제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 3
제2절 연구 내용 및 방법 7
제2장 과학기술 동향분석 10
제1절 글로벌 동향분석 10
제2절 국내 동향분석 24
제3절 충청남도 동향분석 56
1. 일반현황
2. 경제전략 및 권역별 정책
3. 과학기술정책
4. 과학기술 혁신역량 현황
5. 산업동향
6. 전략 및 정책 연계
7. 정책적 시사점 및 보완 방향

제3장 기초지자체별 과학기술 현황분석
제1절 천안시 과학기술 현황
제2절 공주시 과학기술 현황
제3절 보령시 과학기술 현황
제4절 아산시 과학기술 현황
제5절 서산시 과학기술 현황
제6절 논산시 과학기술 현황
제7절 계룡시 과학기술 현황
제8절 당진시 과학기술 현황
제9절 금산군 과학기술 현황
제10절 부여군 과학기술 현황
제11절 서천군 과학기술 현황
제12절 청양군 과학기술 현황
제13절 홍성군 과학기술 현황
제14절 예산군 과학기술 현황
제15절 태안군 과학기술 현황

제4장 충남 혁신역량 지리정보분석(GIS)

제5장 충남 기술성장 예측 및 기술융합분야 발굴

1. 연구내용
● 분석 개요
❍ (글로벌 및 국내 전국단위) 정책동향
❍ (충남도 실태) 정책동향, R&D 현황, 논문 수준, 특허 수준 및 분야별 중심성, 이노비즈, 기술융합동향, 네트워크 중심성, 국가전략기술, 경제발전전략 연계성 등
⇒ 충남연 기존 전략과제(네트워크 분석을 통한 미래품목 발굴 및 정책적 시사점(2023 전략과제), 충남의 신산업 분석과 일자리 연계 전략(2022 전략과제)), 충남경제산업발전전략과의 내용적 연계 추진
❍ (시·군별 실태) 정책동향, 논문·특허(분야별), R&D 과제 현황, 산업구조(대·중·소기업, 제조업 비중 등), 산업 특화도(제조업·이노비즈), 협업구조 등
⇒ 충남 전체, 충남 시·군별로 실질적으로 활용할 수 있는 시사점 도출
❍ 고유의 시사점을 발굴하기 위하여 논문·특허 분류시스템, 소셜네트워크 협업구조 분석, 기술융합 분석 등 데이터분석 기반 구축
⇒ 인공지능으로 충남지역 논문 성과에 대해 특허분류를 부여, 기술융합 분석 실시
⇒ 소셜 네트워크 분석을 통해 중심성이 높은 시·군·구를 발굴함
⇒ 로봇, 반도체, 인공지능반도체, 패키징반도체 4개 분야에 대한 미래기술예측을 실시

2. 연구방법
● 데이터 수집
❍ 본 연구에서는 논문, 특허, R&D, 기업 데이터를 다음과 같이 수집
- 논문 : Clarivate사의 InCites 데이터 및 Web of Science 검색을 통해 국내에서 출간된 논문의 서지 데이터를 수집하고, 주소정보를 통해 지역별 분포 추출
※ 충남 전체 논문을 분석할 때에는 기관의 본점 소재지를 기준으로 하여 본점이 타 지역에 있는 경우는 반영하지 않았으며, 지자체별 논문 현황은 본점이 타 지역에 있더라도 충남 지역에서 발간된 경우 지자체별 논문으로 포함함. 지자체별 논문 분석시 early access와 정식 출판간 중복 집계 제거
- 특허 : Clarivate사에서 제공하는 글로벌 특허 검색 서비스인 Derwent Innovation을 활용하여 국내에서 등록·공개한 특허의 서지 데이터를 수집하고 출원인 정보 및 지역별 분포 파악
※ 특허의 영향 정도를 파악하는 derwent innovation 질적지표 활용
- R&D : 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 국가 연구개발 데이터 활용
- 기업 : 한국평가데이터(KoData)를 통해 충청남도 내 기업데이터를 제공받아 제조업 동향, 10대기업, 산업구조를 파악하였으며 별개로 이노비즈인증 기업 리스트를 확보하여 분석
❍ 과학기술 역량 이외 일반 현황 파악을 위한 데이터는 다음과 같이 활용
- 인구, GRDP, 제조업 동향 : 통계청 국가통계포털(KOSIS)의 e-지방지표, 지자체별 통계연보 활용
❍ 데이터 분석 범위는 최근 5년(2019~2023년)으로 한정

● 데이터 분석 방법론
❍ 지역별 보유 지식자산과 지리 정보의 통합 분석을 위해 GIS 분석 진행
❍ 특허청의 공식 기준을 활용하여 시·군·구별 미래전략기술, 제조업 업종별 혁신역량 집적도를 특허정보 기준으로 조사
*4차 산업혁명 신특허분류(Z코드) 19대 기술, 한국표준산업분류(KSIC)-IPC 연계표를 활용
❍ 시·군·구별 특허 분포의 코사인유사도*를 기준으로 중심성 분석(centrality analysis)을 실시, 전국단위 시·군·구 역량·신특허분류 19대 분야별 강점 시·군·구 파악에 활용
- 지역과 지역 간의 IPC 분류별 특허 분포가 유사할수록, 많은 특허가 소속된 주요 IPC에 두 지역의 특허가 모두 포함될수록 지역과 지역간의 '거리'가 짧아짐
*시·군·구별 IPC별 특허의 숫자를 분모, 그리고 IPC별 공통 특허 숫자를 분자로 유사도(1-거리) 도출함, 유사도가 1인 경우 IPC의 상대 분포가 완전히 동일한 것이고 0이라면 완전히 독립적
*혁신역량 분포의 코사인유사도로 기업·국가 간 기술 유사도를 분석하는 개념은 Jaffe(1986) 가 최초로 제시한 이후로 활발히 활용되고 있음

❍ 중심성 분석이 시간에 따른 중요도 변화를 파악하거나 기술융합에 활용하기 어렵다는 한계를 극복하기 위해서 5장 '충남 기술성장 예측 및 기술융합분야 발굴 연구'에서는 시간에 따른 상호작용 지표와 인공지능을 통한 링크 예측 방법론 도입
- 중심성 분석과 별도로 두 기술 분야 간의 상호 연결성 변화를 시간에 따라 추적하는 지표(Growth, Persistence, Novelty)를 활용하여 향후 기술 발전 방향을 예측
- 링크 예측을 새로운 연결의 존재 여부를 인공지능 학습을 통해 예측하는 이진 분류(binary classification) 문제로 다루어, 반도체·인공지능반도체·패키징반도체·로봇 분야에서 향후 발생할 가능성이 높은 기술 간 관계 도출
❍ 생성형 인공지능 모델 활용
- '23년 개발한 생성형 인공지능 모델을 기반으로 특허의 CPC 코드 기준으로 논문의 분야를 재분류하였으며, 이를 통해 논문 데이터에도 공출현 기법을 활용하여 기술융합 동향 조사\

3. 기대효과
● 충남 경제 고부가가치화를 위한 객관적 자료 제공
❍ 시·군구 차원의 첨단 신산업, 전략산업 발굴, 과학기술정책 추진을 위한 기초 자료
❍ 중앙정부 설득 논리 개발을 위한 데이터 기반 구축
● 지자체간 협력구조 및 연계협력 촉진
❍ 충남을 혁신권역화하고, 권역별 전략산업 및 기반기술을 발굴하여 사업기획 추진
❍ 지자체별 연계·협력 방안 및 전략 도출