서지분석을 활용한 해외우수연구기관 유치전략 개선에 대한 연구

한국산업경영학회 2012년 동계학술대회 논문집

조 현 석

서울과학기술대학교 행정학과 교수((E-mail: hyunsuk@seoultech.ac.kr)

경 정 운

배재대학교 행정학과 강사((E-mail: jukyung1201@naver.com)

권 기 석

교신저자, 경일대학교 경영학부 조교수((E-mail: kskwon@kiu.ac.kr)

	<요 약>
기존의 경로를 빠르게 따라가는 추격형 경제성장을 성공적으로 마무리한 우리나라는 이제 새로운 경로를 개척해야 하는 탈추격형 경제성장의 도전에 직면하고 있다. 이를 타개할 가장 중요한 방향 중에 하나는 창의성에 기반을 둔 탁월한 연구개발 역량을 강화일 것이다. 이를 뒷받침할 전략으로서 해외우수연구기관과의 연계와 유치를 통한 과학기술역량의 강화가 시급한 과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 국제과학기술협력의 관점에서 해외우수연구기관의 유치전략을 개선하기 위해 서지자료를 바탕으로 최우수연구기관의 목록과 네트워크를 도출하였다. 결과에 따르면, 컴퓨터과학, 약리학, 미생물학 분야가 상대적으로 질적 수준이 떨어져, 해외 우수기관과의 연계를 통해 성과를 제고해야 할 분야로 나타났다. 또한 이러한 세 분야 최우수연구기관의 연구네트워크를 분석하고 협력전략을 제시해 보았다.
주제어 : 서지분석, 사회연결망분석, 연구네트워크, 과학기술 국제협력

Ⅰ. 서 론

21세기 지식정보사회와 첨단 과학기술 시대에서 한 국가의 과학기술능력은 경제적 경쟁력은 물론 안보군사 능력의 기초가 되고 최근에 강조되고 있는 소프트파워의 기반 요소가 되고 있다. 따라서 과학기술능력의 향상을 위한 국제적 경쟁이 더욱 더 치열해지고 있으며 동시에 과학기술능력의 향상을 위한 국가 과학기술발전의 대내외적 정책 환경도 크게 변화되고 있다.

국내적으로는 산업화시대의 추격형(Catch-up) 경제전략의 한계가 노정되고 있어 탈추격형(Post Catch-up) 전략의 추진이 무엇보다 필요하며 과학기술정책에서도 모방형 전략에서 선도형 내지 창조지향형 전략의 필요성이 커지고 있다. 국제적으로는 과학기술활동의 글로벌화 및 혁신체제의 개방화 환경 속에서 핵심역량을 가진 연구집단 및 국가들간에 글로벌 네트워크가 형성되고 있는 추세가 강화되고 있다. 이러한 국내외 과학기술정책 환경의 변화 속에서 국가적으로 첨단 과학기술역량을 제고하기 위한 국제과학기술협력의 필요성은 더욱 커지고 있다.

이에 따라 국내 과학기술 연구역량을 구축하고 글로벌 연구네트워크에의 효과적인 참여를 위해서 주요 국가들의 해외우수연구기관의 유치를 효율화할 필요가 있다. 국제경쟁이 심화됨에 따라 과학기술 영역에서도 지식재산권 갈등 등 국가 간의 마찰이 증가할 것으로 예상되고 있기 때문에 세계적인 수준의 우수 역량을 갖춘 연구집단의 육성을 위한 보다 능동적인 개방전략이 필요하다. 이를 위해서는 선진국의 우수한 연구역량을 흡수하여 시행착오를 줄이고, 국내 과학기술의 연구역량을 최단기간에 효율적으로 강화하는 것이 가장 시급한 과제라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 과학기술연구를 수행할 ‘핵심연구집단’(Center of Excellence)의 육성이 필요하며 주요 선진국의 해외우수연구기관 유치 전략을 적극적으로 추진할 필요성이 무엇보다 커지고 있다고 할 수 있다.

이를 배경으로 본 연구는 교과부 및 타 부처의 유치사업에 대한 현황은 물론 국제과학기술협력에 대한 개념적 논의와 기존연구를 바탕으로 교과부 차원 및 부분적으로 국가차원의 해외우수연구기관 유치사업의 추진전략의 개선방안을 도출하고자 한다. 특히 본 연구는 정성적 분석과 함께 정량적 분석을 활용할 것이다. 우선 ‘Web of Science’의 서지자료를 기반으로 통한 국내 과학기술역량을 분석하고 도출된 해외우수기관의 연구협력 네트워크 분석을 기반으로 해외우수연구기관 유치사업의 개선전략을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 국제과학기술협력과 국가과학역량 제고

글로벌 시대 지식 기반 사회에서 국가 경쟁력은 다양한 국제적 차원에 점점 더 의존하고 있다. 과학은 과학적 커뮤니케이션 및 연구 수행의 측면에서 세계화되어 있다(Altbach, 2007). 또한, 세계적으로 네트워크화 되어 있는 연구 환경으로 인해, 개별 국가들의 연구기관들은 더 이상 연구, 기술, 그리고 혁신에 관련된 세계적 네트워크로부터 고립되어서 존재하기 어려워졌다. 국가적, 지역적 경계를 넘어선 국제 지식 교류는 최근 수십 년 사이 점점 더 보편적 현상으로 되어 왔다.

우리나라의 경우, 국제적 연계와 협력은 국내 R&D 시스템이 다른 선진 국가들의 시스템과 필적하는 수준이 되는 데 있어서 중요한 역할을 했다(Chung, 2005). 최근 몇 십 년간 국가과학시스템의 급성장에서 국제협력의 역할에 관해 실증 분석이 더러 이루어졌다(예를 들면 한국과 대만의 사례). Park and Leydesdorff (2009)의 연구는 한국 사례에 TH 지수를 처음으로 적용하였으나, 이 연구는 오직 국내 행위자들만 고려했다. 더욱이, 이전의 한국과 같은 국가 내에서 국제적 공동 집필에 관한 실증적 연구들은 통계적인 것이 아닌 국제적 과학 공동 연구에 관한 기술적 분석이었다(예: Kim, 2005; Yun & Ahn, 2002).

2.1 국제 연구 협력 및 과학기술발전

최근 몇 십 년에 걸쳐 국제공동 과학연구 사례가 급격히 증가했다 (NSF-NSB, 2010; Wagner & Leydesdorff, 2006; Gränzel, 2001; Georghiou, 1998). 예를 들어, 1999년과 2000년 사이에 국제적으로 공저된 논문이 차지하는 부분이 두 배 늘어났다(Wagner & Leydesdorff, 2005). 이러한 국제적 공동 연구가 연구 성과의 양적 및 질적 측면을 평가하는 좋은 지수가 된다는 점은 많은 연구에서 지적한 바 있다 (Bordons et al., 1996; Van Raan, 1998; Smeby & Try, 2005; Abramo et al., 2009). 한국의 맥락에서, 여러 연구자들은 국내 및 국제적 협력이 한국 학자들의 생산성(Shin & Cummings, 2010)과 논문의 질적 측면(Kim et al., 2010)에 있어서 가장 중요한 결정요인이라고 밝혀냈다. 그러나 스페인의 경우, Gomez et al. (2009)의 연구에 따르면, 국내가 아닌 국제적 공저는 최상위 저널에서의 출판 횟수와 상관관계가 있다는 것을 밝혀냈다. 또한, 국제적으로 공저된 논문들에 관해 지식의 권한에 관해 의심을 품는 최근 연구들이 있으나, 이전의 많은 연구들이 국제적으로 공저된 논문들은 더 빈번히 인용되는 것을 밝혀냈다(예: Persson et al., 2004; Katz & Hicks, 1997; Narin, 1991; Narin et al., 1991).

비슷한 맥락에서 Ponds (2009) 는 학술적 및 비학술적 행위자들 간의 공동 연구 노력은 국제적으로 보다는 국내적으로 더 일어날 확률이 높다고 밝혔다. 그러나 Wagner (2008)와 Leydedoff and Wagner (2008)에 따르면, 연구 협력에 기반을 둔 국제 네트워크는 국내 행위자(예: 대학, 기업, 그리고 정부)를 포함한 다양한 국가주체들과는 다르다. 다시 말하면, 국내 및 외국 행위자들 간의 관례를 변화시키는 네트워크 효과가 있을 수 있다. 그러나 이 효과를 검토한 연구들은 거의 없다. 우리가 아는 바, 어떠한 연구도 국제적 혹은 국가적 수준에서 과학 혁신 시스템에 관한 네트워크 효과를 직접적으로 측정하는 지수를 적용한 적이 없는 것이다. 이러한 관점에서, Leydesdorff and Sun (2009)는 일본의 국가연구시스템에서 외국 행위자의 역할에 관한 실증분석을 행하기 위한 정보이론에 기반을 두어 새로운 방법을 제시했다. 이 방법은 시스템 내에서 다양한 행위자 간의 시너지 효과를 측정할 수 있기 때문에, 외국 공저자들이 1990년대 중반 이후로 일본연구시스템에 존재하는 불확실성을 줄였다는 것을 찾아냈다.

여러 연구들은 선진국 및 후진국 간의 국제적 연구 협력을 분석했고, 개발도상국의 과학자들은 국제과학자사회에서 고립되지 않았으며(Shrum & Campion, 2000) 선진국 및 후진국의 국제적 공저자 수가 최근 몇 십 년간 증가했다고 제시한 바 있다(Lemarchand, 2010; Glänzel & Schubert, 2004; Braun & Glänzel, 1996). 개발도상국의 과학적 역량에 관한 국제적 연구 협동의 효과에 초점을 두어, Ordonez (2008)는 콜롬비아 사례에서 협동의 유형과 파트너의 유형이 이 효과에 영향을 주었다고 하였다. Wagner et al.(2001)은 개발도상국에서 연구네트워크를 분석했고 국제적 공동 연구가 개발도상국의 과학적 역량을 기르기 위한 노력의 일환으로 핵심적인 역할을 해온 것으로 제시했다.

과학적으로 선진국과 후진국 간의 비대칭적인 관계를 중심으로 국제적 연구 협동을 다룬 연구는 많지 않다(Hwang, 2008). 그럼에도 불구하고, 급속한 경제 및 과학 분야의 성장의 맥락에서, 여러 연구들이 기술적 설명을 제시했다. Albuquerque (2001)와 Chung (2005)에 따르면, 국가과학시스템의 빠른 발전(특히, 한국과 대만과 같은 급속한 경제성장으로 일컬어지는 국가들의 국가과학시스템)은 국제 연구 협력의 전형적인 결과였다. Leydesdorff and Wagner (2008)는 과학적으로 발전된 국가에서 핵심집단 연구자들 간의 협력 관계의 정도가 증가한 것을 볼 수 있었고, 이러한 현상은 연구 파트너에 관한 신중한 선택 때문이라는 점을 지적했다. 그러므로 한국은 선진국과 후진국 사이의 회색지역에 위치해 있기에(Hwang, 2008), 한국저자들은 후진국에서보다 과학 선진국들의 학자들과 더 협력할 것으로 예상할 수 있다(Wagner et al., 2001). 요약하면, 이 연구는 빠르게 추격한 국가인 한국에서 연구시스템의 국제 역학의 실증분석을 처음으로 제공하는 연구이다.

2.2 한국 과학시스템의 발전과 해외기관의 역할

초기 단계에서(즉, 1950년대와 1960년대), 다른 개발도상국의 공공 과학 시스템에서처럼, 한국 대학들은 과학 연구를 수행하는 대신 일반적으로 표준화된 산업노동인력을 훈련시키고 산업에 기술 지원을 제공했다(Kwon, 2009). 게다가 한국학자들은 최첨단 과학분야에서 학생들을 가르칠 만한 능력이 없었으므로, 정부는 연구자들이 해외훈련을 받기 위한 다양한 프로그램들을 시행했다(Kim, 1997). 이 시기에 미국 기관들은 한국 과학자들을 육성하는 데에 중요한 역할을 했다. 예를 들어, 1954년과 1973년 사이에, 외국 기관에서 공부하는 한국 학생들의 절반이 과학 및 공학을 공부하고 있었다(MOE, 1974). 그러나 연구는 전형적으로 한국과학자들에게 개인적인 활동으로 여겨졌고, 연구 장비 및 자금은 양질의 연구를 위해서는 부족한 경우가 많았다(Bak, 2006).

이전의 국제화 노력은 선진국으로부터 일방적인 해외원조에 의존했다면, 1980년대는 한국과학기술분야에 있어서 양자 간 국제화를 시도한 첫 10년으로 특징지을 수 있다(Yim et al., 2008). 1980년대에는, 한국정부는 외국 행위자들을 포함하는 협력 연구를 촉진시키기 위한 다양한 프로그램들에 착수했다. 예를 들어, 과학기술부는 1985년에 R&D 국제화 프로그램을 도입했다. <그림Ⅱ-1>은 이 프로그램에 대한 자금 지원을 보여준다. 한국정부는 국제적 네트워크를 필요로 하는 연구과제들을 촉진시키기 위해 이 이니셔티브를 이용했다. 그러한 협력 프로그램들은 일방적인 기술 이전이 아닌 상호이익에 기반을 두었다는 점에서 기존의 국제 R&D 프로그램들과 차별화를 두고 있다(Chung, 2005). 그러나 이러한 프로그램들은 보통 중소규모의 프로젝트들을 지원했고, 국제 연구를 위한 한국의 기반(예: 연구시설)은 일반적으로 그 시기 동안 보통 수준이었다(Yu et al., 1999). 그러므로 이러한 프로그램들은 R&D를 국제화 하려는 한국의 노력에 대해 매우 제한적인 영향을 끼쳤다(<그림Ⅱ-1> 참조).

출처: MOST (2003) and KICOS (2008).

<그림1> 국제화 프로그램에 대한 자금 지원

한국의 과학자 사회와 그의 국제화 노력은 국가 R&D 지출 및 연구 성과의 측면에서 1990년대에 활기를 되찾았다. MOST (2001)에 의하면, SCI 저널에 출판된 한국 논문 수는 1990년에 1,613 편, 2000년에 13,458 편이었다(8배 증가). 또한, 국제적 행위자들이 같은 시기에 공공연구기관 및 산업체에서 한국인 연구자에 대한 중요한 연구 파트너로 떠올랐다. 특히, 1997년의 아시아 금융위기 이래로, 한국 정부는 국제적으로 알려진 기관의 외국 연구자들과의 협동 연구를 강조하면서 R&D 국제화를 우선순위로 삼았다(Chung & Seol, 2010).

예를 들어, 외국 저널에 출판된 논문 수를 포함한 새로운 기준의 개수는 공공출연 R&D 프로그램 평가를 위해 널리 채택되었다. 국제 저널에 대한 초점은 한국 과학자 사회의 국제화에 대해 상당한 영향을 끼쳤다. 더 나아가, 모든 국제화 관련 정부출연 R&D 프로그램들은 1997년부터 R&D 프로그램으로 통합되었고, 이는 정부가 과학 분야의 국제화를 독립적인 정책 분야로 인식했다는 것을 뜻한다. 1996년에 정부는 R&D 국제화 프로그램에 대한 지원을 두 배로 늘렸다(<그림1>).

이 시기에 이루어진 또 다른 R&D 국제화 이니셔티브는 국내 과학자들과 해외 동료 연구자들 간의 지식 교류를 장려하는 정책 프로그램이었다. 예를 들어, 한국과학기술연구원은 1997년 독일에 KIST-유럽 연구소를 세웠고, 이는 한국과 독일 과학자들 간의 양질의 협력 연구를 가능케 했다. 또한, 한국 과학자들은 주요한 국제 프로젝트에 참여하기 시작했다(예: 인간 게놈 프로젝트, 인간 프론티어 과학 프로그램). 과거에, 한국은 많은 개별 연구자들이 최첨단 과학적 역량을 갖추지 못했기에 국제 과학자 사회에 의미 있는 기여를 하지 못하는 듯 보였다. 그러나 그들은 외국 파트너와의 협력하는 경험을 통해 과학적 역량을 향상시킬 수 있다.

2000년대 한국의 R&D 국제화 노력은 대규모 복합적 과학 분야에서의 시도 및 협력 연구를 위한 R&D 기반 향상으로 특징지을 수 있다. 이 시기에 외국 연구센터 초청(예: 한국 파스퇴르 연구소), 다자간 국제 프로그램 착수(예: 국제 핵융합 실험로), EU 프레임워크 프로그램 참여, 그리고 개도국에 대한 과학기술 ODA(공적 개발 원조) 프로그램 실시가 이루어졌다. 특히, 한국 정부는 국내 연구자들을 세계적 학자들로 변모시키려는 노력을 기울였다. 예를 들어, 정부는 WCU(세계 수준의 연구중심대학 육성사업)와 WCI(세계수준의 연구센터) 프로그램을 통해 국제적으로 저명한 학자들을 초빙함으로써 국제적 수준에서 높은 수준의 협력 연구를 강조했다.

<그림1>에서 제시되었듯이, 21세기 첫 10년 동안 R&D 국제화 프로그램에 대한 지원은 두 배 늘어났다. 이 증가는 글로벌 연구 실험실과 글로벌 생물 다양성 네트워크와 같은 새로운 프로그램의 도입이 가장 크게 작용했다(KICOS, 2008). 전자는 국내 및 국외 연구자 집단으로 구성된 세계 수준의 연구 프로그램을 용이하게 하는 데 주안점을 둔 반면, 후자는 중국, 남아메리카, 동남아시아와 아프리카 지역의 현지조사센터와 한국의 다양한 연구기관들의 네트워크를 통해 운영되었다. 이 시기에 R&D 국제화의 또 다른 두드러진 특징은 과학기술 ODA 사업 개시이다. 이 이니셔티브에 기반을 두어, 비록 한국의 R&D 부문에서의 ODA 지출은 총 지출 중 작은 부분만을 차지해왔으나(예: 2007년에 4%), 한국 정부는 개도국과 연구 관계를 강화시키면서 상호 이익을 창출하려는 노력을 해왔다(Lee et al., 2008).

지금까지 우리나라 정부의 국제(예: 2007년에 4%) 정책과 4단계에 걸쳐 진행된 국가과학시스템 발전에 관해 간단히 살펴보았다. 각 단계마다 한국의 정책이니셔티브는 다양한 목표와 프로그램을 추구했으나 한국의 과학시스템 역량을 반영했고, 따라서 외국 행위자들의 역할 또한 다양했다. 초기 단계에서 외국 행위자들은 일방적인 원조(예: 상호협력보다는 강연 개최)를 한국의 과학 기반과 인력개발에 기초해 제공했다. 더 최근에 한국 연구자들은 선진국 및 후진국들의 연구자들과 국제적 연구 파트너로서 역할을 수행하기 시작했다.

Ⅲ. 해외 우수기관 유치사업의 현황과 발전

교육과학기술부는 정부사업의 일환으로 과학기술국제화사업을 실시하여 ‘과학기술기본법 제18조’, ‘기초연구진흥 및 기술개발지원에 관한 법률 제14조’, ‘국제과학기술협력규정 제4조’, ‘교육과학기술부 소관 연구개발사업 처리규정’, ‘과학기술국제화사업 평가지침’에 근거를 두고, 2005년부터 ‘해외우수연구기관 유치사업’을 정식 명칭으로 지정하여 공동연구기관을 설립ㆍ운영함으로써 과학기술기반 확립과 혁신을 위한 글로벌 협력 전략을 취하고 있다.

교과부 유치사업이 정식으로 시작된 것은 2005년도였으나, 2002년도부터 유치사업을 별도의 사업으로 분류하지 않고 기반을 조성하기 위한 사업의 일환으로 작게 비중을 다루기 시작했다. 준비 단계로 볼 수 있는 2002~2003년도 시기는 향후 국내유치로의 방향전환을 위해 국내 자체 연구사업보다는 현지 위탁 연구에 중점을 두는 등의 해외 거점을 탐색하는 단계로 볼 수 있다. 해외공동협력센터 설치ㆍ운영사업을 통해 협력대상국을 지정하고, 국내대학 및 연구기관과의 협력센터 운영, 공동ㆍ위탁연구, 세미나ㆍ워크숍, 기술이전 및 알선을 추진하였다. 외국우수과학기술인력 유치ㆍ활용사업을 통해 과학기술인재를 유치ㆍ파견하여 첨단기술 국내이전 및 과학기술 인력기반 확충과 과학기술 국제화를 도모하였으며, 해외과학기술협력센터 운영사업을 통해 해외 우수인재 및 기술의 국내이전을 촉진하였다.

2002 상위 사업인 ‘과학기술국제화 기반조성사업’에 포함.

1)과 동일

2003 상위 사업인 ‘국제화기반 조성사업’에 포함.

2004~2006년은 유치를 위한 기본계획을 수립하고 법제화를 추진하기 시작한 단계로, 2005년부터 ‘해외우수연구기관 유치사업’을 지정하여 유치의 지원체제를 구축하기 시작하였으며, 2006년에는 과제 관리와 평가에 엄격성을 부여하기 시작하였다.

2007~2009년은 해외우수연구기관의 국내 유치를 확대하기 위해 구체적인 기반을 마련하는 단계로 국가전략목표에 부합하는 중장기적관점의 Top-down 방식과, 유치사업 초기지원 프로그램 격인 GPP를 추진하여 Bottom-up 방식을 병행하였다. GPP사업의 성과를 바탕으로 성과가 좋은 사업은 유치과제로 전환하여 지원을 확대하였다.

2010년도에는 GPP 사업의 평가결과를 바탕으로 유치사업의 조건이 충족될 경우 해당 과제는 유치사업으로 전환하였으며, 유치기관 협의회 운영을 통해 기 유치한 기관의 운영 내실화 및 효율화의 추진 일환으로 평가결과에 따라 조건을 충족하지 못한 기 유치기관 나머지는 국제공동연구사업 내 세부과제로 전환하였다.

2010년부터 2012년 현재까지 해외우수연구기관 유치사업 본연의 목적인 해외우수연구기관의 실질적 국내 개소와 공동연구소의 정상적 운영을 달성하기 위하여 관리 시스템을 체계적으로 구축하는데 중점을 두고 운영관리지침을 제정하였으며, 신규과제 선정 시에는 대응자금 금액, 지자체 및 민간자본 투자 확보 여부 등을 고려해 유치의 성공 가능성이 높은 과제를 우선으로 선정하였다. 또한 실질적인 유치로의 연결을 위해 인력 및 장비 유입이 활발한 센터를 대상으로 지원을 확대하고, 기획연구를 추진하여 국가 차원의 유치 전략 수립을 시도하고 있다.

Ⅳ. 분석방법 및 데이터

1장에서 제시한 바와 같이 본 연구는 해외우수연구기관을 유치전략을 개선하는 방안을 마련하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 먼저 우리나라의 연구역량을 분야별로 분석할 필요가 있다. 이를 위해 ISI톰슨사에서 제공하는 Web of Science의 SCI(Science Citation Index)데이를 활용하였다. 2001년부터 2010년까지 10년간 우리나라가 생산한 논문의 서지정보를 분석하였다. 이를 22개 분야별로 세계전체국가에서 생산된 논문수와 인용수에 대비한다면 우리나라의 분야별 역량을 파악할 수 있다.

다음으로 22개 분야별로 국제적인 최우수연구기관을 선정할 것이다. 본 논문에서 최우수연구기관이란 ‘가장 많은 인용수를 가지는 대학이외의 독립기관’을 의미한다. 최우수연구기관을 정의하는 방법은 보통 논문 당 인용수로 표현할 수 있으나, 양적인 측면, 즉 기관의 규모를 동시에 고려하기 위해서 인용수를 대표변수로 선정하였다. 왜냐하면 기관의 몇몇 논문이 과도한 인용수를 가질 경우, 최우수기관으로 순위가 올라갈 수 있을 가능성 때문이다.

다음으로 이렇게 선정된 최우수연구기관의 연구협력 네트워크를 분석하여 우리나라의 연구협력 전략을 모색해 볼 수 있다. 연구협력 네트워크는 분야별 논문의 공저자 네트워크를 통해서 분석할 수 있다. 즉, 한 논문에 기관A의 저자와 기관B의 저자가 동시에 출현하면 기관A와 기관B의 연결이 형성된다. 또한 두 저자의 국가가 상이할 경우 국가간 연결이 생기게 되어, 많은 논문의 연결을 모으게 되면 네트워크로 발전하게 된다.

Ⅴ. 분석 결과 및 토의

5.1 우리나라 분야별 과학기술수준과 협력전략

이제 분야별로 우리나라 과학연구의 생산성과 질적 수준에 대한 분석결과를 살펴보자. 22개 분야별로 전 세계 논문 수 대비 한국의 논문수를 계산하여 점유율을 산출한 뒤 평균점유율과 비교하면 상대적 강점분야를 파악할 수 있다. 2000년대 전반기의 우리나라의 세계논문 분야별 점유율의 평균은 2.25%이고, 2000년대 후반기의 점유율은 2.86%이다.

이러한 평균점유율을 가지고 분석하면, 다음 표에 굵게 표시된 분야가 평균점유율(2.25%와 2.86%) 이상의 생산성을 보이는 분야이다. 2000년대 전반기와 후반기 공통으로 생물학, 화학, 컴퓨터과학, 공학, 재료과학, 미생물학, 약학, 물리학 등의 분야가 상대적으로 높은 생산성을 보이는 분야이다. 특기할 만한 것은 농학분야가 2000년대 후반에 들어 평균생산성 이상의 성과를 나타내었다는 것이다.

<표 1> 최근 10년간(2001-2010) 분야별 우리나라 논문수 점유율

분야명	우리나라 논문수		논문수 순위		세계논문 점유율(%)
	‘00-’05	‘06-’10	‘00-’05	‘06-’10	‘00-’05	‘06-’10
Agricultural Sciences	1,595	3,855	15	13	2.00%	3.18%
Biology & Biochemistry	6,089	8,844	12	11	2.33%	3.07%
Chemistry	15,536	21,933	11	10	3.00%	3.47%
Clinical Medicine	12,580	28,267	16	13	1.42%	2.48%
Computer Science	6,976	7,932	7	5	5.64%	6.17%
Economics & Business	720	1,702	17	14	1.23%	1.86%
Engineering	13,899	22,843	9	7	4.19%	4.93%
Environment/Ecology	1,520	2,467	22	19	1.38%	1.60%
Geosciences	1,224	2,213	23	19	1.04%	1.43%
Immunology	735	1,242	19	15	1.26%	1.94%
Materials Science	11,105	15,381	6	5	5.72%	6.06%
Mathematics	2,281	3,582	14	12	2.17%	2.36%
Microbiology	2,344	3,912	9	8	3.29%	4.29%
Molecular Biology & Genetics	1,694	3,533	17	13	1.40%	2.34%
Multidisciplinary	55	108	15	23	1.21%	1.27%
Neuroscience & Behavior	1,856	2,843	16	15	1.37%	1.81%
Pharmacology & Toxicology	2,859	4,831	8	8	3.73%	4.59%
Physics	16,493	23,055	9	9	3.95%	4.64%
Plant & Animal Science	2,957	5,434	24	17	1.24%	1.82%
Psychiatry/Psychology	386	874	29	25	0.38%	0.64%
Social Sciences, general	1,021	2,723	24	20	0.63%	1.06%
Space Science	557	1,241	28	20	0.99%	1.97%

22개 분야별 전 세계 인용 수 대비 우리나라의 피인용수를 계산한 피인용점유율을 통해서 질적인 관점에서 상대적 강점분야 또한 파악할 수 있다. 2000년대 초반의 피인용점유율의 평균값은 1.54%, 2000년대 후반의 피인용점유율의 평균값은 2.18%이다. 이를 기준으로 평균이상의 피인용점유율을 나타내는 분야를 다음 표에 굵게 표시하였다.

분석에 따르면, 질적인 측면에서 우수한 성과를 나타내는 2000년대 한국의 과학분야는 농학, 화학, 컴퓨터과학, 공학, 재료과학, 약학, 물리학인 것으로 나타났다. 특기할 만한 것은 수학이 2000년대 전반에 비해 후반에 상대적 질적 수준이 하락한 반면, 미생물학은 상대적 질적 수준이 상승한 것을 알 수 있다.

<표 2> 최근 10년간(2001-2010) 분야별 우리나라 논문 인용수 점유율

분야명	우리나라 피인용수		피인용수 순위		세계피인용 점유율
	‘01-’05	‘06-’10	‘01-’05	‘06-’10	‘01-’05	‘06-’10
Agricultural Sciences	3,093	9,976	20	14	1.58%	2.70%
Biology & Biochemistry	27,247	45,133	17	14	1.38%	2.16%
Chemistry	55,135	106,623	13	11	2.47%	3.09%
Clinical Medicine	43,274	107,867	20	16	0.94%	1.64%
Computer Science	3,821	7,005	14	12	2.52%	2.89%
Economics & Business	834	2,582	19	19	0.79%	1.17%
Engineering	17,721	43,124	9	11	3.25%	3.98%
Environment/Ecology	3,797	8,712	22	25	0.94%	1.16%
Geosciences	3,457	7,240	26	24	0.85%	1.08%
Immunology	3,518	9,007	20	18	0.58%	1.37%
Materials Science	23,826	54,622	7	6	5.24%	5.85%
Mathematics	1,971	4,909	17	12	1.57%	2.04%
Microbiology	6,991	15,606	16	13	1.40%	2.50%
Molecular Biology & Genetics	9,882	23,865	19	18	0.69%	1.44%
Multidisciplinary	158	1,106	17	18	0.80%	1.58%
Neuroscience & Behavior	8,667	16,058	20	18	0.81%	1.25%
Pharmacology & Toxicology	7,982	20,370	13	9	2.09%	3.40%
Physics	57,362	90,209	12	12	3.53%	4.06%
Plant & Animal Science	8,004	16,076	22	19	1.17%	1.64%
Psychiatry/Psychology	1,110	3,344	24	22	0.29%	0.53%
Social Sciences, general	1,087	3,225	23	25	0.40%	0.61%
Space Science	2,611	9,070	29	22	0.69%	1.83%

연구협력 전략을 수립하기 위해서 앞에서 분석한 22개 연구분야 논문의 양적 수준과 질적 수준을 동시에 비교하였다. 다음 그림의 X축은 연구의 생산성 즉, 한국의 세계논문 점유율을 의미하여, Y축은 연구의 질 즉, 한국의 세계피인용 점유율을 의미한다.

그림에 따르면, 전반적으로 논문 수 점유율이 높은 경우 피인용수 점유율이 높은 것으로 나타났다. 그러나 평균인용율과 평균점유율을 모두 넘는 우수 컴퓨터과학, 약리학, 미생물학 등 BT분야와 같은 신생분야의 경우 양적인 수준이 상대적으로 높은 반면, 재료과학과 공학, 물리학, 화학, 농학 등 전통적인 과학분야의 경우 질적인 수준이 상대적으로 높다. 전자의 경우 연구의 질적인 수준을 높이기 위한 고급화 전략을, 후자의 경우 양적인 수준을 높이기 위한 성장전략을 구사할 수 있을 것이다. 이를 표로 정리하면 다음과 같다.

<표 3> 연구수준에 따른 협력전략

	질적 수준 낮다	질적 수준 높다
양적 수준 낮다	자체연구기반 강화지원	성장전략 (인력확보)
양적 수준 높다	고급화전략(공동연구)	유지 및 개도국 협력

<그림 2> 우리나라 22개 연구분야 논문의 생산성과 질적 수준 (2006-2010)

5.2 분야별 최우수연구기관 네트워크와 협력전략

앞 절에서 도출된 바와 같이 컴퓨터과학, 약리학, 미생물학 등 BT분야와 같은 신생분야가 상대적으로 양적 수준보다 질적 수준이 미흡한 것으로 나타났다. 다음에서 이 세 분야를 중심으로 세계 우수연구기관의 목록을 제시하고, 최우수연구기관의 연구네트워크를 국가수준과 기관수준에서 제시해 보기로 한다.

5.2.1 컴퓨터과학, 약리학, 미생물학 분야의 최우수연구기관

컴퓨터과학분야의 연구기관별 SCI급 학술지 인용수를 분석한 결과에서는 UNIV CALIF BERKELEY, MIT, STANFORD UNIV의 순으로 인용수가 가장 높은 것으로 나타나고 있다. 그러나 상위 1%의 SCI급 논문 수에서는 UNIV CALIF BERKELEY가 91편으로 가장 많았고, 인용수 9위권에 있는 IBM사가 45편을 산출한 것으로 나타나 우수한 성과를 산출한 것으로 나타났다.

<표 4> 컴퓨터과학분야 해외 우수 연구기관의 10위권 현황

Rank	Institution	Papers	Citations	Citations Per Paper	자료구분	TopPapers (1%)
1	UNIV CALIF BERKELEY	1,734	26,524	15.3	대학	91
2	MIT	2,111	25,881	12.26	대학
3	STANFORD UNIV	1,819	22,548	12.4	대학
4	UNIV CALIF SANDIEGO	1,333	18,312	13.74	대학
5	PENN STATEUNIV	996	17,313	17.38	대학
6	ARIZONASTATE UNIV	755	16,743	22.18	대학
7	HARVARD UNIV	1,017	14,978	14.73	대학
8	IBM CORP	2,550	14,704	5.77	연구기관	45
9	UNIV ILLINOIS	2,115	13,975	6.61	대학
10	TOKYO METROPOLITAN UNIV	84	13,322	158.6	대학

약리학분야의 연구기관별 SCI급 학술지 인용지수를 분석한 결과에서는 HARVARD UNIV, UNIV NCAROLINA, MERCK & COINC의 순으로 높은 인용수를 보이고 있으나, 상위 1%의 SCI급 논문 수에서는 HARVARD UNIV 58편, MERCK & COINC 30편의 순으로 우수한 연구성과를 산출한 것으로 나타났다.

<표 5> 약리학분야 해외 우수 연구기관의 10위권 현황

Rank	Institution	Papers	Citations	Citations Per Paper	자료구분	TopPapers (1%)
1	HARVARD UNIV	1,163	24,352	20.94	대학	58
2	UNIV NCAROLINA	1,213	22,517	18.56	대학
3	MERCK & COINC	1,092	21,730	19.9	연구기관	30
4	NCI	891	19,875	22.31	연구기관
5	UNIV WASHINGTON	818	19,543	23.89	대학
6	KAROLINSKA INST	766	17,096	22.32	연구기관
7	SEOUL NATL UNIV	1,612	17,013	10.55	대학
8	NIEHS	754	16,738	22.2	연구기관
9	UNIV TOKYO	998	16,473	16.51	대학
10	UNIV CALIF SANFRANCISCO	778	16,086	20.68	대학

미생물학분야의 연구기관별 SCI급 학술지 인용수를 분석한 결과에서는 HARVARD UNIV와 NIAID의 순으로 가장 높은 우수성과를 보이고 있는데, 인용지수에서는 각각 69,215, 44,812로 높았고, 상위 1%의 SCI급 논문 수에서는 각각 99편, 60편의 순으로 높은 성과를 보이고 있다.

<표 6> 미생물학분야 해외 우수 연구기관의 10위권 현황

Rank	Institution	Papers	Citations	Citations Per Paper	자료구분	TopPapers (1%)
1	HARVARD UNIV	2,224	69,215	31.12	대학	99
2	NIAID	1,629	44,812	27.51	연구기관	60
3	INSTPASTEUR	1,808	44,003	24.34	연구기관
4	UNIV WASHINGTON	1,374	40,447	29.44	대학
5	UNIV WISCONSIN	1,578	38,422	24.35	대학
6	UNIV OXFORD	1,230	38,256	31.1	대학
7	CTR DIS CONTROL & PREVENT	1,526	38,096	24.96	연구기관
8	USDA	1,916	35,034	18.28	연구기관
9	STANFORD UNIV	923	30,573	33.12	대학
10	MAX PLANCK SOCIETY	1,224	30,261	24.72	연구기관

5.2.2 컴퓨터과학, 약리학, 미생물학 분야의 최우수연구기관의 협력네트워크

다음 그림은 컴퓨터과학분야 최우수연구소인 미국 IBM사의 국가간 연구협력 네트워크를 보여주고 있다. IBM사는 프랑스, 스위스, 독일, 이스라엘, 호주 등과 협력네크워크를 형성하고 있다. 한국의 경우 네트워크에 참여하지 못하고 있으며 연구역량 강화를 위해서 협력 네트워크에 참여해야 한다.

*노드의 크기는 연결중심성의 크기를, 링크의 굵기는 협력정도(공저논문수)를 의미함.

<그림 3> 미국 IBM사의 국가간 협력 네트워크

다음 그림은 미국 IBM사의 기관간 연구협력의 네트워크를 보여주고 있다. 다른 기관간 네트워크에 비교하여 기업 및 기업연구소가 많이 발견된다. 네트워크는 두 개의 주요 컴포넌트로 구성되어 있다. 첫 번째 컴포넌트에서 IBM사는 칼텍 등의 대학 및 퀄컴사, 에이티앤티연구소 산업계 기관 등 다양한 연구파트너를 가지고 있다. 두 번째 컴포넌트에는 버몬트대학이 별모양 네트워크의 중심적인 위치에서 협력 네트워크를 구성하고 있다.

*노드의 크기는 연결중심성의 크기를, 링크의 굵기는 협력정도(공저논문수)를 의미함.

<그림 4> 미국 IBM사의 기관간 연구협력 네트워크

다음 그림은 약리학분야 최우수연구소인 미국 머크사의 연구협력기관의 국가간 네트워크이다. 그림에 의하면 미국은 네트워크의 중심에 위치하면서, 스위스, 영국, 캐나다 등과 별도의 핵심그룹을 형성하고 있다. 주변부에는 헝가리, 아일랜드, 이태리, 덴마트 등의 국가가 위치하고 있다. 한국은 네트워크에 나타나지 않으며, 약리학 분야 연구역량 강화를 위해서 미국 머크사는 물론 전체 네트워크와 핵심그룹에 나타난 국가의 연구기관과 협력을 모색해 볼 필요가 있다.

*노드의 크기는 연결중심성의 크기를, 링크의 굵기는 협력정도(공저논문수)를 의미함.

<그림 5> 미국 머크사의 연구협력기관의 국가간 네트워크

다음 그림은 약리학 분야 최우수연구소인 머크사의 연구협력 기관의 네트워크를 보여주고 있다. 네트워크를 보다 자세히 보기위해 머크사와 머크연구소를 구분하여 분석하였다. 그림에 따르면, 머크사는 죄상단에서 암젠사이나 메디문사 등과 협력관계를 유지하고 있으며, 머크연구소는 우하단에서 주로 대학들과 연계를 가지고 있다. 특기할 만한 것은 다른 연구기관의 네트워크에 비하여 대학보다는 기업들이 많다는 것이다.

*노드의 크기는 연결중심성의 크기를, 링크의 굵기는 협력정도(공저논문수)를 의미함.

<그림 6> 미국 머크사의 연구협력 기관 네트워크

다음 그림은 미생물학 분야 최우수연구소의 미국 국립알러지전염병연구소(NIAID)의 협력연구기관의 국가간 네트워크를 보여주고 있다. 그림에 의하면 미국을 중심으로 영국과 벨기에를 축으로 연구그룹을 형성하고 있다. 추가적으로 독일, 스위스, 스코틀랜드 등과도 강한 협력관계를 가지고 있다. 한국의 경우, 미국과만 약한 연구협력관계를 가지고 있다. 따라서 핵심연구그룹에 접근하기 위해서 영국, 벨기에 등의 연구기관과도 연구협력을 모색할 필요가 있다.

*노드의 크기는 연결중심성의 크기를, 링크의 굵기는 협력정도(공저논문수)를 의미함.

<그림 7> 미국 NIAID의 국가간 협력연구 네트워크

다음 그림은 미생물학 분야의 최우수연구소인 미국 NIAID의 연구기관 협력연구네트워크를 보여주고 있다. 그림에 따르면, NIAID를 중심으로 벨기에의 뢰벤대학, 미국의 하바드대학, 국립보건원, 스크립스연구소, 워싱턴대학을 축으로 해서 네트워크를 형성하고 있다. NIAID는 특히 하바드대학과 스크립스연구소와 강한 협력관계를 구축하고 있는 것으로 나타났다.

*노드의 크기는 연결중심성의 크기를, 링크의 굵기는 협력정도(공저논문수)를 의미함.

**2회 이상의 공저링크만을 표현

<그림 8> 미국 NIAID의 연구기관 협력연구 네트워크

5.3 분석결과의 종합

앞에서 22개 연구분야에 대해 국내 과학역량을 분석하고, 해외 우수연구기관의 SCI급 논문성과 수준과 기관별 연구네트워크 수준을 분석해 보았다. 이러한 국내외 분석을 종합하여 시사점을 도출하기 위해서는 국내 연구역량의 문제점을 진단하고, 해외 우수연구기관을 종합적으로 분석하여 연구분야별 전략적 파트너를 선정할 필요가 있다.

먼저 우리나라의 22개 연구분야별 과학역량을 SCI급 논문(특히, 상위 1% 인용 논문)을 기준으로 종합적으로 분석해 보면, 컴퓨터과학, 약리학, 미생물학 등 주로 BT분야를 중심으로 우리나라 과학기술역량의 양적 수준이 상대적으로 높게 나타나고 있어 질적 수준이 높은 해외 우수연구기관과 공동연구를 증진하여 고급화 전략을 추구할 필요가 있다. 이에 비해 재료과학, 공학, 물리학, 화학, 농학 등 전통적인 연구분야의 경우 상대적으로 우리나라 과학기술역량의 질적 수준이 높게 나타나고 있어 양적 수준을 증진하기 위한 성장전략을 추구할 필요가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구분야별 추진전략을 추구하기 위해서는 해외 우수연구기관이 생산한 SCI급 논문의 질적 수준과 분야별 핵심연구그룹(core research group) 종합적으로 고려하여 전략적 해외 연구기관 파트너를 선별해 볼 필요가 있다.

해외 우수연구기관을 선정하는 기준은 논문성과의 양과 질, 특허출원․등록 수, 연구기관의 인적․물적자원 등 다양한 기준으로 살펴볼 수 있으나, 가장 객관적으로 살펴볼 수 있는 기준은 SCI급 논문성과의 질적 수준을 측정하는 총 인용수라고 할 수 있다.

SCI급 논문 인용수 순위에 따른 최우수연구기관과 그 기관의 연구협력 네트워크를 연구분야별로 분석한 결과, 중국과학원(CHINESE ACAD SCI)의 경우 화학, 공학, 생태 및 환경학, 재료과학, 생물학 및 생화학분야에서 SCI급 논문의 질적 수준이 가장 높았고, 막스플랑크연구소는 물리학과 우주과학에서 그리고 미국 국립해양대기연구소(NOAA)는 지구과학분야, USDA는 농학과 식물학/동물학분야에서 SCI급 논문의 질적 수준이 가장 높아 해당 연구분야에서 가장 우수한 해외 연구기관이라고 할 수 있다. 의외로 미국의 기관이 많지 않은 것은 대학을 최우수기관에서 배제하였기 때문인 것으로 판단된다. 핵심연구그룹에서는 미국의 대학이 많이 랭크되고 있다. 또한 분야별 최우수연구기관별로 핵심연구그룹에 어느 기관이 소속되어 있는지 파악할 수 있었다. 따라서 향후 연구협력에 있어 단순히 나타난 최우수기관 뿐만 아니라 핵심연구그룹에 속하는 국가와 기관을 도출하여 다각적인 협력전략을 모색해야 할 것이다. 예를 들면, 농학분야에서 최우수기관은 USDA이지만 핵심연구그룹에 코넬대학과 오레곤주립대학이 있으므로 이들 포괄하는 협력전략을 고려하여야 한다.

<표 7> 22개분야 해외 우수연구기관 네트워크 분석결과

연구분야	분야별 최우수연구기관	핵심연구그룹
농학	USDA	Cornell Univ, Oregon State Univ
생물학 및 생화학	MAX PLANCK SOCIETY	Colorad Univ, UCSF
화학	CHINESE ACAD SCI	Peking Univ, Fudan Univ
의학	MAYO CLIN & MAYO FDN	Faber Cancer Ins, Harvard Univ
컴퓨터과학	IBM	AT&T, Texas Univ
경제학	NATL BUR ECON RES	Harvad Univ, Princton Univ
공학	CHINESE ACAD SCI	Leeds Univ, City Univ Hong Kong
생태 및 환경학	CHINESE ACAD SCI	China Agr Univ, Aberdeen Univ
지구과학	NOAA	Colorado Univ, Washington Univ
면역학	NIAID	NIAMSD, NCI
재료과학	CHINESE ACAD SCI	Hong Kong Baptist Univ, Queensland Univ
수학	CHINESE ACAD SCI	Chinese Univ Hong Kong, LSE
미생물학	NIAID	Harvard Univ, Scripps Res Ins
분자생물학/유전학	MAX PLANCK SOCIETY	Washington Univ, Wellcome Trust
학제간 연구	MAX PLANCK SOCIETY	UCSF, German Cancer Res Ctr
신경과학/행태과학	MAX PLANCK SOCIETY	Gottingen Univ, Caltech
약리학	MERCK & CO., INC.	Amgen, Novatis
물리학	MAX PLANCK SOCIETY	Bemingham Univ, Munich univ
식물학/동물학	ARS(USDA)	Cornell Univ, Iillnois Univ
정신과학	NIMH	Harvard Univ, UCLA
사회과학 일반	CTR DIS CONTROL	Emory Univ, Washington Univ
우주과학	MAX PLANCK SOCIETY	USN, Fermi Natl Accerlerator Lab

*핵심연구그룹의 수는 분야별로 차이가 있으나 협력강도가 강한 최상위 2개의 기관만을 소개함.

Ⅵ. 결론

앞에서 우리는 우리나라의 과학역량을 분야별로 분석해보고 연구협력전략을 제안해 보았다. 그리고 분야별로 해외우수기관의 현황과 연구네트워크를 분석하였다. 이러한 분석결과를 요약해보면서 시사점을 각각 제시해 보고자 한다.

첫째, 논문수 증가로 대표되는 우리나라 과학의 양적 성장에 대학이 가장 중요한 역할을 했다는 것을 알 수 있다. 그리고 이러한 성장에 있어 해외연구자들과의 협력이 중요한 부분을 차지하는 것을 알 수 있다. 다른 연구에 의하면 연구의 질에 있어서 해외연구기관과의 협력이 중요하다는 사실은 많은 연구에서 지지되고 있다 (2장 1절 참조). 따라서 본 연구의 주제인 해외우수연구소의 유치와 협력네트워크의 구축이 우리나라 과학역량의 제고에 매우 중요한 요소인 것을 다시 한번 확인할 수 있다.

둘째, 우리나라의 논문의 분야별 질적 수준이 상이하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이 때 질적 수준을 양적 수준과 함께 비교하여 협력전략에 유용한 정보를 추출하였다. 즉, 물리학 등 전통적인 과학분야와 같이 질적 수준은 높지만 양적 수준이 낮은 경우는 인력확보 등 성장전략을 추구할 필요가 있는데, 이를 기반으로 연구분야별 전략적 파트너 기관은 네트워크의 중심성에 있는 기관으로 선별할 필요가 있다. 이를 기반으로 전략적 파트너 기관을 제시하면 화학, 공학, 재료과학 등 전통적인 분야는 내부적인 인적·물적 연구 인프라 지원이 필요하다. 한편 최근에 연구개발재원이 집중되고 있는 신생분야의 경우, 시급하게 양적인 성장에서 질적인 성장으로 전환할 수 있는 국제협력전략이 필요하다고 할 수 있다. 이를 위해서는 연구의 질적 수준이 높은 해외 우수연구기관을 전략적 파트너로 선정할 필요가 있는데, 컴퓨터과학의 경우 IBM사, 약리학의 경우 MERCK사를 전략적 파트너 기관으로 선정하여 질적 수준을 효율적으로 증진할 필요가 있다.

셋째, 22개 분야별 해외우수기관의 현황을 인용수 중심으로 순위를 매겨서 제시하였다. 대부분 미국의 기관이 상위에 랭크되어 있는 것을 알 수 있다. 그러나 분야별로 의외의 우수한 기관이 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 또한 일반의 인식과 다른 전문기관이 특수세부분야별로 존재할 수 있는 가능성을 알려주고 있다. 따라서 해외우수연구기관에 대한 협력에 있어 분야별 연구자의 상향식 접근방법보다 정보에 의한 탐색에 기반한 하향식 접근방법이 경우에 따라서 효과적일 수 있음을 시사하고 있다. 한편 우수기관의 탐색에 있어, 인용수 뿐만 아니라 논문수, 논문당 인용수, H지수 등 다양한 지표에 따라 상이한 결과가 도출되는 것을 알 수 있다. 이에 따라 해외우수연구기관의 도출에 있어서 다양한 양적지표는 물론 해외저명과학자의 질적인 의견도 포괄하여 활용하는 것이 필요하다.

넷째, 22개분야 해외우수기관으로 선정된 기관의 국제연구협력 네트워크를 분석해 보았다. 분야별로 상이한 기관의 상이한 네트워크 형태, 협력자가 나타나는 것을 확인하였다. 국가수준에서는 미국이 가장 중요한 협력대상자이면서 해외우수기관의 소재지인 것을 알 수 있다. 한편 분야별로 독일, 영국 등의 선진국 그리고 중국과 같은 국가도 우수연구기관을 보유하고 있는 국가로 등장하였음을 알 수 있다. 따라서 향후 미국 외에 유럽, 아시아 등 다양한 국가와의 협력전략을 구사할 필요가 있다. 해외우수연구기관의 연구협력 네트워크의 형태에 있어서 매우 흥미로운 것은 핵심연구그룹(core group)이 네트워크 내에 존재한다는 것이다. 따라서 특정국가나 특정기관을 타겟으로 하는 일대일 협력보다는 연구콘소시움이나 대형프로젝트를 통한 다자간 협력이 우리나라를 핵심그룹과 연계시켜줄 수 있는 효과적인 방법이 될 수 있음을 시사하고 있다.

마지막으로, 해외우수연구기관 현황 분석은 향후 유치전략에 있어서 하향적·전략적 접근방식이 매우 효과적일 수 있음을 보여주고 있다. 즉, 국제과학기술협력을 통해서 국내 과학기술역량을 제고함에 있어서 분야를 전략적으로 선정하여 지원하여 정부지원의 효과성을 극대화할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 제시한 분야별 강점도출과 전략수립, 해외우수연구기관의 탐색, 협력네트워크의 분석 등의 방법론을 체계화하고 별도의 정보시스템에 탑재하여 공유한다면 매우 유용할 것이라는 것을 보여준다. 또한 향후 심층분석을 위해서 분야를 보다 세분화하고 연구네트워크의 탐색을 기관수준이 아닌 과학자간 연구그룹의 탐색, 핵심에 있는 과학자의 판별(identification) 등으로 확장하고, 해외의 국가별로도 과학분야의 강점을 분석하여 그 정보를 공유하고 활용한다면 해외우수기관의 유치는 물론 우리나라의 국제과학기술협력 전략에도 크게 기여할 것이다.

참 고 문 헌

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A study on the strategies on inviting overseas top research institute based on bibliometrics and social network analysis

Hyunsuk Cho

Department of Public Administration, Seoul National University of Science and Technology

Jungun Kyung

Department of Public Administration, Paichai University

Ki-Seok Kwon

Corresponding Author, School of Business Administration, Kyungil University

	<Abstract>
South Korea has successfully finished economic catch-up based on following up advanced countries’ technological path, and currently, faces post catch-up era’s challenges requiring path-creating strategies. In order to exploit these opportunities, it is essential to raise science and technology capacity based on creativity. One of important strategies is to cooperate with top research institute in the world. In this vein, this study tries to find an appropriate partners in several field, which are identified as disciplines requiring international collaboration in science and technology. Furthermore, in these fields, the top institutes’ research networks are presented and discussed based on social network analysis.
Key Words: Bibliometrics, Social Network Analysis, Research Network, International Collaboration in Science and Technology