• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1041-1048
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• 2018

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.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.107-129
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• 2022

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.

• 한국IT서비스학회지
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• 제12권3호
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• pp.345-377
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• 2013

Government agencies have many difficulties for the information system development and operation. One of the difficulties is a budget estimation. Each government agency suggests individually different estimation for the personnel expenses and IT infrastructure adoption costs in the same field of informatization promotions. The other one is the operation costs are increased exponentially in every year[42, 51]. Those difficulties make government agencies can not help adopting SaaS. In fact, most of IT consulting company and government agencies already recognized a variety of SaaS advantages. The most typical SaaS's advantages are cost reduction, Software rapid development and deployment. However, once government agencies decide to adopt SaaS, they can not avoid many problems and difficulties. There is no information in a detailed item in a budget. In those kinds of situation, there is no choice whether government agencies accept SaaS provider's suggesting adoption costs or not. Thus, we provide a sheet of SaaS adoption cost estimation to government agencies. To know the cost factors, this study uses TCO(Total Cost of Ownership)'s criteria. To give a management point, this study uses Gartner's Application development Life Cycle. In this study, the integration check framework which is SaaS adoption cost estimation makes government agencies possible to establish a adequate budget.

• 기술혁신학회지
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• 제16권4호
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• pp.1109-1133
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• 2013

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.