머신러닝 기반 국내 혁신주체 R&D 협력 파트너 탐색 연구: 국내 정부출연연구기관을 중심으로
Finding Innovation Partners based on Machine Learning Method: Focusing on Government-funded Research Institute Supported by NST in South Korea
이철(한국과학기술정보연구원); 전승표(한국과학기술정보연구원); 유형선(한국과학기술정보연구원)
24권 6호, 1007~1034쪽
초록
R&D 협력을 통해 성공적인 기술혁신 달성을 위해서는 지식이전이 가장 효율적으로 가능한 R&D 파트너를 선정해야 한다. 이에 본 연구는 국내 주요 혁신주체를 대상으로 지식 프로파일링을 구축하고, 산학연 협력의 중심 역할을 수행하 는 국내 정부출연연구기관(출연연)을 중심으로 잠재적 R&D 협력 파트너 추천 모델에 대해 분석하였다. 이를 위해 2015년부터 2017년까지 국내 연구기관에 소속된 연구자에 의해 게재된 167,264개 논문 데이터를 기반으로 비지도 학습 머신러닝 모델인 저자-토픽 모델링 기법을 활용하여 표준화된 910개 국내 주요 혁신주체의 지식 프로파일링을 구축하였다. 분석 결과, 출연연의 지식 프로파일링을 통해 각 기관별 연구 주제 분포 특성을 파악할 수 있었으며, 구축 된 지식 프로파일링을 기반으로 출연연과 잠재적 R&D 협력이 가능한 기업, 출연연 외 연구소, 정부 및 기타기관을 제 시하였다. 본 연구 결과를 통해 상세하면서 객관적인 분석이 가능한 지식 프로파일링 프레임워크의 활용 가능성을 확인 하였으며, 산학연 협력과 융합 연구 활성화 지원 정책 근거를 도출하였다.
Abstract
To accomplish successful innovation through R&D collaboration, it is necessary to find an appropriate R&D partner that can transfer knowledge efficiently. For this reason, this research addressed knowledge profiling on R&D organizations and analyzed a model for recommending potential R&D partners focusing on government-funded research institutes supported by NST in South Korea. The analysis was conducted based on the data of 167,264 journal articles published by researchers in research institutes from 2015 to 2017. By adopting the Author-Topic Model, an extended LDA model of unsupervised machine learning algorithm, we analyzed knowledge profiling of 910 major R&D organizations. The results show the characteristics of research topic through knowledge profile for each research institute. Moreover, we recommend firms, research institutes (not NST), and government and other organizations that may have potentials for R&D collaboration with the focal research institutes. Our results suggest the use of a knowledge profiling framework that is objective and capable of detailed analysis as well as provide the evidences for policy to support R&D collaboration and convergence.
- 발행기관:
- 한국기술혁신학회
- 분류:
- 기술정책