 차이 여부 검토 및 차별적 내용 검토
● 연구내용의 차이 여부를 검토하기 위해 하위 분류 내 연구비 분포, 키워드 분포, 키워드 네트워크 관계 분석 등을 수행
나. 분석결과
■ 국가연구개발사업 중 과학기술분야와 국방 연구개발사업 (인문사회분야 제외) 내 과제를 대상으로 분석
● 2020년 국가연구개발사업 과제(72,315개) 중 인문사회를 제외한 과제 (64,051 개) 가운데 융합과제와 비융합과제를 대상으로 분석
● 자연, 생명, 인공물 분야의 기술 대분류(16건)에 대해서 분석 수행
■ 과학기술분야 대분류별(16개) 중분류, 소분류 기준 투자액 구성을 검토한 결과, 투자액 구성 측면에서 융합연구과제와 비융합연구과제간 연구주제 차이를 확인
● 대분류별 융합연구과제와 비융합연구과제의 키워드, 네트워크 분석 결과, 연구주제, 연계구조 측면에서 이질성을 확인
● 대분류별 군집분석 결과, 융합연구과제와 비융합연구과제 모두 군집은 다양한 중분류로 구성됨을 확인
4. 정부 연구개발 융합연구 동향 심층 분석(연구성과)
가. 분석배경
■ 국가연구개발사업을 대상으로 융합연구와 비융합연구간의 성과 현황을 살펴보고, 융합 여부 및 융합의 수준에 따른 성과 차이 여부를 확인
나. 분석결과
■ 과학기술분야의 융합연구와 비융합연구간의 성과차이를 논문, 특허 검토, 계량분석을 통해 심층 분석
● SCI논문, 한국등록특허, 국외등록특허 측면 모두에서 융합과제의 성과 평균이 비융합과제의 평균 성과 평균보다 높게 나타남
● 수행주체별 비교 결과, 기업이 수행하는 과제의 국외등록특허 성과를 제외한 모든 성과에서 융합과제의 성과 평균이 비융합과제의 성과 평균 보다 높음
● 기술분야별 비교 결과, IT분야는 SCI 논문에서 NT분야는 한국등록특허와 국외등록특허에서 융합과제의 성과 평균이 비융합과제의 평균 성과 평균보다 높음
● 개발 단계의 국외등록특허 성과를 제외한 모든 성과에서 융합과제의 성과 평균이 비융합과제의 평균 성과 평균보다 높음
■ Multivariate Tobit Model을 활용하여 과제의 융합 여부 및 수준이 과제의 성과에 미치는 영향을 분석
● 융합과제 여부, 융합수준에 따른 성과 차이를 정밀하게 살펴보기 위해 계량모형을 활용하여 성과 실증 분석
● SCI논문, 한국등록특허, 국외등록특허 모두에서 융합과제가 비융합과제와 비교하여 더 높은 성과를 창출
● SCI논문, 한국등록특허, 국외등록특허 모두에 있어서 융합의 수준이 높아질수록 더 높은 성과를 창출
※ (융합수준) 다수의 과학기술분야(대분류 기준) 걸쳐 보다 균등화게 융힙연구가 수행돨수록 융합수준이 높음
● 협력여부를 고려할 경우 SCI논문과 국외등록특허는 협력 여부에 관계없이 융합 수준이 높아질수록 성과가 증가하나 한국등록특허는 협력 연구의 융합수준이 높아질수록 성과에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타남
* 협력 연구와 융합 연구가 동시에 추진될 경우 연구과제 추진의 복잡성이 증가하여 성과 창출에 부정적인 영향을 줄 수도 있음을 시사
5. 운영 개선 방안
가. 소분류 기술키워드화 운영방안 설계
■ 소분류 기술키워드화 운영방안 설계를 위해 기술키워드 체계구성, 관리 및 활용 방안 검토
● 현 소분류 용어의 기술키워드화 방삭은 기존 소분류 용어의 유지 여부와 신규키워드 와의 관계 설정에 따라 크게 완전대체, 부분대체, 비대체로 설정 가능
※ (완전대체) 기존 소분류 용어를 사용하지 않고 완전히 새롭게 기술키워드를 구축하는 방식, (부분대체) 일부 유지하는 방삭 (비대체) 전체를 유지하는 방식
● 소분류를 기술키워드화 할 경우 분류체계의 한 구조로서의 역할 외 특정 개념을 표현하는 용어들의 집합으로 용어관리 필요
※ 분류용어 수준, 한글명칭, 영문명칭, 용어정의, 용어관계, 코드값 상태 등을 SKOS(Simple Knowledge Organization System) 등 지식구조화 프레임워크관점에서 관리 필요
● 용어체계 관리기반 구축을 위해 단계적으로 (1) 현 표준분류체계 관리요소 중심 기반 마련, (2) 용어 확대에 따른 용어 활용성, 품질 제고 요소 중심기반 확장 순으로 진행 필요
※ 1단계에서는 개념 표현 관리요소를 구비하고 향후 서비스 방식을 고려하여 기술방식 결정, 2단계에서는 용어 관련 폭넓고 다양한 요소 설정 추진
● 기술키워드 활용 활성화를 위해 정보제공 형식 측면에서는 다양화, 상세화, 시스템 측면에서는 통합화, 일관화, 웹데이터베이스화 추진 필요
※ 문서형 정보관련 용어 구축지침, 상태정보 제공, 전자파일형 정보관련 필드명 정보 제공 등 개선 필요. 시스템관련 이용자. 관리자 활용 통합 시스템 구축 등 추진 필요
나. 임시분류 근거• 영향 모니터링 효율화
■ 임시분류 근거•영향 모니터링 업무 효율화를 위해 키워드를 활용한 정부 R&D 규모 산정 방안 검토
● 현재 개정후보분류에 관한 암사분류 개설과 연구자의 직접 확인에 기반한 모니터링을 키워드를 활용해 정부R&D 규모를 측정하는 방식으로 전환 검토
* 국가연구개발사업 조사분석의 입력 항목으로 임시분류를 개설하고 정부R&D과제 연구책임자는 임시분류를 활용하여 본인 과제가 개정후보분류에 해당하는지 여부 표시
● 정부R&D규모 측정을 위한 입력 키워드 구성을 위해 ‘개정후보분류를 대변하는 기술키워드 구성방식 설계’
※ 개정후보분류와 관련된 연구들을 추출할 수 있는 키워드 구성 방법, 절차 설계
● 정부 R&D규모 측정을 위해 입력하는 기술키워드 조정을 위해 과학기술분야 분류별 정부R&D 과제의 기술키워드 DB구축 및 선별지표 마련
※ 정부P及D과제 내 과학기술분류별 기술키워드의 등장 빈도、과학기술분류간 기술키워드 등장 분포 등을 보여주는 지표를 활용하여 기술키워드 선별
다. 인문사회과학 분야 분류체계 단순화
■ 인문사회과학 분야 분류체계 조정
● 표준분류의 인문사회과학 분야 분류체계를 단순화하는 방안에 대해 연구현장의 의견 수렴을 위해 설문조사 수행
※ 인문사회과학의 기존 3개 연구분야, 17개 대분류, 163개 중분류를 향후 2개 연구분야, 6개 대분류 70개 중분류로 단순화
● 인문사회과학분야 분류체계 단순화에 대해서 필요하다는 응답이 높았으며 그 이유로는 학문분야간 경계가 미약해지는 최근 연구동향 반영 필요, 입력된 상세 정보의 활용도 낮음 등이 높게 거론됨
※ 조사대상은 인문사회과학분야 학회, BK21, 기업경제경영연구소 등 1,100여명이었고 응답완료는 424명
6. 국내외 분류체계 및 유망기술 현황 조사
가. 국내외 과학기술분류체계 업데이트 현황 등
■ 국내외 정부 제정 과학기술분류체계 중 최근('19년~’21년) ‘호주•뉴질랜드 표준 연구분류체계(ANZSRC)’ 개정, ‘캐나다 연구 및 개발분류체계(CRDC)’ 신설
● 호주•뉴질랜드 표준연구분류체계(ANZSRC)’는 10년 대규모 개정주기에 맞춰 연구분야 분류명 현행화 등 개편
※ 캐나다는 연구현황을 표준화하고 통찰력 있는 데이터를 제공하기 위해 연구개발 연구개발분류체계를 신설
● 국내에서는 농림식품과학기술분류체계가 ’19년 개정, 식품의약품 등의 안전기술분류체계 ’21년 개정
■ 해외 주요 학회에서 자체 수립하여 이용하는 과학기술분야 분류체계로는 ‘수학 주제 분류(MSC)’, ‘물리학 주제 용어 (PhySH))’, ‘의료 주제 용어 (MeSH)’ 등이 있음
● 학회 제정 분류체계는 학술지를 관리하면서 논문, 연구를 효과적으로 분류하기 위해 제정하였으며 기존 택소노미 외에 주제 용어 도입을 강조하는 경향 있음
● Web of Science, Scopus 등 학술 DB서비스 기관도 학술지 분류 및 영향력평가를 위해 동일 학문 분야를 설정하기 위해 과학기술 분류체계를 제정하고 2021년도 국가과학기술표준분류체계의 개선 및 활용기반 구축
나. 과학기술분야 대분류별 유망기술 키워드 검토
■ 글로벌 기술경쟁 심화와 기술발전 가속화에 대응하여 표준분류 개정 후보를 사전 탐지하고 선제적으로 발굴하기 위해 유망기술 키워드 도출 시범 수행
● 논문텍스트 빅데이터와 인공지능 기술을 통해 최근 급부상하는 연구키워드를 도출하여 표준분류 개정을 위한 기초자료 제공
■ 텍스트마이닝 기법을 활용하여 표준분류 대분류별 주요 급부상 연구키워드 도출
● 연구키워드 도출 프로세스는 2단계로 진행되었으며 1단계는 ‘표준분류와 SCOPUS 분류체계를 매칭’, 2단계는 ‘표준분류 대분류별로 매칭된 논문집합에서 주요 급부상 연구키워드 도출’ 수행
■ 16개 과학기술분야 대분류별 블록체인, 에너지, 녹색제조, 인공지능, 신경망 등의 연구키워드 등이 부상 키워드로 등장
● 표준분류 대분류는 유연성보다는 강건성에 중점을 두는 전통적인 분류체계로 최근 과학기술동향의 빠른 변화를 반영하는데 텍스트 빅데이터 분석이 보완역할 수행 가능
● SCOPUS 등의 텍스트빅데이터를 이용한 급부상 신호 탐색으로 연구동향 변화를 파악하면 표준분류체계의 시의성과 유연성 보완 가능
IV. 향후 계획
■ 5년 주기의 개정프로세스에 따라 2022년 개정 타당성 평가를 하여 개정 내용 확정
(출처 : 요약문 7p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
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