국가 연구개발 투자 성과 측정 연구 : 다측면 빅데이터 연계
Study on Measurement of National R&D Investment Spillover : Linking Multilateral Big Data
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초록
본 연구는 국가 주도 연구개발 투자의 성과가 기술-산업-제품으로 파급되어 확산하는과정에서 해당 연구개발 기술들이 미래에 유발 가능한 경제적 효과를 다측면 빅데이터를연계하여 분석하는 새로운 연구 방법을 제시한다. 이를 위해서 미국 및 유럽연합이 제시한연구개발 투자 성과확산 분석모델을 참조하고, 논문, 특허, 기업정보와 관련하여 국내검증된 기관들이 제공하는 빅데이터를 함께 연계하여 경제적 파급효과를 분석할 수 있는방법론적 체계를 제시한다. 특히 과학기술정보통신부의 연구개발 투자 및 평가를 위한플랫폼인 R&D PIE(Platform for Investment and Evaluation)를 비롯하여, 특허청의특허 데이터베이스, 통계청의 국제특허 분류체계와 한국표준산업 분류체계간 연계표, 한국은행의 산업연관표, 그리고 기업 재무 데이터 등 다측의 빅데이터를 동시에 연계하는체계를 구성하였다. 이를 토대로 연구개발 기술 수준별 미래의 경제적 파급효과를 분석할수 있는 새로운 체계를 제시하고, 국내 미세먼지 분야와 관련 연구개발 투자 사례를 적용하여 제안한 연구 방법을 검증하였다. 본 연구의 학문적 기여는 미국 및 유럽연합의 기술혁신 성과확산 모형을 개선하여 빅데이터의 활용 가능성을 제고하였으며, 다측면 빅데이터를 연계하여 연구개발 기술 수준별 잠재적인 경제적 파급효과를 정량적으로 제시할수 있는 체계를 제안하는 것에 있다. 특히 하향식 연구개발 기획 방법을 활용할 때 전문가견해를 적용하는 데서 발생하는 편의(bias)를 배제할 수 있으므로 연구개발 투자 의사결정시 객관성을 담보할 가능성을 높일 수 있다. 또한, 실무 측면에서는 국가 주도 연구개발사업 관련 정책 입안 및 기획 시 제안한 분석모형을 통해 국가 기술혁신을 추적 조사할수 있으며, 연구개발 결과로서의 유망기술이 산업 및 기업으로 확산하는 과정을 추적할수 있는 관리상 장점이 존재한다. 결과적으로 본 연구는 국가 연구개발사업 기획 및 평가체계를 보다 견고하게 만드는 데 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기업 입장에서는사업화에 성공한 기술을 확인하거나, 기술의 수명 및 기술과 매출의 관계를 파악하는등 기술 투자에 관한 의사결정의 근거 자료로 활용할 수 있을 것이다
Abstract
This study proposes a new method to link multi-sided big data to analyze the economic effects of R&D technologies in the future as state-led R&D investment spreads to technologies-industries-products. To this end, we refer to the analytical models presented by the U.S. and the European Union to track and investigate the spread of R&D investment performance, and propose new research methods to analyze economic ripple effects by linking big data provided by domestic proven institutions in relation to thesis, patents, and industrial information. In particular, we formed a system to link multiple big data simultaneously, including the R&D PIE - a platform for R&D investment and evaluation by the Ministry of Science and ICT, as well as the patent database of the Korean Intellectual Property Office, the linkage table between the international patent classification system of the National Statistical Office and the Korean Standard Industry Classification System and domestic industrial market information. Based on this, a new system for analyzing potential future economic ripple effects by R&D technology level was proposed, and a verification of the proposed research method was attempted by applying examples of domestic Fine Dust fields and related R&D investments. The contribution of this study was to improve the availability of big data by improving the technology innovation performance diffusion model of the United States and the European Union, and quantify the potential economic ripple effects by R&D technology level by linking various types of multi-faceted big data. In particular, it is possible to ensure objectivity in R&D investment decision-making due to economic ripple effects, as it is possible to exclude bias that is applied unilaterally by a few experts' opinions commonly pointed out in top-down R&D planning. In addition, from the practical aspect, it is possible to track and investigate national technological innovation through the analysis model proposed during policy-making and planning related to state-led R&D projects. Furthermore, there is a management advantage that can track the spread of promising technologies to industries and companies. As a result, it is expected to contribute to a more robust national R&D project planning and evaluation system. In the case of a company, it also can be used as the basis for making decisions about technology investment, such as confirming the technology that has been successfully commercialized, or the relationship between technology and sales, and the life-cycle of technology.
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