키워드 네트워크 분석을 통한 해양수산분야 국가연구개발사업 동향 분석

Abstract

This dissertation explores the evolving research trends within South Korea’s marine and fisheries science sector through an extensive network analysis of national R&D project data from 2002 to 2023. With increasing investment in the marine science domain, South Korea has sought to advance both scientific innovation and sustainable economic growth through R&D projects. However, as this investment has grown, so too have concerns around the efficiency and impact of these projects, especially regarding issues like redundancy in research, limited commercialization, unbalanced funding allocation, and the difficulty of aligning research outputs with long-term strategic goals. This research aims to address these concerns by systematically analyzing the long-term trends, shifts, and emerging priorities in marine and fisheries R&D. Utilizing keyword network analysis, the study evaluates the frequency, centrality, and clustering of key terms found in a broad range of marine R&D project data. By examining keyword relationships, this research identifies the thematic structure of marine science research over time. For clarity, the analysis segments the R&D projects into three distinct time periods: 2002–2013, 2014–2018, and 2019–2023, and categorizes projects based on institutional affiliation, including universities, private sector companies, and government research institutes. These classifications highlight how research topics, methods, and goals have evolved across different institutional contexts and periods. The study employs centrality metrics (e.g., degree centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality) and clustering algorithms to identify major thematic areas and to trace the relationships between keywords. Through this approach, we capture the dynamic and interconnected nature of research topics, which have been influenced by shifting policy goals, technological developments, and growing societal concerns, such as environmental sustainability and climate resilience. Key findings indicate a diversified research landscape in marine science, with clusters reflecting priorities such as sustainable resource utilization, environmental conservation, marine biotechnology, and advanced fisheries management techniques. For instance, early research topics focused predominantly on foundational studies of marine ecosystems and fisheries resources. Over time, however, there has been a marked shift towards interdisciplinary research areas such as bio resource development, climate impact monitoring, and the application of artificial intelligence and big data analytics in marine sciences. Additionally, institutional differences were observed: universities have tended to focus on basic research and theory-building, while private sector research has leaned towards applied innovation, and government research institutes have aimed at addressing broader policy and regulatory needs. The implications of these findings are significant for strategic policy-making and R&D planning. By pinpointing trends and emerging areas of interest, this research provides actionable insights for stakeholders seeking to enhance the efficiency, relevance, and societal impact of future marine and fisheries R&D projects. It highlights the importance of targeted resource allocation and encourages collaborative research frameworks that can maximize scientific and socio-economic outcomes. Furthermore, this study suggests the need for ongoing trend analysis to better adapt research objectives in response to national and global environmental challenges, ensuring that marine and fisheries R&D aligns with both immediate industry needs and long-term sustainability goals. This dissertation ultimately contributes to the strategic planning and policy formulation in marine science by identifying key trends and providing insights into efficient resource allocation. The keyword network framework established here offers a valuable foundation for future R&D directions, supporting informed decisions that enhance both scientific and societal impacts within the marine and fisheries sectors.|초 록 본 연구는 2002년부터 2023년까지의 해양수산 분야 국가연구개발사업 데이터를 키워드 네트워크 분석 기법을 통해 분석하여, 국내 해양과학기술 분야의 연구 동향 및 발전 방향을 도출하는 것을 목적으로 한다. 해양수산 분야의 연구개발(R&D)은 해양 자원의 효율적 관리와 기술 개발을 통해 지속 가능한 발전과 경제적 부가가치를 창출하는 데 중요한 역할을 해왔다. 특히 해양환경 변화와 자원 고갈, 기후변화 등 글로벌 이슈에 대응하기 위해 해양수산 분야의 연구는 더욱 활성화되고 있다. 그러나 연구 중복, 기술 상용화의 어려움, 정책 목표와의 불일치 등 여러 문제점이 제기되고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 체계적인 분석과 개선 방안 마련이 시급하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 및 의미연결망 분석을 활용하여 연구주제의 변화를 시기별(2002-2013, 2014-2018, 2019-2023)로 구분하고, 대학, 기업, 연구기관 등 수행 주체별로 비교 분석하였다. 분석 결과, 해조류, 생물자원, 기후변화, 인공지능, 수산물 등이 주요 키워드로 도출되었으며, 연구주제는 초기 생물자원 및 수산업 중심에서 스마트 기술, 바이오산업 등으로 변화하는 양상을 보였다. 특히 최근 5년간 인공지능 및 빅데이터 기술이 해양 연구에 적극적으로 활용되는 등 4차 산업혁명 기술의 융합이 두드러졌다. 이러한 기술의 도입은 해양 환경 모니터링, 자율운항선박, 해양 바이오 소재 개발 등 다양한 연구 분야에서 가시적인 성과를 창출하는 데 기여하였다. 본 연구는 또한 연구 수행 주체별로 연구 방향성과 주제에 차이가 있음을 확인하였다. 대학은 기초 연구와 교육 프로그램을 중심으로 지역 사회와 연계된 연구를 활발히 수행하였으며, 특히 지역사회 현안을 해결하고 지역 특산물을 활용한 연구를 주도하였다. 기업은 기술 상용화 및 고부가가치 제품 개발에 집중하였으며, 수산물 가공 및 해양 바이오 소재 분야에서 두드러진 성과를 보였다. 연구기관은 정책 및 규제 대응을 위한 연구와 국가 차원의 대형 프로젝트를 주도하였으며, 국제해사기구(IMO) 규제 대응, 기후변화 적응 기술 개발 등과 같은 중장기 연구 과제를 수행하였다. 이러한 주체별 차이는 연구개발의 다양성과 상호보완성을 높이며, 향후 해양수산 분야의 경쟁력 강화를 위한 협력 모델 수립에 기여할 것으로 기대된다. 이 연구는 해양수산 분야 R&D 정책 수립에 있어 전략적 방향성을 제시하며, 연구 자원의 효율적 배분 및 협력 연구 체계 구축의 필요성을 강조한다. 또한 장기적인 연구 동향 분석을 통해 해양과학기술의 지속 가능한 발전을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 이를 통해 해양수산 분야의 연구개발이 국가 해양 정책 및 산업 발전에 보다 효과적으로 기여할 수 있으며, 해양 자원의 지속 가능한 이용과 미래 세대를 위한 과학기술 기반 마련에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.