May 23,2019

데이터 기반의 R&D지원 이뤄져야

과학기술정책포럼, 빅데이터·AI 도입 필요성 제기

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정부의 중소기업 R&D 지원 규모는 2017년도 3조 1000억 원으로, 전체 R&D 중 16.3%에 달했고, 그 비중은 매년 증가해 왔다. 또 문재인 정부가 100대 국정과제로 정부 중소기업 전용 R&D를 2배 확대키로 계획하고 있어 앞으로도 계속해서 늘어날 전망이다.

하지만 중소기업 R&D 지원의 실효성에 대해서는 긍정적인 측면과 부정적 측면으로 상반된 시각이 존재하고 있는 것이 사실이다. 때문에 이와 같은 문제를 해결하고 중소기업의 혁신을 위해 R&D 지원에 빅데이터와 인공지능 도입 필요성이 제기됐다.

지난 28일 '데이터 기반의 중소기업 R&D 지원정책'을 주제로 제426회 STEPI 과학기술정책포럼이 열렸다.

지난 28일 ‘데이터 기반의 중소기업 R&D 지원정책’을 주제로 제426회 STEPI 과학기술정책포럼이 열렸다. ⓒ 김순강 / ScienceTimes

중기 R&D 지원에 빅데이터와 AI 활용 필요

지난 28일 과학기술정책연구원(STEPI)은 ‘데이터 기반의 중소기업 R&D 지원 정책’을 주제로 과학기술정책포럼을 열고, 데이터 기반의 R&D 지원으로 중소기업이 투명성과 책임감, 개방성, 협력 등을 확보하여 변화에 대응하는 기술경쟁력을 갖도록 할 것을 제안했다.

이날 KISTI R&D투자분석센터 문영호 박사는 “중소기업의 R&D과제 기술 수준과 기술경쟁력 등 체계적인 정보 분석이 미흡하여 향후 기술사업화의 경쟁력이 떨어지고 있다”며 “R&D 지원의 중복을 피하고, 기술경쟁력을 높이기 위해서는 경쟁기술과 유망기술 등을 스캐닝 분석하고, 향후 기술기회를 분석해야 하는데 여기에 빅데이터와 인공지능을 활용하면 좀 더 효율적인 심의가 가능하다”고 강조했다.

즉 기술의 변화가 빠른 4차 산업혁명 시대에 인공지능을 통해 디지털화 된 데이터를 분석한다면 성장성이 높은 분야와 기존 사업과의 융합을 통해 새로운 비즈니스 기회 발굴이 용이할 뿐 아니라 R&D과제 후보 탐색과 지원에도 도움이 될 것이란 얘기다.

문영호 박사가 '데이터 기반의 중소기업 R&D지원 체계 구축방안'에 대해 발제했다.

문영호 박사가 ‘데이터 기반의 중소기업 R&D지원 체계 구축방안’에 대해 발제했다. ⓒ 김순강 / ScienceTimes

문 박사는 자신이 맥킨지 보고서와 KISTI 자료를 토대로 분석해 본 결과 “2025년 경제효과로 본 미래 유망기술이 모바일 인터넷, 지식지능기술, 사물인터넷, 클라우드, 지능형 로봇, 차세대 게놈 순으로 나타났다”며 “이런 분야에는 중소기업이 투자하기 어렵기 때문에 정부 R&D의 지원이 필요하다”고 설명했다.

아울러 “중소기업 R&D 특성은 사업화가 목표인 경우가 많아 기존의 국가 R&D과제의 원천기술과 핵심기술을 분석하여 연계하는 것이 중요하다”며 “R&D과제의 발굴과 과제선정, 평가 단계에서 데이터 기반으로 기존 연구 중이거나 개발된 기술을 시스템적으로 분석하여 연계하는 방안도 시급하다”고 덧붙였다.

이 같은 데이터 기반의 혁신적 방법으로 사업화에 성공한 사례로 애플의 아이폰을 꼽았다. 그는 “아이폰은 정부 R&D로 개발된 GPS, 마이크로 칩과 국방기술의 인터넷, CIA의 액정디스플레이 기술 등에 스티브 잡스의 기업가정신이 합쳐져서 만들어진 것”이라며 “그것이 바로 우리가 스티브 잡스를 발명가로 부르지 않고 혁신가로 부르는 이유”라고 말했다.

R&D 선정평가 패러다임, 데이터 기반으로 바꿔야

오승환 부연구위원이 '중소기업 R&D 지원의 성과와 과제'에 대해 발제했다.

오승환 부연구위원이 ‘중소기업 R&D 지원의 성과와 과제’에 대해 발제했다. ⓒ 김순강 / ScienceTimes

이뿐만 아니라 오승환 STEPI 혁신기업연구단 부연구위원은 중소기업 R&D 선정평가 패러다임 변화의 필요성을 제기했다. 그는 “매년 신규로 수행되는 중소기업 R&D 과제수가 5000개를 상회한다”며 “현재의 전문가 대면심사 선정방식으로는 공정성과 전문성에 대한 문제가 제기되는 등 한계가 있기 때문에 데이터 기반으로 중소기업 R&D 선정평가 모형 개발과 도입이 필요하다”고 주장했다.

또한 “중소기업 R&D는 부처와 사업, 기업 특성 등 변수가 매우 다양하기 때문에 빅데이터 분석 기법이 필요하다”며 “이를 통해 정부 R&D 지원 효과를 극대화할 수 있도록 최적의 과제수행기업을 선정하고, 중소기업 R&D 사업을 ‘저변확대형’과 ‘선택과 집중형’ 사업으로 구분하여 적용하면 좋을 것”이라고 덧붙였다.

정부의 중소기업 R&D 지원 방향은?

정부 중소기업 R&D 지원 방향에 대한 패널토론이 진행됐다. ⓒ 김순강 / ScienceTimes

정부 중소기업 R&D 지원 방향에 대한 패널토론이 진행됐다. ⓒ 김순강 / ScienceTimes

이밖에 ‘정부 중소기업 R&D 지원 방향’과 관련해 패널토론도 진행됐다. 여기서 김세종 아셈중소기업친환경혁신센터 사무총장은 “데이터 기반 중소기업 R&D 정책의 필요성은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것”이라며 “다만 중소기업 규모별, 업력별로 데이터의 생산과 접근에 제약이 있기 때문에 소규모 기업과 신설기업에 대한 별도의 대안이 마련되어야 할 것”이라고 주문했다.

김영태 중소벤처기업부 기술인재정책관도 “데이터에 기반한 R&D를 넘어 빅데이터, 인공지능을 활용한 관리체계 도입은 획기적인 시도라고 생각한다”며 “중소기업 R&D는 개별기업이 각양각색의 기술과 아이디어로 시장진출을 지원하는 자유응모형 지원 사업이 많다는 것을 감안할 필요는 있다”고 강조했다.

이병헌 기술경영경제학회 회장은 “데이터 기반으로 중소기업 지원 정책을 과학화하는 작업에 앞서 선행되어야 할 것이 바로 정부의 중소기업 R&D 지원 정책 철학의 재정립”이라며 “역설적으로 정부가 유망기술과 중소기업을 선별하여 투자하는 정책을 취하면 취할수록 이에 의존하여 생존하는 좀비기업이 더욱 늘어날 것”이라고 경고했다.

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