[논문]중심성 분석을 이용한 2018년 판보로 국제 에어쇼 참가업체 기술동향 분석

황재교; 박재우; 고용신; 이창범; 황재식

doi:10.5762/kais.2019.20.8.164

중심성 분석을 이용한 2018년 판보로 국제 에어쇼 참가업체 기술동향 분석
Analysis Results in Technical Trends of 2018 Farnborough International Airshow via Centrality Analysis 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.8, 2019년, pp.164 - 173

황재교 (국방기술품질원 품질경영본부) , 박재우 (국방기술품질원 품질경영본부) , 고용신 (국방기술품질원 품질경영본부) , 이창범 (국방기술품질원 기술기획본부) , 황재식 (국방기술품질원 경영관리본부)

초록
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본 연구에서는 전 세계 3대 에어쇼 중의 하나인 "FIA(Farnborough International Airshow, 판보로 국제 에어쇼)"의 참여기관/업체를 대상으로 네트워크 분석을 활용하여 항공우주분야 기술동향을 분석하였다. 판보로 국제 에어쇼는 전 세계 주요 항공관련 민간 및 방산 업체와 각국 정부 및 군 관계자가 참여하여 항공우주산업분야에 대한 최신 기술을 선보이는 중요한 행사로서, 2018 FIA에서는 총 112개 국가에서 1,500여 업체(기관)가 참여하였다. 본 연구에서는, 항공우주분야 기술관련 45개 국가, 1,108개 업체를 대상으로 223개의 기술 분류 카테고리를 통해 네트워크 분석 중 하나인 키워드 기반의 중심성 분석을 수행하였다. 분석결과, 전 세계적 우주항공 분야의 핵심기술은 "Machining"으로 조사되었다. 하지만 지역(국가) 별로 분류되는 핵심기술은 다소 다른 경향을 보여주고 있었는데, 유럽(EU)과 영국의 경우 "Machining", 아시아의 경우 "Aircraft Components", 미국의 경우 "Engine Components/controls"가 식별되었다. 우리나라의 경우에는 관련 기관/업체 수의 부족으로 뚜렷한 중심 기술이 식별되지 않았다. 본 연구의 결과가 우주항공분야 기술기획 및 연구 방향성 제시를 위한 참고자료로서 활용 될 수 있으며, 또한 국내 관련 업체의 수출 진흥을 위한 국외 주요 기술 분야를 제시하는데 유용하게 활용되리라 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this research was to introduce a network analysis method for analyzing technology trends in the aerospace industry at the Farnborough International Airshow (FIA), one of the world's three major airshows. Civil and defense companies and government and military officials from 112 countries and 1,500 agencies convened at FIA 2018 to share and explore recent trends in the aerospace industry. We studied aerospace technologies from 45 countries, 1,108 exhibiters, and 223 technology categories via centrality analysis. The results from the network analysis showed that machining is the center of aerospace technology. However, there were quite different tendencies, depending on the region and country. The centers of aerospace technology are machining in Europe and the United Kingdom, aircraft components in Asia, and engine components/controls in the United States. In Korea, no one key technology was recognized, due to the country's small attendance. We hope this research will be conducive to aerospace technology-and-research planning, and that it will be an appropriate tool to help domestic manufacturers boost their exports.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. 2018 FIA Official Catalogue (a) Exhibitor Entries (b) Technology Index List
표 Table 1. Technologies for Aerospace 4.0 and their expected effects
그림 Fig. 2. DB of 2018 FIA Exhibitors and their information
표 Table 2. Centralities and their meaning.
그림 Fig. 3. The entire process of network analysis for 2018 FIA.
표 Table 3. Top 20 technology categories of FIA 2018
표 Table 4. Top 10 Degree Centrality Result of FIA 2018
표 Table 5. Top 10 Closeness Centrality Result of FIA 2018
표 Table 6. Top 10 Betweenness Centrality Result of FIA 2018
그림 Fig. 4. Network Diagram for Centrality Analysis Result of FIA 2018.
그림 Fig. 5. Network Diagram for Centrality Analysis Result of EU Region.
표 Table 7. Regional Category of FIA 2018
그림 Fig. 6. Network Diagram for Centrality Analysis Result of Asia Region.
그림 Fig. 7. Network Diagram for Centrality Analysis Result of United Kingdom.
그림 Fig. 8. Network Diagram for Centrality Analysis Result of United States.
그림 Fig. 9. Network Diagram for Centrality Analysis Result of Republic of Korea.

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

문제 정의

본 연구에서는 전 세계 우주항공분야 최대 행사인 FIA 2018을 대상으로 기술요소 기반의 중심성 분석을 통해 우주항공 산업분야의 기술흐름과 동향을 파악하였다.
이에 본 연구에서는, 빅데이터 분석 기법 중에서도 키워드 기반의 중심성 분석을 통해 FIA 2018 참여업체에 대한 기술요소를 분석하여 우주항공 산업분야의 기술흐름과 동향을 파악하고자 하였다.
하지만 전 세계적으로 각 지역 또는 국가별로 보유하고 있는 기술요소는 사실 편중되어 분포하고 있기 때문에, 각 지역/국가별 중심성 분석을 통해 해당 지역/국가 별 핵심 기술요소 및 동향을 식별하고자 하였다. 분석을 위해 분류된 지역 및 국가 현황은 Table 7과 같다.

제안 방법

이밖에도 출현빈도 기반의 기술요소 분석을 통해서 업체별 보유기술 수, 국가별 보유 업체 수, 국가별 보유기술 순위 등에 대한 사항을 확인 할 수 있으나, 출현빈도 기반의 분석법은 단순하게 양적인 속성만 확인 가능하다는 한계가 있기 때문에 2018 FIA의 기술 동향 분석을 위한 자료로서의 활용에는 제약이 따른다. 따라서 우리는 각 기술요소 간의 관계의 데이터를 확인하는 중심성 분석을 수행하였다.
먼저 데이터 분석의 사전작업으로 해당 발간물에서 필요한 자료를 마이크로소프트사의 엑셀 매크로를 활용하여 추출하였다. 업체 정보에서는 “업체명”, “국가”, “기업 개요” 항목을 추출하였고, 이후 카테고리별 기술요소 목록에서의 “기술분류”, “업체명”과 병합하여 “업체”, “국가”, “기업개요”, “보유기술”을 목록화하였다.
전 세계적으로 모든 지역과 국가에서 동일한 기술수준 을 보유하고 있지 않기 때문에, 각 지역과 국가별 기술요 소 특성을 분석하였다. 우리가 소위 항공우주분야 기술선 진국으로 간주하는 미국과 유럽 국가들의 경우 대부분 “가공(Machining)” 분야가 주요 중심기술로 식별되었으 나, 미국의 경우에는 오히려 “엔진 부품/제어(Engine Components/Controls)”와 “터빈엔진 부품(Turbine Engine Components)”에 있어서 중요도가 더 높음을 확인 할 수 있었다.

대상 데이터

세계 3대 에어쇼 중의 하나인 판보로 국제에어쇼(FIA, Farnborough International Airshow)는 영국 판보로 공항에서 매년 짝수 해마다 열리며 전 세계 주요 항공관련 민간 및 방위산업 업체와 각국 정부 및 군 관계자가 참석하는 대형 행사이다. 2018년에는 7월 16일부터 일주일 동안 총 112개 국가에서 1,500여 개 업체와 기관이 참여하였다[1].
구축된 DB의 중심성 분석을 위한 데이터 처리는 사회 연결망 및 문헌분석에서 널리 사용되는 "NetMiner" 분 석툴[11]을 사용하였다.
업체 정보에서는 “업체명”, “국가”, “기업 개요” 항목을 추출하였고, 이후 카테고리별 기술요소 목록에서의 “기술분류”, “업체명”과 병합하여 “업체”, “국가”, “기업개요”, “보유기술”을 목록화하였다. 데이터 종합결과, Fig. 2에서 볼 수 있듯이, 총 1,108개 업체, 223개 기술 분류, 45개 국가(7개 지역)의 데이터를 추출하였다.
데이터 추출을 통해서 구축된 데이터베이스는 총 1,108개 업체의 정보를 담고 있는데, 주요 해당 정보는 보유기술과 해당국가 등이 있다. 보유기술은 총 223개 카테고리로 분류되는데, 여기에서 우리는 기존의 빈도수 기반의 데이터 분석법을 활용하여 223개 기술 분류 중 가장 많은 업체에서 보유하고 있는 기술 순으로 정리 할 수 있었다.
미국은 영국과 마찬가지로 FIA 2018 참여 단일국가 중 두 번째로 많은 업체인 267개 업체가 참석하였기 때 문에, 별도로 단일국가에 대한 분석을 수행하였다. 중심성 분석결과를 도식화한 결과는 Fig.
본 연구에서 사용한 데이터는 FIA 사무국에서 발행한 『2018 FIA Official Catalogue』[10]를 활용하였다. Fig.
영국은 FIA 2018 참여 단일국가 중 가장 많은 업체인 349개 업체가 참석하였기 때문에, 별도로 단일국가에 대 한 분석을 수행하였다. 중심성 분석결과를 도식화한 결과 는 Fig.

성능/효과

“공학지원(Engineering Support)” 분야는 지원과 관련한 “자문(Consultancy)”, “설계/분석(Design/ Analysis)”, “서비스(Service)”가 속해있는 하위그룹의 연결점에 위치하기 때문에 매개중심성이 높았음을 확인할 수 있었다.
보유기술은 총 223개 카테고리로 분류되는데, 여기에서 우리는 기존의 빈도수 기반의 데이터 분석법을 활용하여 223개 기술 분류 중 가장 많은 업체에서 보유하고 있는 기술 순으로 정리 할 수 있었다.
분석결과, 2018 FIA에서 가장 많은 업체가 보유하고 있는 기술요소는 “가공(Machining)”으로 분석되었으며, 그 뒤로 “정밀가공(Precision Machining /Engineering)”, “항공기/제조(Aircraft/Manufacturing)”, “재료&구성 요소(Materials&Components)” 순으로 나타났다.
분석결과, 근접 중심성이 높은 기술요소는 “가공 (Machining)”과 “정밀가공(Precision Machining/ Engineering)”으로 나타났으며, 이는 연결정도 중심성 분석결과와 유사한 경향을 보여주고 있었다.
분석결과, 미국의 중심 기술요소는 “엔진 부품/제어 (Engine Components/Controls)”로 나타났으며, “터빈엔진 부품(Turbine Engine Components)”, “가공 (Machining)”, “항공구조 부품(Airframe Components)” 의 중심성 수준도 상당히 높은 경향을 보여주고 있었다.
분석결과, 아시아 지역의 중심 기술요소는 “항공기 부 품(Aircraft Components)”으로 식별되었으며, 그 밖에 도 “항공기 제조(Aircraft Manufacturing)”와 “정비 (Maintenance)” 분야가 높은 중심성을 보여주고 있었 다.
분석결과, 연결정도 및 근접 중심성과 마찬가지로 “가 공(Machining)”의 매개 중심성이 가장 높은 것으로 식 별되었다.
분석결과, 연결정도 중심성이 높은 기술요소는 “가공 (Machining)”으로 식별되었으며, 중심성 척도는 0.567 로 전체 기술분야 중 56.7%와 연결되어 있어 항공우주분 야 산업의 중심 기술로서 식별되었다.
분석결과, 영국의 중심 기술요소는 “가공(Machining)” 으로 나타났으나, “정밀가공(Precision Machining/ Engineering)”, “재료&구성요소(Materials &Components)”, “공학지원(Engineering Support)”의 중심성 수준도 상 당히 높은 경향을 보여주었다.
분석결과, 유럽지역의 중심 기술요소는 “가공 (Machining)”으로 나타났으며, FIA 2018 전체 분석결과와 큰 차이점을 보이지는 않았다.
우리가 소위 항공우주분야 기술선 진국으로 간주하는 미국과 유럽 국가들의 경우 대부분 “가공(Machining)” 분야가 주요 중심기술로 식별되었으 나, 미국의 경우에는 오히려 “엔진 부품/제어(Engine Components/Controls)”와 “터빈엔진 부품(Turbine Engine Components)”에 있어서 중요도가 더 높음을 확인 할 수 있었다.
6배 높은 중요도를 보여주었다. 이러 한 중심성 분석 결과는 단순 빈도수 기반의 분석법보다 각 기술요소가 우주항공분야에서 차지하는 기술적 중요 도와 역할정도를 좀 더 세밀하게 보여주는 것으로 나타 났다.
이러한 내용은 각 중심성 결과를 종합하여 도식화 내용 을 통해서 좀 더 명확하게 식별할 수 있었으며, “공학지 원(Engineering Support)”이 기술지원과 관련한 하위 기술요소 그룹의 연결점으로서 작용하고 있음을 확인하 였다.
주목할 점은, 다른 중심성에서는 중요도가 낮 았던 “공학지원(Engineering Support)” 분야가 높은 매 개 중심성을 보여주고 있었는데, 이는 “공학지원 (Engineering Support)”이 가지고 있는 기술 지원 특성 에 따라 여러 기술요소 간의 매개역할을 하고 있음을 식 별할 수 있었다.
중심성 분석결과를 종합해 보면, 우주항공분야에서 가 장 중요한 기술요소는 바로 “가공(Machining)”과 “정밀 가공(Precision Machining/ Engineering)”으로 식별 되었다.
중심성 분석결과에서는 “가공(Machining)”이 연결정 도, 근접, 매개 중심성 모두에서 가장 높은 중심성을 보여 주었다.
특히 매개 중심성에서 두 번째로 높은 중요도를 보인 “공학지원(Engineering Support)”분야의 경우, 빈도수 와 연결정도 중심성에서 각각 7번째 순위였으나, 매개 중 심성에서는 두 번째로 높은 중요도를 보여주고 있었다.
특히, 연결정도와 매개 중심성에서 각각 두 번째로 높은 중심성을 보인 “정밀가공(Precision Machining/ Engineering)”, “공학지원(Engineering Support)” 분 야 대비 1.5배와 2.6배 높은 중요도를 보여주었다.

후속연구

반면에 대한민국의 경우에는 특별한 중요도를 가진 기 술요소가 식별되지 않았는데, 이는 우리가 앞으로 항공우 주분야 선도국가로 나아가야 할 목적을 잘 보여주고 있 다. 따라서 앞으로 국내 업체들이 나아가야 할 방향은 분석결과로 파악된 높은 중심성을 가진 기술요소를 중심 으로 항공우주분야 선도기술을 확보해야 할 것으로 판단 된다.
또한 본 연구의 결과를 통한 분석결과가 우주항공분야 기술기획 및 연구 방향성 제시를 위한 참고자료로서 활 용 될 수 있으리라 기대하며, 향후 FIA와 유사한 산업전 시회 참여 시 기술 동향 분석을 위한 빅데이터 기반의 방 법론을 제시하였다고 판단된다.
아울러, 향후 2020년도에 개최될 예정인 FIA 2020 결과와 비교분석을 수행하게 된다면 시계열 분석을 통해 주요 기술변화 추세를 효과적으로 확인 할 수 있을 것으 로 판단한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	빅데이터 분석이 정치, 경제, 사회, 문화영역뿐만 아니라 과학기술 분야에 있어서도 많은 결과물을 도출할 수 있게 된 이유는 무엇인가?	빅데이터 분석은 이러한 거대 비정형의 데이터베이스 (DB)에서 정보를 수집, 분석하여 그로부터 데이터의 가 치를 추출하는 분야로서 대두되고 있는 방법이다[5]. 특히, 기존의 통계분석이 정형 데이터 분석에 최적화 되어 있지만, 빅데이터 분석은 문자로 표현되는 비정형 데이터까지 분석이 가능하기에, 이미 정치, 경제, 사회, 문화영역뿐만 아니라 과학기술 분야에 있어서도 많은 결과물을 도출하고 있다[6-9].
	데이터 처리 방법에서 중심성 분석은 무엇인가?	중심성 분석은 이러한 네트워크 내에서 특정 기술(노 드)이 갖는 중심적인 역할을 정량화 하는 지표로서, 각 기술(노드)의 중요한 역할 정도를 파악하여 핵심적인 기술을 파악하고, 이를 근거로 기술 간의 상대적인 중심성을 비교 할 수 있는 기법으로, 분석 시에는 기술요소 간의 공출현빈도 매트릭스를 통해서 계산하게 된다[5].

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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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