1. 현 황
가. 국내외 과학기술정책 의사결정 정보분석 지원 시스템 현황
과학기술정책은 과학 기술 연구기관의 정비·보강, 연구비 조달·원 조, 연구자의 생활 보장과 연구·사상의 자유화, 과학기술교육의 진흥 과 연구자의 양성, 과학 기술 연구에 관한 정보 수집 및 제공, 연구 자 교류의 원조, 과학기술 지식의 보급·계발, 과학기술 연구성과의 응용 촉진 등을 목적으로 한다.
과학기술정책 의사결정을 지원하기 위해서는 과학기술 동향 모니 터링, 기술예측, 관련 인프라(연구기관, 인력, 장비, 정보, 제도 등) 및 R&D의 기술, 사회, 경제적 파급효과 등의 성과 등에 관한 분석정보 의 지원이 필요한데, 방대한 과학기술정보를 이용하여 분석의 객관 성을 높이고, 신속한 의사결정을 지원함으로써 전문가의 직관적 분 석의 보완이 필요하다.
이러한 과학기술정책을 위한 과학기술 정보기반 분석지원 시스템 은 국내에서는 아직 정착되어 있지 못하나, 미국, 유럽, 일본 등 선진 국에서는 활발이 연구되고 활용되고 있다.
최근 정보와 지식의 폭발적인 증가, 인터넷과 IT 기술의 발달로
어떻게 하면 핵심적인 정보를 찾아내고 그러한 지식이 어떻게 발전 할 것인지에 대한 연구의 일환으로 WEB/DB mining 등의 다양한 연구가 진행되고 있다. 이를 위해서 과학기술 지식정보의 구조화작 업 등이 큰 관심을 끌고 있으며, 나아가서 이러한 지식을 디지털화 하고 계량화해서 새로운 지식을 창출하는 방법들인 informetrics, technometrics 등의 분야도 연구 결과가 빠르게 나타나고 있을 정도 이다.
일본 과학기술정보센터인 JST, 대만정보센터인 STIC 등에서는 정 보 분석 부문의 역량을 강화하기 위해서 예산과 인력을 크게 증가하 고 있으며, 미국에서는 NSF, CIA 등의 수많은 기관에서 국가 차원 의 과학 기술 및 혁신 정보의 전략적 분석에 많은 투자가 집중되고 있으며, 각 대학에서 시스템화를 통한 차세대 정보 분석 연구에 몰 두하고 있다. 유럽에서는 과학기술문헌정보와 웹 문헌정보의 동시인 용분석을 통하여 첨단 연구 및 전략 연구 주제를 선정하기 위한 체 계적인 과학 기술 예측 분석 기법을 개발하는 영국 Science Foresight Project, e-Science 환경에서 새로운 웹기반 과학기술지표 를 구축하고 이러한 정보를 웹포털로 서비스하는 것을 목적으로 영 국, 네덜란드, 스페인 등의 과학기술정보센터가 공동으로 연구하는 WISER(Web Indicators for Science, Technology & Innovation Research) Project 등이 진행 중이다. 프랑스 과학기술정보기관인 INIST는 연구개발 전략 및 의사결정을 최적화하고, 기술시장을 모니 터링하고, 과학기술의 발전을 지속적으로 유지하기 위하여 다음과 같은 서비스를 실질적으로 수행하고 있다.
<그림 4-1> INIST의 서비스 Science, Technology & Innovation (STI)
Watch Service ⇒
∙ Subject reviews
∙ Statistical analyses
∙ Informetric analysis
∙ STI monitoring
나. 주요 기관별 연구개발 동향
1) Georgia Institute Technology(미국)
Georgia Institute Technology의 Technology Policy &
Assessment Center (TPAC)에서 1990년도 초부터 TOA(Technology Opportunity Analysis)에 대한 연구를 진행하고 있다. TOA는 출판 물, 특허, 인용, 프로젝트 데이터베이스의 초록에서 특별한 기술혁신 의 전망에 관한 유용한 정보를 추출할 수 있다는 전제하에 개발되어 왔다. DM기반의 Bibiometric Analysis와 모니터링으로 구성된다. 특 허와 기술문헌에 대한 Bibliometric Analysis를 통해 Citation pattern 과 Interaction pattern을 파악/분석하여 (국가)전략기술 및 개별기술 의 분석을 수행하며, 또한 주기적인 분석 시스템의 구축으로 모니터 링을 실시한다. 특히, 이러한 모니터링 분석결과와 전문가 의견, 시장 과 기술상황을 종합적으로 파악하여 R&D 및 정책결정 주체에게 상 시적으로 전달해 주는 기능을 수행한다.
궁극적으로 TOA가 추구하는 목표 기능은 다음과 같다.
․요소기술 및 요소기술간 연관관계 추적
․기술 개발 주체 및 국가별 분포의 파악
․시계열별 핵심기술의 트랜드 분석
․연구 윤곽의 파악을 통한 조직의 강점과 약점 분석
2) DTIC(Defense Technical Information Center) (미국)
DoD 산하 조직으로 10개 분야별 IAC(Information Analysis Center)를 운영하고 있다. 상시적으로 국방 관련기술 모니터링하여 DoD에 제공한다. R&D의 효율성, 시급한 연구분야 및 불필요한 연 구를 방지한다.
3) 미국과학원(AAAS : American Association for the Advance ment of Science)- Eureka Alert (미국)
19개 전문 S&T 분야별로 Eureka Alert 시스템이 구축되었다. 연 구기관, 대학, 정부부처 및 기업에 관련된 동향정보를 실시간으로 제 공한다. 연간 분야별 정기 컨퍼런스 개최하고 전문가 의견 수렴한다.
4) CHI Research, Inc. (미국)
1968년도에 설립되어 과학기술분석 및 평가를 위한 지표개발과 연 구에 많은 노력을 견주 하였다. 특허 DB, 과학-특허 연계 DB, 투자 DB 등과 같은 과학기술정보를 통해 기업․정책․투자 컨설팅을 수 행하는 민간 기업으로 정보분석의 어플리케이션 기술개발에 치중하 고 있다. 특히, 1970년대 초반에 미국 NSF와 공동으로 세계최초의 국가수준의 과학기술평가를 위한 Bibliometrics 기반의 지표를 개발 하였다. 1980년도에 CHI는 기술문헌 인용분석(Science citation
analysis)과 특허 인용분석특허(Papent citation analysis)를 통해 경 쟁기술의 비교분석, 기술발전분석, 산업기술분석 등의 심층적이고 전 략적인 분석기능을 수행해 오고 있다.
5) Ein Unternehmen der Austrian Research Centers(ARC) (유 럽 : 오스트리아)
1970년대부터 데이터마이닝에 대한 연구를 진행하였고, 현재는 웹 정보 기반의 STES(Science-Technology- Economy System)를 위한 지표개발과 개발된 지표의 비 웹정보(Non Web data) 상에서의 유효 성을 검증하는 EICSTES (European Indicators, Cyberspace & the Science-Technology-Economy System) EU공동프로젝트에 참여하 고 있다. 동시발생메트릭스기법(co-occurrence matrix)을 이용한 기 술 예측 및 분류에 이용될 수 있는 BibTechMon 시스템을 개발하였 다. 상기 BibTechMon 시스템의 주요 기능은 기술평가, 기술예측, 전 략기술도출 등의 기능을 수행하고 다각적인 Visualization을 구현하 여, 전략기술 및 개별기술 분석과 모니터링 기능을 통한 전략적 기 술개발 지원을 수행하고 있다.
6) Leiden University (유럽 : 네덜란드)
Leiden University의 CWTS(Center for Science & Technology Studies)에서 1970년대 중반부터 국가 과학기술의 수준평가 및 성과 관리를 목적으로 Bibliometric Analysis 방법과 평가지표를 개발하였 다. 또한 상기의 분석과 평가를 위해 CWTS는 독자적인 구조화된
데이터베이스(CWTS scientific addresses database)를 구축하였고, 이를 토대로 국가 연구결과물(연구보고서, 논문, 특허, conference 발 표자료 등)의 일원화된 관리와 성과분석의 체제를 구축하였다. 이러 한 지표를 기준으로 네덜란드는 연구주체별(대학, 연구기관, 연구인 력 등) 평가를 주기적으로 발표하고 있으며, 또한 국가 연구개발의 전략적 정책수단으로 활용하고 있다.
7) INIST(유럽 : 프랑스)
1988년부터 다년간 구축된 DB를 활용하여 국가차원의 과학기술모 니터링 및 조기경보기능(developing S&T watching) 기능을 강화한 다. 국가 R&D 결과 및 기술개발의 확산 및 이전을 도모한다. 국가 차원의 과학기술모니터링 및 조기경보기능의 수행하여 국가 R&D 기획에 결과를 반영한다. 국내외 과학기술정보 네트워크를 구축한다.
8) NISTEP-과학기술동향분석센터 (일본)
100여명의 전문가가 참여하고 있고, 사업비는 20억엔 규모이 다. 현재 기술동향 모니터링 및 미래기술예측을 수행하고 있다.
Technometrics 기법을 활용하여 연구개발 우선순위, 사전기획 등의 기초자료로 활용하고 있다. (예 : 급부상하는 기술영역조사 등)
2. 문제점
정보 조사 및 분석단계에 소요되는 시간과 비용이 전체 연구 활동 의 약 40%를 차지하고 있다. 미국 과학재단(NSF)의 조사 결과에 따
르면, 첨단 분야의 연구 개발자들이 정보를 조사하고 기술 현황을 분석하는데 소요되는 시간과 비용이 전체 연구 활동의 약 40%에 이 르고 있다고 한다. 따라서, 정보를 효율적으로 활용하는 방법, 정보를 통해서 임무에 적합한 지식을 찾아내는 일이 점점 중요해지고 있다.
과학기술정책 활동의 경우도 이와 유사할 것으로 추정된다.
과학기술정책 의사결정에 있어서 국내외 과학기술정보 및 통계에 입각한 신속하고 객관성이 높은 실시간 분석정보 및 지표의 제공이 필요하다. 과학기술정책 의사결정자 측면에서는 시간과 노력이 많이 소요되는 기술동향분석, 기술예측 및 성과평가 등에 있어서 이를 획 기적으로 단축시키면서 객관성 높일 수 있는 도구가 필요하다. 정제 되고 구조화된 과학기술정보를 분석하여 과학기술이 미치는 파급효 과 메커니즘, 인과관계, 피드백 시뮬레이션, 국제간 과학기술격차 등 의사결정을 위한 지표로 활용할 수 있는 실시간 지원 인프라가 필요 하다.
그러나, 국내에서는 아직 이러한 분야에 대한 체계적인 연구가 진 행되지 않고 있으며, 그 어느 때보다고 효과성과 효율성이 요구되는 정책의사결정에 있어서 이러한 도구의 필요성이 시급한 실정이다.
고급 분석 정보의 인프라 지원체제 구축을 통해 국가 과학기술혁 신 활동의 생산성을 제고하여야 한다. 연구 개발 활동 단계에서 많 은 시간과 비용이 수반되는 기술 동향 분석 및 R&D 성과의 사업화 를 위한 경제적 성과예측정보 및 산업 시장 분석 정보를 공동 활용 하는 지원 체제 확립이 필요하다. 특히, 국가 차세대 성장동력산업의 핵심 기술 개발을 효과적으로 지원하기 위한 전문적인 정보분석 및 제공이 효율적으로 이루어져야 할 것이다.
<그림 4-2> STI(Science,Technology&Innovation) Policy Decision-supporting System