머신러닝을 활용한 국가 서비스 R&D 판별과 정책 과제 - KIET 산업연구원 - 연구 - 심층 분석

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연구보고서

당해 연도의 연구 방향 및 중점 연구목표를 달성하기 위해서 수행하는 연구원의 대표 보고서

머신러닝을 활용한 국가 서비스 R&D 판별과 정책 과제 원문 미리보기 원문 다운로드 2021.10.31

# 서비스산업 # 연구개발 # 효율성 # 머신러닝 # 인공지능

머리말
요약

제1장 서론
1. 연구의 필요성 및 목적
2. 연구의 내용 및 구성

제2장 서비스R&D 개념 및 관련 정책
1. 서비스R&D 개념
(1) 연구개발(R&D) 정의와 구분
(2) 서비스R&D의 개념과 특성
2. 정부 서비스R&D 사업 현황 및 정책 동향
(1) 정부 서비스R&D 사업 현황
(2) 서비스R&D 관련 정부 정책

제3장 서비스R&D 적격성 판단
1. 서비스R&D 적격성 판단 모형
(1) 연구 방법
(2) 단계별 추정 결과
2. 서비스R&D 적격성 판단 결과
(1) 과제 특성
(2) 과제 현황(건수)
3. 소결

제4장 국가 서비스R&D 현황 분석
1. 국가 서비스R&D 투자 현황
(1) 주요 서비스R&D 통계
(2) 국가 서비스R&D 투자 현황
2. 국가 서비스R&D 성과 현황
3. 소결 및 시사점

제5장 국가 서비스R&D 과제 효율성 및 결정요인 분석
1. 기존 연구 검토 및 시사점
2. 국가 서비스R&D 과제 효율성 분석
(1) 개요
(2) 자료포락분석(DEA) 방법
(3) 투입ㆍ산출 변수 선정 및 기본통계량
(4) 분석결과
3. 국가 서비스R&D 과제 효율성 결정요인 분석
(1) 개요
(2) 연구모형
(3) 변수 정의 및 기본통계량
(4) 분석결과
4. 소결

제6장 결론 및 정책적 시사점
1. 주요 결과의 종합
2. 정책적 시사점

참고문헌
Abstract

최근 정부는 서비스R&D의 적격성 여부를 판단하는 데 도움을 주기 위한 참고자료(「서비스 연구개발(R&D) 가이드라인」)를 작성한 바 있다. 동 가이드라인은 서비스R&D에 대한 정부와 민간의 이해를 높이기 위한 목적에서 서비스R&D 인정기준 체크리스트를 마련하고, 다양한 서비스산업에서의 구체적인 R&D 사례를 제시하고 있다. 그러나 판단기준에 대한 모호함과 자의적 해석의 가능성이 여전히 남아 있으며, 대상이 되는 각 과제나 활동 건별로 일일이 적격성 여부를 판단해야 한다는 점에서 사업 관리 및 예산 배분ㆍ조정 차원의 활용성 측면에서 분명한 한계가 존재한다. 이 때문에 서비스R&D 사업의 기획ㆍ운영ㆍ평가 등에 기준으로 활용할 수 있는 객관적인 서비스R&D 판단기준의 마련이 매우 중요하다. 이는 국내 서비스R&D 투자에 대한 정확한 현황 파악 및 문제점 식별을 위한 선결 과제라고 볼 수 있다.

다른 한편으로 서비스산업의 R&D 투자 부진 문제는 효율성 차원에서도 접근해 볼 필요가 있다. 투자 성과의 측면에서 낮은 효율성은 투자 확대를 저해하는 중요한 요인이 될 수 있지만, 국내 서비스R&D 투자의 효율성에 대해서는 그동안 간과되어 온 것이 사실이다. 이에 효율성 관점에서도 서비스R&D 투자의 문제를 살펴볼 필요가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 우리나라의 서비스R&D 투자 확대 및 효율성 제고를 위해 서비스R&D의 적격성을 판단할 수 있는 과학적, 정량적 기준을 마련하고, 이를 토대로 국내 서비스R&D 투자의 현황과 효율성을 객관적으로 분석하는 데 목적이 있다.

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