2014 하계 기술경영경제학회, 6월 27일, 제주

Technology Forecasting based on System Uncertainty

권기석 (한밭대) 서일원 (표준연)

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Contents

II 서 론

IIII 기술진화와 예측

IIIIII 기술예측의 연구방법론

IVIV 분석 및 결과

VV 결 론

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I . 서 론

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1. 서론

v 정보화 및 글로벌화 등 오늘날 우리나라는 급격하게 지식기반의 사회로 변화함.

v 국가나 기업에서는 경쟁력 향상을 위해 기술정보나 특허 등의 무형 자산을 적극적으로 활용

v 지식기반사회에서 정보(information)와 지식(knowledge)은 국가와 기업, 개인의 경쟁력 확보를 위한

핵심수단이자 경제적 가치창출을 위한 원천으로 이를 보다 효율적으로 활용하기 위해 노력

Ⅰ. 서론

패러다임의 전환

기술의 발전

v 오늘날 급격한 환경변화와 기술변화 (Technological change) 속도는 과거에는 상상할 수 없을 정도로

빠르고 강력하게 그 영향력을 넓히고 있음.

v 이러한 기술의 급속한 변화(기술수명의 단축)와 수요시장(Market) 내의 경쟁이 심화됨에 따라

기술경쟁에서 지는 국가와 기업들은 성장은 물론 생존까지도 위협받고 있음.

기술마케팅

v 급속한 기술변화와 시장경제하에서 경쟁력 확보 및 기술의 잠재적 가치 실현을 위한 기술마케팅 활동은

대단히 중요함.

v 단순히 기술(공급자)과 시장(수요자)의 연결뿐만 아니라 동일한 기술이라도 사업을 수행할 주체

(수요기업)에 따라 각각의 비즈니스 모델이 도출될 수 있음.

v 하지만,이러한중요성에도불구하고 기술예측이나 수요기업 발굴을 위한 연구는 현재, 매우 부족한 실정임.

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II . 기술진화와 예측

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2-1. 유망기술 예측을 위한 전통적 방법론

Ⅱ. 기술진화와 예측

미래예측 방법론의 분류(접근 및 기법의 특성)

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2-2. 테크마이닝(TM)

Ⅱ. 기술진화와 예측

테크마이닝(TM) 개념 및 과정

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2-2. 테크마이닝

Ⅱ. 기술진화와 예측

테크마이닝 기법

v 첫째, 정보 추출(Information Extraction)• 일반적인 텍스트 문서에서 사용자가 원하는 정보를 추출하는 작업• 원하는 정보는 문장의 형식이나 사용자가 이전에 미리 정의한 질의 포맷에 맞추어서 추출될 수 있음.• 이런 정보 추출은 컴퓨터를 이용한 자연 언어 처리의 제한된 형태라고 할 수 있음. • 자연언어 처리가 인간이 사용하는 언어 자체를 입력으로 받아 전체를 이해하려는 시도라면, 정보 추출은

사용자가 원하는 의미 있는 정보에만 관심을 가짐.

v 둘째, 텍스트 분류(Text Classification)와 텍스트 클러스터링(Text Clustering)• 텍스트의 내용에 따라 구조화하는 전통적인 텍스트 마이닝 기법• 텍스트 분류는 주어진 키워드에 따라 해당 카테고리로 분류될지 안 될지를 결정하게 되며,

텍스트 클러스터링은 텍스트를 분석하여 동일한 내용을 묶는 기법임.

v 셋째, 토픽 트랙킹(Topic Tracking)• 사용자 프로필을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 텍스트가 어떤 것일지 예측하는 시스템• 사용자의 프로필은 사용자가 직접 키워드 단어 또는 카테고리를 직접 지정하거나 사용자가 지금까지 읽어온

텍스트의 내역에 기반을 두어서 생성할 수 있음. • 시스템은 사용자의 프로필에 따라 사용자가 관심 가질 것으로 예상되는 텍스트들만을 추출하여 사용자에게

정보를 제공해 줄 수 있음.

v 넷째, Concept Linkage• 각각의 텍스트들에서 공유되고 있는 의미를 발견하여 사용자에게 제공하는 것• 지금까지의 검색엔진은 단순히 공통된 키워드를 기반으로 하여 관련된 문서를 사용자에게 제공하였다면,

Concept Linkage 시스템은 이보다 더 진보된 시스템을 구축하려는 시도임.• 텍스트 마이닝 알고리즘이 텍스트X 와 텍스트Y가 관련되고 텍스트 Y와 텍스트Z 관련 되었다는 것을 분석을

통해 밝혀내었을 때 시스템은 텍스트 X와 텍스트Z가 의미적으로 관련됨을 추측.

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2-3. 기술공진화의 트리플 헬릭스(Triple Helix)

Ⅱ. 기술진화와 예측

트리플 헬릭스 모형도

v 삼중나선 모델의 원리

- 대학, 정부, 기업이라는 세 주체가 서로 시간 축을 따라서

꼬이면서, 마치 DNA의 이중나선의 형태와 같이 진화.

- 진화과정에서 나선과 나선 사이에 접점이 발생하고, 접점에서

새로운 역할, 조직이 생겨나고 혁신적인 지식 생산이 이루어짐.

v 삼중나선의 주요 측면

1. 제도적으로 (institutionally) 정의되는 삼중나선

- 대학, 정부, 산업계가 명확한 경계를 가지고 있으며, 이들

사이의 상호작용은 기술이전 기관과 같은 매개기관에 의하여

이루어 짐.

2. 시장의 작동과 균형점으로의 이동을 방해하는 기술혁신,

통제가 접점에서 구성되는 의사소통 체계

- 상이한 기능들의 접점은 특허의 법제화나 지속적 기술이전

등에서와 같이 잠재적인 새로운 의사소통 체계를 만들어

내는 영역에서 작동함.

3. 세 개의 주체들이 전통적인 역할을 수행하면서 나타나는 역할

교환현상

- 대학이 회사를 설립하거나, 지역 혁신기구로서 유사정부역할

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2-3. 기술공진화의 트리플 헬릭스(Triple Helix)

Ⅱ. 기술진화와 예측

트리플 헬릭스 모형도

v 생산과 지식의 활용 변화과정

1. 전략적 제휴를 통한 기업 간의 협력이나 대학의 경제

발전에의 참여 등 각 나선 내부의 변형

2. 한 나선의 제도적 영역이 다른 나선의 영역에 변화를

일으키는 것.

* 예를 들면, 지적재산권 소유에 관련된 법 개정이 개인이나 정부로부터

대학으로의 소유권이전에 영향을 미치는 경우

3. 세 개의 나선에 삼자 간 연계와 네트워크를 통해

접점을 제도화 하거나, 조직 창의성과 지역적 적합성을

높이는 것* 예를 들면, 산·학·관이 모두 참여하는 실리콘밸리와 같은 조인트 벤처를

설립하여 하나의 프로젝트를 수행하는 것

4. 조직간 네트워크의 원래의 영역과 사회에 대한 순환

효과로서, 강화된 정부정책에서 기인한 대학 내부의

변화가 과학 자체에 영향을 미치는 것

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2-4. 계량정보분석

계량정보 분석의 각 범주간 관계

Ⅱ. 기술진화와 예측

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III . 기술예측의 연구방법론

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3-1. 기술예측 모델

Ⅲ. 기술예측의 연구방법론

기술과 기술수요의 공진화 모델(Co-evolution)

v 기술과 기술수요가 서로 영향을 주고 받으면서 일정한 방향으로 진화해 간다는 관점

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3-2. 기술의 조작적 정의

Ⅲ. 기술예측의 연구방법론

v 기술의 진화방향의 측정하기 위해서는 먼저 기술에 대한

조작적 정의가 필요함.

v 기술 : “어떤 인공물(artifacts)과 관련된 지식의 체계”

• 이러한 지식의 체계는 다양한 지식의 결합으로 이러한

지식은 단어에 의해 표상됨.

• 인공물과 관련된 단어의 결합체로 기술을 정의

• 구체적으로는 특허나 논문의 기술을 설명하는 주제어나

추출된 단어(mined words)들의 집합으로 특허와

논문에 나타난 단어들의 시멘틱 네트워크임.

v 이때, 기술과 관련된 단어들의 집합을 어느 수준(levels)으로

어떻게 정의할 것인가가 문제가 될 수 있음.

즉, 냉장고 기술은 냉각기술, 전기기술 등의 세부기술로

구성되며, 냉각기술은 냉매보관 기술 등으로 세분화될 수

있음.

v 따라서, 적절한 수준으로 그룹화하는 작업이 필요하며, 이

연구에서는 단어를 미리 추출하여 범주화 하는 bottom-up

또는 귀납적 접근을 취함.

정의

** 출처 : 권기석 외, 2013

<한의학 논문 서지자료에서의 주제어 추출>

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3-3. 기술수요의 정의-시멘틱 관점

Ⅲ. 기술예측의 연구방법론

v 기술을 사회에 유용한 인공물라고 본다면 기술수요는 어떤

인공물의 문제해결에 대한 요구라고 정의함.

v 이러한 문제해결에 대한 요구는 다양하게 표현될 수 있음.

(예를 들면, 환경 호르몬에 대한 논의에 있어서 “환경 호르몬의

저감”, “환경 호르몬의 대체물질” 등의 단어는 기술수요를 표현)

v 이러한 기술수요는 다양한 텍스트에서 추출될 수 있으며,

문서, 웹사이트 등의 텍스트에서 추출된 문장에서 단어와

주제어 등에 대한 시멘틱 네트워크 분석을 통해 기술수요에

대한 내용과 구조를 동시에 파악할 수 있음.

v 기술 정의의 경우와 마찬가지로 기술수요의 범위를 어떤

수준(levels)에서 묶어줄 것인가가 중요함.

정의

<대체의학에 대한 기술수요를 파악하기 위한 단어 추출>

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3-4. 관계 T값-시너지 효과

Ⅲ. 기술예측의 연구방법론

T값

v 기술간, 기술과 기술수요간 상호관계를 파악하기 위한 방법론

Ø 먼저, 2차원에서 상호정보(즉, 정보전달 값T)는 섀넌의 공식으로부터 도출되며, T값은 다음과 같이 두 확률분포가 결합될 경우의 불확실성 차이로 정의됨.

v 이러한 T값이 작아지게 되면 n개의 주체로 이루어진 시스템의 엔트로피 증가, 커지면 엔트로피 감소를

의미함. 즉, 시스템 안에서 주체들간에 시너지가 증가하는지 감소하는지를 측정.

v 기술군의 세부기술 사이의 관계를 파악해서 기술의 진화가 긍정적인 방향으로 나아갈 지를 측정

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IV. 분석 및 결과

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4-1. 데이터 및 분석방법

Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술

기술예측을 위한 표준(연) 특허기술

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4-1. 데이터 및 분석방법

소스기술의 특허명세서

Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술

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4-1. 데이터 및 분석방법

Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술

레이저 두께측정기술 빈도수 박막 두께측정기술 빈도수 디스플레이 유리두께측정기술 빈도수

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4-2. 시너지 측정

Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술

세 기술간 공통출현 주제어 수

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4-2. 시너지 측정

Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술

기술별 주제어 수와 기술간 공통출현 주제어 수

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4-2. 시너지 측정

Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술

T값 계산과정 및 결과

v 표준(연)레이저두께 측정기술은 디스플레이 기술과 결합하는 것이 시너지를 높일 수 있는 것으로 결론

v 하지만, 이 결과는 매우 제한된 조건에서 판단한 것임• 즉, 세 기술사이의 관계는 10개의 표준(연)이 보유한 특허를 가지고 도출된 것으로 더욱 더 특허 풀을 크게 할

필요성이 있음• 특허는 현재시점까지의 정보를 주는 것이므로 향후에도 이러한 차이가 지속될 것인지는 보다 긴 시계열 상의

특허정보를 활용해야 함.

Ts1 : 레이저두께 측정기술(소스 기술)과 박막두께 측정기술(타겟1 기술)사이의 불확실성도

Ts2 : 레이저두께 측정기술(소스 기술)과 유리두께 측정기술(타겟2 기술)사이의 불확실성도

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4-2. 시너지 측정

Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술

세 주체간 불확실성도 T값 측정

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V. 결 론

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5. 결론

개념적 정의

v 기술마케팅에 대한 개념적 논의를 통해 기술과 시장과의 다양한 상호작용 채널을 파악함.

v 더불어, 기술의 혁신에 있어서 공급자와 수요자 뿐 만 아니라 아이디어, 개발, 생산 등 기술개발의

전 과정에 복잡하게 연결됨을 확인.

v 따라서, 기술의 진화경로(evolutionary path)에 다른 기술과 시장의 수요가 밀접하게 관련 있음.

Ⅴ. 결론 – 시사점 및 향후 연구

v 기술의 진화를 예측하기 위한 이론 검토

(기술의 분류 방법, 기술예측의 기법, 기술의 시스템, 기술 공진화의 트리플헬릭스 등)

v 기술수요에 대한 조작적 정의

• 특허나 논문의 주제어, 웹사이트의 단어에 대한 빅데이터 분석을 통해 가능

• 빅데이타 분석에 있어서 기술의 주제어나 기술수요의 단어 사이의 관계를 분석하는 것이 핵심임.

• 단순한 공동출현이나 시너지 효과를 측정하는 T값이대안이될 수 있는데, T값은 기술의 세부요소를

시스템이라고 보았을 때, 기술시스템이 바람직한 방향으로 진화할 것인지를 예측할 수 있게 해줌.

v 기존, 전문가의 기술적 지식이나 시장 동향에 대한 직관적 판단을 통해서 예측하던 것을 계량적 방법론

으로도 예측 가능케 한다는 점에서 학술적, 실용적으로 큰 의의가 있음.

v 또한, 기술시스템이나 기술패러다임에 대한 계량적 모델링의 경험적 기반 확보.

기술진화 방향 예측

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5. 결론

표준(연) 두께측정 기술

v 두께 측정기술-표준(연) 보유기술

• 어떠한 요소기술을 서로 결합하는 것이 좋을지에 대한 의사결정에 계량적 정보 제공

• 레이저 두께측정기술의 경우, 현재시점에서 디스플레이 유리두께 측정기술과 결합하는 것이 기술적

시너지를 창출할 것으로 판단

Ⅴ. 결론 – 시사점 및 향후 연구

v 향후 연구에서는 이러한 방법론을 기반으로 표준(연)이 보유하고 있는 다양한 기술분야에 적용ㆍ검증할

뿐 만 아니라 시계열 상에서 T값을 계산함으로써, 진화의 방향성을 보다 구조적으로 탐색

v 시장의 정보를 키워드화하여 T값을 계산하여 기술공급과 수요간 시너지를 탐색

v 풍부한 기술, 기술수요 관련 데이터 수집 및 분석 전문가와 분야별 기술전문가와의 심도 있는 협업 필요

v 이를 위한 지속적인 연구 사례의 축적은 물론, 연구모델 구축을 위한 정책적 지원이 요구

향후 연구

감사합니다.

유망기술의 수요파악 및 기술진화 방향예측 모형