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문제 정의
- 이러한 시점에서 나노 기술 또한 시대의 흐름에 발맞춰 비용을 절감하고, 효율성을 증대 시키기 위한 대책이 필요하다. 따라서 검색 데이터를 이용한 본 연구의 결과는 두 측면을 모두 만족 시킬 수 있는 바람직한 방향을 제시하고 있다.
- 따라서 본 연구에서는 이러한 현 상황을 고려하여 다양한 나노 키워드를 기반으로 나노 기술의 트렌드를 예측하고자 한다.
- 따라서 본 연구에서는 최근 5년간 나노기술에 대한 트렌드와 사회적 관심도를 기반으로 정책적 시사점을 도출하고자 한다.
- 본 연구는 나노기술의 트렌드 분석을 통한 나노기술에 대한 트렌드와 사회적 관심도를 기반으로 정책적 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 한국의 GDP 대비 연구개발비 비중은 OECD 국가 중 1위이나 절대 금액으로 주변국과 비교 시 미국은 7.
제안 방법
- 국가나노기술정책센터에서 제공하는 ‘미래나노기술 30키워드 등(SCOPUS)’의 자료를 활용하여 키워드를 도출하고, 도출된 키워드를 기반으로 구글 트렌드에서 제공하는 ‘시간의 흐름에 따른 관심도’ 데이터를 구축하였다.
- 총 30개의 미래나노기술 중 4개의 기술은 키워드의 트렌드가 존재하지 않아 분석에서 제외되었다. 그 후에 전처리 과정을 통하여 결측 값, 이상치 확인 및 처리 과정을 수행하였으며 가중평균을 이용하여 키워드를 통합하였다. 각 키워드의 가중치는 해당 기술 분류 안에서 기술의 키워드에 대한 상대적인 빈도를 기반으로 결정되었다.
- 나노 기술 대분류의 관점에서의 1년 단위와 추가적으로 6개월 단위에서의 경향성을 파악하였다. 나노소자, 나노바이오, 나노에너지 환경, 나노 소재, 나노 공정 측정 장비 모두에서 한국은 키워드들에 대하여 2012년 이후 전반적으로 하향하는 경향을 보였지만, 미국은 2012년 수준의 관심도를 꾸준히 유지하거나 일부 상향하는 경향을 나타냈다.
- 덴드로그램을 통하여 군집의 수를 대략적으로 추정한 결과 군집 수를 3~5개로 추정하였다.
- 0에 가까울수록 관심이 적은 것을 의미하며 1에 가까울수록 관심이 높다는 것을 의미한다. 마지막으로 화살표를 통해 나노 기술 트렌드의 변화를 시각화 하였다. 한국 나노기술 트렌드의 변화를 살펴보면 2012년에 대부분 관심이 높다가 2016년으로 갈수록 관심이 적어지는 모습을 보이고 있다.
- 네트워크 분석은 하나의 데이터 속성으로 분석하는 것이 아니라, 다수의 데이터 간에 존재하는 관계를 분석이 가능하다[4]. 본 연구에서는 키워드간의 상관관계를 기반으로 네트워크를 구축하였으며, 시각화는 UCINET 버전 6.597과 NetDraw 툴을 이용하였다.
- 본 연구에서는 한국 26개의 미래 기술 중에서 상관관계가 0.6 이상인 19개의 기술에 대하여 상관관계를 시각화 하였다. 변수 모두 양의 상관관계를 가지고 있고 높은 상관관계를 가지고 있는 변수들도 존재하였다.
- 또 각 30개의 미래 기술들과 연관되어 제4기 전문위원이 선정한 키워드와 WOS(Web of Science) 키워드로 나누어져 있다. 본 연구에서는 해당 키워드들을 활용하여 구글 트렌드에서 자료를 추출하였다. 이후에 상대적인 검색 수를 기반으로 하여 각 키워드들에 대한 가중치를 부여 후 분석에 활용하였다.
- 본 연구에서는 해당 키워드들을 활용하여 구글 트렌드에서 자료를 추출하였다. 이후에 상대적인 검색 수를 기반으로 하여 각 키워드들에 대한 가중치를 부여 후 분석에 활용하였다. [Figure 1]은 분석에 사용된 미래나노기술 30키워드 등(SCOPUS)의 일부 자료이다.
- 계층적 군집 방법에는 군집-간 연결 방법을 사용하여 군집 간의 거리를 파악하였고, 가장 널리 활용되는 방법이며 변수간의 직선상의 거리측정 법인 유클리디안 거리를 사용하였다. 이후에는 덴드로그램을 사용하여 군집의 수를 추정하였다. 이후에는 K-평균 군집 분석을 수행하여 결과를 도출하였다.
- 자료의 전처리 과정 후 연도별 추세를 확인하여 한국과 미국의 나노 기술을 비교하였다. 전처리 후 연도별 26개의 기술에 대한 한국의 트렌드는 전반적으로 하향하는 경향을 보이고 있었다.
- 추가적으로 네트워크 분석에서 표준화 연결정도 중심 성과 에고-네트워크(Ego-network) 밀도, 전체 네트워크의 밀도 및 포괄성을 살펴보았다.
대상 데이터
- 체계적으로 정보를 분석하기 위해서는 가치 있는 정보를 수집하기 위한 집중된 탐색 작업이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 분석을 위하여 2가지 자료가 활용되었다. 국가나노기술정책센터에서 제공하는 ‘미래나노기술 30키워드 등(SCOPUS)’의 자료를 활용하여 키워드를 도출하고, 도출된 키워드를 기반으로 구글 트렌드에서 제공하는 ‘시간의 흐름에 따른 관심도’ 데이터를 구축하였다.
- 국가나노기술정책센터에서 제공하는 ‘미래나노기술 30키워드 등(SCOPUS)’의 자료를 활용하여 키워드를 도출하고, 도출된 키워드를 기반으로 구글 트렌드에서 제공하는 ‘시간의 흐름에 따른 관심도’ 데이터를 구축하였다. 해당 데이 터는 2012년도부터 2016년까지 총 5년간의 데이터이다.
데이터처리
- 군집 분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상을 유사성을 바탕으로 동질적인 집단으로 분류하기 위한 방법이다[2]. 먼저 계층적 군집 방법을 이용하여 군집의 수를 추정 한 후, K-평균 군집 분석을 이용하여 분석을 시행하였다. 분석 도구는 IBM SPSS Statistics21을 이용하여 분석하였다.
- 앞서 본 연구에서 실시한 상관 분석 결과를 바탕으로 키워드들 사이의 상관관계와 구조적 매커니즘을 알아보고자 네트워크 분석을 수행하였다. 아래의 [Figure 8]은 한국 키워드 간의 상관관계를 네트워크 분석으로 시각화한 것이다.
- 앞서 수행된 계층적 군집 분석 결과를 기반으로 군집의 수를 3~5개로 추정하여 K-평균 군집 분석을 수행하였다. 그 결과 K값이 3일 때는 상대적으로 기술들의 특징을 잘 반영하지 못하였고, K값이 5일 경우에는 군집에 포함 되는 기술의 수가 너무 적기 때문에 적정한 K값은 4로 선정하였다.
- 이후에는 덴드로그램을 사용하여 군집의 수를 추정하였다. 이후에는 K-평균 군집 분석을 수행하여 결과를 도출하였다.
이론/모형
- 분석 도구는 IBM SPSS Statistics21을 이용하여 분석하였다. 계층적 군집 방법에는 군집-간 연결 방법을 사용하여 군집 간의 거리를 파악하였고, 가장 널리 활용되는 방법이며 변수간의 직선상의 거리측정 법인 유클리디안 거리를 사용하였다. 이후에는 덴드로그램을 사용하여 군집의 수를 추정하였다.
- 본 연구에서는 분석을 위해 몇 가지 통계적인 기법과 데이터 마이닝 기법이 동시에 활용된다. 먼저 상관관계는 어떠한 두 변수 사이의 관계를 의미한다[13].
- 데이터 마이닝 혹은 트렌드 분석 등의 방법을 이용하여 정책적 시사점을 찾는 연구는 현재 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 철강 산업에서는 트렌드 분석을 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다[10]. 또 에너지 신사업 분야나 수자원 분야 또한 트렌드를 파악하고 향후 전망을 예측하기 위한 연구가 진행되고 있다[6, 9].
성능/효과
- 최근 미국이 한국보다 높은 관심도를 보이는 기술은 총 16건으로 나타났 으며 유사한 패턴을 보이는 기술 7건, 한국이 미국보다더 높은 관심도를 보이는 기술 3건으로 나타났다. 결과적으로 미국이 한국보다 더 높은 관심도를 보이는 것을 확인하였다. 따라서 기술의 격차를 줄이기 위해서는 16건의 나노 기술에 대하여 더 많은 지원과 관심이 요구된다.
- 또 군집 분석 결과에서 한국과 미국은 비슷한 트렌드를 보여주는 분야도 있지만, 나노 바이오와 나노 소재 분야에 있어서는 미국과의 차이가 발생하는 것을 확인 할 수 있었다. 앞서 제 2장에서 이야기 하였듯이 나노 기술은 서로 밀접한 연관성이 존재한다[13].
- 먼저 표준화 연결정도 중심성에서 한국은 양자점 소재와 나노 탄소소재가 0.722로 가장 높게 나타난 것을 확인하였다. 이는 전체 네트워크를 구성하는 기술 중에서 약 72%는 연결되어 있다는 것을 의미한다.
- 위 그림과 같이 다른 기술들에 대하여 분석을 수행한 결과, 미국이 한국보다 상향하는 경향성을 보인 기술이 16건, 비슷한 추세의 기술이 7건, 한국이 더 높은 추세를 보인 기술이 3건이었다. 분석의 결과로 상대적으로 미국과 트렌드 격차가 큰 기술과 격차가 작은 기술에 대한 예측이 가능하다. 30대 나노 기술의 관점에서 연도별 트렌드 변화를 살펴보면 다음 그림과 같다.
- 초저전력 메모리에서 FRAM, PRAM, SST의 순서로 높은 가중치를 보여주는 것을 확인 할 수 있었다. 상대적으로 높은 가중치를 보여주는 FRAM이 초저전력 메모리의 경향성에 큰 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다.
- 위 그림과 같이 다른 기술들에 대하여 분석을 수행한 결과, 미국이 한국보다 상향하는 경향성을 보인 기술이 16건, 비슷한 추세의 기술이 7건, 한국이 더 높은 추세를 보인 기술이 3건이었다. 분석의 결과로 상대적으로 미국과 트렌드 격차가 큰 기술과 격차가 작은 기술에 대한 예측이 가능하다.
- 자료의 전처리 과정 후 연도별 추세를 확인하여 한국과 미국의 나노 기술을 비교하였다. 전처리 후 연도별 26개의 기술에 대한 한국의 트렌드는 전반적으로 하향하는 경향을 보이고 있었다. 반면 미국은 ‘나노소자’를 제외한 다수의 기술들이 꾸준히 상향하거나 유지하는 경향을 보이고 있다.
- 하지만 한국이 미국에 비해 네트워크 밀도가 높게 측정된 것을 볼 때, 한국이 미국에 비해 전체적으로 키워드에 대한 관심도 변화가 유사하게 발생한다. 즉, 특정 시점에 나노 기술에 대한 관심도가 전체적으로 동시에 상향하거나 하향하는 경향성을 가지고 있는 것을 확인 할 수 있었다.
- 초저전력 메모리에서 FRAM, PRAM, SST의 순서로 높은 가중치를 보여주는 것을 확인 할 수 있었다. 상대적으로 높은 가중치를 보여주는 FRAM이 초저전력 메모리의 경향성에 큰 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다.
- 앞서 트렌드 분석에도 언급하였듯이 한국은 나노기술에 대한 관심도가 점차 하락하고 있으며 상대적으로 미국은 상향하거나 혹은 같은 대분류 안에서 다른 중분류로의 관심도 이동이 이루어지고 있다. 최근 미국이 한국보다 높은 관심도를 보이는 기술은 총 16건으로 나타났 으며 유사한 패턴을 보이는 기술 7건, 한국이 미국보다더 높은 관심도를 보이는 기술 3건으로 나타났다. 결과적으로 미국이 한국보다 더 높은 관심도를 보이는 것을 확인하였다.
후속연구
- 향후에는 이러한 연구를 더욱 발전시켜 실시간으로 필요한 정보를 기업과 정부에 제공하고자 한다.
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