바이오인

데이터 기반 유망 연구자 발굴 체계 마련 연구

◈ 목차

1. 연구 목적 및 필요성

 1.1. 연구의 수행 동기 

 1.2. 연구의 필요성

2. 과제 내용 및 범위 

 2.1. 연구자 데이터 수집 및 통합 관리 데이터베이스(DB) 구축

  2.1.1. 연구자 정보의 통합 수집 방법

  2.1.2. 데이터베이스(DB) 정의 

  2.1.3. 데이터 보완 및 클렌징 

 2.2. 데이터 기반 유망 연구자 발굴 방안

  2.2.1. 다면적 연구력 지표화 연구

  2.2.2. AI 기반의 연구자 발굴 및 잠재력 예측 연구

3. 연구 결과

 3.1. 연구자 인적 정보 DB 구축 결과·

 3.2. 유망 연구자 발굴을 위한 DB 구축 및 분석

 3.3. 구축된 DB 활용 예시 

  3.3.1. 연구자 프로파일링 과정

  3.3.2. 해외에 거주 중인 유망 연구자 확인 사례

4. 기대 효과 및 향후 과제

 4.1. 기대 효과 및 활용 방안 

  4.1.1. 국가 과학기술 정책 수립 및 연구개발 전략에 기여  

  4.1.2. 연구기관의 연구 인력 관리 효율화 

  4.1.3. 연구 지원 사업의 효과성 제고 

  4.1.4. 데이터 기반 과학기술 정책연구의 활성화

 4.2. 향후 과제

  4.2.1. DB 고도화 및 유망 연구자 집단 확대

  4.2.2. 연구자 정보 통합 관리 방안 구체화

  4.2.3. 연구자간 관계 분석 및 연구자의 연구 생애 주기 분석

  4.2.4. 연구자 발굴 지표 및 유망 연구자 발굴 체계 고도화

◈본문

1. 연구 목적 및 필요성

1.1. 연구의 수행 동기 

○ 고품질 연구자 정보 데이터베이스(DB) 구축을 통한 국가 연구 인력 관리 체계 고도화 

○ 데이터 기반 미래 유망 분야를 선도할 연구 인재 발굴 체계 마련 

○ 국가 R&D 투자 효율성 제고와 중장기 전략 수립을 위한 의사결정 지원 

 국가의 R&D 경쟁력을 강화하기 위해서는 우수한 연구 인력을 체계적으로 육성하고 지원하는 것이 무엇보다 중요하다. 특히 4 차 산업혁명 시대를 맞아 다양한 분야에서 혁신적인 연구 성과가 요구되는 상황에서, 미래 유망 분야를 선도할 연구 인재를 발굴하고, 우수한 연구 인력 기반의 효율적인 R&D 경쟁력 강화는 국가 차원의 핵심 과제라 할 수 있다. 

 그러나 현재 연구자 정보가 여러 기관에 분산되어 있어, 이를 통합적으로 활용하는 데 어려움이 있다. 이는 국가 차원에서 연구 인력을 효과적으로 관리하고, 중장기적인 연구개발 전략을 수립하는 데 장애 요인으로 작용한다. 

 이에 본 연구에서는 고품질의 연구자 정보 DB 를 구축하여 국가 연구 인력 관리 체계를 고도화하고, 데이터 기반의 유망 연구자 발굴 체계를 마련하고자 한다. 이를 통해 국가 연구개발 투자의 효율성을 제고하고, 근거 기반의 의사결정을 지원하는 것을 주요 목적으로 한다.

 이를 위해 ① 정부 및 공공기관, 대학 등 다양한 채널을 통해 연구자 정보를 수집하고, ② 수집된 정보를 표준화된 형태로 DB 화하며, ③ 데이터 클렌징 및 보완을 통해 데이터의 품질을 제고할 것이다. 아울러 ④ 구축된 DB 를 활용하여 연구 인력 현황을 진단하고, 유망 연구자를 식별하는 등 다각도로 분석할 수 있는 방법론을 제안한다. 

 1.2. 연구의 필요성 

○ 체계적인 국가 연구 인력 현황 파악을 위한 고품질 연구자 데이터베이스(DB) 구축 

○ 데이터 기반 유망 연구자 발굴 체계 마련을 위한 연구력 기준 지표 수립 

 국내 연구자 정보 관리 체계는 현재 여러 기관에 분산되어 있어 통합적인 연구자 정보 관리와 활용에 어려움이 있다. 교육부, 과학기술정보통신부 등 여러 부처와 한국연구재단, 한국과학기술정보연구원 등 유관기관이 각기 다른 기준과 방식으로 연구자 정보를 관리하고 있어, 표준화되고 연계된 연구자 정보 관리가 쉽지 않은 실정이다. 이로 인해 국가적 차원에서 체계적으로 연구 인력 현황을 파악하고 관리하는 데 한계가 있다. 

 또한 연구자들의 전문성과 잠재적인 성장 가능성을 입체적으로 파악할 수 있는 종합적인 정보가 부족하여, 주로 정량적 성과 지표에 의존하게 된다. 이는 연구의 질적 우수성이나 파급력, 연구자의 전문성 신장이나 리더십 등을 간과하게 되는 결과를 초래할 수 있다. 이는 신진 연구자뿐만 아니라 해당 분야에서 이미 탁월한 업적을 보유한 석학 등 다양한 수준의 연구 인력을 체계적으로 관리하고 지원하는 데 제약으로 작용한다. 따라서, 빅데이터, 인공지능, 융복합 연구 등 새롭게 부상하는 연구 영역과 유망 기술 분야의 연구 동향을 신속하게 파악하고 선제적으로 대응하기 위해서는 보다 정교하고 선제적인 연구자 정보 관리 및 발굴 체계가 필요하다.

...................(계속)

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