KISTI Institutional Repository: 과학기술 네트워크 데이터로 예측한 기술의 미래

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dc.contributor.author: 이준영

dc.date.accessioned: 2019-11-11T07:06:50Z

dc.date.available: 2019-11-11T07:06:50Z

dc.date.issued: 2018-11-30

dc.identifier.isbn: 978-89-294-1074-2 93500

dc.identifier.uri: https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/15322

dc.description: 최근 사회경제적 불확실성 증가, 이에 대응한 과학기술의 전략성 강화 등의 흐름을 타고, ‘유망기술’에 대한 담론이 급격히 확산되고 있으나, 이때 ‘유망’에 대한 개념에는 각종 가치적 요소들이 얽혀 있어, 유망기술에 대한 ‘데이터 기반’, ‘증거 기반’논의와 의사결정이 어렵게 되는 경우가 많이 발생한다. 유망기술에 대한 데이터 기반 분석의 가능성 자체를 의심하거나, 유망기술의 탐색과 도출과정을 ‘전문가의 영역’으로 남겨두어야 한다는 주장도 심심치 않게 접할 수 있다.
본고는 ‘미래유망기술’에 대한 데이터 기반 모니터링이 가능하고, 의미있는 분석결과물의 도출이 가능함을 제시하려는 작은 시도이다. 글로벌 논문데이터를 활용하여 과학기술의 중장기적인 거시적 트렌드를 탐색할 수 있고, 세부 기술별로 지속적인 모니터링과 중장기 추이를 예측하는 것도 가능함을 보여줄 것이다. 본고는 분석 단위를 특정 기술로 설정하고 이를 모니터링하는 방식보다는, 전 분야의 전체 논문데이터에서 발생하는 각종 연결관계를 통해 하위 영역들을 도출하고, 이 영역들의 성장과정을 추적하는 방식을 채택하였다. 이를 통해 세부 기술 단위의 특성 분석에 머무르지 않고 세부 기술이 전체 연구지형 상에서 갖는 위상을 분석하는 것이 더욱 의미가 있음을 보여주고자 한다. 이러한 거시적 조감(bird’s eye)분석으로 세부 단위 중심의 분석에서 확인하기 어려운 영역간 융합이나 거시적 트렌드의 변동을 파악하기가 용이해지기 때문이다.
본고에서 제시한 분석 틀로는 키워드 맵 기반 분석, 문헌네트워크에서 도축되는 기술클러스터의 시계열 추이 분석 및 예측, 전체 네트워크에서 기술클러스터의 위상을 포함하여 ‘관측가능한’ 유망성을 망라한 머신러닝 기반 예측모형이 있다. 그리고 이들 분석 틀을 적용한 결과를 종합하여 중장기적 성장성이 높을 것으로 예상되는 유망기술 10선을 도출하였다. 이러한 분석 틀에는 실험적인 요소가 내포되어 있고, 따라서 분석결과의 정확성이나 객관성이 다소 부족할 가능성이 있다. 그럼에도 불구하고 유망기술 도출 또는 기술예측/전망과 관련한 다양한 층위의 활동과 사회적 논의과정에서 증거 기반성을 제고하고, 흔히 지적되는 전문가 편향성을 저감하기 위해서는 본고의 시도와 같은 데이터 분석활동들이 더욱 활발해지는 것이 필요하다고 판단된다.