기술은 사회를 개선하는 기초적인 요소로 미래에 직접적인 영향을 미친다. 모든 국가와 기업에서는 급격하게 변화하는 기술을 적극적으로 대응하기 위해서 미래에도 지속 가능한 기술을 예측하고 예측 결과에 따른 기술 연구 및 개발을 하려고 노력한다. 경쟁시장에서 살아남기 위해 규모가 작은 기업부터 해외에 지사가 있는 글로벌 대기업까지 미래를 대비하여 적극적으로 미래기술을 예측하고 준비하고 있다. 이렇게 미래의 지속 가능한 기술을 정확하게 예측하기 위해서 국가 차원에서의 기술 발전에 대한 장기 계획을 수립하고 이를 바탕으로 민간 기업에서는 ...
기술은 사회를 개선하는 기초적인 요소로 미래에 직접적인 영향을 미친다. 모든 국가와 기업에서는 급격하게 변화하는 기술을 적극적으로 대응하기 위해서 미래에도 지속 가능한 기술을 예측하고 예측 결과에 따른 기술 연구 및 개발을 하려고 노력한다. 경쟁시장에서 살아남기 위해 규모가 작은 기업부터 해외에 지사가 있는 글로벌 대기업까지 미래를 대비하여 적극적으로 미래기술을 예측하고 준비하고 있다. 이렇게 미래의 지속 가능한 기술을 정확하게 예측하기 위해서 국가 차원에서의 기술 발전에 대한 장기 계획을 수립하고 이를 바탕으로 민간 기업에서는 기술경영에 활용할 기초자료로 활용하고 있다. 특히, 기업의 규모가 클수록 지속 가능한 기술을 예측하기 위한 연구 및 개발(R&D)에 대한 투자를 활발하게 진행하고 있다. 미래에 지속 가능한 기술을 예측하는 기법들은 해당 기업이 속해있는 산업 분야와 달성하고자하는 목표 및 목적에 따라 다양한 방법들이 존재하고 있는데, 큰 범주에서 이를 정성적 방법과 정량적 방법으로 구분하고 있다. 또한, 기술의 발전으로 인해 사회의 다양한 곳에 다양한 형태로 자료가 축적되고 있으며, 이는 IT기술의 발달로 자료를 축적하는 속도(Velocity)와 양(Volume) 그리고 다양성(Variety)이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 우리 주변에 존재하는 방대한 자료들은 대부분이 문자, 그림, 음성, 영상 등의 비정형 데이터로 구성되어 있다. 특히, 인간이 정보를 표현하는 과정에서 가장 많이 활용하는 텍스트가 이러한 자료의 대부분을 구성하고 있다. 본 연구에서는 기술을 예측하는 기법들 중에서 정성적 방법인 델파이(Delphi) 기법과 시나리오(Scenario) 기법 그리고 정량적 방법인 기술로드맵(Tech Road Map) 기법과 특허 동향 분석(Patent Trend Analysis)에 대해 비교하였다. 최근 들어 정성적 분석 방법의 한계점을 개선하기 위한 정량적 방법을 이용한 연구에 집중하고 있기에 정량적 기술 동향 분석 중 특허 동향 분석의 장단점을 집중하였다. 다음으로 텍스트 마이닝의 목적에 따라 분류된 텍스트 분석 프로세스 바탕으로 일반적인 텍스트 분석 프레임워크로 도출하였다. 또한, 일반적인 텍스트 분석 프레임워크의 한계를 바탕으로 개선된 텍스트 기반의 기술 동향 모니터링 모형(Framework of text data analysis)을 제시하며, 유사 프로젝트에서 활용 가능한 산출물을 정리하였다. 마지막으로 기술 동향 모니터링을 위한 텍스트 마이닝을 적용한 실제 사례를 소개하고, 단계별로 설명하였다. 또한, 프로젝트의 진행과정 및 결과와 시스템 도입에 대한 기대 효과를 바탕으로 타 분야에서 텍스트 분석을 활용한 기술 동향 분석 프로젝트를 수행하는데 매우 유용한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
기술은 사회를 개선하는 기초적인 요소로 미래에 직접적인 영향을 미친다. 모든 국가와 기업에서는 급격하게 변화하는 기술을 적극적으로 대응하기 위해서 미래에도 지속 가능한 기술을 예측하고 예측 결과에 따른 기술 연구 및 개발을 하려고 노력한다. 경쟁시장에서 살아남기 위해 규모가 작은 기업부터 해외에 지사가 있는 글로벌 대기업까지 미래를 대비하여 적극적으로 미래기술을 예측하고 준비하고 있다. 이렇게 미래의 지속 가능한 기술을 정확하게 예측하기 위해서 국가 차원에서의 기술 발전에 대한 장기 계획을 수립하고 이를 바탕으로 민간 기업에서는 기술경영에 활용할 기초자료로 활용하고 있다. 특히, 기업의 규모가 클수록 지속 가능한 기술을 예측하기 위한 연구 및 개발(R&D)에 대한 투자를 활발하게 진행하고 있다. 미래에 지속 가능한 기술을 예측하는 기법들은 해당 기업이 속해있는 산업 분야와 달성하고자하는 목표 및 목적에 따라 다양한 방법들이 존재하고 있는데, 큰 범주에서 이를 정성적 방법과 정량적 방법으로 구분하고 있다. 또한, 기술의 발전으로 인해 사회의 다양한 곳에 다양한 형태로 자료가 축적되고 있으며, 이는 IT기술의 발달로 자료를 축적하는 속도(Velocity)와 양(Volume) 그리고 다양성(Variety)이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 우리 주변에 존재하는 방대한 자료들은 대부분이 문자, 그림, 음성, 영상 등의 비정형 데이터로 구성되어 있다. 특히, 인간이 정보를 표현하는 과정에서 가장 많이 활용하는 텍스트가 이러한 자료의 대부분을 구성하고 있다. 본 연구에서는 기술을 예측하는 기법들 중에서 정성적 방법인 델파이(Delphi) 기법과 시나리오(Scenario) 기법 그리고 정량적 방법인 기술로드맵(Tech Road Map) 기법과 특허 동향 분석(Patent Trend Analysis)에 대해 비교하였다. 최근 들어 정성적 분석 방법의 한계점을 개선하기 위한 정량적 방법을 이용한 연구에 집중하고 있기에 정량적 기술 동향 분석 중 특허 동향 분석의 장단점을 집중하였다. 다음으로 텍스트 마이닝의 목적에 따라 분류된 텍스트 분석 프로세스 바탕으로 일반적인 텍스트 분석 프레임워크로 도출하였다. 또한, 일반적인 텍스트 분석 프레임워크의 한계를 바탕으로 개선된 텍스트 기반의 기술 동향 모니터링 모형(Framework of text data analysis)을 제시하며, 유사 프로젝트에서 활용 가능한 산출물을 정리하였다. 마지막으로 기술 동향 모니터링을 위한 텍스트 마이닝을 적용한 실제 사례를 소개하고, 단계별로 설명하였다. 또한, 프로젝트의 진행과정 및 결과와 시스템 도입에 대한 기대 효과를 바탕으로 타 분야에서 텍스트 분석을 활용한 기술 동향 분석 프로젝트를 수행하는데 매우 유용한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
Technology is a fundamental factor in improving society and has a direct impact on the future. In all countries and enterprises, in order to actively respond to rapidly changing technologies, we try to predict sustainable technologies in the future and conduct research and development of technologie...
Technology is a fundamental factor in improving society and has a direct impact on the future. In all countries and enterprises, in order to actively respond to rapidly changing technologies, we try to predict sustainable technologies in the future and conduct research and development of technologies based on the predicted results. In order to survive in the competitive market, we are actively predicting and preparing future technologies for the future, from small-sized companies to global large companies with overseas branches. In order to accurately predict the future sustainable technology, a long-term plan for technological development at the national level is established and based on this, private companies will provide basic data to be used for technology management. In particular, the larger the company, the more actively investing and researching to predict sustainable technology. There are various methods for predicting sustainable technologies in the future depending on the industry sector to which the company belongs and the purpose to be achieved, which are divided into qualitative and quantitative methods. In addition, due to the development of technology, data is accumulated in various forms in various places in society, and the speed, volume, and variety that accumulate data are increasing exponentially due to the development of IT technology. Most of the vast data around us is composed of unstructured data such as text, pictures, audio, and video. In particular, most of the data is composed of text that humans use most in the process of expressing information. In this study, among the techniques for predicting the technology, the qualitative method, the Delphi method and the scenario method, and the quantitative method, the Technology Road Map method and the patent trend analysis, were compared. Recently, research using quantitative methods to improve the limitations of qualitative analysis methods is gradually increasing. In this regard, the strengths and weaknesses of patent trend analysis were concentrated among quantitative technology trend analysis. Next, it was drawn as a general text analysis framework based on the text analysis process classified according to the purpose of text analysis. In addition, based on the limitations of the general text analysis framework, an improved text-based framework of text data analysis is presented, and outputs that can be used in similar projects are summarized. Finally, an actual case of applying a text-based technology sensing model was introduced and explained step by step. In addition, based on the progress and results of the project and the expected effect on the introduction of the system, it can be used as a very useful basic data for carrying out a technology trend analysis project using text analysis in other fields.
Technology is a fundamental factor in improving society and has a direct impact on the future. In all countries and enterprises, in order to actively respond to rapidly changing technologies, we try to predict sustainable technologies in the future and conduct research and development of technologies based on the predicted results. In order to survive in the competitive market, we are actively predicting and preparing future technologies for the future, from small-sized companies to global large companies with overseas branches. In order to accurately predict the future sustainable technology, a long-term plan for technological development at the national level is established and based on this, private companies will provide basic data to be used for technology management. In particular, the larger the company, the more actively investing and researching to predict sustainable technology. There are various methods for predicting sustainable technologies in the future depending on the industry sector to which the company belongs and the purpose to be achieved, which are divided into qualitative and quantitative methods. In addition, due to the development of technology, data is accumulated in various forms in various places in society, and the speed, volume, and variety that accumulate data are increasing exponentially due to the development of IT technology. Most of the vast data around us is composed of unstructured data such as text, pictures, audio, and video. In particular, most of the data is composed of text that humans use most in the process of expressing information. In this study, among the techniques for predicting the technology, the qualitative method, the Delphi method and the scenario method, and the quantitative method, the Technology Road Map method and the patent trend analysis, were compared. Recently, research using quantitative methods to improve the limitations of qualitative analysis methods is gradually increasing. In this regard, the strengths and weaknesses of patent trend analysis were concentrated among quantitative technology trend analysis. Next, it was drawn as a general text analysis framework based on the text analysis process classified according to the purpose of text analysis. In addition, based on the limitations of the general text analysis framework, an improved text-based framework of text data analysis is presented, and outputs that can be used in similar projects are summarized. Finally, an actual case of applying a text-based technology sensing model was introduced and explained step by step. In addition, based on the progress and results of the project and the expected effect on the introduction of the system, it can be used as a very useful basic data for carrying out a technology trend analysis project using text analysis in other fields.
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