본 연구에서는 기존에 개별 연구자나 프로젝트 차원에서 암묵적으로 행해지는 것으로 여겨지던 과학의 기획에 대한 방법론을 제시하고 이에 대한 실제 사례를 분석하였다. 과학기획은 기술기획과 달리 과학적 문제에 상대적으로 초점을 맞추어 연구개발 활동이 수행된다. 그 과정은 연구 분야의 정의, 동향분석, 역량분석, 과제 목표 및 전략 수립, 로드맵 제시를 거쳐서 이루어진다. 이러한 방법론을 적용한 천문우주분야 연구프로젝트의 사례를 통해, 실제 과학활동의 기획은 물론 세부적인 의사결정의 과정을 살펴볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 과학기획 방법론을 더욱 발전시켜 기관이나 국가차원에서 연구자원 배분의 합리성을 극대화하는 데에 기여할 수 있을 것이다. 특히 탈추격 국가로 이행하는 한국의 경우, 이를 통해 과학연구를 비롯한 응용 및 기술개발 연구에 대한 다양한 정보를 명시화하고 공유함으로써 국가 과학기술역량을 극대화할 수 있는 계기를 마련할 수 있을 것이다.
전 세계적으로 연구개발의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있으며, 우리나라의 경우 연구개발 투자액이 비약적으로 증가하여 왔다. 이에 따라 전략화된 연구개발 투자에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 분석연구는 KIGAM의 연구과제 추이를 파악하고자 수행하였다. KIGAM은 1976년부터 2011년까지 총 36년간 5,228과제에 약 1조 1,933억원을 집행하였다. 이를 할인율 5%를 적용한 2011년 현재가로 환산할 때 투입한 총 연구비는 약 1조 7,958억원이었다. 연구개발비는 1976년 8.85억원에서 2011년 1,176.0억원으로 약 132.9배 증가하였고, 2011년 현재가로 환산할 때, 1976년 48.82억원에서 약 24.1배 증가하였다. 1976년 28과제에서 2011년 189과제로 6.75배만 증가하였다. 지난 36년간 연구 추이 분석결과, 연구과제수에서는 5,228과제 중에서 광물자원(39.5%) > 지구환경(28.8%) > 국토지질(15.6%) > 석유해저(12.1%) > 정책분야(3.1%) 순이었고, 예산에서는 광물자원(33.1%) > 지구환경(25.6%) 석유해저(22.8%) > 국토지질(15.9%) > 정책분야(2.1%) 순이었다. 연구비 배분은 해당 분야의 정부 우선지원 분야 및 향후 유망 연구 분야를 반영하여 이루어지게 된다. KIGAM은 그간 KIGAM이 수행해온 연구과제 추이에 대한 충분한 이해와 함께 체계적인 분석결과를 활용한 미래 연구수행 포트폴리오를 마련하여야만 한다.
다가오는 21세기를 대비하여 많은 나라들이 정보와 지식을 확보함으로써 국제적 경쟁력을 갖추기 위해 노력하고 있다. 특히 지식의 공급원천인 기초과학에 대해서는 그 본질을 훼손하지 않으면서 기초과학을 국가경쟁력 강화에 어떻게 연계시키느냐에 초점을 맞추어 정책을 수립하고 있다. 21세기를 앞둔 지금 우리의 바람직한 기초과학정책의 방향은 우리의 현실을 바탕으로 한 실용적이면서, 기초과학이 지니는 특성을 충분히 감안한 것이어야 한다. 따라서 21세기 우리의 기초과학정책이 추구해야 할 목표를 다음과 같이 3가지로 설정하고자 한다. 첫째 지식의 증진, 둘째 과학기술인력의 양성, 셋째 경제성장과 삶의 질 향상에 기여이다. 이 세 가지 목표는 상호 독립적으로 존재할 수 없으며 상호 밀접하게 연계되어야 한다. 이 세 가지 목표를 달성하기 위한 추진전략은 다음과 같다. (ⅰ) 기초과학에 대한 지속적인 정부지원의 강화 : 기초과학에 대한 지원은 정부가 중추적인 역할을 담당해야 하며, 창의적 연구와 학제간 연구에 대한 지원을 강화하여야 한다. (ⅱ) 연구와 교육의 연계를 통한 과학기술인력의 양성에 기여 : 창의적이고 수준 높은 연구를 통해 훌륭한 과학기술인력이 양성되어야 한다. 지식기반경제 하에서 훌륭한 과학기술인력은 미래의 우리 나라의 성공을 좌우하는 요소가 될 것이다. (ⅲ) 국제적 연계의 강화 : 우리 나라의 SCI 점유율은 1%에 불과하다. 국제적 과학기술연계를 통하여 세계의 과학기술지식에 접근하고 협력의 이익을 얻을 수 있어야 한다. (ⅳ) 프로그램 위주의 지원방식과 분야별 지원방식의 병행 추진 : 기초과학에 사용될 수 있는 자원은 한정되어 있으므로 해당 분야의 특성과 경제 사회적 요구를 감안하여 분야별 우선 지원을 병행하여야 한다. 분야별 우선 지원을 위해서는 분야별 전망보고서가 작성되어야 한다. 그러나 분야별 우선 지원 분야의 도출 및 이의지원은 창의적 연구에 대한 보완적 개념으로 이루어져야 한다. 선진국의 경우에도 우선 지원분야에 대한 연구비 배분은 5-10%사이이다. (ⅴ) 성과관리를 통한 지원효과의 극대화 : 기초과학의 지원에 있어서 그 성과를 특정한다는 것은 쉬운 일이 아니지만 연구비 지원효과를 극대화하기 위해서는 프로그램 평가를 통해 성과관리를 하여야 한다. (ⅵ) 효율적인 혁신시스템의 구축 : 혁신시스템의 효율적인 운영이 매우 중요하다. 이를 위해서는 첫째, 연구부문과 산업부문을 연결시킬 수 있고, 새로운 분야를 담아낼 수 있는 유연한 분야분류체계를 정립하여야 하고, 둘째 연구결과의 효율적인 활용이 이루어져야 하며, 셋째 연구지원기관간 연계시스템의 구축을 구축하여야 한다.
본 연구는 e-러닝 시스템의 채택과 사용에 대한 사용자들의 의사결정 과정에 영향을 미치는 핵심 요인들을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 르완다의 고등 교육 기관에서 네 가지 독립 요인이 학생들의 e-러닝 시스템 만족도와 사용 의도에 영향을 미치는지를 검증하기 위해 UTAUT와 IS 성공 모델을 통합한 새로운 연구모형을 제안했다. 연구모델에 입각하여 설문지를 작성하고 르완다 대학교와 개신교 사회과학원 학생들의 설문조사를 통해 최종적으로 206개의 실증적 데이터가 수집되었다. 분석 결과에 따르면 사회적 영향을 제외한 성과기대, 노력기대, 촉진 조건 등 3개 요인은 e-러닝 시스템에 대한 학생들의 만족도 및 사용 의향에 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구는 대학 관리자가 학생들의 e-러닝 채택 및 사용에 영향을 미치는 핵심요인들을이해하고, 이들연구결과를르완다고등교육기관의 e-러닝 프로젝트 설계 및 추진 계획 수립에 반영할 수 있다. 궁극적으로는 르완다 정부가 학생 니즈 중심으로 올바른 e-러닝 교육정책을 수립하고 적절한 자원 배분을 계획하는 데 기여할 수 있다.
본 연구는 지역 농지자원의 효율적인 이용을 위해 경상남도 농경지의 이용구조의 변화요인을 분석하고 전망하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 전체 작물을 쌀, 하계 식량작물류, 하계 채소 및 특용작물류, 과일, 보리쌀, 동계 노지채소류, 동계 시설채소류의 7개 작물 그룹으로 구분하였으며, 이들에 대한 작물별 경작지 배분모형을 개발하여 추정하였다. 추정결과 자체가격과 재배면적 간에는 양의 상관관계가 존재하였으며, 대체가격에 있어서는 하계작물의 경우 쌀과 과일 등 모든 작물간에 경합관계가 존재하고 있으며, 동계작물의 경우, 노지 채소류와 시설채소류간에 경합관계가 뚜렷한 것으로 나타났다. 한편 재배면적의 자체가격과 농업노임에 대한 탄성치도 연도별로 추정하였다. 마지막으로 시나리오 분석 하에 경남지역 작물의 총재배면적은 2010년 15만 9천 ha에서 2020년에는 14만 3천 ha~15만 3천 ha에 이를 것으로 전망된다. 작물그룹별로 쌀, 기타식량작물류, 보리쌀은 재배면적의 감소가 예상되며, 하계채소 특용작물류, 과일, 동계노지채소류, 동계시설채소류는 재배면적의 정체가 예상된다.
한정된 수자원의 이용 및 관리로 매년 물 부족과 물 배분 의사결정 문제가 발생하고 있다. 50년간(1965~2014년) 수자원의 총량은 약 1.2배 증가한 반면 인구수 약 1.8배, 생·공·농업용수의 수요는 약 5배가 증가(국회입법조사처, 2018) 했을 뿐 아니라, 기후변화의 영향으로 인한 강수량의 변화와 지역별 편차가 커져 지속가능한 물관리 필요성이 증대되고 있다. 따라서 효율적인 물관리를 위해서는 관리부처가 분절되어 있는 물순환 계통의 데이터를 통합하는 것이 우선시되어야 하고 이를 통해 물순환 모니터링/평가/예측 기술을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 생활용수 물순환 계통 통합 DB를 정의 및 구축하였다. 도시의 관점에서 물순환 시스템을 순차적으로 물 유입(수원~취수장)/전달(정수장~급수지역)/유출(하(폐)수처리장~방류구)의 개념으로 설정하고 DB정의서를 마련하였다. 연구대상지는 가뭄이 장기화가 되고 있는 전라남도중 물순환 계통이 비교적 단순한 네트워크로 형성되어 있는 함평군 도시지역으로 선정하였다. 연구 기간은 총 5년(2017년 1월 1일~2021년 12월 31일)이고 일 단위 실계측자료 위주의 원자료를 구축하였다. 이를 이상치 탐지, 제거, 대체의 과정을 거쳐 품질 보정하고 정제된 시계열 자료에 대한 특성 분석을 하였다. 그 결과, 물순환 계통 내 주요 지점 간의 상관관계 및 지연시간을 통한 물흐름의 시계열적 특성을 파악할 수 있었으며 모형의 적합도를 판단하는 데 활용되는 통계량과 유의미하지 않은 잔차의 자기상관성을 볼 때 물 유입-전달-유출의 단기 예측을 위한 ARIMA(Auto-regressive Integrated Moving Average) 모형의 구축도 가능할 것으로 판단되었다. 다만 여름철 발생하는 방류량의 첨두값을 설명하기 위해서는 강우에 의한 불명수 발생으로 증가하는 방류량을 묘사할 수있어야 하므로 향후에는 물순환계통 외 해당 지역의 불명수(강우 효과)도 하수 방류량의 주요 입력 요인으로 추가 검토할 필요가 있다.
본 연구에서는 중소기업 R&D 투자 지체와 정부지원 보완이라는 문제의식에 기인하여 중소기업 기술지원정책과 기술경쟁력과의 관계를 실증 분석하였다. 분석 결과를 종합하면, 다음과 같이 두 가지의 결과를 도출할 수 있다. 첫째, 중소기업 기술경쟁력에 영향을 주는 기술지원정책은 기술 자금세제지원, 기술인프라지원 등 직접적인 R&D 지원정책이 기술경쟁력에 높은 영향을 나타냈으며, 기업특성에 따라 1차협력기업 5~49인(소규모 기업) 제조업의 특성을 가진 혁신형 중소기업이 기술지원정책과 기술 경쟁력간 긍정적 영향 관계가 높은 것으로 분석되었다. 결국 정책자금, 투자유치, 대출 확대 등으로 기술자금지원을 늘려야 하며 그 가운데서도 고성장 혁신형 중소기업 육성을 위한 전략적 R&D 자원배분과 연구인력지원 강화가 필요하다는 것을 시사점으로 제시하였다.
본 연구에서는 신기술 연구개발사업의 사전타당성 평가현황 및 개선방안에 대해 설명하였다. 농촌진흥청이 수행하고 있는 사전타당성 평가방법을 파악하고 이를 발전시킬 수 있는 방안을 모색하기 위해 국내외 여러 기관의 사전타당성 평가제도와 평가지표를 조사 분석하여 새롭게 사전타당성 평가지표를 구성하였다. 이렇게 하여 도출된 평가지표에는 기술성, 시장성, 사업성과 관련된 지표들이 새롭게 산출되었다. 이를 기본내용으로 설문지를 개발하고 응답내용을 통계처리하여 지표간의 비중을 설정하였다. 결과는 사업성이 가장 높게 나타났으며, 세부적으로 예산적절성, 신규성, 기술수요가능성, 상용화가능성의 타당성이 높게 나타났다. 이를 참고하여 사전평가지표의 운영프로세스에 대해 간략하게 제안하였다.
타당성평가란 개별적인 공공교통시설 개발 사업을 본격적으로 착수하기 위하여 구체적으로 해당 사업계획을 수립하거나 기본설계를 추진하는 단계(이와 유사한 계획 또는 설계를 포함한다)에서 해당 개별사업을 대상으로 실시하는 것을 말한다. 주어진 자원을 효율적으로 배분하기위해 대안들에 대한 편익하고 경제성을 분석하여 최적의 대안을 산출하는 것을 말한다. 본 논문에서는 SOC평가체계의 중요한 부분인 타당성평가에서의 여러 요소들에 관한 연구방향과 미국일본의 사례분석을 제시한다. 기존의 비용편익분석과 더불어 미국, 일본의 평가기준을 살펴보았도 기존의 전통적인 통행시간 절감, 사고감소에 따른 편익뿐만이 아니라 사회적, 문화적 항목의 편익 등에 대한 연구가 활발하게 이루어 지고있음을 보였다. 특히, 존재가치, 집중효과 의 분석을 통하여 지역사회에 프로젝트가 미치는 영향을 사회적인 관접에서 계량화하는 노력들이 이루어 지고있어 이에대한 연구와 계량화에 대한 심도있는 연구가 필요하다.
구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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