텍스트 회귀분석을 이용한 수소에너지 R&D 프로젝트 연구비 예측

• 영문명: Text Regression-Based Prediction of Research Funding for Hydrogen Energy R&D Projects
• 발행기관: 한국산업경영학회
• 저자명: 조재혁(Jaehyeok Jo) 김성수(Sungsu Kim)
• 간행물 정보: 『경영연구』第40卷 第4號, 31~53쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.11.30

국문 초록

기후변화 대응을 위한 온실가스 배출 저감 목표 달성을 위해 전 세계적으로 친환경 에너지원 도입이 가속화되고 있으며, 그 중 수소는 높은 에너지 밀도와 탄소 중립적 특성으로 인해 화석연료의 유력한 대안으로 부각되고 있다. 이에 따라 주요 선진국들은 수소 관련 연구개발에 대규모 재정을 투입하고 포괄적인 정책 지원을 제공하고 있으며, 한국 역시 수소연료전지차 및 연료전지 기술을 중심으로 전략적 연구개발을 추진하고 있다. 본 연구는 국가과학기술정보서비스(NTIS)에서 제공하는 3,540건의 수소 연구개발 과제 기술문서를 대상으로 텍스트 회귀분석을 적용하여 정부투자 연구비와 총 연구비를 예측하는 모델을 개발하였다. 분석 결과, 라쏘 회귀모형이 최적의 예측 성능을 나타냈으며, '기술', '실증', '수소충전소' 등의 키워드가 핵심 예측 변수로 식별되었다. 본 연구는 텍스트 회귀분석 방법론을 수소 연구개발 분야에 적용함으로써 학술적 방법론 다양성을 확장하는 동시에, 예산 예측 기반의 정책 수립을 위한 실무적 함의를 제공한다.

영문 초록

In response to the imperative of mitigating greenhouse gas emissions to address climate change, the global adoption of renewable energy sources has been significantly accelerated, with hydrogen emerging as a promising alternative to fossil fuels due to its high energy density and carbon-neutral characteristics. Consequently, major industrialized nations are committing substantial financial resources to hydrogen-related research and development while implementing comprehensive policy support frameworks. South Korea has similarly prioritized strategic research and development initiatives, particularly focusing on hydrogen fuel cell vehicles and fuel cell technologies. This study develops a predictive model for government research investment and total research funding by applying text regression analysis to 3,540 hydrogen R&D project technical documents obtained from the National Science and Technology Information Service (NTIS). The empirical analysis demonstrates that the Lasso regression model achieves optimal predictive performance, with keywords including “technology,” “demonstration,” and “hydrogen charging station” identified as critical predictive variables. This research contributes to methodological diversity in academic literature by applying text regression analysis to the hydrogen R&D domain, while simultaneously providing practical implications for evidence-based policy formulation through budget prediction capabilities.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 설계

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 결 론

참고문헌

키워드

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