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Stepwise Approach for Extracting Promising Technologies: Analysis of Knowledge, Expert opinion and User
유망기술의 식별을 위한 단계적인 접근: 지식, 전문가 의견 그리고 사용자의 분석

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Authors
장우석
Advisor
박용태
Issue Date
2019-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Technology forecastingPromising technologyUncertainty modelingInterdisciplinary researchExpert opinionPotential user evaluation
Description
학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :공과대학 산업·조선공학부,2019. 8. 박용태.
Abstract
As technology rapidly advances with the Fourth Industrial Revolution, many promising technologies have been developed in several technology sectors. In many areas, the emergence of new technologies brings social and economic benefits to mankind. In particular, the use of technology derived from radical innovation results is more significant than with gradual technology development. These technologies can provide breakthroughs and have a tremendous impact on social and technological development. Numerous scholars have attempted to understand and identify promising technologies in the future.
However, previous research framework focused on only the technical factors of promising technologies. In many cases, continuous modifications and interactions can change the characteristics and needs of technologies. So, this thesis focuses on the two patterns of the development process for promising technologies, which is 1) new advanced background theories emerge and influence to other fields and 2) novel systems and technologies are required to solve specific problems of their application fields. Among these characteristics, the uncertainty of promising technologies progress was not systematically defined in the technology identification stage. Many previous studies conduct deterministic models that rarely meets the underlying assumptions of promising technologies such as uncertainty and ambiguity.
In response, this thesis provides the systematic stepwise approach to identifying the promising technologies with multiple phases such as theoretical background, technologies themselves and their applications. This thesis provides three themes on the technological phase which can provide the implications in terms of 1) data and 2) modeling the uncertainty for identifying the promising technologies in the future. Theme #1 focuses on the theoretical background of promising technologies. Promising technologies could be derived from interdisciplinary research, which is active in information exchange and development with other fields. In response, this study aims to analyze interdisciplinary research. This research is an integration of analytical strengths from two or more different academic areas. For this, we gather citation data to identify the degree of interaction with other fields. We also estimate the expected citation frequency through a stochastic model, called Glänzel-Schubert-Schoepflin model, which can take the notion of variability into account by accommodating probabilities. Its future potential of IDR is predicted through a diversity index, which can indicate the variety of interaction and influence. Based on the result, we identify the candidate of promising technologies. For the empirical study, we compare the nanotechnology with other related technologies. The result of the analysis predicted that the IDR of nanotechnology would actively occur with other disciplines, so we identify that nanotechnology is most promising fields. Several technologies related nanotechnology are identified as the candidate of promising technologies which have frequent interaction with other fields.
Theme #2 focuses on the technical factors of promising technologies. These technical factors cover not only the technological evolutions but related issues of social and technical fields. For this, this study aims to analyze Expert opinion on the future, which contains future-oriented experts views and technical issues. Using expert opinion, we estimate the diversity and centrality indices, which involved the degree and likelihood of promising technologies. These indices are estimated through Latent Dirichlet Allocation (LDA) to discover the underlying technical and social topics that will be of interest in the future. Fuzzy probabilistic clustering is used to cover the uncertainty of the relationship between the indices and the degree of promising. For empirical study, we selected food processing technology addressing hazards that threaten microbial contamination in food, which is one of candidates of promising technologies. The results of the analysis indicate that three sub-food processing technologies are expected to be promising in the future.
Theme #3 focuses on the utilization of promising technologies for users. Many previous studies only focused on the perspective of an expert, such as performance. However, with only technical factors, selected promising technologies are challenging to estimate for potential users. Because their applications can be modified and thrown by potential users due to their characteristics are changed in a state of flux. In response, this study aims to analyze User posts, which contain the discussion and expectation in terms of potential users. For this, we introduce two evaluation factors to evaluate the utilization of promising technologies. First, Satisfaction that is estimated the user preference and related opinion by sentiment analysis. Second, Suitability that is assessed the level of difficulty and scope for using the technologies by consensus and diversity index. A PROMETHEE model is used to estimate the utility of utilization depending on the individual uncertainty with heterogeneous variables. In empirical study, we analyzed three technologies are selected as promising technologies in Food processing. This result indicates the priority of promising technologies, which can choose the most preferred promising technologies for users.
4차 산업 혁명으로 기술이 급속히 발전함에 따라 다양한 기술 분야에서 유망 기술이 개발되고 있다. 많은 분야에서 신기술의 출현은 인류에게 사회적 경제적 이익을 가져다 주고 있다. 특히, 점진적 기술의 발전보다 급진적인 신기술의 출현 및 발전을 토대로 유망 기술은 기술이나 사회 발전을 위한 돌파구를 제시하고 있으며, 사회나 기술 발전에 막대한 영향을 미치고 있다. 이 때문에 수많은 학자들은 미래에 유망한 기술을 파악하고자 하였다.
하지만 현재까지 진행된 많은 연구는 유망 기술의 기술적인 요소에만 초점을 두었다. 상당수의 유망 기술은 타 기술과의 지속적인 상호작용 과정과 개선 과정을 통해 기술의 특성이 바뀐다. 따라서 본 학위논문에서는 유망 기술의 두 가지 특성에 주목하였다. 첫 번째는 유망 기술의 개발 및 발전 과정은 두 가지 패턴이 존재한다는 것이다. 두 가지 패턴은 유망 기술이 1) 기존의 배경 이론이나 과학적 근거가 개선됨에 따라 발생하는 것과 2) 응용 분야의 특정 문제를 해결하기 위해 새로운 시스템과 기술이 필요한 경우 발생하는 것으로 나뉜다. 따라서 유망 기술을 식별하기 위해서는 단순히 기술의 특성만을 분석하는 것뿐만이 아닌 기술의 발생 과정을 분석하는 것이 필요하다.
두 번째는 배경 이론 – 기술 – 응용 과정에서 나타나는 기술의 변화를 나타내는 불확실성이 정의되지 않았다는 점이다. 이전의 많은 연구들은 불확실성과 모호함과 같은 유망한 기술의 기본 가정을 충족시키지 않는 결정론적 모델을 수행한다. 하지만 앞에서 언급했듯이 기술은 발전 과정에서 많은 불확실한 요소가 개입하여 기술의 특성이나 요구사항 또는 활용 분야 등이 달라질 수 있기 때문에 이에 대한 내용을 식별 과정에 반드시 반영해야 한다.
본 학위 논문에서는 이론적 배경, 기술 자체와 기술에 대한 응용이라는 세 가지 단계를 토대로 유망 기술을 식별할 수 있는 체계적인 접근 방식을 제공하고자 한다. 특히 본 논문은 1) 학제 간 연구와 관련된 이론적 배경, 2) 기술 요소를 다루는 전문가 의견, 3) 유망 기술의 활용에 대한 사용자 의견이라는 세 종류의 이질적 데이터를 토대로 유망 기술의 후보를 점차 좁힌다. 또한 해당 논문은 단계 별로 유망 기술의 불확실성을 모델링하여 유망 기술의 후보를 도출하는 세 개의 소주제로 구성되어 있다.
첫 번째 소주제에서는 기술에 대한 과학적 근거와 이론적 배경을 토대로 유망 기술을 도출하였다. 유망 기술은 다른 분야와의 정보 교류가 활발한 학제 간 연구(Interdisciplinary research)에서 나타나는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 학제 간 연구를 분석하여 유망 기술이 나타날 가능성이 높은 다학제를 파악하고, 이를 토대로 유망 기술의 후보군을 도출하였다. 학제 간 연구는 두 개 이상의 다른 학문 분야가 지식적 교류를 토대로 새로운 아이디어나 지식을 창출하는 것을 의미한다. 이를 분석하기 위해 타 분야와의 상호작용 정도를 분석하기 위한 인용 데이터를 수집하였다. 그리고 추계적 모형 중 하나인 Glänzel-Schubert-Schoepflin 모형을 통해 예상 인용 빈도를 추정한다. 해당 모델을 토대로 인용 과정에서의 확률을 정의하고, 이를 추계적으로 모형화함으로써 기술들의 정보 교류 과정에서 나타나는 불확실성을 반영하였다.
또한 학제 별로 미래에 유망할 정도를 정의하기 위해 본 연구에서는 다양한 상호작용과 영향력을 나타내는 다양성 지표(Diversity index)를 활용하였다. 이는 다종성, 이질성, 균형성이라는 세 가지 기준을 토대로 1) 기술적 요소의 특성과 2) 타 기술과의 교류 특성을 분석한다. 본 연구에서는 사례 연구를 위해 나노 과학 분야를 타 분야와 비교하여 분석하였다. 분석 결과, 나노 기술의 기술적 교류와 발전은 다른 분야와 보다 활발히 이루어질 것으로 예측되었다. 이를 통해 본 연구에서는 나노 과학이 가장 유망한 분야임을 확인하였으며, 해당 기술과 관련된 몇 가지 기술을 다른 분야와 자주 상호 작용하는 유망 기술의 후보로 정의하였다.
두 번째 소주제는 기술의 기술적 요소를 토대로 유망 기술을 판별하였다. 여기서 기술적 요소는 기술적 진화만이 아닌 사회 및 기술 분야의 관련 문제를 모두 포함한다. 이를 위해 본 연구는 미래 지향적인 전문가의 견해와 기술적인 문제가 담긴 미래에 대한 전문가 의견(Expert opinion)을 분석하였다. 전문가 의견은 온라인 커뮤니티에 게재되는 게시물이나 댓글 또는 보고서 등을 포함하는 것으로 해당 내용에는 토론 과정에서 형성되는 집단 지성(Collective intelligence)를 토대로 예상되는 기술 동향과 사회적 영향 그리고, 해당 기술의 활용 방안 등을 모두 포함한다. 전문가 의견을 토대로 본 연구에서는 유망 기술의 정도와 가능성을 포함하는 다양성(Diversity) 및 네트워크 중심성(Network centrality) 지표를 추정하였다. 해당 지표는 잠재적인 미래의 관심사가 될 주제를 발굴하기 위해 텍스트 데이터로부터 주제를 발굴하는 방법론인 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 발굴된 주제를 토대로 추정되었다.
그리고 분류 기법인 퍼지 확률적 군집분석(Fuzzy probabilistic clustering) 을 활용하여 유망성을 기준으로 하여 기술에 대한 군집을 구성하였다. 그리고 유망 기술 군집에 포함되는 기술이 무엇인지를 식별하였다. 해당 기법은 지표와 유망한 정도 사이의 관계의 불확실성을 다루는 데 활용되었다. 사례 분석을 위해 본 연구에서는 이전 주제에서 도출한 유망 기술군 중 하나인 식품 가공 기술을 활용하였다. 분석 결과를 통해 본 연구에서는 미래에 세 가지 하위 식품 가공 기술이 유망해 질 것으로 예측하였다.
세 번째 소주제에서는 유망 기술이 사용자에게 어떻게 활용될 수 있는지를 통해 유망 기술을 도출한다. 이전의 많은 연구에서는 기술적 퍼포먼스와 같은 전문가 관점에서의 기술 평가에만 초점을 두었다. 하지만 기술 요소만으로는 유망한 기술을 선택하여 잠재적인 사용자의 평가나 활용 방안을 예측하는 것은 어렵다. 실제로 유망 기술의 특성은 유동적이기 때문에 잠재적 사용자는 해당 기술을 예상하지 못한 목적이나 분야에 활용할 가능성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 잠재적 사용자 관점에서 기술에 대한 기대와 생각을 포함하는 사용자 게시물(User post)를 분석하였다.
또한 유망 기술의 잠재적 활용성을 평가하기 위해 두 가지 평가 요소를 활용하였다. 첫 번째 요소는 만족(Satisfaction)으로 이는 사용자 게시물의 텍스트를 토대로 사용자 선호도와 관련 의견을 추정하여 얻는다. 두 번째 요소는, 적합성(Suitability)으로 기술 사용 과정에서 사용자들이 겪을 어려움(Difficulty)과 사용자들이 기술을 사용할 범위(Scope)의 수준을 평가하여 얻는다. 그리고 이러한 이질적 요소를 PROMETHEE라는 다기준 의사결정 모형을 토대로 평가 점수를 산출한다. 해당 기법은 이질적 변수를 개인의 불확실성을 토대로 산출된 선호 함수를 통해 효용 점수로 변환하는데 활용된다. 사례 연구에서는 두 번째 소주제에서 도출된 세 개의 유망 기술을 분석하였다. 분석 결과를 통해 사용자에게 가장 유망한 기술이 무엇인지에 대한 유망 기술의 우선 순위를 도출하였다.
전체적으로 본 학위논문은 다양한 데이터로부터 유망 기술을 도출하기 위해 체계적이고 단계적으로 접근하는 연구의 초기 단계를 제시한다는 것에 의의를 갖는다. 본 논문에서는 기술의 이론적 배경, 기술 그리고 응용이라는 세 개의 단계 별로 유망 기술의 특성을 분석하기 위해 적합한 데이터를 선정하고, 데이터를 분석하기 위한 각각의 방법론을 제시하였다. 특히 해당 방법론과 데이터를 통해 유망 기술의 불확실성과 미래 지향적 요소를 반영하는 방법을 보여줌으로써 유망 기술 발굴을 위한 연구의 초기 방향을 제시한다는 점에서 의의를 갖는다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/161926

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000156827
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Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Industrial Engineering (산업공학과)Theses (Ph.D. / Sc.D._산업공학과)
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