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기술사업화 꽃피우는 과기계 여걸쓰리 "AI로 코리아 패러독스 깬다"

머니투데이 류준영 기자 2022.06.08 12:30
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KISTI 김은선 본부장·최윤정 센터장·변정은 팀장 "한국형 기술사업화 생태계 구축"

(사진 왼쪽부터)KISTI 변정은 RnBD(사업화연계기술개발) 분석연구팀장, 김은선 데이터분석본부장, 최윤정 기술사업화연구센터장/사진=이기범 기자 (사진 왼쪽부터)KISTI 변정은 RnBD(사업화연계기술개발) 분석연구팀장, 김은선 데이터분석본부장, 최윤정 기술사업화연구센터장/사진=이기범 기자




"우리나라 정부 R&D(연구·개발) 예산 규모는 연간 약 30조원에 이르나 실제 사업화를 위한 공공기술 활용 비중은 약 1.7%로 다른 선진국들과 비교할 때 낮은 수준입니다. 이런 '코리아 R&D 패러독스'를 넘어 벤처·스타트업의 스케일업(규모 확대)까지 빅데이터와 AI(인공지능) 솔루션을 통해 종합적으로 지원하는 시대를 만들어 가겠습니다."

지난 3일 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 '스마트K2C' 등 데이터 기반 기술사업화 플랫폼 개발을 주도해온 김은선 데이터분석본부장, 최윤정 기술사업화연구센터장, 변정은 RnBD(사업화연계기술개발) 분석연구팀장이 한자리에 모여 "한국형 기술사업화 생태계를 구축하겠다"며 이 같이 밝혔다.

1962년 설립 초기의 KISTI 정보서비스는 중소기업이 원하는 정보를 찾아 제공하는데 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 인터넷을 통한 정보검색이 일반화된 1990년 이후부턴 보다 전문적인 분석서비스로 진화를 거듭해왔다.
자료=KISTI 자료=KISTI
KISTI의 '여걸쓰리'로 불리는 김은선 본부장·최윤정 센터장·변정은 팀장은 국내외 기술·시장정보 분석을 통해 기업이 추진하는 R&D가 얼마나 타당한지, 신규사업 아이템의 기술사업화 성공 가능성은 얼마나 되는지, 새로운 시장을 개척하기 위해 어떤 사업 아이템이 적절한지 등 기업의 지속가능한 성장과 경쟁력 확보를 위한 주요 의사결정을 전문적으로 도와주는 기술사업화 체제 구축에 큰 역할을 해왔다. 기술 추이와 시장성장성 등을 예측하는 모델인 '지식매트릭스'(KM)를 비롯해 △기술기회발굴시스템(TOD) △경쟁정보분석시스템(COMPAS) △지능형 산업시장분석시스템 (KMAPS) △스마트K2C 등 KISTI가 그동안 개발해온 솔루션은 이들의 손을 거쳐 완성됐다.



김 본부장은 이 같은 기술사업화 지원 시스템이 필요한 이유에 대해 "중소기업이 독자적으로 기술사업화에 성공하기 위해서는 기술, 시장, 정책, 법률, 마케팅 등 포괄적인 측면에서 전략을 수립해야 하는데, 자체 인력의 역량 부족과 정보력, 네트워크 한계 등으로 개발한 신기술·신제품의 시장 진출에 어려움을 겪기 때문"이라고 말했다.

이어 "사업화 아이디어 1개가 상품화를 거쳐 상업적으로 성공할 확률은 약 3000분의 1에 불과하며, 소비자의 니즈와 시장이 빠르게 변하는 무빙타깃 시장에서 기업 성공의 불확실성은 점차 높아지는 추세"라며 "이에 기업이 기민하게 대응할 수 있는 능력을 향상시켜줄 필요가 있다"고 강조했다.

자료=KISTI 자료=KISTI
최 센터장은 현재 기술사업화가 지닌 한계를 묻자 기예산, 인력 등의 자원 부족과 전략 수립을 위한 프로세스 및 정보 부족을 꼽았다. 그는 중소벤처기업부가 2020년 국내 4000개 기업을 대상으로 조사한 자료를 인용 "중소기업이 사업화 추진 시 겪은 주요 애로사항은 '사업화 자금 부족(34.2%)'에 이어'사업화를 위한 전문인력과 마케팅 역량 부족'(10.7%)으로 나타났으며 자원 부족이 전체 애로사항의 약 45%를 차지할 정도로 중요한 문제였다"고 말했다.

또 "기술사업화 추진의 애로사항 중 유사제품 출현(11.1%)및 판매시장 부족(9.4%)이 전체의 약 20%를 차지할 정도로 많은 기업은 빠르게 변화하는 시장에서 고객의 니즈, 경쟁사의 동향 등에 관한 정보를 확보하고 대응하는데 어려움을 겪고 있다"며 "그 결과 시장 수요가 없는 제품을 개발하는 등 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 방안이 없어 사업화 실패사례가 빈번히 발생했다"고 덧붙였다.

자료=KISTI 자료=KISTI
변 팀장은 현재 기술사업화를 지원하고 있는 기관 대부분이 주로 TLO(기술이전전담조직)와 같은 인력 중심으로 활동해 한계가 있다고 지적했다. 그는 "예전 방식은 소수 기업에만 혜택이 집중되기 마련"이라며 "데이터를 활용해 기업이 경쟁력을 확보할 수 있는 전략적 영역을 기술사업화 단계별로 발굴하는 노력이 이뤄져야 더많은 기업에 혜택이 돌아갈 것"이라고 했다.


세 사람은 올해 KISTI 창립 60주년을 맞아 그간 축적한 데이터에 딥러닝 등 AI 기술을 접목, 국내 실정에 맞는 '공공 R&D 가치창출 지원 생태계'를 구축하겠다고 포부를 밝혔다. 김 본부장은 "향후 AI를 중심으로 시장에 최적화된 공공기술 추천·매칭, 사업화 성공가능성 예측, 제품 시장분석을 위한 모델 등 지금까지 개발한 모든 인프라를 통합해 나갈 것"이라며 "기업은 AI 통합 플랫폼을 활용해 다각적이고 신속하게 필요한 기술을 도입하고 새로운 수익원을 창출할 수 있게 될 것"이라고 밝혔다.

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