In the current competitive environment, the assessment and forecasting of the new information technology expected to coming in the future becomes a basic element for strategic R&D planning in a field of Management Information System(MIS). Many business organizations have sought to use information technology as a means for achieving their competitive advantage. The setting of technology strategy is also concerned with issues for assessing the interaction of future technologies, especially under limited budgets.
However, the problem confronted in forecasting or assessing information technology is that no set of historical data is available because of the characteristics of the new future technology. That is, since the object of forecasting is for the new future technology that have never met till now, it is very difficult to forecast by the method such as a mathematical model. Generally, the process of forecasting about future technology is performed through the mental process based on human cognition, rather than using formula as in quantitative approaches.
Therefore, the need for better capturing the cognitive knowledge of human being in estimating the uncertain future requires the introduction of basic concept of fuzzy set theory because of the ability for dealing with an ambiguity problems from the answer of human. This fuzzy concept meets well to modeling the assessment and forecasting of future technologies because the process necessarily requires the communications with experts. Based on fuzzy relations, this study develops a new technology forecasting approach.
First, the study presents a qualitative analysis method based on fuzzy relations for a cross-impact model designed for a technology impact assessment. The cross-impact knowledge is often uncertain or fuzzy when dealing with future events. Assessing the cross-impact relationships among future technologies creates more uncertain or fuzzy situation because of the time and uncertainty involved in evaluating future technologies. In addition, experts prefer to use linguistic terms or fuzzy values in their prediction. Thus a cross-impact matrix is represented as fuzzy relations on causal concepts. This research therefore develops inference algorithms based on fuzzy relations useful in finding the key technology by considering not only the direct impact but also the indirect impact.
Further, the model developed for assessing the technology impact relationships is extended to deal with the problem tracing the evolution of a technology through its intermediate steps. As a sequence analysis of technological innovation based on the interaction information of technologies, it provides with a frame for policy analysis or sensitivity analysis represented by fuzzy control system in technological changes and advances. This is of course a technology forecasting approach based on fuzzy relations by the interrelationship information between technologies. The transition information is represented by fuzzy relations and an algorithm of fuzzy inference for predicting future technological states is developed by using fuzzy relational compositions.
Finally, the approach is implemented to a prototype decision support system, named FCIA-DSS(Fuzzy Cross-Impact Assessment Decision Support System). The system provides a flexible and useful access by using graphical user interface(GUI) at step for representing cross-impact knowledge from an expert. For the purpose of lessening a burden of expert, the approach proposed here uses a causal loop diagram as a graphical tool. The system suggests a useful approach for analyzing any causal effect including technology impact assessment for strategic R&D planners or project managers.
오늘날의 극심한 기업 경쟁 환경에서 정보 기술은 경쟁 우위를 위한 중요한 수단으로 사용되고 있다, 특히 경영정보 시스템의 학문 분야에서 전략적 기술 경영을 위해서는 미래에 발생할 기술의 정확한 예측 과 평가는 전략적 연구 개발계획의 기본 요소로 자리잡고 있다.
그러나 기술 예측이 직면한 환경은 과거의 역사적 데이타를 이용한 예측이 아니라 단지 미래에 처음으로 새롭게 나타날 기술을 예측해야 한다는 것이다. 그러므로 수학적 계량화 된 모델에 의한다기 보다는 전문가들의 정성적 요인에 의해 예측을 수행해야만 한다.
그러므로 불확실한 미래를 예측함에 있어 인간 전문가의 개념적 정보를 활용해야 하는 실정에서 인간의 응답은 때때로 모호한 언어적 습관으로 정량적인 수치값을 결정하기가 어려운 경우가 대부분이다. 게다가 인간 전문가들 또한 불확실한 미래 사건에 대한 수치적 정확한 값을 결정하는 행위의 부담감 때문에 모호한 언어적 값을 제시함을 더 선호하는 경향이 있다.
미래의 새로운 기술적 사건에 대한 예측과 평가는 전략적 연구 개발계획을 위한 중요한 요인이지만 기술 예측 및 평가 방법론의 적용을 위해서는 인간 전문가들과의 의사소통이 더욱 중요한 요인이다. 이러한 특성에 기인하여 본 연구는 새로운 기술 영향 평가 및 예측 방법론을 개발한다.
먼저, 퍼지 관계에 기반을 둔 상호 영향 평가 모형을 개발하고 미래의 기술들을 평가하여 핵심 기술(Key Technology)을 결정하는데 이용한다. 일반적으로 연구 개발 관리에 종사하는 연구자들은 제한된 자원의 투자 배분 시 후보 기술들 가운데 가장 영향력이 크게 다른 기술로 미치는 기술을 발견하고자 하는 경우가 종종 있다. 이런 경우에 기술 상호간의 영향력의 인과 관계 및 크기를 분석하면 원인기술과 목적 기술이 구별 될 수 있는데 이를 위한 모델이 개발된다.
또한 이전의 상호 영향 평가 모형이 주로 시뮬레이션 접근으로 이루어 진데 반하여 본 연구에서는 퍼지 관계를 기반으로 퍼지 관계 방정식을 이용하여 단순히 행렬 연산에 의해 쉽게 영향 관계를 해석 할 수 있게 된다. 영향 관계의 데이타는 전문가가 제시하는 직접적인 영향 관계 정보만 입력으로 사용하지만 내부적 알고리즘에 의해 묵시적으로 존재하는 간접적 영향 관계도 고려하여 보다 효율적 분석을 시도한다.
더 나아가, 단순히 상호 영향 정보만을 이용하여 기술 영향 평가뿐만 아니라 특정 기술의 진보 과정을 예측할 수 있는 퍼지 관계 기반 기술 예측 방법론으로 확장 연구된다. 기술 진보 예측을 위한 방법론을 위해서도 동일한 퍼지 관계 데이타로 부터 시간에 의존적인 영향 전이 정보로 변환이 되고 이 퍼지 전이 행렬을 이용하여 기술 진보 과정이 퍼지 시스템으로 분석된다.
마지막으로 이렇게 만들어진 기술 영향 평가 및 예측 방법론을 프로토타이핑 의사 결정 지원 시스템으로 구성된다. 전문가로부터 데이타 추출 과정을 용이하게 하기 위해 시각적 사용자 인터페이스 환경을 비쥬얼 베이직 프로그래밍으로 구현한다. 본 연구는 순차적 기술 발전의 예측이나 상호 영향 분석에 의한 기술평가에 유용하게 사용 될 수 있다.
