최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.
최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.
Recently due to the advancements of science and information technology, the socio-economic business areas are changing from the industrial economy to a knowledge economy. Furthermore, companies need to do creation of new value through continuous innovation, development of core competencies and techn...
Recently due to the advancements of science and information technology, the socio-economic business areas are changing from the industrial economy to a knowledge economy. Furthermore, companies need to do creation of new value through continuous innovation, development of core competencies and technologies, and technological convergence. Therefore, the identification of major trends in technology research and the interdisciplinary knowledge-based prediction of integrated technologies and promising techniques are required for firms to gain and sustain competitive advantage and future growth engines. The aim of this paper is to understand the recent research trend in management of technology (MOT) and to foresee promising technologies with deep knowledge for both technology and business. Furthermore, this study intends to give a clear way to find new technical value for constant innovation and to capture core technology and technology convergence. Bibliometrics is a metrical analysis to understand literature's characteristics. Traditional bibliometrics has its limitation not to understand relationship between trend in technology management and technology itself, since it focuses on quantitative indices such as quotation frequency. To overcome this issue, the network focused bibliometrics has been used instead of traditional one. The network focused bibliometrics mainly uses "Co-citation" and "Co-word" analysis. In this study, a keywords network analysis, one of social network analysis, is performed to analyze recent research trend in MOT. For the analysis, we collected keywords from research papers published in international journals related MOT between 2002 and 2011, constructed a keyword network, and then conducted the keywords network analysis. Over the past 40 years, the studies in social network have attempted to understand the social interactions through the network structure represented by connection patterns. In other words, social network analysis has been used to explain the structures and behaviors of various social formations such as teams, organizations, and industries. In general, the social network analysis uses data as a form of matrix. In our context, the matrix depicts the relations between rows as papers and columns as keywords, where the relations are represented as binary. Even though there are no direct relations between papers who have been published, the relations between papers can be derived artificially as in the paper-keyword matrix, in which each cell has 1 for including or 0 for not including. For example, a keywords network can be configured in a way to connect the papers which have included one or more same keywords. After constructing a keywords network, we analyzed frequency of keywords, structural characteristics of keywords network, preferential attachment and growth of new keywords, component, and centrality. The results of this study are as follows. First, a paper has 4.574 keywords on the average. 90% of keywords were used three or less times for past 10 years and about 75% of keywords appeared only one time. Second, the keyword network in MOT is a small world network and a scale free network in which a small number of keywords have a tendency to become a monopoly. Third, the gap between the rich (with more edges) and the poor (with fewer edges) in the network is getting bigger as time goes on. Fourth, most of newly entering keywords become poor nodes within about 2~3 years. Finally, keywords with high degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality are "Innovation," "R&D," "Patent," "Forecast," "Technology transfer," "Technology," and "SME". The results of analysis will help researchers identify major trends in MOT research and then seek a new research topic. We hope that the result of the analysis will help researchers of MOT identify major trends in technology research, and utilize as useful reference information when they seek consilience with other fields of study a
Recently due to the advancements of science and information technology, the socio-economic business areas are changing from the industrial economy to a knowledge economy. Furthermore, companies need to do creation of new value through continuous innovation, development of core competencies and technologies, and technological convergence. Therefore, the identification of major trends in technology research and the interdisciplinary knowledge-based prediction of integrated technologies and promising techniques are required for firms to gain and sustain competitive advantage and future growth engines. The aim of this paper is to understand the recent research trend in management of technology (MOT) and to foresee promising technologies with deep knowledge for both technology and business. Furthermore, this study intends to give a clear way to find new technical value for constant innovation and to capture core technology and technology convergence. Bibliometrics is a metrical analysis to understand literature's characteristics. Traditional bibliometrics has its limitation not to understand relationship between trend in technology management and technology itself, since it focuses on quantitative indices such as quotation frequency. To overcome this issue, the network focused bibliometrics has been used instead of traditional one. The network focused bibliometrics mainly uses "Co-citation" and "Co-word" analysis. In this study, a keywords network analysis, one of social network analysis, is performed to analyze recent research trend in MOT. For the analysis, we collected keywords from research papers published in international journals related MOT between 2002 and 2011, constructed a keyword network, and then conducted the keywords network analysis. Over the past 40 years, the studies in social network have attempted to understand the social interactions through the network structure represented by connection patterns. In other words, social network analysis has been used to explain the structures and behaviors of various social formations such as teams, organizations, and industries. In general, the social network analysis uses data as a form of matrix. In our context, the matrix depicts the relations between rows as papers and columns as keywords, where the relations are represented as binary. Even though there are no direct relations between papers who have been published, the relations between papers can be derived artificially as in the paper-keyword matrix, in which each cell has 1 for including or 0 for not including. For example, a keywords network can be configured in a way to connect the papers which have included one or more same keywords. After constructing a keywords network, we analyzed frequency of keywords, structural characteristics of keywords network, preferential attachment and growth of new keywords, component, and centrality. The results of this study are as follows. First, a paper has 4.574 keywords on the average. 90% of keywords were used three or less times for past 10 years and about 75% of keywords appeared only one time. Second, the keyword network in MOT is a small world network and a scale free network in which a small number of keywords have a tendency to become a monopoly. Third, the gap between the rich (with more edges) and the poor (with fewer edges) in the network is getting bigger as time goes on. Fourth, most of newly entering keywords become poor nodes within about 2~3 years. Finally, keywords with high degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality are "Innovation," "R&D," "Patent," "Forecast," "Technology transfer," "Technology," and "SME". The results of analysis will help researchers identify major trends in MOT research and then seek a new research topic. We hope that the result of the analysis will help researchers of MOT identify major trends in technology research, and utilize as useful reference information when they seek consilience with other fields of study a
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문제 정의
최근 경영환경의 불확실성이 증대되고 글로벌 경쟁환경이 치열해짐에 따라 기업이 경쟁우위를 유지하고 미래 성장동력을 확보하기 위해 기술동향을 파악하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유 및 새로운 가치를 창출하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 분석관점에서 기술경영 관련 연구의 동향을 분석하였다. 특히 해외 기술경영관련 저널의 키워드를 추출한 다음 네트워크로 구성하여, 키워드 네트워크의 구조적 분석, 선호적 연결 및 성장 분석, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다.
그러나 이러한 기법들은 비용과 시간이 많이 소요되며, 전문가에 따라 결과도출 과정이 달라지기 때문에 신뢰성을 보장할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 연구결과의 신뢰성을 보장하기 위해 문헌 기반 기법을 이용하여 기술경영분야의 연구 동향을 분석 및 파악하였다.
즉, 척도 없는 네트워크의 연결선 수가 많은 노드들은 시간이 지남에 따라 더 많은 연결선 수를 가진다. 따라서 본 연구에서는 척도 없는 네트워크의 특징을 지닌 키워드 네트워크가 선호적 연결을 통해 성장을 하는지 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 앞의 [Figure 3]과 같이 2002년～2006년 동안의 키워드를 이용하여 초기 네트워크를 구성하고, 2007～2011년 기간의 매년 새로 생성된 키워드를 누적시켜 네트워크를 성장시켰다.
, 2008). 따라서 좁은 세상 네트워크의 특징을 지닌 초기 키워드 네트워크에 대한 연결수 분포가 거듭제곱법칙을 따르는지 살펴보았다. 초기 키워드 네트워크의 연결수 분포는 [Figure 7]과 같으며, 웹페이지 네트워크(Barabási et al.
또한 본 연구에서는 초기 네트워크 구성 후 네트워크가 성장함에 따라 새로 생성된 신규 키워드가 다른 키워드와 연결될 확률을 살펴보았다. 이를 위해 2007년에 새로 생성된 키워드 총 493개를 이용하여, 네트워크 성장에 따라 다른 키워드와 연결된 확률이 높은 키워드에 포함되는 신규 키워드의 비율을 조사하였다.
본 연구는 기술경영관련 해외저널의 키워드 데이터를 이용하여 키워드 네트워크를 구성하여 구조적 특징을 분석하고자 한다. 키워드 네트워크 분석 프로세스는 [Figure 1]과 같이 데이터 수집, 키워드 네트워크 구성, 키워드 네트워크 분석의 3단계로 구분된다.
본 연구는 기술경영저널에 게재된 논문의 키워드 네트워크 구성을 통하여 기술경영분야의 연구동향을 살펴보고자 하였다. 이를 위한 데이터 수집을 위한 저널을 선정하기 위하여 Linton(2006)의 연구에서 제시된 10개의 기술경영저널에 대한 최근 10년간 Impact Factor를 조사하였다([Table 2]참조).
본 연구에서는 키워드 네트워크 분석을 통해 기술경영분야에 대한 연구 동향을 살펴보기 위하여 [Figure 3]과 같이 2002년～2006년 동안 생성된 키워드를 이용하여 초기 네트워크를 구성하였으며, 매 1년간 신규 키워드를 이용하여 성장시켰다.
특히 해외 기술경영관련 저널의 키워드를 추출한 다음 네트워크로 구성하여, 키워드 네트워크의 구조적 분석, 선호적 연결 및 성장 분석, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영관련 연구 동향을 파악하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.
제안 방법
또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소 기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접 중심성이 높음을 확인하였다.
이와 같이 기술경영 논문에 대한 키워드 네트워크를 구성 및 분석함으로써, 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 파악할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기술경영분야의 연구동향을 파악하기 위하여 밀도, 컴포넌트, 중심성을 분석하였다.
두 번째, 키워드 네트워크 구성은 준 연결망(Quasi network)을 이용하여 동일한 논문에서 함께 생성된 키워드를 링크로 연결한다. 마지막으로 키워드 네트워크 분석 단계에서는 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하여 기술경영분야의 연구동향을 파악한다.
초기 네트워크 구조분석을 통해 키워드 네트워크가 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르는지 살펴보았으며, 선호적 연결 및 성장분석을 통해 키워드 네트워크가 시간이 지남에 따라 선호적 연결(Preferential attachment)에 의해 성장하는지 살펴보았다. 마지막으로 키워드 네트워크의 중심성 분석 및 컴포넌트 분석을 통해 기술경영분야의 연구 동향을 파악하였다.
본 연구에서는 준연결망(Quasi-network)을 이용하여 논문-키워드 형태의 2모드 매트릭스를 키워드-키워드 형태의 1모드 매트릭스로 변경하였다. 준연결망을 이용한 키워드-키워드 매트릭스는[Figure 2]와 같이 논문에서 나타난 키워드 사이에 직접적인 관계가 없어도 인위적으로 관계를 설정하여 키워드와 키워드 사이의 관계를 표현한 네트워크이다(Kim, 2003; Kim et al.
둘째, 본 연구는 키워드 네트워크의 밀도, 컴포넌트, 중심성 등의 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 파악 하였지만, 좀 더 심도 있는 분석을 하기 위해 네트워크 분석에서 측정 가능한 많은 지표를 분석할 필요가 있음에도 하지 못한 한계점이 있다. 셋째, 논문에 사용된 키워드가 동일한 의미를 지니고 있지만 서로 다른 단어로 쓰여져 있는 경우가 많아, 전문가들의 도움을 받아 표준화 작업을 시도하였다. 그러나 전문가들이 기계적으로 표준화 규칙을 제시하기 보다는 논문의 내용에 맞게 표준화 작업을 시도하지 못한 한계점이 있다.
또한 본 연구에서는 초기 네트워크 구성 후 네트워크가 성장함에 따라 새로 생성된 신규 키워드가 다른 키워드와 연결될 확률을 살펴보았다. 이를 위해 2007년에 새로 생성된 키워드 총 493개를 이용하여, 네트워크 성장에 따라 다른 키워드와 연결된 확률이 높은 키워드에 포함되는 신규 키워드의 비율을 조사하였다. 그 결과는 [Figure 9]와 같이 선호되는 상위 Top N% 내 포함되는 신규 키워드의 비율은 시간이 지남에 따라 증가하다가 떨어진다.
따라서 본 연구에서는 척도 없는 네트워크의 특징을 지닌 키워드 네트워크가 선호적 연결을 통해 성장을 하는지 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 앞의 [Figure 3]과 같이 2002년～2006년 동안의 키워드를 이용하여 초기 네트워크를 구성하고, 2007～2011년 기간의 매년 새로 생성된 키워드를 누적시켜 네트워크를 성장시켰다.
제 2장에서는 미래연구 방법 및 네트워크 분석에 대하여 살펴보았으며, 제 3장에서는 키워드 네트워크 구성 및 분석 방법에 기술하였다. 제 4장에서는 수집한 데이터를 이용하여 구성한 키워드 네트워크를 실증적으로 분석하였다. 그리고 제 5장에서는 본 연구의 결론 및 한계점을 기술하였다.
따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10 년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 키워드 네트워크를 구성하여, 네트워크 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다.
초기 네트워크 구조분석을 통해 키워드 네트워크가 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르는지 살펴보았으며, 선호적 연결 및 성장분석을 통해 키워드 네트워크가 시간이 지남에 따라 선호적 연결(Preferential attachment)에 의해 성장하는지 살펴보았다. 마지막으로 키워드 네트워크의 중심성 분석 및 컴포넌트 분석을 통해 기술경영분야의 연구 동향을 파악하였다.
따라서 본 연구에서는 네트워크 분석관점에서 기술경영 관련 연구의 동향을 분석하였다. 특히 해외 기술경영관련 저널의 키워드를 추출한 다음 네트워크로 구성하여, 키워드 네트워크의 구조적 분석, 선호적 연결 및 성장 분석, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영관련 연구 동향을 파악하였다.
대상 데이터
2002년～2011년 동안의 키워드 네트워크는 5,368개의 키워드는 총 22,286번 관계를 맺으며, [Figure 10]과 같이 총 90개의 컴포넌트로 구성되어 있다. 가장 큰 컴포넌트(이하 메인 컴포넌트)는 5,014개의 키워드로 구성되어 있으며, 2,515개의 논문에서 사용되었다. 반면에 소규모의 컴포넌트는 1～9개의 키워드로 구성되어 있으며, 1개～2개의 논문에서 사용되었다.
056으로 기술경영분야에서 많이 인용되고 있는 저널임을 확인할 수 있었다. 그러나 본 연구에서는 데이터 수집상의 문제로 위 4개의 저널 중에서 Journal of Product Innovation Management를 제외하고 2002년～2011년(총 10년)의 기간 동안 Research Policy, Technovation, Technological Forecasting and Social Change의 저널에 게재된 2,611개의 논문으로부터 5,368개의 키워드를 수집하였다.
가장 큰 컴포넌트(이하 메인 컴포넌트)는 5,014개의 키워드로 구성되어 있으며, 2,515개의 논문에서 사용되었다. 반면에 소규모의 컴포넌트는 1～9개의 키워드로 구성되어 있으며, 1개～2개의 논문에서 사용되었다. 일반적으로 큰 컴포넌트에서 키워드간의 관계는 기술경영 저널에서 선호되는 연구주제라 할 수 있는 반면에 소규모의 컴포넌트는 기술경영에서 처음 소개된 연구주제라 할 수 있다.
본 연구는 기술경영저널에 게재된 논문의 키워드 네트워크 구성을 통하여 기술경영분야의 연구동향을 살펴보고자 하였다. 이를 위한 데이터 수집을 위한 저널을 선정하기 위하여 Linton(2006)의 연구에서 제시된 10개의 기술경영저널에 대한 최근 10년간 Impact Factor를 조사하였다([Table 2]참조). 특히 Research Policy, Journal of Product Innovation Management, Technovation, Technological Forecasting and Social Change은 10년간 평균 Impact Factor가 각각 1.
기술경영관련 저널은 국내·외 방대하기 때문에 수집하기에는 많은 시간과 비용이 소요된다. 이에 본 연구에서는 Impact factor가 높은 3개의 해외저널 만을 대상으로 하여 분석하였다. 둘째, 본 연구는 키워드 네트워크의 밀도, 컴포넌트, 중심성 등의 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 파악 하였지만, 좀 더 심도 있는 분석을 하기 위해 네트워크 분석에서 측정 가능한 많은 지표를 분석할 필요가 있음에도 하지 못한 한계점이 있다.
이론/모형
, 1975; Burt, 1991; Son, 2002). CONCOR는 노드 간 상관관계(Correlation)를 사용하며, STRUCTURE는 경로거리(Path distance) 개념을 사용하여 노드들을 그룹화 한다.
각 기간 동안 키워드 네트워크에서 신규 키워드에 대한 선호적 연결은 Albert and Barabasi(2002)가 제시한 모형 즉 k(k) = #에 의해 측정하였다.
따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10 년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 키워드 네트워크를 구성하여, 네트워크 분석을 수행하였다.
성능/효과
첫 번째, 데이터 수집 단계에서는 기술경영 관련 해외저널에 게재된 논문 별 키워드를 추출하다. 두 번째, 키워드 네트워크 구성은 준 연결망(Quasi network)을 이용하여 동일한 논문에서 함께 생성된 키워드를 링크로 연결한다. 마지막으로 키워드 네트워크 분석 단계에서는 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하여 기술경영분야의 연구동향을 파악한다.
둘째, 상위 5%에 포함된 신규 키워드를 살펴보면, 2008년 12개 키워드, 2009년 15개 키워드, 2010년 23 개 키워드, 2011 년 13 개의 키워드가 다른 키워드와 연결될 확률이 높은 것으로 나타났다. 그러나 4 년 동안 일치하는 신규 키워드는 존재하지 않지만 2009 년부터 Bioenergy(바이오에너지)가 연속적으로 다른 키워드와 연결될 확률이 높게 나타났다.
특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다.
셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다.
특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다.
첫째, 논문 별 키워드는 1개～23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4 574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다.
또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다.
둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다.
특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소 기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접 중심성이 높음을 확인하였다.
후속연구
이에 본 연구에서는 Impact factor가 높은 3개의 해외저널 만을 대상으로 하여 분석하였다. 둘째, 본 연구는 키워드 네트워크의 밀도, 컴포넌트, 중심성 등의 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 파악 하였지만, 좀 더 심도 있는 분석을 하기 위해 네트워크 분석에서 측정 가능한 많은 지표를 분석할 필요가 있음에도 하지 못한 한계점이 있다. 셋째, 논문에 사용된 키워드가 동일한 의미를 지니고 있지만 서로 다른 단어로 쓰여져 있는 경우가 많아, 전문가들의 도움을 받아 표준화 작업을 시도하였다.
기술경영관련 연구는 기존의 선호적 연결이 높은 키워드를 바탕으로 신규 생성된 키워드들이 서로 연결되어, 이들간의 조합으로 새로운 연구주제가 되고 있다. 따라서 새로운 연구 주제를 선정하고자 할 경우 연결중심성이 높은 키워드를 중심으로 연구동향을 파악하고, 최근 1년～2년 전부터 선호적 연결이 높은 기존 키워드와 신규 키워드를 조합하여 연구주제를 선택할 필요가 있다. 또한 기술경영과 통섭을 하고자 할 경우 매개중심성이 높은 키워드를 활용할 필요가 있다.
이러한 키워드를 제외하고 분석을 하면 좀 더 심도 깊은 의미를 찾을 수 있었음에도 불구하고 하지 못한 한계점이 있다. 따라서 이러한 한계점을 고려한 후속 연구가 이루어진다면 의미 있는 연구가 될 것이라고 판단된다.
이는 과학기술, 경제, 산업, 사회 환경이 변화할 경우 연구자들은 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드에 주목하여 많은 연구를 진행하지만, 시간이 지날수록 연구주제가 진부화됨에 따라 연구의 독창성을 상실하여 점차 연구자의 관심이 소멸되기 때문이다. 따라서 향후 연구자들이 새로운 연구주제를 선정하고자 할 경우, 자료수집, 논문 작성 및 게재 등의 시간을 고려하여 1년～2년 전에 선호적 연결이 높은 신규 키워드를 중심으로 연구주제를 선택할 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기술경영관련 저널에 게재된 논문의 키워드를 네트워크관점에서 분석하였지만, 다음과 같은 한계점을 지니고 있다. 첫째, 본 연구에서는 기술경영관련 저널에 게재된 모든 논문에 대한 키워드를 수집하지 못하였기 때문에, 연구의 결과를 기술경영관련 연구동향으로 일반화하기에는 한계가 있다. 기술경영관련 저널은 국내·외 방대하기 때문에 수집하기에는 많은 시간과 비용이 소요된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
델파이 기법이란 무엇인가?
기술경영연구에서 미래기술을 예측하기 위해 많이 사용되는 방법으로는 델파이(Delphi) 기법 및 시나리오(Scenario) 기법 등이 있다. 델파이 기법은 미래예측 등 주어진 문제에 대하여 전문가들의 의견을 수렴하고 종합하는 방법이며(Dalkey and Helmer, 1963; Dalkey, 1967), 시나리오 기법은 복잡하고 불확실한 미래 환경변화에 대해 예측한 시나리오를 작성하여 모든 가능한 상황에 유연하게 대응할 수 있도록 하는 예측기법이다(Jung, 2006). 그러나 이러한 미래예측 방법들은 분석과정이 직관적이지 못하고, 결과에 대한 신뢰성이 부족한 한계점이 있다.
기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하게 된 배경은 무엇인가?
최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다.
기술경영연구에서 미래기술을 예측할 때 많이 사용되는 방법에는 무엇이 있는가?
기술경영연구에서 미래기술을 예측하기 위해 많이 사용되는 방법으로는 델파이(Delphi) 기법 및 시나리오(Scenario) 기법 등이 있다. 델파이 기법은 미래예측 등 주어진 문제에 대하여 전문가들의 의견을 수렴하고 종합하는 방법이며(Dalkey and Helmer, 1963; Dalkey, 1967), 시나리오 기법은 복잡하고 불확실한 미래 환경변화에 대해 예측한 시나리오를 작성하여 모든 가능한 상황에 유연하게 대응할 수 있도록 하는 예측기법이다(Jung, 2006).
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