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문제 정의
- 또한 직접전환을 통해 분화가 끝난 세포를 줄기 세포로 되돌리는 기술은 최근 유도만능 줄기 세포에 대한 용어와 혼재하여 사용되는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 줄기 세포 관련 연구를 배아 줄기 세포, 성체 줄기 세포, 그리고 유도만능 줄기 세포로 나누어, 각 분야별 연구 논문을 토대로 기본적인 연구 수준에 대한 TLC 분석을 수행하고자 한다. 본 논문은 다음과 같이 이루어져 있다.
- 본 논문은 확산 모형 중 대표적인 두 개의 모형, 즉 로지스틱 모형과(Kingsland, 1982) Bass 모형(Bass, 1969), 그리고 도입연도가 불확실한 신기술이나 신상품의 확산 모형으로 최근에 개발된 BMIC 모형(Bass Model with Integration Constant Model) (Kim and Hong, 2015)을 토대로 줄기 세포 기술의 TLC 분석을 실시하고자 한다. TLC 분석을 위한 대표적인 자료로 연도별 논문 수, 특허 수, 업계 소식지, 또는 뉴스상의 기사 건수 등이 사용되며(Järvenpää et al.
- 확산의 동력을 설명하기 위한 경우를 제외하면 나머지는 제품이나 서비스 혹은 기술들의 성장에 관한 것이기 때문에 이 경우는 확산 모형을 성장 곡선 모형(growth curve model)이라 부르기도 한다(Meade and Islam, 1995). 이제 이들 모형을 간략히 기술하기로 하자.
제안 방법
- 줄기 세포 분야가 신기술 분야임을 감안하여 본 논문은 우선 Järvenpää et al.(2011)의 제안대로 연구 단계의 TLC를 분석하고자 하며 SCOPUS 저널 상의 줄기 세포 관련 논문 수를 대상으로 확산 모형을 적용하여 분석을 수행할 것이다. 또한 줄기 세포의 종류에 따라 TLC가 달리 분포할 수 있으므로 세포 기원 및 생성 방식에 따라 세 가지-배아 줄기 세포, 성체 줄기 세포, 그리고 유도만능줄기 세포-구분 기준을 적용하였다(National Institutes of Health(NIH) Department of Health and Human Services, 2001).
- 기술 수명 주기 분석을 확산 모형에 기반하여 수행한 본 논문의 경우, 활용된 모형의 관점에서 보면 3개의 모형 즉 로지 스틱 모형, Bass 모형 그리고 BMIC 모형이 사용되고 있고, 로지스틱 모형과 Bass 모형의 경우 모수 추정방식이 각각 두 가지 방식이 사용되었다. 따라서 우선 각 모형별로 차이점을 기술하면 다음과 같다.
- 본 논문은 리서치 단계에서의 줄기 세포 기술에 대해, 3가지 분야별로 관련 논문 수와 확산 모형을 토대로 기술 수명 주기를 분석하였다. 분야별로 3가지 확산 모형을 사용하였고, 로지 스틱 모형과 Bass 모형은 당기 건수와 누적 건수를 토대로 모수추정을 하여 총 5가지 모수가 도출되었다.
- 본 논문은 리서치 단계에서의 줄기 세포 기술에 대해, 3가지 분야별로 관련 논문 수와 확산 모형을 토대로 기술 수명 주기를 분석하였다. 분야별로 3가지 확산 모형을 사용하였고, 로지 스틱 모형과 Bass 모형은 당기 건수와 누적 건수를 토대로 모수추정을 하여 총 5가지 모수가 도출되었다. 이들 모수의 중앙 값을 기준으로 성장기를 기술하면 다음과 같다.
대상 데이터
- 그런데 이들 각각의 분야에 대한 연도별 논문 건수를 수집하기 위해서는 각 분야에 대한 논문이라고 규정할 핵심 키워드가 있어야 한다. 생명공학정책연구센터는 2013년도에 펴낸 보고서(Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology, 2013)에서 각 분야별 핵심 키워드를 [Table 1]과 같이 선정하였다.
이론/모형
- (2011)의 제안대로 연구 단계의 TLC를 분석하고자 하며 SCOPUS 저널 상의 줄기 세포 관련 논문 수를 대상으로 확산 모형을 적용하여 분석을 수행할 것이다. 또한 줄기 세포의 종류에 따라 TLC가 달리 분포할 수 있으므로 세포 기원 및 생성 방식에 따라 세 가지-배아 줄기 세포, 성체 줄기 세포, 그리고 유도만능줄기 세포-구분 기준을 적용하였다(National Institutes of Health(NIH) Department of Health and Human Services, 2001). 이 세 가지로 구분되는 하위 영역에도 다양한 세부 영역이 있으며, 동일한 줄기 세포에 대한 다른 용어가 존재하고 있어서 분석을 위한 키워드 선정이 필요하였으며, 이를 위해 생명공학정책연구센터에서 펴낸 줄기 세포 연구 및 활용기술(Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology, 2013) 중 논문검색을 위한 검색식을 활용하되, 직접전환(direct conversion)에 대한 항목은 제외하였다.
성능/효과
- 이는 BMIC 모형의 강건성(robustness) 및 우수성을 보여주는 데, 앞으로 표본 자료가 더 많아질 경우 통계적 유의성을 검증해 볼 만한 주제라고 할 수 있다. 넷째, 신기술 채택의 집단성을 보여주는 모방 계수 q를 보면, 3가지 방식 모두에서 역분화가 가장 크다는 것을 보여준다. 이는 역분화 연구가 다른 분야보다는 타 연구에 의해 영향을 받는 분야라는 것을 보여준다.
- 모형과 관련된 것 외에도 관찰된 사실을 더 기술하면, 넷째, 현 시점 2015년도가 3개 분야 모두에서 성장기에 속한 경우가 가장 많았다. 다섯째, 성장기의 경우 역분화 분야가 가장 짧게 나타났고 성체 줄기 세포 분야가 가장 크게 나타났다.
- 첫째, Bass 모형의 경우 4가지 모든 분야에서 일관되게 당기 추정방식보다는 누적 추정방식에서 이륙 시점이나 피크 시점이 더 늦게 나타난다. 둘째, 로지스틱 모형의 경우는 Bass 모형과 같은 모수추정 방식에 따른 일관성이 나타나지 않는다. 셋째, 각 분야별로 이륙 시점과 피크 시점 추정은 모형과 모수추정방식 모두를 고려하면 총 5가지가 도출되는데 BMIC 모형이 중앙값에 가장 가까운 값을 주고 있다.
- 이는 당기 건수의 변동성이 누적 건수에서는 일종의 smoothing 효과가 발생하여 줄어들기 때문인 것으로 보인다. 둘째, 모수 m은 로지스틱 모형과 Bass 모형 둘 다에 공통되는 모수인데, 모형 간 차이보다는 모수 추정 방식간의 차이가 훨씬 더 크다는 것을 알 수 있다. 또한 Bass 모형보다는 로지스틱 모형에서 모수 추정 방식 간 m의 차이가 더 작다.
- 둘째, 성체 줄기 세포 분야의 경우, 연구 건수가 본격적으로 증가하는 이륙 시점이 이르게는 2009년 그리고 늦게는 2012년이 된다. 성장기 지속 기간은 5년에서 8년까지로 예측된다.
- 셋째, Bass 모형에서는 3분야 모두 누적 건수 추정 방식에서 m이 더 높게 나타났고 BMIC 모형의 m은 3분야 모두 두 가지 추정 방식에 의한 값들의 종간에 존재함을 보여준다. 또한 모수가 서로 다른 모형의 적합도를 비교할 때 사용하는 기준인 AIC 값도 세 분야 모두에서 BMIC 모형이 가장 작은 값을 보여주어 적합도가 가장 우수함을 보여주었다. 이는 BMIC 모형의 강건성(robustness) 및 우수성을 보여주는 데, 앞으로 표본 자료가 더 많아질 경우 통계적 유의성을 검증해 볼 만한 주제라고 할 수 있다.
- 통계적 유의성을 검증 하기에는 샘플 수가 너무 적으나, BMIC 모형의 유용성은 더 탐구될 필요가 있다고 하겠다. 모형과 관련된 것 외에도 관찰된 사실을 더 기술하면, 넷째, 현 시점 2015년도가 3개 분야 모두에서 성장기에 속한 경우가 가장 많았다. 다섯째, 성장기의 경우 역분화 분야가 가장 짧게 나타났고 성체 줄기 세포 분야가 가장 크게 나타났다.
- 통계적 유의성을 검증하기에는 샘플 수가 너무 적으나, BMIC 모형의 유용성은 더 탐구될 필요가 있다고 하겠다. 모형과 관련된 것 외에도 관찰된 사실을 더 기술하면, 둘째, 현 시점 2015년도가 3개 분야 모두에서 성장기에 속한 경우가 가장 많았다. 셋째, 성장기의 경우 역분화 분야가 가장 짧게 나타났고 성체 줄기 세포 분야가 가장 크게 나타났다.
- 분야별 기술 수명 주기를 비교한 결과는 첫째, 각 분야별로 이륙 시점과 피크 시점 추정은 모형과 모수추정 방식 모두를 고려하면 총 5가지가 도출되는데 BMIC 모형이 중앙값에 가장 가까운 값을 주고 있다. 통계적 유의성을 검증하기에는 샘플 수가 너무 적으나, BMIC 모형의 유용성은 더 탐구될 필요가 있다고 하겠다.
- 또한 Bass 모형보다는 로지스틱 모형에서 모수 추정 방식 간 m의 차이가 더 작다. 셋째, Bass 모형에서는 3분야 모두 누적 건수 추정 방식에서 m이 더 높게 나타났고 BMIC 모형의 m은 3분야 모두 두 가지 추정 방식에 의한 값들의 종간에 존재함을 보여준다. 또한 모수가 서로 다른 모형의 적합도를 비교할 때 사용하는 기준인 AIC 값도 세 분야 모두에서 BMIC 모형이 가장 작은 값을 보여주어 적합도가 가장 우수함을 보여주었다.
- 둘째, 로지스틱 모형의 경우는 Bass 모형과 같은 모수추정 방식에 따른 일관성이 나타나지 않는다. 셋째, 각 분야별로 이륙 시점과 피크 시점 추정은 모형과 모수추정방식 모두를 고려하면 총 5가지가 도출되는데 BMIC 모형이 중앙값에 가장 가까운 값을 주고 있다. 통계적 유의성을 검증 하기에는 샘플 수가 너무 적으나, BMIC 모형의 유용성은 더 탐구될 필요가 있다고 하겠다.
- 모형과 관련된 것 외에도 관찰된 사실을 더 기술하면, 둘째, 현 시점 2015년도가 3개 분야 모두에서 성장기에 속한 경우가 가장 많았다. 셋째, 성장기의 경우 역분화 분야가 가장 짧게 나타났고 성체 줄기 세포 분야가 가장 크게 나타났다.
- 셋째, 역분화 줄기 세포 분야의 경우, 연구 건수가 본격적으로 증가하는 이륙 시점이 이르게는 2010년 그리고 늦게는 2012년이 된다. 성장기 지속 기간은 2년에서 3년까지로 예측 된다.
- 둘째, 성체 줄기 세포의 경우 최근 들어 압도적으로 연구논문 건수가 많아지고 있으므로 R&D 투자 역시 이 분야에 집중되어야 할 것이다. 셋째, 역분화는 연구의 패러다임이 바뀌는 사건이 발생할 때 연구 건수가 폭발적으로 늘어나므로 이 분야가 성체 줄기 세포 분야 다음으로 주목해야 할 분야하고 할 수 있다.
- 첫째, 2015년이 배아 줄기 세포와 성체 줄기 세포 분야에서는 추정 방식과 상관없이 모두 성장기에 속해있고, 역분화의 경우는 추정방식에 따라 성장기와 성숙기에 속한다. 따라서 현 시점이 줄기 세포 리서치에 더욱 많은 투자를 해야 하는 적기라는 것이다.
- 첫째, Bass 모형의 경우 4가지 모든 분야에서 일관되게 당기 추정방식보다는 누적 추정방식에서 이륙 시점이나 피크 시점이 더 늦게 나타난다. 둘째, 로지스틱 모형의 경우는 Bass 모형과 같은 모수추정 방식에 따른 일관성이 나타나지 않는다.
- 첫째, 누적 건수에 의한 추정방식이 당기 건수에 의한 추정 방식보다 항상 적합도가 높다. 이는 당기 건수의 변동성이 누적 건수에서는 일종의 smoothing 효과가 발생하여 줄어들기 때문인 것으로 보인다.
- 첫째, 배아 줄기 세포 분야의 경우, 연구 건수가 본격적으로 증가하는 이륙 시점이 이르게는 2010년 그리고 늦게는 2013년이 된다. 성장기 지속 기간은 5년에서 7년까지로 예측된다.
후속연구
- 둘째, 성체 줄기 세포의 경우 최근 들어 압도적으로 연구논문 건수가 많아지고 있으므로 R&D 투자 역시 이 분야에 집중되어야 할 것이다.
- 첫째, 본 논문은 분야별 관련 논문 수만을 대상으로 하였으므로, 연구 단계가 아닌 개발 단계나 상업화 단계에서의 기술 TLC 분석을 위해서는 특허 수나 기사 수 혹은 더 나아가 SNS상의 언급 빈도 수 등이 고려되어야 할 것이다. 둘째, 역분화의 경우 2006년 Yamanaka의 논문을 기점으로 논문 연구수가 급격히 증가하므로, 이분조각 Bass 모형 등이(Hong and Eom, 2009) 추가로 활용되면 좀 더 신뢰성 높은 자료 분석이 이루어 질 것이다.
- 줄기 세포에 대한 연도별 연구 논문 수로 연구 분야의 확산현상을 규명하는 본 논문에서도 연구의 시작점을 정하는 문제가 제기된다. 따라서 이러한 시작점과 무관한 BMIC 모형을 사용하여 다른 모형과 비교하는 것이 연구 시작점을 가정 한 다른 모형의 단점을 보완하는 결과를 가져올 것이다
- BMIC 모형은 초기 높은 수요를 갖는 상품이나 서비스의 확산형태를 설명하는 데 활용되는 모형이나, 이러한 초기 수요를 임의로 조절하는 능력으로 인해 도입기가 알려져 있지 않은 상품이나 서비스의 수요 추정에도 사용될 수 있음이 Kim and Hong(2015a)에 의해 입증되었으며, 특히 영화 시장의 확산 특성 분석에 적용한 연구가 이루어진 바 있다(Kim and Hong, 2015b). 줄기 세포에 대한 연도별 연구 논문 수로 연구 분야의 확산현상을 규명하는 본 논문에서도 연구의 시작점을 정하는 문제가 제기된다. 따라서 이러한 시작점과 무관한 BMIC 모형을 사용하여 다른 모형과 비교하는 것이 연구 시작점을 가정 한 다른 모형의 단점을 보완하는 결과를 가져올 것이다
- 추후 연구 방향은 다음과 같다. 첫째, 본 논문은 분야별 관련 논문 수만을 대상으로 하였으므로, 연구 단계가 아닌 개발 단계나 상업화 단계에서의 기술 TLC 분석을 위해서는 특허 수나 기사 수 혹은 더 나아가 SNS상의 언급 빈도 수 등이 고려되어야 할 것이다. 둘째, 역분화의 경우 2006년 Yamanaka의 논문을 기점으로 논문 연구수가 급격히 증가하므로, 이분조각 Bass 모형 등이(Hong and Eom, 2009) 추가로 활용되면 좀 더 신뢰성 높은 자료 분석이 이루어 질 것이다.
- 셋째, 각 분야별로 이륙 시점과 피크 시점 추정은 모형과 모수추정방식 모두를 고려하면 총 5가지가 도출되는데 BMIC 모형이 중앙값에 가장 가까운 값을 주고 있다. 통계적 유의성을 검증 하기에는 샘플 수가 너무 적으나, BMIC 모형의 유용성은 더 탐구될 필요가 있다고 하겠다. 모형과 관련된 것 외에도 관찰된 사실을 더 기술하면, 넷째, 현 시점 2015년도가 3개 분야 모두에서 성장기에 속한 경우가 가장 많았다.
- 셋째, 각 분야별로 이륙 시점과 피크 시점 추정은 모형과 모수추정방식 모두를 고려하면 총 5가지가 도출되는데 BMIC 모형이 중앙값에 가장 가까운 값을 주고 있다. 통계적 유의성을 검증 하기에는 샘플 수가 너무 적으나, BMIC 모형의 유용성은 더 탐구될 필요가 있다고 하겠다. 모형과 관련된 것 외에도 관찰된 사실을 더 기술하면, 넷째, 현 시점 2015년도가 3개 분야 모두에서 성장기에 속한 경우가 가장 많았다.
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