본 연구는 오픈사이언스 연구환경 변화가 가속화되면서 데이터 공유의 새로운 채널로 인정받고 있는 데이터 출판에 대한 국내 연구자의 경험과 인식을 조사하고자 수행되었다. 문헌조사와 국내 과학기술분야 5개 정부출연연구기관 연구자와 GeoAI 데이터학회 회원을 대상으로 설문조사를 실시하여, 데이터 출판에 대한 인식 정도를 측정하였다. 연구결과, 국내 연구자들은 데이터에 대한 설명제공, 데이터로의 안정적 접근, 인용, 동료심사를 통한 품질확인을 데이터 저널의 장점으로 인식하였으나, 연구실적으로써의 데이터 논문 인정에는 낮은 인식수준을 보였다. 또한 데이터 상세설명, 메타데이터 기술, 영구식별기호 부여 순으로 데이터 출판 속성을 인식하고 있었으나 리포지터리에 데이터 제출과 동료심사에 대해서는 상대적으로 낮았다. 데이터 출판 촉진 요인으로 데이터 논문작성과 리포지터리 연계를 지원하는 투고심사시스템 개발과 데이터 인용을 지원하는 리포지터리 개발의 필요성이 확인되었다. 국내 연구자들의 데이터 출판 경험과 인식은 향후 데이터 출판 서비스와 인프라 구축을 위한 중요한 기초가 될 것이다.
과학지식 생산 유통의 투명성, 효율성, 신속성을 제고하기 위하여 새로운 학술 출판 모델이 시도되면서, 동료 심사 이력의 검증과 개방을 위한 피어 리뷰 플렛폼도 활성화되고 있다. Publons는 3백만명 이상의 전 세계 연구자들의 동료 심사 이력을 추적해 검증하고 공개할 뿐 아니라 업적으로 인정하기 위한 글로벌 플렛폼이다. 본 연구는 Publons를 활용해 국제 학술지 심사 위원으로 활동하는 국내 대학 소속 연구자 579명을 선별해 동료 심사 활동을 분석하였다. 분석 결과 첫 번째, 국제 학술지에서 활발한 심사 활동을 하는 국내 연구자는 공학, 의약학 분야에 많으며, 대부분의 분야에서 높은 국제 학술지 출판 실적을 보유한 조교수급 이상의 교수들인 것으로 나타났다. 두 번째, 모든 학문 분야에서 극단적으로 높은 심사 논문수를 보이는 소수의 심사자가 존재하였으며, 심사자의 신분, 나이, 국적에 따라서 심사 논문수와 심사 보고서 길이에 유의미한 차이는 존재하지 않았다. 마지막으로 심사자의 심사 논문수와 SCI 급 출판 논문수 사이에는 약한 상관성(r = 0.311)이 존재했지만, 많은 연구실적을 보유한 연구자가 그만큼 많은 국제 학술지 심사 활동을 한다고 말하기 어려운 것으로 분석되었다.
본 연구는 성숙도 모델 개념을 활용하여 디지털 전환 성과를 측정할 수 있는 지표 개발을 시도하였다. 디지털 전환을 위해서는 단순한 서비스 개선이 아니라 조직, 업무 변화까지를 고려할 필요가 있다. 여기서는 우리나라의 대표적인 과학기술정보서비스 기관인 KISTI의 디지털 전환 측정을 위한 모델 개발을 목표로 하였다. KSITI는 이미 디지털 전환을 위한 BPR 작업을 수행한 바 있으며, 성숙도 모델 개념을 차용하였다. 단, BPR에서는 해당 결과를 측정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 성숙모 모델을 기반으로 디지털 전환을 측정할 수 있는 지표를 개발하였다. 지표개발은 모델 개발과 평가 두 가지 방법으로 수행하였다. 모델 구성을 위한 사례는 기존 KISTI에서 수행한 관련 연구, 다양한 국내·외 사례를 통해 이루어졌다. 검증 전 모델은 대분류를 기준으로 기술(37개), 데이터(45개), 전략(18개), 조직(인력)(36개), (사회적)영향력(14개)이었다. 검증 후에 최종 모델은 기술(20개/17개 지표 탈락), 데이터(36개/9개 지표 탈락), 전략(18개/유지), 조직(인력)(30개/6개 지표 탈락), (사회적)영향력(13개/1개 지표 탈락)으로 구성되었다.
2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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