최신자료
데이터 주도형 정책 개발을 위한 머신러닝 활용 방안 연구 - 국가연구개발사업을 중심으로
산업연구원은 데이터 주도형 정책 개발을 위한 머신러닝 활용 방안을 모색한 보고서를 발표하였다.
- 본 연구는 기업이 수행한 국가연구개발사업에 대해 투입 및 산출변수를 고려하여 이상치를 탐지하되 연구개발 성과의 고성과군에 해당하는 사업의 구조적 패턴을 분석하고자 함. 또한 이들 국가연구개발사업의 정상치에 대해서도 회귀분석을 통해 연구개발 성과에 영향을 주는 요인을 도출하고자 함. 이렇게 국가연구개발사업 단위의 분석과 별개로 이를 수행한 기업 단위에서 기존 연구개발 변수와 더불어 경영 변수를 감안하여 연구개발 성과에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이러한 분석결과를 바탕으로 연구개발 성과 제고를 위해 기업 규모별로 차별화된 정책 방안을 제시함.
- 분석 대상은 국가과학기술지식정보서비스(National Science & Technology Information Service, NTIS)에서 대기업 295개사, 중견기업 300개사, 중소기업 308개사 등 총 903개 기업을 선정하여 수행한 국가연구개발사업에 대한 정보를 데이터화하였으며, 기업별로는 NTIS 과제 데이터와 KoDATA 재무 정보를 수집하여 정량적 데이터셋을 구축하였음.
- 본 연구는 기업이 수행한 국가연구개발사업에 대해 투입 및 산출변수를 고려하여 이상치를 탐지하되 연구개발 성과의 고성과군에 해당하는 사업의 구조적 패턴을 분석하고자 함. 또한 이들 국가연구개발사업의 정상치에 대해서도 회귀분석을 통해 연구개발 성과에 영향을 주는 요인을 도출하고자 함. 이렇게 국가연구개발사업 단위의 분석과 별개로 이를 수행한 기업 단위에서 기존 연구개발 변수와 더불어 경영 변수를 감안하여 연구개발 성과에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이러한 분석결과를 바탕으로 연구개발 성과 제고를 위해 기업 규모별로 차별화된 정책 방안을 제시함.
- 분석 대상은 국가과학기술지식정보서비스(National Science & Technology Information Service, NTIS)에서 대기업 295개사, 중견기업 300개사, 중소기업 308개사 등 총 903개 기업을 선정하여 수행한 국가연구개발사업에 대한 정보를 데이터화하였으며, 기업별로는 NTIS 과제 데이터와 KoDATA 재무 정보를 수집하여 정량적 데이터셋을 구축하였음.
많이 본 자료
![[2025.07] 대출규제](/userdata/main/incContent/sideLink/23/aaaqQGcnBTcOc8zW9uLNz20251015165742zqfnw.png)
![[사람이 되고 싶어요2] 환율의 변화](/userdata/main/incContent/sideLink/22/aaaqQGcnBTcOc8zW9uLNz20251015165408vtzoa.jpg)
