컨텐츠 바로가기 영역
대메뉴로 바로가기
본문으로 바로가기

정책연구

HOME > 발간물 > 연구보고서 > 정책연구

정부의 장단기 정책발굴 및 정책대안 제시를 위해 발간한 연구성과물입니다.

정책연구 본문 내용
제목 데이터 기반의 기업 R&D 선정평가모형 구축 및 도입방안 연구 :인공지능 방법론의 도입 및 활용 방안을 중심으로
권호 정책연구 19-19
저자 장필성, 오승환, 이제영, 서현정, 곽기현, 윤정섭, 송창현 저자별 발간물 찾기 발간일 2019-12-30
조회수 2840 다운수 976
주제분류  
키워드 중소기업, R&D선정모형, 데이터, 인공지능, 머신러닝 
원문다운로드 P19-19.pdf  페이지수 178
정책연구 본문 내용
  • 요약
  • 목차

 [연구목적]


□ 인공지능 활용 방안을 중심으로 데이터 기반의 기업 R&d 선정평가체계의 도입을 위한 전략 및 과제 발굴  
  ○ 중소기업 R&D에 대한 정부 연구개발투자가 증가함에 따라 데이터에 기반하여 중소기업 R&D 지원 사업 효과를 제고할 필요성이 높아지고 있음
  ○ 데이터 기반으로 기업지원효과를 사전적으로 예측할 수 있는 머신러닝(인공지능)기법의 개발 및 적용 필요성이 제기되고 있음

 

 

[주요내용]


□ 정부의 기업 지원 R&D 선정 현황 및 데이터 기반 접근 필요성
  ○ 전문가 기반의 정성적 평가에 기반하고 있으며, 정량적 접근 및 데이터 기반의 접근이 크게 부족
  ○ 현재 평가 지표들의 경우 사업화 가능성이나 기술성 등을 비교하여 우수한 과제에 대하여 지원하는 구조
  ○ 승자 선정이 아닌 정책효과를 극대화하기 위한 선정을 위해서는 더욱 데이터 기반의 접근이 중요
□ 인공지능 기반 R&D 선정 프로세스 도입 인식조사
  ○ 관계 전문가들과 국민을 대상으로 인공지능 방법론을 R&D 선정평가에 활용하는 것에 대한 다양한 인식 조사를 수행함
  ○ 데이터 기반의 평가 기법의 필요성에 대해서는 과반수 이상의 응답자들이 필요 혹은 매우 필요하다고 인식하고 있는 것으로 나타났음
  ○ 인공지능 선정모형의 필요 요건으로 예측 정확성보다 설명 가능성이 높게 평가됨
  ○ 인공지능 모형의 활용 방안으로 직접 선정보다는 전문가 선정을 지원하기 위한 도구로서 활용되는 것이 적절하다고 응답
□ 중소기업 R&D 지원의 효과 분석 및 예측 모형 개발 연구
  ○ 기업에 대한 정부 R&D 지원효과 분석결과, 평균적으로 정(+)의 효과가 높게 나타나지만, 부(-)의 효과를 가지는 기업들도 다수 존재하여 기업 특성에 따라 지원 효과의 이질성이 큰 것으로 확인되었음
  ○ 정부지원효과는 비선형적 관계를 모델링 할 수 있는 머신러닝 방법론이 적용되어야 할 필요성을 제기
  ○ 의사결정트리 모형 및 딥러닝 모형 등을 적용한 시범 분석을 실시하였으며, 향후 데이터 기반 선정모형 접근의 필요 시사점 도출

 

 

[정책대안]


1) 데이터/인공지능 기반 선정 모형 도입 전략 방향성
 - 정성적 평가 중심의 선정평가에 데이터 기반 평가의 도입 필요
 - 승자선정(winner picking)이 아닌 정책효과 극대화 지향 필요
 - 데이터 기반 평가 적용 대상의 단계적 확대 필요 (특정 지표, 특정 대상 우선 적용-> 특정 사업 -> 예측 불확실성 높은 기업군)

2) 데이터/인공지능 기반 선정 모형 개발 방향
 - 정책효과 예측을 위한 결정요인 탐색 연구 및 관련 DB 구축의 필요
  - 예측력과 설명가능성이 높고, 악용이 어려운 복합적 모형을 활용한 접근이 필요
 - 평가 목적과 예측 가능성 여부에 따른 모형 세분화 접근 필요

 

목 차

 

 

 

요 약

i

 

 

1장 서 론

1

1절 기업 R&D 선정평가 데이터 기반 접근 필요성

1

2절 인공지능 기술의 선정평가 적용 검토 필요성

5

3절 선행 연구의 검토 및 본 연구의 의의

9

4절 연구의 구조 및 의의

12

 

 

2장 정부의 기업 지원 R&D 선정 현황

14

1절 국내 중소기업 지원 R&D 사업의 평가 지표 및 프로세스

14

2절 해외 중소기업 지원 R&D 사업의 평가 지표 및 프로세스

24

3절 국내 선정평가 현황 이슈 및 데이터 기반 접근 시사점

32

 

 

3장 금융 부문 데이터 기반 기업 평가 현황

36

1절 기술 보증 부문 데이터 기반 평가 현황

36

2절 신용 평가 부문 데이터 기반 평가 현황

41

3절 시사점

51

 

 

4장 인공지능 기반 R&D 선정 프로세스 도입 인식조사

56

1절 인식조사의 필요성

56

2절 인식조사 개요

57

3절 인식조사 결과 분석

66

4절 결론 및 시사점

79

 

 

5장 중소기업 R&D 지원의 효과 분석

81

1절 개요

81

2절 분석방법론 및 데이터

84

3절 정부 R&D 지원의 기업지원효과 분석 결과

90

4절 국가연구개발사업의 기업수준 성과 결정요인

95

 

 

6장 머신러닝 기반 정부 R&D 기업지원효과 예측 모형 연구

134

1절 의사결정트리를 활용한 정책효과 영향요인 탐색

134

2절 딥러닝 모형 성능 개선 기법 탐색

142

 

 

7장 결론 및 정책과제

151

1절 연구 개요

151

2절 데이터/인공지능 기반 선정 모형 도입 전략 방향성

153

3절 데이터/인공지능 기반 선정 모형 개발 방향

157

4절 데이터/인공지능 기반 선정 모형 활용의 유의점

163

 

 

참고문헌

167

 

 

부록

171

 

 

Summary

175

 

 

Contents

177

 

 

 

페이스북 트위터

◎ 담당 : 연구관리팀 최미(044-287-2035) ◎ 구독신청 : 연구관리팀 이상훈 ( lsh4595@stepi.re.kr)

RSS

URL : http://www.stepi.re.kr/app/report/rss.jsp?cmsCd=CM0012