본 연구에서는 2008년 MIT의 10대 유망기술로 선정되고, 2009년 KISTEP의 미래유망 10대 기술로 선정된 바 있는 그래핀을 사례로 하여, 선정된 유망기술아이템에 대한 지속적 모니터링의 중요성을 실증적으로 보여준다. 이를 위해 그래핀 분야의 주요 키워드들을 활용하여 해당 연구영역을 매핑하고, 이를 활용하여 해당기술의 성장, 전이, 분화과정을 분석하였다. 특히, 그래핀 연구분야 내에서 바이오센서 클러스터의 변화를 추적하고, 유망성을 예측하였다.
본 연구에서는 2008년 MIT의 10대 유망기술로 선정되고, 2009년 KISTEP의 미래유망 10대 기술로 선정된 바 있는 그래핀을 사례로 하여, 선정된 유망기술아이템에 대한 지속적 모니터링의 중요성을 실증적으로 보여준다. 이를 위해 그래핀 분야의 주요 키워드들을 활용하여 해당 연구영역을 매핑하고, 이를 활용하여 해당기술의 성장, 전이, 분화과정을 분석하였다. 특히, 그래핀 연구분야 내에서 바이오센서 클러스터의 변화를 추적하고, 유망성을 예측하였다.
In this study, we pick graphene research as a case study to demonstrate the importance of follow-up monitoring the emerging technology items. Graphene was selected as an emerging technology from MIT(2008) and KISTEP(2009). We analyze the growth, transition, and differentiation of graphene research b...
In this study, we pick graphene research as a case study to demonstrate the importance of follow-up monitoring the emerging technology items. Graphene was selected as an emerging technology from MIT(2008) and KISTEP(2009). We analyze the growth, transition, and differentiation of graphene research by keyword mapping techniques. Specifically, we investigate the changing aspects of biosensor area within graphene field to predict that it will be highly promising.
In this study, we pick graphene research as a case study to demonstrate the importance of follow-up monitoring the emerging technology items. Graphene was selected as an emerging technology from MIT(2008) and KISTEP(2009). We analyze the growth, transition, and differentiation of graphene research by keyword mapping techniques. Specifically, we investigate the changing aspects of biosensor area within graphene field to predict that it will be highly promising.
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문제 정의
본 연구에서는 선정된 유망영역 또는 아이템에 대한 선정 이후의 지속적이고 주기적인 점검의 중요함을 보여주는 사례로 꿈의 신소재로 최근 각광받고 있는 그래핀(Graphene)을 분석하고자 한다. 그래핀은 2008년에 미국 MIT Technology Review의 10대 emerging technology로, 2009년에 한국과학기술기획 평가원(KISTEP)의 미래유망 10대 기술로 선정된 바 있다.
본 연구에서는 선정된 유망영역 및 아이템에 대한 선정 이후의 지속적이고 주기적인 점검이 중요함을 보여주는 사례로 2008년 MIT와 2009년 KISTEP에서 10대 미래유망기술로 선정한 바 있는 그래핀 연구 분야에 대한 키워드 맵 분석을 하였다.
가설 설정
키워드 매핑 상에서 최근 두드러지게 부상한 영역인 바이오센서가 앞으로 그래핀을 이용한 연구 중에서 급부상할 유망 연구 영역이라는 가정 하에, 그래핀-바이오센서 클러스터의 변화를 살펴보았다. 그림 13은 특정 논문이 자신이 속한 클러스터(module)간의 연결정도(z), 자신이 속한 군집 이외의 군집과의 연결 정도(P)를 분석하는 z-P 다이어그램이다.
제안 방법
데이터 수집은 키워드 검색을 이용하였다. 키워드 검색은 대용량의 데이터베이스에서 유의미한 데이터를 얻기 위한 편리한 방법이다[5].
MIT에서는 그래핀을 반도체, 트랜지스터 등으로의 응용가능성에 주목하였으며, KISTEP은 플렉서블 디스플레이로의 응용성을 강조하였다. 미래유망기술로 선정된 이후에 그래핀 연구영역의 변동상황을 분석하기 위해 본 연구에서는 그래핀이 출현하기 시작한 2000년에서 2011년까지 발표된 그래핀 관련 문헌에서 추출된 키워드를 이용하여 연구지형을 매핑하고, 연도별로 매핑결과의 동태적 변화, 즉 그래핀 영역의 성장, 전이, 세부영역으로의 분화 등의 추이를 분석하는 전략을 채택하였다. 매핑분석을 통해 파악된 전체 연구지형의 변화와 세부 영역들의 성장, 세부 영역간의 관계변화를 연결하여 분석하게 되면 유망성에 대한 분석의 시야를 확장하게 된다.
본 연구에서는 그래핀 사례분석을 위해서 논문의 제목, 초록, 저자키워드 필드에서 "graphene" 또는 "graphenes"의 키워드를 갖는 문헌을 검색하였다.
여기에서 대상들은 쌍관계 추출이 가능한 어떠한 항목도 가능하다. 분석대상 항목 간의 동시출현빈도 (또는 유사도, 거리 등) 관계를 입력데이터로 활용하여 매핑을 하고, 해석 및 추가분석을 통해 의미를 추출할 수 있는 것이다 매핑 연구는 co-word, co-citation, author co-citation 기법을 3대 원류로 하여 발전하고 있는데[7], 본 연구에서는 그래핀관련 문헌에서 추출된 키워드를 대상으로 하고 co-word 매핑 분석을 하였다. 기존 매핑 기법을 적용한 연구 사례들을 살펴보면, Leydesdorff & Rafols (2009)[8]는 Thomson의 Web of Science 저널 카테고리 간의 인용관계를 연구하였고, Courtial & Law (1989)[9]는 인공지능 분야에 대해 co-word 관계를 이용하여 개별 키워드의 군집내 거리 및 군집간 거리를 두 축으로 매핑하는 방법을 적용한 바 있다.
대상 데이터
본 연구에서는 그래핀 사례분석을 위해서 논문의 제목, 초록, 저자키워드 필드에서 "graphene" 또는 "graphenes"의 키워드를 갖는 문헌을 검색하였다. 2000년부터 2011년까지 12년간 그래핀과 관련하여 발표된 논문 8,662건을 Elsevier사에서 제공하는 SCOPUS 데이터베이스에서 확보하여 저자키워드, 제목, 초록으로부터 키워드를 추출하였다. 키워드 추출을 위해 Search Tecnnology, Inc.
데이터처리
키워드 추출을 위해 Search Tecnnology, Inc.의 VantagePointⓇ 프로그램을 이용하였으며, 추출된 키워드는 네덜란드 Leiden대학의 CWTS에서 개발한 VOSviewer 프로그램을 이용하여 매핑하고, 분석 하였다[6].
이론/모형
), VantagePoint, VOSviewer 등 매우 다양하다[10]. 본 연구에서는 그 중에서 VOSviewer를 활용하였다. VOSviewer는 매핑과 클러스터링의 통합 알고리즘을 제시하고, 직관적이고 단순한 인터페이스를 통해 시각 적으로 알기 쉬운 결과물을 내어놓는 장점이 있다.
성능/효과
결론적으로 그래핀 분야는 태동기부터 최근 기초과학 영역에서 분리된 독자적인 응용 영역 부상까지 짧은 시간 내에 지형 변화가 매우 큰 것으로 분석되었다. 아울러, 연구 영역의 시초, 변화, 확장, 분리의 과정에 따라 키워드 맵 상에서 영역간 분리, 거리 축소, 위상변화 등을 통해 지식 흐름을 살펴본 결과, 그래핀을 이용한 응용연구 중에서 앞으로 바이오센서 연구영역이 급부상할 것으로 예측하였다.
그래핀-바이오센서 클러스터에 속한 주요노드(클러스터에서 피인용도가 높은 논문)의 위상변화를 z-P 다이어그램을 통해 살펴본 결과, 바이오센서 클러스터의 주요노드가 R2에서 R6로 이동하였다. 이는 대부분의 바이오센서 링크들이 그래핀 클러스터 내부에 존재하였으나, 바이오센서 분야가 활성화되면서 그래핀 클러스터 대부분과 링크를 갖는 바이오센서 허브로 발전한 것으로 해석된다.
본 논문의 사례분석을 통해 유망영역, 유망아이템 발굴 결과의 신뢰성과 유용성을 확인할 수 있었다. 또한 기술아이템의 유망성은 거시적인 연구지형의 동태적인 변화와 세부영역의 발전을 결합할수록 의미 해석의 용이성과 분석결과의 신뢰도가 높아지는 점도 확인하였다. 향후에 선정된 유망아이템에 대한 지속적인 모니터링을 위해 본 연구에서 제시한 방법의 적용사례를 더 많이 발굴하고, 분야별 비교연구를 통해 방법의 객관성과 완결성을 높여야 할 것이다.
한편, 응용 연구영역에서는 리튬이온배터리, 바이오센서의 강세와 함께 바이오센서 영역에서 DNA, 단백질(protein), 글루코스(glucose) 등 구체적인 키워드가 부각되고 있다. 또한, 터치스크린 제작 수준의 소재특성을 보이는, 기판크기의 한계가 없는 대면적 투명 전극이 개발되고 효율성을 높이는 기술이 부각되는 것도 키워드 맵에서 확인할 수 있다.
그리고 그래핀 분야 내에서의 바이오센서 클러스터의 크기 및 분화 양상을 살핀 결과는 키워드 매핑에서 나타난 결과와 일맥상통하였다. 본 논문의 사례분석을 통해 유망영역, 유망아이템 발굴 결과의 신뢰성과 유용성을 확인할 수 있었다. 또한 기술아이템의 유망성은 거시적인 연구지형의 동태적인 변화와 세부영역의 발전을 결합할수록 의미 해석의 용이성과 분석결과의 신뢰도가 높아지는 점도 확인하였다.
연도별 키워드 매핑 결과를 종합해보면, 연구 영역의 시초, 변화, 확장, 분리의 과정에 따라 지도상에서 영역 간의 거리 축소, 이동, 분리 등의 현상을 확인할 수 있 었다. 그래핀 관련 기술 영역은 근 10년간 태동기부터 최근 기초과학영역에서 분리된 독자적인 응용영역의 부상까지 지형 변화가 매우 큰 것으로 분석되었다.
시간이 흐를수록 점점 그 시간 차이가 줄어들고 있어 최신 논문을 바로 인용하는 것으로, 다시 말해 연구가 매우 활성화 되는 것으로 해석할 수 있다. 이처럼, 클러스터 변화를 통해 나타난 결과는 키워드 매핑 결과에서와 마찬가지로 그래핀을 이용한 연구 중, 바이오 센서 연구영역이 유망 기술 영역으로 급부상하고 있음을 잘 보여준다.
체계적인 분석프레임워크 도입은 유망기술이 갖는 일부 현상적 측면만이 과도하게 부각되어 유망기술아이템 선정영역이 왜곡될 위험성을 방지하고, 해당 유망성에 대한 분석을 망라적, 종합적으로 시도하여 유망기술 선정의 유효성 및 신뢰도를 증가시킬 수 있다. 실제로 이를 위한 많은 선행 연구들이 진행되어오고 있다.
후속연구
결론적으로 그래핀 분야는 태동기부터 최근 기초과학 영역에서 분리된 독자적인 응용 영역 부상까지 짧은 시간 내에 지형 변화가 매우 큰 것으로 분석되었다. 아울러, 연구 영역의 시초, 변화, 확장, 분리의 과정에 따라 키워드 맵 상에서 영역간 분리, 거리 축소, 위상변화 등을 통해 지식 흐름을 살펴본 결과, 그래핀을 이용한 응용연구 중에서 앞으로 바이오센서 연구영역이 급부상할 것으로 예측하였다. 그리고 그래핀 분야 내에서의 바이오센서 클러스터의 크기 및 분화 양상을 살핀 결과는 키워드 매핑에서 나타난 결과와 일맥상통하였다.
또한, 유망기술의 발굴․ 선정이 일회성 이벤트로 그치지 않기 위해서는, 선정된 미래유망기술에 대해 유망성의 지속여부에 대한 주기적인 점검을 할 수 있는 체계 확보가 중요하다. 이를 위해, 유망기술아이템 선정에 ① 유망기술을 구성하는 다양한 개념(Concepts), ② 유망기술의 각 개념들과 이론적/실제적으로 연관된 다양한 양상 ③유망기술이 표출되는 양상을 실제로 관측할 수 있는 관련 분석지표들을 종합적으로 체계화한 분석프레임 워크 도입이 필요하다.
또한 기술아이템의 유망성은 거시적인 연구지형의 동태적인 변화와 세부영역의 발전을 결합할수록 의미 해석의 용이성과 분석결과의 신뢰도가 높아지는 점도 확인하였다. 향후에 선정된 유망아이템에 대한 지속적인 모니터링을 위해 본 연구에서 제시한 방법의 적용사례를 더 많이 발굴하고, 분야별 비교연구를 통해 방법의 객관성과 완결성을 높여야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전문가 기반 유망기술 발굴활동은 무엇에 의존하는가?
전문가 기반 유망기술 발굴활동은 전문가의 통찰에 의존할 수밖에 없는 구조이며, 따라서 전문가의 주관 성이 과도하게 개입될 가능성이 있다. 따라서 유망기술의 특정 측면에 국한하지 않고, 변화의 측면들을 다양하게 측정하여 유망기술의 전반적 특성을 객관적으로 확인하는 것이 중요하다.
미래유망기술에 대한 지속적이고 주기적인 점검을 위한 체계 확보 방법은?
또한, 유망기술의 발굴․ 선정이 일회성 이벤트로 그치지 않기 위해서는, 선정된 미래유망기술에 대해 유망성의 지속여부에 대한 주기적인 점검을 할 수 있는 체계 확보가 중요하다. 이를 위해, 유망기술아이템 선정에 ① 유망기술을 구성하는 다양한 개념(Concepts), ② 유망기술의 각 개념들과 이론적/실제적으로 연관된 다양한 양상 ③유망기술이 표출되는 양상을 실제로 관측할 수 있는 관련 분석지표들을 종합적으로 체계화한 분석프레임 워크 도입이 필요하다.
키워드 검색은 무엇인가?
데이터 수집은 키워드 검색을 이용하였다. 키워드 검색은 대용량의 데이터베이스에서 유의미한 데이터를 얻기 위한 편리한 방법이다[5]. 본 연구에서는 그래핀 사례분석을 위해서 논문의 제목, 초록, 저자키워드 필드에서 "graphene" 또는 "graphenes"의 키워드를 갖는 문헌을 검색하였다.
참고문헌 (16)
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Novoselov, K. S., Geim, A. K., Morozov, S. V., Jiang, D., Katsnelson, M. I., Grigorieva, I. V., Dubonos, S. V., Firsov, A. A., "Twodimensional gas of massless Dirac fermions in graphene", Nature 438, pp. 197-200, 2005.
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