본 연구에서는 미래 유망산업영역 발굴시 기술영역과 산업/사업 영역을 연계하고, 국가적 차원과 기업차원에서의 유망산업 영역을 연계할 수 있는 방법론을 제시함으로써 기존 연구가 가지는 한계점을 극복하고자 하였다. 즉, 주요기술을 중심으로 국가적 차원의 유망산업 발굴을 주요 내용으로 하는 기존의 연구로부터 출발하여, 국가차원으로부터 기업차원으로 대상을 세분화하고, 유망산업의 기술-산업간, 산업-사업간 영역의 연계를 강화하고자 하였다. 이를 위하여, KISTI에서 개발한 새로운 유망산업/사업영역 발굴 프로세스를 새로운 방법론으로 제시하고, 발굴된 유망산업 및 사업영역의 평가에는 내 외적 평가 7단계 프레임워크를 활용하였다.
급속도로 변화하는 과학기술 환경 속에서 기업들은 현존하는 기술의 발전을 모니터링함과 동시에 새롭게 부상하는 유망기술을 찾아야만 경쟁력을 가질 수 있다. 각 국가에서는 경쟁적으로 유망연구 영역을 찾고 있는데, 대부분의 국가에서는 전문가 평가를 기반으로 한 델파이 방법으로 유망기술을 탐색하고 있다. 그러나 델파이와 같은 전문가방식은 기본적으로 전문가의 주관적 판단에 의지하기 때문에 편향성과 이에 따른 문제가 발생한다. 본 연구에서는 델파이 방법의 기술예측방법이 가지는 문제점을 개선하기 위해 과학계량학적 방법으로 유망연구영역을 탐색하였다. 탐색과정에서는 다음 3가지의 특별한 노력을 통해 과학계량학적 방법의 성능을 제고하고자 하였다. 첫째, 데이터베이스 선정에 있어서 공학 등 저널수가 적은 기술분야에서도 유망연구영역의 도출이 가능한가를 고려하였다. 둘째, 과학기술 전분야를 대상으로 하는 분석에서 과학기술분야별로 가지고 있는 인용수의 차이로 인해 발생하는 문제점을 해결하고자 부분인용계상(fractional citation counting)과 이동평균을 이용한 선형회귀분석을 도입하였다. 셋째, 과학계량학적 분석으로 나온 결과를 정성적으로 검증하여 과학계량학적 방법에 의한 오류를 최소화 하였다. 최종 290개의 유망연구영역을 선정하였으며, 각 영역은 기술의 네트워크상에서 가시화하였다. 본 연구에서는 Scopus 데이터베이스가 사용되었으며, 데이터마이닝과 가시화에는 한국과학기술정보연구원에서 개발한 KnowledgeMatrix가 사용되었다.
미래 유망연구 및 기술의 선정을 위한 방법론의 개발과 이를 통한 구체적인 아이템 선정을 위한 연구가 추진되고 있다. 본 논문에서 우리는 건설교통분야의 유망연구영역 도출을 위하여 과학계량학(scientometrics)을 활용한다. 과학계량학적 분석을 위하여 Scopus 데이터베이스, 상위 1%에 해당하는 고인용논문, 서지결합법, cosine 계수, 계층적 클러스터링 기법을 사용하며, 그 분석결과는 전문가들에 의해 재검증을 실시한다. 우리는 과학계량학적 분석방법을 자세히 설명하고, 미래유망연구영역 및 기술도출의 객관적인 방법으로서 과학계량학적 분석의 가능성을 보여준다.
본 연구는 기업의 보유자원(역량) 기반 관점에서 기업이 필요로 하는 유망기술 도출 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 첫째, 중소기업과 유망기술에 대한 고찰을 통해 중소기업이 필요로 하는 유망기술에 대해 개념적으로 정의하였다. 둘째로, 연구의 개념적 틀을 제시하고 X사의 사례 분석을 통하여 제시된 연구의 틀에 대한 유용성을 검증하였다. 기업이 진입해 있는 기술, 용도, 제품분야 키워드를 기준으로 기업의 진입영역을 대리하는 참조특허집합(reference patent set)을 구성하였다. 분석데이터는 참조특허집합을 두 단계까지 전방인용(forward citation)한 특허로 대상을 확장하여 구성하였다. 분석특허 풀에서 전문가가 선정한 키워드를 기준으로 클러스터 분석을 수행하고 클러스터의 활동성, 참조특허집합과의 관련성 지표를 기준으로 군집별 유망성을 분류하였다. 마지막으로 기업이 접근 가능한 영역에 대한 잠재 포트폴리오를 표현하고 기업이 단계적으로 접근가능한 유망영역, 모니터링 대상, 모니터링 제외대상 영역을 도출하였다.
본 연구에서는 2008년 MIT의 10대 유망기술로 선정되고, 2009년 KISTEP의 미래유망 10대 기술로 선정된 바 있는 그래핀을 사례로 하여, 선정된 유망기술아이템에 대한 지속적 모니터링의 중요성을 실증적으로 보여준다. 이를 위해 그래핀 분야의 주요 키워드들을 활용하여 해당 연구영역을 매핑하고, 이를 활용하여 해당기술의 성장, 전이, 분화과정을 분석하였다. 특히, 그래핀 연구분야 내에서 바이오센서 클러스터의 변화를 추적하고, 유망성을 예측하였다.
이 연구는 문헌정보학 분야의 연구 동향 분석을 통해 문헌정보학의 핵심 연구 영역을 파악하고 향후 유망 연구 주제로 부상할 가능성이 있는 주제를 식별하고자 하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 국외 학술지 5종을 대상으로 지난 30년간 (1993~2022)의 학술논문 11,252건에서 40,897개의 저자 키워드를 수집하였으며, 저자 키워드를 활용한 키워드 분석을 통해 문헌정보학 분야의 핵심 연구 영역을 파악하였다. 이어서 논문수, 저자수, 공저논문 비율, 피인용 수를 활용하여 주성분분석과 상관관계분석을 통해 문헌정보학 분야의 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 분석 결과, 향후 문헌정보학 분야의 유망 연구 주제는 '머신러닝/알고리즘'과 '연구 영향력'이었으며, 이외에도 소셜미디어와 빅데이터분석, 자연어 처리, 연구 트렌드 분석, 연구성과 평가 등이 향후 주요한 연구주제로 성장할 가능성이 있는 것으로 나타났다.
사물 인터넷(IoT)은 물리적 객체나 전자 제품, 소프트웨어, 센서 및 제조업체, 운영자 또는 연결된 다른 장치와 데이터를 교환하여 더 큰 가치와 서비스를 달성 할 수 있도록 연결된 사물 네트워크를 말한다. 지금까지 계량 정보 분석과 미래 유망영역 탐지에 대한 연구는 키워드를 중심으로 수행해왔다. 본 논문에서는 문헌에서 키워드 매핑에 대한 동태적 분석을 통하여 최근에 관심 영역인 사물 인터넷에 대한 미래 유망 영역을 탐지하는 방법을 제시한다.
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.
급변하는 과학기술 환경속에서 효율적인 R&D와 경쟁력 확보를 위해 미래 기술을 예측하고 유망기술을 발굴하고자 하는 활동이 전 세계적으로 활발히 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 고피인용 논문을 분석 방법을 이용해 2008년, 2012년도 각각 과학기술 전분야를 넘나드는 최전선의 연구활동을 확인하고, 2008년과 2012년을 비교해 연구활동의 규모가 급증한 영역을 추출하여 10대 유망기술을 도출하였다. 본 연구결과는 연구개발 및 기업의 전략적, 정책적 의사결정을 지원할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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