기술확산 Hype Cycle 패턴의 실증분석 - IT·BT·NT·ET의 비교 -

Abstract

유망 기술의 성숙도(maturity)와 시장의 기대(expectation)에 대한 이해는 기업의 미래에 중요한 요소 중 하나이며, 기존 연구에서는 기술의 발전에 대한 이해를 돕기 위하여 반복적으로 나타나는 패턴을 유형화하여 분석하였다. 이러한 모델들은 대부분의 기술 발달 과정에 높은 설명력을 가지고 있었으나, 발달 과정 중 초기 단계에 대해서는 적용하기 힘들다는 한계가 존재하였다. 이를 극복하기 위하여 기술에 대한 대중의 가시성(visibility)을 추가적으로 고려하여 초기 단계의 설명력을 극대화하고자 제안된 것이 Gartner사의 하이프 사이클(Hype Cycle)이다. 많은 연구들이 하이프 사이클을 실증적으로 찾고자 하는 노력을 기울였으며, 이를 위해 다양한 지표와 사례 연구를 진행하였다. 그러나 기존 연구들은 IT 분야에만 초점을 맞추고, 나노 기술과 같이 높은 파급성을 띄고 대중의 관심이 증대되고 있는 여타 유망 신기술에 대한 연구가 미흡하였다. 본 연구는 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위하여, 기술 분야 별 특성을 고려한 하이프 사이클에 대하여 제시한다. 정부에서 제시한 6가지 유망 신기술 분류를 활용하여 정보기술(Information Technology: IT), 나노기술(Nano Technology: NT), 생명공학기술(Bio-Technology: BT), 환경기술(Environmental Technology: ET)의 4가지 기준을 정한 뒤, 116가지 기술들을 대상으로 하여 연구를 진행하였다. 선정된 기술들을 대상으로 뉴스 데이터를 수집하여 하이프 사이클을 작성하고, 기술의 가시성, 발전속도 및 과대성, 그리고 하이프 사이클의 외형적 특징을 정리하여 기술 분야 별로 유형화한다. 마지막으로, 유형화된 하이프 사이클에 대하여 각 기술 분야 별 특성을 고려하여 해석을 제시한다. 본 연구를 통해 기존 IT 분야에 한정되어 사용되던 하이프 사이클을 타 분야로 확장할 수 있는 이론적인 기초를 마련함으로서, 추후 하이프 사이클의 응용 가능성이 크게 확대될 것으로 기대된다. 특히, 유형화된 하이프 사이클에 대하여 기술 분야의 특징을 고려하여 분석을 제시함으로서 다양한 기술에 대해 고민하는 기업과 투자자들에게 의미 있는 참고자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.

Understanding the maturity and expectation of emerging technologies is one of the most essential factors for future marketing strategies. To this mean, previous studies have empirically and quantitatively categorized the patterns of technologies, and these models had a high explanatory power in most of the technological development process. However, there has been limitation when observing the early stages of newly developed technologies. In response, Gartner proposed Hype Cycle to conceptualize the early stage of those technology developments based on the public's visibility. Recent studies have tried to analyze the hype cycle in an empirical way by utilizing numerous indicators

nonetheless, one limitation that should be emphasized is that these case studies have been focusing only on IT (Information Technology) field, while neglecting other promising technologies, such as nanotechnology. In order to overcome previous limitations, this study presents a framework that analyzes hype cycles in four high-tech industries: Information Technology (IT), Nano Technology (NT), Bio-Technology (BT), and Environmental Technology (ET). First, we collect news data for the selected technologies to create a hype cycle and classify them based on the visibility, speed and excess of technology, and the external features of the hype cycle. Finally, we analyze the classified hype cycles considering the characteristics of each technological field. In result, we provide the theoretical basis for expanding the hype cycle to other fields, and also expect that the applicability of the hype cycle will be greatly expanded.