Every year government institutions and future forecast groups announce their versions of promising technologies, which significantly influence national R&D policymaking. Such expert predictions can be seen as “seed items” in understanding future technological trends. But ordinary people’s ideas are as important as such professionals’ foresight because their expectations are indicative of potential marketability of envisaged technologies. The laypersons’ views can be called “need items.” So there is a need to compare what experts and ordinary people regard as key technologies in the future. This study assumes that there are some differences between two groups and that the bottom-up approach of tracking ordinary people’s anticipations is useful and important in practical terms and should complement the top-down method of following experts’ predictions.
This paper is designed to figure out the similarities and differences between the projections of emerging future technologies by ordinary people and experts in terms of technology classification, background and trend.
To the end, I have compared technological forecasts released by professional research institutions from 2010-2013 as the examples of top-down methods, and a total of 2,969 items submitted by non-experts to the three rounds of the “Creative IT Convergence Idea Camp” contest as the cases of bottom-up schemes.
The methodology consists of two steps. The first is to design a model, called “emerging future technologies meta-system,” which serves as the criteria for comparison. The second is to analyze the gaps between the two groups from the results of the first process. To visualize the gaps, two kinds of models have been used; GSS(Gap Step Size) and GDS(Gap Difference Size). I have also verified whether there are statistically significant differences though an independent sample t-test analysis.
This study contributes technology forecasts by offering a quantitative comparison between the viewpoints of experts and laypersons and highlighting their complementary relations, in addition to a qualitative analysis of experts’ viewpoints.
사회 변화의 물결 속에서 보다 나은 미래를 맞이하기 위해 각 국가나 기관, 기업, 개인들은 ‘미래유망기술’, ‘미래 트렌드’에 주목하기 시작했다. 국내외 정부 및 미래 예측 전문 기관들은 매년 미래 유망 기술을 발표하며, 이것이 국가 R&D 정책 수립에 큰 영향을 미치고 있다.
이렇게 전문가 그룹에 의해 예측, 선정된 미래 유망 기술은 ‘Seed 아이템’이라고 할 수 있다. 하지만 미래 유망 기술에 대한 일반인의 아이디어도 중요하다. 일반인 그룹이 꼽는 미래 유망 기술은 잠재적 시장성을 내포하는 것, 즉 ‘Need 아이템’으로서 가치가 있기 때문이다. 일부 전문가 그룹에서 발표하는 미래 유망 기술에 의존하고 있는 상태에서 일반인들의 의견을 듣고 시각차와 연관성을 비교해 볼 필요성이 있다. 이에 본 연구는 “일반인들이 꼽는 미래 유망 기술은 전문가들이 예측하는 미래 유망 기술과 그 방향성에 차이가 있으며, 활용 측면에서도 가치가 있다”는 것을 가설로 Top down 방식이 주류인 미래 예측 분야에 Bottom up 방식의 필요성 및 중요성을 증명하고자 했다.
연구 주제는 크게 세 가지로 전문가들이 꼽는 미래 유망 기술과 일반인이 꼽는 미래 유망 기술은 기술 분류, 배경, 트렌드 측면에서 어떤 공통점과 차이점이 있는지 확인해 보는 것이다. Top down 방식의 미래 유망 기술 분석 연구 대상은 2010년 9월부터 2013년 9월 중에 ‘미래 유망 기술’을 공식적으로 발표한 6개 전문 기관의 기술 예측 보고서, Bottom up 방식의 미래 유망 기술 연구대상은 ‘창의IT융합 아이디어 캠프’ 1~3회에 공모된 내용 총 2,969건이다.
연구 방법은 크게 2단계로 1단계에서는 두 그룹이 꼽는 미래 유망 기술의 비교 기준, 체계가 되는 ‘미래 유망 기술 메타 체계’ 모델을 설계하도록 한다. 2단계에서는 이 ‘미래 유망 기술 메타 체계’에 각 그룹이 꼽는 미래 유망 기술을 입력해 도출된 데이터를 근거로 갭 분석을 실시한다. 갭을 비교하기 위해 GSS(Gap Step Size) 모델과 GDS(Gap Difference Size) 모델을 제안하였으며, 독립 표본 t-test 분석을 통해 최종적으로 통계적인 차이 유무를 파악했다.
이에 결론적으로 미래 유망 기술의 분야 및 분류 면에서는 두 그룹 모두 ‘ICT 융합’이 우세하게 나타났다. 배경 및 이슈 부문에서는 일반인은 개인의 삶 위주, 전문가는 사회 발전이나 거시적 관점의 이슈에 집중됨을 알 수 있었다. 핵심 기술 및 트렌드로는 일반인은 ‘인간 중심 기술’, 전문가는 ‘신 시장 창출 기술’을 우선순위로 꼽았다. 더불어 전문가 그룹이 꼽은 핵심 기술 및 트렌드에 해당하지 않는 트렌드들이 더 많이 도출돼 전문가 그룹에서 발표하는 트렌드가 일반인들의 트렌드와 큰 갭이 있으며, 세부 전문가 그룹끼리도 큰 차이가 있을 수 있다는 점을 확인했다.
본 연구는 연구 과정에서 국내 미래 유망 기술에 관한 연구가 대부분 전문가 그룹의 정성적 예측에 치우쳐 있다는 사실을 확인하고, 전문가 그룹과 일반인 그룹 간에 시각차를 통계적으로 증명했다. 미래 예측 및 과학 정책 과정에서 보다 다양한 방법론을 보완할 필요가 있다는 점을 주지하고, 미래 유망 기술의 예측, 선정 과정에 일반인들의 기술 니즈를 반영, 기존의 빅데이터 자료를 키워드 등으로 재가공해 공개, 활용할 수 있는 시스템, 과학 기술 정책 과정에서 일반인의 아이디어를 수렴할 수 있는 상시적인 창구를 만들 것을 제안한다.
본 연구는 기존 정성적인 미래 유망 기술에 대한 정리, 분석뿐만 아니라 일반인들이 자발적으로 제시한 미래 유망 기술을 수렴, 정량적으로 분석해 서로의 방향을 제시하는 연구로서 의의를 가진다.
