3. 서론
과학은 과학적 커뮤니케이션 및 연구 수행
의 측면에서 세계화(Altbach, 2007)
우리나라는 추격형에서 탈추격형 과학기술
전략이 필요한 시점 도래
국제적 연계와 협력은 국내 R&D 시스템이
다른 선진 국가들의 시스템과 필적하는 수
준이 되는 데 있어서 중요한 역할
(Chung, 2005)
최근 사회과학에서 사회연결망 분석을 활용
한 연구가 급증. 비판에도 불구하고 상호의
존성의 증대와 관계론적 속성의 중요성에
주목 (이인원, 2012)
4. 국제과학기술협력과 과학기술발전
최근 몇 십 년에 걸쳐 국제공동 과학연구 급격히 증가 (NSF-
NSB, 2010; Wagner & Leydesdorff, 2006; Gränzel, 2001;
Georghiou, 1998). 국제적 공동 연구는 연구 성과의 양적 및
질적 측면을 평가하는 좋은 지수 (Bordons et al., 1996; Van
Raan, 1998; Smeby & Try, 2005; Abramo et al., 2009)
Wagner (2008)와 Leydedoff and Wagner (2008) : 연구 협력
에 기반을 둔 국제 네트워크는 국내 행위자(예: 대학, 기
업, 그리고 정부)들과는 다름. 즉, 국내 및 외국 행위자들 간
의 관례를 변화시키는 네트워크 효과 있음
Albuquerque (2001)와 Chung (2005) : 국가과학시스템의 빠
른 발전(특히, 한국과 대만과 같은 급속한 경제성장으로 일
컬어지는 국가들의 국가과학시스템)은 국제 연구 협력의 전
형적인 결과
5. 한국과학의 발전과 해외기관 역할
이전의 국제화 노력은 선진국으로부터 일방
적인 해외원조에 의존했다면, 1980년대는
한국과학기술분야에 있어서 양자 간 국제화
를 시도한 첫 10년이라고 할 수 있음
한국의 과학자 사회와 그의 국제화 노력은
국가 R&D 지출 및 연구 성과의 측면에서
1990년대에 활기를 되찾았다
2000년대 한국의 R&D 국제화 노력은 대규
모 복합적 과학 분야에서의 시도 및 협력 연
구를 위한 R&D 기반 향상이 특징
6. 한국과학의 발전과 해외기관 역할
<그림> 과학기술 국제화 프로그램에 대한 정부지원액 추세
US k$
70,000
60,000
50,000
40,000
30,000
20,000
10,000
0
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
출처: MOST (2003) and KICOS (2008).
7. 방법론과 데이터
ISI톰슨사에서 제공하는 Web of Science
의 SCI(Science Citation Index) DB 활용.
2001년부터 2010년까지 10년간 우리나
라가 생산한 논문의 서지정보를 분석
SCI데이터의 상위1%인용 논문DB인 ESI
를 활용, 22개 분야별로 국제적인 최우수
연구기관(인용수 기준)을 선정
이들의 연구협력네트워크(ego
network)를 국가수준, 조직수준에서 분석
8. 결과 : 한국의 분야별 수준과 전략
22개 연구분야
논문의 양적 수
준과 질적 수준
을 동시에 비교
X축은 연구
의 생산성
즉, 한국의 세
계논문 점유율
을 의미하여, Y
축은 연구의 질
즉, 한국의 세
계피인용 점유
율을 의미
9. 결과 : 한국의 분야별 수준과 전략
앞의 그림에 따르면, 전반적으로 논문 수 점유율이 높은 경우 피인
용수 점유율이 높음
그러나 평균인용율과 평균점유율을 모두 넘는 우수 컴퓨터과
학, 약리학, 미생물학 등 BT분야와 같은 신생분야의 경우 양적인
수준이 상대적으로 높은 반면, 재료과학과 공학, 물리학, 화학, 농
학 등 전통적인 과학분야의 경우 질적인 수준이 상대적으로 높음
전자의 경우 연구의 질적인 수준을 높이기 위한 고급화 전략을, 후
자의 경우 양적인 수준을 높이기 위한 성장전략을 구사할 수 있음
<표> 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
10. 결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략
앞 절에서 도출된 바와 같이 컴퓨터과
학, 약리학, 미생물학 등 BT분야와 같은
신생분야가 상대적으로 양적 수준보다
질적 수준이 미흡한 것으로 나타나
다음에서 이 세 분야를 중심으로 세계 우
수연구기관의 목록을 제시하고, 최우수
연구기관의 연구네트워크를 국가수준과
기관수준에서 제시
11. 결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략
<표 > 컴퓨터과학분야 해외 우수 연구기관의 10위권 현황
Citatio TopPaper
순 Citatio
Institution Papers ns Per 기관 s
위 ns
Paper (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
12. 결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략
네트워크는 두 개의 주요 컴포넌트로 구성.
IBM사는 프랑스, 스위스, 독일, 이스라 첫 번째 컴포넌트에서 IBM사는 칼텍 등의
엘, 호주 등과 협력네크워크를 형성. 한국의 대학 및 퀄컴사, 에이티앤티연구소 산업계
경우 네트워크에 참여하지 못하고 있으며 기관 등 다양한 연구파트너. 두 번째 컴포넌
연구역량 강화를 위해서 협력 네트워크에 트에는 버몬트대학이 별모양 네트워크의 중
참여해야 심적인 위치에서 협력 네트워크를 구성
13. 결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략
<표 > 약리학분야 해외 우수 연구기관의 10위권 현황
Citatio TopPaper
Ra Citatio
Institution Papers ns Per 자료구분 s
nk ns
Paper (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
14. 결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략
미국은 네트워크의 중심에 위치하면서, 스 머크사는 죄상단에서 암젠사이나 메디
위스, 영국, 캐나다 등과 별도의 핵심그룹을 문사 등과 협력관계를 유지, 머크연구
형성. 주변부에는 헝가리, 아일랜드, 이태 소는 우하단에서 주로 대학들과 연계.
리, 덴마트 등의 국가가 위치. 한국은 네트 특기할 만한 것은 다른 연구기관의 네
워크에 나타나지 않으며, 약리학 분야 연구 트워크에 비하여 대학보다는 기업들이
역량 강화를 위해서 미국 머크사는 물론 전 많음
체 네트워크와 핵심그룹에 나타난 국가의
연구기관과 협력을 모색해야
15. 결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략
<표 > 미생물학분야 해외 우수 연구기관의 10위권 현황
Citatio TopPaper
순 Citatio
Institution Papers ns Per 자료구분 s
위 ns
Paper (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
CTR DIS CONTROL & PREVEN
7 1,526 38,096 24.96 연구기관
T
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
16. 결과 : 분야별 최우수기관 네트워크와 전략
미국을 중심으로 영국과 벨기에를 축으로 연구 NIAID를 중심으로 벨기에의 뢰벤대
그룹을 형성. 추가적으로 독일, 스위스, 스코틀 학, 미국의 하바드대학, 국립보건
랜드 등과도 강한 협력관계. 한국의 경우, 미국 원, 스크립스연구소, 워싱턴대학을 축
과만 약한 연구협력관계. 따라서 핵심연구그룹 으로 해서 네트워크를 형성. NIAID는
에 접근하기 위해서 영국, 벨기에 등의 연구기관 특히 하바드대학과 스크립스연구소와
과도 연구협력을 모색해야 강한 협력관계를 구축
17. 결론 및 시사점 1
우리나라의 논문의 분야별 질적 수준이 상
이하게 나타나는 것을 확인. 이 때 질적 수준
을 양적 수준과 함께 비교하여 협력전략에
유용한 정보를 추출
신생분야의 경우, 시급하게 양적인 성장에
서 질적인 성장으로 전환할 수 있는 국제협
력전략이 필요. 연구의 질적 수준이 높은 해
외 우수연구기관을 전략적 파트너로 선정할
필요가 있는데, 컴퓨터과학의 경우 IBM
사, 약리학의 경우 MERCK사를 전략적 파트
너 기관으로 선정하여 질적 수준을 효율적
으로 증진할 필요가 있음
18. 결론 및 시사점 2
22개 분야별 해외우수기관의 현황을 인용수
중심으로 순위를 매겨서 제시. 대부분 미국의
기관이 상위에 랭크. 그러나 분야별로 의외의
우수한 기관이 존재하는 것을 확인. 이는 또한
일반의 인식과 다른 우수연구기관이 특수 세
부분야별로 존재할 수 있는 가능성 암시
해외우수연구기관에 대한 협력에 있어 분야별
연구자의 상향식 접근방법보다 정보에 의한
탐색에 기반한 하향식 접근방법이 경우에 따
라서 효과적일 수 있음을 시사
19. 결론 및 시사점 3
우수기관의 탐색에 있어, 인용수 뿐만 아니라 논문수, 논
문당 인용수, H지수 등 다양한 지표에 따라 상이한 결과
가 도출. 이에 따라 해외우수연구기관의 도출에 있어서
다양한 양적지표는 물론 해외저명과학자의 질적인 의견
도 포괄하여 활용해야
본 연구에서 제시한 분야별 강점도출과 전략수립, 해외
우수연구기관의 탐색, 협력네트워크의 분석 등의 방법론
을 체계화하고 별도의 정보시스템에 탑재하여 공유 가
능 : 향후 심층분석을 위해서 분야를 보다 세분화하고 연
구네트워크의 탐색을 기관수준이 아닌 과학자간 연구그
룹의 탐색, 핵심에 있는 과학자의 탐색(identification) 등
으로 확장하고, 해외의 국가별로도 과학분야의 강점을
분석하여 그 정보를 공유