본 연구에서는 정보통신 시장의 급격한 변화를 감지하여 경제 및 사회적 미래예측을 함으로써 고객의 니즈에 부합하기 위한 미래기술을 발굴하기 위하여 통계적 메타 분석을 실시하여 미래기술예측을 위한 트렌드를 도출하였다. 특히, 핵심미래기술의 예측을 위해 주요 핵심트렌드를 기술, 고객니즈 차원에서 검토하고, 도출된 동인과 장애요인을 기반으로 한 메타 분석을 통하여 핵심미래기술을 도출하고 우선순위를 통하여 미래기술을 예측하였으며, ICT분야에서 메타 분석을 이용하여 예측 가능한 미래기술을 도출하여 미래기술개발 로드맵 작성을 위한 프로세스를 제시하였다.
본 연구에서는 정보통신 시장의 급격한 변화를 감지하여 경제 및 사회적 미래예측을 함으로써 고객의 니즈에 부합하기 위한 미래기술을 발굴하기 위하여 통계적 메타 분석을 실시하여 미래기술예측을 위한 트렌드를 도출하였다. 특히, 핵심미래기술의 예측을 위해 주요 핵심트렌드를 기술, 고객니즈 차원에서 검토하고, 도출된 동인과 장애요인을 기반으로 한 메타 분석을 통하여 핵심미래기술을 도출하고 우선순위를 통하여 미래기술을 예측하였으며, ICT분야에서 메타 분석을 이용하여 예측 가능한 미래기술을 도출하여 미래기술개발 로드맵 작성을 위한 프로세스를 제시하였다.
As the information and communications market goes more uncertain, foresight activities becomes more important. A number of foresight activities, such as trend analysis, have been used to predict customer needs. However previous studies tend to lack objectivity and systematization. In this study, we ...
As the information and communications market goes more uncertain, foresight activities becomes more important. A number of foresight activities, such as trend analysis, have been used to predict customer needs. However previous studies tend to lack objectivity and systematization. In this study, we suggest a meta analysis methodology which combines both top-down and bottom-up approach in order to systematize the analysis process. Secondly, we applied this approach to ICT market to identify essential future technologies. Based on the result from the meta analysis, we have constructed the future technology roadmap.
As the information and communications market goes more uncertain, foresight activities becomes more important. A number of foresight activities, such as trend analysis, have been used to predict customer needs. However previous studies tend to lack objectivity and systematization. In this study, we suggest a meta analysis methodology which combines both top-down and bottom-up approach in order to systematize the analysis process. Secondly, we applied this approach to ICT market to identify essential future technologies. Based on the result from the meta analysis, we have constructed the future technology roadmap.
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문제 정의
방법론적으로 미래기술예측은 경험되지 않은 미래에 대한 연구이기 때문에 정량적 자료를 수집하여 활용하는 데에는 한계가 노출되므로 미래에 대한 많은 연구들이 정성적인 접근 방법을 취하고 있다. 따라서 본 연구의 첫 번째 목적으로 광범위한 문헌조사 및 전문가 인터뷰 등을 통하여 도출된 다양한 미래의 변화에 대하여 트렌드 분석 과정을 거쳐 핵심 미래기술을 도출하였다. 트렌드 분석은 과거에 변화된 사실을 기반으로 미래에 어떠한 일이 어느 정도로 변화할지에 대해 예측하는 방법으로서 미래 정보통신기술 및 서비스의 변혁을 가져올 정보통신기술의 핵심 트렌드를 찾아내고 분석하기 위한 분석 방법으로 활용되고 있다.
넷째 단계로서 전문가 집단을 통한 검토 평가 및 타당성 조사를 실시한다. 마지막 단계로서 선정된 핵심미래기술이 기업의 이윤 추구를 달성하는데 기여할 수 있도록 실행시스템 구축을 목적으로 하고 있다.
본 연구에서는 현재의 변화를 보다 깊이 성찰하여 미래의 변화에 대비하는 기업의 미래연구를 목적으로 한다. 보다 구체적으로 설명하자면, 중/장기적(2015+) 시각에서 미래 고객의 ICT 및 ICT 융합기술 수용에 영향을 미치는 일반적 트렌드와 고객의 일상생활 혹은 개인의 삶에 대한 트렌드를 도출하고 이들로부터 사업 기회 영역을 정의하는 것이다.
본 연구에서는 체계적이고 광범위한 문헌 조사와 관련전문가 인터뷰를 통해 트렌드 이슈를 도출하고 분석하였다. 문헌조사로는 인구/계층/ 제도/문화 등 사회 및 인구통계학적 자료와 거시경제 자료, 정부정책 자료, 그리고 국내외 미래학 및 트렌드 연구결과를 조사하였다.
본 연구에서는 미래기술전략의 일환으로 미래기술 예측방법 과 미 래기술개 발로드맵을 제시하며, 효과적인 미래기술전략을 위한 미래기술체계 구축 방안을 중점적으로 다루고 있다. 본 연구의 목적 달성을 위해 1) 포괄적이고 체계적인 트렌드 이슈 조사를 통해 미래 사회와 개인의 삶의 질적 변화를 파악하고 주요 트렌드를 도출하였고, 2) ICT와 관련하여 도출된 기술수요 시사점과 트렌드 분석결과를.
가설 설정
첫째, 트렌드는 과거, 현재, 미래를 포괄하는 복합체로 과거의 경향과 현재의 징후를 관찰하여 트렌드를 파악하고 분석함으로써 미래예측이 가능하다. 둘째, 유행과 트렌드는 다르다. 유행은 돌발적이고, 매우 쉽게 변하는 특성을 갖는 반면, 트렌드는 강력한 심리적 욕구 또는 동기가 내재되어 있다.
제안 방법
본 연구에서 진행된 트렌드 분석을 통한 핵심 미래기술 도출 절차는 첫 단계로 미래사회의변화상을 예측하여 목표를 설정하고 그 목표를 개념화 하고, 둘째 단계로 주요 사회경제적 이슈를 조사하여 미래기술 또는 시장과 어떤 연관이 있는지 환경 분석을 실시하고, 국내외 시장 현황 및 전망을 조사함으로써 연관된 미래기술 개발 동향 및 기술 전망에 대한 분석을 통해 미래기술 도출에 대한 사전 검토를 하며, 셋째 단계로 시장 창출이 가능한 핵심 미래기술을 도출하며, 도출된 핵심미래기술들에 대한 미래기술 후보군을 작성하여 미래기술의 우선순위를 파악한다. 넷째 단계로서 전문가 집단을 통한 검토 평가 및 타당성 조사를 실시한다.
파악한다. 넷째 단계로서 전문가 집단을 통한 검토 평가 및 타당성 조사를 실시한다. 마지막 단계로서 선정된 핵심미래기술이 기업의 이윤 추구를 달성하는데 기여할 수 있도록 실행시스템 구축을 목적으로 하고 있다.
앞서 언급한 트렌드의 정의와 특징을 바탕으로 트렌드 분석을 할 때 고려해야 할 사항들을 크게 다섯가지로 요약하였다. 첫째, 트렌드는 과거, 현재, 미래를 포괄하는 복합체로 과거의 경향과 현재의 징후를 관찰하여 트렌드를 파악하고 분석함으로써 미래예측이 가능하다.
반면에, 본 연구에서 제안한 트렌드 분석 과정은 기업의 미래전략 목표에 가장 큰 영향을 끼칠 가능성이 있는 모든 트렌드 분석영역을 정의하고, 각 영역별 주요 트렌드 이슈를 찾아내어, 이들 트렌드 이슈의 배경과 동인 분석을 거쳐 트렌드를 도출하고, 트렌드와 관련된 전략 이슈를 찾아내는 깔때기 형태의 체계적 분석 방법을 그림 1과 같이 사용하였다.
이에 앞서, 트렌드 관찰 영역을 정의하는 또 하나의 이유는 트렌드 환경의 기본 구조를 이해하기 위해서다. 1단계로 Bottom-up 접근법을 이용해 다양한 트렌드 문헌연구를 통해 트렌드 관찰영역을 벤치마킹하고 관찰 영역을 그림 2와 같이 구조화하였다.
2단계로 Top-down 접근법을 통해 사회체계에 대한 이론 연구를 바탕으로 사회체계를 구성하는 다양한 요인을 도출하고, 이들 간의 결합을 통해 트렌드 관찰영역을 그림 3과 같이정의하였다.
본 연구에서는 각 분야의 전문도서, 연구보고서 등의 작업 목차, 인터넷 포탈의 분야별 분류 등을 참고하여 5개 일반영역에서 총 23개의 기술 어를 표2에 정의하였으며, 같은 방법을 통해 일상생활영역에서는 12개 중분류에서 총 42개 기술 어를 정의하였으나 지면상 생략하였다.
분석하였다. 문헌조사로는 인구/계층/ 제도/문화 등 사회 및 인구통계학적 자료와 거시경제 자료, 정부정책 자료, 그리고 국내외 미래학 및 트렌드 연구결과를 조사하였다. 총 159 개의 트렌드가 도출되었으며 각 트렌드의 배경과 동인에 대해 조사 분석하였다.
이러한 분석 결과는 일반영역과 일상생활영역의 각 세부영역 및 각 기술어별로 정리하였다. 주관성을 지양하기 위해 자료 및 사실 중심으로 분석하였고 광범위한 자료, 사실, 그리고 트렌드 이슈의 동인과 배경 분석에 근거하여 최종적으로 51개의 핵심 트렌드를 도출하였다. 일반영역에서는 5개의 세부영역에서 총 18개의 핵심 트렌드가 도출되었다.
트렌드 분석을 통해 ICT관련 기술수요 시사점 및 36개 기술수요 트렌드를 정의하였다. 앞서 일반영역으로 분류되었던 정치, 경제, 사회/ 인구, 기술, 그리고 생태/환경의 거시 트렌드로부터 ICT 산업에 대한 영향과 시사점을 7가지 방향으로 정의하였고, 이러한 시사점과 일상생활영역의 트렌드 간의 상호영향관계를 고려하여 ICT 서비스/기술의 수요 관련 10가지 특징이 도출되었다.
앞서 일반영역으로 분류되었던 정치, 경제, 사회/ 인구, 기술, 그리고 생태/환경의 거시 트렌드로부터 ICT 산업에 대한 영향과 시사점을 7가지 방향으로 정의하였고, 이러한 시사점과 일상생활영역의 트렌드 간의 상호영향관계를 고려하여 ICT 서비스/기술의 수요 관련 10가지 특징이 도출되었다. 각 기술수요 트렌드가 요구하는 기능을 구현하기 위한 서비스/기술을 89개로 도출하였고, 도출된 서비스/기술은 앞서 도출된 10가지 서비스 특징으로 개념화 하였다. 최종적으로 요구되는 서비스 및 기술로부터 25개의 가능한 사업 기 회 영역 (Business Opportunity Domain, BOD)을 정의하였다.
각 기술수요 트렌드가 요구하는 기능을 구현하기 위한 서비스/기술을 89개로 도출하였고, 도출된 서비스/기술은 앞서 도출된 10가지 서비스 특징으로 개념화 하였다. 최종적으로 요구되는 서비스 및 기술로부터 25개의 가능한 사업 기 회 영역 (Business Opportunity Domain, BOD)을 정의하였다. 정치, 경제, 사회 /인구, 기술, 그리고 생태/환경의 거시 트렌드로부터 도출된 ICT 산업에 대한 영향과 시사점은 7가지 방향으로 정의하였으며 그림 5에 정리 하였다.
트렌드 분석을 통해얻어진 기술수요 트렌드를 트렌드의 성장주기에 따라 잠복기, 형성기, 발현기, 그리고 제도화기로 구분(기술수요 트렌드 Timing 정의)하였다. 그리고 나서 기술수요 트렌드의 Timing과 ICT 산업의 성장주기를 두 축으로 한 matrix에 각 기술수요 트렌드를 위치 시 켰다.
그리고 나서 기술수요 트렌드의 Timing과 ICT 산업의 성장주기를 두 축으로 한 matrix에 각 기술수요 트렌드를 위치 시 켰다. 마지 막으로 기 술예측자료를 바탕으로 각기 술수요 트렌드와 관련 있는 핵심기술의 상용화 시점을 기준으로 Trend Timeline을 도출하였다. Trend Timeline 도출의 접근 방법은 Tren 그림 8에 정리하여 한눈에 볼 수 있도록 정리 하였다
우선 트렌드 Timing을 정의하는데 있어 트렌드의 성장주기를 4가지로 구분하였다. 잠복기트렌드란, 일부 영역에 제한적으로 영향을 미치며, 실재성 없는 키워드/유행어로 존재하는 트렌드를 말한다.
확장기 (2008~2011), 그리고 3) ICT와 BT, NT, ET, ST, CT 등 첨단 산업/기술과의 유기적인 컨버전스 활성화기(2012~2015+)로 구h 하였다. 기술수요 트렌드의 Timing (life cycle) 과 ICT 산업 성장주기를 두 축으로 한 matrix 에 36개 기술수요 트렌드를 그림 9와 같이 배치하였 다.
마지막으로 기술수요 트렌드의 Timeline 정의를 위해 국내외 주요 기관의 기술예측 서를 참조하여 기술수요 트렌드와 관련 있는 주요 기술 패키지의 개발과 상용화 시점을 메타분석을 이용하여 주정하였다. 참고한 주요 기술 예측서로는 1) 미국의The Institute for the Future (IFTF), 『Ten Year Forecast Perspective』, 2) 유엔 산하 UNIDO (United Nations Industrial Development Organization) 『기술예측 보고서, 3) 일본의NISTEP 『Science and Technology Foresight Surveyj , 4) 유럽의 ESTO (European Science & Technology Observatory) Project, 5) Gartner 『Hype Cycle Researchj , 6) 한국 과학기술부의 『미래국가 유망기술 2030 선정』 보고서, 7) 한국산업자원부의 『멀티미디어 기술로드맵』 보고서, 8) 한국과학기 술기 획 평 가원 『국가과학기 술 기획을 위한 기술예측 및 기술수준조사 연구』 등이다.
국내/외우수 기관에서 발간되는 미래연구/트렌드 관련 분석 보고서를 지속적으로 모니터링하고, 국내외 미래연구, 미래기술관련 워크샵, 학호], 컨퍼런스 참석을 통해 최신 트렌드 정보를 수집할 필요가 있다. 이러한 모니터링을 보다 수월하게 하기 위해 Trend Data Base 구축을 통한 트렌드 관리를 제안한다. 트렌드 기술서 형태로 확보된 트렌드 정보를 DB화하고, 트렌드 DB의 지속적/주기적 업데이트와 관리를 통해 트렌드를 지속적으로 모니터링 할 수 있다.
대상 데이터
문헌조사로는 인구/계층/ 제도/문화 등 사회 및 인구통계학적 자료와 거시경제 자료, 정부정책 자료, 그리고 국내외 미래학 및 트렌드 연구결과를 조사하였다. 총 159 개의 트렌드가 도출되었으며 각 트렌드의 배경과 동인에 대해 조사 분석하였다. 이러한 분석 결과는 일반영역과 일상생활영역의 각 세부영역 및 각 기술어별로 정리하였다.
거시영역 트렌드로부터 7개의 ICT 산업의 발전 방향에 관한 시사점과 일상생활 트렌드로부터 10개의 기술수요관련 시사점을 도출하여 그림 7과 같이 기술수요 트렌드 다이나믹스를 구성하였다.
데이터처리
통계적 메타분석이란 분석들의 분석을 한다는 의미로 사용되고 있는데, 이것은 낱낱의 연구 결과들을 통합할 목적으로 많은 수의 개별적 연구나 결과들을 통계적 방법을 사용하여 분석하는 것을 말한다. 따라서 기존의 많은 기술예측에 대한 연구 결과들을 통합하여 다시 분석하는 통계적 메타분석을 실시하였다(3).
이론/모형
본 트렌드 분석모형에서는 Top-Down 접근법과 Bottom-up 접근법을 통합적으로 활용하여 관찰영역을 선정하였다. 이에 앞서, 트렌드 관찰 영역을 정의하는 또 하나의 이유는 트렌드 환경의 기본 구조를 이해하기 위해서다.
성능/효과
사라지는 '유행'과는 구분되어지며 특히, 5년 이상의 긴 주기를 갖는 생명력이 있어야 한다. 셋째, 트렌드는 필연적 에너지를 가지고있다어 미래에 반드시 일어날 변화여야 한다는 특징을 가지고 있다. 따라서 간략하게 정리하면, 트렌드는 일반적인 경향이나 일련의 사건을의 미 한다[6].
따라서 트렌드는 수명주기를 갖는다. 셋째, 트렌드와 역트렌드의 변증법을 들 수 있다. 새로운 트렌드는 기존 트렌드와 역트렌드가 융합되어 제 3의 종합 트렌드로 등장하기도 한다.
예를 들면, '세계화 (globalization)'와 '지역화 (localization)' 이라는 트렌드는 '세역화 (glocalization)' 이라는 신조어를 만들었고, 디지털 (digital) 과 아날로그 (analog) 가 융합되어 디지로그 (digilog) 라는 트렌드를 만들었다. 넷째, 트렌드 생태계에서 다양한 유형의 트렌드가 경쟁한다. 공생하는 트렌드, 기생에 성공한 트렌드, 돌연변이 트렌드, 다른 트렌드를 포식하는 트렌드 등이 생존경쟁을 한다.
이론적 접근방법의 결과로 얻어진 트렌드 관 찰영역을 대분류 기준의 관찰영역으로 정의하 고, 문헌연구결과를 통해 얻어진 트렌드 관찰 영역을 구조화하여 각 대분류 영역의 하위 영 역으로 세분화 후 통합하여 트렌드 환경의 기본 구조를 그림 4와 같이 Top-down 접근법과 Bottom-up 접근법의 통합모형을 완성하였다.
다음 단계로 거시 트렌드들을 통해 도출되었던 시사점들과 일상생활영역의 트렌드간의 상호영향 관계를 고려한 시사점으로서 ICT 서비스/기술수요 관련 10가지 특징이 도출되었으며, 10가지 특징은 즉시성, 자동화, 통합성, 기 기의존 적 편의성, 선택적 다양성, 맞춤형 개인화, Life richness, 지능화, 안정성과 신뢰성, 그리고 생산성이다. 각 특성에 대한 정의는 그림 6에 정리되어 있다.
본 연구의 목적 달성을 위해 1) 포괄적이고 체계적인 트렌드 이슈 조사를 통해 미래 사회와 개인의 삶의 질적 변화를 파악하고 주요 트렌드를 도출하였고, 2) ICT와 관련하여 도출된 기술수요 시사점과 트렌드 분석결과를.통합하여 기술수요 트렌드를 도출하였으며, 3) 도출된 기술수요 트렌드 분석을 통해 서비스 컨셉을 도출하고, 세분 고객/시장별 사업 기 회영역을 도출하였다.
후속연구
보다 구체적으로 설명하자면, 중/장기적(2015+) 시각에서 미래 고객의 ICT 및 ICT 융합기술 수용에 영향을 미치는 일반적 트렌드와 고객의 일상생활 혹은 개인의 삶에 대한 트렌드를 도출하고 이들로부터 사업 기회 영역을 정의하는 것이다. 이러한 분석 결과는 미래 기술수요관련 시사점을 제공, 사업 기회 영역도출의 기초 자료로 활용, 그리고 미래 기술수요 시나리오 개발의 기초 자료로 활용될 것으로 예상된다.
기술영역은 개방화, 세계화 촉진으로 기술의 확산 속도가 빨라지면서 국가 간, 기업간 핵심기술의 확보경쟁이 심화될것으로 보인다. 또한, 기술은 개인중심으로 진화하고 기술개발의 방식도 이용자중심, 개방형 체계가 보편화 될 것으로 보인다. 기술영역에서는 4개의 핵심트렌드가 도출되었으며 아래 표 3에 정리하였다.
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