기술예측

Technology forecasting
미래학
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개념
기술
기술 평가 및 예측

기술 예측은 유용한 기술 기계, 절차 또는 기법의 미래 특성을 예측하려고 시도한다.연구자들은 과거의 경험과 현재의 기술 개발을 바탕으로 기술 예측을 만든다.다른 예측과 마찬가지로 기술 예측은 공공 및 민간 조직 모두가 현명한 의사결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다.미래의 기회와 위협을 분석함으로써, 예측자는 최대한의 이익을 달성하기 위해 결정을 개선할 수 있다.[1]오늘날, 대부분의 나라들은 기술 개발에 크게 의존하는 사회적, 경제적 변화를 겪고 있다.이러한 변화들을 분석함으로써, 정부와 경제 기관들은 향후 발전에 대한 계획을 세울 수 있었다.그러나, 모든 과거 데이터가 기술 예측에 사용될 수 있는 것은 아니며, 예측자들은 또한 전문가의 연구와 결론으로부터 첨단 기술과 정량적 모델링을 채택할 필요가 있다.[2]

역사

기술 예측은 1세기 이상 존재해 왔지만, 2차 세계대전까지 확립된 주제로 발전했는데, 이는 미국 정부가 전쟁 이후 군사 분야와 관련된 기술 개발 동향을 탐지하기 시작했기 때문이다.1945년 미 육군 공군은 'Toor New Horizons'라는 보고서를 만들었는데, 이 보고서는 기술 개발을 조사하고 향후 연구를 위한 중요성에 대해 논의했다.이 보고서는 현대 기술 예측의 시작을 알리는 지표다.[3]1950년대와 1960년대에 랜드 코퍼레이션은 델파이 기법을 개발하여 널리 받아들여져 미래를 위한 스마트한 평가를 하는 데 사용되었다.[4]델파이 기법의 적용은 특히 사회정책과 공중보건 문제에 있어서 지식의 구축과 의사결정의 효율적인 도구가 되었기 때문에 기술예측 역사의 전환점이다.[5]1970년대에는 군사 분야 이외의 민간 부문과 정부 기관이 기술 예측을 폭넓게 채택하여 사용자와 애플리케이션의 다양화를 도왔다.컴퓨팅 기술의 발달로 첨단 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어는 데이터 분류와 데이터 분석 과정을 용이하게 한다.인터넷과 네트워킹의 발달은 또한 데이터 접근과 데이터 전송에도 이롭다.[6]기술 기회 분석은 1990년부터 시작되었다.개선된 소프트웨어는 분석가들이 크고 복잡한 데이터베이스에서 데이터 정보를 검색하고 검색하는 데 도움을 줄 수 있으며, 그 다음 상호관계를 그래픽으로 나타낼 수 있다.[7]2000년부터 점점 더 많은 새로운 요구사항과 도전은 예측 시장, 대체 리얼리티 게임, 온라인 예측 커뮤니티, 노후화 예측과 같은 기술 예측의 현대적인 발전으로 이어진다.[3]

중요한 측면

"우린 낙관론을 반영하는 기술에 문화적 친화력을 가지고 있다고 생각하지만, 우리 모두는 형편없는 예측을 한다." — 짐 무어, 서던 캘리포니아[8] 대학교 교통공학 프로그램 책임자

주로, 기술 예측은 군용 항공기의 속도, 특정 미래 엔진의 와트 단위 전력, 측정 기구의 정확도 또는 정밀도, 2015년도의 칩 내 트랜지스터 수 등과 같은 기술 성능 수준과 같은 기술 특성을 다룬다.예측은 이러한 특성이 어떻게 달성될 것인지 명시할 필요가 없다.

둘째로, 기술 예측은 보통 유용한 기계, 절차 또는 기술만을 다룬다.이는 사치품이나 유희를 목적으로 하는 상품, 서비스 또는 기법을 기술 예측 영역에서 배제하기 위함이다.

셋째, 기술예측에서 실현가능성이 핵심요소다.예측자들은 욕망의 실현에 드는 비용과 난이도를 고려해야 한다.예를 들어 컴퓨터 기반 접근법 '패턴'은 자금이 제한된 경우에는 사용하지 않는 값비싼 예측 방법이다.[2]

방법들

일반적으로 채택되는 기술 예측 방법 및 툴에는 Delphi 방법, 유추에 의한 예측, 성장 곡선, 외삽 및 수평선 스캐닝이 포함된다.[9][10][11]관련 트리, 형태론적 모델 및 미션 흐름도와 같은 기술 예측의 규범적 방법 또한 일반적으로 사용된다.델파이 방식은 유연성과 편리성 때문에 기술 예측에 널리 쓰인다.그러나 합의 도출 요건은 델파이 방식의 단점일 수 있다.외삽은 충분한 유효 이력 자료와 함께 잘 작동할 수 있다.과거의 데이터를 분석함으로써, 예측자는 미래의 의미 있는 결과를 추정하기 위해 과거의 발전 경향을 확장한다.[12]

예측 조합

과거의 예측에 대한 연구는 예측이 잘못되는 가장 빈번한 이유 중 하나는 예측자가 관련 분야를 무시하기 때문이라는 것을 보여주었다.[13]주어진 기술적 접근방식은 예측자가 무시한 다른 기술적 접근방식으로 대체되었기 때문에 해당 접근방식의 역량 예측 수준을 달성하지 못할 수 있다.또 다른 문제는 예측불일치의 문제다.예측 간의 불일치는 통제된 실험에 사용된 다른 위치와 시간에 반영된다.대개 부정확하고 신뢰할 수 없는 데이터를 생성하여 잘못된 통찰력과 잘못된 예측을 유도한다.[14]이러한 문제들 때문에, 다른 기술에 대한 예측을 결합하는 것이 종종 필요하다.또한, 둘 이상의 예측 방법을 사용하면 예측되는 기술의 성장에 책임이 있는 작업 프로세스에 대한 더 많은 통찰력을 예측자에게 제공하는 경우가 많다.예측을 결합하면 단일 예측과 비교했을 때 오류를 줄일 수 있다.연구가 일반적인 예측 방법을 선택하기 위해 어려움에 직면하는 경우, 예측을 결합하는 것이 항상 최선의 해결책이다.[15]

상대적 연구와 응용

예측기관

사이언티픽 저널즈

제조에 사용

기술 예측은 데이터에 크게 의존하고 있으며, 데이터는 제조 및 4.0 산업에 기여한다.IoT 시스템은 포스트 Industry 4.0에서 예측 분석을 할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공한다.첨단 기술은 신뢰성뿐만 아니라 예측 정확도를 높일 것이다.IoT 기술의 급속한 발전으로 센서와 모니터를 탑재하는 산업이 점점 더 많아질 것이다.현대 제조업의 출현은 공장의 외관을 변화시킨다.IoT 시스템은 관리자가 데이터 수집, 추적, 전송을 통해 생산 과정을 모니터링하고 제어할 수 있도록 돕는다.데이터는 강력하다.관리자도 마케팅 데이터를 바탕으로 비즈니스 분석을 할 수 있다.고객 구매 선호도, 시장 수요 등의 정보를 수집하여 생산량 추정에 활용할 수 있다.[16]

현재 성장 가정에 기초한 추세 분석을 제조업에 사용할 수 있다.이 분석은 제조 공정 및 에너지 소비의 사이클 시간 단축에 크게 도움이 된다.이 경우 현대 기술은 경제적 효율은 물론 생산 효율도 높인다.[17]

기술 레이더를 통한 기술 예측

기업들은 종종 기술 예측을 이용하여 연구개발 활동의 우선순위를 정하고, 신제품 개발을 계획하고, 기술 인허가 및 합작법인 형성에 대한 전략적 결정을 내린다.[18]기업에서 기술예측을 가능하게 하는 도구 중 하나는 기술레이더다.기술레이더는 기술, 트렌드, 충격을 조기에 파악하고 기술개발의 위협과 기회에 대한 관심을 높이는 것은 물론 기술혁신을 촉진하는 역할을 한다.[19]

기술 레이더는 전사적인 기술 인텔리전스를 식별, 선택, 평가 및 보급하기 위한 목적으로 성공적으로 구현되었다.[20][19]이러한 기술 레이더는 기업에 상당한 가치를 제공하는 특정 레이더 프로세스를 따른다.[20]

  • 식별: 전 세계 기술 스카우트 역할을 하는 직원들이 새로운 기술을 플랫폼에 제출한다.
  • 선택: 기술, 잠재적 영향 및 새로움을 기반으로 레이더 팀은 제출된 기술을 수정하고 가장 유효한 기술을 선택한다.
  • 평가: 선택한 기술을 시장 기회와 구현 위험에 기초하여 평가한다.
  • 보급: 레이더는 성숙도, 가치사슬에서의 위치, 관련성에 따라 평가된 기술을 표시한다.

참고 항목

참조

  1. ^ Quinn, James Brian (1967-03-01). "Technological Forecasting". Harvard Business Review. No. March 1967. ISSN 0017-8012. Retrieved 2019-12-07.
  2. ^ a b Abdou, E.; Mahmoud, S. (1977-01-01). "The role of technological forecasting in planning future developments". IFAC Proceedings Volumes. IFAC Conference on Systems Approach for Development, Cairo, Egypt, 26–29 November. 10 (14): 65–68. doi:10.1016/S1474-6670(17)66433-4. ISSN 1474-6670.
  3. ^ a b Council, National Research (2009-09-28). Persistent Forecasting of Disruptive Technologies. ISBN 978-0-309-11660-2.
  4. ^ OBrien, Peter W. (1978). "The Delphi Technique and Educational Planning". The Irish Journal of Education / Iris Eireannach an Oideachais. 12 (2): 69–93. ISSN 0021-1257. JSTOR 30076717.
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  20. ^ a b Boe-Lillegraven, Siri; Monterde, Stephan (2015). "Exploring the cognitive value of technology foresight: The case of the Cisco Technology Radar". Technological Forecasting and Social Change. 101: 62–82. doi:10.1016/j.techfore.2014.07.014.

외부 링크

  • TechCast 기사 시리즈, William Halal Next Things
  • TSTC 텍사스 주립공과대학의 새로운 기술 및 예측 사무소
  • [1] Unido Technology Presight Manual.