본 연구는 농업 R&D의 추세를 살펴보고자 텍스트마이닝 기법을 활용하여 농업 R&D에 해당하는 키워드를 분석하였다. 분석자료는 NTIS의 국가연구개발사업 과제정보를 활용하였으며, 2003년부터 2018년까지의 농업 R&D의 주요 키워드를 연도별 및 연구개발단계별로 구분하였다. 텍스트마이닝을 위해 키워드의 TF-IDF를 계산하여 점수별로 순위를 매기었으며, 유사한 키워드별로 그룹화하여 해석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 신기술의 도입과 외부 환경에 변화에 따른 농업 R&D 트렌드가 변화해가고 있다. 시간이 흐를수록 새로운 키워드가 대두되고 있으며, 기초연구 단계에서는 '기후변화'가, 응용연구 단계에서는 'ICT'와 '스마트팜'이, 개발연구 단계에서는 '수출' 키워드가 주되게 등장하고 있다. 두 번째, 연구개발 단계에서 시차를 가지고 키워드 변화가 나타나고 있다. 기초연구-응용연구-개발연구 순으로 주요 키워드가 변화하고 있으며, 대표적으로 '기후변화'와 '신품종' 키워드가 연구개발단계별로 연계되어 있었다. 세번째, 농업 R&D의 대표적인 키워드는 '벼' 키워드로 나타났다. 그러나 '녹색 및 기후변화 대응'과 '가공 및 유통기술' 같이 국내외 농업 환경 변화에 따라 연구의 방향성과 목적이 변화하고 있었다.
본 연구는 기존 포털형 정보 서비스의 한계를 극복하고자, 이전 연구에서 제안된 연구자의 R&D 프로세스 과정에서의 협업을 지원하는 개방형 협업 지원 서비스 플랫폼을 기반으로 하여, 본 연구에서는 R&D 프로세스 중 '사전 단계'에 대한 설계와 구현을 소개한다. 우리는 R&D 프로세스를 문헌 리뷰와 연구 가설 설정 등을 수행하는 '사전 단계,' 실험과 데이터 분석 등을 수행하는 '실행 단계', 논문 작성 및 출판 등을 수행하는 '성과화 단계'로 구분하고, 이 중 '사전 단계'에 대해 프로젝트 뷰, 그룹 뷰, 문헌 뷰, 관계 뷰를 설계하고 구현하였다. 연구자는 이 플랫폼을 통해 문헌 내용 및 문헌 간 복잡한 연관성을 신속하게 파악할 수 있으며, 플랫폼은 연구자에 의해 자연스럽게 생성되는 사용자 정의 관계를 통해 향후 심층적인 문헌 네트워크 구축 및 분석이 가능해질 것으로 기대한다.
최근 4차 산업혁명 시대 도래에 따른 빅데이터가 이슈화 되고 정부의 공공 데이터 개방? 공유 정책 등으로 정부의 R&D 정보화 서비스도 다양화되고 있다. 특히 해양수산 R&D사업은 해양이라는 공간적 제약으로 선박 및 특수 장비 등을 사용함에 따라 연구비 단가가 상대적으로 높은 실정임에도 해양수산 연구 자료 및 관측자료가 통합적으로 관리되지 않고, 사업별 기관별로 산발적으로 관리되고 있어, 이에 따라 연구 DB 통합관리의 수요가 제기 되고 있다. 이에 해양수산 R&D사업에서는 사업별 통합 DB 구축사업이 진행되고 있고, '관할해역해양정보 공동활용시스템(JOISS)'이 대표적이라 할 수 있다. JOISS는 2012년부터 시작된 '관할해역 해양정보 공동활용체계 구축'과제를 통해 자료 표준화 연구와 함께 해양과학조사 분야의 R&D과제들과 실시간 해양관측망으로부터 산출되는 데이터를 수집하고, 정보서비스를 구현한 시스템이다. 2016년 1차 시스템 구축을 완료하여 현재 서비스를 진행하고 있다. 한편, 해양관측 데이터 수집 공유 서비스 외 해양수산 R&D사업과 연계된 다양한 정보들을 나누고 소통하는 온라인 장을 구현하기 위해 '해양수산 R&D 지식정보 시스템(OFRIS)' 개발사업이 별도로 진행되고 있다. OFRIS는 해양수산 R&D사업을 통한 데이터의 원할한 수집 및 품질관리 등의 문제를 보완하고, 그 외에도 사업별로 분산 관리되고 있는 R&D 관련 정보를 연계하고, 기술공급자와 수요자를 직접 연결해 주는 '개방형 기술 정보 중개 시스템'으로의 역할, 국내외 해양수산 R&D관련 정책 연구 산업 동향을 엄선하여 제공하는 등 해양수산 R&D 종합 포털로서 기능구현을 목표하고 있다. 2017년 말 1단계 개발 완료를 앞두고 있으며, 1단계에서는 시급성 높고, 수요가 많은 (1) R&D동향, (2) 과제이력, (3) 연구성과, (4) 기술거래, (5) DB공유 등 5대 기능을 우선 구현하고, 2단계에서는 통계자료 생산 및 분석 기능 강화, 3단계에서는 해양수산 산업통계, 인력, 교육 등의 정보를 서비스하는 포털로 확장할 계획이다. JOISS, OFRIS를 개발하는 과정에서는 해양수산 R&D의 정보를 수집 관리 하는데 있어 다양한 현안 문제 등이 도출되었으며, 그 중에서도 연구자들의 자발적 데이터 제공 협조, 데이터의 표준화 및 품질검증, 구축된 데이터의 활용 및 피드백 등에 대해 구체적이고 현실적인 대응 방안이 요구된다.
신약개발 분야의 투자는 바이오 분야 전체 정부 R&D 투자 중 가장 높은 비중을 차지해 왔다. 수행 주체간의 경쟁적인 투자로 인한 유사중복 등 투자효과성 효율성에 대한 이슈가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구에서는 신약개발 R&D 투자포트폴리오, 논문 특허, 그리고 단계이행률 등의 분석을 통해 그 간의 투자의 효과성을 분석하였다. 분석결과, 시장수요가 확실한 기술들이 개발 초기단계에서 성과로 산출되지 못하고 있는 반면에 비임상 이후 단계를 지원하는 과제에서 활용성이 높은 우수특허들이 산출되고 있는 것으로 나타났다. 또한 신약개발 성공률을 좌우하는 단계이행률 분석에서 세계평균과 비교했을 때 효율성이 떨어지는 결과를 보였다. 이러한 결과를 통해서 신약개발 분야의 R&D 투자 효과성 효율성을 극대화하기 전략으로 신약개발 초기 연구단계에서부터 시장의 수요를 반영함과 발생된 성과를 단절없이 다음 단계로 연계하는 방안을 제시하였다. 또한 기술개발 성공률을 높이기 위한 단계별 집중지원 전략 마련이 필요하다.
신약개발은 많은 투자비와 시간이 필요하면서도 성공률이 낮아 위험성이 높은 분야로, 국내 제약 기업의 투자 역량과 인력이 부족하여 민간 R&D 투자만으로는 한계가 있다. 현재 바이오 분야 중 신약 분야에 가장 많은 정부 R&D 예산이 투입되고 있으나, 특정 단계가 아닌 신약 개발 단계 전주기에 걸쳐 지원하고 있기 때문에 투입 예산을 효율적으로 활용하여 성과를 창출하기 위해서는 투자 현황에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 정부 R&D 사업 중 신약개발 과제를 대상으로 신약개발 단계, 의약품 종류, 대상 질환을 기준으로 정부 R&D 투자 현황을 분석하고자 한다. 이는 향후 신약 분야의 경제적 성과 창출을 위한 정부의 투자 방향과 전략 수립에 활용 가능할 것이다.
최근 국가 R&D에 투입되는 예산이 증가하고 있음에도 불구하고 국가 또는 산업 전반에 큰 파급력을 가지는 괄목할만한 성과의 창출은 이루어지지 않고 있다. 그 이유 중 하나는 국가 R&D 프로젝트의 계획단계가 효과적으로 이루어지고 있지 않기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 국가 대규모 R&D 사업단의 사례 연구, 해외 국가 R&D 관리 동향과 주요 R&D 관리 기법들에 대한 분석을 통해 국가 R&D 기획을 강화시키기 위한 제언을 제시하였다. 본 연구 결과는 국가 R&D 계획 체계를 개선하는 데 있어 중요한 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구의 주요한 목적은 기업이 연구개발활동을 위하여 정부지원을 받은 경우에 그렇지 않은 경우와 비교하여 부가성 효과가 나타나는지와 부가성 효과가 나타난다면 왜, 어떻게 나타나는지를 탐색적으로 규명하는 것이다. 이를 위하여 대전지역의 12개 중소 중견기업을 대상으로 다중사례연구를 진행하였다. 분석을 위하여 기업의 연구개발활동 과정에 따라 기업의 R&D 노력에 영향을 주는 다양한 요소와 이들에 따른 R&D 투자와 의사결정 단계, 기업의 R&D 노력을 통한 행동변화단계, 기업의 R&D 노력에 의한 성과와 피드백단계로 구분하여 전반적인 R&D 활동 및 부가성에 대한 사례를 조사하였다. 아울러, 기업의 유형과 기업의 성장단계에 따른 효과성의 차이를 확인하였다. 실증연구 결과 기업의 연구개발활동에 따른 투입, 행동, 산출부가성이 다양하게 존재하는 것으로 확인되었다. 기업은 창업기의 기업일수록 R&D 활동에서 정부지원사업에 대한 의존성이 매우 높았으며 기업의 주요한 제품개발과 신규사업으로의 전환을 위한 연구개발을 위하여 정부지원사업을 전략적으로 활용하는 것으로 나타났다. 또한 기업의 유형과 기업의 성장단계 별로 각 기업이 정부지원사업으로 추진하는 사업의 성격과 정부지원사업을 활용하는 태도가 다르게 나타났다.
본 연구는 과학기술분야 R&D 라이프사이클 각 단계 세부연구 목표를 달성하는 과정에서 이루어지는 정보행동(정보요구, 정보검색, 정보도구, 정보채널, 정보장애)을 과학기술커뮤니티 환경의 맥락에서 분석하였다. 이 연구는 의미형성이론, 일상생활정보탐색이론, 활동이론에 근거하여 과학기술자를 대상으로 질적 인터뷰연구를 통해 이루어졌으며, 연구결과 과학기술분야 R&D 라이프사이클 5단계는 14개의 세부 정보행동 단계로 이루어짐을 밝혀내었다. 과학기술 R&D 연구 세부단계별로 문제상황 극복을 위한 정보행동 규명은 연구자와 연구환경의 변화를 이해할 뿐만 아니라 향후 도서관 및 정보서비스 기관에서 과학기술 전주기적 정보서비스 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 것이다.
시그마 수준(sigma level)이란 미국 모토롤라사에 의해 소개된 프로세스 능력 지수로서 1970년대 이후 널리 활용되고 있는 다양한 지수들 중의 하나이다. 이는 다른 지수들과 비교할 때 모 프로세스의 확률 분포에 기초한다는 장점을 갖지만 양산 단계를 가정한 것으로 R&D 분야의 시제품 그리고/또는 초도 양산품 단계에 직접 적용하는 것은 적절하지 못할 수 있다. 이에 본 논문은 시그마 수준을 계산할 때 가정하는 치우침에 대한 통계적 고찰을 통하여 양산단계에서 6 시그마 품질 수준을 달성하기 위한 개발 단계의 시제품 그리고/또는 초도 양산품의 목표 시그마 수준 설정 방법을 소개한다. 그리고 이를 기초로 개발과 양산 단계에서 경제성을 달성할 수 있는 설계 공차의 강건 한계 도출 방법을 제시해 보고자 한다.
효과적인 성과지표는 기업 경영의 핵심역량 중의 하나이다. 본 논문에서는 R&D 부서의 성과지표를 수립하는 정량적이고 체계적인 절차를 실제 기업 사례를 통해 제시하고, 각 단계별 성과지표 수립 프로세스와 필요한 방법론을 정의한다. 제안된 방법론은 핵심성공요인 도출, 후보 성과지표 도출, 성과지표 수립, 실행 및 모니터링의 단계를 거쳐 핵심 성과 지표 (Key Performance Indicator)를 수립한다. 성과 지표 수립 단계에서는 성과지표별 가중치 수립을 위해 AHP(Analytical Hierarchy Planning)기법을 사용하였으며, 부서별 효율성을 단일한 지표로 분석하기 위해 실행 단계에서 DEA(Data Envelop Analysis)기법을 사용하였다. 개발된 방법론은 반도체 기업의 R&D 부문 성과 지표 수립 및 평가에 적용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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