NTIS 데이터를 활용한 복지기술 연구 동향 분석에 관한 연구 = Analyzing Welfare Technology Research Trends Based on NTIS Data

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 복지기술의 정의와 분류 범위를 국가과학기술표준분류체계와 선행연구에 기반하여 정립하고, NTIS 데이터를 활용하여 복지기술 R&D의 현황과 연구 동향을 분석하는 것이다. 분석 대상은 사회복지서비스와 보건의료서비스 양측에 모두 적용되는 연구개발 과제로 설정하였다. 2016년부터 2023년까지 복지기술 관련 연구비의 연도별 추이를 분석하고, 주요 연구 주제어를 중심으로 네트워크 분석과 CONCOR 군집 분석을 수행하여 의미 구조와 기술적 응집성을 도출하였다. 그 결과, 복지기술 R&D는 투자 규모가 지속적으로 증가하고 있으며, 연구 동향은 ①AI 기반 정밀 디지털 헬스케어, ②사회적 건강관리 및 고령사회 대응, ③신경·뇌 기반 바이오 및 진단기술, ④스마트 재활 및 의료로봇 기술 등 네 개의 주요 기술군으로 분류되었다. 본 연구는 복지기술이 개인 중심의 진단 및 재활에 편중된 경향이 있음을 지적하고, 향후에는 지역사회 기반의 통합 서비스 체계와 접근성, 형평성, 포용성과 같은 사회적 가치를 반영한 R&D 전환이 필요함을 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to define the concept and classification scope of welfare technology based on the National Standard Classification System for Science and Technology and prior research, and to analyze the current status and research trends of welfare technology R&D using NTIS data. The analysis targeted R&D projects applicable to both social welfare and healthcare services. Annual trends in R&D expenditures from 2016 to 2023 were reviewed, and network and CONCOR analyses were applied to major research keywords to identify semantic structures and technological clusters. Results show a steady increase in welfare technology investment, reflecting growing policy interest. Research trends were grouped into four categories: (1) AI-based precision digital healthcare, (2) social health management and aging society response, (3) neuro- and brain-based bio and diagnostic technologies, and (4) smart rehabilitation and medical robotics. These clusters demonstrate interdisciplinary convergence across healthcare, engineering, and welfare fields, addressing user needs and practical applications. The study points to an overemphasis on individual-level diagnostic and rehabilitative technologies and suggests a shift toward community-based integrated services. It also stresses the importance of incorporating social values—accessibility, equity, and inclusion—into future R&D. Establishing classification systems, data-driven platforms, and user-centered approaches is key to sustainable welfare technology innovation.