엔트로피를 활용한 기술예측 Technology Forecasting based on System Uncertainty

1. 2014 하계 기술경영경제학회, 6월 27일, 제주
Technology Forecasting based on
System Uncertainty
권기석 (한밭대)
서일원 (표준연)

2. 2
Contents
II 서 론
IIII 기술진화와 예측
IIIIII 기술예측의 연구방법론
IVIV 분석 및 결과
VV 결 론

3. 3
I . 서 론

4. 4
1. 서론
v 정보화 및 글로벌화 등 오늘날 우리나라는 급격하게 지식기반의 사회로 변화함.
v 국가나 기업에서는 경쟁력 향상을 위해 기술정보나 특허 등의 무형 자산을 적극적으로 활용
v 지식기반사회에서 정보(information)와 지식(knowledge)은 국가와 기업, 개인의 경쟁력 확보를 위한
핵심수단이자 경제적 가치창출을 위한 원천으로 이를 보다 효율적으로 활용하기 위해 노력
Ⅰ. 서론
패러다임의 전환
기술의 발전
v 오늘날 급격한 환경변화와 기술변화 (Technological change) 속도는 과거에는 상상할 수 없을 정도로
빠르고 강력하게 그 영향력을 넓히고 있음.
v 이러한 기술의 급속한 변화(기술수명의 단축)와 수요시장(Market) 내의 경쟁이 심화됨에 따라
기술경쟁에서 지는 국가와 기업들은 성장은 물론 생존까지도 위협받고 있음.
기술마케팅
v 급속한 기술변화와 시장경제하에서 경쟁력 확보 및 기술의 잠재적 가치 실현을 위한 기술마케팅 활동은
대단히 중요함.
v 단순히 기술(공급자)과 시장(수요자)의 연결뿐만 아니라 동일한 기술이라도 사업을 수행할 주체
(수요기업)에 따라 각각의 비즈니스 모델이 도출될 수 있음.
v 하지만,이러한중요성에도불구하고 기술예측이나 수요기업 발굴을 위한 연구는 현재, 매우 부족한 실정임.

5. 5
II . 기술진화와 예측

6. 6
2-1. 유망기술 예측을 위한 전통적 방법론
Ⅱ. 기술진화와 예측
미래예측 방법론의 분류(접근 및 기법의 특성)

7. 7
2-2. 테크마이닝(TM)
Ⅱ. 기술진화와 예측
테크마이닝(TM) 개념 및 과정

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2-2. 테크마이닝
Ⅱ. 기술진화와 예측
테크마이닝 기법
v 첫째, 정보 추출(Information Extraction)
• 일반적인 텍스트 문서에서 사용자가 원하는 정보를 추출하는 작업
• 원하는 정보는 문장의 형식이나 사용자가 이전에 미리 정의한 질의 포맷에 맞추어서 추출될 수 있음.
• 이런 정보 추출은 컴퓨터를 이용한 자연 언어 처리의 제한된 형태라고 할 수 있음.
• 자연언어 처리가 인간이 사용하는 언어 자체를 입력으로 받아 전체를 이해하려는 시도라면, 정보 추출은
사용자가 원하는 의미 있는 정보에만 관심을 가짐.
v 둘째, 텍스트 분류(Text Classification)와 텍스트 클러스터링(Text Clustering)
• 텍스트의 내용에 따라 구조화하는 전통적인 텍스트 마이닝 기법
• 텍스트 분류는 주어진 키워드에 따라 해당 카테고리로 분류될지 안 될지를 결정하게 되며,
텍스트 클러스터링은 텍스트를 분석하여 동일한 내용을 묶는 기법임.
v 셋째, 토픽 트랙킹(Topic Tracking)
• 사용자 프로필을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 텍스트가 어떤 것일지 예측하는 시스템
• 사용자의 프로필은 사용자가 직접 키워드 단어 또는 카테고리를 직접 지정하거나 사용자가 지금까지 읽어온
텍스트의 내역에 기반을 두어서 생성할 수 있음.
• 시스템은 사용자의 프로필에 따라 사용자가 관심 가질 것으로 예상되는 텍스트들만을 추출하여 사용자에게
정보를 제공해 줄 수 있음.
v 넷째, Concept Linkage
• 각각의 텍스트들에서 공유되고 있는 의미를 발견하여 사용자에게 제공하는 것
• 지금까지의 검색엔진은 단순히 공통된 키워드를 기반으로 하여 관련된 문서를 사용자에게 제공하였다면,
Concept Linkage 시스템은 이보다 더 진보된 시스템을 구축하려는 시도임.
• 텍스트 마이닝 알고리즘이 텍스트X 와 텍스트Y가 관련되고 텍스트 Y와 텍스트Z 관련 되었다는 것을 분석을
통해 밝혀내었을 때 시스템은 텍스트 X와 텍스트Z가 의미적으로 관련됨을 추측.

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2-3. 기술공진화의 트리플 헬릭스(Triple Helix)
Ⅱ. 기술진화와 예측
트리플 헬릭스 모형도
v 삼중나선 모델의 원리
- 대학, 정부, 기업이라는 세 주체가 서로 시간 축을 따라서
꼬이면서, 마치 DNA의 이중나선의 형태와 같이 진화.
- 진화과정에서 나선과 나선 사이에 접점이 발생하고, 접점에서
새로운 역할, 조직이 생겨나고 혁신적인 지식 생산이 이루어짐.
v 삼중나선의 주요 측면
1. 제도적으로 (institutionally) 정의되는 삼중나선
- 대학, 정부, 산업계가 명확한 경계를 가지고 있으며, 이들
사이의 상호작용은 기술이전 기관과 같은 매개기관에 의하여
이루어 짐.
2. 시장의 작동과 균형점으로의 이동을 방해하는 기술혁신,
통제가 접점에서 구성되는 의사소통 체계
- 상이한 기능들의 접점은 특허의 법제화나 지속적 기술이전
등에서와 같이 잠재적인 새로운 의사소통 체계를 만들어
내는 영역에서 작동함.
3. 세 개의 주체들이 전통적인 역할을 수행하면서 나타나는 역할
교환현상
- 대학이 회사를 설립하거나, 지역 혁신기구로서 유사정부역할

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2-3. 기술공진화의 트리플 헬릭스(Triple Helix)
Ⅱ. 기술진화와 예측
트리플 헬릭스 모형도
v 생산과 지식의 활용 변화과정
1. 전략적 제휴를 통한 기업 간의 협력이나 대학의 경제
발전에의 참여 등 각 나선 내부의 변형
2. 한 나선의 제도적 영역이 다른 나선의 영역에 변화를
일으키는 것.
* 예를 들면, 지적재산권 소유에 관련된 법 개정이 개인이나 정부로부터
대학으로의 소유권이전에 영향을 미치는 경우
3. 세 개의 나선에 삼자 간 연계와 네트워크를 통해
접점을 제도화 하거나, 조직 창의성과 지역적 적합성을
높이는 것
* 예를 들면, 산·학·관이 모두 참여하는 실리콘밸리와 같은 조인트 벤처를
설립하여 하나의 프로젝트를 수행하는 것
4. 조직간 네트워크의 원래의 영역과 사회에 대한 순환
효과로서, 강화된 정부정책에서 기인한 대학 내부의
변화가 과학 자체에 영향을 미치는 것

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2-4. 계량정보분석
계량정보 분석의 각 범주간 관계
Ⅱ. 기술진화와 예측

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III . 기술예측의 연구방법론

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3-1. 기술예측 모델
Ⅲ. 기술예측의 연구방법론
기술과 기술수요의 공진화 모델(Co-evolution)
v 기술과 기술수요가 서로 영향을 주고 받으면서 일정한 방향으로 진화해 간다는 관점

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3-2. 기술의 조작적 정의
Ⅲ. 기술예측의 연구방법론
v 기술의 진화방향의 측정하기 위해서는 먼저 기술에 대한
조작적 정의가 필요함.
v 기술 : “어떤 인공물(artifacts)과 관련된 지식의 체계”
• 이러한 지식의 체계는 다양한 지식의 결합으로 이러한
지식은 단어에 의해 표상됨.
• 인공물과 관련된 단어의 결합체로 기술을 정의
• 구체적으로는 특허나 논문의 기술을 설명하는 주제어나
추출된 단어(mined words)들의 집합으로 특허와
논문에 나타난 단어들의 시멘틱 네트워크임.
v 이때, 기술과 관련된 단어들의 집합을 어느 수준(levels)으로
어떻게 정의할 것인가가 문제가 될 수 있음.
즉, 냉장고 기술은 냉각기술, 전기기술 등의 세부기술로
구성되며, 냉각기술은 냉매보관 기술 등으로 세분화될 수
있음.
v 따라서, 적절한 수준으로 그룹화하는 작업이 필요하며, 이
연구에서는 단어를 미리 추출하여 범주화 하는 bottom-up
또는 귀납적 접근을 취함.
정의
** 출처 : 권기석 외, 2013
<한의학 논문 서지자료에서의 주제어 추출>

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3-3. 기술수요의 정의-시멘틱 관점
Ⅲ. 기술예측의 연구방법론
v 기술을 사회에 유용한 인공물라고 본다면 기술수요는 어떤
인공물의 문제해결에 대한 요구라고 정의함.
v 이러한 문제해결에 대한 요구는 다양하게 표현될 수 있음.
(예를 들면, 환경 호르몬에 대한 논의에 있어서 “환경 호르몬의
저감”, “환경 호르몬의 대체물질” 등의 단어는 기술수요를 표현)
v 이러한 기술수요는 다양한 텍스트에서 추출될 수 있으며,
문서, 웹사이트 등의 텍스트에서 추출된 문장에서 단어와
주제어 등에 대한 시멘틱 네트워크 분석을 통해 기술수요에
대한 내용과 구조를 동시에 파악할 수 있음.
v 기술 정의의 경우와 마찬가지로 기술수요의 범위를 어떤
수준(levels)에서 묶어줄 것인가가 중요함.
정의
<대체의학에 대한 기술수요를 파악하기 위한 단어 추출>

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3-4. 관계 T값-시너지 효과
Ⅲ. 기술예측의 연구방법론
T값
v 기술간, 기술과 기술수요간 상호관계를 파악하기 위한 방법론
Ø 먼저, 2차원에서 상호정보(즉, 정보전달 값T)는 섀넌의 공식으로부터 도출되며, T값은 다음과 같이 두 확률분포가 결합
될 경우의 불확실성 차이로 정의됨.
v 이러한 T값이 작아지게 되면 n개의 주체로 이루어진 시스템의 엔트로피 증가, 커지면 엔트로피 감소를
의미함. 즉, 시스템 안에서 주체들간에 시너지가 증가하는지 감소하는지를 측정.
v 기술군의 세부기술 사이의 관계를 파악해서 기술의 진화가 긍정적인 방향으로 나아갈 지를 측정

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IV. 분석 및 결과

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4-1. 데이터 및 분석방법
Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술
기술예측을 위한 표준(연) 특허기술

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4-1. 데이터 및 분석방법
소스기술의 특허명세서
Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술

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4-1. 데이터 및 분석방법
Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술
레이저 두께측정기술 빈도수 박막 두께측정기술 빈도수 디스플레이 유리두께측정기술 빈도수

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4-2. 시너지 측정
Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술
세 기술간 공통출현 주제어 수

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4-2. 시너지 측정
Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술
기술별 주제어 수와 기술간 공통출현 주제어 수

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4-2. 시너지 측정
Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술
T값 계산과정 및 결과
v 표준(연)레이저두께 측정기술은 디스플레이 기술과 결합하는 것이 시너지를 높일 수 있는 것으로 결론
v 하지만, 이 결과는 매우 제한된 조건에서 판단한 것임
• 즉, 세 기술사이의 관계는 10개의 표준(연)이 보유한 특허를 가지고 도출된 것으로 더욱 더 특허 풀을 크게 할
필요성이 있음
• 특허는 현재시점까지의 정보를 주는 것이므로 향후에도 이러한 차이가 지속될 것인지는 보다 긴 시계열 상의
특허정보를 활용해야 함.
Ts1 :
레이저두께 측정기술(소스 기술)과 박막두께 측정기술(타겟1 기술)사이의 불확실성도
Ts2 :
레이저두께 측정기술(소스 기술)과 유리두께 측정기술(타겟2 기술)사이의 불확실성도

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4-2. 시너지 측정
Ⅳ. 분석 및 결과 - 표준(연) 레이저 두께측정 기술
세 주체간 불확실성도 T값 측정

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V. 결 론

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5. 결론
개념적 정의
v 기술마케팅에 대한 개념적 논의를 통해 기술과 시장과의 다양한 상호작용 채널을 파악함.
v 더불어, 기술의 혁신에 있어서 공급자와 수요자 뿐 만 아니라 아이디어, 개발, 생산 등 기술개발의
전 과정에 복잡하게 연결됨을 확인.
v 따라서, 기술의 진화경로(evolutionary path)에 다른 기술과 시장의 수요가 밀접하게 관련 있음.
Ⅴ. 결론 – 시사점 및 향후 연구
v 기술의 진화를 예측하기 위한 이론 검토
(기술의 분류 방법, 기술예측의 기법, 기술의 시스템, 기술 공진화의 트리플헬릭스 등)
v 기술수요에 대한 조작적 정의
• 특허나 논문의 주제어, 웹사이트의 단어에 대한 빅데이터 분석을 통해 가능
• 빅데이타 분석에 있어서 기술의 주제어나 기술수요의 단어 사이의 관계를 분석하는 것이 핵심임.
• 단순한 공동출현이나 시너지 효과를 측정하는 T값이대안이될 수 있는데, T값은 기술의 세부요소를
시스템이라고 보았을 때, 기술시스템이 바람직한 방향으로 진화할 것인지를 예측할 수 있게 해줌.
v 기존, 전문가의 기술적 지식이나 시장 동향에 대한 직관적 판단을 통해서 예측하던 것을 계량적 방법론
으로도 예측 가능케 한다는 점에서 학술적, 실용적으로 큰 의의가 있음.
v 또한, 기술시스템이나 기술패러다임에 대한 계량적 모델링의 경험적 기반 확보.
기술진화 방향 예측

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5. 결론
표준(연) 두께측정 기술
v 두께 측정기술-표준(연) 보유기술
• 어떠한 요소기술을 서로 결합하는 것이 좋을지에 대한 의사결정에 계량적 정보 제공
• 레이저 두께측정기술의 경우, 현재시점에서 디스플레이 유리두께 측정기술과 결합하는 것이 기술적
시너지를 창출할 것으로 판단
Ⅴ. 결론 – 시사점 및 향후 연구
v 향후 연구에서는 이러한 방법론을 기반으로 표준(연)이 보유하고 있는 다양한 기술분야에 적용ㆍ검증할
뿐 만 아니라 시계열 상에서 T값을 계산함으로써, 진화의 방향성을 보다 구조적으로 탐색
v 시장의 정보를 키워드화하여 T값을 계산하여 기술공급과 수요간 시너지를 탐색
v 풍부한 기술, 기술수요 관련 데이터 수집 및 분석 전문가와 분야별 기술전문가와의 심도 있는 협업 필요
v 이를 위한 지속적인 연구 사례의 축적은 물론, 연구모델 구축을 위한 정책적 지원이 요구
향후 연구

28. 감사합니다.
유망기술의 수요파악 및 기술진화 방향예측 모형