지난 26일 "NTIS 데이터로 보는 과학기술 정책과 동향" 미니 웨비나에서는 NTIS에 대한 간단한 소개 및 NTIS에서 제공하는 데이터 종류, 그리고 이를 이용한 실제 분석 사례와 NetMiner로 NTIS 데이터를 분석하는 방법에 대한 안내를 드렸습니다.

R&D 프로젝트 및 성과 데이터는 국가, 정부, 기업의 R&D 계획 및 투자 방향과 규모를 이해하는 데 유용한 자료입니다.

특히, 이는 다양한 네트워크 모델을 포함하는 구조화된 데이터이므로 R&D 기획, R&D 평가, R&D 관리, 연구 동향 분석에 활용할 수 있습니다.

자세한 내용은 미니 웨비나 Full 영상에서 확인하세요~

[사이람 커넥트] NTIS 데이터로 보는 과학기술 정책과 동향 다시보기 >>

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National Science & Technology Information Service (NTIS) 는 국가연구개발 사업에 대한 정보를 한 곳에서 서비스하는 국가 R&D 지식 정보 포털입니다.

NTIS 에서 제공하는 데이터는 크게 '과제 정보'와 '성과 정보' 로 구분할 수 있습니다.

과제 정보 에서는 국가 R&D 사업에 주관 및 참여하는 기업에 대한 다양한 정보를 제공하고, 성과 정보에서는 연구 개발 성과물에 대한 다양한 정보를 제공하고 있습니다.

이런 NTIS 데이터의 다양한 정보를 이용하여 연구자는 여러 네트워크 관계를 모델링할 수 있습니다.

※ [참고. 기타 R&D 데이터 제공 사이트] 

- Europe’s OpenAIRE (https://www.openaire.eu/)

- Australia’s ARDC (https://codata.org/)

- Japan’s IRDB (https://irdb.nii.ac.jp/en/)

메타 매트릭스 생성 - 숨겨진 네트워크 관계를 발견

<메타 매트릭스>

메타 매트릭스를 이용하여 NTIS에서 제공하는 정보들로 네트워크 모델링한 결과 예시입니다.

이중에서 과제 정보와 생성할 수 있는 네트워크 모델에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

참여 기관 간 관계 분석

과제 정보 데이터에는 '사업 과제 정보'와 '공동 위탁 정보'를 제공하고 있습니다.

이 2가지 정보를 이용하여 연구자가 생성할 수 있는 네트워크는 2가지가 있습니다.

Case 1. 참여 기관 간 관계

먼저, '참여 기관 간 관계'를 도출할 수 있습니다.

1. 공동 연구 협력 관계

<공동 연구 협력 관계>

첫 번째는, '공동 연구 협력 관계' 입니다.

공동 연구 협력 관계를 통해서 참여 기관 간 협력 관계 구조 및 변화 양상에 대해서 분석할 수 있습니다.

2. 역할 위계 관계

<역할 위계 관계>

두 번째는, '역할 위계 관계' 입니다.

역할 위계 관계를 통해서 참여 기관 간 협력의 방향과 자원의 이동 현황에 대해서 분석할 수 있습니다.

Case 2. 지역 및 국가 간 공동 연구 협력 관계

<지역 및 국가 간 공동 연구 협력 관계>

그리고, '지역 및 국가 간 공동 연구 협력 관계'를 도출할 수 있습니다.

이를 통해 '지역 간 협력 및 자원 흐름 구조'와 '국가 간 기술 연계 현황 분석'을 할 수 있습니다.

'주관 기관-공동 위탁 기관' 링크셋 데이터 생성 & NetMiner Import 방법

이제 NTIS의 프로젝트 정보 데이터를 활용하여 '주관 기관 - 공동 위탁 기관' 간 링크셋 데이터를 생성하는 방법과 생성된 링크셋 데이터를 NetMiner에 가져오는 방법을 살펴보겠습니다.

"주관 기관 - 공동 위탁 기관" 링크셋 데이터 생성 방법

<과제 정보 & 공동 위탁 기관 정보>

1. 공동 위탁 정보 데이터에서 "당해연도 위탁연구개발과제연구비(원)" 열과 "공동연구비지출금액" 열을 병합하여 "공동/위탁연구비" 라는 새로운 열을 생성합니다.

2. 공동 위탁 정보 데이터에서 "상위과제고유번호" 열을 기준으로 VLOOKUP() 함수를 사용하여 프로젝트 정보 데이터에서 주관 기관 이름을 가져옵니다.

<링크셋 데이터>

"주관 기관 - 공동 위탁 기관" 링크셋 데이터를 NetMiner로 불러오는 방법

1. File > Import > Excel File

2. Data Type > 1-mode Network 버튼 클릭

3. More 버튼 클릭 후, Source-Target에 해당하는 칼럼 지정, 방향성 & 가중치 선택 (가중치는 새롭게 생성한 '공동/위탁연구비' 칼럼으로 지정).

분석 결과

먼저, '중심성 (Centrality)'을 활용하여 협력 네트워크에서 가장 중요한 연구자, 기관, 국가를 찾을 수 있습니다.

또한, '커뮤니티 (Community)'는 R&D 생태계 내의 클러스터를 식별하는 데 도움이 됩니다.

협력 네트워크 시각화 결과입니다. 

<지역 간 협력 관계>

"지역" 속성 정보를 이용한 블록모델링 분석 결과를 네트워크 시각화하여 나타낸 결과입니다.

경기도, 서울특별시 그리고 대전광역시끼리 강한 클러스터를 형성하였고, 이 클러스터 내에서 연구비가 공유되고 있음을 확인할 수 있습니다.

<연구 수행 기관 간 협력 관계>

"연구 수행 주체" 속성 정보를 이용한 블록모델링 분석 결과를 네트워크 시각화하여 나타낸 결과입니다.

출연연구소가 주관 기관 역할을 하며 대학교 및 중소기업과 협력하는 것으로 관찰되었습니다.

결과적으로, 연구비도 출연연구소에서 대학교와 중소기업으로 분배되는 것을 확인했습니다.

지금까지 R&D 데이터를 활용하여 협력 네트워크를 생성하고 NetMiner에 불러온 후 분석하는 방법을 소개드렸습니다.

감사합니다 :)