민간 첨단기술 역량 기반의 국방R&D 투자배분 모델 연구 = A Study on Defense R&D Investment Allocation Model Based on Private Advanced Technology Capabilities

국문 초록 (Abstract)

최근 민간 첨단기술의 국방 적용 필요성이 증대되고 있으나, 우리나라 국방기술개발사업의 투자 정책의 구체성은 부족한 수준이다. 이에 본 연구는 민간의 우수한 R&D 역량을 국방 분야에 효율적으로 도입하기 위해 기술 성숙도, 민간-국방 기술격차, 국방기술개발사업의 구조적 특성 등을 종합적으로 고려한 데이터 기반의 투자배분 모델을 제안한다. 문헌분석 및 특허 데이터에 확산모델을 적용하여 국방전략기술 별 속성을 정량화하고, 민간 참여율과 연구단계 투자 비중을 분석하여 민간 기술 적용이 유망한 국방기술개발사업의 특성을 도출한다. 유망 기술과 사업의 속성을 벡터화하고 유사도 매칭 기법을 활용하여 최적의 투자배분 모델을 제시한다.
분석 결과, 국방전략기술과 국방기술개발사업은 세부 항목별로 뚜렷한 특징이 존재함을 확인하였으며, 이를 통해 기술과 사업 특성을 고려한 전략적 재원 배분의 필요성을 실증적으로 확인하였다. 본 연구는 정량적 데이터에 기반하여 국방R&D 투자 효율성을 제고할 수 있는 체계적 방법론을 제시했다는 점에서 정책적, 학술적 의의를 갖는다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

While the need to apply private advanced technologies to the defense sector has been growing, South Korea's defense technology development programs still lack specificity in their investment policies. Accordingly, this study proposes a data-driven investment allocation model that comprehensively considers technological maturity, the technology gap between private and defense sectors, and the structural characteristics of defense technology development programs to efficiently integrate superior private R&D capabilities into the defense domain. Applying diffusion models to literature analysis and patent data, this study quantifies the attributes of defense strategic technologies. Furthermore, the characteristics of defense technology development programs promising for the application of private technologies are derived by analyzing private sector participation rates and investment proportions by research stage. By vectorizing the attributes of promising technologies and programs and employing similarity matching techniques, this study presents an optimal investment allocation model.
The analysis confirmed that defense strategic technologies and technology development programs exhibit distinct characteristics across sub-items, empirically demonstrating the necessity of strategic resource allocation that considers both technological and program-specific attributes. This study holds significant policy and academic value in presenting a systematic methodology that can enhance the efficiency of defense R&D investment based on quantitative data.