Integrated Platform on the Basis of Heterogeneous Data to Support the Establishment of an Innovative Ecosystem for National High-Performance Computing: Focusing on Life Science & Public Health Area

국가 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 구축 지원을 위한 이종데이터 기반 통합 플랫폼: 생명·보건분야를 중심으로

Abstract

To secure national future competitiveness, the Korean government announced the 『National Ultra-High Performance Computing (HPC) Innovation Strategy (2021.5.28.)』 and set three innovation strategy goals throughout establishing an innovation ecosystem. This study presented a heterogenous data-based strategic support framework that allowed to understand both the current status of domestic & foreign R&D areas and domestic industrial economy areas in terms of strategic fields related to ultra-high performance computing, and the empirical research was conducted in the life science and public health area. The HPC innovation ecosystem platform based on the connection of heterogeneous data (domestic R&D project-technology-industry-overseas R&D project) presented in this study provided useful and essential information that allowed establishing a specific action plan for the national HPC innovation strategy and contributing to vitalizing the innovation ecosystem. Since the evidence-based policy assumes that a more reasonable consensus is reached through a non-biased decision- making process among stakeholders, the proposed platform may contribute to enhancing policy momentum by increasing legitimacy and trust of planning of the national HPC strategy.

1. 서 론

초고성능컴퓨팅기술은 국가 미래 경쟁력을 확보 하기 위한 필수 인프라 요소로 인식되면서 주요 선진국에서는 대규모 예산투자를 통해 인프라를 구 축하고 전략 분야를 대상으로 한 기술개발 및 활 용을 연계하는 정책을 추진하는 등 국가적 역량을 집중하고 있다[1]. 새로운 글로벌 패러다임의 변화 에 따른 초고성능컴퓨팅기술의 패권경쟁에 대응하 기 위해 우리 정부도 지난해 (cid:2)국가초고성능컴퓨팅 혁신전략(2021.5.28.)(cid:3)을 발표하였고, 민간 중심의 연구개발(R&D) 협력체계를 구축하여 독자적인 기 술력을 확보할 수 있는 산업생태계를 조성하여 생 명·보건, 우주, 국방안보 등 10대 전략 분야를 중 심으로 초고성능컴퓨팅 기반의 혁신적 활용생태계 를 구축하는 것을 목표로 하고 있다[2].

과학기술분야에서 정부 R&D 예산 [3], 과학기술 인력정책[4], 전략기술 분류 체계[5], 국가 전략산업 투자정책[6], 글로벌 코로나 바이러스 개발 전략[7], 초광역권 국가 연구개발 전략[8] 등과 같은 영역에서 객관성과 비편향성을 바탕으로 정책 효과를 높이기 위 해 증거 기반 정책(evidence-based policy)을 강화하 려는 시도는 2000년대부터 지속해오고 있다[9]. 신·변 종 감염병 발생에 효과적으로 대응할 수 있는 국제 연구 공조기구인 GloPID-R (Global Research Collaboration for Infectious Disease Preparedness)이 세계 감염 병 연구자들의 연구개발 현황 정보을 공유하고 있다

[10]. 유럽연합은 CORDIS(Community Research and Development Information Service)의 Horizon collaboration network를 통해 주요 혁신 프로젝트의 연구조직과 협력 기관에 대한 정보를 제공하고 있다[11]. 프랑스 는 고등교육연구혁신부(French Ministry of Higher Education, Research and Innovation)의 'scanR'을 통해 프랑스 연구개발 조직의 국제 협력 연구개발에 대한 세부 정보를 제공하고 있다[12]. 이러한 시대적 흐름에 맞춰 앞서 언급한 국가 초고성능컴퓨팅 혁신 전략의 목표인 혁신 생태계 구축을 위해서는 해당분 야에서 활동하고 있는 행위자의 기술수준 및 역량에 대한 현황분석을 기반으로 한 체계적이고 객관적인 전략 수립 프레임워크가 필요하다[13]. 최근 ‘국가 플 래그십 초고성능컴퓨팅 인프라 고도화’ 사업이 예비타 당성조사를 통과(2022.8.22.)한 시점[14]에서 초고성능 컴퓨팅 영역에서 증거기반 정책 추진 및 전략 수립을 위한 프레임워크는 제시된 바 없으므로, 본 연구에서 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

2. 문헌 연구

2.1 국가초고성능컴퓨팅 혁신전략

국가초고성능컴퓨팅은 지능정보사회 구현을 견인 하는 인공지능 및 데이터의 혁신 엔진으로 인식되고 있으며, 과학기술 및 산업분야의 경쟁력을 좌우하는 혁신 플랫폼의 역할과 신산업을 창출하는 최첨단 기 술을 집약하는 중요성을 갖고 있다[2]. 이에 정부는 (cid:2)국가초고성능컴퓨팅 혁신전략(2021.5.28.)(cid:3)을 발표 하고 국가 미래 경쟁력을 확보하기 위해 2030년까 지의 전략목표를 제시하였다[1]. 전략목표를 달성하 기 위해 10대 전략분야(소재·나노, 생명·보건, ICT, 기상·기후·환경, 자율주행, 우주, 핵융합·가속기, 제 조기반기술, 재난·재해, 국방·안보)별 인프라 구축 – 기술개발 – 활용의 연계라는 접근방식을 통해 ① 전략적 인프라 확충: 국가센터 육성, 분야별 전문센 터 지정·육성, 초고성능컴퓨팅자원 공동활용체계 구축, ② 독자적 기술력 확보 및 산업화 기반 마 련: 전략기술 포트폴리오 기반의 핵심원천기술 확 보, 자체 프로세서 기반 초고성능컴퓨터 개발 및 구축, 기술사업화 장벽 해소 및 지속성장기반 구축, ③ 혁신적 활용 활성화: 국가 전략 분야 중심의 수 요맞춤형 지원 강화, 전문성 기반의 개방형 활용 생태계 구축이라는 3가지 혁신전략 목표 수립하였 다. 또한 국가 초고성능컴퓨터 6호기 구축·운영을 위한 ‘국가 플래그십 초고성능컴퓨팅 인프라 고도 화’ 사업(2023∼2028년, 2930억원)이 예비타당성 조사를 통과하고 2024년부터 서비스를 개시하는 것을 목표로 하였다[14]. 초고성능컴퓨팅 혁신전략 의 실질적인 성과로 구현되기 위해서는 정책 수행 (policy implementation)을 위한 구체적인 세부추 진 계획과 활용현장 중심의 후속 정책 수립이 요구 된다. 특히, 3가지 혁신전략 목표를 달성하기 위해 서 관련 이해관계자들간의 공동 활용 협력체계, 즉 활용 혁신 생태계 구축이 정책수행의 가장 중요한 선결과제이다[15].

2.2 혁신 생태계

혁신 생태계(innovation ecosystem)는 다양한

혁신 주체간 협력적 자원교환의 네트워크 형성을 통해 가치를 창출하는 과정을 설명하는 이론적 틀 을 제공한다[16]. 혁신 생태계는 크게 연구개발을 근본으로 하는 연구개발 영역과 시장에 의해 주도 되는 산업경제의 영역으로 구분할 수 있다. 이런 관점에서 살펴보면 물질적 자원(연구자금, 장비, 시설 등)와 인적자본(학생, 교수, 연구원, 산업인력 등)을 포함하는 행위자들이 다양한 조직형태(대학, 정부, 기업, 연구소, 연구자금지원 기관 등)로 구 성되어 있으며, 특정 기술의 개발이나 문제해결을 위해 지리적 또는 전략적으로 연계되어 연구개발 영역에 가용한 자원이 산업경제 영역과 결합하는 특징이 있다[17]. 그리고 혁신은 국가의 부를 창 출하는 근본적인 원천이기 때문에 연구개발 영역 에 투자된 자원이 산업경제의 혁신을 유도하여 이 익 또는 가치를 창출할 때 그 혁신 생태계가 유지 될 수 있을 것이다[15].

최근 지속 가능한 국가 또는 지역의 성장을 위 한 혁신 생태계 접근법이 학계와 정책분야에서 중 요한 주제로 논의가 되고 있다[18]. 국가를 포함 하는 지역 혁신 생태계 접근법은 공간적 경계와 그 내부에서의 경제적 활동을 강조하는데, 대기업, 대학, 정부, 연구소가 혁신의 결과물을 적용하고 생태계의 발전에 중요한 역할을 하는 특정한 시장 을 대상으로 물리적, 인적, 지적 자원의 보완성 (complementarity)을 충족하기 위한 외적 네크워 크로 설명하고 있다[19]. 특히 유럽(EU 2014)에서 촉발된 ‘스마트 전문화 전략(smart specialization strategy)’의 기본 개념은 새로운 시장기회를 제공 할 수 있는 비즈니스 수요에 맞는 연구개발 또는 혁신을 연계해서 국가나 지역의 경쟁우위를 구축 하는 것을 목표로 하는 국가 또는 지역 혁신 생태 계의 목적과 일맥상통한다.

Oliveira-Duarte et al.[20]와 Aksoy and Bayram [21]은 지구촌 목표(global goals)라고 일컫는 UN의 총 16개의 지속가능한 개발 목표(Sustainable Development Goals, SDGs) 달성을 통해 2030년 까지 기아 종식, 지구 보호, 그리고 인류의 평화 와 번영을 추구하기 위해 SDG #17인 파트너쉽 실행(partnership implementation)을 위한 글로벌 혁신 생태계 프레임의 필요성을 주장하였다. 이를 통해서 정부, 시민사회, 기업 등 다양한 이해관계 간 목표달성을 위해 자원, 인력, 기술을 일치 (alignment)시키고 일관성(coherence) 있게 추진 하여 목표 달성의 속도를 가속화시키고 효율성을 높일 수 있다는 것이다[22]. SDGs 달성을 위한 혁신 생태계의 구축과 실행을 위해서는 가장 중요 한 것은 생태계에 참여자 중 핵심 집단을 파악하 는 것이고, 이들을 연결할 수 있는 플랫폼을 구축 하기 위한 4가지 기능 –1) 지리정보, 2) 협력, 3) 지식 이전, 4) 가치 공동 생성-을 제시하였다.

전략이나 실행계획을 수립하기 위한 플랫폼 구 축을 위해 현황분석(situational analysis)은 필수 전제조건으로 하고 있다 [23]. 현황분석은 전략수 립 과정에서 분석 대상에 대한 현황에 대한 더 나 은 이해를 가져오는 것을 목적으로 한다[24]. 따 라서 현황분석을 통해 추가적인 목표와 우선순위 를 도출할 수 있을 뿐만 아니라 연관성이 높은 이 해관계자들과의 연결을 통해 의사결정과정의 참여 도와 의사결정에 대한 적합성과 투명성을 확보할 수 있도록 유도한다[25].

2.3 증거기반 정책지원 정보서비스

국가정책을 수립하는 과정에서 정책 효과를 높 일 가능성이 있는 과학적 증거를 활용하여 의사결 정자들의 지식수준을 높여 보다 나은 정책을 수립 하는 것을 목표로 하는 증거기반 정책이 2000년대 중반부터 지속되고 있다[5]. 여기에 최근 대한민국 정부는 데이터(data) 기반 과학적 행정으로 정부 역량을 강화하려는 의지를 강하게 추진하고 있는 상 황이다[26]. 즉, 지식 계층(knowledge hierarchy)을 구성하는 데이터-정보-증거-지식의 피라미드 구조 라는 개념을 적용하여 지식과 정책 형성 간 연계 를 강화하여 정책의 효율성과 효과성을 증대하는 과정으로 정의할 수 있을 것이다[5,27].

과학기술혁신 영역에서도 증거기반 정책을 강화 하려는 노력이 진행 되어져 왔다. 한국과학기술기 획평가원(KISTEP, Korea Institute of Science & Technology Evaluation and Planning)의 과학기 술정책지원서비스(K2Base)는 2008년부터 국가R&D 정보, 통계자료 등을 수집 및 분석하는 과학기술 정책지원 서비스 플랫폼을 제공하고 있다[28]. 한국 과학기술정보연구원(KISTI, Korea Institute of Science and Technology Information)의 사업, 과제, 연구자, 성과 등 국가연구개발 사업에 대한 정보를 한 곳에서 서비스하는 국가R&D 지식정보 포 털인 국가과학기술지식정보서비스(National Science & Technology Information Service, NTIS)을 운 영하고 있다[29]. 한국과학기술정보연구원의 패키지 형 R&D 투자플랫폼(R&D Investment Platform, R&D PIE)은 혁신성장도력 17대 분야를 대상으로 전문가 중심으로 기술분류체계를 도출하고, 이를 기반으로 각 기술군별로 NTIS 과제를 검색하는 검색식을 작성하여 검색된 결과를 전문가의 수작 업을 통해 확인하여 최종적으로 기술군별로 NTIS 과제를 연결하여 투자 현황 정보를 제공하여 국가 R&D투자배분 의사결정을 지원하였었다[30]. 한국 생명공학연구원(KRIBB, Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology)의 정책센터에 서 운영하는 바이오인(bioin)은 바이오 관련 기업, 커뮤니티, 전문가, 연구장비에 대한 종합적인 정보 제공을 통해 혁신 주체들간 연계를 지원하고 있다 [31]. KISTEP, NTIS, R&D PIE 모두 예산 관련 데이터를 기반으로 정책의 의사결정에 필요한 정보를 제공하고 있는 반면, 한국생명공학연구원은 Oliveira-Duarte et al.[20]이 제시한 혁신 생태계 플랫폼의 4가지 기능 중 1)지리정보, 2) 협력, 3) 기술이전 영역에서 협력적 파트너쉽 구축에 필요 한 정보를 제공하는 것으로 파악되었다.

Table 1. Evidence-based policy support information service platform in major domestic science and technology area

2.4 증거기반 국가 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 구축 지원을 위한 통합 플랫폼

국가 플래그십 초고성능컴퓨팅 인프라 고도화 사업의 예비타당성조사를 통과로 효율적으로 국가 초고성능컴퓨팅 전략목표를 달성하기 위한 국가 초 고성능컴퓨팅 혁신 생태계 구축에 대한 세부적인 실행방안 및 전략기획이 요구되는 상황이다. 따라 서 혁신 생태계의 성장 메커니즘인 가치의 다자간 공동 생산을 촉발할 수 있도록 생태계 참여자 간 협력체계를 구축하고 유도하는 것이 공공부분에서 정책적 우선순위를 둘 필요성이 있다. 구체적으로 스마트 슈퍼컴퓨팅 전문화 전략 실행계획을 위해 국 가 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계에 필요한 협력 플랫 폼의 구축이 요구되며, 정책의 정합성(legitimacy)을 확보하기 위해 연관성(saliency)이 있는 데이터를 활용한 증거기반의 현황분석을 통해 10대 전략분 야별 우선 순위 영역의 확인이 요구된다[5]. 또한 협력 플랫폼에 필요한 주요기능인 1) 전략분야별/ 지역별 혁신주체 정보, 2) 협력을 위한 혁신주체의 역량 정보, 3) 지식 이전에 필요한 혁신주체의 지 적재산 정보제공을 할 수 있는 프로세스가 필요 하다. 본 연구에서는 지금까지의 선행 연구 및 이 론의 고찰을 통해 다음과 같은 연구 질문을 도출 하였다.

연구 질문 1 (Research Question 1): 초고성능 컴퓨팅관련 전략분야(생명·보건)별 연구개발 영역 의 현황은 어떠한가?

연구 질문 2 (Research Question 2): 초고성능 컴퓨팅관련 전략분야(생명·보건)별 산업경제 영역 의 현황은 어떠한가?

3. 연구방법 및 내용

3.1 자료수집 및 연계

혁신 생태계의 성장을 위해 연구개발 영역과 산업영역내 행위자들간 연계 협력이 필수적이다. 따라서 생태계 혁신주체간 네트워크 구축을 위한 전략 수립을 위해 혁신주체들에 대한 현황을 파악 하는 것이 필수적 과정이다.

우선 연구개발 영역의 혁신 주체들에 대한 구 체적인 현황정보는 국가과학기술지식정보서비스 (NTIS)나 과학기술정책지원서비스(K2Base)에서 제 공하는 국가R&D사업 데이터가 있으며, 산업영역의 혁신 주체에 대한 일반현황과 기술보유정보는 한국 평가데이터(KoDATA)나 NICE평가정보에서 제공하 는 기업데이터와 특허청에서 제공하는 기업별 특허 데이터가 대표적으로 사용되고 있다. 해외 연구개발혁신 주체들의 현황정보는 미국의 국립과학재단 (NSF: National Science Foundation)과 EU의 공동 체연구개발정보서비스(CORDIS: Community Research and Development Information Service)에서 제 공하는 국가R&D사업 데이터를 활용하였다.

Table 2. Overview of national R&D project data set

2018년∼2021년 국가R&D사업관련 데이터베이 스에서 ‘국문과제명’, ‘과제한글키워드’, ‘연구내용 요약’, ‘영문과제명’, ‘과제_영문키워드’ 필드명과 국문 ‘연구내용요약’을 영문화한 ‘연구내용요약_영 문’ 필드를 대상으로 Table 2의 검색식을 활용하 여 초고성능컴퓨팅관련 데이터를 추출하였다. 10 대 전략 분야를 추정할 수 있는 중점과학기술분류 인 ‘ICT’, ‘건설교통’, ‘국방’, ‘생명보건의료’ 등을 기준으로 데이터를 분류하고, 전문가 검토를 통해 부적합한 데이터를 제거하고 정제된 최종 629개 데이터를 대상으로 한국기업데이터와 한국신용정 보원에서 제공하는 기업현황을 매개로 1:1로 연계 하였다. 연계된 기업의 한국표준산업분류(KSIC)에 포함된 다른 기업을 추출하여 전체적인 산업현황 을 파악하고자 하였다. 동시에 기업이 보유한 특허 를 연계하였다. 한편 NSF와 CORDIS에서 검색식 을 통해 추출된 과제를 대상으로 비관련(예, high performance cement 등) 과제 등을 전문가 검토 를 통해 제거하여 최종 320개 데이터셋을 만들었 고, 개별 데이터마다 10대 전략 분야를 지정하였 다(Table 2).

3.2 이종분류체계 연계 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 구축 지원을 위한 통합 플랫폼 구현

앞서 수행된 데이터의 수집 및 전처리 작업을 통해 10대 전략을 중심으로 산업(기업)-기술(특 허)-국내R&D과제-해외R&D과제을 연계한 이종분 류체계 연계 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 구축 지 원을 위한 통합 플랫폼(이하 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 플랫폼)을 제시하였다[32,33]. 산업 및 기 술 영역은 매출액, 주요제품, 소재지, 표준산업분 류, 특허 등 기업 현황에 대한 정보를 포함하고 있다. 국내R&D과제 영역은 과제수행기관, 과제명, 과제기간, 과제금액, 국가과학기술분류체계, 소재 지 등의 정보가 있으며, 해외R&D과제 영역은 과 제수행연도, 과제명, 과제금액, 과제수행기관, 중점 과학기술분류에 대한 정보를 포함하고 있다. 이를 통해 정부 연구개발 및 산업정책 이해관계자들에 게 정책 및 전략수립에 필요한 일관되고 객관화된 정보를 제공하여 앞서 살펴본 기존 정책지원 정보 플랫폼과의 차별화를 추구하였다.

4. 연구결과

4.1 생명·보건 분야 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 사례

코로나-19 팬데믹의 장기화, New-generation sequencing 등 생명·보건 분야는 초고성능컴퓨팅 의 활용이 매우 높은 분야로 예측되고 있는 영역 이다[34]. 본 연구에서 생명·보건 분야를 대상으로 생태계 분석을 수행하였다. 연구개발영역에 포함 된 대학, 병원, 연구소와 산업영역에 있는 기업들이 수행한 초고성능컴퓨팅관련 과제 현황을 Table 3 에 정리하였다. 예를 들어, 아주대학교에서 수행한 과제로 라이신 단백질 번역 후 변형 부위(Post- translational modifications)를 효과적으로 식별하 기 위한 기계학습 기반 방법에 대한 연구가 있다. 연세대학교, 안전성평가연구소, ㈜에이아이메딕 등 다수의 기관이 진행한 ‘3차원 장기(organ) 및 가 상 장기 모델을 이용한 바이오의약품 안전성 평가 기술 마련 연구’에서는 초고성능컴퓨팅을 활용해 서 심근세포의 흥분, 조직의 전기전도, 심장의 3 차원 해부학적 구조에서의 전기전도, 흉곽의 가상 심전도 모델을 통합하는 종합적인 3차원 가상 심 장 모델의 개발을 추진하였다. 한국과학기술정보 연구원에서는 ‘빅데이터/인공지능 기반 신약개발 클라우드 플랫폼 구축 및 서비스’를 통해 연구자 들이 고성능컴퓨터와 연계하는 기술을 제공하여 지속가능한 신약개발 생태계를 조성하는 데 초점 을 맞추고 있다. 동일기연㈜는 고성능컴퓨터 성능 이 요구되는 모델링 및 시뮬레이션을 통해 초음파 진동에너지 복강경 수술기 최적 설계 및 개발 연 구를 수행하였다.

산업영역에 기업들이 속한 표준산업분류 중 초 고성능컴퓨팅 기술의 적용이 가능하다고 판단된 ‘의학 및 약학 연구개발업(70113)’과 ‘의료용품 및 기타의약관련 제품제조업(21300)’에 포함된 기업과 주요제품 등에 대한 정보를 추출하였다(Table 4). 유전체분석, 진단키트, 신약개발 등을 주요사업으 로 영위하는 생명·보건 분야의 기업들은 초고성능 컴퓨팅 기술을 적용할 수 있는 가능성이 존재하고 있다. 따라서 향후 초고성능컴퓨팅의 생명·보건 영역의 산업 혁신 생태계를 활성화할 수 있는 잠재 협력군으로 볼 수 있다. 예를 들어, 암 및 희귀질환 예측 및 진단을 위한 유전자 검사기술을 수행하는 기 업들은 방대한 양의 데이터 해석이 요구되는 초고성 능컴퓨팅 자원 활용을 통해 새로운 비즈니스 구현 및 서비스를 창출할 수 있는 잠재 기업이다.

Table 3. Major R&D projects-related to high performance computing in the life science and public health area

Table 4. Status of companies in the fields of ‘medicine and pharmaceutical research and development’ and ‘medical supplies and other pharmaceutical-related product manufacturing’ (in Korean alphabetical order)

국제협력관계를 위한 생명·보건 분야 해외 초고 성능컴퓨팅관련 연구개발 현황을 파악하였다.

(Table 5). 유럽연합(EU)의 경우, EBRAINS를 중심 으로 의학 및 컴퓨팅 기술 분야에서 뇌에 관련한 지 식 활용을 지원하기 위한 연구 인프라 구축을 위해 총 €150,000,000 (2020-2023)를 투자하고 있다. STICHTING RADBOUD UNIVERSITAIR MEDISCH CENTRUM(Radboud University Medical Center)를 중심으로 병리학 관련 약 450만개의 임상 whole slide imaging (WSI)를 저장하여 조직(tissue)의 특성을 신속하게 해석하고 진단하기 위한 인프라를 구축하는 프로젝트를 수행하고 있으며, 이를 위 해 총 €70,081,907 (2021-2027)를 투자하고 있다. 한편 미국은 UNIVERSITY OF ILLINOIS의 Expeditions Mind In Vitro Computing With Living Neurons(2022-2029, USD15,000,000)를 통해 학습, 주의, 호기심, 창의성 등과 같은 인지(cognition)의 기본 특성을 컴퓨팅 시스템으로 구현하기 위한 프로 젝트를 수행하고 있다. University of Texas–Austin의 Neuronex Technology Hub: Enhanced Resolution For 3Dem Analysis Of Synapses Across Brain Regions And Taxa 프로젝트는 Three-dimensional electron microscopy (3-DEM)를 통해 뇌 세포의 시냅스 분 석 속도의 개선을 통해 국가 신경과학 인프라의 역 할을 수행하고 있다.

Table 5. Major R&D projects-related to overseas high performance computing in the life science and public health area

4.2 생명·보건 분야 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 플랫폼 가시화

본 연구에서는 생명·보건 분야 초고성능컴퓨팅 관련 정책 이해관계자 및 연구개발/산업영역의 혁 신행위자들에게 필요한 유용한 정보를 제공하기 위한 혁신 생태계 플랫폼을 제안하고 있다. Fig. 1 은 연도별 국가 연구개발 투자현황, 연구개발 및 산업영역의 혁신 주체의 기술개발 및 사업화 역량 (매출액 및 특허수)에 대한 전체적인 현황분석 정 보를 가시화한 것이다. 이는 전체적인 국가 연구 개발 투자 동향, 주요 혁신 주체의 성장성 및 기 술역량에 대한 정보제공을 통해 투자방향성 및 산 업의 주요 혁신 주체의 역량에 대한 판단의 근거 를 제공해준다.

Fig. 1 Visualization of trade – industry – science – technology trend in life and public health fields

Fig. 2는 연구개발 분야에 대한 주요 혁신 주체 의 연구과제 수행현황을 구체적으로 제시하고 있 다. 주요 과학기술분류(NSTC), 과제명, 과제금액, 과제기간, 담당부처, 연구개발단계, 지역 등에 대 한 세부정보와 최신 동향을 파악할 수 있는 정보 를 가시화한 것이다. 향후 전국 및 지역별 산학연 혁신 생태계를 구축하기 위한 전략 수립 및 전문 가 기반 협의를 진행하는데 기초자료로 활용될 수 있는 기능을 제공하고 있다.

Fig. 3-1과 Fig. 3-2는 기존에 연구개발을 수행 한 산업영역의 기존의 혁신 행위자 및 잠재적 혁 신 행위자가 속해있는 산업분류(KSIC: 86101, 85302, 71600, 70113, 21300 등)에 포함된 기업 목록 및 각 기업의 주요 제품 정보, 특허보유 정 보를 보여준다. 특히, 해당 산업을 주도하는 주요 기업의 매출액 변동 트렌드를 통해 국가 기술 경 쟁력 확보를 위한 초고성능컴퓨팅기술 기반 연구 개발 지원대상의 기업을 발굴하고, 활용·확산 프 로그램을 기획하고 추진하는데 필요한 기초자료로 활용될 수 있는 기능을 제공하고 있다.

Fig. 2 Visualization of science in life and public health fields

Fig. 3-1 Visualization of industry in life and public health fields

Fig. 3-2 Visualization of technology in life and public health fields

Fig. 4 Visualization of science (overseas) in life and public health fields

마지막으로 Fig. 4에서 제공하고 있는 해외 주 요 선진국의 초고성능컴퓨팅 기반 생명·보건 분야 의 연구개발과제 정보는 다양한 해외 벤치마킹 사례의 참고자료가 될 수 있을 뿐만 아니라, 향후 국가 경쟁력 확보를 위한 우선순위 기술영역 선 정, 신성장기회를 위한 중장기 전략 수립, 정부 연구개발 프로그램의 기획에 필요한 유용한 기초 자료로 활용할 수 있는 기능을 제공하고 있다.

5. 결 론

본 연구는 초고성능컴퓨팅관련 전략분야별 국내 외 연구개발 영역과 국내 산업경제 영역의 현황 분석에 대한 연구 질문에 대해 데이터 기반 전략 지원 프레임워크를 제시하였고, 생명·보건분야를 대상으로 실증연구를 수행하였다. 본 연구에서 제 시한 이종 데이터(국내R&D 과제-기술-산업-해외 R&D과제) 연계 기반 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 플랫폼은 국가초고성능컴퓨팅 혁신전략의 목표를 달성하기 위해 구체적인 실행 계획을 수립하는데 필요한 유용한 정보를 제공함으로써, 객관적이고 체계적인 증거 기반 접근방식으로 혁신 생태계 활 성화에 기여할 수 있을 것이다.

지속가능한 산업 성장성 및 신시장기회 창출 가능성이 높은 생명·보건 분야에서의 초고성능컴 퓨팅 영역을 사례로 제시한 본 플랫폼의 수요자는 연구개발자-민간기업-정부기관의 다양한 이해관계 자가 될 수 있다. 본 플랫폼은 해당 분야의 산학 연 혁신 생태계 구축에 필요한 요소에 대한 기술 개발 및 사업화 역량을 파악할 수 있는 정보를 현 행화하고 시각화하여 제시하였다. 또한, 초고성능 컴퓨팅 기술기반의 생명·보건 분야의 국가 경쟁력 을 확보를 지향하는 정책 수행을 위해 연구개발- 산업영역의 혁신주체간의 융합연구 및 공동 R&D 프로그램 개발과 관련한 연구개발영역의 혁신 주 체별 수행 과제명, 과제기간, 개발단계 등에 대한 국가 연구개발 과제 정보와 산업영역의 혁신 주체별 주요제품 및 특허정보를 제공하였다. 이는 국 가 초고성능컴퓨팅 혁신전략 목표를 달성하는데 필요한 정보를 제공함으로써, 의사결정과정을 포 함한 정책 수행이 신속하고 효율적으로 이루어질 수 있도록 기여할 수 있음을 실증하였다.

증거기반 정책은 이해관계자들 간 비편향적 의 사결정과정을 통해 보다 합리적인 합의를 도출한다 는 가정을 하고 있기 때문에, 본 이종 데이터 연계 기반 혁신 생태계 구축 지원 플랫폼은 기 수립된 국 가 전략산업의 전략기획의 정당성(legitimacy)과 신 뢰성(trust)을 높여 정책 추진력을 제고하는데 기여 할 수 있다. 본 연구에서는 해당분야의 관련 국가 연구개발 과제에 대한 현황정보를 제공하여 국제적 으로 융합연구가 가능한 혁신 생태계의 잠재적 연 구기관 연합체(pool)를 제공하여 생명·보건 분야의 융합산업의 발전적인 전략을 수립하는데 유용한 기 반정보를 제공함으로써 이전 연구에서 제시한 국내 지역적 관점에서 확장된 개념의 글로벌 관점을 제 공하여 플랫폼의 확장성을 증명하였다.

본 연구를 통해 초고성능컴퓨팅 혁신 생태계 지 원 플랫폼의 기본틀을 제시하였다. 향후에 바이오 인의 지식연구회와 같은 교류공간에서 논의할 수 있는 유용한 필요 정보에 대한 수요자 분석이 요구 되고 있다. 또한 국가 연구개발비 등 한정된 자원 에 대한 한계성이 존재하기 때문에 생명·보건 분야 를 세부적인 전문분야로 구분하여 초고성능컴퓨팅 기술을 활용하고자 하는 구체적인 수요를 파악하 고, 수요 기반한 기술개발 지원 및 맞춤형 생태계 구축·운영 방안, 활용 인력 양성 프로그램 등과 같 은 추가적인 후속 정책에 대한 고민이 필요하다.

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본 논문은 한국과학기술정보연구원 주요사업인 국 가 초고성능컴퓨팅 센터 운영 지원 사업(K-22-L02- C03-S01)의 지원을 받아 수행된 연구임.