가트너(Gartner)의 Hype Cycle 모델은 기술의 성숙도, 수용도, 사업화 수준을 표현하기 위해 널리 활용되고 있다. Hype Cycle 모델에서 기술들은 5단계의 과정을 거치게 되는데 이는 1단계인 발생기로 시작하여, 2단계인 버블기, 3단계인 환멸기, 4단계인 계몽기를 거쳐 5단계인 안정기에 도달하게 된다. 많은 연구들에서 Hype Cycle을 활용하여 기술에 대한 미래 예측의 근거로 많이 활용되고 있지만 이에 대한 검증은 다소 부족한 부분이 있었다. 본 논문에서는 1995년부터 2017년까지의 부상하는 기술을 위한 Hype Cycle(Hype Cycle for Emerging Technologies)에 등장하는 기술들을 분석 하였다. 이를 통하여 최초 등장할 때 1단계가 아닌 단계로 등장한 기술들과 성숙단계가 역전되는 현상을 보인 기술들을 발견하였다. 또한, 1995년부터 2017년까지의 기술 중에서 1-5단계를 거친 기술이 한번도 없었다는 사실을 발견하였다.
본 연구는 신기술의 지속가능성장을 위한 전략적 시사점을 도출하고자 기술과 사회의 공진화 과정에서 수반되는 하이프 현상 이면의 동태적 구조를 파악하는데 초점을 두고 있다. 특히 지속가능성이란 맥락에서 다음과 같이 일련의 문제를 제기하고 하이프 시스템 관리모델을 개발하고 시뮬레이션을 통해 그에 대한 답을 찾고자 하였다. 하이프 현상은 왜 발생하며 공진화의 최종 수렴수준을 높이기 위해서는 어떤 조치가 필요한가? 지속성장성을 담보하기 위한 정책수단들은 무엇이며 정책 개입시점은 언제라야 하는가? 본 연구의 결과는 학술적으로 뿐만 아니라 정책입안자에게도 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
신기술을 발견하고, 사회적 변화를 예측 설명하기 위해 여러 가지 형태의 기술 수명주기 모델이 개발되어 활용되어 왔는데, 그 중에서 가트너(Gartner)사가 소개한 기술 기대주기(hype cycle) 이론은 현장에서 자주 활용되고 있으며 그 효과를 인정받고 있다. 그러나 널리 통용되는 인기에 비해서 현재 연구 문헌에서는 이론적 프레임과 관계 및 실증에 대한 고려가 부족했다. 본 연구에서는 이런 기대주기모델의 새로운 실증적 측정 방법으로 제시된 웹 검색트래픽을 활용해 국내와 해외의 기대주기를 비교했다. 기존 연구에서 특정 제품이나 특정 국가에만 한정되었던 기대주기 분석을 검색트래픽을 활용해 비교 분석을 시도했다. 먼저 동일 제품에 대한 국가간 기대주기의 차이를 확인하기 위하여 검색트래픽과 신차판매점유율을 비교했는데, 국가간 기대주기의 유사성을 확인했으며, 통계적인 유의미성도 확인했다. 다음으로 동일 국간에서 제품간 기대주기의 차이를 확인하기 위하여 검색트래픽과 보급률을 비교해 보았는데, 역시 버블기의 정점 시기라는 측면에서 제품간 기대주기의 유사성도 확인했다. 본 연구는 검색트래픽을 활용한 사회현상 설명이나 기대주기 모델의 객관성과 설명력을 높이는데 크게 기여할 수 있으며, 나아가 마케팅 전략 수립과 같은 실질적인 기업전략 수립에까지 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.
본 연구에서는 신제품 확산 모델 활용에 있어서 보다 적은 노력이 필요하지만 객관적이고 신속한 활용을 가능하게 만들어줄 모형을 제안한다. 기대주기 모델과 소비자 수용 모델이라는 이론적 배경을 바탕으로, 서지분석학과 초기 시장의 규모만으로 최대 잠재 시장을 추정해냄으로써 대표적인 확산 모형인 배스 모형(Bass model)에 필요한 주요 모수를 제공하는 방법을 제시했다. 모형의 예측력을 하이브리드자동차 사례를 통해 분석한 결과, 모형의 예측결과는 여러 가지 객관적인 정보를 통해 추정한 잠재 시장과 유사한 규모를 성공적으로 예측해 내어 모형의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 제안된 모형이 제공한 최대 잠재 시장은 다른 성장곡선모형에도 바로 적용 가능하다는 점을 볼 때 제안된 모형은 서지분석학을 통한 기술 확산 예측과 유망기술 탐색에 새로운 방향을 제시했다고 할 것이다.
기존 유망 신기술에 대한 기술기획의 방법론들은 대상 기술 자체에 초점을 두어 해당 기술이 영향을 미치는 사회 환경적 맥락 이해가 부족한 현실이다. 이에 본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 유망 신기술 대한 기술기획에서 사회적 환경의 맥락적 이해를 위한 보완적 방법론으로 활용될 수 있음을 살펴보고자 한다. 기술-사회 공진화 환경에서 유망 신기술은 사회와의 관계에서 하이프(hype) 현상을 나타낸다. 이에 착안하여 뉴스 내용분석을 수행하여 해당 분석 결과가 하이프 사이클 궤적과 부합하는 지를 탐색적으로 살피고, 뉴스 프레임 분석을 통해서는 유망 신기술에 따른 사회적 가시성의 실체적 내용을 이해하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 유망 신기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 종합지, 경제지 및 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 보도빈도가 가트너가 제시한 하이프 사이클 궤적과 부합하였으며, 특히 보도 태도 및 뉴스 프레임 분석은 유망 신기술에 대한 거시 환경요인별 맥락적 내용을 이해할 수 있는 유용한 정보를 제공함을 확인하였다. 본 연구의 결과는 뉴스 내용분석이 기술기획에서 주로 활용되는 논문 특허를 중심으로 한 기술정보 분석의 한계점을 극복하고 거시환경 요인별 맥락 이해를 위한 보완적 방법론으로 활용될 수 있음을 시사한다. 결론적으로 기술기획의 거시환경 분석 단계에서 뉴스 내용분석 방법론의 활용은 기술-사회 공진화 관점의 상호 균형된 시각을 확보함에 기여할 수 있을 것이다.
SDN 기술은 2011년부터 2013년까지는 Hype 사이클상 발생기 및 버블기를 지나는 동안 주로 기술의 필요성에 대한 논의가 많이 이루어져 왔고 기술개발도 적합성 검증 차원의 연구개발 및 Proof of Concept 정도의 서비스 시도가 단편적으로 제공되어 왔었다. 2014년을 접어들면서 각성기의 초기 단계로 관심도가 감소하고 얼리어탑터를 중심으로 1단계 SDN 기술, 상품 및 서비스가 유통되기 시작하고 있다. 본고에서는 이러한 진화과정을 거치고 있는 SDN 기술의 최근 기술동향에 대해 주요 3 계층인 인프라, 컨트롤러, 응용계층별로 학계/연구소, 산업체, 서비스 및 통신사업자, 표준화 단체에서 추진 중인 기술개발, 표준화 현황 및 적용사례에 대해서 소개하고 향후 SDN이 나아갈 발전방향에 대한 전망을 소개한다.
본 연구는 최근 펜데믹 위기에서 교육의 변화하는 모습을 점검하고 미래의 학습에 대한 모습들을 예측하기 위해 이러닝과 학습분석에 대한 신흥기술의 동향을 살펴보고자 한다. 연구방법으로 신흥기술의 '하이프 사이클'과 '이러닝 예측 하이프 커버'를 기반으로 하여 각 단계별 기술들을 점검하고 펜데믹 위기에서 더 공고히 된 이러닝과 학습 관련 기술들이 무엇인지 살펴본다. 또한 하이프 사이클의 5단계인 기술촉발 단계, 부풀려진 기대의 정점 단계, 환멸 단계, 계몽 단계, 생산성 안정 단계인 각 단계별 학습과 관련된 기술들은 어떤 것이 있으며, 그 기술들이 이러닝과 학습분석에 어떠한 영향을 미칠 것인지 예측해 본다. 향후 연구로는 본 연구를 기반으로 인공지능이 이러닝과 학습분석에서의 역할을 알아보고자 한다.
본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 하이프 사이클 모델에 부합하는 지를 탐색적으로 살펴보고자 한다. 즉 과학기술 뉴스 내용분석이 하이프 사이클 모델에서 설명하는 사회적 가시성의 실체적 파악을 위한 기술기획의 유용한 보완적 방법론으로 쓰일 수 있음을 밝히는데 본 연구의 의의가 있다. 이를 위해 대표적인 유망기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 분석의 초점은 클라우드 컴퓨팅 기술 관련 뉴스의 빈도, 보도태도(긍정, 중립, 부정), 5가지 뉴스 프레임 관점에서 분석이 이루어졌고, 뉴스 보도경향이 하이프 사이클 흐름을 따라가는 지를 살펴보았다. 종합지 경제지와 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 빈도, 보도 태도, 뉴스 프레임 모두 하이프 사이클의 흐름을 따르고 있었으며, 특히 2014년 이후의 흐름은 하이프 사이클 상에서 기대붕괴 지점을 지나 현실인식의 지점으로 진화되는 시점임을 추론할 수 있었다. 본 연구결과는 최근 확산되고 있는 텍스트 마이닝, 감성어 자동식별 분석 기술 등과 접목하여 사회적 맥락 파악을 위한 기술기획 분석의 보완적 방법론으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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