It is becoming more and more difficult to cope with new knowledge and technology required by society by the efforts of one person or organization according to the development of science and technology. As a method to overcome this, collaborative research is becoming important.
This tendency is increasing in the government R&D projects as well, and the `A’ test research institute, which is the subject of this paper, is also increasing a collaborative research. The purpose of this study is to analyze the network characteristics among the participating researchers in the government R&D project conducted by the institution A, and to ascertain how the network characters of the researchers actually affect the financial performance of the team.
The results of the analysis show that `closeness centrality’ and `degree of centrality’ contribute positively to the financial performance of the team. On the other hand, `betweenness centrality’ and `eigenvector centrality’ have a negative effect on the financial performance of the team because they are not directly related to financial performance.
Keyword：Social Network Analysis, Network Centrality, R&D Project, Collaborative Research, Financial Performance
Journal of Information Technology Services https://doi.org/10.9716/KITS.2019.18.4.083
R&D 조직 내 연구자 네트워크 특성과 연구성과간의 관계에 관한 연구
한신호*․이상곤**
A Study on the Relationship between Network Characteristics of Researchers and R&D Performance in R&D Organization
Shin Ho Han*․Sang Kon Lee**
Abstract
Submitted：August 1, 2019 1stRevision：August 12, 2019 Accepted：August 18, 2019
* 한국기술교육대학교 산업경영학과
** 한국기술교육대학교 산업경영학과 교수, 교신저자 韓國IT서비스學會誌
第18卷 第4號
2019年 10月, pp.83-95
84 Shin Ho Han․Sang Kon Lee
1. 서 론
정보통신 기술의 급속한 발전으로 사회변화가 가속화되고 있으며 이러한 변화의 속도에 따라 과 학기술의 변화 또한 점점 더 빨라지고 있다. 4차 산업혁명이나 인공지능, 빅데이터 분석 등의 기술 은 이러한 변화를 더욱 가속화시키고 있으며 사회 적 이슈를 해결하기 위한 기술개발 연구에 있어서 도 기존의 단독연구 형태에서 이제는 여러 연구자 들이 하나의 연구주제를 놓고 함께 연구하는 공동 연구 형태가 활발해지고 있다. 이러한 공동연구의 증가는 연구비용의 증가, 커뮤니케이션과 출장 등 이동 비용 감소, 분야 간 상호교류에 의한 진보, 특정 분야에서의 전문가 협력 필요성 증대, 학제 적 분야의 중요성 증가, 연구 협력을 활성화시키 는 다양한 정치적 요인 등에 의해 점점 더 활성화 되고 있다(Katz and Martin, 1997).
우리나라의 경우 기술개발을 통한 제조업의 경 쟁력을 바탕으로 지금까지 성장해 온 산업적 특성 을 가지고 있으며, 기술개발의 재원은 상당 부분 을 정부의 연구개발 예산이 담당해 오고 있다. 우 리 정부의 연구개발사업 지원규모는 2009년 12.3 조 원에서 2018년 19.7조원으로 꾸준히 증가하여 왔으며(이경재, 2018), 이는 반도체, 디스플레이, 이차전지 등 전기전자분야 국내기업의 글로벌 경 쟁력을 확보하는 기초가 되어왔다.
본 연구에서는 국내의 다양한 연구중심 기관들 중에 산업의 하부구조로서 기업의 제품에 대한 시 험과 인증을 주요 업무로 하고 있는 시험연구기관 을 대상으로 조직 내부에서 형성된 정부R&D 사 업을 수행하는 연구자들 간의 네트워크 특성을 분 석해보고 기관의 경영실적에 어떠한 영향을 미치 고 있는지를 분석하였다.
일반적으로 국내 시험연구기관은 기업들의 개 발·생산한 소재/부품/제품에 대하여 물리·화학적 분석, 성능평가, 안전성 검증 등의 업무를 수행하 고 국내외 기술표준 활동을 통하여 국내 소비자 안전 확보, 기업의 기술경쟁력 향상, 수출 지원 등
의 업무를 수행하고 있다. 시험기관이 수행하는 정부R&D 사업의 주요 테마는 기업과의 공동연구 를 통한 다양한 수요기술 개발, 새로운 소재와 제 품에 대한 시험방법의 개발과 국내 표준화 활동에 대한 내용들이 대부분이며, 시험기관들마다 차이 는 있지만 연간 총 100～300억 원 정도의 규모로 정부R&D 사업을 수행하고 있다.
본 논문은 분석대상으로 삼은 ‘A’ 시험연구기관 (이하 ‘A기관’으로 칭함)에서 수행한 정부R&D 사업 을 통해 형성된 연구자 네트워크의 특성을 SNA (Social Network Analysis, 사회관계망 분석)기 법을 이용하여 분석해보고 이러한 연구자의 네트 워크 특성들이 연구자가 속한 부서의 업무성과에 어떠한 영향을 미치고 있는지 확인해 보았으며 결 론으로 보다 더 의미 있는 연구를 위해 향후 보완 되어야 할 사항들에 대한 의견을 제시하였다.
2. 이론적 배경
2.1 SNA 개요
SNA(Social Network Analysis, 사회관계망 분 석)는 특정한 사람, 그룹 또는 조직이 서로 관계 맺 는 구조를 파악하는 일련의 연구방법을 말한다(박 영섭 외, 2010). SNA 분석은 사회학, 경제학, 경영 학을 비롯한 사회과학 분야뿐만 아니라 물리학, 의 학, 생물학 등의 자연과학 분야에서도 최근 많은 주 목을 받고 있다. 또한 정보통신기술 및 인터넷서비 스의 발달로 인한 데이터의 증가 및 축적은 실무적 으로도 네트워크 데이터의 활용 기회를 증대시키고 있다(곽기영, 2014).
2.2 네트워크 중심성
SNA를 수행할 때 네트워크 관계도(소시오그램) 만으로 모든 정보를 얻을 수는 없으며 개별 액터 들의 특성을 파악하기 위해서 사용하는 지표로 중 심성(centrality) 개념이 있다. 네트워크 관점에서
A Study on the Relationship between Network Characteristics of Researchers and R&D Performance in R&D Organization 85
연구자 주요 내용
Kahn, 1990 동료들과 의미있는 사회적 관계를 보유하게 되면 개인의 심리적 존재감을 높이고 작업 참여의 적극성을 고취시킴 Higgins and
Kram, 2001
사회적 네트워크의 다양성과 강도가 낮은 개인들은 높은 사회적 네트워크의 개인들보다 직무만족도가 낮음 Seibert et al.,
2001
네트워크 구조는 사회적 자원과 연관성이 있으며 개인의 커리어에 영향을 미침
Chung et al.,
2009 지식산업분야에서 네트워크의 위치, 구조 등이 업무성과에 미치는 영향 연구 Carboni and
Ehrlich, 2013
사회네트워크 관점에서 팀 특성과 개인관계에 따른
개인성과의 영향력 연구 문성구, 김인재,
2018 네트워크 중심성과 연구 생산성 간의 상관관계 연구
<표 1> 네트워크와 개인의 성과 관련 연구 중심성 지표가 높을수록 다른 액터들보다 정보습
득에서 유리한 위치에 존재하게 되며 이러한 위치 적 강점은 네트워크 내에서 다른 액터들에 대하여 영향력을 발휘하게 되는 힘(power)이 된다.
네트워크 중심성 중 주로 사용하게 되는 지표로 연결중심성(degree of centrality), 근접중심성(clo- seness centrality), 매개중심성(betweenness cen- trality)이 있으며, 중심성 개념의 확장된 지표로 아 이겐벡터 중심성(eigenvector centrality)이 있다.
연결중심성은 하나의 액터(연구자)가 다른 액터 들과 얼마나 많은 연결관계를 가지고 있는지를 표 현하는 지표로 많은 연결관계를 가진 액터일수록 높은 수치를 나타내게 되며 연결관계가 많은 액터 는 네트워크 내에서 중요한 존재로 인식된다(곽기 영, 2014).
근접중심성은 네트워크 내에서 가장 적은 경로 로 다른 액터들과 근접해 있는 정도를 표현한다.
즉 전체 네트워크 구조에서 액터가 중심에 위치하 게 되면 독립성이 높아지게 되고 전체 네트워크 내에서 협상과 조정 역할을 수행하게 되며 이를 통해 파워를 얻게 된다(곽기영, 2014).
매개중심성은 액터가 네트워크 내 액터쌍 간의 최단 경로상에 위치하는 정도(횟수)로 측정하게 되 며 네트워크 내에서 정보 교환이나 자원 흐름에 대 한 통제능력을 나타내는 지표이다(곽기영, 2014).
마지막으로 아이겐벡터 중심성은 연결된 액터의 개수가 아닌 연결된 액터가 얼마나 중요한지를 함 께 고려할 수 있는 지표로 아이겐벡터 중심성이 높다는 것은 중요한 네트워크에 연결되어 있어 액 터의 영향력이 커지는 것을 의미하게 된다(곽기영, 2014).
2.3 네트워크와 업무성과
조직 내에서 형성된 네트워크로부터 연구자 개 인의 네트워크 특성이 개인 및 조직의 성과에 미 치는 영향에 대해서는 다양한 연구들이 있다. 개 인적 성과와 관련해서는 네트워크 특성이 개인의
직무만족도, 업무몰입, 동기부여 등에 긍정적 영향 을 주는 것으로 다양한 연구가 진행된 바 있다.
일반적으로 좋은 네트워크를 형성한 개인은 자 신의 네트워크 자원을 활용하여 본인의 업무성과 를 높이는데 적극적으로 활용할 수 있으며, 이러 한 네트워크 강점이 개인의 업무성과에 긍정적으 로 작용하는 것으로 해석되며, <표 1>에서와 같 이 대부분의 연구에서 네트워크와 개인의 성과는 서로 긍정적인 관계를 형성하고 있는 것으로 나타 난다.
반면 개인의 네트워크와 조직의 성과에 관한 연 구는 조금 다른 양상을 보이고 있는데 개인의 네 트워크 특성이 조직의 성과에 긍정적인 기여를 한 다는 연구와 부정적인 영향을 미친다는 연구가 모 두 존재한다. 긍정적인 효과를 미친다는 연구에서 는 조직 구성원의 네트워크 수준 증대는 조직 전 체의 성과로 귀결된다고 한 연구(서인석, 2017), 밀도가 높은 네트워크일수록 경영성과가 높아질 수 있다는 연구(Coleman, 1988) 등이 있으며, 반대로 조직성과에 부정적인 영향을 준다는 연구로는 네 트워크 중심성이 개인 성과에는 긍정적인 영향을 주지만 조직성과에는 부정적인 영향을 미친다고 한 연구(Sparrowe et al., 2001) 등이 있다.
86 한신호․이상곤
[그림 1] 연구모형
연구자 주요 내용
김문석, 박호철,
2010 조직구성원의 네트워크 특성과
조직성과(심리적 지표)의 관계 연구 서인석, 2017 조직구성원의 네트워크 특성과
직무성과에 관한 연구 Feeley and
Barnett, 2017 중심성이 높을수록 조직몰입이 높아지고 이직의도를 낮춤 Sparrow et al.,
2001
네트워크 중심성은 개인 성과에는 긍정적 영향, 조직성과에는 부정적 영향을 미침
<표 2> 네트워크와 조직성과에 관한 연구사례
이렇게 개인의 네트워크 특성이 조직성과 측면 에서 긍정과 부정의 효과가 혼재하는 것은 조직성 과로 어떠한 지표를 설정하느냐에 따라 서로 다른 결과가 도출되기도 하고, 개인의 관점에서 긍정적 이었던 연구자의 네트워크 특성이 조직의 관점에 서 보게 되면 개인의 업무 몰입에 부정적인 영향 으로 작용하게 되어 오히려 해당 조직의 성과에 부정적으로 작용하기 때문인 것으로 해석된다.
본 연구에서는 조직의 다양한 성과 중에서 기존 에는 수행하지 않은 개인이 속한 소속부서의 재무 적 성과를 조직의 업무성과로 설정하여 분석을 실 시하였다. 그동안의 연구는 주로 정성지표 또는 설문결과를 이용한 성과분석이 주를 이루고 있어 객관성 측면에서 다소 의문을 가질 수 있으나 본 연구는 일반적으로 기업에서 가장 많이 활용하는 성과평가 지표들인 매출액과 매출증가율 지표를 활용한다는 점에서 이러한 주관성을 최대한 배제 하고 실무 관점에서 보다 현장에 근접한 연구결과 로 볼 수 있다는 점에서 그동안의 연구와는 차별 성을 가지고 있다고 할 수 있다.
3. 연구방법
3.1 연구모형
본 연구는 A기관에서 수행한 정부 R&D의 개 별 과제 참여연구원 정보를 활용하여 네트워크 데
이터를 추출하고 이들로부터 산출한 네트워크 중 심성 지표를 이용해 조직 내에서 개인의 네트워크 특성을 분석해보고 소속된 부서의 재무적 성과와 의 관계를 분석해보는 것이 주요 연구주제라고 할 수 있다. 이를 위해 독립변수는 네트워크 중심성 지표, 종속변수는 부서별 재무지표로 설정하여 분 석을 수행하였다.
3.2 연구절차
본 연구에서는 분석 대상인 A기관에서 2013～
2017년 간 수행한 정부R&D 사업으로부터 각 사업 에 참여한 연구원들의 정보를 추출하였다. 사업리 스트와 참여연구원 정보는 국가과학기술지식정보 서비스(NTIS)에서 해당 기관명으로 수행한 정부 사업을 검색하여 확보하였으며 사업리스트와 참여 연구원으로 구성된 2-mode 매트릭스를 구성하여 최종적으로 참여연구원들만으로 구성된 1-mode 매 트릭스를 만들고 이 자료를 활용하여 네트워크 분 석을 실시하였다.
5년 동안 수행한 과제는 총 391건으로 검색되 었으며, 이중에서 단독과제이거나 연구개발 성격 이 아닌 과제들은 대상에서 제외하여 총 168개 과제를 최종 분석대상 과제로 선정하였다. 업무성 과는 대상 기간 동안 참여연구원이 소속된 팀의 5 개년 평균 매출금액과 평균 매출증가율을 사용하 였으며, 과제에 참여한 연구원의 숫자는 총 321명 으로 집계되었고 이름은 모두 코드명으로 변환하 였다.
R&D 조직 내 연구자 네트워크 특성과 연구성과간의 관계에 관한 연구 87
[그림 2] NTIS 검색화면(上) 및 참여연구원 1-mode 매트릭스(下)
(a)
(b)
[그림 3] ucinet(a) 및 netdraw(b) 실행화면
본 연구에서는 다양한 네트워크 분석 프로그램 중 ucinet 6.638을 사용하여 분석을 수행하였으며, netdraw 2.161 프로그램을 통해 네트워크 이미지 를 구현하였다.
4. 연구결과
4.1 기초통계
연도별 과제 수행건수는 최소 20건에서 최대 45 건, 평균적으로 33.6건의 과제를 수행하고 있는 것 으로 분석되었다. R&D 성격의 수행과제들만 분석 대상으로 하였기 때문에 실제 수행한 과제 수에 비해 적게 집계가 되었으며 과제 평균 규모는 2～
3억 대가 대부분이었고 최소금액은 1,987만원, 최 대금액은 53억 원이었다. 그리고 1개 과제당 평균 6.63명의 연구원이 참여하고 과제를 수행하였으며, 과제별로는 최소 2명에서 최대 38명까지 공동으로 진행한 과제가 있었다.
연도 건수 비중
(%) 평균금액
(원) 평균인원
(명) 2013 45 26.8 258,057,400 6.04 2014 41 24.4 255,228,732 6.10 2015 26 15.5 180,287,808 6.69 2016 36 21.4 204,582,778 6.28 2017 20 11.9 366,917,200 9.60 전체 168 100 246,831,952 6.63
<표 3> 정부R&D 관련 수행건수
한편 수행한 과제의 기술분류에 따라 상위 빈도 수를 나타내는 분야는 ‘기계 > 요소부품’ 분야가 가장 높은 비중을 차지하고 있으나 8건(4.8%)에 불과해 전체 168건에 비하면 크지 않은 비중을 나 타내고 있어 A기관에서 수행하는 정부과제는 다양 한 기술 분야에서 이루어지고 있음을 확인할 수 있 었으며, 5년간 수행한 과제의 기술 분야는 ‘과학기 술표준분류체계’ 중분류 수준에서 59개 분야에 이 르는 것으로 확인되었다.
88 Shin Ho Han․Sang Kon Lee
[그림 4] 연구자 네트워크 관계도
순위 코드 분야
빈도 비중(%)
대분류 중분류
1 EA03 기계 요소부품 8 4.8
2 EH09 환경 환경보건 7 4.2
3 EA07 기계 에너지
/환경기계시스템 6 3.6
3 EB01 재료 금속재료 6 3.6
3 EC05 화공 정밀화학 6 3.6
3 LC04 보건의료 치료/진단기기 6 3.6 3 LC14 보건의료 의료기기안전관리 6 3.6
4 EA08 기계 산업/일반기계 5 3.0
4 ED01 전기전자 광응용기기 5 3.0
4 ED03 전기전자 중전기기 5 3.0
4 ED06 전기전자 가정용기기
/전자응용기기 5 3.0
4 LB04 농림수산식품 농화학 5 3.0
4 NC05 화학 고분자화학 5 3.0
<표 4> 과제의 기술 분류 빈도
4.2 분석기관의 연구자 네트워크
네트워크 분석을 위해 ucinet 6.638 프로그램을 사용하여 참여연구원들 간의 네트워크 분석을 실 시하였으며 netdraw 2.161을 사용하여 네트워크 관계도를 이미지로 생성하였다.
[그림 4]의 네트워크 관계도는 시인성을 높이기 위해 A기관의 업무분야를 역학(Blue), 화학(Red), 의료(Yellow), 전기(Green), 기타(black)로 분류하 고 색상을 달리 지정하여 구분하였다. 분포된 형태 를 보면 동일분야들끼리 서로 근접해서 모여 있으 며 일부에서 역학-화학, 화학-의료, 전기-화학 등 과 같이 과제수행에 있어서 서로 다른 분야의 연구 자들이 공동으로 과제를 수행하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 전체적인 네트워크의 중심은 화학 분 야의 연구자들이 자리하고 있음을 본 관계도를 통 해 알 수 있다.
관계도와 함께 연구자 네트워크의 특징을 파악 하기 위해 ucinet 프로그램으로 중심성 분석을 실
시하였는데, 네트워크 분석에서 가장 많이 쓰이는 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성, eigenvector 중심성 지표를 분석하였다. 각 중심성 지표의 의 미는 사전적 정의와 함께 연구자 네트워크의 특징 을 반영할 수 있는 문성구, 김인재(2018)의 연구를 참고하여 해석하였다.
연결중심성 근접중심성 매개중심성
공동연구에서 선호가 높은
연구자
다양한 분야의 공동연구를 수행하는 연구자
공동연구를 중개하는 연구자
<표 5> 중심성 지표에 대한 의미 해석사례(문성구, 김인재, 2018)
구분 의미
연구 자
중심성연결
많은 연구자들과 연결되어 있어 정부R&D 수행빈도가 높고 수행경험이 많아 이를 바탕으로 앞으로도 많은 과제를 수행할 가능성이 높은 연구자
중심성근접
정보습득이 빠르고 정확하여 과제 협상/
조정이 용이하고 신규과제를 만들기 유리한 연구자
매개 중심성
네트워크 내에서 최단경로에 위치하고 있어 서로 다른 그룹들을 연결하는 역할을 잘 수행하며, 과제수행에 필요한 연구원 구성에 있어서 강점을 바탕으로 과제를 중개하기 유리한 연구자
eigen- vector 중심성
인지도와 파워를 기반으로 과제 수행과정에서 핵심 연구자로 성장할 가능성이 높은 연구자
<표 6> 중심성 지표에 대한 해석
A Study on the Relationship between Network Characteristics of Researchers and R&D Performance in R&D Organization 89
연번 연구원 중심성 참여
과제수 근속
기간 직급
1 R059 13.692 10 8.0 4
2 B063 11.279 14 9.5 3
3 B013 8.017 14 25.6 2
4 G040 7.234 8 7.0 5
5 R028 7.019 18 17.3 3
<표 9> 매개중심성 상위 연구자 5명 4종의 중심성 지표에 대한 분석 결과는 아래의
표와 같으며 전체 데이터 중 상위 5명에 대하여 정리하였다.
연번 연구원 중심성 참여
과제수 근속
기간 직급
1 R028 0.036 18 17.3 3
2 R059 0.033 10 8.0 4
3 Y023 0.030 9 27.4 1
4 R057 0.027 13 16.5 3
5 R046 0.025 10 24.5 2
<표 7> 연결중심성 상위 연구자 5명
연결중심성은 많은 연결 관계를 가지고 있을수록 수치가 높아지게 되며, R028, R059, Y023, R057, R046 등의 연구자가 최상위권에 위치하고 있어 이 에 해당하는 사람들은 정부R&D수행 빈도가 높고 과제를 수행하는데 경험을 많이 보유하고 있을 것 으로 생각할 수 있으며, 과거 수행경험을 토대로 지 속적으로 정부R&D 과제를 수행할 가능성이 높다.
연구자 코드분류에 따르면 연결중심성이 높은 연 구자들은 대부분 화학(R) 분야에 집중되어 있으며 이는 A기관의 전통적인 주력 업무분야인 화학분 석 분야에서 활발하게 R&D과제를 수행하고 있음 을 보여주고 있다.
연번 연구원 중심성 참여
과제수 근속
기간 직급
1 R059 0.464 10 8.0 4
2 R028 0.447 18 17.3 3
3 R040 0.432 8 23.3 2
4 R017 0.423 7 23.7 2
5 Y057 0.417 5 16.9 3
<표 8> 근접중심성 상위 연구자 5명
근접중심성은 네트워크상에서 위치적으로 유리 한 지점에 위치하고 있어 정보 접근이 용이하며 이를 통한 영향력을 확보하고 있다. 따라서 이러 한 연구자들은 네트워크 내에서 과제 협상/조정에
강점을 가지고 있으며 새로운 과제를 만들어내는 데 있어 타 연구자들보다 유리한 면이 있다.
분석 결과 R059, R028, R040, R017, Y057이 최 상위권을 형성하고 있으며, 화학(R)과 의료바이오 (Y) 분야에서 활발히 활동하는 것으로 나타났다.
매개중심성은 네트워크 내에서 최단 경로에 위 치하는 빈도가 많아 서로 다른 그룹들을 연결하는 역할에 유리하며, 과제 수행 관점에서 보면 과제를 중개하고 연구원들을 구성하여 과제가 진행되게 해주는 역할에 있어 다른 연구자들보다 비교우위 에 있다고 볼 수 있다. R059, B063, B013, G040, R028의 연구자가 최상위권을 형성하고 있으며, 분 야는 화학(R), 역학(B), 의료바이오(Y)가 고르게 분 포되어 있음을 알 수 있다.
연번 연구원 중심성 참여
과제수 근속기간 직급
1 R028 0.356 18 17.3 3
2 R057 0.298 13 16.5 3
3 R046 0.280 10 24.5 2
4 R014 0.256 12 7.7 4
5 R059 0.255 10 8.0 4
<표 10> eigenvector 중심성 상위 연구자 5명
eigenvector 중심성은 연구자가 네트워크 내에 서 영향력 있는 연구자들과 얼마나 많이 연결되어 있는지를 나타내는 지표로, 인지도와 네트워크 내 파워를 기반으로 과제 수행과정에서 향후 핵심연구자 로서 성장할 가능성이 높은 연구자들이라고 볼 수 있다. R028, R057, R046, R014, R059의 연구자들이
90 한신호․이상곤
B001 Y 001
R001 G001
R002
B002
G002 R003
G003
G004 Y 002
B003 Y 003
G005 P001
G006
R004
B004 R005
G007 R006
B005 B006 R007
Y 004
R008
B007
B008
G008
B009 B010 R009
G009 P002
Y 006 P003
R010 R011
B011 Y 007
G010
B012
B013 G011 P004
Y 008
P005
R012 Y 009
R013
G012 Y 010
R014 Y 011
R015 P006
G013 Y 012
B014 R016
G014 G015 P007
B015
P008
B016 Y 013
R017
R018 Y 014
P009 P010
B017
Y 015
B018 Y 016
P011
R019 R020
B019 R021
G016 R022
B020
P012 Y 017
B021
Y 018
G017 B022
Y 019
R023 R024
R025 B023
B024 B025
Y 020
G018 Y 021
Y 022 G019
P013 Y 023
B026 B027
B028 B029
P014
B030 Y 024
B031 Y 025
B032 B033 B034
B035 Y 026
B036 G020 R026
R027 Y 027
B037
P015 Y 028 Y 029 P016
P017
P018 P019
Y 030
P020
G021 R028
Y 031 Y 032
R029
G022 Y 033
G023
B038
G024 Y 034
R030 R031
B039 R032
R033
Y 035
P021 P022
Y 036
B040 Y 037
R034
B041 Y 038
Y 039
G025 R035
G026 Y 040
B042
G027 R036
Y 041
G028 Y 042
P023
R037 B043
B044 Y 043
G029 B045
P024
P025 R038
R039 P026
P027
P028 R040
G030 B046
B047 G031 Y 044
Y 045
G032
P029
B048 G033
B049
P030 P031
R041 R042
G034 Y 046
P032
P033 Y 047
B050 B051
R043
Y 048
B052 P034
R044 G035
G036 Y 049
Y 050
P035 R045
R046
G037 R047
P036 Y 051
R048 Y 052
R049
Y 053
R050
R051
R052 P037 Y 054
G038 R053
G039
G040 R054 Y 055
B053
Y 056
P038
B054
B055 R056
B056
Y 057 Y 058
R057 G042
Y 059
B057 B058
P039 B059
P040
P041
B060 P042
P043 Y 060
R058 Y 061
R059 Y 062
B061 R060
R061
G043 R062
Y 063
R063
G044 R064
B062
B063
R065
B064
P044
B065 R066
B066 P045
R067
Y 064
G045
B067
G046 Y 065
G047
B068 G048 G049
G050 R068
B069
R069 Y 066 P046
P047
P048
R070 R071
Y 067 G051
B070R072
B071 R073
B072 P049
B073
B074
G052 R074
Y 068
G053
G054 P050
R075
R076
R077 G055
연결중심성
B001 Y 001
G001 R001
R002
B002
G002 R003
G003
G004 Y 002
Y 003 B003
G005 P001
G006
R004
B004 R005
G007 R006
B005 B006 R007
Y 004
R008
B007
B008
G008
B009 B010 R009
G009 P002
Y 006 P003
R010 R011
B011 Y 007
G010
B012
B013 G011 P004
Y 008
P005
R012 Y 009
R013
G012 Y 010
R014 Y 011
R015 P006
G013 Y 012
B014 R016
G014 G015 P007
B015
P008
B016 Y 013
R017
R018 Y 014
P009 P010
B017
Y 015
B018 Y 016
P011
R019 R020
B019 R021
G016 R022
B020
P012 Y 017
B021
Y 018
G017 B022
Y 019
R023 R024
R025 B023
B024 B025
Y 020
G018 Y 021
Y 022 G019
P013 Y 023
B026 B027
B028 B029
P014
B030 Y 024
B031 Y 025
B032 B033 B034
B035 Y 026
B036G020 R026
R027 Y 027
B037
P015 Y 028 Y 029 P016
P017
P018 P019
Y 030
P020
G021 R028
Y 031
Y 032
R029
G022 Y 033
G023
B038
G024 Y 034
R030 R031
B039 R032
R033
Y 035
P021 P022
Y 036
B040 Y 037
R034
B041 Y 038
Y 039
G025 R035
G026 Y 040
B042
G027 R036
Y 041
G028 Y 042
P023
R037
B043
B044 Y 043
G029 B045
P024
P025 R038
R039 P026
P027
P028 R040
G030 B046
B047 G031
Y 044
Y 045
G032
P029
B048 G033
B049
P030 P031
R041 R042
G034 Y 046
P032
P033 Y 047
B050 B051
R043
Y 048
B052 P034
R044 G035
G036 Y 049
Y 050
P035 R045
R046
G037 R047
P036 Y 051
R048 Y 052
R049
Y 053
R050
R051
R052 P037 Y 054
G038 R053
G039
G040 R054 Y 055
B053
Y 056
P038
B054
B055 R056
B056
Y 057 Y 058
R057 G042
Y 059
B057 B058
P039 B059
P040
P041
B060 P042
P043 Y 060
R058 Y 061
R059 Y 062
B061 R060
R061
G043 R062
Y 063
R063
G044 R064
B062
B063
R065
B064
P044
B065 R066
B066 P045
R067
Y 064
G045
B067
G046 Y 065
G047
B068 G048 G049
G050 R068
B069
R069
Y 066 P046
P047
P048
R070 R071
Y 067 G051
B070 R072
B071 R073
B072 P049
B073
B074
G052 R074
Y 068
G053
G054 P050
R075
R076
R077 G055
근접중심성
B001 Y 001
G001 R001
R002
B002
G002 R003
G003
G004 Y 002
Y 003 B003
G005 P001
G006
R004
B004 R005
G007 R006
B005 B006 R007
Y 004
R008
B007
B008
G008
B009 B010 R009
G009 P002
Y 006 P003
R010 R011
B011 Y 007
G010
B012
B013 G011 P004
Y 008
P005
R012 Y 009
R013
G012 Y 010
R014 Y 011
R015 P006
G013 Y 012
B014 R016
G014 G015 P007
B015
P008
B016 Y 013
R017
R018 Y 014
P009 P010
B017
Y 015
B018 Y 016
P011
R019 R020
B019 R021
G016 R022
B020 Y 017 P012
B021
Y 018
G017 B022
Y 019
R023 R024
R025 B023
B024 B025
Y 020
G018 Y 021
Y 022 G019
P013 Y 023
B026 B027
B028 B029
P014
B030 Y 024
B031 Y 025
B032 B034 B033
B035 Y 026
B036 G020 R026
R027 Y 027
B037
P015 Y 028 Y 029 P016
P017
P018 P019
Y 030
P020
G021 R028
Y 031 Y 032
R029
G022 Y 033
G023
B038
G024 Y 034
R030 R031
B039 R032
R033
Y 035
P021 P022
Y 036
B040 Y 037
R034
B041 Y 038
Y 039
G025 R035
G026 Y 040
B042
G027 R036
Y 041
G028 Y 042
P023
R037 B043
B044 Y 043
G029 B045
P024
P025 R038
R039 P026
P027
P028 R040
G030 B046
B047 G031 Y 044
Y 045
G032
P029
B048 G033
B049
P030 P031
R041 R042
G034 Y 046
P032
P033 Y 047
B050 B051
R043
Y 048
B052 P034
R044 G035
G036 Y 049
Y 050
P035 R045
R046
G037 R047
P036 Y 051
R048 Y 052
R049
Y 053
R050
R051
R052 P037 Y 054
G038 R053
G039
G040 R054 Y 055
B053
Y 056
P038
B054
B055 R056
B056
Y 057 Y 058
R057 G042
Y 059
B057 B058
P039 B059
P040
P041
B060 P042
P043 Y 060
R058 Y 061
R059 Y 062
B061 R060
R061
G043 R062
Y 063
R063
G044 R064
B062
B063
R065
B064
P044
B065 R066
B066 P045
R067
Y 064
G045
B067
G046 Y 065
G047
B068 G048 G049
G050 R068
B069
R069 Y 066 P046
P047
P048
R070 R071
Y 067 G051
B070 R072
B071 R073
B072 P049
B073
B074
G052 R074
Y 068
G053
G054 P050
R075
R076
R077 G055
매개중심성
B001 Y 001
R001 G001
R002
B002
G002 R003
G003
G004 Y 002
B003 Y 003
G005 P001
G006
R004
B004 R005
G007 R006
B005 B006 R007
Y 004
R008
B007
B008
G008
B009 B010 R009
G009 P002
Y 006 P003
R010 R011
B011 Y 007
G010
B012
B013 G011 P004
Y 008
P005
R012 Y 009
R013
G012 Y 010
R014 Y 011
R015 P006
G013 Y 012
B014 R016
G014 G015 P007
B015
P008
B016 Y 013
R017
R018 Y 014
P009 P010
B017
Y 015
B018 Y 016
P011
R019 R020
B019 R021
G016 R022
B020
P012 Y 017
B021
Y 018
G017 B022
Y 019
R023 R024
R025 B023
B024 B025
Y 020
G018 Y 021
Y 022 G019
P013 Y 023
B026 B027
B028 B029
P014
B030 Y 024
B031 Y 025
B032 B033 B034
B035 Y 026
B036 G020 R026
R027 Y 027
B037
P015 Y 028
Y 029 P016
P017
P018 P019
Y 030
P020
G021 R028
Y 031 Y 032
R029
G022 Y 033
G023
B038
G024 Y 034
R030 R031
B039 R032
R033
Y 035
P021 P022
Y 036
B040
Y 037
R034
B041 Y 038
Y 039
G025 R035
G026 Y 040
B042
G027 R036
Y 041
G028 Y 042
P023
R037 B043
B044 Y 043
G029 B045
P024
P025 R038
R039 P026
P027
P028 R040
G030 B046
B047 G031 Y 044
Y 045
G032
P029
B048 G033
B049
P030 P031
R041 R042
G034 Y 046
P032
P033 Y 047
B050 B051
R043
Y 048
B052 P034
R044 G035
G036 Y 049
Y 050
P035 R045
R046
G037 R047
P036 Y 051
R048 Y 052
R049
Y 053
R050
R051
R052 P037 Y 054
G038 R053
G039
G040 R054 Y 055
B053
Y 056
P038
B054
B055 R056
B056
Y 057 Y 058
R057 G042
Y 059
B057 B058
P039 B059
P040
P041
B060 P042
P043 Y 060
R058 Y 061
R059 Y 062
B061 R060
R061
G043 R062
Y 063
R063
G044 R064
B062
B063
R065
B064
P044
B065 R066
B066 P045
R067
Y 064
G045
B067
G046 Y 065
G047
B068 G048 G049
G050 R068
B069
R069 Y 066 P046
P047
P048
R070 R071
Y 067 G051
B070R072
B071 R073
B072 P049
B073
B074
G052 R074
Y 068
G053
G054 P050
R075
R076
R077 G055
eigenvector 중심성
[그림 5] 중심성 지표별 연구자 네트워크 관계도 최상위권을 형성하고 있으며 상위권 연구자들의 대부분이 화학(R) 분야에 집중되어 있는 경향을 나 타내고 있다. A기관이 최초에 화학분야로부터 업 무를 시작하였기 때문에 전통적으로 경쟁력이 있는 화학분야에서 지속적으로 핵심연구자들이 유지되 고 있다고 볼 수 있으나 종합연구소 개념이 강화되
고 있는 현 시점에서 연구 분야의 다양성 확보 및 연구인력 양성이 필요한 시점임을 보여주는 지표라 고 할 수 있다.
또한 중심성 지표 간 비교 관점에서 보면 표에 언급되지는 않았지만 전체 네트워크에서 연결중심 성이 높고 근접중심성이 낮은 P018(과제수행 12 건), B007(과제수행 16건)과 같은 연구자는 실제 로 많은 연구과제에 참여하고 있으나 과제 수행에 있어 주로 보조적인 역할을 수행하고 있었으며 과 제에서 주도적인 역할을 하지는 않아 향후에도 보 조적 역할로 주로 활동할 것으로 예상된다. 또한 근접중심성이 높고 연결중심성이 낮은 P026(1건), R068(4건)과 같은 연구자는 많은 과제를 수행하 고 있지 않았으나 정보입수가 빨라 사업 아이디어 제안 등에서 중요한 역할을 하고 있고 새로운 과 제 개발에 대한 가능성이 높을 것으로 예상해 볼 수 있다. 한편 B013 연구자는 매개중심성이 높게 나타나는데 실제로도 정부사업에 매우 관심이 높 아 다양한 부서에 사업 소개나 제안에 대한 의견 을 많이 제시하고 있다.
이상의 결과를 각 지표별로 구분하여 네트워크 관계도로 표현하면 [그림 5]와 같다.
4.3 네트워크 중심성과 경영성과
A기관 소속 연구자 321명의 네트워크 특성과 그들이 속한 부서의 업무성과와의 관계를 분석하 기 위하여 업무성과는 재무적 성과 중 소속 부서 의 1인당 매출금액과 매출증가율 지표를 가지고 분석을 실시하였다. 일반적으로 연구에 있어서 업 무성과는 논문 게재수나 인용 등의 지표를 사용할 수 있으나 A기관의 수행과제 결과물이 새로운 시 험방법 개발 등이 주를 이루고 있기 때문에 논문 과 관련된 지표를 최종 성과지표로 활용하기 어렵 다는 점과 기업에서 성과의 평가지표로 가장 일반 적으로 사용하는 매출 및 증가율 등 재무 중심의 성과지표와의 관계 분석을 위하여 재무성과에 집 중하여 분석을 실시하였다.
R&D 조직 내 연구자 네트워크 특성과 연구성과간의 관계에 관한 연구 91
degree close between eigen sales growth
degree 상관계수 -
유의확률
close 상관계수 .803** -
유의확률 .000
between 상관계수 .643** .584** -
유의확률 .000 .000
eigen 상관계수 .788** .850** .507** -
유의확률 .000 .000 .000
sales1) 상관계수 .143 .174** .056 .138* -
유의확률 .010 .002 .321 .013
growth 2)
상관계수 -.001 -.067 -.085 -.130* .247** -
유의확률 .992 .229 .127 .020 .000
<표 11> 전체 지표의 상관분석 결과
* < 0.05,** < 0.01.
1) sales : 팀 1인당 매출액 2) growth : 팀 매출증가율
재무적 성과에 있어서 각 연구자들이 속한 부서 의 매출금액은 소속 부서의 인원수에 따른 정보의 왜곡을 피하기 위하여 1인당 매출금액을 사용하였 으며, 매출증가율은 5개년 간의 연평균성장률 수 치를 사용하였다.
중심성 지표들과 연구원들이 속한 부서의 재무 성과에 대한 관계 분석을 위하여 SPSS 통계프로 그램을 이용하여 상관관계 및 회귀분석을 실시하 였다.
상관분석에서는 일반적으로 공동연구의 특성이 정규분포가 아닌 멱함수 분포를 따르기 때문에(문 성구, 2018) 비모수 상관계수인 스피어만(Spear- man) 상관계수를 산출하였다.
중심성 간에는 서로 강한 양의 상관관계를 가지고 있으나, 팀 1인당 매출액은 근접중심성 및 eigen- vector중심성과 양(+)의 상관관계가 있으며, 팀 매 출증가율은 eigenvector중심성과 음(-)의 상관관 계를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 단, 팀의 성 과지표들과 네트워크 중심성 간의 상관계수가 0.1 에서 0.2 수준으로 상관관계가 강하지는 않은 것 으로 해석된다.
상관분석만을 고려했을 때, 네트워크 중심성은 팀 1인당 매출액과는 양(+)의 관계를 가지고 있어 공동연구에서 높은 수치를 나타낼수록 팀 매출에 는 많은 기여를 하고 있으나, 팀 매출증가율과는 음(-)의 관계를 보이고 있어 증가율 관점에서는 팀 기여도가 낮은 것으로 판단할 수 있다.
A 기관의 팀 매출은 크게 시험수수료 수입과 정부R&D 수입, 기타 수입으로 구성되어 있어 네 트워크 중심성이 높은 연구자가 속한 조직일수록 네트워크 내에서의 파워를 기반으로 의뢰시험 처 리 및 정부R&D 참여 증가를 유도하여 매출에 기 여하는 반면, 매출증가율의 경우 정부R&D가 보통 1년 이상의 수행기간을 가지기 때문에 연간 매출 액의 증가 관점에서 의뢰시험이 더 큰 기여를 하 기 때문인 것으로 해석된다.
한편 네트워크 중심성과 팀 성과의 상호관계에 대한 고찰 이외에 네트워크 중심성이 팀 성과에 어떠한 영향을 미치고 있는지 분석하기 위해 다중 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석에서는 독립변수 를 네트워크 중심성 4개 지표로 하고, 종속변수를 팀의 1인당 매출액과 매출증가율로 설정하였다.
