소결: 빅데이터 환경과 계량적 미래예측의 한계점 - “데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구”

정보통신기술의 발달로 대용량 자료를 저장할 수 있는 장치와 처리기술이 발달되 면서 비정형(非定型) 자료의 활용이 가능해진 것을 기반으로 자료의 분석에 새로운 지평이 열리고 있다. 소위 말하는 ‘빅데이터(big data)’ 분석이 그것이다. 이는 기존 에 수집된 자료의 활용 패러다임에도 큰 영향을 미치며, 다양한 분야에서 변화를 일 으키고 있다. 자료를 분석한다는 점에 있어서 계량예측모형의 추정과 활용에도 많 은 시도가 이루어지고 있다.

실시간 교통 변화와 과거의 교통변화 기록을 분석하여 앞으로의 교통상황을 예측 하거나, 축적된 정보를 기반으로 현재 위치에서 목적지까지의 최단소요시간 경로를 제공하는 것도 단기적 시안에서의 미래예측이라고 볼 수 있다. 또한 날씨의 변화를 예측하거나, 대기오염 정도를 예측하는 것도 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 미래 예측분야이다. 이렇게 빅데이터를 이용한 미래예측은 생활밀접형인 분야도 있지만 사회복지 분야에서도 많이 나타나는데, 식품안정(food security) 분야에의 적용이 바 로 그것이다. 특히 농업 분야에서는 아프리카 대륙을 중심으로 빅데이터 분석을 통 한 수확량 등의 예측을 통해 농산물 생산량 및 가격을 예측하려는 시도가 일어나고 있다.

공공분야에서뿐만 아니라 민간기업 분야에서도 빅데이터를 활용한 예측이 활발 하게 이루어지고 있다. 예를 들어, 금융시장에서의 다양한 변수 및 지표의 변화를 예측하여 기업의 전략 수립 등에 활용하고 있다.

그러나 빅데이터 환경의 등장으로 계량적 미래예측이 한층 더 수월해진 것으로 보이지만, 계량적 예측방법을 이용한 미래예측에는 분명한 한계점이 존재하고 있다.

이는 계량예측모형을 적용할 때 수반되는 전제조건에서 시작된다고 볼 수 있다.

첫째, 계량적 예측방법의 적용은 수치적 자료가 존재한다는 가정을 충족시키는 범위에서만 적용이 가능하다는 점이다. 그러므로 미래 변화예측에 영향을 미칠 수 있는 요소의 상당 부분이 측정 및 기록되어 활용 가능한 자료로 구비되어 있을 때 비로소 상대적으로 정확한 계량예측모형의 적용이 가능하다. 하지만 미래 변화에 중요한 요인으로 작용할 수 있는 변인의 수치적 측정 자료가 존재하지 않는 경우에 는 이러한 요인이 미래예측모형의 적용에서 배제될 수밖에 없다. 따라서 계량예측 모형의 적용과 결과의 해석은 이러한 미도입변수(omitted variables)의 부재에 대한 한계를 수반할 수밖에 없다.

둘째, 앞에서 언급한 중요한 전제조건의 하나인 연속성의 가정이다. 계량예측모형 을 통한 추정은 추세외삽의 원리를 바탕으로 이루어지는데, 과거로부터의 추세가 미래의 어느 시점까지 지속될 것인지에 대한 불확실성이 항상 존재하고 있다. 따라 서 계량예측모형을 통한 추정과 추론은 근접미래에 가까워질수록 그 정확성이 증가 하지만, 반대로 장기적인 예측 결과를 도출하기에는 부적합할 수 있다는 단점이 있다.

물론 이러한 계량적 예측방법의 단점을 보완해줄 수 있는 미래예측 방법으로 델 파이, 시나리오 분석과 같은 정성적(비계량적) 예측방법(Qualitative Forecasting Methods) 을 활용할 수 있다. 그리고 최근에는 상이한 두 방법론을 혼용하는 미래예측이 주목 을 받고 있기 때문에 하이브리드적 혹은 혼합적 미래예측 기법을 보다 적극적으로 개발, 활용하기 위한 방법론을 고민할 필요가 있다.

제 3 장 기술수용모형을 통한 디지털 경제의 신기술 예측

제 1 절 서 론

본 장에서는 기술수용모형(Technology Acceptance Model)을 활용하여 디지털 경제 의 신기술의 미래 모습을 예측해보고자 한다. 기존에 미래예측 방법론으로 많이 활 용되는 퓨처스 휠(Future’s Wheel) 기법, 시나리오(Scenario) 기법, 로드맵(Roadmap) 작성법, 계층화 분석법(Analytic Hierachy Process) 등 다양한 방법론은 결국 미래를 예측하는 데 있어서 연구자의 주관이 많이 들어갈 수밖에 없는 방법론이기 때문에 객관성을 담보하기 힘들다는 치명적인 단점이 존재한다. 예를 들어, 로드맵 작성법 의 경우 시간대별로 기술적 대안이 도출될 수 있으나, 요소기술의 성과 목표, 실현 시점의 시간대별 설정, 기술적 대안의 목표와 성능 등이 모두 연구자의 주관에 의해 설정된다. 최근 떠오르고 있는 텍스트 마이닝(Text mining)과 같은 빅데이터 분석 기 법도 미래예측의 한 방법론으로 활용되고 있으나, 이 역시 실제로는 연구자의 주관 적 해석에서 자유롭지 못하다.

따라서 본 연구에서는 제품의 초반 단계에 머물고 있거나, 아직 출시되지 않은 디 지털 경제의 신기술을 선별하고, 해당 제품에 대한 소비자의 수용의도에 영향을 미 치는 요인을 분석함으로써 향후 이러한 기술이 어떠한 방향으로 발전하게 될 것인 가를 예측해보고자 한다. 본 연구의 분석 대상인 디지털 경제의 기술은 모두 사물인 터넷을 기반으로 한 기술인데, Shin(2014)이 주장하듯이 사물인터넷 기술은 Bijker (1995)에서 말하는 사회－기술적 앙상블(socio-technical ensemble)이다. 따라서 사물 인터넷의 디자인과 기술은 인간의 수요(needs)에 기반하여야 하며, 그것의 궁극적인 형태는 인간 중심의 시스템이어야 한다(Shin, 2014). 따라서 소비자의 수용의도 분석 은 사물인터넷을 포함하는 디지털 경제 기술의 미래 모습을 유추하는 데 가장 적합

① 개체를 명확하게 식별 및 검색할 수 있도록 개체에 고유 식별 또는ID를 맵핑하는 식별 기술

② 개체 및 사물 간 정보 공유 시 분산, 통합 및 동기화 등 데이터 통제를 지원하는 아키텍처 기술

③ 네트워크 연결, 규모, 수명, 인프라, 토폴로지 등 전반적인 통신기술

④ 사물인터넷 배치를 위해 실제 객체를 아우르고, 그것을 인터넷으로 유입시키는 비전을 실행하는 데 필수적인 네트워크 기술

⑤ 사물의 새로운 유입과 네트워크의 역동적 변화와 진화 등 자동으로 네트워크의 변화를 감지하고 관리 능력을 지원하는 네트워크 디스커버리 기술

한 방법 가운데 하나라 할 수 있다.

이봉규 외(2013)는 아래의 <표 3－1>과 같이 사물인터넷을 ‘개체를 명확하게 식별 및 검색할 수 있도록 개체에 고유 식별 또는 ID를 맵핑하는 식별 기술’ 등 13개의 세부 기술로 구분하였다. 그러나 이러한 기술은 이봉규 외(2013)가 언급하였듯이 사 물인터넷과 ‘관련’된 기술일 뿐, 사물인터넷 기술 자체라고 보기는 어렵다. 또한 여 기에 추가하여 사물인터넷이 적용되는 응용 산업의 기술도 사물인터넷 기술에 포함 되어야 한다. 예를 들어, 스마트카와 관련된 사물인터넷 기술을 뽑을 경우 <표 3－

1>에 언급된 다양한 ICT 관련 기술에 자동차와 관련된 각종 기술이 추가적으로 포 함되어야 한다. 이처럼 사물인터넷 기술을 정의하기 힘든 이유는 첫째, 사물인터넷 은ICT가 모든 산업과 융합되는 것이기 때문에 포괄해야 하는 기술의 범위가 지나 치게 넓다. 둘째, 사물인터넷과 관련된 ICT 기술은 사물인터넷뿐만 아니라, 기존의 컴퓨터, 핸드폰 등 각종 전자장비의 제작에도 활용되는 기술이고, 자동차 기술, 농업 기술 등 각 산업과 연관된 기술 역시 사물인터넷에만 활용되는 기술이 아니라 기존 의 전통적인 제품 개발에서도 활용되는 기술이기 때문에 정확하게 사물인터넷 기술 이라고 정의 내리기 힘든 부분이 있다. 따라서 ‘사물인터넷 기술’을 정의하기 위해 서는 기존에 통상적으로 사용되고 있는 기술 정의의 계위보다 한 단계 높은 계위에 서 기술을 정의할 필요가 있다.

<표 3－1> 사물인터넷 관련 기술

⑥ 마이크로 운영 체제 등 사물 간 상호작용을 뒷받침할 소프트웨어 및 알고리즘 기술

⑦ 소형화, 저비용 및 기능 보강에 역점을 둔 하드웨어 기술

⑧ 기기에서 발생하는 인지/식별 데이터 효율적/실시간으로 처리할 수 있는 데이터 및 신 호 처리 기술

⑨ 사물을 해당 정보 및 서비스와 안전하게 연계시킬 수 있는 룩업/참조 매커니즘을 지원 하는 디스커버리 및 검색 엔진 기술

⑩ 수십억 개의 이질적 사물과 다양한 소프트웨어, 미들웨어 및 하드웨어가 존재하는 네트 워크를 관리하기 위한 관계망 관리 기술

⑪ 사물의 수명주기 내 안정적으로 동력을 제공하기 위한 전력 및 에너지 저장 기술

⑫ 개인의 프라이버시와 업무프로세스의 기밀성을 보장하기 위한 암호화 알고리즘 등 보안 및 프라이버시 기술

⑬ 광범위한 애플리케이션을 지원하고 다양한 업종의 공통 요건뿐 아니라 환경, 사회 및 개별 시민의 필요까지 해결할 수 있는 표준화 등 세부 기술로 전반적인 정보산업(또는 정보통신기술산업)과 밀접하게 연관되어 있음

따라서 본 연구에서는 기존의 ICT 기술과 각 산업별 기술이 융합되어 그 결과물 로 나타난 응용 기술 혹은 융합된 기술의 집합을 사물인터넷 기술이라고 정의한다.

본고에서 살펴본 사물인터넷 기술의 범위는 스마트카(Smart Car), 핀테크(FinTech), O2O(Offline to Online), 웨어러블(Wearable), 스마트헬스(Smart Health), 스마트 홈 (Smart Home), 공유경제의 7가지이다. 그러나 하나의 O2O 기술이라고 하더라도 대 리운전, 배달, 세탁, 의료, 부동산, 숙박 등 다양한 세부 분야로 나뉘어 활용되고 있 기 때문에 전체 O2O에 대한 소비자의 수용의도를 조사할 경우 정확한 설문 결과를 도출하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 선정된 7가지 디지털 경제 기술을 다시 세 부 분야로 분류하고, 세부 분야 가운데 각각 한 가지 기술을 선별하여 연구의 대상

문서에서 “데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구” (페이지 86-91)