2023년도 데이터사이언스융합인재양성 사업 신규과제 사전공고 안내문

2023년도 데이터사이언스융합인재양성 사업 신규과제에 대한 사전공고를 통하여, 관련 전문가의 다양한 의견을 수렴하여 반영하고자 하오니 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁드립니다.

2023. 01. 27.

<주무부처>	과학기술정보통신부 융합기술과
<전문기관>	한국연구재단 정보·융합기술단

1. 신규 과제 및 사업 규모 (세부내용 붙임 참고)

ㅇ 지원기간 : ’23.04.01~’29.12.31 (2단계, 4년+3년)

ㅇ 지원규모 : 50억원/년 내외

ㅇ 과제제안요구서(RFP)(안) 1건

RFP번호	과제명
-	데이터사이언스융합인재양성

2. 의견 접수

ㅇ 신규과제 의견수렴 : 2023.01.27.(금) ~ 2023.01.30.(월) 18:00

ㅇ 접수 방법 : 기획마루(plan.nrf.re.kr)를 통한 해당의견 접수

3. 향후 일정

ㅇ ’23. 01월 하순(예정) : 2023년도 데이터사이언스융합인재양성 신규과제 공고

4. 문의처

ㅇ 한국연구재단 정보·융합기술단 윤여은(yye2892@nrf.re.kr, 042-869-7733)

붙임		과제제안요구서

RFP번호

2023-데이터사이언스융합인재양성-01

공모유형

분야공모형

사업명

창의적인재육성 – 과학기술혁신인재양성 - 데이터사이언스융합인재양성

RFP명

데이터사이언스 융합인재 양성

PM분야

융합기술

보안과제

여부

일반

1. 추진배경

ㅇ ‘데이터’는 AI, IoT, 자율주행 등 新기술·산업의 필수 기반 요소이자 사회현상을 파악하는 중요한 수단으로 활용 가능성이 무궁무진함

- ‘데이터는 21세기의 원유’*로서 원유를 정제하여 휘발유, 등유 등 필요 용도에 따라 활용하듯이, 데이터의 가공·접목·활용을 통해 사회문제 해결과 다양한 산업분야 창출에 수단으로 기능 가능

* 2017년 경제 전문지 ‘더 이코노미스트(The Economist)’

ㅇ ‘데이터사이언스’*는 다양한 분야를 아우르는 융합적 연구이자 시장에서 폭넓은 활용성을 가지고 있어 데이터를 다루는 기술과 데이터가 가진 의미를 잘 이해하는 융합인재 양성이 필수적

*  다양한 데이터로부터 유의미한 지식정보 추출을 위해 필요한 과학적 방법론(알고리즘·프로세스 등)을 연구·교육하는 융합분야 ⇨ 데이터 비즈니스의 기반요소

- 수학, 통계학, 컴퓨터 과학 등을 아우르는 다학제 간 연구임과 동시에 통찰력 있는 결과물의 산출·분석·활용까지 가능한 인재 수요 증가

※ 데이터산업진흥원의 조사에 따르면 향후 5년 내 전 산업의 데이터직무 필요 인력은 총 18,060명이지만, 인력 부족률은 평균 10.7%로 수요를 충족시키지 못하는 상황

ㅇ 다양한 데이터를 필요에 맞게 적절한 방식으로 ‘가공’할 융합인재는 데이터사이언스+ 적용분야*에 대한 전문적 지식이 필수

* 데이터사이언스의 핵심 원칙(core principle) + 적용분야의 지식(domain knowledge)

⇨ 4차산업혁명기술확산 및 기존산업과 공공분야의 디지털 전환(Digital Transformation) 가속화에 따라  적용 분야에 대한 이해도를 보유해야 데이터를 필요에 맞게 추출·가공·분석 가능

2. 연구개발목표 요구사항

□ 최종 목표 : 데이터사이언스 핵심지식1)을 다양한 활용분야2)에 접목하는 융합인재 양성(컨소시엄형 1개 과제 선정·지원)

- 데이터사이언스 핵심교육과 융합분야 적용에 적합한 커리큘럼을 개발·운영하여 석·박사급 고급 인력 배출

1) 핵심지식 : 데이터사이언스 분야 이론 및 데이터를 수집‧가공‧분석‧활용할 수 있는 컴퓨팅 기술

2) 활용분야 예시: 에너지, 환경, 의료바이오, 금융, 경영, 물류, 윤리적 AI, 추천 알고리즘 감사(audit), 개인정보 보호, 지자체·공공기관 데이터센터, 인문사회 등

※ 데이터사이언스에 대한 폭넓은 지식 (-) + 특정 적용분야의 깊은 전문성(I) ⇨ ‘T자형 인재’

□ 세부 계획 및 목표에 대한 요구사항

ㅇ 데이터사이언스 관련 교육과정 개설 및 석·박사 과정 운영 계획 제시

- 다양한 학사전공 분야에서 학생을 모집(인문사회계열 등 데이터사이언스
비관련 학사전공자의 참여를 통해 융합 인재 양성)하여 데이터사이언스 융합인재로 거듭날 수 있는 핵심 및 융합 교과과정 개발·운영

- 데이터사이언스 교육 및 연구에 특화된 환경 조성 방안 마련

(예시:다양한 학제 간 융합방안, 학·석사 연계 프로그램, 학위 공동지도 프로그램 등)

※ 프로그램 형태는 대학별 여건과 특성에 따라 전문/일반대학원, 전공과정, 융합학과, 협동과정 등  대학 자율로 제안

- 연구계획서 제안 시 연차별 석·박사 배출인원 계획 명시

ㅇ 데이터사이언스 융합인재 양성에 적합한 교육·연구 과정 개발 계획 제시

- 융합인재 양성에 효과적인 교수법을 적용한 교육과정 개발 및 확산

※ PBL(Project Based Learning, 문제기반학습, 프로젝트기반학습), 캡스톤, 플립드러닝 등 다양한 교수법을 활용하여 데이터 사이언스 융합인재 양성에 적합한 교육과정을 개발

- 온라인 공개 강의 개발 및 운영, 교육용 데이터 구축 및 공개

- 강의·프로젝트 등에 연구소·기업·지역사회 등 참여 권장

※ 예시 : 강사 등 소속 전문가 활용, PBL 주제 제시 및 프로젝트 공동 추진, 시설‧장비 지원 등

- 해외 유수대학 및 글로벌 기업·연구소 등과의 국제협력 프로그램 수립 및 운영 권장

ㅇ 학내 데이터사이언스 교육 및 연구 확산 주도 계획 제시

- 데이터사이언스의 핵심지식이 타 전공분야에서 접목·활용될 수 있도록 노력

- 교육‧진로상담, 학습그룹, 창업 멘토 등 학생지원프로그램 운영 권장

ㅇ 데이터사이언스 분야 교육·연구의 허브 역할(주관대학) 계획 제시

- 클라우드 컴퓨팅 환경의 교육용 인프라·데이터 및 활용·확산 체계 구축

※  데이터사이언스 교육·연구 확산을 위해 주관대학, 참여대학 등을 포함하여 단계적으로 타 기관에서도 컨소시움이 구축하는 인프라 및 교육용 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 체계

- 주관대학이 개발한 교육 컨텐츠와 운영 노하우가 참여대학 등에 지속적으로 전수되어 인재배출, 교육 및 연구 확산에 기여할 수 있는 체계 구축

- (성과 확산) 데이터사이언스 산학연 협의체 구성 및 운영 등을 통해 관련 분야 전문가들의 지속적인 소통의 장 마련, 컨소시엄 참여대학의 지역산업에의 기여 제고 및 성과확산 관련 리더쉽 역량제시

3. 성과목표 요구사항

구분	성과 목표
인재 배출	◾ 매년 이수요건을 충족한 석ㆍ박사 졸업생 배출 인원 수 - 신입생 기준 1차년도 50명, 2차년도 이후 100명 이상 정원 확보
인재 활용·확산	◾ 졸업자의 관련 기업 취업, 관련 분야 창업 및 유관 분야 진학 실적
교육 프로그램	◾ 데이터사이언스 전주기 교육 커리큘럼 개발·운영 성과 ◾ 표준적인 데이터사이언스 교육 교재 및 강의 콘텐츠의 개발 및 확산 ※ 데이터사이언스 온라인 공개강의 개발·운영 성과 및 교육용 데이터 구축 및 공개 필수
수혜자 만족도	◾ 교육대상자들의 교육 컨텐츠 및 커리큘럼 만족도
연구성과	◾ 논문 등
협업형 문제해결	◾ 인턴 등 석ㆍ박사 학생들의 산학연 현실문제 해결 참여성과 ◾ 연구소‧기업·지역사회와의 융합교육 연계성과 ※ 비수도권 대학 및 지역의 균형 발전을 위한 협력 성과
교육·연구 확산	◾ 타 전공 분야 학생들에 대한 데이터사이언스 핵심 지식 학습 지원 ◾ 데이터사이언스와 다양한 전공분야와의 융합연구 협력 성과 ◾ 글로벌 연구소 및 대학과의 공동 연구 성과 ※ 주관대학과 참여대학 간의 교육 및 연구 협력 성과
협의체 구성	◾ 데이터사이언스 산학연 협의체 구성 및 운영을 통한 성과 확산

4. 특기사항

ㅇ 데이터사이언스, 인공지능 관련 타 인력양성사업* 참여자(학생 및 교원), 취업연계 장학금 수혜자, 외국인 학생은 참여 제한

* 산업전문인력AI역량강화, 인공지능융합선도프로젝트, 인공지능대학원지원(AI대학원) 등

ㅇ 컨소시엄형 구성 시 자율구성을 원칙으로 하되 지방균형 발전을 위하여 주관대학 및 참여대학은 비수도권(서울, 인천, 경기도 외 지방) 대학으로 제한

※ 5대 과학기술특성화대학(KAIST, GIST, DGIST, UNIST, POSTECH)은 수도권 대학으로 구분

- 연구계획서 제안 시 주관대학과 참여대학 간 교수진 구성, 인재 배출 계획, 연구비 집행 비율 등이 편중되지 않도록 균형 있게 제시(각 참여대학에 연간 정부출연금 비중의 15% 이상 편성)

ㅇ 전체 연구비 중 석‧박사생 인건비 50%내외 집행, 교육과정 개발‧운영, 외부강사 활용비, 실습‧연구기자재 구입비 등으로 집행, 석·박사생 인건비계상률(참여율) 연간 50%이상 권장

ㅇ 과제 시작 4년 후 단계평가 시행하여 과제 계속 여부 결정

5. 연구개발기간 및 연구개발비

ㅇ총 1개 과제 선정(컨소시엄형)

과제구분	구분	주요내용
컨소시엄형	선정사업 수	1개 컨소시엄
	수행 연구기간	최대 7년(4+3년), 1년차는 9개월
	정부출연금 규모	연간 50억원 내외, 1년차는 37.5억원

※ 예산 당국 상황 등에 따라 연구비 및 연구기간은 조정될 수 있음