A Study on an Evidence-Inference Hybrid Approach for Monitoring National R&D: Analyzing R&D Performance at the Ministry of Oceans and Fisheries

세계 주요국 정부들은 국가 차원의 R&D 투자와 정책 수립을 위해 실측 가능한 증거기반(Evidence-Based) 정책지원 시스템을 연구개발 및 고도화하고 있으며, 정책 수립 의사결정자의 판단을 보조하기 위해 인공지능을 활용한 분석체계를 도입하고 있다. 한국 정부도 국가 R&D와 기술혁신을 위해 세계 주요국들의 증거 기반 정책지원 시스템의 분석체계와 유사한 연구를 진행하고 있다.이 연구는 국가 R&D 성과 모니터링에 필요한 의사결정지원시스템을 개발하기 위한 목적으로 인공지능과 기계학습 및 해석 방법론인 증거-추론 혼합방법을 적용하고, 국가 단위의 R&D 자료가 있는 NTIS DB를 활용하여, 해양수산부가 수행한 R&D 투자의 성과를 분석하였다. 분석 대상은 해양수산부가 수행한 R&D 과제의 사업화 성과로 발생한 2016∼2020년의 매출액 중 100억 원 이상의 매출액이 발생한 부산, 경남, 서울이며, 이 지역의 6T 분류에 해당하는 R&D 성과를 분석하였다. R&D 투자로 해당 기간 동안 발생한 전국 약 950억 원의 매출액 중에서 부산이 약 390억 원, 경남이 약 152억 원, 서울이 약 143억 원을 차지하는 것으로 나타났다. 부산에서 발생한 R&D 사업화에 의한 매출액은 ET 분야가 62%, 기타 기술 분야가 20% 수준으로 나타났으며, 전국 ET 분야 매출액의 75%가 부산에서 발생하였다. 경남에서 발생한 R&D 사업화에 의한 매출액은 BT 분야가 147억 원으로 경남 전체의 96%를 차지하는 것으로 나타났으며, 전국 BT 분야 매출액의 36%가 경남에서 발생하였다. 서울에서 발생한 R&D 사업화에 의한 매출액은 BT 분야가 77억 원, ET 분야가 53.9억 원으로 나타났다.본 연구의 학문적 시사점은 국가 단위의 R&D 투자와 사업화 성과를 실증 자료와 인공지능 기반의 방법론을 활용하여 추적과 설명 가능한 수준의 분석 결과를 도출하는 시도로서 의미가 있다. 실무적 시사점은 본 연구모형이 제안하는 분석 방법과 가공한 자료를 활용해 분석한 객관적 결과를 활용하여 국가 단위의 R&D 정책 수립 시 의사결정에 도움을 받을 수 있다는 점이다.