미래 국가경쟁력 강화를 위해, 인공지능 연구역량 확보를 위한 국가 간 혁신 경쟁이 치열하게 전개 중이다. 연구역량은 기술혁신에 가장 중요한 무형의 활동으로서 신기술 시장에서 최상의 성과를 달성하는 데 필수적 요소이며, 주요국들은 인공지능 연구전략을 지속 발표하고, 역량강화에 총력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 인공지능 연구역량 결정요인을 분석하고 시사점을 도출하고자 하였다. 글로벌 협력연구, 단계별 연구개발비 요인이 인공지능 연구 성과에 영향을 미쳤는지 패널 데이터를 활용하여 회귀분석으로 모형을 설정하고 분석하였다.
분석결과, 인공지능 글로벌 협력 연구 비율이 증가하면 인공지능 연구 수는 감소하고, 기초 분야 연구개발비가 증가하면 인공지능 연구 수가 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 인공지능 글로벌 협력 연구 비율, 기초분야 연구개발비가 증가하면, 인공지능 연구의 편당 인용수가 증가하는 것으로 분석되었다. 인공지능 글로벌 협력 연구 비율과 기초분야 연구개발비가 증가하면, 인공지능 연구의 Field Weighted Citation Impact도 증가하는 것으로 나타났다.
연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 요인별로 인공지능 연구의 양과 질에 영향을 미치는 정도가상이하다는 것이다. 글로벌 연구협력 요인은 인공지능 연구의 질적 역량은 증가시키나, 양적 역량을 높이는 데에는 효과적이지 않은 것으로 분석되었다. 기초 연구개발비는 인공지능 연구의 양·질적 역량을 모두 증가시키는데 기여하는 것으로 나타났다. 둘째, 한국의 인공지능 연구역량 수준과 결정요인을 고려한 정책 설계가 필요하다. 국가 인공지능 연구지수 측면에서, 한국은 인공지능 연구 양은 우수하나, 질적 지표의 상대적 부진으로 91개국 중 14위이다. 이에, 인공지능 연구의 질적 성과 제고를 위해 글로벌 연구협력을 강화하고, 미래지향적 연구개발 재원 배분 및 조정이 필요한 시점이다. 셋째, 연구의 한계점 보완을 통해 인공지능 연구 성과 결정요인 관련 연구를 확대해 나갈 필요가 있다.
Executive Summary
In order to strengthen national competitiveness in the future, competition for innovation between countries to secure artificial intelligence research capabilities is intensifying. Research competency is the most important intangible activity for technological innovation and is an essential factor in achieving the best performance in the new technology market, and major countries continue to publish artificial intelligence research strategies and are devoting all their efforts to capacity building. In this study, we tried to analyze the determinants of artificial intelligence research capabilities and derive implications. The model was set up and analyzed by regression analysis using panel data to see if the factors of global cooperative research and staged R&D expenditure influenced the outcome of artificial intelligence research.
As a result of the analysis, it was found that the number of artificial intelligence research decreases as the proportion of artificial intelligence global cooperative research increases, and the number of artificial intelligence research increases as the R&D expenditure in basic fields increases. In addition, it was analyzed that the number of citations per part of artificial intelligence research increased as the ratio of artificial intelligence global cooperative research and R&D expenses in basic fields increased. As the proportion of artificial intelligence global cooperation research and R&D expenditure in basic fields increase, the field weighted citation impact of artificial intelligence research also increases.
The implications of the study are as follows. First, the degree to which factors influence the quantity and quality of artificial intelligence research differs. It was analyzed that the factors of global research cooperation increase the qualitative capacity of artificial intelligence research, but are not effective in enhancing the quantitative capacity. Basic R&D expenses were found to contribute to increasing both the quality and quantity of artificial intelligence research. Second, it is necessary to design policies in consideration of the level of artificial intelligence research capability and determinants of Korea. In terms of the national AI research index, Korea has excellent AI research volume, but ranks 14th out of 91 countries due to relatively poor quality indicators. Therefore, it is time to reinforce global research cooperation and allocate and adjust future-oriented R&D resources to improve the quality of artificial intelligence research. Third, it is necessary to expand research on factors that determine AI research outcomes by supplementing the limitations of the research.
