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본 논문은 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에 수록된 국가전략기술 관련 연구보고서를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 수행하여 연구 동향과 기술 간 연계 구조를 분석하였다. 연구보고서의 제목과 키워드 데이터를 수집한 후 텍스트 전처리를 통해 핵심 키워드를 추출하였으며, 빈도분석, TF-IDF 분석, 중심성 분석 및 CONCOR 군집분석을 실시하였다. 분석 결과 인공지능, 데이터, 반도체, 에너지, 소재 등의 키워드가 높은 중요도를 나타내었으며, 국가전략기술 분야가 디지털 전환과 첨단 제조 중심으로 발전하고 있음을 확인하였다. 중심성 분석에서는 데이터와 에너지 기술이 다양한 기술군을 연결하는 핵심 매개역할을 수행하는 것으로 나타났다. CONCOR 분석 결과 국가전략기술 분야는 산업생태계 및 정책지원, 첨단 제조·소재·에너지, AI·데이터 기반 디지털 융합, 정책·경제·기술혁신 전략의 네개 군집으로 구분되었다. 이는 국가전략기술이 개별 기술 중심 구조를 넘어 융합형 산업생태계로 발전하고 있음을 의미한다. 본 논문은 국가전략기술 분야의 구조적 특성과 핵심 기술흐름을 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 기술융합 기반 산업정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study analyzed research trends and the structural relationships among national strategic technologies by conducting a keyword network analysis of research reports retrieved from the National Science and Technology Information Service(NTIS). The titles and keywords of research reports were collected, and core keywords were extracted through a text preprocessing procedure. Subsequently, frequency analysis, TF-IDF analysis, centrality analysis, and CONCOR clustering analysis were performed. The results showed that artificial intelligence, data, semiconductors, energy, and advanced materials were identified as the most significant keywords, indicating that research on national strategic technologies has increasingly evolved toward digital transformation and advanced manufacturing. The centrality analysis further revealed that data and energy technologies play pivotal roles in connecting diverse technology domains within the research network. The CONCOR analysis classified the keyword network into four major clusters: industrial ecosystem and policy support; advanced manufacturing, materials, and energy; AI- and data-driven digital convergence; and technological innovation and policy strategy. These findings suggest that national strategic technologies are evolving beyond isolated technological domains toward an integrated and convergence-oriented industrial ecosystem. This study provides empirical evidence on the structural characteristics and key technological trends of national strategic technologies through keyword network analysis. The findings are expected to serve as a useful reference for future research on technology convergence and for establishing industrial and R&D policies related to national strategic technologies.

강소연구개발특구는 2019년 도입 이래 전국에 14개 특구가 지정되었으며, 2025년 이들 중 춘천강소연구개발특구는 광역단위의 강원연구개발특구로 전환되었다. 각 지역은 기술핵심기관을 중심으로 특화분야의 창업 및 기업성장 지원, 지역혁신 주체 간 협력 촉진 등 공공기술 기반의 사업화 지원 기능을 수행하고 있다. 그러나 특구별 경쟁력과 발전 양상은 상당한 이질성을 보임에도 불구하고, 이를 체계적으로 비교·분류한 연구는 충분하지 않다. 이에 본 연구는 2020년까지 지정된 12개 강소특구를 대상으로 연구개발특구진흥재단 공식통계를 활용하여 유형화를 수행하였다. 분석에는 입주기관 매출액 5개년 평균(2020~2024년)과 성장률, 연구소기업 수 5개년 평균 및 지정 2차년도 이후 연평균 성장률을 성장성 지표로 활용하였다. 특구별 특성에 따라 선도성장형, 성숙전환형, 도약확장형, 기반확충형 4개 유형으로 구분하였으며, 각 유형은 제도적 기반, 물리적 인프라, 사회적 협력 네트워크, 기술사업화 역량 측면에서 차이를 보였다. 이에 따라 선도성장형은 기술 고도화와 글로벌 연계 확대, 성숙전환형은 기존 산업의 신산업 전환과 사업화 재활성화, 도약확장형은 스케일업 지원과 기업 집적 확대, 기반확충형은 지원체계 정비와 공공기술의 민간 사업화 연계 강화를 차별화된 주요 정책과제로 도출하였다. 본 연구는 강소특구의 경쟁력을 비교 가능한 유형으로 구조화하고, 유형별 맞춤형 정책방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

INNOTOWNs(Special R&D Zones in a small area) introduced in 2019, currently comprise 14 designated zones across South Korea and serve as regional innovation hubs centered on key technology institutions. Despite operating under a common policy framework, these zones exhibit substantial variation in competitiveness and development trajectories. This study classifies 12 zones designated by 2020 into a four-quadrant typology using official statistics from the INNOPOLIS Foundation. Performance scale is measured by the five-year averages(2020–2024) of tenant institutions’ revenues and the number of research enterprises, while growth dynamics is assessed using the average annual growth rates of these indicators. The results identify four types which include Leading Growth, Mature Transition, Leap Expansion, and Foundation Building. Each type exhibits distinct characteristics in institutional capacity, physical infrastructure, collaborative networks, and technology commercialization. Based on these differences, differentiated policy strategies are suggested, including technological upgrading and global linkages, industrial transformation and open innovation, scale-up support and industrial agglomeration, and support-system restructuring and public R&D commercialization. This study contributes to the literature by providing a comparative typology of INNOTOWNs based on performance scale and growth dynamics and by offering tailored policy directions according to their developmental characteristics.

생명공학 산업의 R&D에는 막대한 불확실성이 존재하고 있다. 그래서 기업과 투자자들은 잠재적 생명공학 기술의 가치를 고려하여 투자를 진행하려고 한다. 이러한 이유로 지난 수십년 동안 잠재력 있는 기술의 가치를 평가하기 위한 다양한 접근법이 제시되었다. 하지만 전통적 방법론들은 기술가치평가 도구로 활용될 때 여러 한계점을 갖고 있다. 최근 이러한 한계점을 극복하기 위하여 전통적 기술가치평가 방법론의 한계점을 제시하고, 한계점을 극복하기 위한 새로운 mrNPV(Modified Risk-Adjusted NPV) 모형이 도입되었다. 본 연구는 전통적 기술가치평가 모델과 mrNPV 모델을 기술가치평가 도구로서 세부사항을 분석하였다. 또한, R&D 비용에 위험을 반영하는 ‘Risk-Adjusted R&D Cost’ 부분을 rNPV와 mrNPV를 비교 분석하고 세부적 검토를 통하여 활용성을 검증하였다. 그 결과 rNPV는 위험조정 비용을 실제 투입비용보다 낮게 평가하는 반면 mrNPV는 NPV보다 R&D 리스크 만큼 비용을 높게 평가하였다.

Research and Development(R&D) within the biotechnology industry is fraught with extensive uncertainty. Consequently, companies and investors make investment decisions by considering the potential value of biotechnological technologies. For this reason, various approaches to evaluate the value of promising technologies have been proposed over the past few decades. However, existing methodologies have several limitations when utilized as technology valuation tools. Recently, a new model called mrNPV(Adjusted Risk-Adjusted Net Present Value) has been introduced to overcome these limitations. This study analyzed the details of existing technology valuation models and the mrNPV model as technology valuation tools. Furthermore, the effectiveness and applicability of the ‘Risk-adjusted R&D cost’ component, which reflects the risk associated with R&D expenses, were verified through a comparative analysis and detailed review of rNPV and mrNPV. The results indicate that rNPV underestimates risk-adjusted costs relative to actual input costs, whereas mrNPV overestimates costs by the amount of R&D risk relative to the NPV.

본 연구는 수도권 대비 충청권 바이오산업의 성과 열위를 가치사슬 연계 취약성 관점에서 탐색적으로 분석한다. 2019∼2023년 「국내 바이오산업 실태조사」 자료를 토대로 수도권과 충청권의 산업 규모, 투자·인력 구조, 입지계수, 상대격차지수를 비교하고, 문헌 검토와 기업 사례를 병행하였다. 분석 결과 충청권은 바이오의약품과 생산 기능에서는 상대적으로 특화되어 있었고, 바이오서비스의 특화 수준은 낮고, 연구·생산 외 지원인력의 증가도 수도권에 비해 낮았다. 대전은 연구개발·기술창출, 오송은 비임상·생산·규제 기능을 중심으로 발달해 왔으나, 검증·공정개발·인허가·투자유치·시장진입 등 사업화 전환 구간이 유기적으로 연계되지 못하면서 병목 발생 가능성이 있었다. 기업 사례에서는 대전의 기존 기능을 유지하면서 오송에 생산·검사·품질관리 기능을 추가하는 다거점 운영이 나타났으며, 분산된 기능을 연계·관리하는 과정에서 이동·물류·조정 및 인력관리 부담이 확인되었다. 따라서 충청권 바이오 정책은 개별 인프라 확충보다 대전-오송 공동지원 플랫폼과 초광역 조정체계를 구축하여, 연구성과가 권역내부에서 생산과 사업화 성과로 전환될 수 있는 체계를 마련할 필요가 있다.

This study explores the relative underperformance of the Chungcheong bioindustry compared with the Seoul Capital Area from a value chain connectivity perspective. Using the National Bio Industry Survey(2019–2023), it compares industrial scale, investment and workforce structure, location quotients, and relative gap indices, supplemented by literature review and firm cases. Chungcheong is relatively specialized in biopharmaceuticals and production, but shows lower specialization in bioservices and slower growth of support personnel outside R&D and production. Daejeon is centered on R&D and technology creation, while Osong is centered on preclinical, manufacturing, and regulatory functions, suggesting possible bottlenecks in commercialization transitions. Firm cases show multi-site operations that supplement production, inspection, and quality-control functions across locations, with additional mobility, logistics, coordination, and workforce-management burdens. Policy should strengthen a joint Daejeon–Osong support platform and super-regional coordination to link research outcomes with regional production and commercialization.

본 연구는 비수도권 출연(연) 지역조직과 기업 간 R&D 협력의 효과성을 국가연구개발사업의 유형별로 분석한다. 사업의 유형에 따라 다양한 이유로 성과의 양상이 다르게 나타나므로, 2019년부터 2023년까지의 기본사업, 수탁사업, ‘출연(연) 지역조직 연계 중소기업 지원사업’ 3개 사업의 연구개발과제를 통해 협력한 기업의 성과를 PSM-DID 방법으로 분석하였다. 분석 결과, 기본사업을 통해 출연(연) 지역조직과 협력한 기업은 재무성과 창출에 어려움을 겪었다. 수탁사업을 통해 출연(연) 지역조직과 협력한 기업은 일시적으로 수익성이 개선되었으나 한계에 도달하였다. 마지막으로, ‘출연(연) 지역조직 연계 중소기업 지원사업’을 통해 출연(연) 지역조직과 협력한 기업은 장기적 활동성을 강화하였다. 이러한 결과는 출연(연) 지역조직과 기업 간 R&D 협력의 효과가 국가연구개발사업의 유형에 따라 상이하게 나타날 수 있음을 보여주며, 지역혁신시스템 내 산·연 협력의 성과를 제고하기 위해서 사업의 목적과 특성을 고려한 정책 설계가 필요함을 시사한다.

This study analyzes the effectiveness of R&D collaboration between Regional Organizations of Government-funded Research Institutes(ROs-GRIs) in non-metropolitan area and firms by type of national research and development program. Since the patterns of performance vary depending on the type of program for various reasons, the performance of firms that collaborated through research and development projects under three programs - the basic program, the entrusted program, and the "ROs-GRIs-linked SME Support Program" - from 2019 to 2023 was analyzed using the PSM-DID method. The analysis results showed that firms collaborating with ROs-GRIs through the Basic Program experienced difficulties in generating financial performance. Firms collaborating with ROs-GRIs through the entrusted program saw temporary profitability improve but eventually reached a limit. Finally, Firms collaborating with ROs-GRIs through the "ROs-GRIs-linked SME Support Program" strengthened long-term activity. These results demonstrate that the effectiveness of R&D collaboration between ROs-GRIs and firms may vary depending on the type of national research and development program, suggesting that policy design considering the purpose and characteristics of the program is necessary to enhance the outcomes of industry-research collaboration within the regional innovation system.