KISTI 김은선 본부장·최윤정 센터장·변정은 팀장 "한국형 기술사업화 생태계 구축"
"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.
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.
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.
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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.
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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