IT KOREA 미래전략 '5대 핵심과제'의 전략분야별 주요 이슈와 현재 R&D현장에서 추진 중이거나 추진 예정으로 있는 연구개발 방향과 유망기술에 대해 간략히 살펴보고자 한다. IT융합 부문은 IT와 상호 Win-Win 가능한 자동차 조선 의료 등 비(非)IT산업의 IT융합을 촉진하고, 시스템반도체 스마트SOC Green IT 등을 고도화한다는 전략을 토대로 4개 전략분야에서 23개의 유망기술을 발굴 제시하였다. SW 부문은 IT 분야 중 가장 취약한 것으로 평가되고 있는 SW산업을 하드웨어 인프라 등과 연계하여 세계시장 진출이 가능한 수준으로 동반성장 시킨다는 전략을 기반으로 R&D 연관성이 높은 2개 전략분야에서 11개의 유망기술을 발굴 제시하였다. 주력 IT기기 부문은 반도체 디스플레이 휴대폰 등 이미 세계 시장에서 독자적 위치를 차지하고 있는 하드웨어산업의 글로벌 주도권을 더욱 확고히 한다는 전략에 따라 5개 전략분야에서 유망기술 10개를 발굴 제시하였다. 방송통신 부문은 WiBro DMB 등 세계적 수준의 방송통신기술을 바탕으로 4G 3DTV 등 차세대 방송통신기술의 핵심원천기술을 개발하고, 국제표준을 확보한다는 전략을 기반으로 4개 전략분야에서 유망기술 8개를 발굴 제시하였다. 인터넷 부문은 UBcN 미래인터넷 정보보안 등을 대상으로 하고 있으며, 특히 미래인터넷의 경우, 초기 개발단계부터 핵심원천기술 확보를 목표로 시스코 구글 등과 같은 세계적인 기업들을 배출할 수 있는 여건을 조성한다는 전략에 따라 4개 전략분야에서 유망기술 8개를 발굴 제시하였다.
먼 미래의 기술로만 여겨졌던 홀로그래피 기술이 모두의 기대보다 빨리 현실로 도래할지 모른다는 전망이 종종 등장하고 있으나 우리의 기술적 현실에는 아직 해결해야 할 어려운 숙제들이 산적해 있다. 그러나 응용 분야의 특성과 디지털 홀로그래피 기술의 특성을 고려하여 우선 상용화 추진이 가능한 유망 분야를 도출한다면 디지털 홀로그래피로의 진화를 용이하게 할 것이다. 본고에서는 홀로그래피 기술의 현 주소를 짚어보고 1) 상용화를 위해 고려해야 할 사항, 2) 상용화 유망 분야, 3) 상용화 가능 시기를 도출하되, 홀로그래피 기술을 개발해온 전문가와 잠재적 이용자를 대상으로 심층 면접을 통해 정성적으로 다양한 가능성을 도출해 보고자 하였다. 또한 이들 집단 간의 의견을 비교함으로써 시사점을 도출해 보고자 하였다.
미래 유망연구 및 기술과제의 선정을 위한 방법론의 개발과 이를 통한 구체적인 아이템 선정을 위한 연구가 추진되고 있다. 본 논문은 과학기술연구분야의 미래 유망분야를 선정하기 위한 조사로 과학계량학이라는 객관적인 지표를 이용한다. 스커퍼스(Scopus)라는 과학기술정보 데이터베이스를 이용하여 건설교통분야의 고인용 및 클러스터링 정보분석을 수행한다. 정보분석을 통하여 각 국가간의 기술동향을 비교하고, 건설교통분야의 유망연구 영역을 선정하였다.
본 연구는 OLED 조명산업을 대상으로 직관적 방법론을 이용한 R&D 유망 분야 발굴 연구를 수행했다. 이를 위해 국내 조명산업 전문가 69명을 패널로 구성하여 1개월에 걸친 심층면접 및 설문조사를 진행하였다. 본 연구는 OLED 조명산업을 패널, 패널용 소재/부품, 제조장비, 조명시스템의 4개 분야로 대분류하고, 각 분야별로 핵심기술을 선정하여 총 14개의 R&D 가능분야를 세분류했다. 각 분야별 기술경쟁력을 평가한 결과, 우리나라의 기술경쟁력이 가장 높게 평가된 분야는 OLED 패널 분야로 나타났으며, 반면에 OLED 패널용 소재/부품의 기술경쟁력이 낮은 것으로 평가되어 개선책이 요구된다. 한편, 경제성, 정책부합성, R&D 효과성을 종합적으로 평가하여 7개 R&D 유망 분야를 선정했다. OLED 패널의 4가지 핵심기술인 백색, 투명, 색가변, 플렉시블 OLED 패널 제조 기술이 가장 유망한 분야로 평가되었고, 다음으로 면광원용 유기소재, 기판 소재/부품, 대면적 기판형성 장비가 유망 분야로 평가되었다.
본 논문에서는 국내의 IT와 주력산업이 결합된 IT융복합 산업에서의 유망분야 설문분석을 통하여 IT융복합 인력양성사업 미래전략을 제시하였다. IT융복합 인력양성사업의 미래전략을 IT융복합 유망분야 측면, 인력양성 모델 운영측면, 인프라 및 제도 지원측면에서 다각적으로 분석하였으며, 이를 토대로 각 분야별 핵심전략을 제시하였다. 결과적으로 제시한 IT융복합 인력양성사업 미래전략은 위의 세 가지 측면이 효율적으로 유기적인 역할을 담당하여 효과적으로 추진되었을 때 성과가 가시적일 수 있다는 결론을 도출하였고, 종합적인 분석을 통한 유망 분야의 선정, 국가-산업체-대학의 효율적인 연계방안수립의 필요성, 국가주도의 체계적인 지원과 정부정책 수립의 필요성이 매우 중요하다는 결론을 도출하였다.
과학기술이 국가 경쟁력으로 부각되면서 주요 국가들에서는 과학기술을 통한 산업발전 및 경쟁력 강화를 위해 신성장동력산업을 지정하여 효과적인 투자 및 발전전략을 수립하고 있다. 주요 신성장동력으로는 바이오, 신재생에너지 등 신산업 분야가 각광받고 있으며, 점차 치열한 경쟁구도 양상을 보이고 있다. 각 국가별로 대학 및 연구기관에서는 정기적으로 향후 파급효과를 나타낼 미래유망기술 분야를 선정하여 발표하고 있으며, 국내에서도 다양한 연구기관들이 지속적으로 유망기술 분야를 선정하여 발표하고 있다. 본 연구에서는 특허정보를 활용하여 신성장동력으로 각광받고 있는 바이오분야의 미래유망기술 분야 도출 방법을 연구하고자 한다. 특허를 통한 기술개발 동향분석을 위해 IPC 코드에 기반한 기술분류를 이용하여 바이오분야의 국내외 특허를 수집하고 텍스트마이닝 기법을 활용하여 바이오 기술개발 트렌드를 파악하고 유망기술분야를 도출하고자 한다. 텍스트 마이닝 분석을 통해 미국과 우리나라의 특허등고선을 비교분석하여 바이오분야의 전반적 기술개발 분야를 도출한 후, 국내외적으로 관심이 고조되고 있는 기술분야에 대한 심층분석을 통한 세부적인 기술 동향 파악으로 바이오 유망기술분야에 대해 살펴보고자 한다.
과학기술이 경제사회의 핵심동력으로 작용하면서 향후 산업발전 및 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 과학기술에 대한 경쟁력을 확보하기 위해 신규 유망기술 발굴의 필요성이 높아지고 있다. 주요 선진국에서는 미래 유망기술을 예측하고 이에 대한 연구개발 지원이 추진 중에 있다. 현재 우리나라에서도 미래기술 예측을 위한 모델 및 조사체계 강화방안에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 신성장동력으로 각광받고 있는 바이오 분야에 대한 미래유망 연구 및 기술에 대한 도출방법을 연구하고자 한다. 바이오 분야 논문을 수집 및 분석하고 주제를 확인하기 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 주요 연구 분야를 도출하고자 한다. 텍스트마이닝 기법으로 논문등고선을 분석하여 바이오 분야의 중점 연구분야를 도출한 후, 심층분석을 통해 세부적인 연구동향 파악으로 미래유망 바이오 중점 연구테마에 대해 살펴보고자 한다.
본 논문의 목적은 4차 산업혁명의 환경변화를 중소기업 관점에 맞추어 고찰함으로써 4차 산업혁명과 중소기업의 관련성 및 중소기업 지원정책의 성격과 방향에 대해 살펴보는 데 있다. 4차 산업혁명으로 초래될 수 있는 미래의 유망분야는 세계경제포럼 조사, 제조업 혁신, 신성장동력 등으로부터 도출될 수 있고 GE의 대응사례가 참고가 될 수 있다. 4차 산업혁명과 중소기업 지원과의 관련성이 중요할 뿐 아니라 유망분야 가운데 중소기업에 대한 적합성 여부가 검토되어야 한다. 유망성과 적합성의 기준에 따라 미래 신규사업을 발굴함에 있어서 제품과 서비스, 세부와 파생의 분야가 모두 대상이 될 수 있을 것이다. 중소기업의 4차 산업혁명 대응을 위해서는 중소기업 자체의 역량강화와 함께 정부 차원의 적극적인 지원정책이 모색되어야 한다.
최근 ESG 경영 등 환경에 대한 관심이 고조됨에 따라, 기존 화학산업을 대체할 수 있는 바이오화학산업이 성장하고 있다. 바이오화학산업규모는 연평균 성장률 10%로 2050년에는 화학산업 시장의 약 50% 정도를 차지할 것으로 예상될 정도로 유망 분야로 성장하고 있다. 본 논문에서는 신산업으로 성장하고 있는 바이오화학분야의 연구자들이 해당 분야의 유망 소재에 대하여 최신 연구정보를 빠르게 파악하고, 미래 유망 바이오화학물질의 발굴등 바이오화학 분야에 다양하게 활용할 수 있도록 관련 논문 정보를 수집, 저장, 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 해당 수집 논문정보는 바이오화학산업분류와 연관된 바이오화학물질에 대한 정보와 연계되어 있어, 향후 인공지능 데이터 분석 등에 활용할 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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