C ․ H ․ A ․ P ․ T ․ E ․ R ․ 1
미래예측 방법론 개요
주요 미래예측 기법 1.
미래예측에 이용되는 기법은 예측의 목적과 과정 등에 따라 다양하다 불확실. 한 미래를 좀 더 종합적으로 예측하기 위해서는 예측의 목적에 맞게 과정별로 가 장 적합한 기법을 복수로 채택하여 활용하는 것이 필요하다.
불확실한 미래를 복수로 예측하기 위하여 통상적으로 시나리오 기법을 많이 사 용한다 미래예측에 주로 사용되는 방법론은 메타분석. (Meta Analysis), 퓨처스 휠
리얼타임 델파이 계층분석법
(Futures Wheel), (Real-Time Delphi), (AHP: Analytical
교차영향분석 환경 스캐닝
Hierarchy Process), (Cross-Impact Analysis),
브레인스토밍 전문가 패널
(Environmental scanning), (Brainstorming), (Expert Panel), 설문조사 등이다 이외에도. 다이나믹 모델링(Dynamic Modeling), 추세연장 기법
등의 미래예측 기법이 있다 (Trend Extrapolation) .
예측기법 교차영향분석(Cross-Impact Analysis)
개요
일련의 사건들이나 추세 또는 자료들의 상호관계를 보여주는 방법
∘
한 가지 사건이 아닌 여러 가지 사건을 놓고 한 가지 사건이 일어날 확률을 구하
∘
고 그 사건이 선행되었을 경우 나머지 사건이 일어날 확률을 구하는 방법, 장점 ∘분석이 용이하고 각 분야의 특성 파악 및 상관관계 파악이 용이
시뮬레이션 모형과 결합될 경우 미래전망에 대한 유효성 증가
∘ 단점
구성요소가 많아질수록 조건부 확률에 대한 판단이 가중됨
∘
두 사건 사이의 상호 연관성에 초점을 맞추기 때문에 삼중 혹은 다중으로 연결된
∘
현실을 완전히 반영하지는 못함
2 국토 대예측 연구( )Ⅰ 자료집2∙제1편 미래예측 방법론
예측기법 다이나믹 모델링(Dynamic Modeling)
개요 ∘수학적 모델을 이용하여 변수상호관계를 모형화하여 분석하는 시뮬레이션 기법
예측기법 리얼타임 델파이(Real-Time Delphi)
개요 ∘델파이 방법이 가진 시간적 단점을 극복하기 위해 온라인에서 실시간으로 이루
예측기법 메타분석(Meta Analysis)
개요 ∘이미 이루어져 있는 다수의 개별연구들을 분석하여 통합하는 방법으로 단편적인
제 1 장 미래예측 방법론 개요∙ 3
예측기법 추세연장(Trend Extrapolation)
개요
4 국토 대예측 연구( )Ⅰ 자료집2∙제1편 미래예측 방법론
예측기법 퓨처스 휠(Futures Wheel)
개요
예측기법 환경 스캐닝(Environment Scanning)
개요
예측기법 AHP(Analytical Hierarchy Process)
개요
2007, pp.25-33; , 2008, pp.147-314; , 2008, pp.143-358;
리얼타임 델파이 홈페이지 [www.realtimedelphi.com].
제 1 장 미래예측 방법론 개요∙ 5
미래예측 방법론의 분류
2. 1)
미래예측 방법론은 시간축이나 자료 성격 등에 따라 다양하게 분류할 수 있다.
미래예측 방법론은 시간축 방향에 따라 탐구적(exploratory) 방법과 규범적 방법으로 분류할 수 있으며 자료나 결과의 성격에 따라 정량적
(normative) ,
방법과 정성적 방법으로 구분 가능하다 (quantitative) (qualitative) .
탐구적 방법은 현재 알고 있는 지식에 기반하여 발생 가능한 미래에 접근하는 방법론으로, 델파이(Delphi), 시나리오(Scenarios), 상호영향분석(Cross-Impact 등이 있다 규범적 방법은 바라는 미래상에 기반하여 이를 어떻게 실현 Analysis) .
해 낼 것인가를 기획하는 방법론으로 성공시나리오 워크숍 연관트리, , (Relevance
지도 등이 있다
Trees), (Roadmapping) .
정량적 방법은 숫자나 통계에 의존하며 주로 계량적 자료를 이용하여 추세나, 경향을 파악하는 방법으로 추세연장, (Trend Extrapolation), 모델링(Modeling), 시 뮬레이션(Simulation) 등이 있다 정성적 방법은 주로 전문가의 사고나 주관적 판. 단에 더 의존하는 방법으로 브레인스토밍, (Brainstorming),시나리오(Scenarios), 전 문가 패널(Expert Panels) 등이 있다.
1) 미래예측 방법론의 분류 는 이세준 외“ ” (2008, pp.129-134)를 기본으로 정리하였다 보완적으로. “The 의 버전 과 동일한 보고서의 버전 Millennium Project-Futures Research Methodology” 3.0(2009) 2.0(2003) 을 정리한 박영숙 외(2007)를 참고하였다.
구분 정량적 정성적 규범적 탐색적
에이전트 모델링(Agent Modeling) ● ●
인과계층 분석(Causal layered Analysis) ● ● 교차영향분석(Cross-Impact Analysis) ● ●
결정 모델링(Decision Modeling) ● ●
델파이(Delphi) ● ● ●
계량분석 및 통계모형(Econometrics/Statistical Modeling) ● ● 환경 스캐닝(Environmental Scanning) ● ● ●
6 국토 대예측 연구( )Ⅰ 자료집2∙제1편 미래예측 방법론 자료:이세준 외, 2008, pp.131-132.
는 미래예측 기법을 지식의 원천에 따라 창의성 창의 상상적 과
Popper(2008) ( , )
근거 사실과 자료 기반 전문성 하향식 과 상호작용 상향식 의 유형으로 구분하( ), ( ) ( ) 4 고 다이아몬드로 도식화(Foresight Diamond)하였다 포사이트 다이아몬드. (Foresight 는 미래예측에 사용되는 자료 및 미래예측 의사결정과정의 속성에 따라 Diamond)
기법을 유형 구분하는데 유용하다 미래연구가 통합적으로 추진되고 다양한 이. 해당사자가 참여하는 거버넌스 형태로 이루어짐에 따라 가장 바람직한 미래예측 은 네 가지 유형의 기법을 고루 사용하는 것이다.
구분 정량적 정성적 규범적 탐색적
필드 변칙완화 기법(Field Anomaly Relaxation) ● ● ●
퓨처스 휠(Futures Wheel) ● ● ●
천재적 예측 비전 직관, , (Genius Forecasting, Vision, and Intuition) ● ● ● 상호반응 시나리오(Interactive Scenario) ● ● ● 다중 관점(Multiple Perspective) ● ● ● 참여적 방법(Participatory Methods) ● ● 적합성 수목법형태학적 분석/ (Relevance Tree/Morphological method) ● ●
로드맵 작성(Road Mapping) ● ● ●
시나리오(Scenario) ● ● ● ●
시뮬레이션 게임(Simulation-Gaming) ● ● 미래예측지수 기법(State of the Future Index) ● ● ● ● 구조분석(Structural Analysis) ● ● ●
시스템 모델링(System Modeling) ● ●
기술순차분석(Technological Sequence Analysis) ● ●
텍스트 마이닝(Text Mining) ● ● ●
트렌드영향분석(Trend Impact Analysis) ● ●
제 1 장 미래예측 방법론 개요∙ 7
Wild Cards Science Fiction Simulation Gaming Essays / Scenario writing Genius forecasting Role Play/Acting Backcasting SWOT Brainstorming Relevance trees / Logic chart Scenario workshop
Roadmapping Delphi Survey Citizen Panel Expert panel Morphological analysis Conferences / Workshops
Key/Critical Technologies Multi-criteria Voting / Polling Quantitative Scenarios/SMIC Stakeholders Analysis
Interviews Cross-Impact / Structural analysis Indicators / TSA Patent analysis
Bibliometrics Benchmarking Extrapolation Scanning
Literature review Modelling
CREATIVITY
EVIDENCE
INTERACTION EXPERTISE
Strongly influenced by imagination
Strongly influenced by discussions and knowledge exchange Strongly influenced
by experiences and knowledge sharing
Strongly influenced by facts & data
자료:이세준 외, 2008, p.134.
제 2 장 환경 스캐닝∙ 9
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