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최적 R&D 포트폴리오 설계를 위한 이슈-기술 탐색 연구 -
분야 복합학 > 기술정책
저자 장훈 우청원 김태경
발행기관 과학기술정책연구원
간행물정보 조사연구 2018년, [조사연구 2018-03] 최적 R&D 포트폴리오 설계를 위한이슈-기술 탐색 연구, 1page~194page(총194page)
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목차
부제 : An Exploratory Analysis of Issues and Methodologies for Designing Optimal R&D Portfolios
[표지]
[발간사]
[목차]
표목차
그림목차
[요약]
1. 서론
2. 선행 연구 분석
3. 정부 R&D 예산 편성 및 배분 체계의 이해
4. 최적 R&D 배분 방법론의 이해
5. 최적 R&D 포트폴리오 구성을 위한 이슈-기술 탐색
6. 모의 최적 예산배분 실험
7. 결론 및 제언
[제1장 서론]
제1절 연구 배경 및 목적
[제2장 선행 연구 분석]
제1절 국내 선행 연구
제2절 국외 선행 연구
제3절 소결
[제3장 정부 R&D 예산 편성·배분 체계의 이해]
제1절 정부 R&D 예산의 기초
제2절 정부 R&D 예산 편성 및 배분 과정
제3절 배분의 효율화 관점에서 본 R&D 예산 편성 및 배분 체계
제4절 소결
[제4장 과학적 R&D 예산 편성 및 배분 설계 방법론]
제1절 과학적 예산 편성 및 배분의 의미
제2절 주요 기법
제3절 소결
[제5장 R&D예산의 최적 편성 및 배분을 위한 이슈-기술 틀]
제1절 연구 수행 체계
제2절 최적 R&D 포트폴리오 수립을 위한 이슈와 방법론
[제6장 모의 최적 예산배분 실험]
제1절 분석 계획
제2절 자료 수집
제3절 모형 수립
제4절 실험 및 결과 해석
제5절 소결
[제7장 결론 및 제언]
제1절 주요 연구 성과 및 시사점
제2절 연구의 한계 및 추후 연구 방향
[참고문헌]
[Summary]
[Contents]
[연구보고서 발간 목록]
[보고서 판매 안내]
 
 
영문초록
The Korean government invests approximately 1.17% of the total amount of GDP in national R&D projects annually, which ranks in fourth place among OECD countries. In addition, the government makes steady and persistent efforts to enhance the overall performance of the national R&D system. However, the output from the government R&D activities falls short of expectations. This leads to the inference that there still exists room for improvement. In particular, considering the current status of the national R&D system, a significant breakthrough is becoming increasingly necessary. As a part of the efforts to redesign the national R&D system, we particularly focus on the R&D budgeting system.
In this study, we aim to develop a framework which helps devise the optimal R&D budget allocation. For this purpose, we conduct this study by using a demand-driven approach - we first find issues to be improved in the current R&D budgeting system, and we then try to find the appropriate quantitative approaches with which to address each issue we found. Specifically, to find the challenging issues that need to be addressed, we extensively review prior studies regarding the national R&D budgeting system and conduct interviews with individuals who have an expertise in designing or analyzing the national R&D budgeting system. Finally, we find three issues that can be improved by using an appropriate quantitative method as follows: 1) R&D investment strategy prioritization process, 2) R&D budget ceiling process, and 3) R&D budget allocation and coordination process.
Next, we comprehensively investigate the quantitative methods that can be applicable to the R&D budgeting system. Considering the features of the national R&D budgeting system, we particularly focus on methods that are mainly inspired from the field of operations research. Specifically, methods were finally selected as follows: linear and non-linear programming, goal programming, data envelopment analysis (DEA), analytic hierarchy process (AHP), portfolio matrix, computable general equilibrium (CGE), decision tree (decision analysis and machine learning), stochastic programming, robust optimization, modeling and simulation, genetic algorithm, and artificial neural network.
We then propose a framework which aligns each issue with approaches that can be used to handle the issue. For instance, we design a two-phase approach for an optimal R&D budget allocation and coordination process. It is worth noting that the two-phase approach starts with preparing the key elements (e.g., estimation of the R&D investment, estimation the success probability of the R&D investment, etc.) to be used to allocate R&D budgets. In the second phase, methods specialized in allocating resources are employed depending on the detailed features of the problem what we address.
The two-phase approach is then applied to the one of the current national R&D projects (BrainKorea 21 plus project). We use the data collected from national science and technology information services (NTIS) and develop models by using automatic machine learning algorithm, optimization methods. The results confirm the effectiveness and the usefulness of our approach. Specifically, 13.6% higher performance (# of patents and academic papers) could be achieved with the current budget.
In sum, this study addresses the national R&D budgeting system. Although it can be fairly difficult to enhance the performance of the R&D budgeting system owing to the inherent characteristics of the R&D budgeting system, we contribute to the small amount of existing literature featuring the design of an evidence-based national R&D budgeting system. In particular, our findings shed light on the value of finding meaningful information, which can help improve not only the national R&D budgeting system, but also the overall national R&D system. Despite some limitations, we believe that our study can be a cornerstone of designing a data-driven and evidence-based national R&D budgeting system in Korea.
 
 
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