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저자정보
이정우 (한국산업기술평가관리원) 김짐 (한국산업기술평가관리원) 이정수 (한국산업기술평가관리원) 한명훈 (강원대학교)
저널정보
한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제22권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
963 - 986 (24page)
DOI
10.35978/jktis.2019.12.22.6.963

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국가에서 지원하는 연구비는 규정에 따라 정산을 실시하고 부적정하게 집행된 연구비는 환수 조치된다. 이 과정에서 실제 연구에 소요된 비용일지라도 절차 미준수, 규정위반 등의 사유로 연구비가 종종 환수되고 있어 연구자의 연구몰입도와 사기 저하의 사례가 되고 있다. 또한 연구비 정산에 소요되는 행정력과 기회비용 저해를 최소화하기 위하여 효과적인 연구비 관리 방안 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 RCMS 연구비 정보를 이용하여 부적정 연구비를 탐지하는 모형을 개발하고 연구비 관리업무 개선에 기여하고자 한다. 본 연구는 최근 3년내 정산이 완료된 과제의 연구비 집행정보를 토대로 모형을 개발하고 검증하였다. 개발된 탐지모형은 2가지이며, 각 모형의 F1-점수 백분율은 84.91%, 79.54%로 측정되어 양호한 성능을 보여주고 있다. 향후 부적정 연구비 탐지모형의 예측결과를 연구자 및 연구비 관리자에게 제공하여 불필요한 연구비 환수 사례를 예방하고 연구비 관리 업무 개선에 기여할 것으로 기대한다.
#국가연구개발사업 #연구비 #인공지능 #인공신경망 #National Research Fund #R& #D #Research Fund #AI #Artificial Neurual Network

목차

국문요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 모형개발 및 평가
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌

참고문헌 (47)

참고문헌 신청
과학기술정책연구원 (2011), ?ISSUE & POLICY 2011?, http://www.stepi.re.kr (2011.11.24.). 금융보안원 (2016), ?인공지능(AI) 개요 및 기술동향-딥러닝(Deep Learning) 기술의 발달을 중심으로-?, http://www.fsec.or.kr/user/bbs/fsec/42/312/bbsDataView/477.do?page= 1&column=bbsDataTitle&search=인공지능&searchSDate=&searchEDate=&bbsDataCategory= (2016.08.26.). 기획재정부 (2019), “2019 나라살림 예산 개요 발간”, http://www.moef.go.kr (2019.02.01.). 김경민?장하영?장병탁 (2014), “불균형 데이터 처리를 한 과표본화 기반 앙상블 학습 기법”, ?정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문?, 20(10): 549-554. dbpia 김광용?이경락 (2008), “인공지능시스템을 이용한 주가예측에 대한 연구”, ?대한경영학회지?, 21(6): 2421-2449. dbpia

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