2023년 우리나라의 총연구개발비는 119조 740억 원으로 국내 총생산(GDP) 대비 연구개발 비중은 4.96%에 달하고 이스라엘에 이어 세계 2위, 총연구원의 수는 60만 3,566명으로 인구 천 명당 연구원의 수는 9.5명으로 세계 1위 수준이다. 연구수행 주체별 연구원의 수는 기업이 443,270명(73.7%)으로 가장 많고, 대학이 114,854명(19.1%), 공공 연구기관이 43,854명(7.2%) 순이다. 그리고 국가과학기술자문회의 제66회 운영위원회(2024)는 한국수력원자력, 한국전력공사 등 39개 공공기관에 대해 2025년도 순매출액의 2.46%인 1조 7,953억 원을 연구개발비로 투자하도록 권고하고 있다. 그러나 최근 들어 공공기관 이해 관계자들로부터 연구개발의 성과에 대한 비판의 목소리도 점점 커지고 있다. 본 연구는 그동안 일방적 지시·통제를 기반으로 하는 전통적 리더십이 보편화된 공공기관에 리더십 연구자들로부터 관심을 끌고 있는 최고기술경영자(CTO: Chief Technology Officer)의 서번트리더십이 공기업 연구개발 조직의 성과 에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 한국철도공사 철도연구원과 연구원에 근무한 경력이 있는 직원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 설정한 가설에 대해 두 가지를 확인 할 수 있었다. 첫째, Spears의 서번트리더십의 하위 행동 특성 10가지는 회귀분석에서 기술경영성과의 4가지, 즉 연구역량의 기반 구축, 연구역량의 대외 신인도 향상, 핵심 운영 기술의 확보, 지적자산의 증대, 각각의 p-value(0.000)가 유의수준(p<0.01)보다 작아 정(+)의 유의한 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었 다. 그러나 조절변수로 설정한 구성원의 성숙도는 위계적 다중회귀분석에서 p-value가 0.482(p<0.01)로 나타나 조절작용이 없거나 미미하여 유의한 영향을 확인할 수 없었다. 본 연구는 공공분야에 대한 정부의 연구개발 투자가 양적으로 크게 증가하고 있는 시점에 공기업의 부설 연구개발 조직에서 서번트리더십과 기술경영성과의 유효성을 실증적으로 검정한 데 그 의의가 있다.

본 연구는 2023년 중소기업 기술통계조사 데이터를 바탕으로, 혁신형 중소기업의 R&D 투자 강도, R&D 인력 비중, R&D 외부 협력 범위가 재무적 및 비재무적 혁신성과에 미치는 영향에 대한 업력의 조절 효과를 실증적으로 분석하였다. 재무적 성과는 R&D에 의한 매출 비율로 측정되었으며, 토빗 회귀분석(tobit regression analysis)을 통해 분석하였다. 비 재무적 성과는 지식재산권 보유 및 등록 현황으로 측정되어 음이항 회귀모형(negative binomial regression model)을 활용하여 분석하였다. R&D 투자 강도와 R&D 인력 비중은 재무적 혁신 성과에 유의미한 긍정적 영향을 미치며, 업력과의 상호작용 효과 또한 통계적으로 유의미하게 나타났다. 반면, R&D 외부 협력 범위는 재무적 혁신 성과에 직접적인 영향을 미치지 않았으나, 업력과의 상호작용에서는 유의미한 긍정적 효과가 확인되었다. 비재무적 혁신 성과의 경우, R&D 투자 강도는 유의미한 영향을 미치지 못했으나, 업력의 조절 효과는 젊은 기업에서 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. R&D 인력 비중은 비재무적 성과에 부정적 영향을 미쳤으나, 젊은 기업에서는 학습 속도와 흡수 능력을 통해 이러한 부정적 효과가 완화되었다. R&D 외부 협력 범위는 비재무적 성과에 긍정적 영향을 주었으며, 협력 범위와 비재무적 성과 간 역 U자형 관계가 존재함을 확인하였다.

본 연구는 한국의 임무지향형 국가연구개발사업의 개선 필요성을 제기하고, 이를 통해 사회적 가치 창출과 다학제적 접근을 강조하는 새로운 임무지향형 혁신정책(New Mission-Oriented Innovation Policy, New MOIP) 기반의 국가연구개발사업 활성화 방안을 모색하기 위해 추진되었다. 이를 위하여 본 연구는 문헌 연구를 통해 전통적인 MOIP와 차별 화된 New MOIP의 주요 특징을 도출하고 이를 분석 프레임으로 설정하였으며, 해당 프레임을 적용하여 한국의 임무지향형 국가연구개발사업 사례를 분석하였다. 나아가 사례 분석 결과를 바탕으로 New MOIP 기반 임무지향형 국가연구개발사업으로의 전환을 위한 정책적 개선 방안을 제언하였다. 연구 결과는 한국의 임무지향형 국가연구개발사업 고도화 및 정책 효과성 제고에 기여할 것으로 기대한다.

본 연구는 국가 연구개발(R&D) 과제 데이터를 기반으로 국내 화장품 산업의 연구개발 동향을 분석하여 중소기업의 경쟁력 강화 방안을 제시하고자 하였다. 2019년부터 2023년까지의 화장품 관련 국가 R&D 과제 데이터를 활용하여 연도별, 주요 수행 주체, 지역적 특성, 주요 부처, 주요 기능 및 효능별 R&D 현황을 종합적으로 분석하고 고찰함으로써, 중소기업 R&D의 방향성 및 전략을 도출하였다. 분석 결 과, 화장품 산업은 중소기업을 중심으로 다양한 기능성 제품 개발에 주력하고 있으며, 최근에는 특히 친환 경적이고 지속 가능한 소재 개발에 큰 비중을 두고 있는 것으로 나타났다. 지역적으로는 경기도와 충청북 도에서 R&D 활동이 가장 활발하며, 이는 지역 산업의 R&D 역량이 높음을 반영한다. 본 연구는 국가 R&D 과제 데이터 기반의 체계적인 R&D 종합 분석을 통해 화장품 산업의 최근 동향을 파악하고, 중소기 업의 시장 경쟁력 강화 및 지속 가능한 성장 전략 수립에 필요한 근거를 제공하였다. 이러한 연구 결과는 중소기업 뿐만 아니라 정책 입안자에게도 유용한 정보와 통찰을 제공하여, 화장품 산업의 발전을 위한 정 책 수립 및 실행에 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study emphasizes R&D as a management strategy for small and medium-sized manufacturing enterprises (SMEs) to achieve competitive advantage and aims to analyze the impact of innovation resistance, prior knowledge, and technological capability on the intention to adopt R&D. The research targeted 403 decision-makers from SMEs that have not adopted R&D. The analysis revealed the following key findings: As a result, both technical capabilities and prior knowledge had a negative effect on innovation resistance. In addition, technological capabilities and prior knowledge had a positive effect on adoption intention, and innovation resistance had a negative effect on acceptance intention. The indirect effects of technical capabilities and prior knowledge both had a positive impact. In addition, we tested whether dependency on partners and trading organizations that accepted R&D had a moderating effect, but it was not significant. The academic implications of this study provide a detailed analysis of how prior knowledge and technological capability affect innovation resistance in SMEs and verify the intention to adopt R&D. The practical implications suggest a direction for small and medium-sized enterprises to reduce innovation resistance in accepting R&D, and companies need to recognize the suitability of R&D and recognize the importance of technological capabilities and prior knowledge in order to reduce innovation resistance.

정책효과를 분석하는데 있어 가장 중요한 이슈 중 하나는 선택편의(selection bias)를 통제하는데 있다. 효율적으로 선택편의를 통제하기 위하여 성향점수 매칭을 통한 이 중차분분석(PSM-DID)기법이 널리 사용되어오고 있으나, 이는 수혜집단과 비수혜집단에 포 함된 표본들이 집단에 따라 동질적인 정책효과를 지닌다는 과감한 가정을 필요로 한다. 본 연구는 수혜집단 내에서 이질적으로 나타나는 정책효과를 추정해보고자 성향점수 분위에 따 라 수혜집단과 비수혜집단을 매칭하여 정책수혜여부에 따른 매출성장효과를 분석하였다. 이 를 위하여 2020년 수행된 소재부품장비 R&D지원사업에 참여한 239개 중소기업을 수혜집단 으로 선정하였으며, 이들 기업의 성향점수를 산출한 뒤 8개 분위로 나누어 비수혜집단과 성 향점수 매칭을 수행하였다. 이후 분위별 이중차분분석을 통해 정책지원으로 인한 매출성장 률을 산출하였다. 그 결과 가장 낮은 분위의 집단에서 가장 큰 정책효과가 관찰되었으며, 3개 년 매출 성장률과 특허출원건수가 높은 기업집단들이 탁월한 정책효과를 누린 것으로 나타 났다. 연구의 결과는 성향점수 분위에 따른 이질적 정책효과 분석기법이 산업정책기획을 위 한 수혜기업의 선정기준, 지원범위 등을 조정하는데 효과적으로 사용될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 우리나라에서 정부 R&D 지원이 기업의 R&D 투자에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석한다. 이를 위해 2012년부터 코로나 직전인 2019년까지 8년 간 『연구 개발활동조사』와 『국가연구개발사업 조사·분석』 그리고 기업 재무정보를 제공하는 『KIS-Value』를 연계하여 패널 자료를 구축하고, 정부 R&D 지원을 받은 기업의 R&D 투자에 미치는 영향을 성향점수매칭법(PSM)과 패널 이중차분법(DID)을 사용하여 추정한다. PSM-패널DID 분석 결과 정부 R&D 지원을 받은 기업은 그렇지 않은 기업과 비교하여 유의한 수준에서 R&D 투자를 확대하는 것으로 확인되었다. 세부 집단별로 살펴보면 정부 R&D 지원 횟수가 커질수록 기업의 R&D 투자 확대 효과는 더 커지며, 정부 R&D 지원금 규모가 일정 수준 이상인 경우에만 기업의 R&D 투자 확대 효과가 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 우리나라에서 기업에 대한 정부 R&D 지원은 민간 R&D 투자의 시장실패를 보완하는 본연의 역할을 하고 있으며, 실질적인 정책 효과를 내기 위해서는 중장기적인 관점에서 일정 규모 이상의 지원이 뒷받침되어야 한다는 것을 시사한다.

막대한 예산이 투입되는 국가연구를 기획·관리·확산하는 연구관리 담당자들은 매우 중요한 인력이나, 역할에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 연구관리 전문기관 담당자에게 필요한 역량요소를 도출하고 역량의 중요도를 확인하고자 하였다. 이를 위해 4가 지 주요요인과 16개의 하위요인을 도출하였고, AHP 기법을 기반으로 설문조사(연구관리 담 당자와 연구자 90명 대상)를 추진하여 우선순위를 도출하였다. 전체 응답자 기준으로 역량의 중요도는 협력적 태도, 소통능력, 연구지식, 목표관리능력과 신의성실 순으로 확인되었으나, 담당자의 경우, 업무와 관련한 역량(규정지식, 판단능력, 정책지식)이 중요하다고 보는 반면, 연구자들의 경우 자신들을 보다 더 지원해 줄 수 있는 역량(협력적 태도, 소통능력)을 보다 더 중시하는 시각차를 볼 수 있었다. 이번 연구는 전문기관 연구관리 담당자의 채용과 역량 개발에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

The National R&D Innovation Act emphasizes the improvement of the quality of R&D activities. The research institute is making efforts to improve the quality of research and effectively manage research implementation. KINAC has conducted various R&D projects regarding nuclear nonproliferation and nuclear security, and their scope and scale have been gradually more widened and increased. It consequently becomes important how to successfully manage research projects and ensure their qualification with the growth and complexity of research in KINAC. Unfortunately, no attempt was made to introduce and apply project management methodologies. Therefore, the objective of this study is to introduce project management standards and guidelines as an initial step towards improving the overall research quality of the institute. Project management is the well-organized application of knowledge and techniques to efficiently and effectively initiate, plan, control, and close projects, in order to achieve specific goals and meet success criteria. There are some guidelines regarding project management, including PMBOK (the Project Management Body of Knowledge), PRINCE2 (Projects in Controlled Environments), ISO 21500 (Guidance on Project Management), and PMP (Project Management Professionals), etc. They are international standards that consist of processes, guidelines, and best practices for project management. They provide structured processes and approaches to plan, execute, monitor, control, and complete projects. By reviewing the guidelines, the commonly important factors, including schedule, cost, quality, resources, communication, and risk management were introduced to apply to KINAC R&D project implementation. In addition to the management standards, systematic efforts are also continued to enhance the R&D qualities of the institute. These efforts include the implementation of a quality management system (ISO 9001:2015), development of an integrated research achievements management system, regulation development, and distribution of guidebooks for project managers and researchers. These efforts have been evaluated as improving the quality of the research.

ISO 9001:2005 is the international standard for implementing a Quality Management System (QMS), which provides a framework and principles for managing an organization’s quality management. The aim is to ensure that the organization continuously provides products and services that satisfy regulatory requirements. The “process approach” in ISO 9001 is defined as a systematic method of achieving organizational goals by comprehending and managing the interconnected processes as a cohesive system. Recently, KINAC has decided to develop standard processes in the field of R&D and performance management based on the framework of the ISO 9001:2015 quality management system. The objective of this study is to establish standardized processes for conducting research and development, as well as managing the outputs and performance of R&D activities. It involves identifying, designing, implementing, monitoring, and continually improving processes to ensure consistency, efficiency, and effective management of KINAC R&D and its achievements. Firstly, R&D and the research performance management process were defined, and the processes were categorized by function according to the requirements of ISO 9001:2015. Second, the ISO 9001 requirements were compared to the institute’s existing regulations and documents in order to identify any additional processes and procedures needed to meet the quality management requirements. Finally, the lists of quality documentation were determined for the institute’s QMS. As a result, a total of 30 QMS documents were listed, including 1 manual, 12 quality processes and procedures, and 17 quality instructions. The documents can be categorized into four process groups: the management and planning process group, the R&D and achievements management process group, the analysis and improvement process group, and the support process group. All input and output information of each process are connected and interrelated. The implementation of quality management standards and procedures for R&D in KINAC could lead to improved research practices, more reliable data collection and analysis, and increased efficiency in conducting R&D activities. For further study, it is planned to create detailed, high-quality documents that adhere to standard requirements and guidelines.

This study aims to classify R&D activities related to the nuclear fuel cycle using the deep learning methodology. First, R&D data of the Republic of Korea were collected from the National Science & Technology Information Service (NTIS) for the years 2021, 2022, and 2023. We use keywords such as ‘nuclear,’ ‘uranium,’ ‘plutonium,’ and ‘thorium’ to find nuclear-related R&D projects in the NTIS database. Among the numerous R&D projects found through keyword searches, overlapping and medical-related R&D projects were excluded. Finally, 495 R&D projects conducted in 2021, 430 R&D projects conducted in 2022, and 296 R&D projects conducted in 2023 were obtained for analysis. After that, Safeguards experts determine whether the R&D projects are subject to declaration under the AP. The values of the content validity index (CVI) and content validity ratio (CVR) were used to verify whether the experts’ judgments were valid. The 1,218 collected and labeled data were then divided 8:2 into training and test datasets to see if deep learning could be applied to classify nuclear fuel cycle-related R&D activities. We use the Python and TensorFlow packages, including RNN, GRU, and CNN methods. First, the collected text information was preprocessed to remove punctuation marks and then tokenized to make it suitable for deep learning. After 20 epochs of training to classify the nuclear fuel cycle-related R&D activities, the RNN model achieved 97.30% accuracy and a 5.85% error rate on the validation dataset. The GRU model achieved 96.53% accuracy and a 9.06% error rate on the validation dataset. In comparison, the CNN model achieved 94.61% accuracy and a 2.57% error rate on the validation dataset. When applying the test dataset to each model, the RNN model had a test accuracy of 83.20%, the GRU test accuracy of 82.79%, and the CNN model had a test accuracy of 85.66% for the same dataset. This study applied deep learning models to labeled data judged by various experts, and the CNN model showed the best results. In the future, this study will continue to develop an optimum deep learning model that can classify nuclear fuel cycle-related R&D activities to achieve the purpose of safeguards measures from open-source data such as papers and articles.

To investigate the national science and technology policy direction in the field of construction machinery, an analysis was conducted on projects selected as national research and development (R&D) initiatives by the government. Assuming that the project titles contain key keywords, text mining was employed to substantiate this assumption. Project information data spanning nine years from 2014 to 2022 was collected through the National Science & Technology Information Service (NTIS). To observe changes over time, the years were divided into three-year sections. To analyze research trends efficiently, keywords were categorized into groups: ‘equipment,’ ‘smart,’ and ‘eco-friendly.’ Based on the collected data, keyword frequency analysis, N-gram analysis, and topic modeling were performed. The research findings indicate that domestic government R&D in the construction machinery field primarily focuses on smart-related research and development. Specifically, investments in monitoring systems and autonomous operation technologies are increasing. This study holds significance in analyzing objective research trends through the utilization of big data analysis techniques and is expected to contribute to future research and development planning, strategic formulation, and project management.

The Radiation and Decommissioning Laboratory of Central Research Institute (CRI) of Korea Hydro and Nuclear Power Co. (KHNP) performs research to technically support the effective management of radiological hazards to avoid risks to civilians, the workers, and the environment from the radiological risks. The laboratory mainly consists of three technical groups: decommissioning and SF technology group, radiation and chemistry group, and radwaste and environment group. The groups carry out various R&D such as decommissioning, spent fuel management, radiation protection, water chemistry management, and radioactive waste management. The laboratory also technically supports the calibration of radiometric instruments as a Korea Laboratory Accreditation Scheme (KOLAS), approval for decommissioning, guidance for radioactive waste management, state-of-the-art technology evaluations, and technology transfer.

This study identifies the commercialization success factors that can be an important indicator for the transfer and commercialization of national R&D results in the agricultural sector. Unlike other industries, the agricultural sector has a non-systematically scaled and processed industrial structure, and R&D is led by government rather than the private sector. Although the quantitative performance of national agricultural R&D, especially the number of patents and publications, has increased rapidly with the quantitative expansion of the government R&D budget, the technology commercialization of the results of agricultural R&D has been accompanied by difficulties for SMEs. Therefore, this study summarized the success factors for commercialization of state-owned technologies presented in previous studies, and based on them, analysed the success factors for commercialization specific to the agricultural sector. It also conducted a questionnaire survey using Delphi and focus group interviews (FGI) with experts from academia, research and industry, and a survey of agricultural companies to derive success factors for commercialization in the agricultural sector using logistic regression analysis. As a result, five indicators with positive correlation and three indicators with negative correlation within technology characteristics, suppliers, adopters, policy and market factors were finally derived as key factors for agricultural commercialization. In the future, it is expected that independent factor analysis of the food and seed sectors, which have independent industry characteristics from the agricultural sector, will be needed.

본 논문은 정부보조금의 기업 연구개발투자에 대한 영향을 중국 신삼판 시장을 대상으로 분석하였다. 연구방법 으로는 연구개발투자의 지속성을 고려하여 자기상관과 이분산성을 통제한 Newey-West 방법을 사용하였다. 연 구기간은 2014년에서 2022년까지로 중국 신삼판 시장에 상장된 12월 결산 비금융업체 중 연구개발집약도가 중 위값 이상인 5개 산업을 대상으로 분석하였다. 분석결과 첫째, 정부보조금은 연구개발집약도에 유의한 양(+)의 영향을 미쳤으며, 이러한 관계는 최대주주지분율의 대소, 국유기업 여부나 정치적 연계 유무에 관계없이 유의한 양(+)의 관계가 나타나 정부보조금이 초기 창업기업의 재무제약을 약화시키고 기술혁신활동에 정(+)의 영향을 미침을 확인하였다. 둘째, 정부보조금은 연구개발투자효율성에 유의한 음(-)의 영향을 미쳤으며, 최대주주지분율 의 대소, 국유기업 유무나 정치적 연계 유무에 관계없이 유의한 음(-)의 관계가 나타났다. 연구개발 지출과 효율 성이 연계되어 있어 중소벤처기업들의 거래소인 신삼판에서 정부보조금을 통해 연구개발 지출을 일정수준까지 증 가시키는데 이용할 수 있다. 그러나 정부보조금을 받기 위해 기업은 정부의 요구에 맞는 첨단기술투자를 할 유인 등 기업의 연구개발투자에 따른 효율성이 크게 감소된다. 따라서 이러한 연구결과는 정부보조금이 연구개발투자 지출과 연구개발 자원의 유효 활용 정도인 연구개발투자효율성에 대한 영향이 다르므로 기업이 정부보조금을 통 한 연구개발투자 지출 증가 뿐 아니라 효율성을 동시에 증가시킬 수 있는 방향으로 정부보조금이 지원되어야 함 을 시사한다.

본 연구는 K연구원의 상향식 R&D과제기획 차원의 신규 연구기획과제 선정 평가를 위한 평가도구 개발에 목적을 두고 진행하였다. 이를 위해 CIPP모형과 연구기획평가를 위한 선정평가 및 평가지표에 관한 선행연구를 중심으로 R&D과제기획 선정평가 항목과 문항을 개발 한 후, 2회에 걸친 델파이 조사를 실시하였다. 개발된 평가도구는 13명의 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 내용타당도, 합의도 및 수렴도를 검증하였다. 최종 선정된 R&D과제기획 선정평가 도구는 8개 항목에 총 21개 문항으로, 상황평가 5 문항, 투입평가 2문항, 과정평가 8문항, 산출평가 6문항으로 구성되었다. 개발된 평가 도구는 상향식 기획 과정상의 문제점을 해소하고 연구자들의 기획역량을 제고하는 데 기여할 것이다. 또한, 선정 평가 시 평가에 대한 일관성과 효율성 제고에 기여할 것이다.