[고객]

-  중앙행정기관

[주요 목표]

-  R&D 성과정보를 R&D 사업의 평가에 대응하기 위한 소셜 네트워크 분석(SNA) 기법 도입

-  향후 성과정보의 확산 전략 및 서비스 체계 구축

-  정책담당자 및 연구자 성과정보의 효과적 활용

[주요 내용]

데이터)

-  과제 정보

•  과제 기본 정보 : 과제번호, 과제명, 연구기간, 수행기관 정보 등

•  과제 분야 정보

•  과제 요약 정보 :연구목표, 내용, 기대효과, 키워드 등

•  연구비 정보

•  참여연구원 정보

-  성과 정보

•  논문

•  산업재산권

•  기술료

•  사업화

분석 과정)

1.  데이터모델링

-  연구 분야 간 네트워크

•    연구 기술 연계 및 확산 트렌드의 변화를 직관적 확인

-  연구자 간 네트워크

      2.  데이터 분석

-  연구 분야 간 네트워크

     1) 네트워크 데이터 구성 (2-mode)

     2) 2-mode 네트워크로부터 1-mode 네트워크 추출

     3) 과제와 연구분야 간 유사도 측정(Cosine Similarity)

     4) Self Link 제거 및 Link Reduction

     5) 연구분야 응집그룹 분석(Clique)

-  연구자 간 네트워크

     1) 네트워크 데이터 구성 (2-mode)

     2) 2-mode 네트워크로부터 1-mode 네트워크 추출

     3) 논문과 연구자간 유사도 측정(Inner Product)

     4) Self Link 제거 및 Link Reduction

     5) 연구자 네트워크 중심성(Centrality) 및 응집그룹(Community) 분석

* 데이터 분석 : NetMiner 활용

 [결과 활용]

-  R&D 과제 및 성과를 통해 형성된 연구자와 연구 분야 간의 숨은 관계를 가시화하여, 향후 연구자들이 잠재적 공동 연구자와의 협업을 용이하게 하며 또한 연구 분야 간 동향을 파악

-  이를 통해 정책 담당자가 연구 분야 간 트렌드를 확인하고, 연구 분야의 기술 연계 현황을 분석할 수 있도록 하며, 연구자가 연구자 간의 중요 인물을 파악

ð  연구 성과의 파급 효과를 파악하고, 향후 연구 방향 설정에 활용

사진: Pinterest의 Mircea Babagianu