본 연구는 최종 목표는 '와해성 기술기반 서비스 예측 방법론 개발'이다. 최종 목표의 달성을 위한 세부 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 와해성 혁신 모델을 검토하고, 비정형 데이터 처리를 위한 빅 데이터 활용 기법을 연구하였다. 둘째, 기술기반 서비스에 대한 실증 ...

본 연구는 최종 목표는 '와해성 기술기반 서비스 예측 방법론 개발'이다. 최종 목표의 달성을 위한 세부 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 와해성 혁신 모델을 검토하고, 비정형 데이터 처리를 위한 빅 데이터 활용 기법을 연구하였다. 둘째, 기술기반 서비스에 대한 실증 데이터로 구성된 DB를 조사, 검정, 확인한 후 DB를 설계 및 구현하였다. 셋째, 와해성 기술기반 서비스 기회의 전조가 될 수 있는 key signal의 포착을 위한 기준 및 알고리듬을 개발하였다. 넷째, key signal 후보군들 중 유망하고 핵심적인 key signal의 선정을 위한 평가 기준 및 알고리듬을 개발하였다. 다섯째, 발견한 핵심 key signal의 추적에 대한 시각적 분석을 지원해주는 알고리듬을 개발하였다. 마지막으로, 와해성 기술기반 서비스 진화의 미래를 예측하기 위한 알고리듬을 개발하였다.

The goal of this research is to develop methodologies for forecasting disruptive technology-based services. The detailed process to accomplish this goal is as follows. First, disruptive innovation models are surveyed and big data techniques for handli ...

The goal of this research is to develop methodologies for forecasting disruptive technology-based services. The detailed process to accomplish this goal is as follows. First, disruptive innovation models are surveyed and big data techniques for handling unstructured data are studied. Second, DB for technology-based services is designed and constructed. Third, an algorithm for capturing key signals which can be chances of disruptive technology-based services is developed. Fourth, an algorithm for evaluating key signals and finding promising ones is developed. Fifth, an algorithm for tacking found promising key signals visually is developed. Finally, an algorithm for forecasting the evolution of disruptive technology-based services is developed.

최근 산업경쟁력의 원천이 제조 시스템에서 서비스 시스템으로 이동하면서, 경제구조가 디자인, 마케팅, 금융 등 다양한 형태의 서비스 산업으로 이동하고 있다. 이에 따라 신서비스 개발, 특히 기술의 급속한 발전과 진보가 만들어 낸 새로운 유형의 서비스인 ‘기술기반 ...

최근 산업경쟁력의 원천이 제조 시스템에서 서비스 시스템으로 이동하면서, 경제구조가 디자인, 마케팅, 금융 등 다양한 형태의 서비스 산업으로 이동하고 있다. 이에 따라 신서비스 개발, 특히 기술의 급속한 발전과 진보가 만들어 낸 새로운 유형의 서비스인 ‘기술기반 서비스(technology-based services)’의 개발에 대한 중요성이 대두되고 있다. 기술기반 서비스 혁신은 완전히 새로운 비즈니스 기회를 제공할 뿐만 아니라 기존 산업 구조와 질서를 무너뜨리는 와해성 혁신(disruptive innovation)의 특성을 지니고 있다. 따라서 기술기반 서비스에 있어 와해성 혁신의 기회를 파악하고 잠재적 가능성을 규명하는 동시에 이들의 전략적 및 정책적 활용 방안을 연구하는 것은, 기술과 서비스 통합이라는 큰 변화를 맞이하고 있는 현 비즈니스 상황에서 기업 및 산업의 생존과 경쟁력을 확보할 수 있는 의미있는 연구 주제라 할 수 있다.
이에 본 연구에서는 기술기반 서비스에 대한 대규모의 비정형 데이터를 처리하여 획득한 데이터 세트를 토대로 빅 데이터(big data) 기법을 이용해 와해성 기술기반 서비스 기회를 발굴하고 그 미래를 예측하고자 한다. 즉, 본 연구는 ‘와해성 기술기반 서비스 예측 방법론’을 개발하는 것을 최종 목표로 한다. 이를 위해, 문헌연구 및 사례분석에 기반한 기초연구를 통해 기술기반 서비스의 와해성 혁신과 빅 데이터 전반에 대해 이해하고, 시장과 기술기반 서비스의 빅 데이터를 통해 DB를 구축하여 장기적인 관점에서 와해성 기술기반 서비스 기회가 될 수 있는 key signal을 찾고, 이들 중 유망하고 핵심적인 key signal을 선정하고, key signal의 시간에 따른 변화를 시각적으로 추적한 후, 최종적으로 와해성 기술기반 서비스 예측을 위한 방법론을 개발하는 것을 세부 목표로 한다. 또한 개발한 방법론을 실제 공공 기술기반 서비스 문서와 고객집단 의견정보에 적용하여 유효성을 검증하고 타당성을 분석하며 기술기반 서비스 전략 수립 및 정책 수립에 대한 활용방안과 기대효과를 제시한다.

● 연구결과
1차년도에는 ‘와해성 기술기반 서비스와 빅 데이터 관련 이론적 연구’, ‘기술기반 서비스 DB 구축’, ‘와해성 기술기반 서비스 발굴 방법론 개발’을, 2차년도에는 ‘와해성 기술기반 서비스 추적 방법론 개발’, ‘와해성 기술기반 서비스 예측 모형 개발’을 연차 ...

● 연구결과
1차년도에는 ‘와해성 기술기반 서비스와 빅 데이터 관련 이론적 연구’, ‘기술기반 서비스 DB 구축’, ‘와해성 기술기반 서비스 발굴 방법론 개발’을, 2차년도에는 ‘와해성 기술기반 서비스 추적 방법론 개발’, ‘와해성 기술기반 서비스 예측 모형 개발’을 연차별로 진행하였다.

● 활용방안
첫째, 기술기반 서비스의 와해성 혁신에 관한 이론 및 결과는 산업 및 정책 관리자에 있어서 미래를 조망할 수 있도록 도와줄 수 있다.그리고 대학의 학부 교육에서 서비스 경영, 기술경영, 기술정책, 기술경영전략 등의 학제적 교과목에서 직접 강의 자료로 활용할 수 있을 것이다.
둘째, 방법론적 차원에서 데이터 전처리에서부터 데이터 활용 방안까지 일련의 프로세스를 수행할 수 있는 인력 양성의 가능성이다. 향후 서비스 산업 및 기술의 진화에 따른 통섭적 기술기반 서비스 전략 분석 인력이 절대적으로 요구될 것으로 기대되므로 본 연구 수행 내용과 기대 결과들은 중요한 기여를 할 것으로 판단된다. 실제 본 연구의 결과들은 대학에서 학부 및 대학원의 관련 교과들에 학생들의 프로젝트 기반 학습 모형의 프로젝트 대상으로 적절히 활용할 수 있다. 또한, 본 연구에서 최종적으로 개발될 와해성 기술기반 서비스 분석을 위한 프로세스는 이러한 프로젝트 수행에 직접 활용 가능할 것이며, 학생들로 하여금 지식서비스 산업 분야에서의 현장 학습이라는 교육적 효과를 얻을 것으로 기대된다.
셋째, 본 연구의 이론적, 분석적 결과와 방법론적 결과물들은 대학용 교육을 넘어 현장의 기술기반 서비스 관련 인력들의 재교육 및 훈련에도 적절히 활용될 수 있을 것으로 판단된다.