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계량정보분석 해외사례 조사분석.
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계량정보분석 해외사례 조사분석.

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계량정보분석 해외사례 조사분석

연구책임자 : 박한우(영남대)

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  • 1. 계량정보분석 해외사례 조사분석
    연구책임자 : 박한우 (영남대)
    August.18.2010
  • 2. 차례
    1장서론
    2장이론적 논의
    3장해외 국가별동향
    4장주요 분야/산업별 사례
    5장 계량정보 분석 기법과 실제
    6장분석 및 토의
    7장 결론 및 정책제언
  • 3. 제1장 서론
    제1절 계량정보분석의 개념
    제2절 계량정보분석이 적용된 선행연구 검토
  • 4. 가치창조형 정보분석은 바늘찾기 다
    오늘날 연구자와 기업들은 건초더미에서 바늘을 찾는 대신, 우주 안에서 건초더미를 찾고 그 건초더미가 새로운 분야의 시작인지 아니면 작년 수확물의 부산물인지 예측해야함
  • 5. 제 1절. 필요성 및 목적
    1990년대 중반부터 선진각국들의 지식기반 경제 심화를 위한 노력을 경쟁적으로 전개, 우리나라는 기존의 모방형, 학습형 혁신단계를 거쳐 창조적 혁신시스템을 구성해야 하는 단계에 이르렀음.
    계량정보분석을 통하여 R&D 기획의 과학화와 고도화를 추진, 해당 기술분야의 기술궤적(Technology Trajectory)을 정확히 분석하는 것이 필요,
    R&D 정책실패로부터 발생하는 매몰비용(sunk-cost)을 최소화 하기 위해 정확한 정보에 근거한 R&D 기획이 필요
    기존 소수의 전문가위원회(Peer Review) 방식에 대한 한계 지적 및 보완 요구. 미래의 불확실성을 줄이기 위한 해외 각국에서 계량정보분석 방법의 적용의 필요.
  • 6. 제1절. 필요성 및 목적
    국가적 차원에서 R&D 정보분석능력을 강화
    ⇒유망연구 및 미래기술의 조기 탐지 및 능동적 수행
    선진국의 계량정보분석 기관에 대한 현황, R&D기획과의 연계, 관련 제도 및 정책을 파악
    ⇒ 시스템 구축에 시사점 도출
  • 7. 제2절 연구방법
    1. 다양한 보완적인 자료수집으로 분석의 타당성을 제고
    2. 비교분석의 틀을 적용하여 적실성(relevance) 있는 시사점 도출
    <사례조사 및 분석의 틀>
  • 8. 제2장 이론적 논의
    제1절 북미
    제2절 유럽
    제3절 아시아
  • 9. 제1절 계량정보분석의 개념
    분류기준에 따른 계량정보분석의 정의
    계량정보분석의 각 범주간 관계
    출처 : Thelwalle.t al. (2003) 재구성
    출처 : 저자
  • 10. 제2절 선행연구검토우리나라 선행연구의 함의
    첫째, 관련 연구의 수가 많지 않아 심도 깊은 논의가 이루어지지 못하고 있으며, 방법론과 관련된 연구들이 확인됨.
    둘째, 국내에서 생성한 데이터베이스를 이용한 연구가 많지 않음.
    셋째, 대부분 단순한 데이터 획득방법을 이용하였음.
    넷째, 산업분야의 미래예측 연구는 소수만이 수행되었음.
  • 11. 제3장 해외 R&D 계량정보
    분석방법론 활용 동향
    제1절 북미
    제2절 유럽
    제3절 아시아
  • 12. 제1절 북미-미국
    계량정보분석을 이용하는 다양한 기관
    - 국립과학재단(NSF: National Science Foundation)
    - 해군연구소(ONR: Office of Naval Research)
    - 조지아공대 기술정책평가센터(TPAC: Technology Policy & Assessment Center)
    - 전미경제연구소(NBER: The National Bureau of Economic Research)
    기술정책평가센터의 알란 포터 교수의 연구팀
    -미국 국립 과학 재단 (National Science Foundation)의 지원을 받고 있는 Ping Wang의 STICK (Science and Technology Innovation Concept Knowledge-base) 프로젝트
    Science-Metrix
    계량정보분석을 이용하는 다양한 프로젝트
  • 13. 제2절 유럽- 영국
    지식주도경제정책백서의작성
    REF(Research Excellence Framework) 제도
    - 기존 RAE는 달리 REF는 계량분석의 고도화, 효율적인 재원투자, 영향력에 기초한 R&D 과제선정과 대학지원을 목적으로 하고 있음
    - 논문 출판 수뿐만 아니라 피인용(citation) 수가 중요한 요소가 됨
    - 데이터베이스로부터 해당 분야의 잠재된 유망 연구자와 최신 연구동향을 선정하도록 지원하는 계량분석 시스템
    영국 Sussex 대학SPRU의활동
    영국과 미국이 공동으로 참여하고 있는 Overlay toolkit
  • 14. 제2절 유럽-네덜란드
    네덜란드 라이든(Leiden)대학의 과학기술연구센터(CWTS : Center for Science & Technology Studies)
    - 계량정보분석을 통해 기술분야별 R&D 트렌드 탐지, 해당분야 선두 주자의 변화 추이, 신진 연구자의 등장에 대한 분석결과 제시
    - 최근, 새로운 계량지표를 활용한 대학의 랭킹 작업
    - CWTS BV로불리는지식회사가설립
    -NWO(Netherlands Organization for Scientific Research)는 네덜란드 정부기관으로서 대학에 대한 인문학을 포함하여 기초과학 및 공학분야에 대한 전략적 과학연구를 주로 지원하는 조직임
    지식의 실천(Knowledge in Action) 보고서
    - 연구의 중복투자와 비효율적인 경쟁을 방지할 필요를 느낌
    - 지식의 수요와 공급을 일치시키는 방안들도 강구
  • 15. 제2절 유럽- 벨기에
    1991년부터 R&D 자원의 선정과 배분을 지역정부에 대폭 이양
    벨기에의 플레미쉬(Flemish) 정부의 정책 :
    “객관적, 계량적, 반복가능한” R&D 정책결정을 위하여 계량분석기법을 활용
    R&D 계량분석을 전문적으로 담당하는 행정전문요원들을 채용하고 독립기관인 “Steunpunt O&O Statistieken”을 설립
    ‘03년도에 플레미쉬 지역의 6개 대학에 9천3백만에 이르는 공적 연구자금을 분배하기 위하여 계량분석을 실시하였으며, SCI 논문 데이터를 이용한 지표를 활용
  • 16. 제2절 유럽 –스페인
    1953년부터 설립된 신독(Cindoc)에서 여러 계량정보분석 기법을 소개
    -스페인 SCImago 연구그룹 (SCImago Research Group, 2009)은 시각화 기술을 이용한 방법으로 정보 분석을 수행하며, representation 검색 연구 팀을 보유하고 있음.
    -최근 연구에서 대학과 연구중심 기관의 연구결과를 분석하기 위한 연구평가 플랫폼과 순위를 제공하고 있음.
  • 17. 제2절 유럽-폴란드
    • 폴란드 정부를 위한 R&D 모니터링을 위한 센터: ECOOM(Expertisecentrum O&O Monitoring)
    -2002년 steunpunt O&O Statistieken은 폴란드 정부의 5년 의회 개획안으로K.U.Leuven에서 만들어짐.
    - Steunpunt의 주 임무는 폴란드 대학, 연구소, 기업의 양적 R&D를 위한 적절한 시스템의 개발.
    - Steunpunt의 기본은 bibliometrics, technometrics, innovation studies에 바탕을 둠.
    - ECOOM은 폴란드 대학들(K.U.leuven, UGent, VUB,UA, UHasselt)이 참여하는 협회임.
    - 목적은 폴란드 정부를 위한 R&D and Innovation (RD&I) 의 지속적인 지표를 발전시키는 것이며, 이 지표 시스템은 정부의 RD&I에 관한 노력을 mapping 과 monitoring할 수 있게 지원함.
  • 18. 일본은 우리나라와 매우 유사한 역사와 환경을 가진 국가로서, 우리나라의 계량정보분석 체계 구축에 시사하는 바가 큼.
    • NII(국립정보학연구소, National Institute of Informatics)
    - CSI(최첨단 학술정보기반사업, Cyber Science Infrastructure) 정비사업
    제3절 아시아 - 일본
    계량정보분석을 이용하는 다양한 기관과 주요사업
  • 19.
    • JST(일본 과학기술진흥기구, Japan Science and Technology Agency)
    - 과학기술정보 유통 <R&D 지원을 위한 DB 구축 및 확산>
    제3절 아시아 - 일본
    • 시사점 : 일본 국내의 과학기술정보를 제공하는 많은 기관들의 정보를 모두 통합하여 서비스하는 과학기술 포털 서비스를 지향하고 있음.
    • NISTEP(과학기술정책연구소 : National Institute of Science & Technology Policy)의 계량정보분석
    - Science Map 시리즈의 발간과 변화 경향 파악
    - 학제간 연구와 다학제 연구의 구분을 통해 차별화된 촉진정책을 추진하는 것이 가능해짐.
    제3절 아시아 - 일본
    <Science Map의 연도별 변화 포착>
    - 주기적인 Science Map의 작성은 시간의 변화에 따라서 지식의 변천을 확인할 수 있다는 것임
    - 국가 분야별 비교연구Science Map의 작성을 통해 주요 국가들의 지식활성화 경향을 파악할 수 있으며, 일본은 이를 전략적 R&D 기획에 활용하고 있음.
    자료 : NISTEP
  • 20. 제4장 주요 분야/산업별 사례
    제 1절 나노기술 분야제 2절천문/우주 분야제 3절 연료 및 태양전지 분야제 4절 BT 분야
  • 21. 제1절 나노기술분야– TPAC의 사례
    나노기술분야는학제성이 강한 분야인 만큼, 계량정보분석이 활발하게 이루어지는 과학기술분야라고 할 수 있음
    INSPEC, SCI 등의 데이터 베이스를 통해 천만건의나노논문과6만건의나노특허에 대한 데이터 베이스를 구축하면서 TPAC의 분석 팀은 나노분야에 대한 연구영역에 대한 개념화를 시도하였음.
    <전세계 나노 논문의 생산>
    *나노분야 논문을 천편이상 생산하는 도시
    출처: Porter et al. (2007). 그림7.
    출처 : Porter, A. L. & Yiutie, J. (2009), pp. 1023-1041
  • 22. 제1절 나노기술분야
    – 영국 Sussex대학 SPRU
    Rafols박사는 다양한 계량정보분석 기법을 활용하여 나노분야의 연구동향 및 추세에 대한 분석을 수행한 바 있음.
    출처 : Rafols et al (2010)
    출처 :Rafols et al (2010)
  • 23. 제2절 천문우주분야
    - 천문(연)은 2009년 계량정보분석을 연구기획에 적용하기 위해 과학기획이라는 계량정보분석 방법론을 수립하였음
    분야별[좌상] 주체별[우상] 논문생산 추이와 논문 맵[좌하]과 네트워크[우하]
    출처 : 권기석·이문영(2009).
  • 24. 제3절 연료/태양 전지 분야
    – Solar Cells 프로젝트
    네덜란드의 라이든대학CWTS(Center for Science and Technology Studies)는 ISI로부터 데이터를 제공받아 자체 구축한 데이터베이스를 구축하였음. 태양전지분야 계량분석을 위해 CWTS는 자체 데이터베이스에서 동 분야 주요문헌을 인용하고 있는 13,000개의 논문을 추출하였음.
    <전 세계 태양전지분야 연구기관 순위 및 관련지표>
    *P:논문수, CX: 인용수, P10: 상위10인용 논문수, CPP: 논문당 인용수, PS: 자기인용비율, PN: 인용되지않은 논문비율, CPP/FCSm: 크라운지수, CPP를 분야의 논문당인용평균값으로나눈수.
  • 25. 제3절 연료/태양 전지 분야
    – Solar Cells 프로제트
    <전 세계 태양전지분야 논문의 주제어 군집>
    출처:http://studies.cwts.nl/projects/solar-cell/show?page=downloads
  • 26. Virtual Cell modeling& Analysis Software
    -세포 생물학자들은 Virtual Cell로 대표되는 3차원 그래픽 몰입형 환경(three-dimensional graphical immersive environment)을 만들었음
    인터넷을 통해 사용하는 분산 응용 프로그램으로
    현재 국가 자료 센터, 세포 분석 및 모델링 (NRCAM, National Resource for Cell Analysis and Modeling)
    제4절 생명공학 분야 –Virtual Cell
    http://www.nrcam.uchc.edu/technology/user_interface.html
    http://www.nrcam.uchc.edu/technology/software_architecture.html
  • 27. 제5장
    계량정보 분석 기법과 실제
    제1절 계량분석의 체계와 주요 기법
    제2절 R&D 계량정보분석 데이터베이스와 통합시스템
    제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램
  • 28. 제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법
    계량정보분석 방법론의 유형과 적용분야
    <R&D수행의 관점별 세부요소와 계량정보분석>
    출처:Jankowski (2009),p.8 저자재구성
  • 29. 제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법
    계량정보분석 방법론의 유형과 적용분야
  • 30. 제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법
    연구 프로파일링(Research Profiling)
    연구프로파일링은 연구 결과 집합으로의 패턴을 식별하여 연구 도메인에 대한 정보를 발췌하는 것으로 정의할 수 있음.
    <연구프로파일링의 활용>
    <전통적인 문헌검토와 연구프로파일링의 비교>
    출처 : Porter et al. (2002), p.364.
    출처 : Porter et al. (2002), p.364.0
  • 31. 제1절 계량정보분석의 체계와 주요 기법
    특허정보분석(Patent Intelligence)
    특허정보분석(Patinformatics)란 각각의 특허 문서를 분석할 때 어려울 수 있는 기술의 경향과 기술간 관계를 발견하기 위한 특허정보분석을 의미함.
    특허정보분석의 두 가지 원리
    - 첫째 데이타마이닝 관점에서, 데이터와 분석의 발췌와 관련, 주로 서지적(bibliographic) 정보 분석을 의미함.
    - 둘째 텍스마이닝 혹은 매핑(text mining or mapping) 관점에서 문서 모으기와 분류와 연관됨.
    특허맵의 사례
    출처 : http://www.tenopa.co.kr/images/sub02_chart10.gif(검색일 : 2010.08.08)
  • 32. 시각화는 e-science를 활용한 계량정보분석 핵심
    목표 : “이해와 통찰력을 위한 도구로써 그래픽화한 정보 제공”
    다양한 시각화의 분류체계
    시각화 기법의 선택
    제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램
    - 계량정보분석의 시각화(Knowledge Visualization)
    출처: Thelwall, Mike, 2009, p.168.
  • 33. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램
    - 계량정보분석의 시각화 (Knowledge Visualization)
    예1) 위키피디아 정보분석 사례(History Flow project)
    출처 : http://www.research.ibm.com/visual/projects/history_flow/
    많은 다른 문장들이 동시에 시간에 따라 표시될 수 있는 간단한 그래픽 표현을 이용해 문장단위로 각 페이지의 내용을 추적하고(Track) 하고 도시함(graph). 각 문장은 유색라인으로 표현되며, 문장이 생성될 때 선이 표현되고 문장이 삭제될 때 사라짐.
  • 34. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램
    - 계량정보분석의 시각화
    (Knowledge Visualization)
    예2) Evolino Visual Simulations
    물리학과 사회학의 기원으로 하는 Evolino는 그룹의 상호작용의 역학적 시각 시뮬레이션(visual simulations of the dynamics of group interactions)을 발전시키기 위한 연구 프로젝트임.
    Evolino 시뮬레이션은 각기 다른 선택 프로세스에 함께 사용될 수 있는, 자연선택(naturalselection)의 과정을 설명하고 있음
    각각의 시뮬레이션은 다양하게 정의된 매개 변수를 사회 상호 작용의 수학적 모델을 통합하는 컴퓨터 프로그램으로 결과를 시각적으로 표현함
    출처: http://virtualknowledgestudio.nl/
  • 35. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램
    - 계량정보분석의 시각화 (Knowledge Visualization)
    예3) WEBSOM
    지도를 클릭함으로써 문서를 찾아주는 과정
    WEBSOM은 자동으로 다량의 텍스트 문서를 정리하고(organizing), 정보를 검색하고 마이닝하여 이용하기 위한 시각적 지도 (visual maps)를 만들어 줌
    • 지도 이미지는 관련된 분야의 키 워드로 표현.
    • 36. 지도의 색의 표현은 (colouring)은 그 분야, 문서의 밀도(density)를 표현함. 밝은 주변이 더 많은 문서 양을 뜻함.
    출처: http://websom.hut.fi/websom/comp.ai.neural-nets-new/html/root.html
  • 37. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램
    - R&D 관리와 계량정보분석-Tech mining
    • 전자 과학 및 기술 데이터 베이스 검색을 하여 과학기술 및 혁신(ST&I)의 경영에 정보를 제공
    • 38. 개념 : 과학기술 정보의 텍스트마이닝(text mining) 도구를 통해 기술혁신과정을 이해하기 위한 적용
    - 데이터마이닝(data mining) 및 텍스트마이닝(text mining)과 구별
    기업, 정부, 대학 등에 활용
    • R & D 관리 강화에 활용
    • 39. 기술정보 탐색 및 분석에 활용
    <테크 마이닝의 과정과 행위자>
    출처: Porter, A. L. (2005), p.30.
  • 40. 제1절 계량분석 컴퓨터 프로그램
    - R&D 관리와 계량정보분석-Tech mining
    테크마이닝의 프로세스
    출처: Poter, A. L (2007), p.16.
    R&D 관리를 지원하는 경험적 지식을 전달하는 공급사슬(supply chain)이며, 기술혁신과정모델(Tech Innovation Process Model)은 성공적인 혁신으로 가는 전망을 보여주는 경험적 지표의 개념적 기초를 제공함.
    - 미래기술 분석방법(Future-oriented Analysis Methods)에는 기술예측, 기술평가, 기술로드맵이 포함됨.
  • 41. 제2절 데이터베이스와 통합시스템
  • 42. 제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램
    세계의 계량정보분석 프로그램
    Sweden
    • Bibexcel
    England
    Korea
    Canada
    Finland
    Belgium
    • Bibliometrics
    Japan
    USA
    France
    (미국/유럽 공동)
    • Dataview
    Austria
    Germany
    Australia
    Netherland
    • Publish & Perish
    • 59. LoetLeydesdorff’s tools
    *주: 데이터베이스(예: Web of Science, SCORPUS, PATSTAT 등)는 포함하지 않으며 소프트웨어를 중심으로 정리했음
  • 60. 제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램
    대표적인Scientometrics 도구- VantagePoint
    ∘ 1994년 Text Mining의 가치를 느낀 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency), ToA’s, 미 육군 해군 연구부, 교육부, 국제 건강회, 국제과학재단이 프로그램 개발을 지원하였음.
    - Co-word Bibliometrics/Co-occurrence 통계를 사용하면 단어들 간의 관계가 분석됨.
    - 이 기술의 적용을 통해 TACOM은 군용 차량의 정비비용을 1/10까지 줄일 수 있었음. < VantagePoint의 구동과정>
    text 분석 기능
    Data Cleaning
    User Defined Thesaurus
    Visual Basic Scripting
    Import Engine adaptable to hundreds of databases
  • 61. 제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램
    대표적인Scientometrics도구- VantagePoint
    <Develop Indicators의 발견 예시>
    <기술개발 트랜드의 확인 예시>
    <지식지도의 발견 예시>
    <기술간 연계의 발견 예시>
  • 62. 제3절 R&D 계량정보분석 컴퓨터 프로그램
    출처: https://confluence.cornell.edu/display/TLC/Decision+Matrix+of+Bibliometric+Tools
  • 63. 제2장.우리나라 계량정보분석의 추세와 시사점
    특허분석을 위해 특화된 시스템
    - ThinKlear(WIPS).
    - FOCUST.
    <FOUCST의 구성>
    <ThinKlear를 이용한 분석 사례>
  • 64. 제2장우리나라 계량정보분석의 추세와 시사점
    RADERS(Research Area DEtection through R&D information Scanning):정보통신연구진흥원(IITA)에서 개발한 것으로, R&D 관련 정보를 기초자료로 활용하여 연구개발에 소요되는 시간과 노력을 단축시킬 수 있는 R&D 정보분석 시스템임
    <RADERS 활용 범위>
    <차트분석 사례>
    KnowledgeMatrix:KISTI에서 개발한 계량정보분석 시스템.
  • 65. 제6장 분석 및 토의
    1. 선진국 계량분석의 방법론 발전방향과 시사점
    2. 한국의 R&D 계량정보분석 시스템 구축시 고려사항
  • 66. 1. 선진국 계량분석의 시사점
    평가지표(evaluative indicator) 개발과 활용임.
    과학기술맵핑을 통해 기술의 학제성, 융복합성, 맥락성을 추적하는 것임.
    미국과학재단(NSF, National Science Foundation)은 2년에 한번 ‘과학과 공학 지표’(Science and Engineering Indicators)를 조사하여 백악관과 의회에 보고하고 있음.
  • 67. 1. 한국의 R&D 계량정보분석 시스템
    우리나라 R&D 기획을 고도화 및 R&D 투자에 대한 불확실성의 억제를 위해 매우 필요함.
    선진국들은 문제해결을 위한 기본전제로 기술개발과 R&D 기획 과정에서 필요로 하는 정보의 불충분성을 해결해야 한다고 인식하고 있음
    우리나라의 계량정보분석 시스템은 다른 국가들과 비교할 때 초보적인 수준임
    R&D 기획과 계량정보분석
  • 68. 1. 한국의 R&D 계량정보분석 시스템
    R&D 전 주기별 가용정보자원의 절대부족
    즉시 활용 가능한 전략적 분석정보의 부재
    R&D 사업 전반에 대한 개방성과 상시성을 갖춘 종합정보체계의 확립 필요
    R&D 기획에 필요한 산발적 분석정보 생산체계의 구축
    과제기획에 필요한 정보의 제공
    과제기획위원회에 참여할 실적이 있는 전문가 발굴
    전문가 DB 확대
    거시적 측면의 성과분석
    현 연구기획 활동의 현황과 문제점
    한국의 R&D 계량정보분석 시스템 구축시 고려사항
  • 69. 제6장 결론 및 정책 제안
  • 70. 제6장 결론 및 정책 제안
    1. 선진형 기술기획을 위한 정보분석 활성화
    2. 산업기술 정보분석의 확산 및 계량시스템 구축
    3. 인터넷 데이터와 기술정보 조기경보 시스템 구축
    4. 가치창조형 계량정보분석 및 미래 불확실성 감소
  • 71. 감사합니다.