표제지

목차

요약서 4

제1부 제4차 연구성과 관리ㆍ활용 기본계획의 '22년도 실시계획 18

제1장 서론 19

제1절. 연구 배경 19

제2절. 연구 필요성 19

제3절. 목표 및 주요 내용 20

제4절. 추진절차 및 전략 21

제2장 연구성과 관리ㆍ활용 실시계획 수립과정 22

제1절. '22년 연구성과 관리ㆍ활용 실시계획 수립지침 구성 22

제3장 연구성과 관리ㆍ활용 실시계획 수립 요약 23

제1절. '21년도 추진실적 분석 요약 23

제2절. '22년도 중점 추진계획 27

제2부 대학 등의 연구기관 연구성과 관리ㆍ활용 계획 수립 36

제1장 서론 37

제1절. 조사의 배경 및 필요성 37

제2절. 조사의 목표 38

제3절. 조사 추진체계 38

제2장 연구성과 관리ㆍ활용 계획 조사 결과 39

제1절. 대학 주요 계획 39

제2절. 정부출연연구기관 주요 계획 45

제3장 시사점 및 향후 계획 51

제1절. 시사점 51

제2절. 향후 계획 51

제3부 연구성과 활용ㆍ확산 전문가 세미나 운영 52

제1장 서론 53

제1절. 배경 및 필요성 53

제2절. 전문가 세미나 운영방안 53

제3절. 전문가 세미나 운영 경과 54

제2장 주요 논의결과 57

제1절. 정부R&D투자의 30조원 시대 연구성과 제고의 주요 이슈 57

제2절. 국가연구개발 특허성과의 관리ㆍ평가방안 57

제3절. 특허 성과의 소유ㆍ활용 및 포기 관련 법제 간 정비방안 58

제4절. R&D 인력양성 성과분석의 체계화ㆍ제도화 개선방안 60

제5절. 기술창업 확산을 위한 우수 창업자 발굴 강화방안 61

제6절. 국가연구개발사업 기술료 제도 개선방안 62

제7절. 연구성과의 공유 및 활용 활성화를 위한 방안 63

제8절. 글로벌 연구생태계 연구안보 부상과 주요국 대응분석 64

제4부 국가연구개발사업 성과연감 발간 66

제1장 서론 67

제1절. 연구성과의 정의 및 유형 67

제2절. 연감의 정의 및 유형 67

제2장 성과연감의 수행 과정 및 수행 내용 68

제1절. 발간근거 및 목적 68

제2절. 명칭과 발간시기 검토 69

제3절. R&D성과(지표)의 조사ㆍ분류ㆍ분석 71

제4절. 성과연감의 주요내용 87

제5부 연구개발사업 종료 후 성과 관리 제도 운영 95

제1장 서론 96

제1절. 배경 및 필요성 96

제2절. 목표 및 주요 내용 97

제3절. 추진 절차 및 전략 99

제2장 성과 관리ㆍ활용 계획 수립 점검 결과 요약 101

제1절. 점검 방법 및 항목 101

제2절. 점검 결과 101

제3절. 점검항목별 주요 결과 및 함의 105

제3장 효과성 분석 점검 결과 요약 106

제1절. 점검 방법 및 항목 106

제2절. 점검 결과 106

제3절. 점검항목별 주요 결과 및 함의 108

제6부 우수성과 발굴ㆍ확산 및 홍보방안 마련 109

제1장 우수 연구성과 기반 홍보 방향 수립 110

제1절. 추진개요 110

제2장 국민체감 연구성과 확산 스토리 발굴 113

제1절. 우수성과 100선 추적조사 대표 활용ㆍ확산 사례 10건 113

제2절. '22년 우수성과 100선 최우수성과 및 사회문제해결형 성과 115

제3장 온ㆍ오프라인 기반 홍보 추진 내용 118

제1절. 우수성과 기반 홍보전략 마련 118

제2절. 오프라인 성과홍보 실적 120

제3절. 디지털 기반 홍보 133

제7부 기술료 제도 운영ㆍ개선 140

제1장 서론 141

제1절. 추진배경 및 목적 141

제2절. 운영 체계 141

제2장 기술료 통계조사 및 제도개선 144

제1절. '21년 국가연구개발사업 정부납부기술료 통계조사 144

제2절. 기술료 제도 개선 145

제8부 정부연구개발사업 참여인력의 현황ㆍ성과분석 체계화 방안 147

제1장 서론 148

제1절. 추진배경 및 필요성 148

제2절. 목적 및 수행방법 148

제2장 정부연구개발 참여자의 정보수집과 관리 150

제1절. 연구자정보의 수집ㆍ관리 및 처리 150

제2절. 과학기술인등록번호 발급 152

제3절. 연구계획서의 발의 153

제4절. 조사분석의 참여인력 현황과 인력양성 성과에 관한 분석 153

제5절. 국가연구자정보시스템 연구자 정보의 구축현황 159

제3장 정부연구개발사업의 인력성과와 성과지표 162

제1절. 인력양성목적사업의 특성 162

제2절. 연구개발사업의 성과지표 점검 체계 164

제3절. 연구개발사업의 인력성과 제시 사례 165

제4장 정부연구개발 인력성과에 관한 문헌 연구 166

제1절. 과기인재육성 과제의 인력성과 연구 166

제2절. 정부연구개발 사업에 관한 인력성과 연구 167

제3절. 연구개발활동조사보고서의 조사항목과 분석현황 168

제5장 정부연구개발 참여인력 현황ㆍ성과분석 체계화 방향 170

제1절. 인력성과 분석을 위한 논리모형과 지표(안) 170

제2절. 문제점과 개선방향 172

제6장 정부연구개발 참여인력현황ㆍ성과분석에 관한 제안 174

제1절. 인력성과분석의 범위 174

제2절. 정부연구개발사업의 인력현황 분석 174

제3절. 정부R&D사업 참여인력의 효과분석을 위한 제언 175

제9부 통합성과활용 플랫폼 기획 177

제1장 개요 178

제1절. 연구배경 및 필요성 178

제2절. 연구 목적 및 내용 182

제2장 국내ㆍ외 연구개발성과 제공 플랫폼 현황 183

제1절. 국내 현황 183

제2절. 해외 현황 201

제3절. 성과 활용을 강화하기 위한 정보서비스 수요 212

제3장 통합성과활용 플랫폼 214

제1절. 통합성과활용 플랫폼 개요 214

제2절. 통합성과활용 플랫폼 구축 계획(안) 219

제3절. 기대 효과 225

[별첨 1] 2022년 성과관리ㆍ활용계획 작성 대상기관(총 93개) 227

[별첨 2] 국가연구개발 성과 관리ㆍ활용 제도개선(안) 안건 229

Ⅰ. 추진 배경 235

Ⅱ. 현황 및 문제점 236

Ⅲ. 추진 전략 238

Ⅳ. 추진 과제 239

1. 범부처 통합 성과활용 지원체계 강화 239

2. 수요 기반 성과활용 지원서비스 개발 240

3. 국가연구개발 성과분석체계 고도화 241

4. 중ㆍ장기적 성과 중심으로 특허성과 활용 242

5. 대학ㆍ공공연의 자율적 지식재산 관리 지원 243

6. 대학ㆍ공공연의 합리적 기술료 사용기준 마련 244

7. 기업의 기술료 납부제도 개선 245

Ⅴ. 향후 추진계획 246

[별첨 3] 2022년도 국가연구개발 성과 관리ㆍ활용 계획 및 효과성분석 점검결과(안) 안건 248

Ⅰ. 국가연구개발 성과관리ㆍ활용계획 및 효과성 분석 점검 개요 255

1. 추진 배경 255

2. 추진 경과 255

3. 주요 내용 256

Ⅱ. 성과 관리ㆍ활용 계획 수립 및 점검 257

1. 점검 방법 257

2. 점검 결과 258

3. 점검 항목 별 주요 결과 및 함의 261

Ⅲ. 효과성 분석 및 점검 262

1. 점검 방법 262

2. 점검 결과 263

3. 점검 항목 별 주요 결과 및 함의 265

Ⅳ. 점검 결과의 활용 266

[별첨 4] 대표 우수성과 활용ㆍ확산 사례 10건 카드뉴스 276

[별첨 5] 과학기술인력 양성 관련 업무 현황 286

[별첨 6] 과학기술인력에 관한 통계 현황 288

[별첨 7] 과학기술인력통계에 관한 해외 사례 289

[별첨 8] 연구개발정보 처리항목 및 내용 290

[별첨 9] 고용보험의 관리정보 291

[별첨 10] 기업의 재무정보 항목 292

[별첨 11] 전략기술 294

[별첨 12] 국가연구개발사업 과제 추천 알고리즘 위탁연구 결과 296

Ⅰ. 연구개발과제의 개요 304

1. 과제개요 304

2. 연구 배경 및 필요성 304

Ⅱ. 연구개발과제의 수행과정 및 수행내용 306

제1절 추진체계 및 방법 306

1. 연구개발 추진체계 및 방법론 306

제2절 선행연구 내용조사 309

1. 인공지능이란 309

2. 인공지능의 역사 310

3. 인공지능 패러다임 변화 312

4. 공공영역에서의 인공지능 기술 313

5. 공공영역에서의 인공지능 기술 활용사례 314

6. 추천 알고리즘 321

Ⅲ. 연구개발과제의 수행 결과 324

제1절 데이터 수집 및 전처리 324

1. 국가R&D 데이터 324

2. 연구자 데이터 329

3. 데이터 병합 및 전처리 330

제2절 추천을 위한 후보 알고리즘 발굴 테스트 331

1. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) + 코사인 유사도(Cosin_sim) 331

2. Doc2Vec + 순환신경망(Recurrnet Neural Network) 332

3. 사전학습언어모델(Pretrained Laguage Model) - ELECTRA 337

제3절 추천알고리즘 학습 및 테스트 340

1. 추천알고리즘 선정 340

2. 추천알고리즘 학습데이터 생성 340

3. 추천알고리즘 모델 343

4. 학습결과 및 성능평가 348

Ⅳ. 결과 및 개선방안 354

제1절 결과 354

제2절 개선방안 354

〈표 1-1〉 기업 수요 반영과 관련된 문제점별 기업의 문제 인식률 25

〈표 3-1〉 '23년도 연구성과 활용ㆍ확산 전문가 세미나 개최 현황 54

〈표 4-1〉 과학기술연감과 지방과학기술연감의 정책적 목적 68

〈표 4-2〉 정부발간 연감의 명칭과 근거(예시) 69

〈표 4-3〉 성과연감 명칭결정(안) 69

〈표 4-4〉 과학기술 관련 주요 연감 및 자료의 발간시기 70

〈표 4-5〉 1단계 조사 자료원 목록 71

〈표 4-6〉 2단계 조사 자료원 목록 73

〈표 4-7〉 국내ㆍ국제 성과지표(1차-2차-3차) 73

〈표 4-8〉 성과(지표)의 최종 자료원 77

〈표 4-9〉 국가연구개발사업 표준 성과지표(5차), 5대 성과분야(중분류) 78

〈표 4-10〉 제4차 연구성과 관리ㆍ활용 기본계획('21~'25)의 성과연감① 80

〈표 4-11〉 제4차 연구성과 관리ㆍ활용 기본계획('21~'25)의 성과연감② 82

〈표 4-12〉 제4차 연구성과 관리ㆍ활용 기본계획('21~'25)의 성과연감③ 84

〈표 4-13〉 제4차 연구성과 관리ㆍ활용 기본계획('21~'25)의 성과연감④ 85

〈표 4-14〉 성과연감 장별 요약 87

〈표 5-1〉 성과 관리ㆍ활용 계획 수립 자체점검 항목ㆍ지표 및 기준 101

〈표 5-2〉 성과 관리ㆍ활용계획 수립 점검 결과 102

〈표 5-3〉 효과성 분석 자체점검 항목ㆍ지표 및 기준 106

〈표 5-4〉 효과성분석 점검 결과 107

〈표 6-1〉 대표 활용확산사례 10건 선정 114

〈표 6-2〉 '22 우수성과 100선 최우수 성과 116

〈표 6-3〉 우수성과 100선 기반 홍보 전략 118

〈표 6-4〉 참고: '22년 우수성과 100선 기반 홍보ㆍ확산 채널 119

〈표 6-5〉 '21년 우수성과 추적조사 홍보 현황 133

〈표 6-6〉 주요 홍보 일정 134

〈표 6-7〉 '23년 개별 홍보 세부계획 135

〈표 6-8〉 과학크리에이터 연계 영상 제작 목록 137

〈표 7-1〉 최근 5년간 정부납부기술료 징수액 현황 145

〈표 8-1〉 연구자정보 범위ㆍ내용 149

〈표 8-2〉 연구자정보 처리항목ㆍ내용 151

〈표 8-3〉 연구자정보시스템의 수집항목 152

〈표 8-4〉 연구계획서식 상의 인력 정보 153

〈표 8-5〉 조사분석 입력 항목 154

〈표 8-6〉 조사분석의 연구책임자 입력 항목 155

〈표 8-7〉 연구책임자 분석현황 155

〈표 8-8〉 인력양성 목적의 연구개발사업 156

〈표 8-9〉 정부연구개발과제 수행 시 수집 가능한 연구자 정보 159

〈표 8-10〉 R&D 사업유형 분류 162

〈표 8-11〉 인력양성사업의 성과지표(사례) 164

〈표 8-12〉 인력양성 사업의 성과지표 164

〈표 8-13〉 예산요구서의 고용효과(예시) 165

〈표 8-14〉 인재육성에 관한 성과지표 166

〈표 8-15〉 인력정책에 관한 선행연구 167

〈표 8-16〉 분야별 인력현황 및 지원에 관한 선행연구 168

〈표 8-17〉 연구개발활동조사의 인력분석 항목 169

〈표 8-18〉 정부 R&D 인력성과지표(예시) 171

〈표 8-19〉 참여연구자 현황분석 175

〈표 9-1〉 연구성과 관리ㆍ활용ㆍ유통 관련 규정 및 제도 관련 추진경과 178

〈표 9-2〉 국가 R&D 연구성과 논문관리시스템 홈페이지 분석 현황 186

〈표 9-3〉 NTB 서비스 현황 190

〈표 9-4〉 한국화합물은행에서 운영하는 통합데이터플랫폼 홈페이지 193

〈표 9-5〉 저작권등록시스템의 주요 서비스 196

〈표 9-6〉 테크브릿지 서비스 현황 198

〈표 9-7〉 NATI 정보서비스 현황 200

〈표 9-8〉 국방기술거래장터 정보서비스 현황 201

〈표 9-9〉 Interface manager 제어 기능 220

〈표 9-10〉 통합성과활용 플랫폼의 효과(연구자 및 관리자) 226

별첨표목차

〈표 2-1〉 연구 추진 과정 307

〈표 2-2〉 보유 인프라 현황 307

〈표 2-3〉 인공지능 패러다임 특징 313

〈표 2-4〉 공공영역에서의 인공지능 활용사례 비교 321

〈표 4-1〉 epoch를 달리한 하이퍼 파라미터 350

〈표 4-2〉 epoch에 따른 평가 지표 350

〈표 4-3〉 추천모델 학습평가 지표 352

별첨그림목차

[그림 1-1] 자연어처리 기반 분류 알고리즘 305

[그림 1-2] 후속 R&D 추천을 위한 최적 AI 알고리즘 선정 프로세스 305

[그림 2-1] 연구개발과제 추진체계 308

[그림 2-2] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 310

[그림 2-3] NTB 기술은행의 기술유사도 기반 그래프 관계망 서비스 제공 화면 1 315

[그림 2-4] NTB 기술은행의 기술유사도 기반 그래프 관계망 서비스 제공 화면 2 315

[그림 2-5] 미래기술마당 316

[그림 2-6] SMART5(특허분석평가시스템) 316

[그림 2-7] KPAS(특허평가시스템) 317

[그림 2-8] 병무청 챗봇 "아라" 318

[그림 2-9] ROME+ 319

[그림 2-10] STELLA 319

[그림 2-11] 국가과학기술지식정보서비스 320

[그림 2-12] 추천시스템 종류 321

[그림 2-13] 콘텐츠 기반 필터링, 협업필터링 322

[그림 2-14] 하이브리드 필터링 323

[그림 3-1] 통합공고1_공고내용 없음 + 한글 첨부파일 324

[그림 3-2] 통합공고2_텍스트로 적힌 공고 + 첨부파일 325

[그림 3-3] 통합공고3_이미지로 올라온 공고 + 첨부파일 326

[그림 3-4] 통합공고4_공고 내용 없음+ PDF 첨부파일 327

[그림 3-5] 통합공고5_공고 내용 없음 + 알집 첨부파일 327

[그림 3-6] NTIS 국가R&D 통합공고 데이터 샘플 328

[그림 3-7] NTIS 국가R&D 통합공고 데이터와 연구과제 공고데이터 328

[그림 3-8] NTIS 국가R&D데이터 샘플 329

[그림 3-9] 비식별화된 연구책임자 데이터 329

[그림 3-10] 병합과 전처리 완료된 데이터 330

[그림 3-11] 코사인 유사도 331

[그림 3-12] Word2Vec의 CBOW & SKip-gram 332

[그림 3-13] 단어 벡터 학습을 위한 프레임 워크 333

[그림 3-14] PV-DM 334

[그림 3-15] PV-DBOW 334

[그림 3-16] 순환신경망 구조1 335

[그림 3-17] 순환신경망 구조2 336

[그림 3-18] Doc2Vec+순환신경망에 사용된 데이터 형식 336

[그림 3-19] ELECTRA 모델 338

[그림 3-20] 연구과제데이터 (과제명 + 연구과제 목표) 340

[그림 3-21] 토큰화 된 연구과제 데이터 340

[그림 3-22] 인코딩 된 연구과제 데이터 341

[그림 3-23 ] 학습데이터 생성 예시 341

[그림 3-24] 학습 데이터 구조 342

[그림 3-25] 학습데이터 예시 342

[그림 3-26] Word embedding 343

[그림 3-27] 벡터화 된 시퀀스(수행과제) 344

[그림 3-28] 벡터화된 추천(타깃)과제 344

[그림 3-29] Multi-Head Attention 345

[그림 3-30] 분석된 시퀀스(수행과제) 345

[그림 3-31] 분석된 추천(타깃)과제 346

[그림 3-32 ] Dot-product Attention 347

[그림 3-33 ] 수행과제와 추천(타깃)과제를 이용한 수행여부 결과 347

[그림 3-34 ] 최종 결과값(점수화) 347

[그림 3-35] 추천 알고리즘 모델 구조 347

[그림 3-36] 학습에 대한 eval/loss 그래프 351

[그림 3-37] 오차행렬(Confusion Matrix) 351

[그림 3-38] 신규과제와 연관성 있는 연구자에게 추천한 결과물 353

[그림 3-39] 신규과제와 연관성 없는 연구자에게 추천한 결과물 353