데이터·AI 기반 바이오경제와 한국의 과제

최윤희(Youn Hee Choi) 한국바이오경제학회 2019 바이오경제연구 Vol.2 No.2

바야흐로 시작된 4차 산업혁명 시대의 대표적인 핵심기술은 빅데이터와 인공지능(AI)이다. 이러한 4차 산업혁명 시대의 기술적, 환경적 변화는 바이오산업의 파괴적 혁신에도 큰 영향을 미치고 있다. 바이오기술이 전자통신기술, 나노기술 등 첨단기술과 융합되고 차세대유전체분석기술과 같은 혁신기술이 급속히 발전하면서, 인간을 포함한 생물체의 다양한 정보 즉 바이오데이터의 양은 가히 기하급 수적으로 증가하는 추세이다. 다른 한편에서는, 방대한 정보를 순식간에 분석하고 처리할 수 있는 IBM 왓슨과 같은 인공지능시스템이 머신러닝을 통해 분석ㆍ추론ㆍ학습 능력을 강화하면서 다양한 산업에서의 효율적인 의사 결정과 시스템 운영을 지원하고 있다. 바이오산업 생태계 역시 방대한 바이오빅데이터와 인공지능이 도입되면서 새로운 관점의 바이오경제를 창출하기 시작하였다. 농업, 축산업, 수산업 등 생물자원의 정보를 축적하고 분석하여 식량 문제를 해결하거나 새로운 자원의 개발과 생산을 효율화하고 있으며, 데이터와 인공지능을 활용한 맞춤형 진단과 예방ㆍ치료를 통해 고령화 시대의 보건의료시스템을 효율화하고 국가의료부담을 낮추는 노력이 전 세계에서 경쟁적으로 추진되는 것이 일례이다. 본 고에서는 데이터ㆍAI 기반 바이오경제의 의미와 세계적 추세를 소개하고, 한국의 글로벌 경쟁력을 점검한다. 그리고 국내 바이오경제 생태계를 활성화하고 데이터ㆍAI 기반 바이오경제의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서, 우리나라가 어떠한 문제를 해결해야 하는지를 살펴보고자 한다. 특히, 재생의료를 포함하여 국내에서 첨예한 갈등을 초래하고 있는 혁신적인 바이오기술에 대한 사회적 수용성을 어떻게 확대할 수 있을까를 논의하고, 같은 맥락에서 한국이 특히 취약한 것으로 평가받고 있는 바이오데이터의 보호와 활용을 강화하기 위한 정책 방향을 제안한다. Big data and artificial intelligence(AI) are the key technologies of the 4th Industrial Revolution. The technological and environmental changes in the era of the 4th Industrial Revolution have a great impact also on the disruptive innovation of the bioindustry. It is because of that biotechnology converges with advanced technologies such as information technology and nanotechnology, and innovative technologies including next-generation sequencing technology are rapidly developing. The amount of bio-data of living organisms including human is increasing exponentially. On the other hand, artificial intelligence technology, which enhances the analysis capabilities through machine learning, supports efficient decision making and system operation in various industries. The bioindustry ecosystem also began to create a new bioeconomy while absorbing the vast amount of bio-data and artificial intelligence. The paper introduces the meaning and global trends of ‘Data and AI-based bioeconomy’, and reviews the global competitiveness of Korea. Also, for activating the Korean bioeconomy ecosystem and securing the global competitiveness of data and AI-based bioeconomy, the problems Korea needs to solve is examined. In particular, importance of social acceptance for the innovative biotechnology is discussed and policy implication is suggested.

바이오헬스 산업 발전을 위한 의료정보 활용의 법제적 쟁점

심미랑,심현주 한국지식재산학회 2019 産業財産權 Vol.- No.58

As the use of data has become increasingly important in all industrial sectors in the recent years, the bio field sector is not an exception. Vast amount of bio big data is being produced, e.g., genome information which began with the human genome project, medical information due to electronic medical records becoming the norm, lifestyle habits information due to wide spread digital healthcare devices, etc. These data are used, for example, in patient-specific precision medical care, diagnoses and treatments using medical AI’s, and development of new drugs, and in the biomedical fields, this trend is expected to be accelerated in the future. However, as the biotechnology field is directly linked to the health of the public and as bio big data contains sensitive medical information, there are restrictions on industrial development due to various regulations. Accordingly in this paper, we reviewed the legal issues of utilization of medical information which should be examined for development of the bio-health industry. First, we examined the importance of bio big data according to changes in industrial environments was examined with the major cases of utilization (of medical information) and related policies of major countries, and for the issue of legal protection and utilization of medical information. we examined from the aspects of database protection and personal information protection. In this regard, as the recently implemented major legislations abroad related to personal information protection, we examined the recently implemented “General Data Protection Regulation (GDPR)” of the European Union and “Next Generation Medical Infrastructure Act” of Japan, which was recently implemented to revitalize research and development in the medical fields. Further, we examined utilization of medical information by using block chain technology, which has been attracting attention in various industrial fields recently. Also as the criteria for legal reviews, we examined the validity or recognition of medical information transaction through private contracts, effects of smart contracts, and the issue of the legal concept of ownership of medical information, the issue of preservation and disposal of medical information, and the issue of ICO deregulation. 최근 모든 산업 분야에 걸쳐 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 바이오 분야도 예외는 아니다. 인간 게놈 프로젝트를 시작으로 한 유전체 정보, 전자의무기록의 일반화로 인한 의료정보, 디지털 헬스케어 기기의 보급 등에 따른 생활습관 정보 등 방대한 양의 바이오 빅데이터가 생산되고 있다. 이러한 데이터는 환자 맞춤형 정밀의료, 의료용 AI를 이용한 진단 및 치료, 신약개발 등에 활용되고 있으며, 바이오 의료 분야에서 이러한 추세는 향후 더욱 가속화될 전망이다. 그러나 바이오 분야는 국민의 건강에 직결되어 있고, 바이오 빅데이터에는 민감한 의료정보가 포함되어 있어 여러 가지 규제로 인하여 산업발전에 제약이 되고 있다. 이에 본 고에서는 바이오 헬스 산업 발전을 위해서 살펴보아야 할 의료정보 활용의 법제적 쟁점을 검토해 보았다. 먼저 산업 환경 변화에 따른 바이오 빅데이터의 중요성을 주요 활용 사례 및 주요국의 관련 정책과 함께 살펴보고, 의료정보의 법적 보호 및 활용의 문제를 데이터베이스 보호의 측면, 개인정보 보호의 측면에서 살펴 보았다. 이와 관련하여 최근 시행된 해외 주요법제로 개인정보 보호와 관련하여 유럽연합의 ‘일반 개인정보보호법(GDPR)’과 의료분야의 연구개발 활성화를 위하여 제정된 일본의 ‘차세대의료기반법’을 살펴 보았다. 나아가 최근 다양한 산업분야에서 주목을 받고 있는 블록체인 기술을 이용하여 의료정보를 활용하는 방안에 대하여 검토해 보고, 이에 따른 법적 검토사항으로 사적계약을 통한 의료정보의 거래 인정여부, 스마트 계약의 효력, 의료정보의 소유권의 법적 개념의 문제, 의료정보의 보존 및 폐기의 문제 및 ICO 규제 완화의 문제 등에 대하여 살펴 보았다.

바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처

고명숙,이태규 한국정보처리학회 2018 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.7 No.2

Biometric information computing is greatly influencing both a computing system and Big-data system based on the bio-information system that combines bio-signal sensors and bio-information processing. Unlike conventional data formats such as text, images, and videos, biometric information is represented by text-based values that give meaning to a bio-signal, important event moments are stored in an image format, a complex data format such as a video format is constructed for data prediction and analysis through time series analysis. Such a complex data structure may be separately requested by text, image, video format depending on characteristics of data required by individual biometric information application services, or may request complex data formats simultaneously depending on the situation. Since previous bio-information processing computing systems depend on conventional computing component, computing structure, and data processing method, they have many inefficiencies in terms of data processing performance, transmission capability, storage efficiency, and system safety. In this study, we propose an improved biosensing converged big data computing architecture to build a platform that supports biometric information processing computing effectively. The proposed architecture effectively supports data storage and transmission efficiency, computing performance, and system stability. And, it can lay the foundation for system implementation and biometric information service optimization optimized for future biometric information computing. 생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.

웹 서비스를 이용한 바이오 서열 정보 데이터베이스 및 통합 검색 시스템 개발

이수정,용환승,Lee, Su-Jung,Yong, Hwan-Seung 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.4

Recently, the rapid development of biotechnology brings the explosion of biological data and biological data host. Moreover, these data are highly distributed and heterogeneous, reflecting the distribution and heterogeneity of the Molecular Biology research community. As a consequence, the integration and interoperability of molecular biology databases are issue of considerable importance. But, up to now, most of the integrated systems such as link based system, data warehouse based system have many problems which are keeping the data up to date when the schema and data of the data source are changed. For this reason, the integrated system using web service technology that allow biological data to be fully exploited have been proposed. In this paper, we built the integrated system if the bio sequence information bated on the web service technology. The developed system allows users to get data with many format such as BSML, GenBank, Fasta to traverse disparate data resources. Also, it has better retrieval performance because the retrieval modules of the external database proceed in parallel. 최근, 바이오 관련 장비, 기술들이 발전함에 따라, 바이오 관린 데이터나 그것을 제공하는 호스트들이 급속하게 증가하고 있나. 또한, 이러한 데이터들은 개발 커뮤니티들의 수만큼, 분산되고 이질적인 면을 가시고 있어서, 바이오 관련 데이터베이스의 통합과 연동기능의 세공이 중요한 문제가 되고 있다. 그러나, 현재까지 진행되고 있는 많은 통합 연구 시스템의 대부분이 링크기반, 데이터웨어하우징 구축 기반으로 하고 있어서, 데이터 스키마나 데이터의 변경시, 실시간 업데이트와 같은 문제점을 보인다. 이러한 비효율적인 면을 개선시키고자, 플랫폼. 스키마의 변화에 구애 받지 않고 서비스를 가능하게 하는 웹 서비스 기술을 이용한 통합 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서도 이러한 흐름에 맞추어, 웹 서비스를 이용한 바이오 서열 데이터의 데이터베이스와, 통합 검색 시스템을 개발하였다 개발된 시스템은 BSML을 포함한 다양한 포맷의 데이터로 서열정보를 제공하며, 또한 외부 데이터베이스의 검색을 병렬로 처리하여, 검색 성능을 향상시키도록 하였다.

바이오 데이터 통합과 데이터 웨어하우스 구축

안명상(Myoung-Sang Ahn),오정수(Jung-Su Oh),임정곤(Jung-Gon Lim),노동현(Dong-Hyun Rho),조완섭(Wan-Sup Cho) 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2004 데이타베이스 연구 Vol.20 No.3

생물학에서 다루는 데이터의 유형은 DNA나 RNA와 같은 서열 데이터 대사경로나 조절경로와 같은 그래프 데이터, 마이크로-어레이 실험의 결과인 배열 데이터, 관련 문헌 등 매우 다양하다. 지금까지 새로운 유형의 데이터가 필요할 때마다 별도의 데이터베이스가 구축된 경우가 많고 동일한 유형의 데이터에 대해서도 서로 다른 주체에 의해 복수 개의 데이터베이스가 구 축, 운영되고 있다. 일부는 관계형 DBMS로 구축된 것도 있고, 일부는 파일로 구축된 것도 있다. 더욱이 서로 독립적으로 구축되었기 때문에 구조적으로 상이함은 물론, 데이터 모델도 다르다. 하지만, 유전체 연구를 위해서는 여러 데이터베이스에 저장된 정보를 종합적으로 활용해야 한다. 따라서 구조와 내용면에서 매우 이질적인(heterogeneous) 바이오 데이타베이스를 통합하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 이 논문은 많은 이질적인 데이터베이스를 통합하기 위한 데이터 웨어하우징 기법을 소개하고, 보다 효율적인 통합을 위한 매커니즘으로 시스템 생물학의 표준인 SBML의 이용방법과 다양한 데이터베이스에 저장된 용어들의 의미적 통합을 위한 온툴로지 시스템에 대하여 기술한다. In bioscience, there are many different data types such as sequential data (DNA, RNA protein sequences, etc.), graph data (metabolic pathways, regulatory networks, etc.), and array data (results of micro-array experiment, etc.). Various bio-data types are increasing all over the world and each bio-database has different abstraction levels, times, scales, and database schemas. For the accumulated bio-databases, a development of sophisticated analysis system is an important research issue. To do this, these databases must be integrated into a data warehouse and then OLAP or data mining technology can be applied. In database community, data integration has been studied for many years in the context of data warehousing. In this paper, we propose data warehouse technologies for integrating heterogeneous bio-data from various remote bio-databases. For efficiency and accuracy, we use SBML (Systems Biology Markup Language), which is standard for system biology documentation, and bio-ontology in the integration of the bio-databases.

다양한 웹 데이터를 이용한 특정 유기체의 단백질 상호작용 데이터베이스 개발

황두성,Hwang, Doo-Sung 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지D Vol.9 No.6

이 논문은 단백질 상호작용 데이터베이스 개발에 관해 기술한다. 개발된 시스템의 특징으로서는 첫째, 생물학자들의 직접적인 실험을 통해 얻어진 단백질 상호작용 및 유전인자 데이터를 제공한다. 둘째, 생물학적으로 관련 있는 다양한 형식의 데이터를 wrapper를 통해 광범위하게 분포된 웹사이트들로부터 추출한다. 셋째, 다양한 웹 데이터들 간의 어휘적, 의미적 이질성을 완화하기 위해 wrapper-mediator에 의한 계층적 모듈 구조를 이용하여 추출된 데이터는 통합 과정을 거친 후, 데이터베이스 저장 및 검색을 가능하게 하였다. 현재까지, 주어진 약 11,500 단백질들에 대해, 생물적으로 의미 있는 데이터를 약 40% 정도 데이터베이스 화 했다. 본 개발된 시스템은 프로티오믹스 연구에서 데이터 분석에 유용할 것으로 기대된다. This paper presents the development of a protein interaction database. The developed system is characterized as follows. First, the proposed system not only maintains interaction data collected by an experiment, but also the genomic information of the protein data. Secondly, the system can extract details on interacting proteins through the developed wrappers. Thirdly, the system is based on wrapper-based system in order to extract the biologically meaningful data from various web sources and integrate them into a relational database. The system inherits a layered-modular architecture by introducing a wrapper-mediator approach in order to solve the syntactic and semantic heterogeneity among multiple data sources. Currently the system has wrapped the relevant data for about 40% of about 11,500 proteins on average from various accessible sources. A wrapper-mediator approach makes a protein interaction data comprehensive and useful with support of data interoperability and integration. The developing database will be useful for mining further knowledge and analysis of human life in proteomics studies.

바이오그리드 컴퓨팅과 생명과학 연구에의 활용

김태호,김의용,염재범,고원규,곽희철,주현,Kim, Tae-Ho,Kim, Eui-Yong,Youm, Jae-Boum,Kho, Weon-Gyu,Gwak, Heui-Chul,Joo, Hyun 한국생물정보시스템생물학회 2007 Bioinformatics and Biosystems Vol.2 No.2

생물정보학은 컴퓨터를 이용하여 방대한 양의 생물학적 데이터를 처리하고 그 결과를 분석하는 학문으로서 IT의 고속성장과 맞물려 점차 그 활용도를 넓혀가고 있다. 특히 의학, 생명과학 연구에 사용되는 데이터는 그 종류도 다양하고 크기가 매우 큰 것이 일반적인데, 이의 처리를 위해서는 고속 네트워크가 바탕이 된 그리드-컴퓨팅(Grid-Computing) 기술 접목이 필연적이다. 고속 네트워크 기술의 발전은 슈퍼컴퓨터를 대체해 컴퓨터 풀 내에 분산된 시스템들을 하나로 묶을 수 있는 그리드-컴퓨팅 분야를 선도하고 있다. 최근 생물정보학 분야에서도 이처럼 발전된 고성능 분산 컴퓨팅 기술을 이용하여 데이터의 신속한 처리와 관리의 효율성을 증대시키고 있는 추세이다. 그리드-컴퓨팅 기술은 크게 데이터 가공을 위한 응용 프로그램 개발과 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축으로 구분 지을 수 있다. 전자에 해당하는 생물정보 연구용 프로그램들은 mpiBLAST, ClustalW-MPI와 같은 MSA서열정렬 프로그램들을 꼽을 수 있으며, BioSimGrid, Taverna와 같은 프로젝트는 그리드-데이터베이스 (Grid-Database)기술을 바탕으로 개발되었다. 본 고에서는 미지의 생명현상을 탐구하고 연구하기 위하여 현재까지 개발된 그리드-컴퓨팅 환경과 의생명과학 연구를 위한 응용 프로그램들, 그리고 그리드-데이터베이스 기술 등을 소개한다.

바이오파놉티콘(bio-panopticon)과 생명 감시사회

정진화 성신여자대학교 동아시아연구소 2022 국가와 정치 Vol.28 No.1

Amid the pandemic situation and changes in the medical paradigm, countries around the world are paying attention to bio-big data. Bio-big data is the most accurate and precise information that can identify an individual, and can contribute to various fields such as prevention, diagnosis, and treatment of diseases as well as criminal investigation and search for missing persons. But if misuse and abuse occur in the process of collecting, analyzing, and using this information, it has the potential to become a ‘bio-panopticon’ with tremendous power as a new monitoring and control device. Therefore, this paper analyzes the characteristics of bio-panopticon based on Foucault’s panopticism theoretically and analyzes the problem that it can monitor life itself beyond time and space over mass surveillance. This study is expected to contribute to promoting interdisciplinary convergence and follow-up research between biotechnology and political science and deriving political implications in a situation where various problems are being raised around advanced biotechnology in the era of the 4th industrial revolution. 팬데믹 상황과 의료 패러다임의 변화 속에서 세계 각국은 바이오 빅데이터에 주목하고 있다. 바이오 빅데이터는 개인을 가장 정확하고 정밀하게 식별할 수 있는 정보로서 질병의 예방 · 진단 · 치료 뿐 아니라 범죄수사와 실종자 수색 등 다양한 분야에 기여할 수 있지만 이러한 정보를 수집 · 분석 · 활용하는 과정에서 오 · 남용이 일어난다면 새로운 감시와 통제의 장치로서 엄청난 위력을 갖는 ‘바이오 파놉티콘’(biopanopticon) 이 될 수도 있다. 이에 본 논문은 푸코의 파놉티시즘을 이론적 토대로바이오 파놉티콘의 특징을 분석하고 이것이 대중 감시를 넘어 생명 자체를 감시할수 있는 문제에 대해 분석하였다. 이러한 연구는 제4차 산업혁명 시대에 첨단 생명공학 기술을 둘러싸고 다양한 문제가 제기되고 있는 상황에서 생명공학과 정치학의학제간 융합과 후속연구를 촉진하고 정치적 함의를 도출하는데 기여할 수 있으리라기대한다.

환자의 바이오인포매틱스 정보를 속성수에 따라 계층적으로 분류한 효율적인 의료서비스 모델

서인규,이상호 중소기업융합학회 2015 융합정보논문지 Vol.5 No.4

정보통신 기술의 발전으로 인하여 헬스케어 서비스가 대중화되면서 환자의 바이오인포매틱스 저보를 활용한 다양한 서비스가 환자에게 제공되고 있다. 특히, 바이오인포매틱스 정보를 활용한 헬스케어 서비스는 다양한 의료서 비스 트랜드로 변화하고 있다. 그러나, 환자의 바이오인포매틱스 정보를 이용한 헬스케어서비스는 질병의 복잡성과 새로운 질병(SARS, AIDS 등)의 등장으로 인하여 의료비용이 증가하고 있고 환자에게 건강 증진 서비스가 원활하게 제공되지 못하고 있다. 본 논문에서는 저비용의 의료 서비스와 빠른 환자의 바이오인포매틱스 정보 접근을 위한 의 료 서비스 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 바이오인포매틱스 정보를 빅 데이터화하여 환자가 언제/어디서나 자신의 질병 관리를 위해 가까운 병원이나 자택에서 의료서비스를 제공받을 수 있도록 한다. 특히, 제안 모델의 의료 서비스는 환자의 질병 정보를 손쉽게 분석하여 의료기관에게 전달함으로써 의료기관의 업무 부담을 줄이고 업무 효율성을 향상시키는 특징이 있다. Due to the development of information and communication technology as health care service is popular variety utilizing bioinformatics patient information services are being provided to the patient. In particular, the healthcare utilizing bioinformatics information, and change in a variety of healthcare trends. However, healthcare services using bioinformatics information of the patient and the complexity of the disease, new diseases (SARS, AIDS, etc.) due to the emergence of increasing health care costs and health promotion services provided to patients may not be smooth. In this paper, we propose a model for low-cost health services and medical care of patients bioinformatics fast access to information. The proposed model can be so big a bioinformatics data formation by the patient's patient information anytime / anywhere providing medical services in the home or the nearest hospital for their own disease management. In particular, the proposed model of health care services is characterized improve work efficiency, reducing the burden on hospitals by passing a medical illness to easily analyze patient information.

한국 글로벌 바이오기업의 경쟁력: 제약바이오산업을 중심으로

이윤,권율,마진희 한국상품학회 2023 商品學硏究 Vol.41 No.6

이 연구는 제약바이오산업 분야에서 글로벌바이오기업들의 경쟁력을 평가하고 한국 기업들을 위한 시사점을 도출하는 데 목적을 둔다. 750개 글로벌 제약바이오기업의 노동과 자본 대비 수익 창출의 효율성을 비교 분석한 결과, CCR, BCC 및 Scale 효율성 점수가 모두 1이어서 기업 경영이 전반적으로 효율적인 제약바이오기업은 총 16개로서 의약품군이 특화되고 한정된 분야의 치료제를 전문으로 한다는 특징이 나타났다. 반면, 매출액과 시가총액 기준으로 규모가 큰 제약바이오기업은 운영이 효율적이지 않은 것으로 나타났다. 군집분석 결과, 시가총액 기준 글로벌 상위 10대 제약바이오기업 중에서는 4개가 기술구조가 매우 효율적인 군집4에 속하여 글로벌 빅파마들의 기술의 생산성이 매우 높음을 알 수 있다. 절단회귀분석 결과, 기업의 순이익률은 전체효율성, 순수기술효율성 및 규모효율성 등 모든 운영효율성에 통계적으로 유의한 正의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 기업의 시가총액은 전체 효율성에는 영향을 미치지 않으며 규모 효율성에는 負의 영향을 미치는 것으로 드러나서, 효율성 향상을 위해서는 성장성보다는 수익성 개선에 초점을 맞추는 운영전략이 필요함을 시사한다. 한국의 글로벌 제약바이오기업 중 대다수인 2/3는 기업의 규모는 매우 효율적이나 기술구조가 매우 비효율적인 군집3에 속하는 것으로 나타났다. 한국의 제약바이오기업들이 규모의 확대를 통한 효율화는 글로벌 기업들에 비하여 상대적으로 우위에 있는 만큼, 향후 규모의 확대보다는 투입 대비 산출을 효율적으로 높이는 기술구조의 개선에 초점을 맞출 필요가 있음을 시사한다. 절단회귀분석에서 드러났듯이, 한국의 제약바이오기업들도 성장성보다는 수익성 개선에 우선순위를 둘 필요가 있으며, 사업 규모를 무분별하게 확장하기보다는 핵심역량이 발휘되는 제한된 소수 분야에 초점을 맞추는 운영전략이 요구된다. This study aims to evaluate the competitiveness of global biopharmaceutical companies and draw implications for the competitiveness of Korean companies. According to a comparative analysis of 750 global biopharmaceutical companies, only 16 companies has CCR, BCC, and Scale scores of 1, showing that corporate management was overall efficient, which specialized in limited drugs and field of treatments. While the biopharmaceutical companies, which are large based on sales and market capitalization, are found to be inefficient in operation. As a result of cluster analysis, four of the top 10 global companies by market cap. belong to cluster 4, which has a very efficient technology structure, suggesting that the technology productivity of global Big Pharma is very high. Censored tobit regression shows that a company's net profit rate has a statistically significant effect on all operational efficiency, including overall efficiency, pure technology efficiency, and scale efficiency, but company's market capitalization does not affect overall efficiency and has a negative effect on scale efficiency, suggesting that an operating strategy focused on improving profitability rather than growth is needed to improve efficiency. The majority of Korea's global biopharmaceutical companies, two-thirds, are found to belong to cluster 3, which is very efficient in size but has a very inefficient technology structure. As Korea’s companies are relatively superior to global companies in terms of efficiency through scale expansion, it is necessary for them to focus on improving the technology structure that efficiently increases output compared to input rather than expanding scale in the future. As tobit regression reveals, Korea's biopharmaceutical companies also need to prioritize profitability improvement rather than growth, and focus their operating scope on a limited number of areas where their core capabilities are exercised.