AI 기술 기반의 R&D 플랫폼: 연구실과 기업 간 협업의 새로운 길을 열다

1. 요약

• AI 기반 R&D SaaS 플랫폼인 디써클은 연구실과 기업 간의 협업을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 본 리포트에서는 현재 R&D 시장의 동향과 그 안에서 발생하는 주요 문제들을 진단한 후, 디써클의 플랫폼이 이를 어떻게 해결하고 있는지를 집중적으로 조망합니다. R&D는 기업의 성장과 국가 경쟁력에 핵심적인 역할을 하며, 특히 기업이 연구 활동을 통해 새로운 시장을 발굴하고 혁신을 이루는 데 필수적입니다. 그러나, R&D 생태계 내에서 기업과 연구실 간의 협업의 어려움은 지속적인 문제로 남아 있으며, 이로 인해 효율성과 생산성이 저하되고 있습니다.

• 디써클은 이러한 문제를 AI 기술을 활용한 맞춤형 콘텐츠 제공과 데이터 통합을 통해 직면하고 있습니다. 플랫폼은 연구실에서 생성된 데이터를 분석하여 기업이 이해할 수 있는 형태로 가공함으로써, 복잡한 연구 정보를 명확히 전달하는 기능을 합니다. 이러한 기술적 혁신을 통해 디써클은 AI와 데이터 기반의 통합 솔루션을 제공하여, 기업과 연구실 간의 협업 매칭률을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 실제 여러 성공적인 사례들을 통해 검증된 효과는 연구개발의 새로운 비즈니스 모델을 제시하고 있으며, 앞으로도 이러한 협업 생태계의 확장을 지속적으로 추진할 계획입니다.

• 결국, 디써클의 플랫폼은 효과적인 연구개발 생태계를 구축하며, 이로 인해 R&D 시장 내 혁신을 견인하는 중요한 역할을 할 것입니다. 본 리포트의 궁극적인 목적은 디써클이 향후 R&D 생태계에서 나아가야 할 방향성과 그 중요성을 명확히 밝히는 것이며, AI 기반 기술의 잠재력이 어떻게 R&D의 효율성을 증대시킬 수 있는지를 독자들에게 전달하는 것입니다.

2. AI 기반 R&D 플랫폼의 중요성

• 2-1. R&D의 정의와 중요성

• R&D(Research and Development)는 새로운 제품이나 서비스를 개발하기 위한 연구와 혁신의 과정을 의미합니다. R&D는 기업뿐만 아니라 국가의 경제 성장과 경쟁력에 필수적인 요소로 작용합니다. 기업이 미래의 기술 트렌드를 선도하고, 소비자의 요구에 부합하는 제품을 제공하기 위해서는 지속적인 연구개발이 필요합니다.

• 특히, R&D는 기업이 새로운 시장을 탐색하고, 혁신적인 해결책을 모색하는 데 도움을 줍니다. 이러한 과정에서 얻어지는 지식과 기술은 제품의 품질을 높이는 동시에 생산성을 향상시키고, 장기적으로는 국가의 기술 경쟁력을 높이는 데 기여합니다. 전 세계 R&D 시장은 매년 수조 원의 자본이 투입되며, 대한민국만 해도 연간 약 112조 원이 R&D에 투자되고 있습니다. 이는 R&D가 기업의 성장뿐만 아니라 국가의 미래 성장동력을 발굴하는 기반이 됨을 의미합니다.

• 2-2. AI 기술의 도입 필요성

• 최근 AI(인공지능) 기술은 연구개발 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. AI 기술을 활용하면 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 모델링 등 다양한 작업을 자동화할 수 있으며, 이는 R&D의 효율성을 극대화하는 데 기여합니다. 특히, 디타일한 데이터 분석을 통해 시장의 패턴을 파악하고, 기술적 문제를 사전에 예방할 수 있는 능력을 부여합니다.

• AI의 도입은 기업이 신속하게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다. 예를 들어, AI 기술을 이용하여 복잡한 연구 논문을 기업이 이해하기 쉬운 맞춤형 콘텐츠로 재가공할 수 있습니다. 이는 기업이 필요한 정보를 더 빠르고 효율적으로 얻을 수 있도록 도와주며, 기업과 연구실 간의 원활한 소통을 촉진합니다. 이러한 과정은 R&D의 매칭률을 높이고, 협업의 효율성을 증가시킵니다.

• 2-3. 디써클의 비전과 목표

• 디써클(Dcircle)은 AI 기술을 기반으로 기업과 연구실 간의 혁신적 협업을 지원하는 플랫폼입니다. 국내에 약 8.6만 개의 연구실이 존재하지만, 이들 연구실의 데이터와 정보는 통합 관리되지 않고 분절화 되어 있습니다. 디써클은 이러한 비효율성을 해결하기 위해, AI를 통해 연구실의 성과를 기업이 쉽게 이해할 수 있도록 가공하고, 기업의 필요에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서비스를 지향합니다.

• 디써클의 주요 목표는 기업과 연구실 간의 매칭률을 획기적으로 높이는 것입니다. 이를 위해, 디써클은 기업의 요구 사항을 분석하고 이에 부합하는 연구실을 추천하는 알고리즘을 개발했습니다. 이 과정에서 얻어진 데이터는 플랫폼의 지속적인 발전에 활용되며, R&D 생태계를 더욱 활성화하는 데 기여합니다. 디써클은 또한, 향후 글로벌 시장으로의 확장을 목표로 하고 있으며, 다양한 연구실과 기업과의 협업 기반을 강화할 것입니다.

3. 기존 문제 제시: 기업과 연구실 간의 협업의 어려움

• 3-1. 현재 R&D 시장의 현황

• 현재 R&D 시장은 매년 112조 원에 달하는 막대한 예산이 투입되고 있으며, 연구 활동에 종사하는 인력은 약 81만 명으로 글로벌 4위에 해당하는 규모입니다. 하지만 이러한 자원과 인력의 집중에도 불구하고 R&D 활동의 효율성은 낮은 것으로 평가됩니다. 이유는 R&D 시장을 구성하는 약 8.6만 개의 연구실이 각기 독립적으로 운영되고 있어 정보와 데이터가 제대로 통합되지 않기 때문입니다. 이로 인해 연구 자금 확보 및 프로젝트 수주 과정에서 많은 비효율이 발생하고, 사업 성과가 저조하게 나타나는 실정입니다. 또한 R&D 협업에 대한 수요가 존재함에도 불구하고, 기업과 연구실 간의 인적 네트워크에 의존하는 현재의 시스템으로 인해 최적의 연구 파트너를 찾기가 매우 어려운 상태입니다.

• 3-2. 기업의 연구실 찾기 어려움

• 기업들이 필요한 연구 파트너나 연구실을 찾는 데에는 많은 시간과 노력이 소요됩니다. 평균적으로 연구 파트너와의 미팅에 소요되는 시간은 6개월로, 기업의 영업팀이나 경영진이 가지는 제한적인 네트워크로 인해 자주 발생하는 문제입니다. 많은 경우, 기업은 특정 연구 분야에 대한 수요가 있음에도 불구하고 적합한 연구실이나 연구 파트너를 찾지 못해 애를 먹고 있습니다. 또한, 연구실의 정보가 공개되지 않거나 어려운 학술 용어로 작성되어 있어 기업이 접근하기 어렵다는 점도 큰 걸림돌입니다. 이러한 문제로 인해 기업은 연구개발 프로젝트에 필요한 파트너를 확보하는 데에 큰 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 연구 성과와 결과물의 효과적인 활용도 저해되고 있습니다.

• 3-3. 영업력과 네트워크에 의존하는 시스템의 한계

• 현재 R&D 생태계에서는 연구 자금을 확보하고 프로젝트를 수주하는 과정이 각 연구실 교수의 개인적인 영업력에 의존하는 경향이 큽니다. 교수 개개인은 본업인 연구 외에도 많은 시간을 영업 관련 행정 업무에 소비해야 하며, 따라서 연구 활동의 집중도가 낮아질 수밖에 없습니다. 동시에, 연구실 간의 협업도 교수들의 개인적인 인맥에 의존하다 보니 유의미한 성과가 나기 힘들고, 필요한 파트너를 찾기 위한 노력의 결과에 대한 보장도 없습니다. 이러한 구조로 인해 R&D 시장 내 비효율성이 악화되고 있으며, 혁신적인 해결 방안을 찾기 위한 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 따라서 R&D 시장의 효율성을 높이기 위해서는 보다 체계적이고 통합적인 접근법이 요구됩니다.

4. 솔루션 제안: 디써클의 SaaS 플랫폼 활용 방안

• 4-1. AI 기술을 이용한 맞춤형 콘텐츠 재가공

• 디써클의 SaaS 플랫폼은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 연구 논문과 같은 복잡한 학술 정보를 기업이 이해할 수 있는 포맷으로 재가공하는 데 중점을 두고 있습니다. 일반적으로 연구 논문은 고도의 전문 용어와 복잡한 구조로 이루어져 있어 비전문가가 이해하는 데 큰 어려움을 겪습니다. 디써클은 인공지능 알고리즘을 사용하여 이런 자료를 개별 기업의 수요와 맞춤형으로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 연구 주제를 다룬 여러 기업에 대해 각기 다른 맞춤형 콘텐츠를 제공하여 기업이 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 합니다. 이러한 맞춤형 콘텐츠는 기업의 연구 및 개발 프로젝트에 직접 연결될 수 있는 전략적 의미를 가집니다.

• 디써클의 이 과정은 연구실과 기업 간의 정보 격차를 줄여주며, 연구실의 결과물이 보다 폭넓게 활용될 수 있도록 합니다. 교수들은 영업활동에 소요되는 시간을 줄이고 본연의 연구에 전념할 수 있게 되므로, 전체적인 연구 생산성이 크게 개선될 것입니다.

• 4-2. 데이터 통합을 통한 매칭률 향상

• 디써클의 플랫폼은 연구실과 기업 간의 정보를 통합 관리함으로써 데이터의 질을 높입니다. 현재 국내에는 약 8.6만 개의 연구실이 존재하지만, 이들 연구실의 데이터는 분절화되어 있어 기업이 원하는 연구파트너를 찾는 데 어려움이 많습니다. 디써클은 이러한 데이터의 파편화를 해결하기 위해 R&D 데이터를 통합하여 기업과 연구실 모두에게 유용한 정보로 변환합니다.

• AI 알고리즘은 기업과 연구실의 필요 정보를 분석하여 가장 적합한 파트너를 매칭하는데 사용됩니다. 이러한 통합은 시간을 절약하고, 매칭 성공률을 높이며, 기업이 연구 파트너를 사전에 마련하여 빠르게 프로젝트를 시작할 수 있도록 돕습니다. 디써클은 기업 요청이 들어오는 즉시 2~3일 내에 20~30개 연구실 리스트를 제공할 수 있도록 시스템을 구축했으며, 이는 기업이 필요한 기술을 보유한 연구실을 신속하게 찾을 수 있게 합니다.

• 4-3. R&D 자금 유치와 프로젝트 수주 효율화

• 디써클의 솔루션은 R&D 자금을 유치하고 프로젝트 수주를 효율적으로 할 수 있는 기반을 제공합니다. 전통적인 R&D 시장에서는 교수들이 영업력과 네트워크에 의존하여 자금을 모아야 하는 구조가 보편적입니다. 이로 인해 많은 교수들이 연구가 아닌 영업 업무에 치여 효율적인 연구를 진행하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

• 디써클 플랫폼을 통해 연구실은 AI 알고리즘에 의해 선택된 적합한 기업과의 매칭을 통해 프로젝트를 효율적으로 수주할 수 있습니다. 또한, 맞춤형 콘텐츠 생성으로 기업의 관심을 끌면서 연구실의 연구 성과를 외부에 널리 알리는 기회를 제공합니다. 이러한 구조는 연구실과 기업 모두에게 실질적인 이익이 될 뿐만 아니라 R&D 시장의 발전을 이끌 수 있습니다.

5. 사례 분석 및 성공적인 통합 사례 소개

• 5-1. 디써클의 성공적인 사례 소개

• 디써클은 최근 몇 년간 AI 기반 R&D 플랫폼인 '알앤디써클'을 통해 여러 성공적인 사례를 창출해왔습니다. 이 플랫폼은 연구개발(R&D)과 관련된 다양한 기술을 필요로 하는 기업과 이를 제공하는 연구실을 연결하는 역할을 합니다. 특히, 디써클의 플랫폼은 기존의 학문 중심의 접근 방식을 탈피하여 기업의 필요에 최적화된 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써, 연구실들이 효과적으로 자원을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 성공 사례 중 하나로, 화학 기업과의 파트너십을 통해 ▲성능이 뛰어난 신물질을 개발한 사례가 있습니다. 이 사례는 두 기관 간의 효율적인 커뮤니케이션과 정보를 신속하게 교환할 수 있었던 점이 주효했습니다.

• 5-2. 플랫폼의 사용자 경험

• 알앤디써클 플랫폼은 사용자 경험을 극대화하기 위해 다양한 기능을 포함하고 있습니다. 플랫폼 사용자는 쉽게 연구 논문을 탐색하고, 해당 논문에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 받게 됩니다. 인공지능 기술을 활용하여 각 논문의 핵심 정보를 분석하고, 이를 기업의 요구에 맞춰 가공하는 과정에서 사용자들이 더 쉽게 필요한 정보를 찾을 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 특정 기술에 대한 정보를 찾고자 하는 기업 사용자들은 단순히 키워드 검색을 통해 자신이 필요로 하는 연구 결과를 손쉽게 찾을 수 있으며, 필요할 경우 직접 연구자와 연결될 수 있는 기능도 제공됩니다. 이러한 접근은 사용자의 만족도를 높일 뿐만 아니라, 연구실에게도 그들의 연구 결과를 실질적인 프로젝트로 전환할 수 있는 기회를 제공합니다.

• 5-3. 기술적 성과와 활용도

• 디써클은 플랫폼을 통해 기술적 성과를 이어가고 있습니다. AI 기술을 기반으로 한 콘텐츠 생성 및 맞춤형 정보 제공은 국내 R&D 시장의 수준을 한층 끌어올리는 데 기여하고 있습니다. 특히, 디써클의 기술은 연구실들이 비효율적으로 소모하던 자원과 시간을 절약할 수 있도록 하여, 더 많은 연구실과 기업이 알앤디써클을 통해 협력할 수 있게 되었습니다. 이러한 성과는 단순히 기업과 연구실 간의 연결을 넘어서, 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, R&D 분야의 혁신을 경험하게 합니다. 또한, 디써클은 학계와 산업계의 경계를 허물어 나가며 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 가능성을 열고 있습니다. 이는 국내 R&D 생태계의 발전뿐 아니라, 글로벌 시장에서도 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

6. 결론 및 향후 방향 제시

• 6-1. AI 기반 R&D 플랫폼의 미래 가능성

• AI 기반 R&D 플랫폼, 특히 디써클이 제시하는 '알앤디써클'은 연구 개발 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. AI 기술은 데이터 분석, 매칭, 콘텐츠 생성 등 다양한 과정에서 그 효율성과 정확성을 발휘하며, 이로 인해 연구실과 기업 간의 협업이 더욱 원활해질 것입니다. 엔지니어와 연구원들이 기계가 아닌 인간의 창의성을 발휘할 수 있는 여지를 마련하며, 결과적으로는 연구 개발의 과정이 단순화되고, 더 많은 혁신적 결과물이 나올 수 있는 환경이 조성될 것입니다.

• 6-2. 중요한 정책적 지원 필요성

• AI 기반 R&D 플랫폼이 성공적으로 자리잡기 위해서는 정부와 기업의 정책적 지원이 필수적입니다. 연구개발에 필요한 재정적 지원은 물론, 지식재산권 보호 및 기술 상용화에 대한 제도적 장치가 마련되어야 합니다. 특히 중소기업과 스타트업이 이러한 플랫폼을 통해 성과를 낼 수 있도록 지원을 아끼지 않아야 하며, 이는 국가의 경쟁력을 높이는 데 중요한 요소가 될 것입니다. 따라서, 정책 입안자들은 AI 기반의 혁신적 솔루션에 대한 투자와 지원을 통해 R&D 생태계의 전반적인 활성화를 꾀해야 합니다.

• 6-3. 향후 디써클의 발전 방향

• 디써클은 향후 연구실과 기업 간의 매칭 서비스를 넘어, 연구개발 전반에 걸친 종합 서비스를 제공할 계획입니다. 이를 위해 다양한 연구 결과물을 효율적으로 관리하고 보안 문제를 해결하는 방안을 모색하며, 연구 개발에 필요한 예산 관리 및 인재 확보와 같은 복합적인 지원을 아우르는 서비스를 개발할 것입니다. 또한, 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖추기 위해 해외의 기업 및 연구실과의 협업을 활성화하고, 국제적인 연구 개발 네트워크를 구축하는 데 중점을 두어야 합니다. 이를 통해 디써클은 국내뿐만 아니라 세계적인 R&D 플랫폼으로서의 입지를 다져 나갈 것입니다.

결론

• AI 기술을 기반으로 한 디써클의 플랫폼은 연구실과 기업 간의 협업에 있어 놀라운 가능성을 제시하고 있습니다. 연구개발 분야에서의 혁신을 위한 기초는 바로 이러한 협업에서 비롯됩니다. 디써클이 제공하는 통합 솔루션은 기존의 비효율적인 시스템을 극복하고, 연구실과 기업이 서로를 이해하며 자원을 최대한으로 활용할 수 있는 환경을 조성해 줍니다. 이를 통해 연구개발의 과정은 보다 단순화되고, 창의적인 결과물이 만들어질 수 있는 여지가 넓어질 것입니다.

• 또한, 정부와 기업이 협력하여 이러한 플랫폼을 성장시키기 위한 정책적 지원이 절실히 요구됩니다. AI 기술을 활용한 연구개발의 촉진을 위하여 정부는 재정적 지원과 기술 상용화를 위한 제도 마련에 적극 나서야 하며, 이를 통해 중소기업과 스타트업이 연구개발 성과를 극대화하여 경쟁력을 높일 수 있는 기반을 제공해야 합니다.

• 향후 디써클은 연구실과 기업 간의 협업을 지원하는 것 이상의 목표를 세우고, 연구개발 전반에 걸친 종합적인 솔루션을 지향할 것입니다. 이러한 노력이 이루어질 경우, 디써클은 R&D 시장 내 글로벌 리더로 자리매김할 수 있을 것이며, 현재의 대한민국 R&D 생태계를 한 단계 더 발전시키는 중심적인 역할을 수행할 것입니다.

용어집

• R&D (Research and Development) [개념]: 신제품이나 서비스를 개발하기 위한 연구와 혁신의 과정을 의미하며, 기업 및 국가의 경쟁력에 필수적인 요소입니다.

• 디써클 (Dcircle) [기업명]: AI 기술 기반으로 기업과 연구실 간의 협업을 지원하는 R&D SaaS 플랫폼입니다.

• AI (인공지능) [기술]: 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 모델링 등 다양한 작업을 자동화하여 R&D의 효율성을 극대화하는 기술입니다.

• 매칭률 [지표]: 기업과 연구실 간의 협업에 대한 적합한 파트너를 효율적으로 찾는 비율을 나타냅니다.

• SaaS (Software as a Service) [서비스 모델]: 클라우드 기반으로 소프트웨어를 제공하는 서비스 모델로, 고객이 인터넷을 통해 접근할 수 있습니다.

• 알고리즘 [기술]: 특정 작업을 수행하기 위한 일련의 절차나 규칙으로, 디써클 플랫폼에서 파트너 매칭에 활용됩니다.

• 데이터 통합 [기술]: 여러 출처의 데이터를 하나로 모아 활용할 수 있도록 정리하는 과정으로, 연구실과 기업의 정보 관리를 향상시킵니다.

• 맞춤형 콘텐츠 [콘텐츠 유형]: 특정 사용자나 기업의 필요에 맞춰 조정된 정보 또는 자료를 의미하며, 디써클 플랫폼에서 제공됩니다.

• 비즈니스 모델 [개념]: 기업의 수익 창출 방식이나 전략을 나타내며, 디써클의 R&D 플랫폼이 제시하는 새로운 접근 방식입니다.

• 협업 생태계 [시스템]: 기업과 연구실 간의 원활한 협력을 위한 환경을 의미하며, 디써클이 구축하고자 하는 구조입니다.

출처 문서

• 이윤구·장재우 디써클 공동대표 “AI 기술 기반, 연구실과 기업을 이어주는 SaaS 플랫폼을 만들고 있습니다” - 테크42https://www.tech42.co.kr/__trashed-10/
• 이윤구·장재우 디써클 공동대표 “AI 기술 기반, 연구실과 기업을 이어주는 SaaS 플랫폼을 만들고 있습니다” - 테크42https://www.tech42.co.kr/__trashed-10/
• 이윤구·장재우 디써클 공동대표 “AI 기술 기반, 연구실과 기업을 이어주는 SaaS 플랫폼을 만들고 있습니다”https://news.zum.com/articles/91061813
• 디써클, AI 기반 R&D 플랫폼 ‘알앤디써클’로 전 세계 기업과 연구간 가교 꿈꾼다https://news.zum.com/articles/90244262