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본 연구는 동남아시아 전력시장 환경을 고려하여 한국형 혁신형 소형모듈원자로(i-SMR)의 수출전략을 인도네시아와 베트남을 중심으로 분석하는 데 목적이 있다. 동남아시아는 전력수요의 구조적 증가와 에너지전환 압력이 동시에 작용하는 지역으로, 전력공급 확대뿐 아니라 계통 제약, 재원조달, 제도 집행 역량 등의 복합적 제약이 존재한다. 특히 인도네시아와 베트남은 전력수요 증가 규모가 크고 산업 중심의 부하 구조를 가지며, 전력부문 전환이 산업 경쟁력과 직결된다는 점에서 전략적 중요성이 높다. 본 연구는 기존 선행연구가 기술적 특성 또는 정책적 필요성 중심으로 논의되어 온 한계를 보완하고, 부하–계통–조달구조를 기준으로 전력시장을 재구성하는 분석 프레임을 제시한다. 이를 바탕으로 인도네시아와 베트남의 전력·경제·제도 환경을 비교 분석하고, i-SMR 수출전략을 공통 패키지와 국가별 차별화 전략으로 구분하여 도출하였다. 분석 결과, i-SMR 수출은 단순한 전원 도입이 아니라 규제, 금융, 정부 간 협력(G2G), 공급망 및 현지화가 결합된 패키지형 사업으로 설계될 필요가 있으며, 국가별 전력시장 구조에 따라 전략적 접근이 달라져야 하는 것으로 나타났다. 인도네시아의 경우 산업단지 중심의 캡티브 전력과 다중망 구조를 고려한 세그먼트 기반 접근이 요구되며, 베트남은 국가 전력개발계획과 계통 제약을 고려한 국가계획 연동형 접근이 적합한 것으로 분석되었다. 결론적으로 i-SMR 수출전략은 기술 중심 접근을 넘어, 전력시장 구조와 사업화 조건을 반영한 실행 중심 전략으로 재구성될 필요가 있으며, 이는 동남아 시장에서의 실질적 사업화 가능성을 제고하는 데 기여할 것으로 판단된다.

This study aims to develop export strategies for innovative Small Modular Reactors (i-SMRs) in Southeast Asia, focusing on Indonesia and Vietnam. The region is characterized by simultaneous growth in electricity demand and increasing pressure for energy transition, while facing structural constraints such as grid limitations, financing conditions, and institutional capacity. In particular, Indonesia and Vietnam exhibit rapidly growing electricity demand driven by industrial expansion, making power sector transformation directly linked to industrial competitiveness. To address the limitations of previous studies, which have primarily focused on technical characteristics or policy-level discussions, this study proposes an analytical framework based on load characteristics, grid constraints, and procurement structures. Using this framework, the electricity, economic, and institutional environments of Indonesia and Vietnam are comparatively analyzed, and export strategies for i-SMRs are derived in terms of both common packages and country-specific approaches. The findings suggest that i-SMR export should be understood not merely as a power generation technology deployment, but as a package-based business model integrating regulatory cooperation, financing mechanisms, government-to-government (G2G) collaboration, supply chains, and localization strategies. Moreover, strategic approaches should differ depending on national market structures. In Indonesia, a segment-based approach targeting industrial captive power and multi-grid conditions is required, whereas in Vietnam, a strategy aligned with national power planning and grid constraints is more appropriate. In conclusion, i-SMR export strategies need to move beyond technology-driven approaches toward implementation-oriented strategies that reflect market structures and project feasibility conditions, thereby enhancing the potential for successful deployment in Southeast Asia.

본 연구는 대구광역시와 경상북도를 대상으로 성장회계모형을 적용하여 지역경제 성장의 결정요인을 분석하고, 행정통합의 의미를 계량적인 관점에서 재해석하는 데 목적을 둔다. 기존 연구가 행정 효율성이나 경제 규모 확대에 초점을 두어 온 것과 달리, 지역경제 성장요인을 노동, 자본, 인적자본 및 총요소생산성으로 분해하여 성장 메커니즘의 변화를 분석하였다. 실증분석 결과, 자본 축적은 모든 모형에서 안정적인 성장요인으로 나타난 반면, 노동 투입의 기여는 유의하지 않거나 일부 모형에서 음(-)의 계수를 나타냈다. 또한 확장 모형에서 도입한 인적자본 변수는 통계적으로 유의한 양(+)의 결과가 도출되어 지역경제 성장에 대한 교육 및 인적자본 축적의 중요성을 확인하였다. 이러한 결과는 대구‧경북 지역경제가 노동 투입 확대 중심 성장에서 생산성 중심 성장구조로 전환되고 있음을 시사한다. 특히 통합경제 모형에서 생산성 경로의 상대적 중요성이 강조된 점은 행정통합의 경제적 효과가 단순한 규모 확대보다 생산요소의 재배치를 통한 효율성 개선과 관련될 가능성을 나타낸다. 본 연구는 행정통합 논의를 성장률 변화가 아닌 성장 구조 변화의 관점에서 재정의하고, 생산성 및 인적자본 중심의 지역발전 전략 필요성을 제시한다.

This study applies a growth accounting framework to Daegu Metropolitan City and Gyeongbuk Province to decompose the sources of regional economic growth and to reinterpret the economic implications of administrative integration. Unlike previous studies that focus on administrative efficiency or scale expansion, this study analyzes changes in the growth mechanism by decomposing output into labor, capital, human capital, and total factor productivity (TFP). The empirical results show that capital accumulation consistently contributes positively to growth across all models, whereas the contribution of labor is limited or even negative in some specifications. In addition, human capital is found to be a significant determinant in the extended model, highlighting the importance of education and workforce quality in regional growth. These findings suggest that the regional economy is transitioning from a labor-driven growth pattern to a productivity-based growth structure. Notably, the integrated regional model emphasizes the role of productivity, implying that the economic effects of administrative integration are more closely related to improvements in resource allocation efficiency than to mere scale expansion. This study contributes to the literature by reframing the debate on administrative integration from a focus on growth rates to one on structural transformation in regional growth, and by emphasizing the role of productivity and human capital in regional development strategies.

생성형 AI 시대 중장년의 디지털 시민역량을 탐색하고, 이를 바탕으로 생애 전환기 중장년의 능동적인 발달을 지원하기 위한 교육적 방향을 모색하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 순차적 설명 혼합연구설계를 적용하여 중장년의 디지털 시민역량 구성요소의 상대적 중요도와 현장의 맥락을 분석하였다. 1단계에서는 수도권 현장전문가 34명을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하여, 디지털 시민역량의 8개 구성요소에 대한 인식을 조사하고 상대적 중요도를 분석하였다. 2단계에서는 현장전문가 6명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰(FGI)를 실시하여, 중장년의 디지털 경험과 학습의 특성을 탐색하고 교육 지원 방향을 논의하였다. 현장전문가 조사와 FGI를 통해 확인한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 시민역량 구성요소 가운데‘정보 판별력’과 ‘개인정보 보호 및 보안’이 상대적으로 중요하게 인식되었다. 둘째, 중장년의 디지털 시민역량은 대체로 ① 안전과 탐색, ② 관계와 윤리, ③ 주도성과 능동적 활용의 세 가지 양상으로 구조화되었다. 이를 통해 중장년의 디지털 시민역량은 안전에 대한 대응, 관계와 윤리의 조정, 그리고 주도적 활용과 성장의 가능성이 상호작용하는 과정으로 나타났다. 또한, 연구의 결과를 바탕으로 디지털 시민교육 설계에서 심리적 위축을 완화하는 학습 환경의 조성, 1:1 맞춤형 컨설팅과 멘토링, 개별화된 피드백 제공, 그리고 중장년의 삶의 맥락과 생애 경험을 교육의 자원으로 전환하는 설계의 필요성을 도출하였다. 아울러 생성형 AI 시대에 요구되는 비판적 성찰과 윤리적 판단이 결합된 통합형 교육과정의 요구도 확인하였다. 이에, 본 연구는 현장전문가의 관점을 통해 중장년 디지털 시민역량 구성요소의 상대적 중요도와 인식을 분석하고, 이를 중장년의 실천과 참여, 자기 주도적 성장의 상호작용으로 해석하였다는 점에서 의의가 있다. 이를 바탕으로 본 연구가 중장년의 디지털 시민역량 강화를 위한 평생교육 체계 구축과 맞춤형 지원 설계를 포함하는 교육 컨설팅의 실천적 근거로 활용되기를 기대한다.

This study explored the digital citizenship competencies of middle-aged adults in the era of generative AI and identified educational directions to support their active development during a life-transition period. A sequential explanatory mixed methods design was employed. In the first stage, an online survey was conducted with 34 field experts in the Seoul metropolitan area to examine perceptions of eight components of digital citizenship competency and to analyze their relative importance. In the second stage, focus group interviews (FGIs) were conducted with six field experts to explore the digital experiences and learning characteristics of middle-aged adults and to derive directions for educational support. The findings are as follows. First, among the components of digital citizenship competency, information discernment and privacy protection and security were recognized as relatively important. Second, the digital citizenship competency of middle-aged adults could generally be understood through three patterns: ① safety and exploration, ② relationships and ethics, and ③ initiative and active use. These findings suggest that digital citizenship competency in middle age is not a simple set of technical skills, but a process in which responses to safety, the coordination of relationships and ethics, and the possibility of active use and growth interact. The study also identified the need for educational support that reduces psychological barriers, provides one-on-one customized consulting and mentoring, offers individualized feedback, and transforms the life context and accumulated experiences of middle-aged adults into educational resources. In addition, the need for an integrated curriculum combining critical reflection and ethical judgment in the era of generative AI was confirmed. This study is significant in that it analyzes the relative importance and perceived meaning of digital citizenship competencies among middle-aged adults from the perspective of field experts and interprets them in terms of practice, participation, and self-directed growth. The findings may serve as a practical foundation for lifelong education systems and educational consulting aimed at strengthening the digital citizenship competencies of middle-aged adults.

대학재정지원사업의 체계가 RISE 체계로 전환됨에 따라 대학의 지역혁신 및 발전에 대한 기여에 대한 중요성이 매우 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 RISE 체계 하에서 대학의 지역 기여 영향력을 측정하기 위한 ‘지역혁신 영향력지수(Regional Innovation Impact Index, RIII)’를 설계하는 것이다. 기존의 지역혁신체계 2.0 등 다양한 지표들은 지역의 전반적인 혁신역량을 종합적으로 측정하는데 초점을 두고 있어, RISE 체계하에서의 대학의 지역기여 성과를 측정하기에는 한계가 존재하였다. 본 연구는 생태계 모형에 근거하여 지역혁신생태계 연구모형을 설계하고, 5대 원칙을 기반으로 주요 재정지원사업의 성과지표 및 선행연구를 반영하여 지역혁신 영향력지수를 도출하였다. 본 연구에서 설계한 지역혁신 영향력지수는 대학발전 영역 16개, 지역발전 영역 14개, 정부, 지자체 협력 영역 5개 총 35개 지표를 설정하였다. 도출된 지표는 대부분 대학정보공시, 통계청, 연구개발활동조사, 창업기업실태조사, 고등교육 통계 등 국가승인통계를 통해 데이터를 손쉽게 수집할 수 있으며, 데이터의 신뢰성도 확보할 수 있다. 또한 대부분의 데이터가 논리모형의 결과와 효과 중심의 지표로 구성되어 있고, RISE사업의 공통성과지표를 포함하고 있는 장점이 있다. 대학에서는 지역혁신 영향력지수를 통해 교육･연구･산학협력･창업･평생교육 등 다양한 활동이 지역발전과 어떻게 연결되는지 확인할 수 있으며, 정부에서는 이를 통해 정책예산 배분의 기초자료로 활용할 수 있다.

As the university financial support system transitions to the Regional Innovation System & Education (RISE) framework, the importance of universities' contributions to regional innovation and development is significantly increasing. The purpose of this study is to design the 'Regional Innovation Impact Index (RIII)' to measure the impact of university regional contributions under the RISE system. While various indices exist to measure regional innovation, such as Regional Innovation System 2.0, they focus on comprehensively measuring a region's overall innovation capacity, which poses limitations in specifically assessing university performance in regional contribution within the RISE framework. Based on the ecosystem model, this study designed a regional innovation ecosystem research model and developed the Regional Innovation Impact Index by referencing performance indicators from major financial support projects and prior research, guided by five key principles. The Regional Innovation Impact Index designed in this study consists of a total of 35 indicators: 16 in the University Development sector, 14 in the Regional Development sector, and 5 in the Government and Local Authority Cooperation sector. Data for most of the derived indicators can be easily collected through nationally approved statistics—such as University Information Disclosures, Statistics Korea, R&D Activity Surveys, Startup Status Surveys, and Higher Education Statistics—ensuring data reliability. Furthermore, the index offers the advantage of being composed primarily of outcome- and effect-oriented indicators based on a logic model, while also incorporating the common performance indicators of the RISE project. Universities can use the Regional Innovation Impact Index to verify how various activities—including education, research, industry-academic cooperation, entrepreneurship, and lifelong education—are linked to regional development. Meanwhile, the government can utilize this index as foundational data for policy budget allocation.

우리나라의 공공 R&D에 대한 투자 규모는 지속적으로 증가해 왔으나, R&D 결과물을 이용한 사업화의 성공실적은 매우 낮은 편이다. 따라서 이를 제고하기 위한 노력이 필요한데, AI를 이용하여 공공 R&D에 대한 사업화의 가능성을 분석하고, 수요기업을 매칭하려는 시도를 해 봄으로써 성과를 보다 개선시킬 수 있을 것으로 기대된다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 AI 기반의 기술사업화 플랫폼인 APOLLO를 개발하여 기대감을 높여주고 있다. 본 연구에서는 APOLLO 플랫폼이 제공하는 핵심 기능과 함께 고도화를 위한 전략을 제언하고자 하였다. APOLLO 플랫폼은 유망 사업화 공공 R&D 예측, 유망 사업화 수요기업 예측, 글로벌 유망 아이템 탐색, 기업 유망성 분석, 제품 시장 분석의 총 5가지 모듈로 구성되고 있다. 또한, APOLLO 플랫폼을 고도화하기 위해 분석역량, 활용확산, 거버넌스, 환류시스템 관점의 네가지 측면의 방향성을 제시하였다. 본 연구는 다음의 기여점을 제공한다. 첫째, APOLLO 플랫폼의 기능과 구조적 특성, 그리고 기능 간 연계성을 제공함으로 인해 이용자 관점에서 플랫폼의 실질적 가치와 효율성을 향상시킨다. 둘째, APOLLO 플랫폼의 고도화 방향을 제시함에 따라 향후 플랫폼의 고도화 전략 수립에 대한 실질적인 정보를 제공하고 있다. 그러나, AI 모델에 대한 구체적 방법 등 보다 세밀한 정보를 제공하지 못하고 있으며, 상용화 이전 단계이므로 기술사업화 매칭 모델의 성공률과 성과 등을 제시하지 못하는 한계점을 지니고 있다.

The scale of public R&D investment in Korea has continuously increased, however, the success rate of commercialization based on R&D outcomes remains relatively low. Accordingly, efforts to enhance commercialization performance are required. In this regard, it is expected that R&D commercialization performance can be improved by utilizing artificial intelligence (AI) to analyze the commercialization potential of public R&D and to attempt matching with potential demand firms. The Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) has developed an AI-based public R&D commercialization platform, APOLLO. This study aims to present the core functions of the APOLLO platform and propose strategies for its advancement. The APOLLO platform consists of five modules: prediction of promising public R&D for commercialization, prediction of potential demand firms, exploration of globally promising items, analysis of firm potential, and product market analysis. Furthermore, to enhance the platform, this study suggests four strategic directions from the perspectives of analytical capability, diffusion and utilization, governance, and feedback systems. This study makes the following contributions. First, by providing an integrated understanding of the platform’s functions, structural characteristics, and interconnections among functions, it enhances the practical value and efficiency of the platform from a user perspective. Second, by proposing directions for the advancement of the APOLLO platform, it offers practical insights for establishing future platform development strategies. However, this study has certain limitations in that it does not provide detailed information on the specific AI methodologies employed. In addition, as the platform is still in the pre-commercialization stage, it is limited in presenting empirical evidence such as the success rate and performance outcomes of the technology commercialization matching model.