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융합연구리뷰
ISSN : 2465-8456

PEST-SWOT-AHP 방법론을 활용한 융합연구 활성화 방안에 관한 연구, 데이터사이언스 관점의 융합 R&D 특성 분석과 성과예측 모형 연구

PEST-SWOT-AHP 방법론을 활용한 융합연구 활성화 방안에 관한 연구, 데이터사이언스 관점의 융합 R&D 특성 분석과 성과예측 모형 연구

2019_융합연구리뷰_11월호.pdf(5.08MB) 발간일 : 2019-11-04 저자 : 김한성, 이정환

PEST-SWOT-AHP 방법론을 활용한 융합연구 활성화 방안에 관한 연구: ICT 융합연구를 중심으로  

정보통신(ICT)기술의 발달과 패러다임의 변화에 따라 전 세계는 사회·환경·정치 등 여러 방면의 급격한 혁신이 가속화되고 있다. 특히 혁신의 뒷받침이 되는 기술의 발전에 따라 이전에는 존재하지 않았던 새로운 비즈니스와 연구가 창출되고 있다. 여러 분야에서 사용되고 있는 기술들이 융합되어 새로운 기술과 가치를 창출하며 이전에 뚜렷이 구분되던 기술 및 상품들의 기능이 결합되며 산업 간의 경계가 흐려지고 있다.  

이에, 본 호 1부에서는 과학기술 분야 중 융합이 가장 활발히 일어나고 있으며 영향력이 큰 ICT 분야를 중심으로 융합연구 활성화 방안을 모색하고자 하였다. 국내외 정책사례 분석을 PEST-SWOT-AHP 방법론을 활용·분석하여 미래지향적 ICT 융합연구 기획’, ‘ICT 융합연구 생태계 네트워크 구축과 같은 증거기반 ICT 융합연구 활성화 방안을 제언하였다.  

본 호를 통해 융합연구를 활성화하기 위한 지원 정책은 무엇인가?’에 대한 고찰과 함께 우리나라의 ICT 융합연구 환경을 다방면에서 분석하고 SWOT 요인에 대한 중요도를 분석하였다. 저자가 주장하였듯 우리나라 고유의 ICT 융합연구 활성화 방안 및 전략이 도출되어 세계 1ICT 강국의 위상을 유지함과 동시에 우리만의 전략이 타 국가의 벤치마킹 사례가 될 수 있기를 기대해본다.

데이터사이언스 관점의 융합 R&D 특성 분석과 성과예측 모형 연구  

글로벌 선진국들은 데이터가 막대한 가치를 창출하는 핵심자원임을 인식하고 데이터 주도의 혁신을 도모하고 있다. 우리나라 역시 데이터 산업을 국가 미래 혁신 성장의 하나로 보고, 정부 차원의 육성과 핵심기술 개발을 지원할 계획이다. 다량의 데이터 수집과 저장에 필요한 지식(통계학, 데이터 마이닝, 머신러닝 등)을 기반으로 패턴을 찾아내고, 통계적 추정, 예측 모델링을 통해 필요한 정보를 시각화하는 데이터 사이언스(Data Science)는 다분야 융합과학이라고 할 수 있다.  

이에, 본 호 2부에서는 데이터 사이언스 관점에서 국가 R&D 데이터를 분석하고, 특히 융합 R&D의 숨겨진 새로운 가치발굴과 성과 향상 방안을 찾아보고자 하였다. 본 연구를 위해 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 수집한 2017년 국가 R&D 데이터에 논문, 특허 필드를 추가하여 과제번호를 중심으로 한 개의 분석 파일을 만들고, 텍스트 마이닝, 네트워크 분석, 신경망 분석을 사용해 결과를 도출하였다.  

본 호를 통해 데이터 주도의 혁신 시대를 이끌어갈 수 있는 경쟁력에 대해 고민을 해볼 수 있는 계기가 되기를 바라며, 이러한 데이터 기반의 분석을 통해 특히 융합연구 정책과 연구현장의 시각 차이가 좁혀지기를 기대해본다.