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과학기술 출연연구기관의 데이터 경제시대 대비를 위한 데이터 자본 개념 연구
박기주(Kiju Park),김근환(Keunhwan Kim) 한국기술혁신학회 2018 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2018 No.11
데이터는 현재 화두가 되고 있는 4차 산업혁명 논의의 핵심적인 요소로 그 의미와 가치가 재평가되고 있다. 주요 선도국가에서는 데이터 경제 구현을 위한 국가적 차원의 거대한 논의가 진행되고 있다. 본 연구는 국내에서는 최초로 경쟁우위의 자본적 성격을 보유한 데이터에 대한 개념을 제시하였을 뿐만 아니라 데이터 자본을 통한 가치연구에 필요한 개념적 모델을 제시하였다. 이를 통해 과학기술 출연연구기관이 변화하는 데이터 경제시대에 대비하여 그에 맞는 R&D전략을 마련하고 관련 연구와 과학기술정책을 추진하는데 있어 데이터가 가지는 사회·경제적 의미를 명확히 인식하는 계기를 마련하고자 한다. 우선, 데이터 자본의 거래 활성화를 위해서는 정책입안자들이 단순히 데이터를 통한 가치창출, 즉 어떤 기회의 포착이라는 측면만을 고려할 것이 아니라 위험요소를 고려하는 관점을 병행할 필요가 있다. 균형적인 시각과 체계적인 모델 제시로 사회 전체적으로 구성원들의 신뢰를 바탕으로 사회적 수용을 이끌어 낼 수 있어야 할 것이다. 둘째, 본 연구에서 데이터 자본은 기회, 기대, 동기부여, 능력과 같은 원천을 통해 보다 높은 가치를 창출하는 구조적 체계를 가진다고 제시하였다. 이와 같은 주요 요소는 데이터 자본의 구조에 대한 보다 나은 이해를 형성하게 하며 각각의 역할을 명확하게 할 수 있다. 이를 통해 데이터 관련 시장제도 구축을 위한 정책연구 등의 결과물을 보다 명확하게 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 마지막으로 데이터 자본의 궁극적 가치는 다양한 조건 요인들에 의해 결정된다는 점이다. 최근 논의되고 있는 다양한 정책들은 데이터를 통해 도출될 수 있는 긍정적인 부분만을 강조하고 있다. 그러나 데이터의 가치는 데이터가 속한 분야와 특정 상황에서 발생하는 혜택과 위험에 따라 상당한 차이가 발생할 수 있다. 만약 커다란 위험을 초래할 수 있는 분야와 특정 상황의 연구를 통해 이를 사전적으로 파악할 수 있다면, 정책적 효율성을 더욱 높일 수 있을 것이다. The data is a key element of the fourth industrial revolution, which has become a hot topic, and its meaning and value are being reassessed. In the leading countries, there is a great deal of national debate about the implementation of the data economy. In this paper, we present not only the concept of data that has the capitalistic character of competitive advantage for the first time in Korea, but also the conceptual model necessary for the study of value through data capital. First, in order to activate the transaction of data capital, policy makers need to consider the risk factors, not merely considering the creation of value through data, that is, capturing an opportunity. It should be able to draw social acceptance based on the trust of the members as a whole through the balanced vision and systematic model presentation. Second, in this study, data capital has a structural system that creates higher value through sources such as opportunity, expectation, motivation, and ability. These key elements can form a better understanding of the structure of data capital and can clarify the role of each. This suggests that the results of the policy research for establishing the data related market system can be more clearly presented. Finally, the ultimate value of data capital is determined by various condition factors. The various policies currently under discussion emphasize only the positive aspects that can be derived from data. However, the value of the data can vary considerably depending on the area in which the data is located and the benefits and risks that arise in certain situations. If we can identify these through a study of specific areas and situations that could pose a major risk, we will be able to increase policy efficiency.
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출연연 연구사업계획서 데이터를 통한 융합연구 방법에 대한 연구
이재성(Jae-Seong Lee),박기주(Kiju Park),김근환(Keunhwan Kim) 한국기술혁신학회 2019 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2019 No.5
국가과학기술연구회(이하 NST)는 크게 ‘출연(연)간 융합연구 활성화’, ‘출연(연) 임무 확립’, ‘중소 중견기업 R&D 전진기지화’, ‘출연(연) 애로사항 해결’의 기능을 수행한다. 특히 ‘출연(연)간 융합연구 활성화’는 출연(연) 중심의 융합연구 사업을 추진하며, 궁극적으로 융합연구사업 연계 프로세스 구축을 목적으로 한다. 기존 많은 선행연구들에서 성공적인 융합연구단사업을 위해 과학기술 관련성과 융합연구 적절성을 계량서지학(Bibliometrics)이나 과학계량학(Scientometrics)를 통해 정량적으로 분석했다. 주로 분석에 사용되는 데이터는 논문, 특허, 과제에 대한 정보다. 한편 본 연구에서는 결과로서의 융합이 아니라 수단으로서의 융합을 위해 연구사업계획서 데이터의 가치를 제안한다. 그리고 연구과제 데이터를 통한 분석 결과와 연구사업계획서를 통한 분석 결과를 비교해봄으로써 융합연구를 수행하기 위한 연구사업계획서 데이터의 활용가치를 알아보고자 한다. The National Research Council of Science & Technology(NST) will function as "activation of convergence research between Government funded Research Institutes(GRI)", "establishment of GRI mission", "Supporting R&D advancement of small and medium enterprises", and "resolution of GRI administrative process difficulties". In particular, "activation of convergence research between GRI" will promote convergence research projects centered on GRI, and ultimately aims to build a process for linking convergence research projects. Many previous studies have quantitatively analyzed the appropriateness of science-technology relevance and convergence research through Bibliometrics or Scientometrics. Data mainly used for analysis are information on papers, patents, and R&D project. This study suggests the value of research project plan data for filling convergence as a means rather than a result. We will compare the clustering results of the R&D project with those of the research plan data.
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