되었다 우리나라의 능력의 상대적 열세는 의 효율적 운용을 저해하고 있는 네트워크 단계의 많은 장애물에 기인한다고 황용수는 강조했다 장애물 중 하나는 다국적 기업과 해외 기관과 같은 국제적 기관과의 협력 네트워크 부재뿐만 아니라 정부출연 연구소 민간 센터 대학 간의 협력

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진혁 장곡
5 years ago
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1 우리나라의상호지역간협력네트워크의관점에서본국가연구시스템측정 * 소민호 ** / 박한우 *** I. 서론 1. 목적및필요성지난 년 동안 한국의 국가연구시스템은 급격한 변화의 시기를 겪어왔다 가장 주목할만한 사건은 급 저널 는 최근 라고 이름을 바꾸었지만 라는 이름이 여전히 널리 쓰이고 있다 에 발표한 연구논문의 수치다 최근 교육과학기술부의 보고서에 따르면 한국 연구자들은 과학인용색인 의 점유율을 높여왔는데 년 에서 년 로 증가시켰다 이러한 증가 요인 중 하나는 연결성이나 중개의 관점에서 네트워크를 개선시킴으로써 그들의 연구 포트폴리오를 발전시킨 능력에 있었다 우리나라는 백만 명 이상이 거주하는 일곱 개의 광역시와 아홉 개의 도 제주도 포함 로 구성되어 있다 일곱 개의 광역시 중 서울은 사회경제적 중심지 및 인구밀집지역 전체 인구 만 명중 만 명이 서울에 거주하고 있다 이라는 점에서 특별하다 미국의 뉴욕이나 로스앤젤레스처럼 서울이라는 대도시는 한국의 자원이 가장 많이 모이는 지점이다 정부가 조사 중인 한 가지 쟁점 이슈는 국가 연구 정책이 국가적으로 정보지식 융합을 촉진시킬 것이냐 혹은 서울의 과도한 집중 때문에 학술 커뮤니티 내 융합을 저해할 것이냐 하는 것이다 과학기술혁신 정책에 관한 과학기술정책연구원 보고서의 황용수 에 따르면 정책은 년대 이래로 국가 혁신시스템 을 촉진시키는 데에 초점이 맞추어져 왔다고 한다 하지만 정부는 여러 이유로 이 목표를 달성하는 데 실패했다 먼저 정부는 효율성 및 국가 기술혁신 능력을 증가 시키지 못했다 정부는 현재의 국가 과학기술 포트폴리오를 보고 이러한 목표가 단순히 연구개발 자원에 대한 투자를 증가 함으로써 얻어지는 게 아니라는 것을 깨닫게 이 글은 중국 따렌에서 년 월에 개최된 제 회 및 제 회 콜넷 학술회의에서 발표된 내용으로 한글로 요약 정리한 것임 학술정보처 학술정보운영팀장 아시아학연산연구회 이사 영남대학교 언론정보학과 교수 회장 105 과학기술정책 겨울

2 되었다 우리나라의 능력의 상대적 열세는 의 효율적 운용을 저해하고 있는 네트워크 단계의 많은 장애물에 기인한다고 황용수는 강조했다 장애물 중 하나는 다국적 기업과 해외 기관과 같은 국제적 기관과의 협력 네트워크 부재뿐만 아니라 정부출연 연구소 민간 센터 대학 간의 협력 네트워크 또한 부재하다는 것이다 박한우 등의 최근 연구 따르면 한국의 대학 기업 정부로 이뤄진 삼중나선 관계망의 맥락에서 보았을 때 기관간 협력은 혁신적인 협력이나 커뮤니케이션에 있어 선진국의 능력을 따라잡기엔 미흡하다는 평가이다 또 다른 장애물로는 시설 연구비 인적 자원 배분에 있어왔던 지역간 불균형을 들 수 있다 이는 국내에서 기관과 기술협력 및 기술이동이 한정되어 불충분한 연계로 이어졌다 이 문제에 대응하여 지역의 연구능력 개선이 다른 각도에서 조망되었다 년대에 정부는 지역 대학을 포함한 과학기술 교육기관의 기본 연구 능력에 대한 투자를 점차적으로 늘렸다 예를 들어 정부지원연구센터 과학연구센터 공학 연구센터 지역연구센터 국가지정 연구실 정보기술연구센터 들이 서울뿐 아니라 국내 전역 대학에 설치되었다 이병훈 권석균 에 따르면 김대중 정부 동안 정부는 혁신기반 지식 경제를 위해 분야의 인적 자원을 강화하는 정책을 개발했다 예를 들어 몇몇 지역 대학은 이라는 한국 역사상 최대규모인 대학지원 프로젝트를 통해 지원을 받았다 불충분하게 활용되던 지방 대학의 연구자원을 활용하기 위한 다른 정책들도 시행되었다 노무현 정부 는 국가 및 지역의 혁신 시스템을 강화함으로써 한국의 연구 시스템을 개혁하기 위한 대규모 전략을 수립하였다 홍영식 그의 재임 기간 동안 국가 지식 정책은 수도권과 지방 대학들간의 자원을 재분배함으로써 지역 발전의 균형을 달성하는 데 초점이 맞추어졌다 이 글의 초점은 국내 지역간 연구협력 네트워크를 분석하는 것이다 우리나라의 국가적 연구 시스템에 대한 이전 문헌들을 검토한 후 저자는 지역간 협력 동태에 대한 실제적 조사가 많지 않다는 것을 발견하였다 국내 지역 연구 자원간의 연계 및 연합을 알아보기 위해 이 글은 등재 논문들을 대상으로 협력관계의 장기적 발전 과정을 조사하였다 2. 연구범위및방법가. 데이터수집연구를 위한 데이터는 에서 출판된 개의 데이터베이스에서 추출하였다 데이터는 년에서 년 사이에 출판된 저널 논문에서 수집 하였다 먼저 주소가 한국으로 된 모든 논문을 모은 다음 지역에 따라 개별 저자의 위치로 분류 하였다 그리고 특정 지역의 연구자가 다른 지역의 연구자들과 공저한 저널 논문을 분류하였다 나. 분석방법매트릭스 데이터 유형을 이용하여 중심성 밀집성 분열화라는 세 가지 지표를 사용해 협력연구의 관계를 다양하게 분석하였다 이를 106 과학기술정책 겨울

3 위해 을 비롯한 그에 부수적인 소프트웨어 패키지인 와 를 사용하였고 이는 공식적으로 접근 가능한 네트워크 프로그램이다 사회적 관계 분석은 매트릭스를 다루는 방법으로써 와 가 인자 이고 와 사이의 값이 그들의 내부 관계를 나타낸다 과 는 이 분석에서 다양한 인자 유형이 있을 수 있다고 한다 예를 들면 사람들 하위 그룹 조직 집합 도시 지방 커뮤니티 국가 등 이 글에서 국내 지역들은 하나의 인자로 간주되는데 과 에 의하면 관계는 일련의 인자 집단 사이에서 중요하고 특정한 연결고리의 역할을 한다 첫 번째 분석 지표는 인자의 중심성 정도를 측정한다 중심성 정도란 관계망 안에서 다른 인자와 인자의 관계의 합이다 지역간 공저자 네트워크 안에서 가장 중심적인 인자는 가장 많은 연구 논문을 공저자 한 연구지역이다 인자 중심성 외에도 관계 집중도 도 관계망 안에서 가장 중심적인 인자의 활동이 얼마나 영향력 있는가를 측정하는 데 종종 쓰인다 지역간 공저자 네트워크의 관점에서 집중도 백분율이 높으면 지역간 협력이 가장 중심적인 지역에 집중되어 있다는 것을 의미한다 그러므로 지표 값이 높으면 다른 지역들은 협력 기회를 제공받지 못했다는 것을 뜻한다 중심성과 집중도 분석은 어느 지역이 협력 네트워크의 중심 및 주변에 있는지를 밝혀내는 데 유용한 지표이다 두 번째 분석 지표는 밀집성 으로 이는 관계망 안에서 응집하는 속성을 측정한다 밀집성은 인자간 총 관계의 수를 가능한 모든 관계의 수로 나눈 수치다 즉 대칭 매트릭스의 이다 지역간 네트워크는 두 개의 관계망이 아니라 속성값 그래프로 인지된다 그러므로 밀집성은 지역 사이의 관찰된 관계를 매트릭스 안에서 셀의 숫자로 나눈 총합으로 계산된다 공저자 관계망에서 연구자들이 연구물을 출판하기 위해 다른 지역의 동료들과 얼마나 긴밀하게 작업하는지를 말해준다 수년간의 공저자 데이터를 비교함으로써 지역간 연구 활동이 어느 정도까지 일어나는지를 관찰할 수 있다 다시 말하면 밀도값에 대한 연대기적인 조사를 통해 과학분야 협력에 대한 밀도를 볼 수 있다고 하겠다 이 정보는 국가연구정책을 계획하고 실행하고 평가하는 데 중요하다 세 번째 지표는 분열화 로 이는 인자가 어떤 이유로 네트워크에서 배제되었다고 할 때 그 인자의 대체가 심각한 일이 될 것인지 아닌지를 알아내는 데 도움을 준다 에 가까운 분열값은 네트워크로부터 특정 인자가 제거되면 그 네트워크가 붕괴된다는 것을 의미한다 반면 에 가까운 분열값은 특정 인자가 없어져도 해당 네트워크가 여전히 건재하다는 것을 의미한다 지역간 공저자 네트워크의 관점에서 에 가까운 한 인자를 잃는다면 국가협력망의 심각한 영향을 미칠 것이고 우리나라 연구자 사이의 연결망도 심하게 손상될 것이다 분열값은 밀도값에 기반한 공저자 매트릭스를 이분화 한 후 계산되었다 107 과학기술정책 겨울

4 II. 분석결과 1. 중심성분석모든 카테고리 를 대상으로 시행된 지역간 공저자 매트릭스를 이용하여 년에서 년 사이에 출판된 논문의 중심성 및 집중도 분석을 정리한 그림 에 따르면 서울은 한국에서 다른 지역과의 연구협력이 가장 높은 것으로 나타났다 연구의 범위인 년 동안 서울의 중심적 위치는 변하지 않았다 예를 들어 분석자료 가운데 가장 최근인 년에 서울 지역의 연구자들은 다른 지역의 연구자들과 함께 개의 연구논문을 발표했다 각 지역의 중심성 값은 지면의 제한으로 생략한다 그렇지만 중심성 값을 표준화 해보니 최근 년 동안 서울의 표준 중심성 값은 명확히 감소하고 있다 서울의 표준 중심성 값은 년에 로 가장 높았고 이후로는 감소하다가 정체하였다 표준 중심성 값을 계산할 때 인자들 간에 교환된 모든 관계를 고려했다 연구협력의 불평등 정도를 측정하는 집중도 값도 년 이후부터 더 이상 증가하지 않았다 이것은 한국의 지역간 협력네트워크가 서울 중심적으로 이루어지다가 매우 천천히 분산되고 있음을 의미한다 이러한 현상이 발생한 이유는 연구협력의 중심으로써 대전과 경기도 같은 다른 지역의 출현했기 때문일 수 있다 대전은 년대에 관련 정부출연기관의 설립을 통해 연구의 중심으로 부상했고 경기도는 서울 주변을 둘러싸고 있는 넓은 지역이라는 그림 연도별 서울의 표준화 중심값 변화 및 전반적 협력 집중도 % 35.00% 30.00% 25.00% 20.00% 15.00% 10.00% 5.00% 0.00% -5.00% % 서울의표준화중심값 관계집중도 108 과학기술정책 겨울

5 그림 전체 분석 그림 분석 그림 분석 109 과학기술정책 겨울

6 점과 서울의 위성도시를 다수 포함하고 있다는 점에서 그러하였다 두 지역의 출현은 명확히 정부 간섭의 결과였다 따라서 두 지방의 중심성 지표는 비슷한 패턴을 보인다 2. 밀집성분석 그림 에서 보듯 지역간 공저자 네트워크의 밀집성은 최근 년 동안 계속 높아져왔다 년 에서 년 이는 지역적으로 분산되어 있는 연구자와 연구기관들 사이의 협력이 급격하게 증가하고 있다는 것을 보여준다 만을 대상으로 한 네트워크를 검토해 본 결과 그림 그림 에서도 같은 패턴이 나타난다 공저자 네트워크는 점진적인 성장을 보인다 년 에서 년 의 경우에 우리나라 연구자들의 정기적인 협력활동을 관찰할 수 있는 것은 년부터의 연구성과물에서 볼 수 있으며 그 이전엔 단지 년과 년에만 연구자들의 협력활동이 있었을 뿐이다 그림 공저자 네트워크는 년과 년의 짧은 감소를 제외하고는 년 년 시간이 지남에 따라 밀도값이 증가하고 있음을 볼 수 있다 년 에서 년 마지막으로 의 관점에서 지역간 네트워크를 조사하였는데 어떤 중요한 발견을 뒷받침할 충분한 데이터가 없었다 논문들은 단지 년에만 나타났을 뿐이다 다른 연구자들에 의해 논문이 인용되는 것은 시간이 걸리는 일이고 이는 일시적인 영향을 크게 받아 감소 패턴이 나타난다는 것을 뜻한다 3. 분열화분석위의 중심성 집중도 밀집도 분석과 비교해 분열화 분석은 협력연구 관계망의 형태에서 특정 지역을 제거할 경우에 일어날 수 있는 변화를 구별하는 것이 용이하다 분열화 분석을 이용하여 그림 서울 제거시 분열값의 시간적 추이 서울의분열값 110 과학기술정책 겨울

7 우리는 년 동안 관계망의 변화가 어느 정도까지 이루어졌는지를 추산하였다 그림 에서 보듯이 서울이 네트워크로부터 사라지면 분열값이 증가한다 서울은 최근 년 동안 주요 인자였다 그렇지만 년에서 년 사이에 서울은 가장 주요한 인자로 선별되지 않았다 공저자 네트워크에서 대전은 년 분열값 과 년 분열값 에 가장 주요한 인자였고 부산은 년에 그러하였다 분열값 분열화 분석을 통해 대전이나 부산과 같은 지방이 주변 지역들을 중심 지역과 연결시키는 국내 협력활동에 가교 역할을 하고 있음을 알 수 있다 또한 개 주요 인자 제거시 분열값의 추이를 조사해 보니 년 이후에 경기도를 비롯하여 광주가 공저자 협력네트워크의 지탱에 구조적으로 필수적인 지역으로 드러났다 IV. 결론이 글에서는 국내 지역간 협력 연구 구조를 파악하기 위해 시계열 데이터를 제시하였다 그리고 국내 연구 협력의 장기 변화 추이를 알아보기 위해 사회적 네트워크 분석을 사용하였다 세 개의 주요 네트워크 지표를 사용하였는데 중심성 연결 총합 밀집성 응집성 분열화 주요 인자 정의 이다 결과적으로 최근 년 동안 서울의 중심성은 확연하게 감소하였다 년 서울의 리더쉽이 최상에 다다른 후 감소하다가 결국 정체 상태에 이르렀다 이 결과는 대전과 경기가 정부 간섭으로 인해 연구 협력의 장으로 등장한 것에 기인한다 다음으로 지역간 공저자 네트워크는 최근 년간 점점 밀집성을 높여왔고 이는 지역적으로 산재하고 있는 연구자와 연구기관들간 협력이 빠르게 증가하고 있다는 것을 의미한다 마지막으로 서울은 최근 년 동안 주요 인자로 정의되었으나 놀랍게도 년부터 년까지는 그렇지 않았다 년과 년에는 대전이 가장 주요한 인자였고 년에는 부산이었다 인용된 논문 네트워크에서도 년과 년에는 대전이 가장 영향력 있는 인자였고 년에는 경기도였다 협력이 증가하는 것이 국가연구시스템을 보완한다고 한다면 서울의 중심성이 쇠퇴하는 것과 지방 지역들의 협력이 증가하는 것은 개별 연구자와 조직이 확장된 교류와 협력을 통해 점차적으로 상호 연결되고 있음을 의미한다 이러한 경향이 시간이 지남에 따라 지속된다면 우리나라의 국가연구시스템은 선진 서구 국가와 비교하여 훨씬 발전할 수 있다 이러한 경향을 유지하려면 정부는 강력한 재원 지원 및 국가적인 지역간 협력의 복잡한 네트워크 구조를 반영하는 정교한 정책을 실행해야 한다 연구가 온라인으로 빠르게 옮겨가면서 국내 지역간 물리적 경계라는 것은 쉽게 뛰어넘을 수 있게 되었다 디지털 기술의 새로운 발전은 가상회의 온라인 데이터 아카이빙 연구 도구의 공동 활용 등 새로운 형태의 과학적 협력을 촉진시킨다 웹 기반의 연구 기술과 그 적용은 장거리 협력 관련 문제들을 푸는 잠재력을 가지고 있고 연구자들이 새로운 연구 주제와 과제에 대해 거의 실시간으로 정보를 받을 수 있게 할 수 있다 정부의 경쟁력 있는 지역 발전 프로그램으로 년대 여러 지역에 111 과학기술정책 겨울

8 테크노파크 와 혁신센터들이 생겨났다 홍유수 이러한 시설들은 최신 기술로 리모델링 될 수 있고 지역의 연구자들이 다른 지역의 협력자들과 협력할 수 있는 장소로 활용될 수 있다 이렇게 공적 자금이 투입된 연구센터들은 지역적으로 멀리 떨어져 있는 연구자들을 연결하고 대학 기업 정부 연구자들 간의 협력의 강제성을 줄임으로써 컴퓨터 네트워크를 통해 국가적 협력에 중요한 기여를 할 수 있다 참고문헌 112 과학기술정책 겨울

(001~006)개념RPM3-2(부속)

(001~006)개념RPM3-2(부속) www.imth.tv - (~9)개념RPM-(본문).. : PM RPM - 대푯값 페이지 다민 PI LPI 알피엠 대푯값과산포도 유형 ⑴ 대푯값 자료 전체의 중심적인 경향이나 특징을 하나의 수로 나타낸 값 ⑵ 평균 (평균)= Ⅰ 통계 (변량)의 총합 (변량의 개수) 개념플러스 대푯값에는 평균, 중앙값, 최 빈값 등이 있다. ⑶ 중앙값 자료를 작은 값부터 크기순으로