한국 이공계 대학교수의 특성과 산학협력의 방식

1. 한국 이공계 대학교수의 특성과 산학협력의 방식 권기석 ( 한국천문연구원 ) 한동성 ( 한국연구재단 ) 한승환 ( 한국연구재단 ) 2009.12.12. 한국행정학회 동계학술대회

2. 1. 서론 2. 선행연구 검토 및 가설 설정 3. 분석틀과 연구방법 4. 결과분석 5. 결론 차례

4. 2.1 산학협력의 다양한 채널과 방식 산학협력의 채널 (OECD, 1999) - 일반적인 연구지원 (general research support) - 비공식적 연구협력 (informal research collaboration) - 계약연구 (contract research) - 지식이전 및 훈련 (knowledge transfer and training scheme) - 정부지원 협력 연구 프로젝트 (government-funded collaborative research project) - 연구 컨소시엄 (research consortia) - 협력 연구센터 (cooperative research centres)

6. 2.1 산학협력의 다양한 채널과 방식 비공식적 협력적 채널과 공식적 상업적 채널 비공식적 · 협력적 채널 공식적 · 상업적 채널 협력방식 - 일반적인 연구지원 ( 자금지원 , 장비기부 등 ) - 비공식적 연구협력 ( 대학과 기업 개별 연구자간 연구협력 ) - 지식이전 및 훈련 ( 기술자문 , 기술이전 , 교환 프로그램 ) - 계약에 의한 연구 ( 특별한 연구프로젝트의 기업 자금 지원 ) - 연구 컨소시엄 ( 다수의 기업으로 구성된 연구프로그램 ) - 대학연구자의 창업 , 기술이전을 통한 이윤창출 등

7. 2.1 산학협력의 다양한 채널과 방식 산학협력의 네 모드 공식적 · 상업적 비공식적 · 협력적 약한 참여 강한 참여 약한 참여 분리 모드 공식 · 상업 모드 강한참여 비공식 · 협력 모드 통합 모드

8. 2.2 가설 가설 1-1: 공학 등 응용분야의 교수가 산학협력 채널에 있어 활성화될 가능성이 높을 것이다 . 가설 1-2: 공학 등 응용분야의 교수가 공식 상업 모드를 취할 가능성이 높을 것이다 . 가설 2-1: 연구역량이 강한 교수가 산학협력 채널에 있어 활성화될 가능성이 높을 것이다 . 가설 2-2: 연구역량이 강한 교수가 공식 상업 모드를 취할 가능성이 높을 것이다 .

9. 2.2 가설 가설 3-1: 지역의 소규모 사립대학 에 근무하는 교수가 산학협력 채널이 활성화되지 않을 가능성이 높을 것이다 . 가설 3-2: 지역의 소규모 사립대학 에 근무하는 교수가 비공식 협력모드를 취할 가능성이 높을 것이다 . 가설 3-3: 연구개발지출이 높은 지역에 근무하는 교수가 산학협력 채널에 있어 활성화될 가능성이 높을 것이다 . 가설 3-4: 연구개발지출이 높은 지역에 근무하는 교수가 공식상업모드를 취할 가능성이 높을 것이다 .

11. 3. 분석틀과 연구방법 설문지의 비공식적 협력적 채널과 공식적 상업적 채널 비공식적 · 협력적 채널 공식적 · 상업적 채널 채널의 예 - 비공식적 조언 - 산업주체 학회 참석 - 연구시설의 공유 - 학생의 기업파견 통한 학습 - 기업의 연구자와 개인적 연구협력 후 논문 / 특허의 생산 - 자문계약에 의한 컨설팅 - 산업체인력에 위탁 교육 - 계약에 따른 산업체와 공동연구 - 산업체에 임직원으로 참여 - 연구자가 창업

12. 3. 분석틀과 연구방법 분석의 개념 틀

13. 4. 결과 분석 두 방식의 채널 수에 따른 분포 공식채널 비공식채널 0 개 1 개 2 개 3 개 4 개 0 개 335 132 23 9 5 1 개 126 193 109 31 24 2 개 146 265 208 69 - 3 개 49 162 165 106 - 4 개 5 50 132 - - 5 개 2 10 - - -

14. 4. 결과 분석 다항 로지스틱 모델에 의한 추정 모델 ( 종속변수 ) 독립변수 분리 모드 협력모드 상업 모드 통합모드 성별 (1= 남 ) -.249 (.191) .536 * (.265) .509 * (.205) .758 ** (.250) 경력 -.011 (.009) .011 (.009) .018 * (.007) .029 *** (.008) 연구분야 2 - 화학 - 생물학 - 공학 - 의약학 - 농수해양학 -.351 (.301) -.418 + (.241) -1.221 *** (.216) -.551 ** (.196) -1.018 ** (.391) 1.200 ** (.387) .723 + (.373) 1.298 *** (.311) .622 + (.334) 1.543 *** (.387) .312 (.336) -.146 (.309) 1.110 *** (.222) .359 (.239) .512 (.325) .618 + (.339) .134 (.320) 1.173 *** (.240) .108 (.273) 1.226 *** (.311) 연구역량 - 과학역량 - 응용역량 -.006 (.009) -.262 * (.082) -.003 (.008) .089 ** (.029) -.031 *** (.008) .102 *** (.027) -.007 (.007) .097 *** (.028)

15. 4. 결과 분석 모델 ( 종속변수 ) 독립변수 분리 모드 협력모드 상업 모드 통합모드 실험실 규모 -.073 * (.026) .026 (.020) .069 *** (.016) .069 *** (.017) 대학특성 - 규모 ( 교원수 ) - 국공립 - 지역 ( 서울근접도 ) - 설립년도 - 종합성 ( 단과대수 ) .0005 (.0003) .030 (.164) .052 (.052) -.002 (.003) -.076 (.096) -.0005 (.0004) .038 (.188) -.014 (.053) -.001 (.003) .082 (.098) .0002 (.0003) .044 (.152) .020 (.047) -.0005 (.0025) -.116 + (.070) -.0007 * (.0004) .168 (.164) .065 (.048) .0006 (.0026) -.007 (.076) Reg.BERD 3 4.47e-8 (2.99e-8) 1.84e-8 (3.49e-8) 3.56e-8 (2.83e-8) 6.93e-8 * (2.94e-8) 상수 5.254 (5.085) -1.355 (5.793) -.760 (4.943) -4.108 (5.217) Log p-likelihood -3229.7702 -3229.7702 -3229.7702 -3229.7702 Wald Chi2( 자유도 ) 413.20 *** (64) 413.20 *** (64) 413.20 *** (64) 413.20 *** (64) 표본 수 2312 2312 2312 2312