This paper shows a research of the dynamic mechanism underlying the related behaviors of the Gartner’s hype cycle by introducing the technique of system dynamics. We suggest a decomposition method that first prepares basic components showing common behavior patterns, combines basic and intermediate components according to target system behavior, and finally construct a minimal model to fit it. The Hype Cycle minimal model that is established from this procedure helps to understand the behavior of the expectation and adoption with regard to emerging technologies. In addition, the minimal model can be the center for business managers or researchers to decide whether and when they adopt new technology. It can be expected that the Hype Cycle model made by decomposition method is applicable to other fields of research having similar behavior, which can be used as a new modeling pattern. This paper suggests other modeling patterns such as J-curve, N-shaped curve as well. Those modeling patterns become intermediate modeling components for decomposition method, and make it easy to model new system. Thus, we hope that decomposition method is generic enough to apply system dynamics modeling for various target system.
Another research that this paper suggests is block diagram conversion. In general, there are several ways to model the same system by different diagrams. Stock and flow diagram, mostly used in system dynamics modeling, represents a set of differential equations. However, those equations can be modeled by block diagram in simulink, which provides us with the potential to find correspondence between. Pointing out this relation, this paper suggests a conversion rule that can change stock and flow diagram into block diagram with system behavior maintained.
하이프 사이클은 시장조사기관인 가트너 (Gartner)가 제시한 기술의 발전단계를 시장에서의 기대 수준 고조와 저하를 통해 설명하는 방법론이다. 하지만 실제 사회의 여러 분야에서 하이프 사이클처럼 급등, 급락, 안정단계를 보여주는 현상을 쉽게 볼 수 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 현상의 인과관계를 정확히 설명하는 모델이 없으며 구성요소 사이의 관계를 파악하기 위한 일반적인 모델링 방법 또한 없는 게 현실이다. 이 논문에서는 하이프 사이클 패턴을 따르는 현상의 인과관계를 component로 나누고 각 component를 system dynamics로 모델링 하여 대상 시스템의 behavior를 정확히 이해하는 것을 목표로 하였다. 하이프 사이클을 모델링하기 위해서 다양한 시스템에서 공통적으로 나타나는 behavior 패턴을 기본 component들로 완성하고 대상 시스템의 behavior에 따라 기본과 중간단계의 component를 결합하여 최종 원하고자 하는 최소모델을 만드는 decomposition method를 소개하였다. 이렇게 만들어진 하이프 사이클 최소 모델은 신기술에 대한 기대와 수용단계의 behavior를 이해하는데 도움을 주며 경영자나 신기술 투자자에게 언제 신기술을 도입할 지의 전략적 결정에 도움을 준다. 이렇게 모아진 modeling pattern 들은 새로운 system을 모델링하기 위한 basic component가 된다. 또한 이 방법을 통해 만들어진 모델은 비슷한 behavior를 가진 다른 분야에 적용이 가능하다고 판단된다.
