임효인 기자
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한국연구재단은 최근 발간한 이슈리포트 '인공 지능 빅데이터 분석을 이용한 연구비 오남용 예방' 편을 통해 연구비 오남용의 일부 특성을 패턴화해 학습시킨 알고리즘을 제안했다. 연구비 집행정보와 유사한 형태를 가지고 있는 일반 회사의 횡령과 회계부정사건, 국고 보조금 횡령 등의 패턴분석을 알고리즘 적용 사례 등에 대한 분석도 함께해 향후 연구비 통합관리 시스템에 축적된 데이터를 학습하고 연구비의 오남용을 사전에 차단하기 위한 강구책이다.
연구진은 보고서를 통해 연구비 집행정보 빅데이터 분석 사례와 방안을 제시했다. 연구비의 예산 낭비 분석에 연구비 지출 일자와 사용금액 등 시계열 정보를 활용해 'RNN' 모델을 적용할 경우 오남용이 주로 발생되는 시기의 사용 패턴을 분석할 수 있을 것으로 예상했다. 또 연구장비품명, 연구재료비품명, 사무용품명 등과 같은 비정형정보인 구매 물품들의 텍스트 정보를 활용해 각 단어의 관계를 계량적으로 산출하고 연구 물품들의 관계성과 오남용이 빈번히 발생되는 주요 품목 간의 관계성을 분석해 오남용을 예측·분석한다.
연구진은 연구비 오남용 유사 사례로 기업 부도예측을 제기하기도 했다. 연구비를 구성하는 주요 비목들과 성격은 다르지만 시간적 흐름에 따라 달라지는 데이터의 변동성과 텍스트 정보가 활용되는 점에서 성질이 유사하다고 본 것이다. 연구진은 사례에 대한 고찰은 연구비 집행정보 빅데이터 분석에 중요 참고자료가 될 것으로 예상했다.
연구진은 연구현장에서 일하는 연구원 의견 수렴 결과 연구비 사용 시 사용 내역에 대한 적절성 판단이 모호한 경우가 많으며 질문에 대한 답변 또한 이전의 비슷한 사례에 대한 대답을 그대로 반복해 불명확한 경우가 많은 것으로 파악했다. 연구비 사용 전 적정성 문제에 대한 해답을 찾다 보면 본연의 연구업무에 소홀해지게 되므로 연구 효율성이 떨어진다는 의견도 많은 것으로 전해진다.
목원균 한국연구재단 범부처연구비관리팀장은 "실제 대량 데이터에 적용한 결과가 아니기 때문에 현재로서는 그 정확도에 있어서 기대치는 높지 않지만 향후 데이터 축적과 오남용 패턴의 확장을 통해 알고리즘을 수정하고 연구를 진행한다면 연구비 오남용 사례에 대한 전파와 상황에 따른 올바른 연구비사용법에 긍정적인 효과를 가져올 것으로 기대한다"고 밝혔다. 또 "더 나아가 연구비 사용에 대한 실시간 분석이 가능해진다면 보다 효과적이고 효율적인 연구비 집행이 이루어질 것"으로 전망했다.
임효인 기자
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