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AI 기반 국가연구개발사업 평가지원체계 구축방안 연구

◈ 목차

Ⅰ. 서론

제1절 연구배경

제2절 연구목표 및 내용

제3절 연구방법

Ⅱ. 문헌연구 및 선행연구에 대한 고찰

제1절 자연어 처리를 활용한 텍스트 분석

제2절 자연어 처리의 공공부문 활용

제3절 데이터·인공지능 기반 국가R&D 프로세스 개선 사례

제4절 소결 : 국가연구개발사업 평가에의 AI 적용 가능성과 이슈

Ⅲ. 전략계획서 성과지표 설정 지원 서비스 기획 연구

제1절 데이터

제2절 모델 탐색 및 보완

제3절 평가 및 활용성 검증

Ⅳ. 중간평가 등급 설정 지원 서비스 기획 연구

제1절 데이터

제2절 모델 탐색 및 보완

제3절 평가 및 활용성 검증

Ⅴ. 결론 및 시사점

제1절 결론

제2절 시사점

[부록] AI 평가지원서비스 개념설계(안)

[부록] 참고문헌

◈본문

1. 연구개발과제의 개요

• ●ChatGPT 등 기술의 발전으로, 인공지능이 공공 분야에서 더욱 광범위하게 활용되고 정책적 의사결정과 행정 효율화에 핵심적인 역할을 수행할 것으로 기대됨

• ●기존 수치데이터의 계량적 분석에서 더 나아가 문서형태로 보관되고 있던 텍스트 공공데이터에 대한 활용가치와 분석 필요성이 증대되는 가운데, 국내외를 비롯해 다양한 부문에서 공공데이터의 인공지능 학습 및 활용을 통한 정책 서비스 부가가치 제고에 관한 연구가 이어지고 있는 추세임

• ●한편, 국가연구개발 사업평가를 수행하는 과정에서 행정부담과 반복적 업무로 인한 비효율에 대하여 연구현장의 목소리가 제기되고 있음

• ●본 연구는 위와 같은 비효율을 해소하기 위해 인공지능을 활용하여 평가에 필요한 정보를 효율적으로 제공함으로써 업무 효율성을 제고할 수 있는 방안을 마련하고자 함

• ●이를 위해 기존 평가 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 정제하고, 이를 활용하여 평가 프로세스에 적용할 수 있는 AI 활용 기법 개발

과업목표 1) 국가연구개발사업 전략계획서 상 성과목표별 성과지표 작성 시 유사 사례를 추천해주는 인공지능 모델 탐색

과업목표 2) 각 부처가 수행한 자체평가 결과의 등급분류 및 예측을 자동화하여 평가의견과 등급 간 정합성을 제고할 수 있는 인공지능 모델 탐색

• ●연구결과를 활용하여 인공지능을 활용한 국가연구개발사업 평가 프로세스 개선방안을 마련하여 실질적으로 평가업무의 효율성 증대에 기여할 것으로 기대되며, 장기적 관점에서 사업평가의 효율성과 신뢰성을 제고할 수 있는 체계 마련의 기반이 될 것으로 기대

2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용

[표] 연구개발과제 추진체계

• ●인공지능을 활용한 국가연구개발사업 평가지원 서비스 구축을 위하여 KISTEP-연세대 공동연구 추진

• ●평가자, 피평가자 및 기술분야 전문가로 구성된 검증단과 과제 자문위원을 구성하여 모델 분석결과에 대한 검증·평가 및 과제 추진방향 보완 등 현장의 목소리를 반영

• ●연구개발계획을 토대로 세부 추진계획을 수립하여 부처와 협의를 거쳐 추진방향 결정

• ●문헌연구 및 선행연구 고찰 → 데이터 구축 → 모델 구축 및 보완 → 전문가 및 사용자 검증 → 최종모델 도출의 5단계로 나누어 추진

3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도

• ●문헌연구와 선행 사례 연구를 바탕으로 본 연구는 아래와 같이 AI 기반 평가지원체계 마련을 위한 기반연구로서 사업평가 프로세스 효율화가 필요한 세부 업무 프로세스를 선정하고, 인공지능을 활용하여 부가적인 정보를 제공하고, 의사결정을 지원

[그림] 인공지능 기반 국가연구개발사업 평가지원체계 개념(안)

• ●연구결과와 그 질적 수준은 아래와 같음

① (평가등급 설정지원) 평균 80%의 정확도로 평가등급 추천이 가능한 모델 구축

• ○KoBERT 기반 모델은 최대 90%, 최소 73%의 등급 부여 정확도를 보였으며, 이는 선행연구(최대 88%, 최소 56%) 및 오피니언 마이닝 관련 연구(최대 89.3%, 최소 46.8%) 대비 제고된 성능에 해당

• ○전문가가 부여한 평가등급과 비교를 통해 연구 결과의 활용 가능성 검증 완료

② (성과지표 설정지원) 검색항목, 유사도/파라미터 기준치 등 조건별 관련 사업 검색이 가능한 모델 구축

• ○사업명, 사업목적, 전략목표, 세부 내용, 통합내용 등 5개 검색항목과 유사도 기준치(60~99%), 파라미터값(0.1~1.0)을 사용자 수요에 맞게 선택하여 유사 사업 검색 가능

• ○전문가의 유사성(43% 유사), 유용성(68% 유용) 평가를 통해 AI 추천 결과의 활용 가능성 검증 완료

...................(계속)

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