본 연구에서는 최근 부상하고 있는 디지털 기술 중 하나인 사물 인터넷(이하 IoT)과 관련하여, 기업들이 사업을 전개할 수 있는 사업화 영역들을 기존 문헌을 토대로 식별하고, 이러한 영역들 중 과연 어떤 영역이 사업화하기에 적합한 지를 파악하기 위해 우선순위를 선정하는 연구를 수행하였다. 구체적으로 본 연구에서는 쌍대비교에 기반한 설문을 통해 국내 IoT 전문가들의 의견을 수렴하였으며, 분석적 계층 프로세스(이하 AHP) 기법을 적용해 IoT 사업화 영역의 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 전체적으로는 '공공안전 & 보안', '자동차 & 교통', '공공사업 & 에너지' 분야가 IoT 기술이 우선 적용될 수 있는 분야로 나타났다. 아울러, IoT의 가치사슬 중 기기, 네트워크, 서비스 분야에 소속되어 있는 전문가들 사이에 사업화 영역의 우선순위를 서로 다르게 판단하고 있음을 발견하였는데, 기기 분야에서는 '공공안전 & 보안' 분야를, 네트워크 분야에서는 '자동차 & 교통'을, 서비스 분야에서는 '공공사업 & 에너지' 분야를 우선시 하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 최근 부상하고 있는 디지털 기술 중 하나인 사물 인터넷(이하 IoT)과 관련하여, 기업들이 사업을 전개할 수 있는 사업화 영역들을 기존 문헌을 토대로 식별하고, 이러한 영역들 중 과연 어떤 영역이 사업화하기에 적합한 지를 파악하기 위해 우선순위를 선정하는 연구를 수행하였다. 구체적으로 본 연구에서는 쌍대비교에 기반한 설문을 통해 국내 IoT 전문가들의 의견을 수렴하였으며, 분석적 계층 프로세스(이하 AHP) 기법을 적용해 IoT 사업화 영역의 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 전체적으로는 '공공안전 & 보안', '자동차 & 교통', '공공사업 & 에너지' 분야가 IoT 기술이 우선 적용될 수 있는 분야로 나타났다. 아울러, IoT의 가치사슬 중 기기, 네트워크, 서비스 분야에 소속되어 있는 전문가들 사이에 사업화 영역의 우선순위를 서로 다르게 판단하고 있음을 발견하였는데, 기기 분야에서는 '공공안전 & 보안' 분야를, 네트워크 분야에서는 '자동차 & 교통'을, 서비스 분야에서는 '공공사업 & 에너지' 분야를 우선시 하는 것으로 나타났다.
This study aims at identifying and prioritizing the application areas for business development of IoT(Internet of Things). In specific, we collected the opinions of the experts on IoT in Korea through the survey based on pairwise comparison, and then we analyzed them using AHP(analytic hierarchy pro...
This study aims at identifying and prioritizing the application areas for business development of IoT(Internet of Things). In specific, we collected the opinions of the experts on IoT in Korea through the survey based on pairwise comparison, and then we analyzed them using AHP(analytic hierarchy process). As a result, we found that 'Public Safety & Security', 'Automotive & Transportation', and 'Utility & Energy' are the most promising area in realizing IoT-related businesses. Also, we found that the experts had different views according to the positions of their industry in IoT value chain. The analysis showed that the device industry prioritizes 'Public Safety & Security', whereas the network industry does 'Automotive & Transportation'. The experts from the service industry were found to regard 'Utility and Energy' as the most promising commercialization area of IoT.
This study aims at identifying and prioritizing the application areas for business development of IoT(Internet of Things). In specific, we collected the opinions of the experts on IoT in Korea through the survey based on pairwise comparison, and then we analyzed them using AHP(analytic hierarchy process). As a result, we found that 'Public Safety & Security', 'Automotive & Transportation', and 'Utility & Energy' are the most promising area in realizing IoT-related businesses. Also, we found that the experts had different views according to the positions of their industry in IoT value chain. The analysis showed that the device industry prioritizes 'Public Safety & Security', whereas the network industry does 'Automotive & Transportation'. The experts from the service industry were found to regard 'Utility and Energy' as the most promising commercialization area of IoT.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이어 3장에서는 연구모형과 연구방법에 대해 소개한다. 구체적으로 AHP 분석을 위해 도출된 IoT 사업화 영역의 계층모형의 도출 과정을 설명하고, 이어 설문 및 AHP 분석 과정에 대해 소개한다. 그 다음 4장에서는 AHP 분석을 통해 산출된 결과가 소개된다.
먼저 국내 문헌을 살펴보면, 김호원과 김동규[7]에서는 IoT 기술을 기기 중심의 무선 센서 네트워크와 같은 수준이 아닌 복합적이며 다양한 사람과 사물, 서비스의 복합체로 인식하고, 이러한 관점에서 요구되는 보안 사항과 적용 가능한 보안 기술을 살펴보았다. 그리하여 궁극적으로 IoT 서비스에서 필요로 하는 보안 기술에 대한 이해를 돕고자 하였다.
이를 위해 본 연구에서는 분석적 계층 프로세스(analytic hierarchy process, 이하 AHP) 기법을 이용하여, 국내 IoT 전문가들의 의견을 과학적으로 수렴, 분석하였다. 또한 IoT 관련 산업의 유형에 따라 사업화 분야 우선순위가 어떻게 달라지는지도 함께 살펴보았다.
이를 위해, 본 연구에서는 약 25명의 국내 IoT 전문가들로부터 의견을 수렴하였으며, 이를 AHP로 분석하여, IoT 사업화 영역의 우선순위를 도출하였다. 또한 본 연구에서는 IoT 분야에 따라 이러한 사업화 우선순위를 바라보는 시각이 어떻게 달라지는지도 추가로 분석해 살펴보았다. 그 결과, 전반적인 관점에서는 ‘공공안전 & 보안’, ‘자동차 & 운송수단’, ‘공공사업 & 에너지’ 분야가 사업화 전망이 밝고, 영역별로 구분해 보면 기기 분야에서는 ‘공공안전 & 보안’ 분야가, 네트워크 분야에서는 ‘자동차 & 운송수단’이, 서비스 분야에서는 ‘공공사업 & 에너지’ 분야가 가장 사업화 가능성이 높음을 알 수 있었다.
또한 본 연구에서는 중요도 산출을 [Fig. 1]에서 구분한 가치사슬 분야(기기-네트워크-서비스)별로 따로 수행한 뒤, 분야에 따라 우선순위의 변화가 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 설문에 참여한 전문가들을 분야별로 나누어 본 결과, 기기 산업군에 소속되어 있는 전문가가 9명(27%), 네트워크 산업군에 소속되어 있는 전문가는 5명(15%), 서비스 산업군에 소속되어 있는 전문가는 11명(34%)으로 나타났다.
본 연구는 분석적 계층 프로세스(AHP)를 이용하여 IoT 사업화 분야 우선순위를 선정해 보고자 하였다. Saaty[11]에 의해 제안된 AHP는 수치적으로 정량화되지 않은 주관적인 요소가 포함된 정성적으로 의사결정 요인을 효과적으로 다룰 수 있는 의사결정방법론[12]으로서, “의사결정의 계층 구조를 구성하고 있는 요소간의 쌍대 비교에 의한 판단을 통하여 평가자의 지식, 경험 및 직관을 포착하고자 하는 의사결정 기법”으로 정의될 수 있다[13,14,15].
두 번째 IoT 사업화 분야별 우선순위를 과학적인 접근 방법을 통해 도출했다는 점에서 또 다른 의의를 갖는다. 본 연구는 여러 사례들을 통해 그 성능이 입증된 AHP룰 활용해, 전문가들의 정성적인 지식을 정량화하여 신뢰할 수 있는 사업화 영역의 우선순위를 도출하였다.
본 연구에서는 IoT 가치사슬상의 위치, 즉 IoT 분야에 따라 사업화 우선순위를 바라보는 시선에 차이가 있는지를 살펴보기 위하여, 수집된 AHP 설문을 응답한 전문가의 소속 및 전문분야에 따라 기기, 네트워크, 서비스의 세 영역으로 구분하고, 각 영역별 가중치와 우선순위를 다시 도출해 보았다.
본 연구에서는 최근 정보통신업계에서 가장 전도유망한 사업 아이템으로 각광받고 있는 IoT의 사업화 영역들을 기존 문헌을 토대로 식별, 체계화하고, 이러한 영역들 중 과연 어떤 영역이 사업화하기에 더 적합한 지를 파악하기 위해 우선순위를 선정하고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 약 25명의 국내 IoT 전문가들로부터 의견을 수렴하였으며, 이를 AHP로 분석하여, IoT 사업화 영역의 우선순위를 도출하였다.
정우수 외[3]은 IoT의 국내·외 시장동향을 살펴보고, IoT 산업의 경제적 파급효과를 계량적인 측면에서 분석하였다. 이 연구에서는 저자들은 산업 구조적 특성을 규명하게 위해 산업연관표를 이용해 IoT 산업과 타 연계산업과의 관계를 분석하였다. 그 결과 IoT 산업의 경제적 파급효과로 나타나는 총생산유발액은 2013-2017년까지 약 4,746억원에 달할 것으로 전망되었으며, 2017년까지 총 3,627명의 고용을 유발할 것으로 추정되었다.
이러한 배경에서 본 연구는 기존 문헌들을 바탕으로 IoT의 사업화 분야들을 식별, 체계화하고, 이러한 분야들 중에서 과연 어떤 분야가 사업화하기에 가장 적합한 지를 파악하기 위해 우선순위를 선정하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 분석적 계층 프로세스(analytic hierarchy process, 이하 AHP) 기법을 이용하여, 국내 IoT 전문가들의 의견을 과학적으로 수렴, 분석하였다.
이렇게 계층화되고 세분화된 25개 소영역의 사업아이템을 보다 가시적으로 제시해 보기 위해, 본 연구에서는 각 소영역별 예시 사물들을 전문가들과 함께 브레인스토밍(brainstorming)하였다. [Table 1]이 본 연구의 계층 구조와 함께 각 소영역별 예시 사물들을 제시하고 있다.
예를 들어, 저소득층 u-서비스 적용 우선 순위 선정[16], 전시작전통제권 전환의 주요 결정요인 분석[17], 모바일 기기 우선순위 선정[18], 특수교육의 스마트교육 활성화를 위한 정책 방향 제시[19, 20] 등과 같은 다양한 정책연구에서 AHP가 성공적으로 적용된 바 있다. 이에 본 연구에서도 IoT 사업화 분야의 우선순위를 AHP를 이용해 도출해 보고자 하였다.
제안 방법
1단계에서는 우선 본 연구에서는 연구모형 도출 시 참고할 IoT 분야의 국내·외 산업 및 시장 현황을 종합적으로 파악하였다.
두 번째 단계에서는 IoT 사업화 분야 혹은 응용 분야 분류와 관련한 국내·외 자료들을 수집·분석 하였다. 구체적으로 본 연구에서는 국내 미래창조과학부의 분류 체계를 참고하였고, 해외의 경우 대표적인 IoT 연구기관인 Beecham Research와 Machina Research의 분류 방식을 조사하였다. 이와 같은 과정은 기본적으로 문헌 조사를 기반으로 수행되었지만, 최종적으로는 관련 분야의 전문가의 자문 및 인터뷰를 통해 선별된 내용을 본 연구에 수록하는 방향으로 연구를 진행하였다.
다양한 문헌조사 및 전문가 인터뷰를 통해 수집된 자료에 기반 하여 IoT 적용분야를 현실에 맞게 재정의 하였으며, 최종적으로 전문가 검토를 통해 확정하였다. 그 결과, 총 9개 대영역에 소속된 25개 소영역을 정의하였으며, 이들 사이의 계층 관계를 정리하였다. 아울러, 25개 소영역별로 구현 가능한 예시의 사물들(things)도 함께 조사하여, 정리하였다.
세 번째 단계로, IoT 적용 대상 분야들을 나름대로 재정의하여 계층화된 연구모형을 도출하였다. 다양한 문헌조사 및 전문가 인터뷰를 통해 수집된 자료에 기반 하여 IoT 적용분야를 현실에 맞게 재정의 하였으며, 최종적으로 전문가 검토를 통해 확정하였다. 그 결과, 총 9개 대영역에 소속된 25개 소영역을 정의하였으며, 이들 사이의 계층 관계를 정리하였다.
두 번째 단계에서는 IoT 사업화 분야 혹은 응용 분야 분류와 관련한 국내·외 자료들을 수집·분석 하였다.
2(20%) 이내까지 허용하고 있다[11,13,14]. 본 연구에서도 0.2 기준을 적용하여, 해당 기준을 통과한 전문가의 의견만 유효 설문으로 간주하여, 결과분석에 활용하였다.
그 다음 4장에서는 AHP 분석을 통해 산출된 결과가 소개된다. 본 장에서는 전문가들의 의견을 전체적으로 종합한 결과와 가치사슬 영역별 분석 결과를 제시한 뒤, 그 차이에 대해 살펴볼 것이다. 마지막 5장에서는 분석 결과를 기반으로 한 시사점과 함께 연구의 한계점 및 향후 연구방향에 대해 논의한다.
3]에 제시된 계층형 연구모형으로부터 우선순위를 도출하기 위해, 국내 IoT 분야의 종사자 및 전문가 60명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문은 2013년 10월 26일부터 11월 9일까지 약 2주간 진행되었다. 설문은 응답자의 편리성과 접근성, 그리고 추후 분석 시 연구자의 자료입력 편의성을 고려하여 온라인 (http://kislab.
설문은 2013년 10월 26일부터 11월 9일까지 약 2주간 진행되었다. 설문은 응답자의 편리성과 접근성, 그리고 추후 분석 시 연구자의 자료입력 편의성을 고려하여 온라인 (http://kislab.kookmin.ac.kr/iot/)으로 진행하였다.
세 번째 단계로, IoT 적용 대상 분야들을 나름대로 재정의하여 계층화된 연구모형을 도출하였다. 다양한 문헌조사 및 전문가 인터뷰를 통해 수집된 자료에 기반 하여 IoT 적용분야를 현실에 맞게 재정의 하였으며, 최종적으로 전문가 검토를 통해 확정하였다.
그 결과, 총 9개 대영역에 소속된 25개 소영역을 정의하였으며, 이들 사이의 계층 관계를 정리하였다. 아울러, 25개 소영역별로 구현 가능한 예시의 사물들(things)도 함께 조사하여, 정리하였다. 연구모형이 완성된 이후에는 해당 모형을 기반으로 쌍대비교 기반의 설문지을 준비하였으며, 국내 IoT 전문가들을 대상으로 해당 설문에 대한 응답을 수집하였다.
이러한 배경에서 본 연구는 기존 문헌들을 바탕으로 IoT의 사업화 분야들을 식별, 체계화하고, 이러한 분야들 중에서 과연 어떤 분야가 사업화하기에 가장 적합한 지를 파악하기 위해 우선순위를 선정하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 분석적 계층 프로세스(analytic hierarchy process, 이하 AHP) 기법을 이용하여, 국내 IoT 전문가들의 의견을 과학적으로 수렴, 분석하였다. 또한 IoT 관련 산업의 유형에 따라 사업화 분야 우선순위가 어떻게 달라지는지도 함께 살펴보았다.
본 연구에서는 최근 정보통신업계에서 가장 전도유망한 사업 아이템으로 각광받고 있는 IoT의 사업화 영역들을 기존 문헌을 토대로 식별, 체계화하고, 이러한 영역들 중 과연 어떤 영역이 사업화하기에 더 적합한 지를 파악하기 위해 우선순위를 선정하고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 약 25명의 국내 IoT 전문가들로부터 의견을 수렴하였으며, 이를 AHP로 분석하여, IoT 사업화 영역의 우선순위를 도출하였다. 또한 본 연구에서는 IoT 분야에 따라 이러한 사업화 우선순위를 바라보는 시각이 어떻게 달라지는지도 추가로 분석해 살펴보았다.
구체적으로 본 연구에서는 국내 미래창조과학부의 분류 체계를 참고하였고, 해외의 경우 대표적인 IoT 연구기관인 Beecham Research와 Machina Research의 분류 방식을 조사하였다. 이와 같은 과정은 기본적으로 문헌 조사를 기반으로 수행되었지만, 최종적으로는 관련 분야의 전문가의 자문 및 인터뷰를 통해 선별된 내용을 본 연구에 수록하는 방향으로 연구를 진행하였다.
전술한 바와 같이 AHP 분석을 위해서는 먼저 계층화 된 연구모형을 설계해야 하는데, 본 연구에서는 이를 위해 IoT 사업화 혹은 응용 분야 분류를 제시한 국내·외 문헌들을 분석하였다.
대상 데이터
3]에 제시되어 있다. [Fig. 3]에 제시된 바와 같이, 본 연구에서 산출된 계층모형은 총 9개의 대영역과 이들에 부속되는 25개의 소영역으로 구성되었다.
본 연구에서는 [Fig. 3]에 제시된 계층형 연구모형으로부터 우선순위를 도출하기 위해, 국내 IoT 분야의 종사자 및 전문가 60명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문은 2013년 10월 26일부터 11월 9일까지 약 2주간 진행되었다.
설문 수합결과, 응답률은 77%로 총 60명중 46명이 응답했으나, 7년 미만의 근무경력자(13명)와 CR이 0.2를 초과한 응답자(8명)를 제외한 총 25명 전문가의 설문을 분석에 사용하였다. AHP 분석은 본 연구팀에서 자체 개발한 Microsoft Excel VBA(Visual Basic for Applications) 프로그램을 활용해 수행하였다.
아울러, 25개 소영역별로 구현 가능한 예시의 사물들(things)도 함께 조사하여, 정리하였다. 연구모형이 완성된 이후에는 해당 모형을 기반으로 쌍대비교 기반의 설문지을 준비하였으며, 국내 IoT 전문가들을 대상으로 해당 설문에 대한 응답을 수집하였다.
이론/모형
2를 초과한 응답자(8명)를 제외한 총 25명 전문가의 설문을 분석에 사용하였다. AHP 분석은 본 연구팀에서 자체 개발한 Microsoft Excel VBA(Visual Basic for Applications) 프로그램을 활용해 수행하였다.
성능/효과
[Table 3]에 제시된 것처럼 대영역에 대한 종합적인 분석 결과에서는 공공안전 & 보안(0.1783), 자동차 & 운송수단(0.1558), 공공사업 & 에너지(0.1385) 순으로 사업화 성공 가능성이 높은 것으로 나타났다.
이 연구에서는 저자들은 산업 구조적 특성을 규명하게 위해 산업연관표를 이용해 IoT 산업과 타 연계산업과의 관계를 분석하였다. 그 결과 IoT 산업의 경제적 파급효과로 나타나는 총생산유발액은 2013-2017년까지 약 4,746억원에 달할 것으로 전망되었으며, 2017년까지 총 3,627명의 고용을 유발할 것으로 추정되었다.
그 결과, 전반적인 관점에서는 ‘공공안전 & 보안’, ‘자동차 & 운송수단’, ‘공공사업 & 에너지’ 분야가 사업화 전망이 밝고, 영역별로 구분해 보면 기기 분야에서는 ‘공공안전 & 보안’ 분야가, 네트워크 분야에서는 ‘자동차 & 운송수단’이, 서비스 분야에서는 ‘공공사업 & 에너지’ 분야가 가장 사업화 가능성이 높음을 알 수 있었다.
대영역과 소영역 모두에서 안전 및 보안에 대한 IoT의 사업성이 높은 것으로 평가되고 있음을 알 수 있는데, 이는 IoT의 핵심적인 기능 중 하나가 상시점검과 감시이고, 우리 정부에서도 최근 센서 네트워크 구축과 빅데이터 분석을 통한 재난예방 및 안전제고에 깊은 관심과 투자를 보이고 있음을 생각해 볼 때 충분히 설득력을 갖는 결과가 도출된 것으로 이해 할 수 있다.
상기 결과를 살펴보면, 가치사슬 분야에 관계없이 공통적으로 ‘자동차 & 운송수단’, ‘공공안전 & 보안’, ‘공공사업 & 에너지’, ‘건강관리 & 돌봄’의 4개 분야가 상위 3대 사업화 영역 그룹에 주로 포함되고 있음을 확인할 수 있다.
1]에서 구분한 가치사슬 분야(기기-네트워크-서비스)별로 따로 수행한 뒤, 분야에 따라 우선순위의 변화가 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 설문에 참여한 전문가들을 분야별로 나누어 본 결과, 기기 산업군에 소속되어 있는 전문가가 9명(27%), 네트워크 산업군에 소속되어 있는 전문가는 5명(15%), 서비스 산업군에 소속되어 있는 전문가는 11명(34%)으로 나타났다. 다음의 [Table 2]는 분석에 활용된 25명 전문가들의 보다 상세한 프로필을 나타내고 있다.
조사 결과, 미래창조과학부에서 발표한 IoT 활성화종합계획[5]에서는 IoT의 7대 도전분야로 ①M2M/IoT인프라, ②홈/가전, ③교통/물류, ④건설, ⑤에너지, ⑥헬스케어, ⑦사회안전을 제시하고 있음을 확인할 수 있었다.
종합적으로 봤을 때, ‘공공안전 & 보안’, ‘자동차 & 운송수단’, ‘공공사업 & 에너지’ 분야 등의 분야에서 높은 사업화 가능성을 갖고 있는 IoT 기기들을 바탕으로, 스마트폰 시대에 뒤이어 IoT 시대로의 전환이 이루어질 가능성이 크다는 점을 본 연구를 통해 확인하였다는 것이 큰 의의라고 할 수 있겠다.
상기 결과를 살펴보면, 가치사슬 분야에 관계없이 공통적으로 ‘자동차 & 운송수단’, ‘공공안전 & 보안’, ‘공공사업 & 에너지’, ‘건강관리 & 돌봄’의 4개 분야가 상위 3대 사업화 영역 그룹에 주로 포함되고 있음을 확인할 수 있다. 즉, 이들이 전문가들이 공통적으로 동의하고 있는 향후 사업화 가능성이 높은 분야라는 것을 확인할 수 있다. 반대로 ‘이동형 자산’, ‘시설 & 건물’, ‘상업 & 소매’ 분야는 어느 가치사슬 영역에서도 상위 3위권 안에 포함되지 않는 것을 확인할 수 있다.
후속연구
둘째, 본 연구가 다분히 공급자 관점에서만 우선순위를 선정했다는 점을 들 수 있다. IoT 기술의 수요자 관점에서의 수용도(통신요금, 설치비용, 도입의지, 효용성 등)를 연계하여 우선순위를 선정하는 연구가 후속적으로 진행된다면 더욱 유의미한 결과를 도출할 것으로 예상된다.
첫 번째, 본 연구는 IoT의 사업화 분야를 새롭게 정의하고, 체계화 했다는 점에서 의의를 갖는다. 국내 시장과 현실을 고려해 실현가능한 IoT 적용 가능 분야들을 식별하고, 각 분야가 어떤 형태로 실제 사업화 될 수 있는지 예시 사물까지 제시하였기 때문에, 향후 IoT 사업을 준비하는 기업이나 IoT를 대상으로 디지털 정책 연구를 수행할 때 본고가 좋은 참조가 될 수 있을 것으로 기대된다.
더불어 IoT 서비스가 성공적으로 제공되기 위해서는 가치사슬별로 완성도 높은 상품을 출시하고, 이들 간의 상호 호환성을 확보하는 것이 중요한데, 이를 위해서는 상호호혜(win-win)할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 매우 중요하다. 본 연구를 통해 가치사슬별 사업자가 바라보는 사업화 분야에 시각차가 있음을 확인할 수 있었는데, 향후 가치사슬 내 사업자들이 이와 같은 사실을 사전에 인지하고, 상호 협의 조정하여 사업을 진행한다면 전반적인 IoT 시장의 규모를 키우고 산업도 발전시키는 효과를 가져 올 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구를 통해 도출된 결과들은 향후 유관 기업의 사업 전략 수립, 정부의 정책 수립, 연구소의 R&D 방향 설정 등에 있어 유익한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
첫째, 본 연구에서는 전문가 설문을 기반으로 우선 순위까지 도출을 하였으나, 이렇게 분석된 결과에 대한 원인 혹은 인과관계를 파악할 수 없다는 한계를 확인하였다. 이는 우리가 사용한 AHP 기법의 한계이기도 한데, 향후 설문 응답자의 대상으로 심도 있는 인터뷰를 통해 그 원인을 찾아내는 후속 연구가 진행된다면 연구의 완성도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
이처럼 학술적, 실무적으로 다양한 의의를 가지고 있는 연구이지만, 본 연구는 몇 가지 한계점을 갖고 있어 향후 보다 개선된 후속연구가 이루어져야 할 것으로 보인다. 첫째, 본 연구에서는 전문가 설문을 기반으로 우선 순위까지 도출을 하였으나, 이렇게 분석된 결과에 대한 원인 혹은 인과관계를 파악할 수 없다는 한계를 확인하였다.
이처럼 학술적, 실무적으로 다양한 의의를 가지고 있는 연구이지만, 본 연구는 몇 가지 한계점을 갖고 있어 향후 보다 개선된 후속연구가 이루어져야 할 것으로 보인다. 첫째, 본 연구에서는 전문가 설문을 기반으로 우선 순위까지 도출을 하였으나, 이렇게 분석된 결과에 대한 원인 혹은 인과관계를 파악할 수 없다는 한계를 확인하였다. 이는 우리가 사용한 AHP 기법의 한계이기도 한데, 향후 설문 응답자의 대상으로 심도 있는 인터뷰를 통해 그 원인을 찾아내는 후속 연구가 진행된다면 연구의 완성도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사물 인터넷이란?
사물 인터넷(Internet of Things, 이하 IoT)은 현실 세계의 사물들과 가상 세계를 네트워크로 상호 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간에, 언제 어디서나 소통할 수 있게 만드는 미래 인터넷 기술이다[1]. IoT는 과거 사물 지능통신이라 불리는 M2M의 개념이 서비스 관점에서 보다 확장, 진화된 개념으로 이해할 수 있다[2].
IoT의 기능 중 상시점검과 감시는 어디에 주로 사용되는가?
상시점검과 감시는 IoT의 대표적인 기능으로 대상을 지속적으로 측정, 점검하고, 사전에 정해진 기준에 부합하는지 확인하는 기능을 의미한다. 기계 설비 혹은 시설물이나 환경오염 정도를 확인하는데 주로 사용되는 기능이다. 통제 기능은 대상을 단순히 점검하는 수준을 넘어 필요시 원격으로 제어까지 할 수 있는 기능을 말한다.
IoT를 이용함으로써 얻는 이점은?
IoT는 과거 사물 지능통신이라 불리는 M2M의 개념이 서비스 관점에서 보다 확장, 진화된 개념으로 이해할 수 있다[2]. IoT를 이용하게 되면, 사람 혹은 사물에 대해 상시점검(monitoring), 감시(surveillance), 통제(control), 추적(tracking), 결제(payment), 통보(informing) 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 이러한 기능 추가로 인해 폭 넓은 분야에 활용될 수 있으며, 이로 인해 머지않은 장래에 사업화가 폭발적으로 증가할 것으로 예상되고 있다[3].
참고문헌 (22)
H. S. Jeon, IoT applications and their future directions. Local Informatization Magazine, Vol. 85, pp. 34-37, 2014.
W. S. Jeong.S. H. Kim.K. S. Min, An Analysis of the Economic Effects for the IoT Industry. Journal of Korean Society for Internet Information, Vol. 14, No. 5, pp. 119-128, 2013.
W. Y. Kim, The IoT age is coming with new business opportunities. Technology and Management - A Monthly Journal, No. 9, pp. 54-57, 2013.
Machina Research, The global M2M market in 2012, 2013.
Ministry of Science, ICT and Future Planning, The basic plan of IoT, 2014.
D. Y. Joo.J. K. Kim, Fostering creative fusion of IoT in the hyper-connectivity age (Issue Paper 2014-342), Korea Institute for Industrial Economics & Trade, 2014.
H. W. Kim.D. K. Kim, IoT technologies and security. Journal of Information Security, Vol. 22, No. 1, pp. 7-13, 2012.
Y. J. Kim.Y. G. Jeong.I. Y. Jeong, Device objectification and orchestration mechanism for IoT intelligent service. Journal of Korea Information and Communications Society, Vol. 38, No.1, pp. 19-32, 2013.
J. S. Yoon, M2M / IOT communication technology standardization. OSIA Standards & Technology Review, Vol. 26, No. 2, pp. 18-27, 2013.
S. H. Lee.K. K. Kim.W. G. Jang, A study on the technology for global device discovery and service lookup based on IoT-A. Proceedings of 2014 Winter Conference of Korea Information and Communications Society, pp. 329-330, 2014.
T. L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process. NY: McGraw Hill, 1980.
S. Y. Song, A study on the factors of choosing the liner shipping companies using AHP method by international freight forwarder. International Commerce and Information Review, Vol. 13, No. 2, pp. 95-117, 2011.
T. L. Saaty, G. V. Luis, Diagnosis with dependent symptoms: Bayes theorem and the analytic hierarchy process. Operations Research, Vol. 46, No. 4, 1998, pp. 491-502.
K. T. Cho.S. J. Kim.S. M. Kim.Y. U Kim.S. J. Kim.Y. G. Cho, Cost benefit analysis of CT and MRI using the AHP, Korean Management Science, Vol. 21, No. 2, pp. 93-109, 2004.
W. H. Byun.D. S. Yang.H. Y. Kee. M. C. Jeong, The study on U-service priority for low-income people using AHP. The Journal of the Korea Institute of Intelligent Transport Systems, Vol. 10, No. 1, pp. 100-111, 2011.
S. J. Park.C. Koh, Analysis of key factors in operational control transition resolution using analytic hierarchy process (AHP). Journal of Digital Convergence, Vol. 9, No. 6, pp. 153-163. 2011.
D. H. Byun, Selecting a mobile device using the analytic hierarchy process, Journal of Digital Convergence, Vol. 9, No. 4, pp. 1-8. 2011.
D. W. Han.M. C. Kang, Policy directions for special education teachers to invigorate smart education using AHP, Journal of Digital Convergence, Vol. 10, No. 11, pp. 681-689, 2012.
D. W. Han.M. C. Kang, Policy directions for parents of students with disability to invigorate smart education in special education, Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 3, pp. 63-68, 2014.
S. Y. Kim, A study on the strategic priority for defense quality management factors by using analytic hierarchy process. Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering, Vol. 35, No. 3, pp. 217-224, 2011.
Beecham Research, M2M/IoT Sector Map, 2014. http://www.beechamresearch.com/article.aspx?id4 (Accessed on October 10, 2014).
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.