우리나라는 이제 기존의 기술추격형 전력에서 기술선도형 국가로 전환되는 전환기에 놓여있어 과학기술선도국가들인 미국과 일본의 과학기술혁신기반의 분석 및 비교의 필요성과 수요가 ...
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2007년
Korean
한국연구재단(NRF)
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우리나라는 이제 기존의 기술추격형 전력에서 기술선도형 국가로 전환되는 전환기에 놓여있어 과학기술선도국가들인 미국과 일본의 과학기술혁신기반의 분석 및 비교의 필요성과 수요가 ...
우리나라는 이제 기존의 기술추격형 전력에서 기술선도형 국가로 전환되는 전환기에 놓여있어 과학기술선도국가들인 미국과 일본의 과학기술혁신기반의 분석 및 비교의 필요성과 수요가 많아지고 있다. 본 연구는 기술선도국가들이 미국과 일본의 연구개발투자와 연구수행 및 과학기술 혁신기반에 관한 네트워크 분석을 통해 이들 국가들의 미래 과학기술혁신 잠재력을 비교하고 국가별 과학기술정책과 국가경쟁력을 비교분석하고자 한다. 국가의 과학기술 혁신기반의 형태와 내용은 최근 정보화의 영향으로 발표된 과학논문, 특허출원 및 등록, 그리고 인터넷상의 지식정보유통 등의 형태로 표현되고 있다. 이들 지표들은 미래의 국가에 경제적 효과를 발생시키는 기반이며, 국가 과학기술의 장기적인 미래와 잠재력을 예측할 수 있는 선행지표가 될 수 있을 것으로 보인다. 이러한 과학기술 혁신기반 요소들은 또한 정부의 과학기술혁신정책 방향에 따라 영향을 받을 수 있으며, 산학연 및 정부간 네트워크에 반영되어 나타날 수 있다. 네트워크 분석은 다양한 형태의 사회적 시스템 내의 관계적 구조를 파악하고자 하는 연구방법이며, 일정한 행위자들 간의 특정한 연계(linkage) 분석을 통해 행위자들의 사회적 행위의 특성을 파악하려는 것이다. 본 연구에서는 특히 한국과 일본 및 미국의 과학기술 혁신기반의 유사점과 차이점을 밝히는데 초점을 둘 것이며, 이를 통한 각 국가의 과학기술 잠재력과 발전방향을 예측해볼 수도 있을 것이다. 이들 세 국가의 일반적인 차이 비교와 함께, 각 요소들의 국가내 혹은 국가간 네트워크 관계에 대해서도 초점을 둠으로써 노드간의 역동성 파악에도 본 연구의 초점이 두어질 것이다. 연구방법은 주로 양적인 방법을 사용할 것이다. 국가의 과학기술 혁신기반의 형태와 내용은 제도적인(institutional) 지식인프라인 대학-산업-연구기관(정부)간 네트워크에 축약되어 나타날 수 있다는 전제로, 대학-산업-연구기관(정부)의 네트워크 즉 Triple-Helix는 과학, 기술 및 혁신의 3가지의 지표를 사용하여 각각 Scientometric분석, 특허분석 및 Webometric분석을 통해서 측정하고자 한다. Scientrometric 분석은 학술문헌이 개별적으로 분석될 경우에 발견하기 힘든 일정한 패턴을 찾는다. 그 패턴은 어떤 분야, 기관, 국가의 지식생산의 구조와 역동성에 관한 구체적인 정보를 제공하며, 나아가 미래의 모습을 예측할 수 있도록 한다. 특허분석은 미국특허 및 상표권 사무소(U.S. Patent and Trademark Office) 데이터베이스와 유럽 특허 사무소의 세계 특허 데이터베이스에서 한국과, 일본, 타이완 세 국가의 특허 데이터를 분야별로 수집하며, 모아진 데이터는 누가 누구와 공동으로 특허를 개발했는가를 알기 위한 공동개발자 네트워크(co-assignee networks), 누가 누구의 특허를 인용했으며 누구의 특허를 공동으로 인용했는가를 측정하기 위한 인용 네트워크 분석(citation networks), 어떤 학술적 문헌에서 어떤 특허를 인용했는가를 검토하기 위한 특허-학술논문 네트워크(patent-scientific literature networks)가 분석된다.
다음으로 한국과 일본 및 미국의 혁신 수준이 어떻게 대학-산업-연구기관(정부)의 네트워크에 나타나 있는지를 검토하기 위하여 인터넷 데이터를 이용하여 Webometric 분석을 한다. 본 연구에서 사용할 네트워크 분석프로그램은 사회 네트워크 전문 소프트웨어인 UciNet을 이용하여 중심성(Centrality), 밀집도(Density), 다차원척도(Multi-Dimensional Scaling) 등 다양한 분석을 할 것이며, 지도화 프로그램인 NetDraw를 이용하여 빈도 매트릭스를 네트워크로 표현하여 한국과 일본 및 미국의 국가간 과학기술 혁신기반 현황을 비주얼화함으로써 각 국가의 특징을 더욱 가시화할 수 있을 것이다.