[논문]특허와 뉴스 기사를 이용한 가상현실 기술에 관한 탐색적 연구

김성범

doi:10.14400/jdc.2018.16.11.185

특허와 뉴스 기사를 이용한 가상현실 기술에 관한 탐색적 연구
An Exploratory Study of VR Technology using Patents and News Articles 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.16 no.11, 2018년, pp.185 - 199

초록
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이 연구의 목적은 가상현실(VR)의 핵심기술을 특허 분석을 통해서 도출하고 VR에 대한 사회와 대중의 관심을 뉴스 분석을 통해서 탐색하는 것이다. 연구1에서는 특허 텍스트의 단어 출현 빈도를 이용하여 핵심 키워드를 도출하고 업체별, 연도별, 기술 분류별 비교를 하였으며, 네트워크 분석 프로그램인 넷마이너를 사용하여 특허의 IPC 코드를 분석하였다. 연구2에서는 뉴스 기사의 텍스트를 내용분석 도구인 T-LAB 프로그램을 사용하여 분석하였다. 키워드 선정을 위해 TF-IDF를 사용하였고, 카이제곱과 연관지수(Association index) 알고리즘을 사용하여 VR과 관련성이 높은 단어를 추출하였다. 이 연구를 통해 VR 기술이 광학과 머리착용디스플레이(HMD), 데이터 분석, 전기, 전자 기술을 포함하는 융합기술임을 확인하였고, 광학기술이 중심적 기술임을 발견하였다. 뉴스 기사를 통해서는 대중은 VR 공급업체와 시장의 형성과 성장에 관심을 가지며 VR은 사용자 경험에 기초해서 개발되어야 함을 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to derive the core technologies of VR using patent analysis and to explore the direction of social and public interest in VR using news analysis. In Study 1, we derived keywords using the frequency of words in patent texts, and we compared by company, year, and technical classification. Netminer, a network analysis program, was used to analyze the IPC codes of patents. In Study 2, we analyzed news articles using T-LAB program. TF-IDF was used as a keyword selection method and chi-square and association index algorithms were used to extract the words most relevant to VR. Through this study, we confirmed that VR is a fusion technology including optics, head mounted display (HMD), data analysis, electric and electronic technology, and found that optical technology is the central technology among the technologies currently being developed. In addition, through news articles, we found that the society and the public are interested in the formation and growth of VR suppliers and markets, and VR should be developed on the basis of user experience.

주제어

표/그림 (14)

표 Table 1. Number of Articles by Journal (2010~Jan. 2018)
표 Table 2. Methodology and Analysis
표 Table 3. Top 20 Keyword by Period
표 Table 4. Top 20 Keyword by Players
표 Table 5. Top 20 Keyword by IPC code
표 Table 6. Analysis of Centrality (IPC- 4 digit)
표 Table 7. Analysis of Centrality (IPC- 7 digit)
표 Table 8. IPC Code Description
그림 Fig. 1. Analysis of Community (IPC-4 digit)
표 Table 9. IPC codes and technology sector by Community
그림 Fig. 2. VR related News articles
그림 Fig. 3. Deriving the coefficient of associationnij= EC_AB, Nj=EC_A, Ni= EC_B, N= Total EC
표 Table 10. Keyword selection based on TF-IDF
표 Table 11. Words associated with VR

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

연구 질문 2: 현재 VR과 관련된 기술의 과거와 현재는 어떤 모습이고 VR과 관련 있는 주변 기술들은 무엇인가?
(2017) 은 “Review of virtual reality trends”라는 논문에서 2010년에서 2015년까지 연구논문을 중심으로 VR의 동향을 조사하였다. 이 논문은 VR 기술이 주로 어디에 사용되는지, 적용 분야를 정리하고, 머리착용디스플레이(Head mounted display: HMD)와 장갑(glove)을 포함한 VR 단말기 기술, 비디오와 이미지처리 기술, 투명디스플레이와 홀로그램 그래픽 기술 (holography technology)를 포함하는 VR 관련 디스플레이 기술을 현재와 미래의 기술로 소개하고 있다.
이처럼 VR 기술을 전반적으로 고찰한 연구 중에는 연구주제의 범위를 좁혀서 치료(therapeutic) 분야의 통증관리(Pain management)의 주제로 VR의 현재와 미래의 방향을 제시한 연구도 있다[28]. 이 연구는 VR 기술의 임상적 중요성을 강조하면서 VR이 약 없이 통증을 해결하는 수단이 될 수 있음 제시하였다. Sun Taotao와 Liu Yun은 “Development of Virtual Reality Technology Research via Patents Data Mining”이라는 논문에서[29] 2009년까지의 특허를 대상으로 VR 기술을 분석하여 1998년에서 2008년까지의 연도별로 증가해온 VR 기술을 조사하였다.
기존에 학자들은 기술의 동향을 설명하거나 기술 지수를 개발하거나, 응용과학 분야의 지식 시스템[31], 지식유입의 연구 [32], 제품혁신프로세스[33] 연구를 위해 특허를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 이 연구는 VR기술을 특허 데이터와 텍스트 마이닝, 네트워크 분석을 사용하여 VR 기술의 현재 모습이 어떤 기술들로 융합되어 있는지를 탐구한다. 그리고 VR과 관련한 뉴스 기사를 분석함으로써 기술 위주의 이해로부터 다양한 시각으로 확대를 시도한다.
최근에 VR과 관련한 이슈들이 매우 빠른 속도로 전개되고 있으므로 2015년 이후의 모든 분석은 데이터가 허용하는 범위에서 연도별로 분석하는 것이 필요할 것이다. 이 연구는 무엇이 개발 가능하며 미래를 위해 개발되어야 하는가에 대한 질문에 답하기 위한 선행 작업이다. 미래의 VR 기술의 방향성을 정립하기 위해서는 VR 기술의 과거와 현재에 대한 분석이 선행되어야 한다.
이 연구의 목적은 미래의 판단을 위한 실증된 기초 분석 자료를 제시하는 것이다. 경쟁에서 승리하기 위해서 주력으로 개발해야 하는 기술은 무엇인지, VR 기술 중에서 가장 핵심적인 기술은 무엇이고 VR 기술과 융합되고있는 타 기술은 무엇인지 그리고 활용 가능성이 큰 분야는 어느 분야 인가에 대한 질문들에 대한 답변을 고민해야 한다.
세 번째의 질문은 기술적 관점 이외의 질문이라는 점에서, 그리고 시간적인 면에서 좀 더 최근의 흐름을 반영한다는 점에서, 소비자와 산업의 이해 관계자의 관점을 추가한다는 점에서 첫 번째와 두 번째 연구 질문을 보완한다. 첫 번째 질문에 답하기 위하여 이 연구는 스코푸스 데이터베이스(SCOPUS database)의 논문을 대상으로 기존 학자들의 연구들을 분석한다. 이 내용은 정성적인 선행연구와 기술 통계적인 내용을 포함하며 다음 장인 기존 선행연구의 부분에서 다룰 것이다.

가설 설정

우리는 네트워크 분석을 위해 네트워크 분석 및 시각화를 동시에 지원하는 소프트웨어 도구로서 넷마이너를 사용하였다[53, 54]. 특허가 속해 있는 IPC 코드가 노드(node)가 되며 IPC 코드로 연결되는 네트워크를 상정하였다. 이 연구에서는 네트워크 분석을 진행하면서 첫째, 각 노드의 역할을 평가하는 지표로 중심성(Centrality)을 검토하였다.

제안 방법

우리의 연구는 VR 논문을 분석한 Ali et al. 과 VR 특허를 연구한 Spear의 연구, Sun Taotao와 Liu Yun 의 연구의 연장선에 있으며 다만 추가로 좀 더 최근의 시기를 포함하여 광범위한 자료를 텍스트 마이닝 (Text mining)을 기본 방법론으로 사용하여 기존 연구를 보완한다. 우리의 연구는 앞의 선행연구로서 VR 특허 연구를 확대 발전시키며 그동안 발전되어온 기법으로서 텍스트 마이닝을 기반으로 내용분석(content nalysis)을 사용한다.
두 번째로 VR과 관련성이 높은 단어를 탐색하였다. 관련성은 단어의 동시 출현을 기초로 도출하였다. 동시 출현 단어 분석은 텍스트의 단어 또는 명사구가 동시에 출현하는 패턴을 이용하여 대상의 지식 구조를 분석하는 방법이다.
이 연구는 VR기술을 특허 데이터와 텍스트 마이닝, 네트워크 분석을 사용하여 VR 기술의 현재 모습이 어떤 기술들로 융합되어 있는지를 탐구한다. 그리고 VR과 관련한 뉴스 기사를 분석함으로써 기술 위주의 이해로부터 다양한 시각으로 확대를 시도한다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 기반으로 특허와 뉴스 데이터를 분석하여 VR 기술의 현재 위치와 방향을[34] 이해하고 미래 방향을 도출한다.
우리는 넷마이너 분석을 통하여 고립된 1개의 IPC 코드 외에 의미 있는 3개의 하위 그룹을 도출하였다. 그리고 그룹별 IPC 코드가 의미하는 기술을 유사 기술별로 정리하여 8개의 그룹으로 상세 분류하였다(Fig. 1 참고). 그룹2(G2)는 첫째, 광학, 사진, 비디오 관련된 기기와 이와 관련한 기술군, 둘째, 머리에 쓰는 기기로서 하드웨어 성격을 가지는 단말기, 셋째, 엔터테인먼트와 관련된 단말기 관련 기술, 마지막으로는 차량 및 비행체와 같은 수송 수단과 관련된 기술로 세분류된다.
특허 텍스트의 단어를 대상으로 출현 빈도를 계산하여 가장 빈번히 등장하는 단어에 순위를 부여하였다. 단어별 출현 빈도를 주요 업체별, IPC 코드별 비중과 연도별로 변화를 분석하였다. 검색어로 사용된 “virtual”, “reality” 단어와 가상현실을 묘사하기 위하여 등장한 단어인 “Environment”, “3D”, “dimensional”은 기술의 방향성을 분석하는데 불필요한 것으로 판단하여 제외하여 순위를 표시하였다.
Table 2가 제시하는 것처럼 총 6단계의 절차를 따라 진행하였다. 데이터베이스에서 관련 특허를 추출하고(단계1), 전처리를 진행하며(단계2), 단어의 출현 빈도를 사용하여 핵심어를 추출한다(단계3). 그리고 IPC 코드의 가중치를 계산하여(단계4), IPC*IPC 형태의 매트릭스를 작성한다(단계5).
이 내용은 정성적인 선행연구와 기술 통계적인 내용을 포함하며 다음 장인 기존 선행연구의 부분에서 다룰 것이다. 두 번째 질문에 답하기 위해서 기술과 이에 대한 권리를 표현하고 있는 특허 데이터를 분석한다. 특허는 과학기술정보를 가장 잘 표현하고 있는 문서로서 기술의 동향을 정성적, 정량적으로 연구하기 가장 적절한 대상이기 때문이다 (연구1).
두 번째로 VR과 관련성이 높은 단어를 탐색하였다. 관련성은 단어의 동시 출현을 기초로 도출하였다.
세 가지 중심성 지표를 가지고 각 IPC 코드의 역할을 분석하였다. 두번째로 네트워크 안의 여러 개의 하위 네트워크를 분석하기 위하여 커뮤니티 분석(Community analysis)을 하였다. 커뮤니티 분석은 그룹 내 링크가 그룹 간 링크보다 많은 노드를 찾아 하위 네트워크를 찾아내는 분석방법이다.
키워드 간의 연결 구조를 파악함으로써 특정 분야의 핵심 주제를 발견할 수 있다. 문맥 안에서 어휘 단위의 동시 출현도를 분석하며 유사성 계수로 연관성(Association) 지표를 도출하였다[63].
특허가 기술적 측면의 분석이라면 뉴스 기사의 분석은 기술적 시각 외에 사회 대중의 시각을 보완할 수 있고 시기적으로 기술이 특허로 출현하기 이전의 시기와 등록 이전의 시기를 보완하는 주요 소재이기 때문이다[58, 59]. 분석은 기본적으로 텍스트 마이닝에 기본을 둔 양적 내용분석(Content analysis)를 실시하였다.
특허 데이터베이스는 위즈도메인(Wisdomain) 데이터베이스를 사용하였으며 미국, 중국, 한국 일본, 유럽의 6,553개의 등록 특허가 대상이 되었다. 분석은 아래와 같이 특허 명칭과 요약에 등장하는 텍스트와 기술의 유형을 범주화한 IPC 코드를 이용하였다.
중심성 지표는 대표적으로 하나의 노드가 얼마나 많은 노드와 연결되는지를 평가할 수 있는 연결 중심성(Degree centrality), 노드 간의 의존도(Dependence)를 나타내는 근접 중심성(Closeness centrality), 두 노드의 사이에 위치하여 노드를 활성화하는 역할을 하는 매개 중심성(Betweenness centrality)이 있다[55]. 세 가지 중심성 지표를 가지고 각 IPC 코드의 역할을 분석하였다. 두번째로 네트워크 안의 여러 개의 하위 네트워크를 분석하기 위하여 커뮤니티 분석(Community analysis)을 하였다.
특허는 과학기술정보를 가장 잘 표현하고 있는 문서로서 기술의 동향을 정성적, 정량적으로 연구하기 가장 적절한 대상이기 때문이다 (연구1). 세 번째 연구 질문에 답하기 위하여 우리는 뉴스 기사를 사용하여 산업과 일반 사용자 그리고 기업의 관심을 제 삼자가 작성한 뉴스를 통해서 분석한다 (연구2). 최근에 VR과 관련한 이슈들이 매우 빠른 속도로 전개되고 있으므로 2015년 이후의 모든 분석은 데이터가 허용하는 범위에서 연도별로 분석하는 것이 필요할 것이다.
세 번째의 질문은 기술적 관점 이외의 질문이라는 점에서, 그리고 시간적인 면에서 좀 더 최근의 흐름을 반영한다는 점에서, 소비자와 산업의 이해 관계자의 관점을 추가한다는 점에서 첫 번째와 두 번째 연구 질문을 보완한다. 첫 번째 질문에 답하기 위하여 이 연구는 스코푸스 데이터베이스(SCOPUS database)의 논문을 대상으로 기존 학자들의 연구들을 분석한다.
스마트폰 이후의 새로운 ICT 산업의 성장 동력 기술의 하나로 VR을 가정하고 VR 기술을 표현하는 특허를 통해 과거와 현재의 VR 기술, VR을 주제로 한 뉴스 기사를 통해서 이와 관련된 시장, 사용자, 기업에 대한 키워드를 탐색하였다. 특허에 대한 분석은 기술적 관점에서 VR을 고찰한 것이며 뉴스 기사를 통한 분석은 기술적 관점에 더하여 시장, 공급자, 사용자, 정책의 관점에서 VR 기술을 조명한 것이다.
커뮤니티 분석은 여러 노드가 전체 네트워크의 하위 그룹을 형성하는 방법을 분석하는 기법의 하나로서 이 논문에서는 넷마이너를 사용하였으며 CNM 알고리즘을 적용하여 분석하였다. 우리는 넷마이너 분석을 통하여 고립된 1개의 IPC 코드 외에 의미 있는 3개의 하위 그룹을 도출하였다. 그리고 그룹별 IPC 코드가 의미하는 기술을 유사 기술별로 정리하여 8개의 그룹으로 상세 분류하였다(Fig.
그리고 VR과 관련한 뉴스 기사를 분석함으로써 기술 위주의 이해로부터 다양한 시각으로 확대를 시도한다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 기반으로 특허와 뉴스 데이터를 분석하여 VR 기술의 현재 위치와 방향을[34] 이해하고 미래 방향을 도출한다.
특허가 속해 있는 IPC 코드가 노드(node)가 되며 IPC 코드로 연결되는 네트워크를 상정하였다. 이 연구에서는 네트워크 분석을 진행하면서 첫째, 각 노드의 역할을 평가하는 지표로 중심성(Centrality)을 검토하였다. 중심성 지표는 대표적으로 하나의 노드가 얼마나 많은 노드와 연결되는지를 평가할 수 있는 연결 중심성(Degree centrality), 노드 간의 의존도(Dependence)를 나타내는 근접 중심성(Closeness centrality), 두 노드의 사이에 위치하여 노드를 활성화하는 역할을 하는 매개 중심성(Betweenness centrality)이 있다[55].
이를 토대로 우리는 뉴스에서 핵심어를 추출하였다. 1개의 뉴스는 1개의 문서로 간주 되었다.
첫 번째로 뉴스 텍스트에서 단어의 중요도를 측정하여 핵심 키워드를 추출하였다. 핵심 키워드는 출현 횟수를 기준으로 측정할 수도 있으나 우리의 분석에서는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 사용하였다.
분석의 대상이 되는 기간은 1990년부터 2017년까지이며 분석의 대상 텍스트는 제목과 초록으로 한정하였으며 총 1,997개의 뉴스를 분석하였다. 특허의 범위와 비교하여 1990년을 시작점으로 선정한 이유는 본격적인 특허가 등록되기 이전인 1990년부터 1999년까지의 기간에도 전체 1,997개의 뉴스 중에서 668개의 뉴스가 검색되었으며 특허의 분석을 보완하기 위해서 뉴스 기사를 분석하는 이 연구의 목적에 맞추어 좀 더 긴 기간을 설정하였다.

대상 데이터

Sun Taotao와 Liu Yun은 “Development of Virtual Reality Technology Research via Patents Data Mining”이라는 논문에서[29] 2009년까지의 특허를 대상으로 VR 기술을 분석하여 1998년에서 2008년까지의 연도별로 증가해온 VR 기술을 조사하였다.
뉴스 기사의 수집은 프로퀘스트 뉴스 데이터베이스(ProQuest News Database)를 사용하였다. 분석의 대상이 되는 기간은 1990년부터 2017년까지이며 분석의 대상 텍스트는 제목과 초록으로 한정하였으며 총 1,997개의 뉴스를 분석하였다.
분석을 위한 데이터는 “VR” or “Virtual reality”라는 검색어를 사용하였다.
뉴스 기사의 수집은 프로퀘스트 뉴스 데이터베이스(ProQuest News Database)를 사용하였다. 분석의 대상이 되는 기간은 1990년부터 2017년까지이며 분석의 대상 텍스트는 제목과 초록으로 한정하였으며 총 1,997개의 뉴스를 분석하였다. 특허의 범위와 비교하여 1990년을 시작점으로 선정한 이유는 본격적인 특허가 등록되기 이전인 1990년부터 1999년까지의 기간에도 전체 1,997개의 뉴스 중에서 668개의 뉴스가 검색되었으며 특허의 분석을 보완하기 위해서 뉴스 기사를 분석하는 이 연구의 목적에 맞추어 좀 더 긴 기간을 설정하였다.
분석을 위한 데이터는 “VR” or “Virtual reality”라는 검색어를 사용하였다. 조사대상이 된 자료는 최근의 기술 방향이라는 연구의 취지와 주요 연구가 2000년부터 등장하기 시작했다는 점, Second life 서비스가 소개된 2003년을 고려하여 2000년부터 2018년 7월까지 등록된 특허를 대상으로 하였다. 특허 데이터베이스는 위즈도메인(Wisdomain) 데이터베이스를 사용하였으며 미국, 중국, 한국 일본, 유럽의 6,553개의 등록 특허가 대상이 되었다.
조사대상이 된 자료는 최근의 기술 방향이라는 연구의 취지와 주요 연구가 2000년부터 등장하기 시작했다는 점, Second life 서비스가 소개된 2003년을 고려하여 2000년부터 2018년 7월까지 등록된 특허를 대상으로 하였다. 특허 데이터베이스는 위즈도메인(Wisdomain) 데이터베이스를 사용하였으며 미국, 중국, 한국 일본, 유럽의 6,553개의 등록 특허가 대상이 되었다. 분석은 아래와 같이 특허 명칭과 요약에 등장하는 텍스트와 기술의 유형을 범주화한 IPC 코드를 이용하였다.

데이터처리

VR과 동시 출현(Co-occurrence)하는 단어 중에서 p-value 값을 만족하지 못하여 통계적 유의성을 충족하지 못하는 단어를 제외하고 계수 값이 큰 순서대로 10개의 단어를 도출하면 아래 표와 같다. 동시 출현 단어를 도출한 알고리즘은 카이제곱 검정의 구조로 도출되었다. 아래 Fig.

이론/모형

TF-IDF에 기반을 둔 키워드 선정과 동시 출현을 이용한 VR 단어와의 연관성은 T-LAB 프로그램을 이용하였다. T-LAB은 텍스트 마이닝에 기반을 둔 컴퓨터 기반의 내용분석 소프트웨어이다.
기존에 학자들은 기술의 동향을 설명하거나 기술 지수를 개발하거나, 응용과학 분야의 지식 시스템[31], 지식유입의 연구 [32], 제품혁신프로세스[33] 연구를 위해 특허를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 이 연구는 VR기술을 특허 데이터와 텍스트 마이닝, 네트워크 분석을 사용하여 VR 기술의 현재 모습이 어떤 기술들로 융합되어 있는지를 탐구한다.
특허의 IPC 코드를 분석하는데 사용한 네트워크 분석(Network analysis)은 속성과 관계로 이루어진 연결망을 대상으로 하며 네트워크의 개체 간의 관계와 특성을 분석하는 공식적이고 수학적인 연구방법이다[52]. 우리는 네트워크 분석을 위해 네트워크 분석 및 시각화를 동시에 지원하는 소프트웨어 도구로서 넷마이너를 사용하였다[53, 54]. 특허가 속해 있는 IPC 코드가 노드(node)가 되며 IPC 코드로 연결되는 네트워크를 상정하였다.
이 방법에는 세부적으로 다양한 알고리즘을 통한 분석이 시도되고 있는 데 이 연구에서는 클라우제–노이만-무어(CNM) 알고리즘을 사용하여 커뮤니티 분석을 시행하였다[56, 57].
VR 기술은 데이터 장갑 (data gloves), 보디 센서 (body sensors), 헤드셋 (Headsets), 음향과 후각기술, 컴퓨터 제어 시스템 (Computer control system) 및 시뮬레이션 소프트웨어(Simulation software)로 분류될 수 있으며, 그 적용 분야로 게임, 의학, 비즈니스 분야의 VR 멀티미디어 콘퍼런스 분야를 제시했다. 이 연구는 2002년도의 연구로서 기존의 VR 관련한 기술의 모습을 설명하고 있으며 최근의 기술을 탐구 및 분류하는 연구기준으로서 참고할 수 있다. 그러나 위의 연구들은 좀 더 광범위한 자료들을 다루고 있지는 못하며 최근 업체들의 관심과 동향에 대한 정보를 포함하고 있지는 않다.
첫 번째로 뉴스 텍스트에서 단어의 중요도를 측정하여 핵심 키워드를 추출하였다. 핵심 키워드는 출현 횟수를 기준으로 측정할 수도 있으나 우리의 분석에서는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 사용하였다. TF-IDF를 사용한 이유는 항상 빈도수가 높은 단어가 중요한 것은 아니며 뉴스와 같은 텍스트에서는 그 문서를 대표하지 않는 단어가 빈도수가 높을 수 있기 때문이다.

성능/효과

Sun Taotao와 Liu Yun은 “Development of Virtual Reality Technology Research via Patents Data Mining”이라는 논문에서[29] 2009년까지의 특허를 대상으로 VR 기술을 분석하여 1998년에서 2008년까지의 연도별로 증가해온 VR 기술을 조사하였다. IPC 4개 코드 분류를 기준으로 VR 기술이 속해 있는 기술 분야를 조사하였는데 가장 높은 비중을 차지하는 IPC code는 G09G-005/00 (visual indicators of control device or circuit)인 것으로 나타났다. 또한, 특허 양수인(Assignee) 분석을 통해서 가장 많은 VR 특허를 보유하고 있는 기관은 Semiconductor energy Lab과 Canon Inc.
검색어로 사용된 “virtual”, “reality” 단어와 가상현실을 묘사하기 위하여 등장한 단어인 “Environment”, “3D”, “dimensional”은 기술의 방향성을 분석하는데 불필요한 것으로 판단하여 제외하여 순위를 표시하였다. 가장 많이 등장한 단어인 Lens(출현 횟수 1위: 2,505, 증가율 1위: 1,599%)는 투과형 광학 장치를 의미하는 것으로서 2015년 이후 빈도와 증가율이 가장 높은 기술 관련 키워드로 나타났다. Lens와 더불어 Glass(1,587% 증가)도 급격히 출현 빈도가 증가한 단어이다.
반면에 경험, 시뮬레이션, 사용자 등의 단어는 VR 기술을 사용하는 사용자를 고려한 표현으로써 어떻게 사용자 경험을 극대화할 것인지를 표현한다. 넷째, IPC 코드를 통해 도출된 결과는 VR이 엔터테인먼트, 차량 및 수송수단, 체육, 의학 등의 분야에 적용되고 있음을 시사한다.
다섯째, 뉴스 분석을 통해서도 비디오, 게임이 VR 콘텐츠의 중심이 되고 있음이 제시되고 있으며 특별히 증강현실(AR)에 대한 언급은 VR이 자체적으로 진화하기보다는 증강현실 기술과 결합하여 새로운 혁신을 창출할 것으로 추론할 수 있다. 뉴스의 성격상 어떤 업체들이 VR 기술을 주도하고 있으며 과연 VR 시장이 어떻게 형성되고 어떤 회사가 주도권을 가질지에 관심이 많은 것으로 판단된다.
첫째 특허 텍스트에서 Lens와 Optical, Glass, Head, Helmet, view 단어가 많이 출현하고 있는 결과는 VR 기술이 사용자가 눈으로 보고 머리에 쓰는 장치로 개발되고 있으며, 헤드 마운트 단말기의 형태로 진행되고 있음을 의미한다. VR을 구현하는 광학기술을 어떻게 최적으로 구현할 것인지, 어떻게 하면 머리에 쓰는 단말기가 사용자의 만족을 극대화할지에 대해서 고민하고 있음을 제시한다.

후속연구

내용분석의 방법론은 과거 질적 연구로부터 최근에는 텍스트 마이닝을 중심으로 빅데이터를 연구하는 양적 연구로 확대되고 있다. 결국, 텍스트 마이닝은 좀 더 효율적인 방법론을 개발하는 이론적 연구와 개발된 이론을 실제 활용하는 경험적 연구로 구분된다. 텍스트 마이닝을 기반으로 한 내용분석(Content analysis)은 정성적 자료를 기반으로 정량적 결과와 해석을 가능하게 하는 방법론이다[46].
그리고 새로운 애플리케이션의 방향성을 탐구하기 위해서는 질적 분석인 사용자 표적그룹인터뷰나 사용자 관찰이 추가로 진행될 수도 있다. 이를 통해 VR의 소비자 사용 의도나 혁신 수용도에 대한 분석이 추가된다면 소비자를 고려한 연구개발의 방향성을 수립하는 데 도움이 될 것이다.
우리의 연구는 키워드 탐색을 통해 전반적인 VR 기술의 거시적 이미지를 묘사하는 데 충실하였지만, 세부적인 기술에 대한 설명을 시도하는 연구는 아니며, IPC 코드를 통해 전반적인 기술의 유형을 범주화하고 설명하였지만 세세한 기술적 특성까지는 표현하지 못한 한계를 가지고 있다. 또한, 자동화된 내용분석인 양적 내용분석을 시행하였지만, 이렇게 도출된 텍스트 분석의 결과를 정확하게 해석하기 위해서 필수불가결하게 수동적으로 일부 문장을 확인하는 데 일정한 시간을 소비하였다는 점은 그대로 실무에서 적용하는 데 현실적 한계점을 가지고 있다.
향후 이 연구의 방법론을 보완한다면 좀 더 풍부한 해석을 위해서 특허 분석의 IPC 코드 외에 미국 분류코드와 특허 패밀리 정보를 사용하여 연구를 진행할 수도 있다. 이 연구는 영어와 한국어로 쓰인 등록 특허를 대상으로 하였지만 앞으로 영어와 한국어 외에 다른 언어까지 통합하여 분석한다면 좀 더 완전성이 확보된 분석이 가능할 것이다.
그리고 새로운 애플리케이션의 방향성을 탐구하기 위해서는 질적 분석인 사용자 표적그룹인터뷰나 사용자 관찰이 추가로 진행될 수도 있다. 이를 통해 VR의 소비자 사용 의도나 혁신 수용도에 대한 분석이 추가된다면 소비자를 고려한 연구개발의 방향성을 수립하는 데 도움이 될 것이다.
세 번째 연구 질문에 답하기 위하여 우리는 뉴스 기사를 사용하여 산업과 일반 사용자 그리고 기업의 관심을 제 삼자가 작성한 뉴스를 통해서 분석한다 (연구2). 최근에 VR과 관련한 이슈들이 매우 빠른 속도로 전개되고 있으므로 2015년 이후의 모든 분석은 데이터가 허용하는 범위에서 연도별로 분석하는 것이 필요할 것이다. 이 연구는 무엇이 개발 가능하며 미래를 위해 개발되어야 하는가에 대한 질문에 답하기 위한 선행 작업이다.
뉴스의 성격상 어떤 업체들이 VR 기술을 주도하고 있으며 과연 VR 시장이 어떻게 형성되고 어떤 회사가 주도권을 가질지에 관심이 많은 것으로 판단된다. 향후 VR 기술의 연구는 VR과 AR을 통합하는 시스템으로 발전할 것이 예상되며 기술개발도 두 기술의 융합을 고려한 시스템 설계가 필요하다.
향후 이 연구의 방법론을 보완한다면 좀 더 풍부한 해석을 위해서 특허 분석의 IPC 코드 외에 미국 분류코드와 특허 패밀리 정보를 사용하여 연구를 진행할 수도 있다. 이 연구는 영어와 한국어로 쓰인 등록 특허를 대상으로 하였지만 앞으로 영어와 한국어 외에 다른 언어까지 통합하여 분석한다면 좀 더 완전성이 확보된 분석이 가능할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	ICT 산업을 이끌어 가는 주요 성장 동인은 무엇이 있는가?	가상현실(Virtual reality: VR) 기술은 세계 각국의 기업과 국가들이 스마트폰 이후의 ICT 산업의 새로운 동력으로 주목하고 있는 기술 중의 하나이다. 2016년 월드 모바일 콩그레스(MWC)에서 삼성전자와 페이스북의 VR분야에서 협력 관계의 발표는 VR을 차세대 융합기술로써 자리매김하는 중요한 이벤트가 되었다.
	VR은 어떤 동기를 체험할 수 있는가?	이것은 사람들이 특정한 환경에 몰입하게 하는 역할을 하면서 특정 교육환경에 대한 훈련방법으로서 독특한 역할을 하였다[1]. VR은 상호 작용이 필요한 복잡한 시뮬레이션 환경에서 차별적인 장점을 보유하고 있는 기술로서 사용자는 VR을 통해서 즉각적이고 복합적이고 감각적인 동기를 체험할 수 있다[2]. VR은 과거로부터 시뮬레이션이라는 연구방법론의 범주에서 교육과 훈련의 훌륭한 도구로서 역할을 하고 있으며 그 역할은 더욱 커지고 있다[3].
	스마트폰 시장의 변화는 어떻게 되고 있는가?	스마트폰 시장의 성장은 정체되기 시작했고, 중국 스마트폰 개발 제조업체의 대거 모바일 단말기 시장의 진입으로 경쟁은 더욱 심화 되고 있다. 제품수명주기의 정점에 도달한 스마트폰은 성장의 둔화와 함께 수익을 창출하는 시장으로서의 매력이 감소하고 있다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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