정부 R&D 수혜기업 선정 과정에서의 인공지능 도입에 대한 인식조사 연구
Analysis of perception on the introduction of artificial intelligence in the process of selecting government R&D beneficiaries
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초록
국가 경쟁력 제고를 위해 기업을 대상으로 한 정부 R&D 지원 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 지원 과제 수가 증가함에 따라 수혜기업 선정평가의 객관성과 효율성을 향상시키기위해 인공지능 활용의 필요성이 대두되고 있다. 정책 의사결정에 인공지능을 활용하기에앞서, 관련된 이해관계자들의 의견 수렴이 필요하다. 이에 본 연구에서는 정부 연구개발사업의 이해관계자인 평가집단(전문가)과 피평가집단(기업), 그리고 일반 대중을 대상으로 인공지능 도입의 필요성과 효과성 등 다양한 인식조사를 수행하고 이를 바탕으로 인공지능 기반선정평가 모형의 활용 및 도입을 위한 시사점을 도출하였다. 분석결과 전반적으로 인공지능의 도입 요구가 높을 뿐 아니라, 도입 시 선정 과정의 효율성과 객관성을 높이는데 기여할것으로 인식하고 있었다. 피평가 집단보다는 평가집단에서, 그리고 인공지능 관련 지식이나경험이 많은 집단에서 긍정적인 인식이 비교적 높게 나타났으나, 집단 특성에 따라 선결조건이나 적절한 활용방식에 대한 생각은 각기 다르게 나타났다. 이처럼 다양한 이해집단의 의견을 수렴하여 인공지능 도입을 추진하기 위해서는 양질의 데이터 구축, 알고리즘의 설명가능성 및 투명성 제고 방안 등을 마련할 것이 요구된다.
Abstract
Government R&D support for SMEs is steadily increasing to enhance national competitiveness. As the number of support projects has increased, the necessity of Artificial Intelligence(AI) based approach has been raised to improve the objectivity and efficiency of selection of beneficiaries. Before using AI in policy decision making, it is necessary to collect extensive opinions from related stakeholders. Accordingly, a survey asking various opinions of introducing AI was conducted for the evaluation group(experts), evaluated group(SMEs) and the general public. Based on this, implications for the utilization of AI-based selection model were derived. As a result of the analysis, it was recognized that the demand for the introduction of AI was high, and that it would contribute to increase the efficiency and objectivity of the selection process when introduced. The positive perception was relatively higher in the evaluation group and in the group with knowledge or experience of AI. Depending on the characteristics of the group, the prerequisites or the appropriate application method appeared differently. In order to promote the introduction of AI, it is required to establish high-quality data construction, and a plan to improve the explainability and transparency of the algorithm.
참고문헌 (23)
- 감사연구원, "국가 R&D 사업 추진체계에 대한 전문가 인식조사", ~ (2015)
- 고영민, "이젠 인공지능이 면접까지 본다고? AI 채용시스템, ‘공정성’ 논란의 종지부를 찍을까?", 지역정보화, 120(0), pp.98~99 (2020)
- AI 기술의 공공서비스 활용과 전망, "과학기술정보통신부", 1~15, pp.과학기술&ICT 정책, 기술 동향, 132 (2018)
- 4차 산업혁명 대응과 혁신성장을 위한 중소기업 R&D 지원체계혁신방안, "관계부처 합동", ~ (2019)
- 국가과학기술심의회 운영위원회, "과제 기획", 선정, 보상 프로세스 혁신방안(안): 실패를 두려워하지 않는 연구환경 조성, 2017[DOI]
- 김길수, "공공부문에서 인공지능 활용에 관한 연구", 한국자치행정학보, 33(1), pp.27~47 (2019), 한국자치행정학회[DOI]
- 한국과 미국의 중소기업 R&D 지원 비교와 시사점, "김선우", STEPI, ~, pp.Insight, 231 (2019)
- 인공지능 기술 발전에 따른 이슈 및 대응 방안, "김윤정", KISTEP, ~, pp.Issue Weekly, 252 (2018)
- 박철호, "녹색기술 유망 R&D 과제 선정 방법론 : 개도국향 기술사업화를 중심으로", 대한산업공학회지, 43(1), pp.49~61 (2017), 대한산업공학회[DOI]
- 서형준, "4차 산업혁명시대 인공지능 정책의사결정에 대한 탐색적 논의", 정보화정책, 26(3), pp.3~35 (2019), 한국지능정보사회진흥원[DOI]
- 오승환, "정부 R&D 지원이 기업의 고용에 미치는 효과에 대한 연구", 한국혁신학회지, 14(4), pp.201~234 (2019), 한국혁신학회[DOI]
- 중소기업 기술혁신지원제도(KOSBIR) 성과 분석 및 제도 개선 연구용역, "오승환", 과학기술정책연구원·중소벤처기업부, ~ (2019)
- 국가R&D 과제기획·선정평가 운영관리 실태 및 감사시사점, "윤별아", 감사원 감사연구원, ~, pp.연구보고서, 2018-012 (2018)
- 이경락, "블록체인 기술이해도가 블록체인 기반 인사 채용 시스템의 수용의도에 미치는 영향", 정보화연구, 16(4), pp.369~382 (2019), 한국엔터프라이즈아키텍처학회[DOI]
- 중소기업 연구개발 지원정책 수혜자 선정모형 연구, "이성호", 한국개발연구원, ~ (2017)
- 4차 산업혁명 시대, 우리의 인공지능 현황, "이정원", IITP, ~, pp.정책브리프, 2018-05 (2018)
- 이제복, "공공서비스 인공지능 ML 적용과 공공가치", 정부학연구, 24(1), pp.3~27 (2018), 정부학연구소[DOI]
- 데이터 기반의 기업 R&D 선정평가모형 구축 및 도입방안 연구, "장필성", STEPI, ~, pp.정책연구, 19 (2019)
- 장필성, "딥러닝을 활용한 정부 R&D 기업지원효과 예측 분석", 기술혁신학회지, 23(1), pp.20~41 (2020), 한국기술혁신학회[DOI]
- 전자신문, "평가위원에 의존하던 中企 R&D 평가, ‘빅데이터-AI-RPA’로 대전환", ~ (2020)
- 최정민, "중소기업지원 국가연구개발사업 선정평가지표에 관한 연구 -해양중소벤처지원사업을 중심으로-", 해양정책연구, 32(2), pp.169~189 (2017), 한국해양수산개발원[DOI]
- 행정안전부, "국민 10명 중 7명, ‘정부서비스에 인공지능 기술적용 필요’", ~ (2018)
- 2017년도 국가연구개발사업 조사분석 보고서, "KISTEP", ~ (2019)