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공공 R&D과제 기반 유망 기술(군) 도출방법에 관한 연구 : 에너지 분야 기초원천기술을 중심으로
허요섭 과학기술연합대학원대학교 2019 국내박사
모든 국가가 직면하고 있는 문제에 대한 해결책으로써 유망 기술(emerging technology)의 역할이 중요해지고 있으며, R&D(Research & Development)는 이러한 유망 기술을 현실화시키는 중요한 기능을 수행한다. R&D정책은 유망 기술(군)을 발굴, 개발, 육성하는 것을 목표로 하고 있으며, 이러한 목표가 달성되도록 하는 수단으로써 ‘기술 예측’의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 빅데이터 시대의 도래에 부응하여, R&D정책관련 빅데이터를 적용한 유망 기술 도출하기 위한 방법을 모색하고 활용 가능성을 탐색하였다. 유망 기술의 내재적 속성들 — 신규성, 성장성, 지속성 — 을 도출하고 이를 바탕으로 개념적∙조작적 정의를 내렸다. 또한 데이터 속성과 기술 도출 과정을 중심으로 기존의 유망 기술 도출 방법들의 장∙단점을 분석하여, 기존 방법들의 장점은 부각시키고, 단점은 최소화할 수 있는 새로운 대안을 모색하였다. 즉, 앞서 검토한 유망 기술(군)의 내재적 속성이 반영된 R&D과제(Funding) 데이터를 기반으로 기계 학습을 활용한 유망 기술 도출 방법을 제안하였고, 그 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 결론적으로, 연구의 결과로서 제안된 데이터와 도출 방법은 정책의 투명성을 제고하고 편향성을 최소화하여, 정책적 근거로서 정당성을 확보할 수 있고, 궁극적으로 이러한 데이터와 유망 기술(군) 도출 방법이 이해관계자들의 신뢰(trust)를 향상시킨다는 결과를 확인할 수 있었다. 또한 이러한 과학적 유망 기술(군) 도출 방법은 R&D에 투입되는 자원의 효율성을 제고하여 성공적인 정책을 수행할 가능성을 높일 수 있다는 함의를 도출 할 수 있었다. Research and Development(R&D) generate innovations that are fundamental to national economic growth and national welfare. The goal of S&T policy focuses on the process of creating and disseminating these innovations. The starting point of the innovation process begins with the collecting of strategic emerging technologies to enhance national R&D competitiveness. Korean government that has been used fast follower approach as S&T policy confronts the calls for changes in R&D governance under the competitive global environment. In order to solve the problems of the conventional method such as Delphi and scientometrics, this study proposed a new framework for deriving emerging technologies that build on the combination of the R&D funding (Big) data possessing the inherent attributes - novelty, growth, sustainability, influence, uncertainty and ambiguity – of emerging technologies and machine learning algorithms for the first time in the S&T policy domain. In addition, the possibility of reliability and validity of the proposed framework is verified from the qualitative perspective. It allowed exploring not only possible use of big data and big data analysis tools in S&T policy field, but also of the objective global technology classification. Moreover, the possibility of data value expansion through utilizing R&D funding data from major nations. More importantly, the proposed deriving emerging technologies framework has a possibility to secure legitimacy in the core area of S&T policy process. This could improve the efficiency of resources by enhancing the trust of stakeholders, thereby successfully implementing S&T policy.
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