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문제 정의
- 따라서 5G 이동통신 서비스의 요금 및 품질에 대한 소비자가 인식하는 상대적 매력도의 변화에 따라 미래 가입자 수 예측이 어떻게 달라지는지를 파악하는 것도 중요한 분석대상이 된다. 결국 본 연구에서는 4G 서비스에서 5G 서비스로의 세대교체 과정에서 5G 서비스의 개시시기, 4G 대비 상대적 품질과 가격 등이 이동통신 가입자 수에 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보는 것을 최종 목표로 한다.
- 또한 기업체에서는 예측 결과 위주의 보고서를 발간하는데 이들 자료들을 면밀히 살펴보는 것이 필요하다. 또한 이를 바탕으로 트래픽 증가 원인을 살펴본다. 통계 및 예측 자료는 트래픽의 발생 추이, 기술 별 가입자 숫자 추이, 사용자 별 트래픽 발생 추이와 콘텐츠 별 트래픽 발생 추이 등을 포함한다.
- 본 연구는 시스템다이내믹스를 기반으로 향후 10년간의 중장기 이동통신 가입자 수 예측에 목표를 두고 있으며 이를 위해 다음과 같은 절차와 방법으로 연구를 진행하기로 한다. 우선 기존 이 동통신 트래픽 예측과 관련된 문헌 조사를 통해 트래픽 예측결과를 리뷰하고 트래픽의 증감을 유발한 요인들을 분석하기로 한다.
- 따라서 시스템다이내믹스 모형을 개발할 때 가급적 최소의 중요한 동인만을 추출하여 단순화된 모형을 구성하는 것을 기본 원칙으로 한다. 본 연구는 시스템다이내믹스에 기반하여 이동통신 서비스의 기술적 진화를 고려하는 예측 모형을 개발하는데 있으며 구체적인 연구목표는 다음과 같다. 첫째, 향후 10년간 누적 가입자 수를 예측하기 위한 시스템다이내믹스 모형을 개발하여 통계적 예측결과와 비교하여 모형을 검증해보는 것이다.
- 본 연구에서는 5G 개시시기, 4G 대비 5G 서비스의 상대적 가격 및 품질(QoS : Quality of service)에 대한 매력도 등을 주요 정책변수로 선정하고 이들이 4G 및 5G 서비스의 가입자 수에 미치는 영향을 모형화하는 것을 목표로 하고 있다. 따라서 이들 정책 변수가 어떤 방식으로 가입자 수의 증감에 영향을 줄 수 있는지의 인과관계를 사전에 분석함으로써 정책변수의 개입지점을 적절히 설계할 필요가 있다.
- 따라서 본 연구의 시스템다이내믹스 모형에서도 다양한 정책적 변수가 소비자 이용행태에 영향을 주고 궁극적으로는 가입자 수요를 변화시키는 것으로 모형을 구성하기로 한다. 본 연구에서는 다음과 같이 다양한 정책변수의 변화가 가입자 수요에 미치는 영향을 관심 연구문제로 정의하고 이에 대한 분석이 가능한 시스템다이내믹스 모형을 개발하는 것을 목표로 한다.
- 세대 간 대체를 반영한 확산모 형이 동일한 시장 내에서 경쟁을 반영한 확산모형과 다른 점은 대체모형에서는 두 세대 제품 간시차가 존재한다는 점과, 경쟁모형에서는 경쟁으로 인해 채택률(Adoption rate)이 줄어드는데 반해 세대 간 대체모형에서는 후속세대 제품에 대한 채택률이 이전세대 제품에 비해 더욱 크게 나타난다는 점이다. 본 연구에서는 세대 간 진화가 포함된 다세대 확산모형을 시스템다이내믹스 모형으로 개발하기 위해 Maier[1998], Sterman [2000]의 시스템다이내믹스 기반의 세대 간 대체를 반영한 확산모형을 벤치마킹하여 이 모형에 각종 의사결정 변수를 추가하는 방식으로 모형을 구성하기로 한다.
- 본 연구에서는 시스템다이내믹스에 기반한 다세대 확산수요 예측 방법을 제시하고 미래 이동통신 가입자 수요를 예측하는데 본 방법을 적용하여 그 유용성을 확인하였다. 이동통신 가입자 수요 예측 분야는 4G에서 5G로의 세대 진화를 고려해야하기 때문에 다세대 확산수요 예측의 대표적 응용분야라 할 수 있다.
- 본 장에서는 시스템다이내믹스 기반의 다세대 확산수요 예측 모형 개발을 위해 기존의 확산수요 예측에 관한 문헌을 살펴보기로 한다. 다세대 확산제품이나 서비스의 수요를 예측하는데 가장 널리 활용되어 온 모형은 Norton and Bass[1987]에 의해 제시된 모형이다.
- 여기에서는 다양한 정책변수의 변화가 이동통신 가입자 수에 미치는 영향을 민감도 분석을 통해 실험한 결과를 제시한다. 각 정책변수가 가질 수 있는 값에 대한 시나리오는 5G 서비스에 대한 미래 가입자 수요를 얼마나 높은 수준으로 예측할 것인지의 관점에 따라 보수적 예측 시나리오, 중도적 예측 시나리오, 공격적 예측 시나리오로 구분하였으며 그 내용은 [Table 1]과 같다.
- 여기에서는 우리나라를 포함하는 세계 각국의 통계 및 예측 자료를 토대로 기술발달과 사회경 제적 요인에 의한 트래픽 증가 요인들을 살펴본 다. 가입자 예측은 주파수 활용계획의 기본이 되기 때문에 국가차원에서 발간되는 연구보고서들이 있으며, 학술적 차원에서 개발된 예측모형도 있다.
- 이들 통계적 예측방 법은 이동통신 서비스에 대한 소비자 이용패턴 이나 시장의 구조 등 다양한 동인들에 대한 시나리오가 달라질 경우, 예측결과가 어떻게 변화하 는지를 분석하는 데는 한계를 지닌다[Kim and Choi, 2009]. 이에 본 연구에서는 시스템다이내믹스 기법을 활용하여 이동통신 서비스 시장을 동태적 모델로 구성하고 이에 기반한 미래 중장기 이동통신 가입자 수요를 예측할 뿐 아니라, 다양한 시나리오 하에서 가입자 수요의 변화양상을 실험해 보기로 한다. 한편 기술적으로 정교하고 복잡한 방법이라고 해서 예측의 정확성이 높아지는 것은 아니다.
- 다만 통계적 예측치에서 4G와 5G 누적 가입자 수는 2024년 4월을 기점으로 역전되는 것으로 되어있으나, 시뮬레이션 모형의 결과값에서는 2024년 11월이 되어 역전되는 것으로 나타나있다. 통계적 예측치와 시뮬레이션 결과값에 있어서 근소한 차이가 발생하고 있지만, 본 연구의 목적은 각종 정책변수의 변경에 따른 트래픽 예측값의 상대적 변화를 관찰하는데 목적이 있기 때문에 약간의 차이는 문제가 되지 않을 것으로 판단하였다. 4G와 5G총 가입자 수 측면에서도 월별 누적 가입자 추이가 단조증가 함수의 형태를 보여주고 있으며, 공격적 예측 시나리오 하에서 보다 기울기가 높게 나타나 총 가입자 수 측면에서도 본 연구모형이 타당한 것으로 평가하였다.
- 본 연구는 정책연구라는 실무적 관점의 의의를 가지지만 학술적 측면에서도 기존 가입자 예측에서 통계적 예측 방법이 주류로 활용되고 있는 가운데 시스템다이내믹스를 보완적으로 활용하여 정책변수의 변화에 따른 민감도 분석을 위한 새로운 방법을 시도하였다는 점과 다세대 확산수요를 시뮬레이션 모형으로 구현하였다는 점에서 의의를 가진다. 향후연구로써 본 연구에서는 4G에서 5G로의 세대 진화만을 고려하여 이동통신 서비스 가입자 수요를 예측하였다. 그러나 4차 산업혁명과 함께 보다 다양한 통신 방식과 지능형 디바이스가 출현할 것이 예상되므로 향후 경쟁 및 대체제품을 고려한 시스템다이내믹스 모형이 개발된다면 보다 정확한 수요예측이 가능할 뿐 아니라 보다 흥미로운 민감도 분석이 가능해 질 것으로 보인다.
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