#76 AI 기반 R&D 관리 솔루션 (RnDAI)

핵심 키워드

• 연구 동향 분석: 사내외 연구보고서, 논문 등을 분석하여 기술별 연구개발 동향과 주요 플레이어를 파악하고 유망 분야를 식별합니다.
• 연구자 추천: 연구원들의 학위, 논문, 프로젝트 이력 등을 분석하여 프로젝트 적합도가 높은 후보 연구자군을 추천합니다.
• 예산 배분 최적화: 프로젝트 목표, 시장성, 기술성 등을 고려하여 재원이 한정된 가운데 예산 배분을 최적화하는 포트폴리오를 제안합니다.
• 특허 출원 가능성 예측: 연구 내용과 선행특허를 비교 분석하여 新 프로젝트 기획 단계에서 특허 출원 가능성을 예측합니다.

핵심 평가 지표

RnDAI의 성능은 다음과 같은 지표를 통해 평가됩니다.

• 유망 분야 적중률: RnDAI가 식별한 유망 기술 분야의 연구개발 집중도와 성과 창출 정도로 동향 예측력을 평가합니다.
• 추천 연구자 기여도: RnDAI 추천 연구원의 프로젝트 성과 기여도를 정성적으로 평가하여 추천 알고리즘을 고도화합니다.
• 예산 투자 수익률: 최적화된 예산 배분에 따른 프로젝트 단위 투자 수익률로 의사결정 효과성을 검증합니다.
• 특허 등록 성공률: RnDAI 예측 대비 실제 특허 등록 비율로 예측 정확도를 측정하고 지속 개선합니다.

핵심 컨셉

RnDAI의 핵심 컨셉은 '방대한 R&D 문서와 연구자 데이터를 AI로 분석하여 데이터 기반 R&D 의사결정을 지원하고 혁신 가속화에 기여한다'는 것입니다. R&D 투자 대비 성과 제고 압박이 높아지는 가운데, 여전히 정성적 평가와 연구자 개인 역량에 의존한 의사결정이 지배적인 것이 현실입니다. RnDAI는 그간 관리되지 않았던 연구개발 관련 비정형 데이터를 AI로 분석하여 기술 동향과 유망 분야를 객관적으로 파악하고, 연구자 적합도와 특허 가능성까지 예측함으로써 근거 기반의 전략적 R&D 의사결정을 지원하는 것을 목표로 합니다. 이는 제한된 자원의 선택과 집중을 통해 연구개발 투자 효율을 높이고, 유망 신기술 발굴과 사업화 속도를 높이는 데 기여할 것입니다. 더 나아가 조직 내외의 연구개발 역량을 유기적으로 결합하는 오픈 이노베이션의 촉매제 역할을 한다는 산업적 의의를 지니고 있습니다.