임무 중심 R&D 전략 청사진: 2025-2030 기술 지형도 탐색

임무 중심 R&D 전략 청사진: 2025-2030 기술 지형도 탐색

제 1부: 기술 주권의 지정학적 맥락

현대의 연구개발(R&D) 전략은 더 이상 순수한 기술적 탐구나 시장 논리에만 국한되지 않는다. 이는 국가의 생존과 번영이 직결된 지정학적 전략의 핵심 요소로 부상했다. 글로벌 기술 리더십을 둘러싼 경쟁이 심화되면서, 주요국들은 명시적인 안보 지향적 기술 정책을 채택하고 있다. 이러한 거시적 변화는 연구 기관의 펀딩 흐름, 전략적 우선순위, 그리고 R&D 성공의 정의 자체를 근본적으로 재구성하고 있다. 따라서 연구 기관의 미래 전략을 수립하기 위해서는 이 지정학적 맥락에 대한 깊이 있는 이해가 선행되어야 한다.

1.1. 글로벌 기술 패권 경쟁: 새로운 전략적 현실

세계 기술 지형은 시장 주도 혁신에서 국가가 직접 개입하는 안보 중심 기술 정책으로의 패러다임 전환을 겪고 있다. 이는 더 이상 개별 기업 간의 경쟁이 아닌, 국가 혁신 시스템 간의 총력전 양상을 띤다. 각국의 핵심 전략을 분석하면 이러한 변화를 명확히 파악할 수 있다.

• 미국 (반도체와 과학법): 미국의 최우선 목표는 중국의 부상을 견제하고, 글로벌 기술 리더십을 공고히 하며, 반도체를 중심으로 한 핵심 공급망을 자국으로 이전(re-shoring)하는 것이다.1 이를 위해 연방정부의 막대한 재정을 투입하여 R&D와 인력 양성을 지원하고, 설비 투자에 대한 보조금 및 세액 공제를 제공하며, '칩4 동맹(Chip4)'과 같은 기술 동맹을 구축하는 전략을 구사하고 있다.1
• 중국 (14차 5개년 규획): 중국 전략의 핵심은 미국의 견제에 맞서 과학기술 분야에서 '자립자강(自立自强)'을 실현하는 것이다.1 높은 기술 장벽을 가진 핵심 기술 분야에 국가적 투자를 집중하고, 내수 시장과 자국 기술 생태계를 강화하는 '쌍순환(雙循環)' 전략을 통해 미국의 압박을 극복하고자 한다.1
• 유럽연합 (新산업전략 개편안): EU는 핵심 기술에 대한 대외 의존도를 낮추고 '전략적 자율성(strategic autonomy)'을 확보하는 데 초점을 맞추고 있다.1 전략적 종속성을 지속적으로 모니터링하고, 역내 단일 시장을 강화하며, '유럽 반도체법(European Chips Act)'과 같이 민관 합동으로 대규모 투자를 단행하는 방식으로 자율성을 강화하고 있다.1
• 일본 (경제안전보장추진법): 일본은 경제 활동과 국가 안보를 직접적으로 연계하여 전략적 자율성 확보와 공급망 강화를 목표로 한다.1 이를 위해 특정 중요 기술의 개발을 지원하고, 핵심 기술 보호를 위해 특허 비공개 제도와 같은 새로운 시스템을 도입하고 있다.1

이러한 각국의 움직임은 R&D가 단순한 경제 활동을 넘어 국가 안보의 핵심 요소로 자리 잡았음을 명백히 보여준다. OECD는 이러한 흐름을 '과학기술혁신정책의 안보화'로 정의한 바 있다.2 이는 R&D 과제가 더 이상 과학적 탁월성이나 상업적 잠재력만으로 평가받는 것이 아니라, 공급망 안정화, 기술 리더십 확보 등 국가 전략 목표에 얼마나 기여하는지가 핵심 평가 기준으로 부상했음을 의미한다. 따라서 연구 기관은 국가 기여, 기술 주권, 경제 안보라는 새로운 언어로 R&D 계획을 재구성하고 소통해야만 하는 상황에 직면했다.

표 1: 주요국 국가 기술 전략 비교 분석

구분	미국 (반도체와 과학법)	중국 (14차 5개년 규획)	EU (新산업전략 개편안)	일본 (경제안전보장추진법)
주요 목표	대중국 견제, 글로벌 기술 리더십 유지, 공급망 안정화 및 기술 동맹 구축	과학기술 자립·자강 실현, 미국의 견제 대응, 핵심 기술 확보	전략기술 대외 의존성 완화 및 자주성 강화, 유럽 단일시장화 촉진	경제 안보 확보, 전략적 자율성 확보 및 공급망 강화, 신산업 육성
주요 전략	$2,800억 달러 연방재정 투입, 보조금 지원, 국제협력, 감세, 해외투자 규제, Chip4 동맹 구축	높은 기술 장벽 분야에 투자 집중, 원천기술 확보, 쌍순환 전략	전략적 종속성 모니터링, 공급망 다변화, '유럽반도체법' 추진 (430억 유로 투자)	'특정 중요 물자' 공급망 안정화, 특정 중요 기술 개발 지원, 특허 비공개 제도 도입
기술 선정 기준	대중국 견제 및 압박, 국가적 난제 해결, 변화하는 국가 니즈	높은 기술 장벽, 긴 R&D 주기	전략적 종속성, 개방형 전략적 자율성, 공급망·국가안보·신산업 육성에 중요한 기술	공급망·통상·국가안보에 중요한 기술, 신산업 육성, 높은 기술 장벽, 높은 대외 의존도
출처: 1

1.2. 한국의 국가적 대응: '과학기술 주권'을 향한 청사진

이러한 글로벌 흐름에 대응하여 한국 정부는 '제1차 국가전략기술 육성 기본계획('24~'28)'을 수립하며 명확한 국가 전략을 제시했다.3 이 계획은 모든 연구 기관이 반드시 따라야 할 최상위 지침이다.

• 비전과 목표: 계획의 비전은 '과학기술 주권국가, 초격차 대한민국'을 실현하는 것이다.2 이를 위해 12대 국가전략기술 분야에서 세계 최고 수준의 기술을 현재 3개에서 6개 이상으로 확대하고, 딥테크 유니콘 기업 15개를 신규 배출하며, 메모리 반도체·이차전지·차세대 디스플레이 분야에서 세계 1위 위상을 수성한다는 구체적인 목표를 설정했다.2
• 12대 국가전략기술: 정부가 공급망, 신산업, 외교·안보 차원에서 반드시 확보해야 할 최우선 기술 분야를 다음과 같이 12개로 지정했다: 반도체·디스플레이, 이차전지, 첨단 이동수단, 차세대 원자력, 첨단 바이오, 우주항공·해양, 수소, 사이버보안, 인공지능, 차세대 통신, 첨단로봇·제조, 양자.2
• 3대 핵심 정책 방향: 기본계획은 세 가지 핵심 축을 중심으로 구성된다. (1) 전략기술의 신속한 사업화 총력 지원, (2) 기술안보 선제대응 역량의 획기적 제고, (3) 임무중심 R&D 혁신이 그것이다.2 이 구조는 정부가 단순한 기술 개발을 넘어 실질적인 성과 창출과 국가 안보 기여를 얼마나 중요하게 여기는지를 보여준다.

이러한 국가 전략은 과거의 탐색적 연구에서 벗어나 명확한 목표를 가진 '임무중심 R&D(Mission-Oriented R&D)'로의 전환을 공식화한 것이다.2 계획의 공식 명칭이 '대한민국 과학기술주권 청사진'이라는 점, 유니콘 기업 육성과 같은 구체적인 성과 목표를 제시한 점, 그리고 가시적 성과 창출을 위해 '전략연구사업(MVP)'과 같은 제도를 통해 자원을 집중하겠다는 점은 이러한 변화를 뒷받침한다.2 따라서 연구 기관은 더 이상 '흥미로운 과학'이라는 명분만으로 과제를 제안할 수 없다. 제안하는 모든 R&D는 'HBM4 공급망 확보'나 '주권적 AI 모델 개발'과 같이 국가적 임무와 긴밀하게 연결되어야 하며, 사업화 및 국가 기여 경로는 기획 초기 단계부터 핵심 요소로 포함되어야 한다.

1.3. 2025년 국가 R&D 예산 분석: 자금의 흐름을 읽다

국가 전략의 실질적인 추진 의지는 예산 배분에서 가장 명확하게 드러난다. 2025년 정부 R&D 예산 분석을 통해 기회가 어디에 있는지 구체적으로 파악할 수 있다.

• 역대 최대 규모 투자: 2025년 정부 R&D 예산은 역대 최대 규모인 29.6조 원으로 확정되었으며, 산업통상자원부 R&D 예산 역시 5.7조 원으로 사상 최대 규모를 기록했다.7 이는 국가전략기술 육성에 대한 강력한 정책적 의지를 방증한다.
• 핵심 투자 분야: 예산은 '3대 게임 체인저' 기술인 AI·반도체, 첨단 바이오, 양자에 집중적으로 배분되었다.7 첨단 모빌리티와 우주항공 분야에도 상당한 예산이 투입될 예정이다.7
• 구조적 우선순위: 특정 기술 분야 외에도 예산은 다음과 같은 구조적 역량 강화에 중점을 두고 있다.
  • 인재 양성: 기초연구에 역대 최고 수준의 예산을 편성하고, 대학원생 연구생활장학금, 박사후연구원(포닥) 지원 확대 등 미래 인재 확보를 위한 신규 프로그램을 대거 도입했다.7
  • 글로벌 협력: '가치공유국'과의 기술 동맹을 강화하고, M-ERA.Net 3와 같은 다자간 공동연구 프로그램을 신설하는 등 국제 R&D 협력을 전략적으로 확대하고 있다.9
  • 산학연 생태계: 클러스터링 구축 등을 통해 산업계, 학계, 연구계를 아우르는 협력 생태계 조성을 지원한다.7
  • 신속 집행: 편성된 예산의 약 70%를 2025년 상반기 중에 조기 집행할 계획으로, 이는 잘 준비된 '즉시 착수 가능(shovel-ready)' 과제에 대한 수요가 높음을 시사한다.7

정부의 예산 배분 방식은 R&D 과제 제안의 성공 모델이 변화했음을 보여준다. 정부는 더 이상 단일 기술 개발에만 투자하지 않는다. R&D 투자를 인재 양성, 국제 협력과 명시적으로 연계하고 있으며 7, KISTEP의 '10대 과학기술혁신정책 아젠다'와 같은 정책 문서에서도 R&D, 사업화, 금융, 규제, 인재 정책을 결합한 '폴리시 믹스(Policy mix)'를 강조하고 있다.11 이는 순수 기술 문제 해결에만 초점을 맞춘 과제보다, 핵심 분야의 박사급 인력 양성 계획, 해외 유수 대학과의 파트너십, 국내 중소기업과의 사업화 전략까지 포함하는 포괄적인 '패키지 딜' 형태의 제안이 채택될 가능성이 훨씬 높다는 것을 의미한다. 따라서 연구 기관의 R&D 기획 부서는 인재개발팀, 국제협력실과 과제 구상 초기 단계부터 긴밀하게 협업하는 다차원적 기획 체계를 구축해야 한다.

제 2부: 산업기술 핵심 이슈와 전략적 기회

거시적 정책 환경 분석을 바탕으로, 이제 정부가 우선순위로 선정한 핵심 기술 분야의 구체적인 전장으로 시선을 옮겨야 한다. 본 장에서는 AI·반도체, 바이오·헬스 등 핵심 분야의 최신 동향을 심층 분석하고, 연구 기관이 결정적 우위를 확보할 수 있는 구체적이고 가치 높은 R&D 기회를 식별한다.

2.1. AI-반도체 넥서스: 차세대 산업혁명의 엔진

AI와 반도체의 공생 관계는 현재 기술 경쟁과 투자의 진원지이며, 국가의 미래 산업 경쟁력을 좌우할 가장 중요한 영역이다.

• 시장 전망: AI 시장은 2030년까지 1조 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 이는 반도체 산업의 폭발적 성장을 견인하고 있다.13 2025년 한국의 반도체 수출은 AI 관련 수요에 힘입어 약 1,350억 달러에 이를 것으로 전망된다.14
• HBM 전장: 고대역폭 메모리(HBM)는 AI 서버의 성능을 좌우하는 핵심 부품으로, 기술 경쟁이 HBM3E를 넘어 HBM4로 격화되고 있다.
  • 현재 구도: SK하이닉스는 HBM3E를 엔비디아에 공급하며 초기 시장을 선점했으나, 삼성전자는 12단 적층 제품의 발열 및 전력 소비 문제 해결에 집중하고 있다.16
  • HBM4 최전선: 삼성전자는 16단 D램 적층을 통해 초당 2TB의 대역폭(HBM3E 대비 66% 향상)을 목표로 하는 HBM4 콘셉트를 공개하며 2025년 양산을 목표로 하고 있다.16 이는 명확하고 도전적인 R&D 목표 지점이다.
• 메모리 너머: CXL과 첨단 패키징:
  • CXL (Compute Express Link): CPU, GPU, 메모리 등 이종의 장치들을 고속으로 연결하여 AI 시스템의 메모리 병목 현상을 해결할 차세대 인터페이스 기술이다. 2025년 인텔의 신규 CPU 출시와 함께 본격적인 상용화가 가속화될 전망이다.16
  • 이종 집적화 (Heterogeneous Integration): 공정 미세화의 한계를 극복하기 위해, 서로 다른 기능을 가진 여러 칩(Chiplet)을 하나의 칩처럼 효율적으로 연결하는 2.5D 및 3D 패키징 기술이 핵심으로 부상했다. UCIe와 같은 표준 인터페이스 개발이 상용화의 주요 과제로 남아있다.16
• 지정학적 리스크: 10나노 이하 미세 공정의 필수 장비인 EUV 노광 장비는 높은 도입 비용과 미-중 기술 패권 경쟁에 따른 수출 통제로 인해 공급망 리스크에 노출되어 있다.16

AI 시대의 기술 경쟁 최전선은 개별 칩의 성능(2D 스케일링)에서 메모리와 로직 등 다양한 반도체를 어떻게 효율적으로 통합하고 패키징하는가(3D 통합)로 이동했다. AI 성능의 병목은 연산 장치 자체가 아니라 프로세서와 메모리 간의 데이터 전송 속도, 즉 '메모리 벽(memory wall)' 문제에서 발생한다. HBM(메모리 수직 적층)과 CXL(고속 인터커넥트)은 이러한 시스템 레벨의 문제를 해결하기 위한 직접적인 해답이다.16 첨단 패키징과 칩렛 기술은 이 통합 문제를 물리적으로 구현하는 제조 패러다임이다. 따라서 연구 기관의 반도체 전략은 소재나 소자 물리 같은 전통적 영역을 넘어 시스템 아키텍처, 열 관리, 인터커넥트 기술, 첨단 패키징 등 시스템 레벨의 통합 역량을 포괄해야 한다. R&D 과제는 HBM4와 CXL 시대의 통합 문제를 해결하는 데 집중되어야 할 것이다.

2.2. 바이오·헬스의 미래: 생물학과 데이터의 융합

바이오 산업은 정부의 강력한 지원과 AI·데이터 과학의 결합을 통해 혁신적인 전환기를 맞이하고 있다.

• 성장 동력과 정부 지원: 바이오·헬스 분야는 견고한 성장세를 보이고 있으며, 정부는 '디지털 바이오' 생태계 조성을 목표로 대규모 투자와 정책 지원을 집중하고 있다.13
• AI 기반 신약 개발: 스스로 추론하고 가설을 세워 신약 후보 물질을 발굴하는 AI 플랫폼 개발이 본격화되면서 신약 개발의 패러다임이 바뀌고 있다. 과학기술정보통신부의 지원을 받는 KAIST의 관련 연구가 대표적인 사례다.17
• 견고한 파이프라인: 현재 국내에서 1,800여 개의 신약 후보 물질이 개발 중이며, FDA 등 국제적인 승인 획득 가능성도 높아지면서 국내 R&D 생태계의 성숙도를 보여주고 있다.14
• 정책적 융합: 정부는 AI, 반도체, 바이오 기술의 융합을 적극적으로 장려하고 있다. 지식재산(IP) 전략 및 스타트업 육성 정책을 통해 이들 분야를 통합적으로 지원하는 것이 그 예다.17

바이오 기술의 미래는 '디지털 바이오'라는 통일된 주제 아래 디지털 기술과의 융합에 달려있다. 정부는 'AI 반도체'와 '디지털 바이오'를 하나의 묶음으로 보고 투자하고 있으며 13, 신약 개발 분야의 선도 연구는 방대한 연산 능력(AI 반도체)을 요구하는 AI 플랫폼에 집중되고 있다.17 또한, 이식형 바이오센서와 같은 신기술은 생명공학, 저전력 반도체, 데이터 분석 AI 기술이 결합된 융합의 결정체다.15 이는 연구 기관이 전자/IT 부문과 생명과학 부문 간의 전통적인 칸막이를 허물어야 함을 시사한다. 앞으로 가장 영향력 있고 정부 지원을 받기 용이한 과제는 독자적인 반도체 센서를 활용한 실시간 생체 데이터 분석 플랫폼('Lab-on-a-Chip') 개발이나, 기관이 보유한 고유의 생물학적 데이터셋으로 학습시킨 특화 AI 모델 개발과 같은 학제간 융합 연구가 될 것이다.

2.3. 기술적 공백(White Space) 식별: 가트너 2026년 전략 기술 트렌드

정부가 현재 정의한 우선순위를 넘어, 미래의 전략적 초점이 될 수 있는 잠재적 파괴 기술을 식별하기 위해 가트너의 2026년 전략 기술 트렌드를 분석할 필요가 있다.

• AI 중심의 진화: 가트너가 제시한 트렌드의 다수는 AI 기술의 다음 진화 단계를 보여준다.
  • AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼: 점점 더 거대해지는 AI 모델을 훈련시키기 위한 필수 인프라.18
  • 다중 에이전트 시스템 (MAS): 단일 AI 모델에서 벗어나, 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 협력하는 전문 AI 에이전트들의 생태계.18
  • 도메인 특화 언어 모델 (DSLM): 범용 LLM에서 벗어나 특정 산업에 맞춰 훈련된 더 작고 효율적이며 정확도 높은 특화 모델로의 전환.18
• 물리적·내장형 AI:
  • 물리적 AI (Physical AI): 로봇, 드론, 스마트 장비에 AI를 내장하여 지능을 물리적 세계로 확장하는 기술. 이는 제조, 물류, 헬스케어 분야에 막대한 파급 효과를 가질 것이다.18
• 신뢰와 보안:
  • AI 보안 플랫폼 & 디지털 출처: AI가 보편화됨에 따라 AI 시스템 자체를 보호하고, 데이터와 콘텐츠의 진위를 검증하는 기술이 새로운 핵심 산업으로 부상할 것이다.18

미래 기술의 격전지는 단순히 더 큰 규모의 기초 모델을 개발하는 것을 넘어, AI를 실제 산업 현장에 적용하고(Applied AI), 여러 AI를 조율하며(Orchestration), 물리적 세계에 구현하는(Embodiment) 방향으로 이동하고 있다. 가트너의 트렌드는 다중 에이전트 시스템(MAS), 도메인 특화 언어 모델(DSLM), 물리적 AI 등 실용적인 적용 단계의 과제들을 강조한다.18 이는 2030년까지 제조 현장의 AI 도입률을 40%로 높이겠다는 한국 정부의 목표와도 일치한다.10 이러한 '기술적 공백' 영역은 기초 모델 연구보다 경쟁이 덜 치열하며, 연구 기관이 독자적이고 영향력 있는 전문 분야를 개척할 기회를 제공한다. 따라서 연구 기관은 첨단 로봇을 위한 '물리적 AI'나 자율생산 시스템을 위한 '다중 에이전트 시스템'과 같은 미래 지향적 분야에 전략적 이니셔티브를 시작하는 것을 고려해야 한다. 이는 산업 수요에 부응하면서도 기관을 차별화하는 선도적인 전략이 될 것이다.

제 3부: 고영향 R&D 기획을 위한 방법론적 프레임워크

전략적 맥락(1부)과 기술적 기회(2부)를 파악했다면, 이제 비전을 실행 가능한 R&D 프로젝트 포트폴리오로 전환하기 위한 구조화된 프로세스와 방법론이 필요하다. 본 장에서는 치열한 국가 R&D 환경에서 성공하기 위해 반드시 숙달해야 할 핵심적인 운영 툴킷을 제시한다.

3.1. 예측에서 실행으로: 기술 로드맵(TRM) 개발

기술 로드맵(TRM)은 단순한 기술 예측을 넘어, 전략 기획의 중심 도구로서 기능한다.

• 개념 정의:
  • 기술 예측 (Technology Forecasting): "2025년까지 HBM4는 2TB/s의 대역폭을 달성할 것이다"와 같이, 가용한 데이터를 기반으로 기술의 미래 상태를 전망하는 탐색적(exploratory) 활동이다.20
  • 기술 로드맵 (TRM): "우리 기관은 HBM4 테스트 기술 분야의 글로벌 리더가 될 것이다"와 같은 미래 목표를 먼저 설정하고, 그 목표를 달성하기 위해 필요한 기술 개발, 자원 배분, 시장 진입 등의 구체적인 단계를 시간 순으로 배열한 전략 계획 도구다. 이는 규범적(normative) 활동이다.20
• TRM 프로세스: TRM은 시장의 요구, 제품 컨셉, 그리고 필요한 기술 요소를 시간의 흐름에 따라 연결한다. 이러한 요소들 간의 시간적·구조적 관계를 시각적으로 표현함으로써 명확한 의사결정 가이드를 제공한다.22
• 기관 내 적용: TRM은 개별 R&D 프로젝트가 단편적인 노력에 그치지 않고, 더 큰 전략적 목표를 향한 조직적인 단계가 되도록 보장하는 마스터플랜 역할을 한다. 이는 R&D 활동을 조직의 목표와 일치시키고, 부서 간의 소통을 원활하게 한다.21

정적인 전략 문서를 동적이고 실행 가능한 계획으로 전환하는 것이 바로 기술 로드맵이다. 이는 상위 비전과 현장의 프로젝트 실행을 잇는 필수적인 다리 역할을 한다. 수많은 R&D 경로 앞에서 명확한 가이드라인이 없다면 자원 배분은 산만해지고 반응적으로 변하기 쉽다. 기술 예측이 '무엇이 될 것인가'를 제시한다면, TRM은 '우리가 어떻게 미래를 만들어갈 것인가'에 대한 답을 제공한다.20 기술 개발 마일스톤을 제품·서비스 목표 및 시장 진입 시점과 명시적으로 연결함으로써, TRM은 성과 지향적 기획 문화를 강제한다. 따라서 연구 기관은 TRM을 핵심 전략 기획 프로세스로 제도화해야 하며, 각 주요 R&D 부서는 자체적인 TRM을 개발·유지하고, 이를 기관 전체의 전략 로드맵으로 통합 관리해야 한다.

3.2. 전략적 포트폴리오 관리: 리스크와 보상의 균형

R&D 포트폴리오 관리(RPM)는 TRM에 정의된 과제들을 종합적으로 관리하는 메커니즘이며, 리스크-보상 매트릭스는 이를 위한 핵심적인 시각화 및 의사결정 도구다.

• R&D 포트폴리오 개념: 모든 R&D 프로젝트를 조직의 전략적 목표 달성을 위해 균형을 맞춰야 하는 '투자의 집합'으로 간주하는 관리 방식이다. 프로젝트를 평가, 선정, 우선순위화하고 자원을 배분 및 재배분하는 동적인 프로세스를 포함한다.24
• 리스크-보상 버블 차트: R&D 포트폴리오를 시각화하는 가장 보편적인 도구다.24
  • 축: Y축은 통상적으로 기술적 성공 확률(리스크의 역)을, X축은 순현재가치(NPV)와 같은 잠재적 보상을 나타낸다.24
  • 버블: 각 프로젝트는 하나의 버블로 표현되며, 버블의 크기는 예산이나 투입 인력과 같은 자원 요구량을 의미하는 제3의 차원을 나타낸다.25
• 4개의 사분면:
  • 진주 (Pearls / High Success, High Reward): 스타 프로젝트. 육성하고 자원을 집중해야 할 최우선 과제.
  • 굴 (Oysters / Low Success, High Reward): 고위험-고수익의 혁신적 과제. 미래 성장 동력으로, 포트폴리오에 전략적으로 일정 비율을 포함하고 신중하게 관리해야 함.
  • 빵과 버터 (Bread & Butter / High Success, Low Reward): 점진적 개선 과제. 단기적 안정성과 현금 흐름에 필수적이지만, 예산의 대부분을 차지해서는 안 됨.
  • 흰 코끼리 (White Elephants / Low Success, Low Reward): 자원을 낭비하는 과제. 신속하게 중단하여 유망한 프로젝트에 자원을 재배치해야 함.24

균형 잡힌 포트폴리오는 건강하고 미래 지향적인 R&D 조직의 증표다. '빵과 버터' 과제에 대한 과도한 투자는 정체를, '굴' 과제에 대한 과도한 투자는 재정적 파탄을 초래할 수 있다. 리스크-보상 매트릭스는 이러한 불균형을 객관적이고 데이터에 기반하여 진단하고 교정할 수 있는 강력한 도구를 제공한다. 조직은 본능적으로 안전한 '빵과 버터' 과제를 선호하는 경향이 있지만, 국가 정책은 고위험·고수익의 '임무중심', '혁신·도전형 R&D'를 강력하게 요구하고 있다.11 이 매트릭스는 실제 프로젝트 분포가 이러한 전략적 의도와 일치하는지를 시각적으로 보여줌으로써 불균형을 명확하게 드러낸다. 따라서 연구 기관의 리더십은 리스크-보상 매트릭스를 분기별 정기 거버넌스 도구로 활용해야 한다. 이를 통해 '흰 코끼리' 프로젝트를 중단하는 어려운 결정을 내리고, 정부의 정책 방향에 맞춰 잠재력 높은 '굴' 프로젝트에 보호된 예산이 할당되도록 보장해야 한다.

표 2: R&D 프로젝트 포트폴리오 관리 매트릭스 (템플릿)

	잠재적 전략/상업적 보상 (낮음 → 높음)
기술적 성공 확률 (높음 ↓ 낮음)	빵과 버터 (Bread & Butter) • 점진적 개선 • 안전한 투자 • 단기 성과	진주 (Pearls) • 스타 프로젝트 • 핵심 역량 강화 • 자원 집중 대상
	흰 코끼리 (White Elephants) • 낮은 성공 확률, 낮은 보상 • 자원 낭비 • 중단 고려 대상	굴 (Oysters) • 고위험, 고수익 • 기술적 돌파구 • 미래 성장 동력

3.3. 국가 과제 수주: 예비타당성조사(예타) 완전 정복

예비타당성조사(예타)는 한국에서 대규모 정부 R&D 예산을 확보하기 위한 가장 중요하고 어려운 관문이다.

• 목적 및 대상: 예타 제도는 대규모 공공투자의 효율성과 투명성을 확보하기 위해 도입되었다.27 총사업비 500억 원 이상이면서 국가 재정지원 규모가 300억 원 이상인 신규 국가연구개발사업은 의무적으로 예타를 받아야 한다.28
• 프로세스: 과학기술정보통신부가 주관하고 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 조사를 수행한다.30 주관 부처와 연구 기관이 제출한 상세한 사업기획 보고서를 바탕으로 엄격한 평가가 진행된다.28
• 핵심 평가 기준: 평가는 다음 세 가지 측면에서 종합적으로 이루어진다.
  • 기술성 분석: 기술개발의 필요성 및 시급성, 계획의 독창성·도전성, 기존 사업과의 중복성 여부 등을 평가한다.28
  • 정책성 분석: 12대 국가전략기술 등 국가 정책과의 부합성, 경제·사회적 파급효과, 사업 추진체계의 적절성 등을 분석한다.
  • 경제성 분석: 비용 대비 편익(B/C)을 분석한다. 사업을 통해 발생할 직접적 편익을 식별하고, 시장 수요를 예측하여 사업 성과의 경제적 가치를 계량적으로 추정한다.33
• AHP를 통한 종합 판단: 최종적인 사업 타당성 여부는 계층화 분석법(AHP, Analytic Hierarchy Process)을 통해 결정된다. 기술성, 정책성, 경제성 분석 결과를 종합하여 단일 지수로 산출하며, 이 점수가 통상적으로 0.5 이상일 경우 사업 타당성을 확보한 것으로 간주한다.27

예타는 단순한 기술 심사가 아니라, 정책 부합성, 경제적 파급효과, 실행 준비 상태까지 평가하는 '총체적 비즈니스 케이스 평가'다. 과학적 탁월성만으로는 결코 통과할 수 없다. 예타 제도의 목적 자체가 재정 낭비를 막고 공공 투자의 타당성을 검증하는 데 있으며 27, 평가 기준 또한 기술, 정책, 경제 등 다각도로 구성되어 AHP를 통해 종합적으로 판단된다.27 실제로 사업 기획의 미비, 부처 간 협의 부족, 기존 사업과의 차별성 입증 실패 등이 주요 탈락 사유로 꼽힌다.28 따라서 연구 기관은 대형 신규 사업을 기획할 때, 최고 수준의 연구자뿐만 아니라 정책 전문가, 경제 분석가, 프로젝트 관리 전문가가 모두 포함된 전담 '예타 TF'를 구성해야 한다. 사업 기획은 공식 제출 수개월, 혹은 수년 전부터 시작되어야 하며, 모든 평가 항목에 걸쳐 증거에 기반한 견고한 논리를 구축하는 데 총력을 기울여야 한다.

제 4부: 연구기관의 미래를 위한 실행 가능한 청사진

지금까지의 분석을 종합하여, 연구 기관이 실질적으로 실행할 수 있는 구체적인 전략 계획을 제시한다. 이 청사진은 기관의 리더십이 변화를 주도하고 국가 혁신 생태계에서 선도적 위치를 확보할 수 있도록 명확한 비전과 구조화된 실행 경로를 제공한다.

4.1. 임무 중심 R&D 비전 정의

기관의 새로운 비전은 단순히 포괄적인 구호가 아니라, 국가적 맥락에 부합하는 구체적이고 측정 가능한 임무를 담아야 한다. 예를 들어, "세계적 수준의 연구 기관"이라는 막연한 비전 대신, "2030년까지 차세대 데이터센터의 기술 주권 확보를 위한 AI-반도체 통합 연구의 국가 허브가 된다"와 같이 명확한 목표를 제시해야 한다. 이 비전은 '제1차 국가전략기술 육성 기본계획'의 목표와 직접적으로 연결되어야 하며, '기술 주권', '초격차'와 같은 핵심 키워드를 활용하고 12대 전략기술 중 특정 분야를 명시적으로 타겟팅해야 한다.2

4.2. 기관의 2030 기술 로드맵 (예시: AI-반도체 통합)

3부에서 제시한 방법론을 2부의 기술 기회에 적용하여, 다음과 같은 구체적인 기술 로드맵을 수립할 수 있다.

• 시장 동인 (최상위 계층): 에너지 효율적인 AI 데이터센터 수요, 주권 AI 인프라 구축 필요성
• 제품/역량 (2번째 계층):
  • 2026년: HBM4 테스트베드 서비스 개시
  • 2028년: CXL 기반 메모리 풀링 솔루션 개발
  • 2030년: 칩렛 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 모듈 상용화
• 기술 (3번째 계층):
  • 2025년: 3D 적층 열 해석 기술 확보
  • 2027년: UCIe 표준 호환 인터커넥트 IP 개발
  • 2029년: 저전력 뉴로모픽 소자 기술 확보
• 자원 (최하위 계층): 인재 확보(패키징 전문가), 시설 투자(클린룸 업그레이드), 핵심 파트너십(파운드리, 팹리스)

이 시각화된 로드맵은 향후 10년간 모든 R&D 활동을 설정된 비전 아래 정렬시키는 명확한 실행 계획을 제공한다.

4.3. 신규 R&D 이니셔티브 포트폴리오

리스크-보상 매트릭스를 활용하여 균형 잡힌 포트폴리오를 구성하는 구체적인 신규 과제들을 다음과 같이 제안한다.

• 진주 (Pearl): "HBM4/CXL 표준 성능 및 신뢰성 평가 플랫폼 개발"
  • 근거: 높은 기술적 성공 가능성, 국가 반도체 생태계에 대한 높은 전략적 가치.
• 굴 (Oyster): "초저전력 AI 가속기를 위한 극저온 컴퓨팅 연구"
  • 근거: 낮은 기술적 성공 확률, 그러나 성공 시 AI 하드웨어의 패러다임을 바꿀 수 있는 막대한 파급 효과.
• 빵과 버터 (Bread & Butter): "현세대 첨단 패키징 대상 고도 불량 분석 서비스"
  • 근거: 높은 성공 확률, 안정적인 수입원 확보 및 산업계와의 지속적인 연계 강화.

각 제안은 내부 검토 및 예타 제안서로 발전시킬 수 있도록 한 페이지 요약서 형태로 준비되어야 한다.

4.4. 지속가능한 혁신 생태계 조성

마지막으로, 전략 실행을 위한 핵심 동력인 사람, 파트너십, 프로세스를 강화해야 한다.

• 인재 전략: 정부의 대학원생 및 박사후연구원 지원 프로그램을 적극 활용하고 7, 산업통상자원부가 장려하는 바와 같이 대학과 연계한 특성화 대학원 프로그램을 신설하여 전략 분야의 핵심 인재를 선제적으로 유치·양성해야 한다.10
• 협력 전략: M-ERA.Net 3와 같은 글로벌 R&D 프로그램에 적극적으로 참여하고 12, 상용화를 위해 국내 산업계 리더와 깊이 있는 파트너십을 구축하며, 스타트업 및 대학과의 개방형 혁신을 촉진하는 등 구조화된 협력 체계를 마련해야 한다.7
• 사업화 및 기술이전: 기술이전 전담조직(TLO)의 전문성을 강화하고, 딥테크 스타트업 육성이라는 국가 목표에 맞춰 연구원 창업 및 스핀오프를 지원하는 전용 프로그램을 신설해야 한다.9 연구자의 기술이전 및 창업 참여에 대한 인센티브 확대도 필수적이다.9

궁극적으로, 훌륭한 전략은 이를 뒷받침할 수 있는 조직 문화와 생태계 없이는 성공할 수 없다. 국가 R&D 계획들이 공통적으로 인재, 산학연 협력, 사업화 등 생태계 전반의 중요성을 강조하는 이유가 여기에 있다.7 복잡한 임무 중심 전략을 수행하기 위해서는 과거의 분절된 조직 구조에서 벗어나, 보다 협력적이고 외부 지향적인 조직으로 거듭나야 한다. 따라서 전략 계획은 단순히 R&D 프로젝트 목록에 그쳐서는 안 되며, 조직 변화를 위한 계획을 포함해야 한다. 리더십은 협력과 사업화 성과를 보상하는 새로운 평가지표를 도입하고, 학제간 융합 연구를 위한 물리적·제도적 공간을 마련하며, 외부 파트너십 구축을 적극적으로 장려하는 등 조직 문화의 변화를 주도해야 한다. 이 청사진은 단순히 기술의 지도가 아니라, 그 지도를 성공적으로 탐색할 수 있는 유능한 조직을 만드는 설계도이기도 하다.