4차 산업혁명 시대에 대응하기 위한 과학기술 혁신, 지식재산 전략 강화, 수학 및 기초과학 연구 지원, 그리고 창업 생태계 조성을 통한 국가 경쟁력 확보 방안 doc_id PCY_201808091030000601_31

앞으로 기술성평가에 큰 변화가 요구될 전망이다. 우선, 일몰제 도입 후 일몰시점이 도래된 사업에 대한 예비타당성조사 신청 사업이 크게 증가할 것으로 예상되므로 현재 압축적으로 5주간 실시되는 기술성평가의 효율성을 제고할 수 있는 방안이 필요하다. 개선안은 평가의 객관성과 전문성을 유지하고 결과의 수용성을 잃지 않아야 할 것이다. 다음으로 정부조직 개편방안(2017.6.5.)에 따라 과학기술혁신본부의 R&D 예산권 강화 방안 중 하나인 국가R&D 예비타당성조사 권한의 이관(기획재정부→과학기술정보통신부)과 관련한 국가재정법･과기기본법 개정안(2017.6.9.)이 발의된 상황에서 예비타당성조사와 기술성평가의 역할 정립이 필요하며, 의미 있고 가능성이 큰 과학기술이 적기에 개발될 수 있도록 평가제도 개선이 필요하다. 국가연구개발사업은 투자 효율성 및 과학기술 혁신이란 병립하기 어려운 두 가지 가치를 동시에 달성해야 한다. 이를 위하여 사업 기획보고서가 먼저 충실히 작성되어야 한다. 기술성 평가는 이러한 기획보고서를 처음 검토하는 절차이기에 그 평가가 갖는 의미가 매우 중요하다. 향후 변화되는 환경에서 연구개발 현장의 의견을 청취하고 다양한 전문가 의견을 반영하여 지속적으로 기술성평가 제도를 보완･발전시킬 계획이다. 18세기 특허법의 산물인 증기기관의 발명 등으로 산업혁명을 선도한 영국의 사례에서 보듯이, 역사적으로 지식재산 제도는 혁신의 가장 큰 인센티브로 작용하였다. 다가오는 4차 산업혁명 시대에도 지식재산이 혁신을 촉진하는 중추적 역할을 할 것이다. 특히, 혁신을 통해 지식재산을 창출하고 산업적으로 정당하게 활용될 수 있도록 권리를 보호하는 등 지식재산 선순환 체계를 구축함으로써 경제 성장과 일자리 창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 2017년에는 「제2차 국가지식재산 기본계획(2012~2016)」의 연도별 시행계획과 기본계획의 재원 확보를 위한 2018년 정부지식재산 재원배분방향을 수립하였으며, 특히 차세대 특별전문위원회를 운영하거나 신기술 분야 중점 지식재산 확보전략을 마련하는 등 4차 산업혁명시대 도래에 따른 지식재산 역할을 강화하는데 주력하였다. 또한 지식재산 분야 정책이슈 워크숍 (2017.10.) 및 KIPnet 컨퍼런스(2017.11.)를 개최하는 등 정책과 현장과의 소통을 강화하였다. 2017년 3월에 「2017년 국가지식재산 시행계획」 및 「2018년 지식재산 재원배분방향」(이하 ‘재원배분방향’)을 수립하였다. 국가지식재산 시행계획(이하 ‘시행계획’)은 『지식재산 기본법』 제9조에 따라 관계 중앙행정기관과 지자체로부터 국가지식재산 기본계획(이하 ‘기본계획’)에 따른 추진계획을 종합하여 매년 수립하는 범국가적 계획이다. 또한, 기본계획의 차질 없는 시행을 위한 지식재산 재원 확보를 위해 매년 재원배분방향을 수립한다. 이번 시행계획은 제2차 기본계획을 이행하는 첫 해임을 고려하여, 기본계획의 차질 없는 이행을 위해 필요한 제도 정비와 현장의 요구가 높은 과제에 집중하였으며, 특히 4차 산업혁명에 선제적 대응을 위해 필요한 분야에 국가 차원의 지식재산(IP, Intellectual Property 이하 ‘IP’) 전략을 수립하고 관계 부처의 역량을 집중하였다. 과학기술 기반의 일자리 창출 활동은 기업가 정신 교육 강화, 창업지원, 사업→ 회수 →재도전의 선순환 체계 구축 등 기술기반의 창업 활성화를 주요 내용으로 한다. 창업자에게 시설과 장비를 제공하고 각종 경영 등을 지원하는 창업보육센터를 건립하여 창업 초기기업의 안정적인 경영활동 및 지속적인 성장을 촉진하였다. 더 나아가 창업 생태계를 조성하기 위해 투자대상･방식의 다변화를 꾀하고, 해외 투자자를 유치하는 등 자금 시장의 활성화와 재도전 안전망을 강화함으로써 국내 창업 생태계의 조성을 위한 기반을 강화하였다. 마지막으로, 과학기술 분야의 일자리를 창출하기 위해 연구장비의 운영관리･유지보수 등을 전담할 수 있는 연구장비 전문인력을 양성하였고(취업률 86%), R&D 과제참여를 통한 교육과 기업연수를 제공하여, 연구인력을 위한 R&D 과제 지원과 인력중개를 강화하였다. 과학의 언어라고도 불리는 수학은 기초과학 중에서도 가장 순수 기초과학에 속하는 분야로서, 인류 문명의 발전에 유일무이한 영향을 미쳤고, 그 중요성은 굳이 설명할 필요가 없을 정도이다. 그렇기 때문에 수학은 현재에도 국가적 과학 경쟁력의 지표로서 인정받고 있다. 또한, 수학은 자연과학적, 공학적, 사회적인 현상들을 분석하고 모델링하여 문제를 해결하는 데 있어서 중추적인 역할을 해왔다. 그렇기 때문에 인류가 당면한 에너지, 환경, 경제 성장, 복지 전 분야에 걸쳐 근본적인 해답을 제시할 수 있는 중요한 학문 분야 중 하나이다. 최근에는 4차 산업혁명 시대의 도래와 맞물려 해석학, 대수학, 기하학과 같은 역사 깊은 수학의 분야들 외에도 확률 및 통계학, 조합론, 암호론 및 부호론, 응용수학 및 산업수학 등이 새로이 각광을 받고 있다. 21세기 지식기반사회에서 수학은 IT･NT･BT･시뮬레이션･영상의학･암호 및 전자상거래･금융수학 등의 첨단 산업에 즉각적으로 응용되는, 모든 과학과 공학 분야에서 새로운 원천기술을 획득하는데 가장 필수적인 학문적 도구이다. 불확실성의 정량화(Uncertainty Quantification)는 자연과학 및 공학 등의 복잡한 시스템을 기술하는 수리모델 개발 및 시뮬레이션과 보다 정확하게 시스템을 예측하는 문제를 연구하는 분야이다. 기존의 모델링 연구에서는 모델과 사용되는 변수들과 초기･경계 데이터들에 대한 완벽한 정보를 가정하고, 수학적인 연구를 진행하여 왔다. 그러나 실제 문제들에 있어서 측정 기기나 방법론의 불완전성에 따른 오차를 고려해야 하므로 완전한 정보를 얻을 수가 없다. 따라서 모델 변수들과 데이터들은 주어진 함수가 아니라, 일정한 분포를 지니는 확률변수 혹은 확률밀도함수라고 가정을 할 수 있다. 불학실성의 정량화 연구는 난류 제어나, 확률 매질 하에서의 파동 전파, 최적 통제 이론, 복잡계 시스템 다이나믹스 등에 널리 응용되고 있는 산업수학 분야이다. 그러나 현재 이 분야의 국내 연구기반은 매우 취약하여 이 분야를 중점적으로 연구하는 국내 연구자는 손에 꼽을 만큼 매우 적다. 기계학습 및 인공지능 기술은 기계 즉, 컴퓨터에 필요한 데이터를 입력하고 인간처럼 학습을 통해 기계 스스로 규칙을 찾아내게 하고 이를 기반으로 필요한 일을 수행하는 기술을 의미한다. 현재까지의 연구의 한계를 뛰어넘는 알고리즘 개발에 있어서는 4차 산업혁명의 핵심인 확률 및 통계학 연구가 매우 중요한 역할을 담당할 것으로 예상된다. 그러나 우리나라에서는 아직까지 그 필요성에도 불구하고 연구를 위한 토대가 매우 부족한 실정이기에 관련분야 연구를 지원하고 추진할 필요가 있다. 미국, 유럽, 일본, 중국 등의 경우 이미 Industry 4.0, 미래광장, 중국제조 2025 등의 관련 연구 과제를 선정하여 집중적으로 투자하고 있으며 그 핵심에 확률 및 통계학 기반 알고리즘 개발이 포함되어 있다. 따라서 국제적 경쟁력을 갖추기 위한 확률 및 통계 관련 연구가 집중적으로 수행되어야 하며 이를 위한 전폭적인 지원과 다양한 분야와 연계된 학제적 연구의 수행이 요구된다.