표제지
목차
요약 8
제1장 서론 26
제1절 연구의 배경 26
1. 인공지능 기술의 등장 및 발전 28
2. 과학기술 행정(공공부문)에서의 인공지능 활용 모색 35
제2절 연구의 내용 41
제2장 과학기술 행정의 개념 및 발전 44
제1절 과학기술 행정의 개념 44
1. 일반 행정의 개념과 범위 45
2. 과학기술 행정의 개념 47
제2절 과학기술 행정의 발전 51
1. 과학기술 행정의 정보화 52
2. 과학기술 행정의 지능화 60
제3절 과학기술 행정에 인공지능 활용 64
제3장 과학기술 행정에 인공지능의 활용 사례 70
제1절 사례 조사 70
1. 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) 5.0 70
2. 국가과학기술연구회 연구행정선진화 76
3. 한국연구재단의 지능형 연구지원시스템 81
4. R&D PIE(Platform for Investment & Evaluation) 85
제2절 인공지능의 활용 유형 89
제3절 인공지능 활용의 한계 및 시사점 92
제4장 과학기술 행정에 인공지능 활용 활성화 방향 94
제1절 과학기술 행정에서 인공지능 활용의 지향점 96
제2절 정책 지능화를 위한 인공지능의 활용 104
제3절 과학기술 행정에서 인공지능 활용의 장애 요소 114
제4절 소결 및 시사점 122
제5장 결론 및 향후과제 125
제1절 인공지능 활용 활성화를 위한 과제 126
제2절 인공지능 활용 사례로 본 과학기술 행정의 과제 136
제3절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 144
참고문헌 146
Summary 156
Contents 158
판권기 2
〈표 1-1〉 전자정부와 지능정부의 비교 36
〈표 2-1〉 행정의 정책 및 관리 요소 46
〈표 2-2〉 과학기술 부문에 정부 개입이 필요한 주요 근거 47
〈표 2-3〉 NDSL 주요 콘텐츠 수 56
〈표 2-4〉 K2Base 주요 콘텐츠 수 60
〈표 2-5〉 산업분야별 인공지능 도입ㆍ활용 과제 61
〈표 2-6〉 자동화의 시기별 구분 65
〈표 2-7〉 인공지능의 활용 영역 66
〈표 3-1〉 출연(연) 연구행정선진화의 목표 77
〈표 3-2〉 한국연구재단 지능형 평가후보자 추천 시스템 도입 전후의 변화 84
〈표 3-3〉 R&D PIE 모델의 구성 86
〈표 3-4〉 사례조사 종합 90
〈표 4-1〉 인공지능의 활용이 활용될 수 있는 공공부문의 문제 99
〈표 4-2〉 문제의 유형별 특성 100
〈표 4-3〉 정부 기능별 자동화 계수 101
〈표 4-4〉 데이터 기반 의사결정에 요구되는 역량 107
〈표 4-5〉 복지사각지대 발굴에 활용되는 연계기관 정보 및 입수주기 111
〈표 4-6〉 부문별 국가 승인통계현황 118
〈표 5-1〉 2020년, 기관별 ICML 발표 논문 수(Top 10) 128
〈표 5-2〉 과학기술 행정에 인공지능 활용의 예 138
〈표 5-3〉 과학기술 행정에 인공지능 활용 아이디어 140
[그림 1-1] 인공지능 기술의 구성 26
[그림 1-2] 인공지능의 발전 수준 27
[그림 1-3] 인간과 인공지능이 만나는 접점 32
[그림 1-4] 정책주기에서 인공지능 활용으로 인한 이점 37
[그림 1-5] 미국 공공부문의 인공지능 활용현황 39
[그림 1-6] 공공부문에 인공지능 활용으로 인한 절감분 예상 40
[그림 1-7] 인공지능 활용을 위한 요건 41
[그림 1-8] 보고서의 구성 42
[그림 2-1] 행정의 범위와 요소 45
[그림 2-2] 과학기술 행정체계의 모형 48
[그림 2-3] 공공부문 행정의 정보화에서 지능화로 발전 52
[그림 2-4] KESLI 참가기관 변화('00~'20.6) 55
[그림 2-5] NTIS 서비스 57
[그림 2-6] K2Base 서비스 59
[그림 2-7] AI 도형상표 검색시스템 비교의 예 64
[그림 2-8] RCDC의 작동 원리 66
[그림 2-9] ROBAMA 시스템 개념도 67
[그림 2-10] 과학기술 행정에 인공지능 활용 유형 68
[그림 3-1] NTIS 개념도 70
[그림 3-2] NTIS 발전단계 71
[그림 3-3] 지능형 NTIS 72
[그림 3-4] NTIS, 딥러닝 기반의 이용자 맞춤형 정보 추천 서비스 73
[그림 3-5] NTIS, 대화형 검색 서비스 74
[그림 3-6] NTIS, 딥러닝 기반의 과학기술표준분류 추천 서비스 75
[그림 3-7] NTIS, 이슈로 보는 R&D의 예 76
[그림 3-8] 출연(연) 연구행정선진화의 방향 및 기대효과 77
[그림 3-9] 출연(연) 연구행정선진화의 추진과제 현황('20.6) 78
[그림 3-10] 출연(연) 법무자문 서비스의 예 79
[그림 3-11] 엑소브레인의 심층질의 응답기술의 예 80
[그림 3-12] 한국연구재단 기존 평가자 추천 시스템 81
[그림 3-13] 지능형 평가 후보자 추천 시스템 프로세스 83
[그림 3-14] R&D PIE 기본모델 예시(자율주행차) 87
[그림 3-15] R&D PIE의 R&D투자효율성 확대의 개념도 87
[그림 3-16] R&D PIE 투자필요영역 탐색 및 분석 프로세스 88
[그림 3-17] R&D PIE 모델 구축 단계별 추진 개념도 89
[그림 3-18] 인공지능 활용 사례 구분 91
[그림 4-1] 과학기술 행정에 인공지능 활용을 위한 논의 주제 95
[그림 4-2] 한국판 뉴딜의 구조 98
[그림 4-3] 아일랜드 혁신정책 시뮬레이션 홈페이지 108
[그림 4-4] 데이터댐 개념도 116
[그림 4-5] 과학기술 행정에 인공지능 활용 모형 123
[그림 5-1] 공공부문 인공지능 활용에서 수요와 역량 간 균형 127
[그림 5-2] 과학기술 행정에 인공지능의 활용 목적 129
[그림 5-3] 과학기술 행정에 인공지능 활용 영역 확대 130
[그림 5-4] 정부 서비스에 인공지능 도입에 대한 국민 선호도 조사결과 131
[그림 5-5] 과학기술 행정에 인공지능 활용을 위한 전문가 협업 135
[그림 5-6] 인공지능 활용 아이디어 분류의 예 141
[그림 5-7] 인공지능 활용의 목적 변화 예상 141