사회연결망 분석을 활용한 국제과학기술협력 전략에 대한 연구

2013. 2. 22.

경일대학교 경영학부 권기석

산업경영학회 / 의사결정학회 2013 동계학술대회

차례 서론 국제과학기술협력과 과학역량발전 우리나라 국제과학기술협력의 발전 방법론과 데이터 결과분석 및 토의 결론

서론 과학은 과학적 커뮤니케이션 및 연구 수행의

측면에서 세계화 (Altbach, 2007) 우리나라는 추격형에서 탈추격형 과학기술전략이

필요한 시점 도래 국제적 연계와 협력은 국내 R&D 시스템이 다른

선진 국가들의 시스템과 필적하는 수준이 되는 데 있어서 중요한 역할 (Chung, 2005)

최근 사회과학에서 사회연결망 분석을 활용한 연구가 급증 . 비판에도 불구하고 상호의존성의 증대와 관계론적 속성의 중요성에 주목 ( 이인원 , 2012)

국제과학기술협력과 과학기술발전 최근 몇 십 년에 걸쳐 국제공동 과학연구 급격히 증가 (NSF-

NSB, 2010; Wagner & Leydesdorff, 2006; Gränzel, 2001; Georghiou, 1998). 국제적 공동 연구는 연구 성과의 양적 및 질적 측면을 평가하는 좋은 지수 (Bordons et al., 1996; Van Raan, 1998; Smeby & Try, 2005; Abramo et al., 2009)

Wagner (2008) 와 Leydedoff and Wagner (2008) : 연구 협력에 기반을 둔 국제 네트워크는 국내 행위자 ( 예 : 대학 , 기업 , 그리고 정부 ) 들과는 다름 . 즉 , 국내 및 외국 행위자들 간의 관례를 변화시키는 네트워크 효과 있음

Albuquerque (2001) 와 Chung (2005) : 국가과학시스템의 빠른 발전 ( 특히 , 한국과 대만과 같은 급속한 경제성장으로 일컬어지는 국가들의 국가과학시스템 ) 은 국제 연구 협력의 전형적인 결과

한국과학의 발전과 해외기관 역할 이전의 국제화 노력은 선진국으로부터

일방적인 해외원조에 의존했다면 , 1980년대는 한국과학기술분야에 있어서 양자 간 국제화를 시도한 첫 10 년이라고 할 수 있음

한국의 과학자 사회와 그의 국제화 노력은 국가 R&D 지출 및 연구 성과의 측면에서 1990년대에 활기를 되찾았다

2000 년대 한국의 R&D 국제화 노력은 대규모 복합적 과학 분야에서의 시도 및 협력 연구를 위한 R&D 기반 향상이 특징

한국과학의 발전과 해외기관 역할

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US k$

출처 : MOST (2003) and KICOS (2008).

< 그림 > 과학기술 국제화 프로그램에 대한 정부지원액 추세

방법론과 데이터 ISI 톰슨사에서 제공하는 Web of Science

의 SCI(Science Citation Index) DB 활용 . 2001 년부터 2010 년까지 10 년간 우리나라가 생산한 논문의 서지정보를 분석

SCI 데이터의 상위 1% 인용 논문 DB 인 ESI 를 활용 , 22 개 분야별로 국제적인 최우수연구기관 ( 인용수 기준 ) 을 선정

이들의 연구협력네트워크 (ego net-work) 를 국가수준 , 조직수준에서 분석

결과 : 한국의 분야별 수준과 전략 22 개 연구분야

논문의 양적 수준과 질적 수준을 동시에 비교 X 축은 연구의 생산성 즉 , 한국의 세계논문 점유율을 의미하여 , Y 축은 연구의 질 즉 , 한국의 세계피인용 점유율을 의미

앞의 그림에 따르면 , 전반적으로 논문 수 점유율이 높은 경우 피인용수 점유율이 높음

그러나 평균인용율과 평균점유율을 모두 넘는 우수 컴퓨터과학 , 약리학 , 미생물학 등 BT 분야와 같은 신생분야의 경우 양적인 수준이 상대적으로 높은 반면 , 재료과학과 공학 , 물리학 , 화학 , 농학 등 전통적인 과학분야의 경우 질적인 수준이 상대적으로 높음

전자의 경우 연구의 질적인 수준을 높이기 위한 고급화 전략을 , 후자의 경우 양적인 수준을 높이기 위한 성장전략을 구사할 수 있음

질적 수준 낮다 질적 수준 높다

양적 수준 낮다 자체연구기반 강화지원 성장전략 ( 인력확보 )

양적 수준 높다 고급화전략 ( 공동연구 ) 유지 및 개도국 협력

< 표 > 연구수준에 따른 협력전략

결과 : 한국의 분야별 수준과 전략

결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략

앞 절에서 도출된 바와 같이 컴퓨터과학 , 약리학 , 미생물학 등 BT 분야와 같은 신생분야가 상대적으로 양적 수준보다 질적 수준이 미흡한 것으로 나타나

다음에서 이 세 분야를 중심으로 세계 우수연구기관의 목록을 제시하고 , 최우수연구기관의 연구네트워크를 국가수준과 기관수준에서 제시

결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략

순위 InstitutionPa-

pers

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tions

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tions

Per

Paper

기관TopPa-

pers

(1%)

1 UNIV CALIF BERKELEY 1,73426,52

415.3 대학 91

2 MIT 2,11125,88

112.26 대학 　

3 STANFORD UNIV 1,81922,54

812.4 대학 　

4 UNIV CALIF SANDIEGO 1,33318,31

213.74 대학 　

5 PENN STATEUNIV 99617,31

317.38 대학 　

6 ARIZONASTATE UNIV 75516,74

322.18 대학 　

7 HARVARD UNIV 1,01714,97

814.73 대학 　

8 IBM CORP 2,55014,70

45.77 연구기관 45

9 UNIV ILLINOIS 2,11513,97

56.61 대학 　

10 TOKYO METROPOLITAN UNIV 8413,32

2158.6 대학 　

< 표 > 컴퓨터과학분야 해외 우수 연구기관의 10 위권 현황

결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략IBM 사는 프랑스 , 스위스 , 독일 , 이스라엘 , 호주 등과 협력네크워크를 형성 . 한국의 경우 네트워크에 참여하지 못하고 있으며 연구역량 강화를 위해서 협력 네트워크에 참여해야

네트워크는 두 개의 주요 컴포넌트로 구성 . 첫 번째 컴포넌트에서 IBM 사는 칼텍 등의 대학 및 퀄컴사 , 에이티앤티연구소 산업계 기관 등 다양한 연구파트너 . 두 번째 컴포넌트에는 버몬트대학이 별모양 네트워크의 중심적인 위치에서 협력 네트워크를 구성

결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략

Ra

nkInstitution

Pa-

pers

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tions

Cita-

tions

Per

Paper

자료구분TopPa-

pers

(1%)

1 HARVARD UNIV 1,16324,35

220.94 대학 58

2 UNIV NCAROLINA 1,21322,51

718.56 대학 　

3 MERCK & COINC 1,09221,73

019.9 연구기관 30

4 NCI 89119,87

522.31 연구기관 　

5 UNIV WASHINGTON 81819,54

323.89 대학 　

6 KAROLINSKA INST 76617,09

622.32 연구기관 　

7 SEOUL NATL UNIV 1,61217,01

310.55 대학 　

8 NIEHS 75416,73

822.2 연구기관 　

9 UNIV TOKYO 99816,47

316.51 대학 　

10 UNIV CALIF SANFRANCISCO 77816,08

620.68 대학 　

< 표 > 약리학분야 해외 우수 연구기관의 10 위권 현황

결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략미국은 네트워크의 중심에 위치하면서 , 스위스 , 영국 , 캐나다 등과 별도의 핵심그룹을 형성 . 주변부에는 헝가리 , 아일랜드 , 이태리 , 덴마트 등의 국가가 위치 . 한국은 네트워크에 나타나지 않으며 , 약리학 분야 연구역량 강화를 위해서 미국 머크사는 물론 전체 네트워크와 핵심그룹에 나타난 국가의 연구기관과 협력을 모색해야

머크사는 죄상단에서 암젠사이나 메디문사 등과 협력관계를 유지 , 머크연구소는 우하단에서 주로 대학들과 연계 . 특기할 만한 것은 다른 연구기관의 네트워크에 비하여 대학보다는 기업들이 많음

결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략

순위 InstitutionPa-

pers

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tions

Cita-

tions

Per

Paper

자료구분TopPa-

pers

(1%)

1 HARVARD UNIV 2,22469,21

531.12 대학 99

2 NIAID 1,62944,81

227.51 연구기관 60

3 INSTPASTEUR 1,80844,00

324.34 연구기관 　

4 UNIV WASHINGTON 1,37440,44

729.44 대학 　

5 UNIV WISCONSIN 1,57838,42

224.35 대학 　

6 UNIV OXFORD 1,23038,25

631.1 대학 　

7CTR DIS CONTROL & PRE-

VENT 1,526

38,09

624.96 연구기관 　

8 USDA 1,91635,03

418.28 연구기관 　

9 STANFORD UNIV 92330,57

333.12 대학 　

10 MAX PLANCK SOCIETY 1,22430,26

124.72 연구기관 　

< 표 > 미생물학분야 해외 우수 연구기관의 10 위권 현황

결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략미국을 중심으로 영국과 벨기에를 축으로 연구그룹을 형성 . 추가적으로 독일 , 스위스 , 스코틀랜드 등과도 강한 협력관계 . 한국의 경우 , 미국과만 약한 연구협력관계 . 따라서 핵심연구그룹에 접근하기 위해서 영국 , 벨기에 등의 연구기관과도 연구협력을 모색해야

NIAID 를 중심으로 벨기에의 뢰벤대학 , 미국의 하바드대학 , 국립보건원 , 스크립스연구소 , 워싱턴대학을 축으로 해서 네트워크를 형성 . NIAID 는 특히 하바드대학과 스크립스연구소와 강한 협력관계를 구축

결론 및 시사점 1 우리나라의 논문의 분야별 질적 수준이 상이하게

나타나는 것을 확인 . 이 때 질적 수준을 양적 수준과 함께 비교하여 협력전략에 유용한 정보를 추출

신생분야의 경우 , 시급하게 양적인 성장에서 질적인 성장으로 전환할 수 있는 국제협력전략이 필요 . 연구의 질적 수준이 높은 해외 우수연구기관을 전략적 파트너로 선정할 필요가 있는데 , 컴퓨터과학의 경우 IBM 사 , 약리학의 경우 MERCK 사를 전략적 파트너 기관으로 선정하여 질적 수준을 효율적으로 증진할 필요가 있음

결론 및 시사점 2

22 개 분야별 해외우수기관의 현황을 인용수 중심으로 순위를 매겨서 제시 . 대부분 미국의 기관이 상위에 랭크 . 그러나 분야별로 의외의 우수한 기관이 존재하는 것을 확인 . 이는 또한 일반의 인식과 다른 우수연구기관이 특수 세부분야별로 존재할 수 있는 가능성 암시

해외우수연구기관에 대한 협력에 있어 분야별 연구자의 상향식 접근방법보다 정보에 의한 탐색에 기반한 하향식 접근방법이 경우에 따라서 효과적일 수 있음을 시사

결론 및 시사점 3 우수기관의 탐색에 있어 , 인용수 뿐만 아니라 논문수 ,

논문당 인용수 , H 지수 등 다양한 지표에 따라 상이한 결과가 도출 . 이에 따라 해외우수연구기관의 도출에 있어서 다양한 양적지표는 물론 해외저명과학자의 질적인 의견도 포괄하여 활용해야

본 연구에서 제시한 분야별 강점도출과 전략수립 , 해외우수연구기관의 탐색 , 협력네트워크의 분석 등의 방법론을 체계화하고 별도의 정보시스템에 탑재하여 공유 가능 : 향후 심층분석을 위해서 분야를 보다 세분화하고 연구네트워크의 탐색을 기관수준이 아닌 과학자간 연구그룹의 탐색 , 핵심에 있는 과학자의 탐색(identification) 등으로 확장하고 , 해외의 국가별로도 과학분야의 강점을 분석하여 그 정보를 공유