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기술 모니터링을 통한 ICT 융합 R&D의 통시적 변화 분석

Analysis of the diachronic change in the ICT convergence R&D through technology monitoring

  • 진병삼 (전남대학교 대학원 전기 및 반도체공학과) ;
  • 배영철 (전남대학교 전기.전자통신.컴퓨터공학부)
  • Jin, Byoungsam (Chonnam University Graduate School Electrical and Semiconductor Engineering) ;
  • Bae, Youngchul (Chonnam University of Electrical.Electronics and Telecommunications.Computer Engineering)
  • 투고 : 2019.10.18
  • 심사 : 2019.12.04
  • 발행 : 2019.12.31

초록

While the 4th Industrial Revolution (4th IR) is actively being discussed in Korea, the core and common point is that in the era of the 4th IR, computer networking is becoming more common due to the generalization of ICT(Information and Communication Technology). There may be a variety of factors that have allowed ICT to occupy a core position in the 4th IR, but the most important may be the position of ICT as a foundation technology. ICT has important technical value in itself, but when it is converged with other technology or industry, or when it acts as a foundation technology of such technology or industry, it greatly improves the value of existing technology or industry. Thus, this paper focused on ICT, the core technology of the 4th IR, to examine the past, present and future of ICT-related R&D and ICT-based convergence industries. In other words, the purpose of this study is to identify which areas ICT has been actively researched from past to present and what changes have been made in such areas.

키워드

1. 서론

현재 우리나라에서 4차 산업혁명에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있는 가운데, 핵심적이고 공통적으로 지적되는 점은 4차 산업혁명 시대에는 ICT(Information and Communication Technology)의 범용화에 따른 컴퓨터 네트워킹의 일상화라는 것이다[1]. 이는 즉, IoT(Internet of Things), 클라우드(cloud), 빅데이터(Big data), 인공지능과 같은 지능정보기술들이 다양한 산업분야와 융합되는 동시에 서로 연결되어, ICT가 소위 ‘초지능(Hyper-Intelligent)’, ‘초연결(Hyper-Connected)’ 사회를 이루는 토대가 된다는 것을 의미한다[2].

ICT가 4차 산업혁명에서 핵심적인 위상을 차지할 수 있었던 요인에는 다양한 것이 있을 수 있겠으나, 가장 핵심적인 요인은 ICT의 기반기술로서의 중요성을 꼽을 수 있을 것이다. ICT는 그 자체로도 중요한 기술적 가치를 지니지만, 다른 기술 혹은 산업과 융합(convergence)되었을 때, 혹은 그러한 기술이나 산업의 기반기술로 작용하였을 때 기존의 기술이나 산업의 가치를 비약적으로 향상시키고, ICT도 공진화(coevolution)한다[3]. 이러한 ICT의 독특한 특징이 초기에는 개별 산업 내의 정보화 사회 혹은 지식 기반사회를 만들었고, ICT가 빠르게 발전해가면서 이제는 산업 간의 벽을 허물어 사회 전반의 구조를 변화시키는 4차 산업혁명의 시대를 도래시킨 것이다[4].

ICT 기반 기술 융복합화가 중요해진 또 다른 이유는 사회문제의 복잡성과 다양성이 증대했다는 점을 들 수 있다. 과거에 비해 다양해져버린 복잡해진 현대와 미래 사회의 문제들은 기존의 전통적인 단일 기술로는 극복이 불가능해진 시점이 도래했고, 이러한 상황을 타개할 수 있는 것이 동종 및 이종 기술의 융합을 통한 신기술 및 신산업 창출이었던 것이다. 융합기술의 중요성을 일찍이 인지한 주요 선진국들은 국가 경쟁력 확보를 위해 다양한 융합 연구개발(R&D) 정책을 수립하고 융합 기술을 발전시켜왔다[5]. 그리고 앞서 언급했듯, 이러한 융합기술의 중심에 ICT가 상당히 중요한 역할을 해왔던 것이다.

4차 산업혁명이라는 변화의 물결 가운데, 우리나라의 정부는 2017년부터 신산업과 양질의 일자리를 창출하며 사회 문제를 해결하는 것을 기본 방향으로 하는 대응계획을 발표하였다. 또한 2018년에는 과학기술분야 최상위 계획인 ‘기본계획’에 ‘4차 산업혁명 대응기반 강화’라는 계획을 포함시키기도 하며 4차 산업혁명에 대한 포괄적인 대응에 박차를 가하고 있다. 황병상[6]의 연구에 따르면, 현 정부 정책의 4차 산업혁명이라는 기치 아래 발전시키는 특정 기술이 일자리와 성장 동력을 확보해줄 것이라는 기술경쟁론적 인식을 문제점으로 삼고 있으며, 또한 4차 산업혁명 기술 분야에서 이미 벌어져버린 선진국과의 기술 격차에 대한 간극을 어떻게 메울 것인지에 대한 정책적 미비 역시 문제점으로 지적되고 있다.

이러한 배경 가운데, 본 논문에서는 4차 산업혁명의 핵심이 되는 기술인 ICT에 보다 초점을 맞춰 ICT 관련 R&D와 ICT 기반의 융합산업 분야의 과거와 현재, 그리고 미래를 파악해 보고자 한다. 즉, ICT가 과거부터 현재까지 어떤 분야에서 활발하게 연구되어왔고, 그러한 연구 분야에서 어떠한 변화가 이루어져왔는가를 파악해보고자 하는 것이다. 이는 기술 모니터링(technology monitoring) 활동으로 기술의 궤적(trajectory)를 추적하여 기술의 변화 양상을 거시적으로 파악하고, 적시에 진화하는 기술을 식별해내는 기술 인텔리전스(technology intelligence) 활동 중 하나이다[7]. 이러한 기술 모니터링 활동은 기술의 트렌드를 읽어내는 데에 많은 도움을 주며, 트렌드를 파악하는 것은 기술 관리 문제를 해결하는 데 도움이 된다. 트렌드와 변화를 설명하면 과학기술과 R&D의 변화를 이해하는데 도움이 되고, 정부나 기업의 R&D 관련 의사결정자들은 트렌드 분석 결과를 통해 연구 분야에서 강조되는 변화나 경쟁 기관의 변화 움직임을 빠르게 파악할 수 있다[8].

따라서 본 논문에서는 ICT 관련 연구개발(R&D)의 성과물을 대표하는 과학기술 논문 데이터를 통하여 다음의 연구 질문들에 대한 해답을 얻고자 한다.

(1) ICT 관련 연구 논문 규모의 추이는 어떠한가?

(2) ICT 관련 R&D에 있어 활발하게 연구를 진행하고 있는 주요 국가는 어디인가?

(3) ICT 관련 연구는 주로 어떤 분야와 융합되어 이루어져왔는가?

(4) 과거와 비교해봤을 때, 최근에 더 강조되는 ICT 관련 연구 분야는 어떤 것들이 있는가?

(5) 과거와 현재의 연구를 비교해봤을 때, 사라지거나 새롭게 등장한 ICT 관련 연구 키워드들은 어떤 것들이 있는가?

이러한 기술 모니터링 활동을 통한 ICT분야의 연구개발에 대한 통시적이고 공시적인 관찰은 ICT에 대한 변화 양상을 파악함과 동시에 ICT를 둘러싸고 있는 산업분야를 확인하고, 미래에 핵심적인 역할을 할 ICT 기술 혹인 ICT 기반의 융합 산업 분야를 거시적인 관점에서 파악하는 데에 유용하다[7].

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 ICT 분야의 R&D를 모니터링하기 위해 수집되고 사용된 논문 데이터와, 그 데이터를 분석하기 위해 사용된 분석 방법에 대한 내용이 수록되어있다. 3장에서는 실제 ICT 관련 논문 데이터를 분석한 결과가 수록되어있으며, 본 논문에서는 과학계량학적 방법(scientometrics)을 사용하였다. 마지막으로 4장에서는 도출된 결과를 바탕으로 함의를 도출하며 결론을 내리는 내용을 수록하였다.

2. 데이터 수집 및 연구방법론

본 연구에서는 총 5가지 연구 질문들에 대한 답을 얻기 위하여 ICT 관련 연구개발 활동을 모니터링으로서의 과학계량학적 방법론을 택하였고, 이를 위하여 연구개발 활동의 결과물인 논문데이터를 활용하였다. 논문데이터는 Web of Science(WoS, Clarivate Analytics, US)의 논문 DB로부터 ICT 관련 논문들만 수집하였고, ICT 관련 연구 논문들만을 수집하기 위해 사용된 쿼리는 다음과 같다.

TS = (“information and communication technolog*” OR “information technolog*” OR “communication technolog*”)

2009년에서 2018년도 사이에 출판된 논문, 즉 총 10년 치의 논문을 수집했으며 영어로 작성된 아티클(article) 유형의 논문만을 추출하였다. 이러한 조건에 따라 수집된 논문의 수는 총 26,772건이다.

수집한 WoS의 ICT 관련 논문 정보는 각 논문별로 핵심 저자키워드(author keyword), 연구 분야(research area), 출판년도(publication year), 연구기관명(Organization names), 국가(Countries) 등의 세부 정보를 제공한다. 이러한 세부 정보들을 바탕으로 연구 질문 ‘(1) ICT 관련 연구 논문 규모의 추이는 어떠한가?’과 ‘(2) ICT 관련 R&D에 있어 활발하게 연구를 진행하고 있는 주요 국가는 어디인가?’에 대한 분석은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 제공하는 시스템인 COMPAS(COMPetitive Analysis Service)1)에서 제공하는 논문분석(Journal Article Analysis) 서비스 시스템을 활용하였다.

연구 질문 ‘(3) ICT 관련 연구는 주로 어떤 분야와 융합되어 이루어져왔는가?’에 대한 분석은 각 논문별로 부여된 연구 분야를 기반으로 동시발생 매트릭스(co-occurrence matrix)를 구현함으로서 해결하였다. 동시발생 매트릭스는 데이터 마이닝(data mining)의 대표적인 기법으로 동시발생(Co-occurrence)이란 한 문장, 문단 또는 텍스트 단위에서 같이 출현한 단어를 가리키며, 동시에 발생한 단어는 연관성을 가지게 되며, 동시에 많이 등장할수록 연관성이 크다고 상정한다. 이러한 동시발생 매트릭스의 구현은 Vantage Point®(Search Tech, Inc., U.S.) 소프트웨어를 활용하였다.

동시발생 매트릭스로 구현된 키워드나 연구 분야는 각 요소간의 네트워크 구조를 형성하게 되고 이러한 네트워크 구조는 시각화가 가능하다. 네트워크 구조의 시각화 툴로는 다양한 소프트웨어가 있는데, 본 논문에서는 논문의 과학계량학 분석에서 가장 범용적으로 사용되는 시스템 중 하나인 VOSViewer (Leiden University, the Netherlands, ver. 1.6.12) 소프트웨어를 활용하였다. VOSviewer는 동시발생 매트릭스를 기반으로 나타낸 네트워크 구조를 연구지형도 형태로 시각화해주는 시스템으로, 시각화 알고리즘은 Van and Waltman[9]의 연구에 상술되어있다.

연구 질문 ‘(4) 과거와 비교해봤을 때, 최근에 더 강조되는 ICT 관련 연구 분야는 어떤 것들이 있는가?’와 ‘(5) 과거와 현재의 연구를 비교해봤을 때, 사라지거나 새롭게 등장한 ICT 관련 연구 키워드들은 어떤 것들이 있는가?’에 대한 분석은 연구 질문 (3)과 방법은 동일하되, 연구 분야 대신 저자 키워드를 정보원으로 활용하였다.

3. ICT 관련 논문 분석 결과

3.1 ICT 관련 연구개발 규모 및 주체

연도별 논문 수의 추이는 <Fig. 1>에 나타내었다. 연도별 논문 수의 추이를 살펴보면, ICT 관련 과학논문은 2009년 이후로 지속적으로 증가해온 것을 확인할 수 있다. 특히 2015년에는 2014년에 비해 논문의 수가 비약적으로 증가했다. 한국의 논문 전체 논문수와 거의 유사한 증가 추이를 보이고 있다.

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Fig. 1 Research trends in the number of ICT-related scientific articles by year

ICT 관련 논문의 저자 국적을 기준으로 분석한 결과 세계적으로 168개국에서 관련 연구가 수행되는 것으로 나타났고, 논문의 주요 국가별 분포는 <Table 1>에 나타내었다.

Table 1. The number of the ICT-related articles by countries

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<Table 1>에서 알 수 있듯, 미국이 7,158편으로 전체 26,772편의 논문 중 26.74%의 다른 다라들에 비해 압도적으로 많은 논문을 발표한 것으로 나타났고, 뒤이어 중국은 3,350편(12.51%), 영국은 1,883편(7.03%)의 논문을 발표하면서 각각 2위와 3위를 차지했다. 한국은 1,193편(4.46%)으로 7위를 차지했다.

3.2 ICT 융합 연구개발 분야

각 논문별로 부여되어있는 연구 분야(research area)의 동시발생 매트릭스를 바탕으로 구현한 연구 분야의 시각화된 네트워크 구조를 <Fig. 2>에 나타내었다.

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Fig. 2 Research area clustering map of ICT-related articles

ICT관련 연구 분야는 총 5개의 클러스터로 이루어져 있었고, 가장 많은 연구 분야(78개)가 묶인 클러스터는 1번 클러스터로 주로 의학 및 생명과학 관련 연구 분야로 구성되어있었다. 2번 클러스터는 총 28개의 연구 분야로 이루어져 있었으며, 화학, 재료 및 소재, 환경 관련 연구 분야가 주를 이루고 있었다. 3번 클러스터는 15개의 연구 분야로 구성되어 있고, 건축과 에너지 관련 연구 영역을 의미하며, 4번 클러스터는 10개의 연구 분야를 포함하며 제조업, 산업, 경영, 통신 관련 연구 영역을 의미하는 클러스터였다. 마지막으로 5번 클러스터는 가장 적은 3개의 연구 분야로 구성되며 헬스 케어 서비스 관련 클러스터였다.

ICT와 직접 연관되어있는 공학, 컴퓨터 과학, 통신, 정보 과학 등의 연구 분야를 제외하고 높은 빈도수를 보이는 연구 영역을 살펴보면 헬스케어 과학 및 서비스(Health Care Sciences & Service), 교육(Education & Educational Research), 화학(Chemistry), 의료 정보학(Medical Informatics), 재료 과학(Material Science), 경영공학(Operational Research & Management) 등이 있었다.

3.3 ICT 연구의 통시적 변화

<Fig. 1>에서 나타난 바에서 보면 2015년부터 비약적으로 출판된 논문수가 중가 했다. 따라서 ICT 연구의 통시적인 변화 양상을 파악하기 위하여 수집된 논문을 출판년도에 따라 아래와 같은 두 그룹으로 분리하였다.

그룹 (1) 2009년에서 2014년 사이에 출판된 논문

그룹 (2) 2015년에서 2018년 사이에 출판된 논문

그리고 연구 질문 (4)와 (5)에 대한 분석을 위하여 분리된 그룹에 따라 각각 연구지형도를 구현하여 키워드의 변화를 관찰하였다. 각각의 연구지형도는 <Fig. 3>에 동시에 나타내었다.

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Fig. 3 Research topographic map of ICT-related articles based on keyword co-occurrence: (a) Group (1) - articles published between 2009 and 2014, (b) Group (2) - articles published between 2015 and 2018

연구 질문 (4)에 대한 답을 찾기 위해, 그룹 (1)과 그룹 (2)에 동시에 나타나지만 그룹 (2)에서 더 두드러지게 나타나는 키워드를 살펴보았다. 이와 같은 키워드로는 의료 정보 기술(health information technology), 전자 의료 기록(electric health record), 원격의료(telemedicine), 클라우드 컴퓨팅(cloud computing), 스마트 그리드(smart grid), 이러닝(e-learning), 지식 경영(knowledge management), 혁신(innovation) 전자 정부(e-governance), 지속 가능성(substantiality), 무선 센서 네트워크(wireless sensor network), 등이 있다. 이러한 키워드로 대표되는 연구 영역은 과거부터 지금까지 지속적으로 연구가 강화되어온 분야라고 볼 수 있다.

연구 질문 (5)에 대한 분석을 위해서 그룹 (1)에는 있지만 그룹 (2)에는 없는 키워드와 그룹 (2)에는 있지만 그룹 (1)에는 없는 키워드를 확인하여 <Table 2>에 나타내었다. 이를 통하여 ICT 관련 연구가 비약적으로 성장했다는 것을 알 수 있는 동시에, 과거에 비해 용어가 구체화, 정교화되고 세련된 형태의 기술이 지속적으로 등장했다는 것을 알 수 있다.

Table 2. Diachronic change of keywords in ICT-related R&D

4. 결론

4차 산업시대의 물결이 빠르게 사회를 변화시켜나가고 있는 가운데 과거부터 현재까지의 ICT 관련 R&D의 통시적인 변화와 공시적인 융합 연구 분야의 현황을 기술 모니터링을 통하여 거시적인 관점에서 살펴보았다.

이를 통하여 과거보다 ICT 분야의 타 산업과의 융합은 그 규모가 거대해지는 동시에 기술이 점차 정교화되고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 특히 의료 및 보건 분야에서의 ICT 연구 영역은 점차 넓어지고 있다. 원격의료(telemedicine)의 경우는 물론 제도적인 문제도 있겠으나 미래의 사회상을 완전히 바꾸는 기술이기 때문에 앞으로의 연구개발의 경쟁력 확보가 매우 중요한 기술이라 할 수 있을 것이다.

또한 ICT 관련 논문의 키워드 클러스터를 기준으로 비춰봤을 때, 전 세계적으로 ICT 기반 융합 기술로 해결하고자 하는 문제들은 크게 에너지, 교육, 식량, 지속가능성, 의료, 고령화 등이 있음을 알 수 있었다.

본 논문의 결과가 앞으로의 ICT를 기반으로 한 4차 산업혁명의 방향성에 있어 거시적인 방향성을 그리는 데에 좋은 증거가 될 수 있기를 희망해본다.

참고문헌

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  2. Schwab, K. "The Fourth Industrial Revolution", World Economy Forum, (2016).
  3. Hacklin, F., Marxt, C., Fahrni, F., "Coevolutionary cycles of convergence: An extrapolation from the ICT industry," Technological Forecasting and Social Change, 76(6), pp. 723-736, (2009). https://doi.org/10.1016/j.techfore.2009.03.003
  4. 김진하, "제4차 산업혁명 시대, 미래사회 변화에 대한 전략적 대응 방안 모색," KISTEP R&D InI, 제 15호, pp. 45-58, KISTEP, (2016).
  5. 과학기술정보통신부, 융합연구정책센터, "제3차 융합연구개발 활성화 기본계획('18-'27)," 한국과학기술연구원 융한연구정책센터, (2018).
  6. 황병상, "한국 제4차 산업혁명 정책의 발전 방향 논고 -정책문제 정의 및 정책의 구성 요소를 중심으로-," 과학기술정책, 2(1), pp. 5-30, (2019).
  7. Schuh, G., Koenig, C., Schoen, N., Wellensiek, M., "Concept for Determining the Focus of Technology Monitoring Activities," International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering, 8(10), pp. 3320-3327, (2014).
  8. Porter, A.L., Cunningham, S.W. "Tech mining: exploiting new technologies for competitive advantage (Vol. 29)," John Wiley & Sons, (2004).
  9. Van Eck, N.J., Waltman, L. "Visualizing bibliometric networks," In Y. Ding, R. Rousseau, D. Wolfram (Eds.), "Measuring scholarly impact: Methods and practice," (pp. 285-320). Springer, (2014).