최근 유가급등, 실물경제 위기 및 에너지 환경 위기 시대에 직면하여 공공부문에서의 효율성 증대에 대한 요구는 높아지고 있다. 그간 국가연구개발사업의 효율성은 개별 사업별 절대적 성과치를 근거로 재량적으로 판단되어 온 경우가 많은 점을 인식하고, 본 연구는 사업별 비교를 통해 원자력연구개발사업의 상대적 효율성을 도출함으로써 객관적 결과를 도출함을 목적으로 하였다. 본 연구를 수행하기 위해 교육과학기술부 주요 사업인 기초연구개발사업, 특정연구개발사업 및 원자력연구개발사업의 성과보고서에 제시된 자료를 활용하였고, 문헌검토와 관련이론을 통해 분석방법 및 모형을 설계하였다. 한편 상대적 효율성을 판단하기 위하여 자료포락분석법을 활용하였으며 이의 분석결과를 토대로 원자력연구개발사업의 효율성 증진방안을 세부사업별로 제시하였다. 연구개발사업의 효율성 측정을 위하여 자료포락분석법이 활용된 사례가 없는 만큼, 동 분석법의 한계를 극복할 수 있는 개선된 자료포락분석법이 적용된다면 연구개발사업의 효율적 관리에 기여할 것으로 기대한다.
일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를 창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은 사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에 대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수 있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기 위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를 총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT 사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.
특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.
기술혁신을 통한 국가경쟁력 강화를 목적으로 연구개발 투자 규모가 증가하고 있으며, 투자 효율성에 대한 관심이 높아지고 있다. 기록관리 분야에서는 국가기록원이 2008년부터 국가연구개발사업을 주도하고 있다. 이에 본 연구는 2008년부터 2022년까지의 국가기록원 용역 연구과제 111건을 대상으로 수행주체, 성과, 주제 등의 측면에서 기록관리 분야 연구개발사업을 분석하였다. 분석 결과, 연구 수행주체는 중소기업, 연구성과는 학술발표가 가장 많았으며, 연구보고서의 성과와 실제 성과 간 일부 차이가 있었다. 연구 주제 측면에서 기록물 형태는 종이문서, 국가기록원 업무 중에서는 전자적 관리체계 구축, 기록관리 업무 과정과 연구과제별 중심단어 빈도 기준으로는 보존에 대한 연구가 주로 수행된 것으로 나타났다. 디지털 전환 관련 빅데이터 활용과 지능형 기술 개발의 측면에서는 111개 과제 중 9%인 10건이 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 연구 사업 종료 후에도 성과에 대한 사후 관리를 통해 연구개발사업의 효과성을 높여야 할 것이며, 연구 주제에 있어서는 보존 이외의 이관, 분류, 평가, 생산, 수집 등에 대한 연구와 디지털 전환에 대응하는 연구의 필요성을 확인하였다.
과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.
본 논문의 목적은 정보 시스템 개발 단계에서 3종(논문, 보고서, 과제)콘텐츠를 융 복합하여 정보 필터링과 시각화에 기반하여 연구자들이 이용하기 편한 국가R&D정보 내비게이션 시스템을 개발하는 것이다. 이전 단계인 정보 서비스 기획 단계에서 조사된 사용자 니즈 분석과 정보 시각화 요소를 반영하여 본 논문에서는 화면 프로토타입을 작성한 후 3종 콘텐츠에 대해 온톨로지와 RDF를 구축하고 정보 필터링과 시맨틱 검색 기술을 적용하여 정보 시스템을 개발한다. 정보 필터링을 위한 척도를 지수화하기 위해 본 논문에서는 R&D내비게이션 인덱스를 제안하여 구현하고,R&D 콘텐츠를 정보 시각화를 통해 종합적으로 검색할 수 있는 국가R&D정보 내비게이션 시스템을 개발하고, 개발된 시스템에 대해 100명을 대상으로 디자인 선호도 조사를 실시하고 실제 사용자 10명을 대상으로 사용성을 테스트한다. 디자인 선호도 결과도 85%가 긍정적으로 나타났고 사용성 테스트 결과 종합적으로 87.2점으로 시인성은 좋으나 향후 개인화 기능 개발이 더 필요하다고 조사되었다. 본 논문에서 제안되고 구현된 논문의 R&D 내비게이션 지수가 정량적 객관성을 제시하고 향후 다른 콘텐츠의 정보 필터링 지수 개발로 이어지길 기대한다.
최근 급속한 기술의 발전과 더불어 연구개발 산출물도 상당량 발생을 하고 있다. 종전의 데이터베이스 구축 방식으로는 방대한 산출물을 디지털 아카이브하기엔 많은 시간과 비용을 초래한다. 또한 기술 및 지식사회가 되어감에 따라 국가R&D보고서 콘텐츠도 다양한 전문서비스가 가능하도록 웹서비스 개발이 요구되고 이를 충족시키기 위해 전문서비스가 가능한 E-Book 형태로 가공하는 절차가 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D보고서의 E-Book을 정의하고 효율적인 가공절차를 수용하는 변환 모델 및 관련 시스템 구축에 대해 논의한다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
2010년 4월 20일, 반잠수식 시추선 Deepwater Horizon호가 폭발, 침몰하는 사고가 발생하였으며, 이로 인해 490만배럴(약 77.8만톤)의 원유가 미국 멕시코만으로 유출되었다. 이 사고로부터 1년 이상이 경과함에 따라 정부 측과 오염행위자 측의 각종 분석보고서와 사고로부터 얻은 교훈 등이 발표되고 있다. 본 연구에서는 미국 버락 오바마 대통령의 지시로 구성된 "Deepwater Horizon 기름유출과 원해 석유시추에 관한 국가위원회"의 최종보고서와 미국 해안경비대(USCG)와 미국 에너지 관리 규제 집행국(BOEMRE) 합동조사반의 중간보고서를 바탕으로 기름오염 사고 원인과 사고대응에 대한 측면을 중점적으로 검토 분석하였다. 또한, 분석결과를 토대로 우리나라 정부에서 유출구 봉쇄조치 지도감독 능력 강화, 현장소각과 임시방제정 프로그램의 도입검토 및 향후 미국의 연구개발성과에 대한 지속적인 모니터링 등 국가방제정책의 개선방안을 제시하였다.
최근 경제협력개발기구(OECD)보고서에 따르면 세계 교역량의 80%가 표준의 영향을 받고 있으며, 유럽연합(EU) 무역의 50%는 강제규격 인증을 요구하고 있다. 이로인해 각 기업과 국가들은 산업별 신기술에 대한 연구개발(R&D)과 연계하여 자신들의 신기술에 대한 표준창출과 이를 국제 표준화하는데 사활을 건 경쟁을 벌이고 있다. 즉, 기술표준은 생산비용 절감에서 시장지배 수단으로서 전 산업분야에 걸쳐 표준을 주도하는 집단이 시장을 지배하는 경쟁시대 관점에서 보다 적극적인 개념으로 이해할 필요성이 있다. 건설표준화는 건설R&D 성과 확산에 있어 중요한 역할을 수행하는 분야로 예측되며, 건설공사기준, KS표준 등에 반영되어 향후 글로벌 시장에서 경쟁력 강화를 위해 필수적인 전략이 된다. 그럼에도 국내 건설산업은 제조업에 비해 표준화 관련연구 및 정책적 관점의 분석이 상대적으로 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 건설R&D사업과 표준화의 연계 관점에서 성과에 따른 효과를 분석하기 위한 기준을 정립하고자 한다. 또한, 이를 기반으로 기 종료된 건설R&D과제 성과로부터 도출된 표준 산출물(Output)의 특성과 그에 따른 파급효과 분석을 통해 국내 건설기술표준화의 가치를 제고할 수 있는 기반을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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