서 론
한국지질자원연구원(KIGAM)은 기존 기본사업의 종료를 앞두고 2025년부터 6년간 수행할 새로운 기본사업 기획을 필요로 하고 있다. 이를 위해, 기관의 핵심 임무인 달 탐사, 핵심광물 공급망 확보, 배터리 재활용, 기후변화 대응, 지진 예측 및 특성 평가와 같은 주제를 포함한 신규 연구과제의 발굴이 요구되었다. 또한, 연구 환경의 변화에 따라 정부출연연구기관 간 개방형 공동 기획 및 융합·협력 연구, 국제 공동연구의 중요성이 더욱 커지고 있는 상황이다. 이에 대응하여, KIGAM은 2023년 2월부터 11월까지 내·외부 전문가로 구성된 기획위원회를 조직하여, 국가 및 기관의 R&D 전략과 긴밀하게 연계되고, 도전적 과제를 지원하며, 융합적 연구와 기관의 고유 임무를 반영한 기획을 진행하였다.
이번 기획의 결과로 KIGAM은 4개의 대과제, 9개의 중과제, 24개의 세부과제를 발굴하여 구체적인 연구 방향을 설정하였다. 이러한 연구주제별 기획은 한정된 출연금을 효율적으로 배분하고 연구성과를 극대화함으로써, 국가적으로 중요한 지식 창출과 실질적 사회적 파급 효과를 기대할 수 있도록 설계되었다. KIGAM의 기본사업 기획은 단순히 연구성과 수치를 높이는 것을 넘어, 연구개발 성과가 학계와 산업계 전반에 미치는 실질적 지식 파급 효과를 분석하는 데 중점을 두었다. 이는 기존 연구에서 연구비 대비 성과 수 분석에 중점을 두었던 방식에서 한 단계 더 나아가, 연구 성과가 산업, 학계, 그리고 연구기관 전반에 확산되는 지식 효과에 대한 심층적 평가가 필요하다는 점에서 차별성을 갖는다.
본 연구는 이러한 배경에서 출발하여, KIGAM의 기본사업 기획 과정과 도출된 과제들이 국가적 과제를 해결하고 사회적 가치를 창출하는 데 기여할 수 있도록 방향성을 제시하고자 한다. 또한, 각 중과제 및 세부과제를 논문 및 특허 성과와 비교하여 지식 파급 효율성을 분석하고, 이를 통해 향후 KIGAM의 연구 방향성 및 정책적 시사점을 도출하는 데 목적을 둔다.
본 론
KIGAM 기본사업 기획 방향
KIGAM의 기본사업 기획은 국가와 기관의 주요 전략적 목표에 부합하도록 설계되었으며, 주요 기획 방향은 네 가지로 요약될 수 있다. 첫째, 국가 정책 및 기관의 역할과 책임(R&R)과 긴밀히 연계하며, 2035 발전전략 및 기술 로드맵과의 전략적 연계성을 확보했다. 둘째, 세계 최고 수준의 연구 성과 창출을 위해 도전적인 과제를 적극적으로 지원하고자 하였다. 셋째, 타 기관과의 개방형 융합·협력 연구를 강화하여 융합적 연구 성과를 도모하고자 했다. 넷째, 특정 기술의 확보를 넘어서 기관의 고유 임무를 중심으로 한 임무 중심 기획을 통해 과제를 구체화하였다.
2025년부터 2030년까지 KIGAM의 신규 기본사업 방향을 정부의 R&D 방향성과 일치시키기 위해 다양한 방법론이 적용되었다. 먼저, 정부의 R&D 방향성과 기관의 방향성을 일치시키고자 했으며, KIGAM이 당면한 주요 도전 과제와 임무를 정의하였다. 여기에는 글로벌 기술 패권 경쟁, 탄소 중립, 국가적 난제 등이 포함되었다. 국가 및 기관 차원에서 과학과 기술을 통해 관리가 필요한 임무를 구체적으로 발굴하고 정의한 후, 이를 바탕으로 구체적인 R&D 목표와 세부 목표를 설정하며, 달성 기한도 명확히 규정하였다. 이 방법론을 통해 KIGAM은 국가적 도전 과제를 해결하는 임무를 명확히 정의했으며, 기관의 방향성(Top-down)과 연구자의 요구(Bottom-up)를 함께 반영하여 출연금 사업 R&D를 체계적으로 발굴하고자 하였다.
KIGAM 기본사업 기획 도출 결과
KIGAM의 기본사업 기획은 핵심임무 세 가지를 바탕으로 최종적으로 4개의 대과제로 구성되었다. 기획 과정에서는 최근 환경변화를 반영하고 임무 중심의 R&D 기획을 위해 KIGAM이 주도적으로 연구 중인 달 탐사 및 과학연구, 2차 전지 재활용 등 자원순환 연구와 더불어, 국가 전략기술의 중점 분야인 달 착륙과 표면 탐사, 해양자원 탐사, 리튬전지 핵심 소재, 이차 전지 재활용, 방폐물 관리, 수소 저장 등의 KIGAM 역할을 강화하는 방향으로 설정되었다.
대과제는 각각 국민안전과 생활문제 해결을 위한 국토지질 공공기술/정보 제공, 국가 산업 견인 광물자원 확보 및 활용·순환 기술 개발, 국가 에너지 안보 대응 유가스 및 미래 에너지원 확보 기술 개발, 탄소중립 실현과 국민 삶의 질 증진을 위한 지구환경 변화 대응기술 개발로 구성되었다.
각 대과제는 2~3개의 중과제로 세분화되었으며, 이를 설정하기 위해 핵심임무별로 문제를 도출하고 이를 기반으로 세부임무를 구체화하였다. 대과제 1에는 중과제 3개, 대과제 2, 3, 4에는 각각 2개의 중과제가 배정되어 총 9개의 중과제가 도출되었고, 중과제를 기반으로 총 24개의 세부과제가 도출되어 이에 대한 분석을 수행하였다. 대과제는 총 4개로, 이는 DEA(Data Envelopment Analysis)를 위한 최소 DMU(Decision Making Unit) 수가 부족하여 효율성 분석을 진행하지 않았다.
분석 방법론
R&D 활동의 효율성을 평가하는 여러 가지 방법 중 데이터 포락 분석(DEA)이 대표적 방법론 중 하나로 사용되고 있다. DEA는 의사결정 단위(DMU)의 상대적 효율성을 평가하기 위해 사용되는 비모수적 방법으로, 이 방법의 주요 목적은 선형 프로그래밍 기법을 활용하여 효율성 경계를 찾아내는 것이다. DEA에는 다양한 모델이 존재하며, 각 모델은 효율성 경계에 대한 서로 다른 가정에 기반한다. 예를 들어, Charnes et al.(1978)이 제안한 모델은 CRS(Constant Returns to Scale) 모델로 알려져 있으며, 이는 일정한 규모의 수익을 가정하여 DMU의 기술적 효율성을 평가한다.
DEA는 분석 초점이 입력에 있는지 출력에 있는지에 따라 두 가지 유형으로 나뉠 수 있다. 투입 기반 모형(Input based model)은 출력을 일정하게 유지하면서 입력을 최소화하고자 하며, 산출 기반 모형(Output based model)은 입력의 증가 없이 출력을 최대화 하려고 하는 모델이다. 이러한 비모수적 접근법인 DEA는 R&D 효율성을 분석하기 위해 여러 연구에서 널리 활용되고 있다(Bae et al., 2021; Bae and Chun, 2024). 본 연구에서도 CRS를 가정하고 입력 지향 모델을 기반으로 한 DEA 모델을 활용, R&D 성과물의 효율성을 분석할 예정이다. 본 연구에서는 입력 변수로 특허와 논문 수를, 출력 변수로 특허 및 논문의 피인용 수와 삼극특허 수를 설정하였다. 이를 통해 해당 연구분야에서의 창출된 연구성과가 산학연으로 얼마나 확산되었는지 그 효율성을 평가하고자 하였다.
하지만 일반적인 DEA 모형은 효율성 점수가 1인 DMU를 효율적이라고 간주하며, 여러 DMU가 동일하게 효율적일 경우 상대적 효율성을 구별하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 따라서 Super-efficiency 분석은 이 문제를 해결하기 위해 효율적인 DMU를 평가 집합에서 제외하고 나머지 DMU들에 대해 다시 효율성을 측정하는 방법이다. 이렇게 하면 원래 효율적이었던 DMU의 효율성 점수가 1보다 큰 값으로 나타나게 되며, 이를 통해 효율적인 DMU들 간의 상대적 성과 차이를 구체적으로 분석할 수 있다(Zhu, 2001).
데이터
지식 파급 효과를 측정하기 위해 관련 기술의 연구 성과인 논문과 특허를 수집하고자 하였으며, 논문 데이터는 Scopus 데이터베이스를 통해, 특허 데이터는 ㈜WIPS의 Wintelips 데이터베이스를 통해 추출하였다. 특허 및 논문 분석 전문 업체인 ㈜WIPS와 관련 기술 분야의 전문가로 구성된 신규 기본사업 기획 실무위원회 위원들과 공동으로 특허와 논문 검색식을 설계하여 유효한 특허와 논문 데이터를 확보하였다. 각 연구주제에 맞춘 세부 키워드와 특허 분류기준을 설정하였으며 검색된 데이터의 노이즈 작업 또한 수차례에 걸쳐 진행하여 데이터의 신뢰성을 높이고자 하였다. 입력 데이터로는 특허와 논문의 수를 사용하였으며, 출력 데이터로는 특허 피인용 횟수, 3극 특허 수, 논문 피인용 횟수를 사용하였다(Table 1). 창출된 연구 성과 수에 따른 피인용 횟수와 3극 특허 수의 효율성 분석은 해당 기술분야의 산학연으로의 지식 파급 효과를 평가하는 데 사용되고 있다(Bae et al., 2021; Bae and Chun, 2024). 해당 연구성과와 그 파급효과 데이터의 기초 통계량은 다음 Table 2에 기술하였다.
Table 1.
Description of the different variables
Table 2.
Descriptive statistics (specific project level)
분석 결과
중과제 단위의 효율성 및 RTS(Returns to scale) 분석결과는 다음 Table 3와 같다. 1.1., 1.3., 2.2., 3.1., 3.2., 4.2.가 연구성과에 따른 지식파급 효율성이 높다고 나왔으며, 1.2.와 2.1., 4.1.의 지식파급 효율성이 부족하다고 나왔다. 또한 1.2., 2.1., 4.1.의 경우 RTS 분석결과 Decreasing returns to scale(DRS)가 나타났으며, 이는 Input인 연구성과 수가 늘어나면 늘어날수록 비효율적임을 의미한다.
Table 3.
Results of efficiency analysis at the sub-project level (input-oriented CRS model)
중과제 단위에서의 효율성 순위를 분석하기 위한 Super-efficiency 분석 결과는 다음과 같다. 3.1.과 2.2.가 가장 높은 효율성을 보여줬으며, 4.1.과 1.2.가 가장 낮은 효율성을 보여줬다(Table 4).
Table 4.
Results of super efficiency analysis at the sub-project level
세부과제 단위에서의 효율성 순위를 분석하기 위한 Super Efficiency 결과는 다음 Table 5와 같다. 먼저 광물 활용/재활용 기술 중 하나인 청정에너지 공급용 탄소자원 활용 기술이 가장 높은 지식파급효율성을 보여줬으며, 그 다음으로 지질기록체를 활용한 기후환경 변화 연구, 마지막으로 방사능 폐기물 저장을 위한 저장지 후보 선정 기술에 관한 연구가 높은 효율성을 보여줬다. 반면 핵심광물개발을 위한 전주기 광해관리 기술과 산사태/지진 대응 기술, 판내부 구조 연구, 광물자원탐사 기술은 상대적으로 지식파급효율성이 낮음을 보여줬다.
Table 5.
Results of super efficiency analysis at the specific project level
결 론
한국지질자원연구원 미래전략연구센터는 기존 기본사업 종료에 따라 2025년부터 시작될 새로운 6년간의 기본사업을 기획을 위해 연구원은 달 탐사, 핵심광물 공급망 확보, 배터리 재활용, 기후변화 대응, 지진 특성 평가 및 예측 연구 등의 주요 임무에 부합하는 신규 연구 주제를 파악하고, 다른 기관과의 공동 기획과 협력 연구 및 국제 공동연구의 필요성을 반영한 기본사업 기획을 추진하였다. 2024년 2월부터 11월까지 내외부 전문가로 구성된 기획위원회를 통해 기본사업을 기획하였으며, 전략적 연계성, 도전적 과제 지원, 융합 연구 강화, 기관 고유 임무 중심의 기획이라는 네 가지 측면을 고려하여 출연금 R&D 과제를 발굴하였다.
그 결과, 지질 안보, 자원·에너지 안보, 기후변화 환경 안보의 4개 대과제와 9개의 중과제, 26개의 세부과제를 도출하였으며, 도출된 과제의 연구성과물의 지식 파급효과의 효율성 분석을 통해 향후 과제의 방향성에 대한 시사점을 도출하고자 하였다.
먼저 중과제 단위에서의 지식파급 효율성 분석 결과, “3.1. 안정적 석유자원 공급과 저탄소 에너지 전환 대응 기술개발” 및 “2.2. 탄소중립 소요 핵심광물 활용·순환 저탄소기술 개발”이 높은 지식파급 효율성을 보였다. 이는 경제적 가치를 유지하면서 환경적 지속 가능성을 도모하는 기술의 중요성과 이들 기술의 지식 확산 가능성이 크다는 점을 시사한다(Jacobson and Delucchi, 2011). 반면, “1.2. 지진·활성단층·화산 예측·대응 기술 개발”과 “4.1. 지하수/지질환경 통합관리 기술 개발”은 상대적으로 낮은 지식파급 효율성을 나타냈다. 이러한 결과는 자연재해 예측 기술의 복잡성, 데이터 수집의 어려움, 그리고 지역적 특성에 따른 적용 한계가 지식 파급효과를 저해할 수 있는 잠재적 요인으로 작용했을 가능성을 시사한다. 그러나 이러한 연관성을 명확히 뒷받침하기 위해서는 추가적인 분석이 필요하며, 낮은 지식파급 효율성의 원인을 단일 요인으로 단정짓기보다는 다각적인 접근이 요구된다. 따라서 향후 연구에서는 이러한 복잡성을 해결하고 지식 확산을 촉진하기 위해 해당 연구분야의 특성을 파악한 R&D 전략수립을 검토하는 한편, 지식파급 효율성과 관련된 요인 간의 논리적 관계를 보다 체계적으로 분석할 필요가 있다.
또한 세부과제 단위에서의 본 연구의 지식 파급효율성 분석 결과, 청정에너지 공급용 탄소자원 활용 기술이 가장 높은 효율성을 보였으며, 이는 에너지 전환 및 환경 보호에 대한 높은 수요와 응용 가능성(Stern, 2007)으로 인해 관련 지식의 확산이 용이함을 시사한다. 지질기록체를 활용한 기후환경 변화 연구와 방사능 폐기물 저장지 후보 선정 기술도 높은 효율성을 보여, 환경 및 안전 문제에 대한 연구의 중요성을 부각한다. 반면, 핵심광물개발을 위한 전주기 광해관리 기술, 산사태/지진 대응 기술, 판내부 구조 연구, 광물자원탐사 기술은 상대적으로 낮은 효율성을 보여줬다. 이는 기술적 복잡성과 제한된 응용성으로 인해 지식 확산이 어려울 수 있음을 시사하며(Geels, 2004) 해당 분야에서의 연구 전략 개선과 정책적 지원이 필요함을 의미한다. 지속적인 투자와 다학제적 협력이 이러한 분야의 지식 파급효율성 증대에 기여할 수 있을 것이다.
