“데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구”

“데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구”

1. 협동연구총서 시리즈

협동연구총서

일련번호 연구보고서명 연구기관

16-01-02 데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론

연구 정보통신정책연구원

2. 참여연구진

연구기관 연구책임자 참여연구진

주관

연구기관 정보통신정책연구원 주재욱 연구위원 (총괄책임자)

정용찬 연 구 위 원 이원태 연 구 위 원 신지형 부연구위원 정부연 부연구위원 김욱준 전문연구원

협력 연구기관

과학기술정책연구원 이성호 연구위원

성균관대학교 이대호 교수

한국사회과학협의회 김문조 교수 이왕원 연구원

정지연 연구원

아르스 프락시아 김도훈 대표 김학준 연구원

김남혁 연구원

날리지 리서치그룹 조문래 나영민 연구원

권영민 연구원

리서치 패널에이지아 조수진 김근진 연구원

경제․인문사회연구회 이사장 귀하

본 보고서를“데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구” 최종보고서로 제 출합니다.

2016년 2월 정보통신정책연구원 원 장

김 도 환

요 약 문

본 연구의 목적은 기술수용모형, 마이크로시뮬레이션, 델파이 분석, 텍스트 마이 닝 분석 네 가지 방법론을 활용하여 디지털 경제의 산업, 기술 및 사회의 현황과 미 래를 전망하는 것이다. 디지털경제의 핵심 기술요소를 선정하고, 소비자의 수용의도 를 분석하며, 한국사회 미디어 이용 행태의 장기 전망을 수행하고, 디지털경제 핵심 기술들이 산업, 기술 및 사회에 미치는 효과를 분석하며, 핵심기술 및 관련 기술을 중심으로 인터넷에서의 발생빈도와 관련어를 추적, 우리 사회에서의 논의 양상을 분석하고 추론하였다.

기술수용모형 연구결과, 호환성은 인지된 사용용이성에 매우 긍정적인 영향을 미 치는 것으로 나타났고, 상대적 이점과 접근성의 경우 인지된 유용성에 긍정적인 영 향을 주는 것으로 나타났다. 마이크로시뮬레이션 연구결과, 고령화 중심의 인구구조 변화는 SNS 등 ICT 신기술의 확산에 걸림돌로 작용할 것으로 예측하였다. 델파이 분석 결과, 디지털 경제 확산에 미치는 파급효과가 큰 산업은 스마트카, 인공지능로 봇이 가장 높았고, 그 다음은 핀테크로 나타났다. 미래사회와 관련된 이슈로는 2025 년까지는‘사이버 범죄/안전’이 가장 큰 이슈로 꼽혔고, 2030년에는 ‘인간과 기계(기 술) 간 경계 모호’가 가장 큰 이슈로 선정되었다. 텍스트의미망 분석 결과, ‘로봇’,

‘드론’, ‘가상현실’이 많이 언급되며, 관심도 증가하는 키워드로 나타났다. ‘IoT’는

‘정보’, ‘모바일’, ‘빅데이터’ 등의 단어들과 주로 연결되어 있고, ‘빅데이터’는 ‘축 적’, ‘IoT’, ‘전문인력’ 등의 단어들과 관련이 높았으며, 로봇에 대해서는 논의가 미 진한 것으로 나타났다.

연구 결과는 디지털 기기 이용 패턴에 대한 변화, 고령화의 추세, 사이버 범죄와 안전 및 기계에 의한 일자리의 위협 등이 주요 의제로 부각될 것임을 예측하면서 향 후 이를 반영한 정책 수립이 필요함을 시사하였다.

Abstract

The goal of this research is to review the current status and forecast the future of the industry, technology and society concerning digital economy using diverse methods.

Core technology factors of digital economy are selected, the effect of the technology factors on industry, technology and society is analyzed, and social discussion on the Internet is tracked focusing on the core and related technologies.

Through TAM(technology acceptance model) research, compatibility is found to strongly positive effect on recognized usability and relative merit and acceptability are found to have effect on recognized utility. Through microsimulation research, it is found that the change in demographic structure represented by ‘ageing’ will be the significant obstacle against the diffusion of new ICT technology such as SNS. Through Delphi analysis, it is found that smart car, AI robot and fin-tech are most powerful in the diffusion of digital economy. As the most important issues concerning future society,

‘cyber crime and security’ for 2025 and ‘ambiguity between human and machine’ for 2030 are selected through the survey. Through semantic network analysis, ‘robot’,

‘drone’ and ‘virtual reality’ are found to be the most frequently mentioned keywords and the interest is increasing. ‘IoT’ is found to be connected with ‘information’,

‘mobile’, ‘big data’ etc, and ‘big data’ is found to be connected with ‘accumulation’,

‘IoT’, and‘experts’. There found to be relatively fewer discussion about ‘robot’in Korea.

The result of this research forecast that the agenda concerning the change in using pattern of devices, the trend of ageing, increasing interest in cyber security and the threat by machines may arise and this research implies that making the social policy is necessary based on this result.

목 차

요약문··· 1

Abstract ··· 3

제1 장 서 론 ··· 19

제1 절 개 요 ··· 19

1. 배경 및 연구의 필요성 ··· 19

2. 연구의 목적 ··· 20

3. 연구의 방법 ··· 21

제2 절 디지털 경제의 정의 ··· 22

제3 절 디지털 경제의 발전과정, 현황 및 전망 ··· 24

1. 소프트웨어: 디지털 세계의 영혼 ··· 24

2. 컴퓨터, 대중 속으로 ··· 24

3. 컴퓨터, 정보의 바다로: 빅데이터와 클라우드 ··· 26

4. 소결: 디지털 경제의 전망 ··· 27

제2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 ··· 28

제1 절 디지털 경제시대 미래예측의 필요성 ··· 28

제2 절 미래예측 방법론의 역사적 발전과정 ··· 29

1. 실증적, 결정론적 미래예측에서 가치지향적, 관계론적 미래예측으로 발전 ··· 29

2. 기술발전과 성장위주 국가의 미래계획에서 다차원적 영역과 참여적 미래전략으로 발전··· 30

제3 절 미래예측 방법론의 유형 분류 ··· 30

1. 시간 축 방향에 따른 분류 ··· 31

2. 용도에 따른 영역별 분류: 사회, 기술, 경제, 환경, 정책영역 ··· 31

3. 자료 및 결과의 특성에 따른 분류 ··· 32

4. 지식의 원천에 따른 분류 ··· 33

5. 미래예측 단계(process)에 따른 분류 ··· 34

제4 절 미래예측 방법론의 주요 내용 고찰 ··· 36

1. 창의성(creativity) 기반 방법: 상상력과 통찰력을 기반으로 한 미래예측 · 36 2. 상호작용(interaction) 기반 방법: 토론과 지식교환을 기반으로 한 미래예측··· 38

3. 전문성(expertise) 기반 방법: 전문지식과 경험을 기반으로 한 미래예측 ·· 41

4. 근거(evidence) 기반 방법: 사실과 자료를 기반으로 한 미래예측 ··· 44

제5 절 시스템 분석 기법을 활용한 미래예측 방법론 ··· 53

1. 행위자 기반 모형(ABM: Agent-Based Model) ··· 54

2. 시스템 다이내믹스(System Dynamics) ··· 56

3. 과학소설 기반의 미래예측(SFP: Science Fiction Prototyping) ··· 58

제6 절 계량적 미래예측 방법론(Quantitative Forecasting method) ··· 66

1. 계량적 미래예측의 개념과 조건 ··· 66

2. 설명모형 ··· 67

3. 시계열모형 ··· 68

4. 계량적 예측모형 수립의 절차 ··· 76

5. 소결: 빅데이터 환경과 계량적 미래예측의 한계점 ··· 78

제3 장 기술수용모형을 통한 디지털 경제의 신기술 예측 ··· 80

제1 절 서 론 ··· 80

제2 절 기술현황 ··· 83

1. 스마트카(카 인포테이먼트) ··· 83

2. 핀테크 ··· 89

3. 웨어러블(키즈 웨어러블) ··· 98

4. O2O(자동차 관련 O2O) ··· 103

5. 공유경제(사물인터넷 기반 공유경제 기술) ··· 113

6. 스마트 헬스케어(앱 기반 스마트 헬스케어) ··· 115

7. 스마트 홈(스마트 홈 시스템) ··· 124

제3 절 연구 모형 ··· 128

제4 절 연구 결과 ··· 133

제5 절 소 결 ··· 140

제4 장 마이크로시뮬레이션을 활용한 한국사회의 미디어 이용 행태 장기 전망··· 142

제1 절 연구의 배경 및 목적 ··· 142

1. 연구의 배경 ··· 142

2. 연구 목적 및 방법론 개요 ··· 146

제2 절 한국 사회의 미디어 이용 행태 동향 조사 ··· 148

1. 2010∼2015년 기간의 미디어 활용 행태 추세 ··· 148

2. 매체별 보유/구독/이용에 영향을 미치는 사회ㆍ경제적 요인 분석 ··· 153

제3 절 마이크로시뮬레이션 방법론 소개 및 기초모형 구축 ··· 163

1. 마이크로시뮬레이션 방법론 소개 ··· 163

2. 마이크로시뮬레이션 모형 구축을 위한 개발도구 선정 ··· 166

3. 한국사회의 인구통계 기초모형 구축 및 한계점 ··· 168

4. 인구통계 기초모형 시뮬레이션 결과 ··· 174

제4 절 미래 한국 사회의 미디어 이용 행태 전망 ··· 176

1. 회귀분석을 활용한 개인의 미디어 이용 행태 도출 ··· 176

2. 마이크로시뮬레이션 실행 결과 ··· 183

3. 2028년의 미디어 이용 행태에 영향을 미치는 경제사회 요인 예측 ··· 185

제5 절 소결: 정책적 시사점 및 향후 연구방향 ··· 191

1. 정책적 시사점 ··· 191

2. 향후 방법론 측면의 발전방안 ··· 192

제5 장 델파이 분석을 이용한 디지털 경제 미래예측 ··· 194

제1 절 산업 및 기술 분야 조사 ··· 194

1. 조사개요 ··· 194

2. 디지털경제의 확산 ··· 195

3. 디지털경제의 경쟁력 ··· 199

4. 정책 수요 ··· 202

5. 신산업 확산의 저해요인 ··· 204

6. 소 결 ··· 209

제2 절 사회분야 조사 ··· 211

1. 디지털 경제 확산과 미래사회 이슈 ··· 211

2. 미래사회 변화에 대한 파급효과 ··· 217

3. 디지털 경제의 사회적 순기능과 역기능 이슈 ··· 227

4. 미래사회 이슈에 대한 정책 대응 ··· 234

5. 미래사회 변화에 영향을 미치는 요소의 영향력과 불확실성 ··· 239

6. 소 결 ··· 242

제6 장 텍스트 의미망 분석을 이용한 기술 및 사회 예측 ··· 246

제1 절 개 요 ··· 246

제2 절 연구방법론 ··· 248

1. 빅데이터 분석의 의의 ··· 248

2. 분석방법 및 절차 ··· 250

제3 절 분석결과 ··· 256

1. 발생빈도 ··· 256

2. 의미연결망 지도 ··· 260

제4 절 소 결 ··· 269

제7 장 결 론 ··· 271

제1 절 연구결과 요약 ··· 271

제2 절 정책적 시사점 ··· 278

참고문헌··· 283

[부록1] 기술수용모형 추정 결과 ··· 305

[부록2] 마이크로시뮬레이션 프로그램 코드(LIAM2) ··· 325

[부록3] 델파이－산업 및 기술 조사 결과 ··· 340

[부록4] 델파이－사회 분야 조사 결과 ··· 343

표 목 차

<표2－1> 미래예측 방법론의 영역분류 ··· 31

<표2－2> 정성적, 정량적, 정량－정성적 방법의 분류 ··· 32

<표2－3> 미래예측 단계 및 지식 원천에 따른 분류 ··· 35

<표2－4> 질적 추세분석법의 프로세스 ··· 37

<표2－5> 형태분석법의 프로세스 ··· 42

<표2－6> 환경 스캐닝 프로세스 ··· 44

<표2－7> 이머징 이슈 분석 프로세스 ··· 46

<표2－8> 미래예측 방법론의 특징 및 장단점 비교 ··· 49

<표2－9> 계량경제학과 시스템 다이내믹스 비교 ··· 57

<표2－10> 계량적 예측방법의 충족 요건 ··· 67

<표3－1> 사물인터넷 관련 기술 ··· 81

<표3－2> 스마트카 주요 부품 ··· 84

<표3－3> 해외 업계의 스마트카 관련 서비스 현황 ··· 85

<표3－4> 국내 주요 기업의 스마트카 사업추진 현황 ··· 86

<표3－5> 스마트카를 위한 자동차－IT 업체의 제휴 현황 ··· 87

<표3－6> 애플과 구글의 스마트카 시스템 ··· 88

<표3－7> 모바일 국제 서비스 국내외 제공 기업별 분류표 ··· 94

<표3－8> 전 세계 웨어러블 판매량 ··· 101

<표3－9> 국내 키즈 웨어러블 출시 동향 ··· 102

<표3－10> 온디맨드형 O2O 서비스 현황(한국, 미국 기준) ··· 106

<표3－11> 헬스케어 패러다임의 변화 ··· 116

<표3－12> 유헬스케어 구분 ··· 117

<표3－13> 헬스케어 디바이스 제품 ··· 123

<표3－14> 대상 기술별 분류 ··· 129

<표3－15> 잠재변수와 관측변수 ··· 133

<표4－1> 미디어 기기 보유율 ··· 149

<표4－2> 휴대폰 보유율 ··· 149

<표4－3> 전화/유료방송서비스/결합상품 가입현황 ··· 150

<표4－4> 설명변수: 성별, 지역, 최종학력, 직업 유무, 가구주와 관계, 가구원 수, 주택형태 ··· 154

<표4－5> 설명변수: 개인 월평균 소득(income) ··· 155

<표4－6> LIAM2, Modgen, JAMSIM 비교 ··· 166

<표4－7> 2014년 연령별ㆍ성별 혼인율 ··· 170

<표4－8> 취학률 및 진학률 현황 ··· 171

<표4－9> 성별, 연령별 경제활동인구 참가율 전망 ··· 172

<표4－10> 미디어패널 데이터 상의 취업률과 한국고용정보원의 취업률 추정의 비교··· 173

<표4－11> 인구 및 가구 구성 전망 ··· 175

<표4－12> 경제ㆍ사회 요인의 변화 전망 ··· 176

<표4－13> 회귀분석 상관계수: 스마트폰, 유선전화기, 데스크톱PC, 노트북PC ··· 178

<표4－14> 회귀분석 상관계수: 신문 구독, 유료방송 가입 ··· 179

<표4－15> 회귀분석 상관계수: 이메일 이용, SNS 이용 ··· 180

<표4－16> 회귀분석 상관계수: 매체별 평균 이용시간 ··· 180

<표4－17> 스마트폰, 유선전화기 보유 및 SNS 이용의 전환확률 ··· 182

<표5－1> 디지털 경제 확산에 미칠 영향력이 큰 8대 신산업의 정의 ··· 196

<표5－2> 디지털 경제를 선도할 글로벌 기업 ··· 201

<표5－3> 산업별 정부 정책의 중요도 및 시급성 ··· 202

<표5－4> 8대 신산업 저해 요인 ··· 204

<표5－5> 기타 저해요인 ··· 209

<표5－6> 미래사회 10대 이슈 ··· 212

<표5－7> 주요 이슈에 대한 해결방안 ··· 214

<표5－8> 추가 검토 이슈에 대한 해결방안 ··· 215

<표5－9> 미래사회 이슈의 파급효과에 가장 큰 영향을 미칠 핵심 기술 ··· 224

<표5－10> 디지털 경제의 사회적 순기능과 역기능 ··· 227

<표5－11> 순기능에 영향을 미칠 것으로 예상되는 핵심 기술 ··· 231

<표5－12> 역기능에 영향을 미칠 것으로 예상되는 핵심 기술 ··· 233

<표5－13> 미래사회 변화에 영향을 미치는 요소의 영향력과 불확실성 ··· 240

<표6－1> 검색된 미래기술 관련 텍스트 자료 건수 ··· 251

<표6－2> 주요 키워드의 발생빈도 변화－블로그 ··· 256

<표6－3> 주요 키워드의 발생빈도 변화－뉴스 ··· 257

그 림 목 차

[그림2－1] 미래예측 다이아몬드 모형: 지식 원천에 따른 분류 ··· 33

[그림2－2] 퓨처스 휠 모형 ··· 38

[그림2－3] 인과계층분석의 프레임워크 ··· 39

[그림2－4] 텍스트 마이닝 프로세스 ··· 45

[그림2－5] 시나리오 작성 프로세스 ··· 47

[그림2－6] 의사결정나무 프레임워크 ··· 48

[그림2－7] 시스템 다이내믹스의 연구 절차 ··· 58

[그림2－8] SFP의 선형모형 ··· 61

[그림2－9] SFP의 진화적 모형 ··· 62

[그림2－10] ePod 제품설명서 ··· 63

[그림2－11] 버즈보드 모듈 예시 ··· 64

[그림2－12] Box-Jenkins의 ARIMA 모형수립방법 ··· 71

[그림3－1] 전 세계 자동차 판매량 대비 커넥티드 카 연간 판매량 전망 ··· 83

[그림3－2] 스마트카 시장 내 주요 업계 간 합종연횡 현황 ··· 88

[그림3－3] 세계 모바일 결제 시장 규모 ··· 90

[그림3－4] 세계 전자상거래 시장규모 전망 ··· 90

[그림3－5] 국내 B2C 전자상거래 추이(통계청, 2013) ··· 91

[그림3－6] 세계 비현금 지급 수단 이용현황 ··· 91

[그림3－7] 국내 인터넷뱅킹 이용규모 ··· 92

[그림3－8] 세계 스마트폰 보급대수 전망 ··· 93

[그림3－9] 알리바바와 이베이의 거래규모 ··· 97

[그림3－10] 베이비 모니터와 차일드 트래커의 글로벌 판매량 추이 ··· 100

[그림3－11] 전 세계 스마트폰 가입자 수 추이(2010～2019(E)) ··· 104 [그림3－12] 국내 인터넷 쇼핑 시장 규모(2012～2015) ··· 104 [그림3－13] O2O 개념도 ··· 105 [그림3－14] 2015년 8월 기준 전 세계 벤처기업의 기업가치 순위 ··· 107 [그림3－15] 옴니채널 O2O 서비스 모형 ··· 108 [그림3－16] 옴니채널 O2O 서비스 사례 ··· 109 [그림3－17] SK 플래닛의 Syrup 서비스 ··· 110 [그림3－18] O2O 플랫폼 유망 시장 ··· 111 [그림3－19] O2O 비즈니스 진화 방향 ··· 112 [그림3－20] 각종 웨어러블 헬스케어 디바이스 및 벤더 ··· 121 [그림3－21] 웨어러블 디바이스를 활용한 헬스케어 플랫폼 모형 ··· 122 [그림3－22] TAM 연구 모형 ··· 133 [그림3－23] 기술수용모형 분석 결과 ··· 136 [그림4－1] 연령계층별 인구 구성비, 1960～2060 ··· 143 [그림4－2] Bass 모형에서 시간에 따른 수용자(혁신자와 모방자 포함)의

분포··· 145 [그림4－3] 전체 응답자의 매체별 평균 사용시간 ··· 151 [그림4－4] 소셜네트워크서비스(SNS) 이용자 비율 ··· 151 [그림4－5] 연령별 일상생활에서의 필수 매체 ··· 152 [그림4－6] 스마트폰 및 유선전화기 보유 여부 ··· 156 [그림4－7] 데스크톱 PC 및 노트북 PC 보유 여부 ··· 157 [그림4－8] 신문 구독(좌) 및 유료방송 가입(우) 여부 ··· 158 [그림4－9] 이메일 및 SNS 이용 여부 ··· 159 [그림4－10] 가장 선호하는 기기 ··· 161 [그림4－11] 휴대폰, TV, PC, 인쇄물 등 매체별 이용 시간 ··· 162 [그림4－12] 마이크로시뮬레이션 내 N세 여성의 혼인 상태 변화 ··· 164

[그림4－13] 출생자 수 및 사망자 수, 2010～2060 ··· 169 [그림4－14] 마이크로시뮬레이션 가상 인구의 개인 개체 구성 변화 ··· 174 [그림4－15] 미디어 기기의 보급률 전망 ··· 183 [그림4－16] 미디어 서비스의 보급률 전망 ··· 184 [그림4－17] 미디어 매체별 일평균 이용시간 전망 ··· 185 [그림4－18] 스마트폰 및 유선전화기 보유 여부 ··· 186 [그림4－19] 데스크톱 PC 및 노트북 PC 보유 여부 ··· 187 [그림4－20] 신문 구독 및 유료방송 가입 여부 ··· 188 [그림4－21] SNS 이용 여부 ··· 189 [그림4－22] 휴대폰, TV, PC, 인쇄물 등 매체별 이용시간 ··· 190 [그림5－1] 응답자 구성 ··· 195 [그림5－2] 7대 신산업 외에 디지털 산업 경제 확산에 미칠 영향력이

큰 산업··· 196 [그림5－3] 향후 디지털 경제 확산에 미치는 파급효과가 큰 산업 ··· 197 [그림5－4] 시기별 디지털 경제 확산에 미치는 파급효과가 큰 산업 ··· 198 [그림5－5] 산업별 확산 속도 ··· 199 [그림5－6] 시기별 국내 경쟁력 추이(선진국 100 기준) ··· 200 [그림5－7] 디지털 경제를 선도할 글로벌 5개 기업의 파급효과 ··· 201 [그림5－8] 산업별 정부 정책의 중요도 및 시급성의 포지셔닝 맵 ··· 202 [그림5－9] 정책 시행이 중요한 산업과 시급한 산업 ··· 204 [그림5－10] 스마트카, 인공지능 로봇의 저해요인 ··· 206 [그림5－11] 핀테크, 스마트헬스의 저해요인 ··· 206 [그림5－12] O2O, 공유경제의 저해요인 ··· 207 [그림5－13] 스마트홈, 웨어러블의 저해요인 ··· 208 [그림5－14] 미래사회 이슈별 디지털 경제 확산이 미치는 파급효과 ··· 217

[그림5－15] 미래사회 이슈별 디지털 경제 확산이 미치는 파급효과:

시기별 변화··· 218 [그림5－16] 디지털 경제 확산이 미치는 파급효과가 가장 큰 미래사회

이슈: 시기별 변화 ··· 219 [그림5－17] 디지털 경제 확산이 미치는 파급효과가 가장 작은 미래사회

이슈: 시기별 변화 ··· 220 [그림5－18] 디지털 경제 확산과 관련된 미래사회 이슈의 중요성 ··· 221 [그림5－19] 가장 중요한 디지털 경제 확산 관련 이슈 ··· 222 [그림5－20] 가장 덜 중요한 디지털 경제 확산 관련 이슈 ··· 222 [그림5－21] 미래사회 이슈의 파급효과에 가장 큰 영향을 미칠 핵심

기술: 이슈별 ··· 226 [그림5－22] 미래사회 이슈의 파급효과에 가장 큰 영향을 미칠 핵심

기술: 시기별 ··· 226 [그림5－23] 디지털 경제의 사회적 순기능 ··· 229 [그림5－24] 디지털 경제의 사회적 역기능 ··· 229 [그림5－25] 순기능에 영향을 미칠 것으로 예상되는 핵심 기술: 시기별 ··· 232 [그림5－26] 역기능에 영향을 미칠 것으로 예상되는 핵심 기술: 시기별 ··· 234 [그림5－27] 이슈별 정책 대응 중요도 및 시급성 ··· 235 [그림5－28] 정책 대응 중요도와 시급성이 가장 높은 이슈 ··· 235 [그림5－29] 정책 대응 중요도와 시급성이 가장 낮은 이슈 ··· 236 [그림5－30] 이슈별 정책 대응 중요도와 시급성 비교 ··· 236 [그림5－31] 이슈별 정책 대응 수준 ··· 237 [그림5－32] 정책 대응 수준이 부족(미흡)한 이슈 ··· 238 [그림5－33] 정책 대응 수준이 덜 부족(미흡)한 이슈 ··· 239 [그림5－34] 미래사회 변화에 영향을 미치는 요소의 영향력과 불확실성 ··· 240 [그림6－1] PBS의 개념도 예시 ··· 254

[그림6－2] 연구 프로세스 ··· 255 [그림6－3] 기사 빈도수 평균－가속도 비교 ··· 259 [그림6－4] 기사 빈도수 평균－변동성 비교 ··· 260 [그림6－5] 의미연결망 지도－IoT ··· 261 [그림6－6] 의미연결망 지도－빅데이터 ··· 262 [그림6－7] 의미연결망 지도－전기 자동차 ··· 263 [그림6－8] 의미연결망 지도－배터리 ··· 264 [그림6－9] 의미연결망 지도－핀테크 ··· 265 [그림6－10] 의미연결망 지도－로봇 ··· 266 [그림6－11] 의미연결망 지도－기술－산업－사회 ··· 267 [그림6－12] 의미연결망 지도－기술－산업－사회 ··· 268 [그림6－13] 워드클라우드－기술－산업－사회 ··· 268

제 1 장 서 론

제 1 절 개 요

1. 배경 및 연구의 필요성

오늘날 디지털 경제의 영향력은 막강하다. ICT의 발전은 기존 산업을 죄다 뒤바 꿔 놓은 것으로도 모자라, 무수히 많은 산업을 새롭게 탄생시켰다. 글로벌 플랫폼 기업들은 ICT를 기반으로 한 디지털 경제의 토양을 마련했고, 금융, 자동차, 조선, 의료 산업은 업무 현장에ICT 신기술을 도입하면서 혁신을 이뤘다. 그리고 초고속 인터넷과 모바일 인터넷을 기반으로 한 콘텐츠 및 서비스 분야에서는 넷플릭스나 우버, 에어비엔비 같은 과거엔 상상도 할 수 없었던 비즈니스 모형을 제시하면서 신 산업의 영역을 개척했다. 새로운 산업에서 탄생한 신생기업은 짧은 시간 안에 어마 어마한 규모의 글로벌 기업으로 성장했다. 오늘날과 같은 글로벌 비즈니스 세계에 서ICT 기업이 아니면 어떤 기업도 마이크로소프트, 구글, 페이스북, 애플, 아마존과 같은 속도로 성장하는 것은 불가능하다. 중국의 알리바바, 샤오미, 바이두, 텐센트, 화웨이 같은 기업은 두말할 필요도 없다. 특히 중국 기업의 약진은 세계 ICT 시장의 지형을 근본적으로 바꾸고 있다.

범용기술(general purpose technology)이라는 말이 있다. 이는 모든 산업에서 쓰이 는 핵심 기술이란 뜻으로, 산업혁명 시대의 증기기관과 전력 등이 이러한 범용기술 에 해당한다. ICT 기술은 21세기의 범용기술로 불린다. 즉, 모든 산업에서 공히 사 용되고 있으며, 각 산업의 생산성 향상과 새로운 비즈니스 기회의 창출에 핵심적으 로 기여하고 있다. 증기기관의 발명이 인간의 노동력을 대신하면서 기계에 의한 대 량생산의 전기를 마련하였고, 전기의 보급이 공장에서 증기 터빈을 대체하면서 공 장 생산방식을 획기적으로 바꾼 것처럼, 컴퓨터와 인터넷의 보급은 제조업은 물론

이고 행정 사무와 각종 서비스업 분야에서도 작업방식의 근본적인 변화를 몰고 왔다. 컴퓨터가 보급되고, 인터넷이 세상에 널리 퍼진 20세기 말 이후 발생한 경제 성장의 대부분에ICT가 크게 기여했다고 할 수 있다. 그러면 디지털 경제는 급성장 이후 한 풀 꺾일 것인가? 그렇지 않다. 현재 전 세계 약 70억 명 인구 중에 인터넷을 사용하 는 인구는 약20억 명이다. 전 세계적으로 볼 때 인터넷의 보급은 아직 절반도 이루 어지지 않았다. 인터넷은 앞으로 더욱 크게 성장할 것이다. 이 시점에서 우리는 현 재 지구상에서 일어나고 있는 인류의 경제활동에서ICT가 차지하고 있는 위상이 어 느 정도인지 진단하고, 앞으로 어떻게 발전해 나갈 것인지를 우리가 가진 지혜를 총 동원하여 살펴볼 필요가 있다. 만약 우리가 변화의 흐름을 정확히 알고 미리 대응할 수 있다면, 앞으로 생겨날 수 있는 문제를 선제적으로 해결할 수 있는 역량을 갖출 수 있을 것이고, 자원 배분의 효율성을 이뤄내 보다 풍요롭고 선진적인 나라를 만들 수 있을 것이기 때문이다.

2. 연구의 목적

본 연구는 디지털 경제의 미래예측 방법론에 관한 연구이다. 미래를 예측하는 기 존의 다양한 방법론을 활용하여 디지털 경제의 기술과 사회를 중심으로 한 미래예 측을 수행하고, 그 방법의 유효성을 알아보며, 이를 바탕으로 정책 시사점을 도출하 는 것이 본 연구의 목적이다.

이를 위해 먼저 국가 정책적 차원에서 디지털 경제의 정의를 확정한다. 그리고 디 지털 경제의 발전과정과 현황을 살펴보고, 경제적, 사회문화적 특징과 정책적으로 해결해야 할 디지털 경제의 문제점을 지적한다. 또한 다양한 예측방법론을 동원하 여 디지털 경제를 예측하고자 한다. 전통적 예측방법인 통계적 예측과 천재적 예측, 추세외삽법, 역사적 유추, 델파이, 시나리오 분석 등 비통계적 예측방법론을 소개하 고, 디지털 경제 미래예측의 적용가능성을 고찰하며, 최근 기술 및 사회분야에서 주 목 받고 있는 예측방법론인 기술수용모형과 행위자 기반 모형을 이용하여 디지털 경제의 미래 기술 및 미래 사회에 관한 예측을 수행하고자 한다. 가장 널리 쓰이고

있는 미래예측 방법 중 하나인 델파이 분석방법을 이용하여 전문가 의견 중심으로 디지털 경제의 미래기술과 사회를 예측한다. 또한 새롭게 각광받고 있는 분석 방법 으로, 빅데이터 분석이라 불리는 텍스트 마이닝 분석 기법을 도입하여 디지털 경제 의 미래예측을 위한 새로운 접근법을 제안하고자 한다. 이러한 예측 방법론의 개발 과 병행하여 디지털 기술에 기초한 우리사회의 미래 모습을 사회적 관점과 기술적 관점에서 각각 조망하고자 한다.

본 연구는 기관마다 다양한 의미로 혼동되어 사용되고 있는 디지털 경제라는 개 념을 확정하여 정책적 접근이 가능한 대상으로 정립시키는 데 첫 번째 의의가 있다.

또한 본 연구는 정책 개발 시 필수적으로 사용되는 미래에 대한 전망 또는 예측에 최근 발전된 기술을 반영한 새로운 접근 방법을 제안함으로써, 정책연구의 혁신에 기여할 수 있다는 데 두 번째 의의가 있다.

3. 연구의 방법

본 연구의 대상은 우리나라 디지털 경제의 미래로 그 시점을 특정하진 않았지만, 기본적으로5년 뒤의 미래를 설정하고 있다. 디지털 경제의 미래를 기술 부문과 사 회 부문으로 나누어 이에 적합한 복수의 예측 방법을 이용하여 미래 예측을 수행하 였다.

본 연구에서 사용되는 주된 연구 방법은 네 가지로 기술수용모형(Technology Acceptance Model), 마이크로 시뮬레이션, 델파이 방법, 텍스트 마이닝 기법이다. 먼 저 기술수용모형은 확산 과정의 초기 단계에 있는 신기술을 대상으로 그 기술에 대 한 소비자의 수용의도를 분석함으로써 기술의 변화 방향을 예측하거나, 성공적으로 확산시키기 위한 전략을 수립하는 예측방법이다. 마이크로 시뮬레이션은 자발적 행 위자 간의 상호적용을 컴퓨터로 모의실험함으로써 그 결과와 효과를 분석하기 위한 예측방법이다. 델파이 방법은 전문가의 경험에 의존하여 미래를 예측하는 방법으로, 1차로 조사 대상 전문가를 대상으로 질문을 하고, 이에 대한 의견을 수집한 뒤 그 결과를 전문가에게 다시 보여주고, 다시 같은 질문을 하는 과정을 반복함으로써 전

문가 간의 타협을 통한 의견 수렴 과정을 유도하여 결론을 이끄는 조사 방법이다. 마지막으로 텍스트 마이닝 기법은 최근 소셜 미디어의 확산 및 대용량 데이터 분석 기술의 발달로 인해 각광 받게 된 사회 분석 및 예측방법으로, 인터넷 또는 소셜 미 디어에 등장하고 있는 텍스트들을 수집하고 각 문장에 등장하는 단어의 출현 빈도, 연관성 등을 통계적으로 분석함으로써 현재 인터넷 상에서 논의되고 있는 담론들의 숨은 의미를 추출해 내기 위한 분석 방법이다.

먼저 본 연구에서는 기술수용모형을 이용하여 기술 예측을 수행하고, 행위자 기 반 모형을 이용하여 사회 예측을 수행하며, 델파이 방법을 통해 디지털 경제의 미래 기술과 사회를 각각 예측한다. 마지막으로 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 기술과 사회를 동시에 예측한다.

제 2 절 디지털 경제의 정의

디지털 경제란 말은 여러 가지 의미로 혼동되어 사용되고 있으나, 가장 포괄적으 로 컴퓨팅 기술을 기반으로 한 경제를 말하며, 좀 더 구체적으로는 인터넷을 기반으 로 발생하는 경제 활동의 집합을 의미한다. 이를 과거에는 인터넷 경제, 신경제, 또 는 웹 경제라는 이름으로 부르기도 했다. 어휘 선택에 따라 세부적인 의미는 다를 수 있으나, 기본적으로 유사한 경제 형태를 대상으로 한다.

인터넷 경제의 첫 번째 구성요소로 하드웨어 인프라를 들 수 있다. 통신 네트워크 와 컴퓨팅 장비가 여기에 해당한다. 이러한 기술 인프라는 디지털 경제 발전의 근원 적 기반이 된다. 메모리 반도체와 마이크로프로세서 기술의 성능향상은 비즈니스 사이클처럼 부침이 존재하지 않는다. 이는 전통적인 경제의 영역이 호황과 불황을 반복하는 동안에도 디지털 경제는 꾸준히 성장해 왔으며, 특히 경제위기의 시기에 상대적으로 그 성장세가 두드러져 보인 이유이기도 하다. 통신 네트워크는 온라인 거래와 글로벌 영역에서 정보의 집적을 가능하게 하는 하드웨어의 큰 축이라 할 수 있다. 네트워크의 안정성과 속도의 향상은 반도체의 성능 향상과 마찬가지로 디지

털 경제의 발전을 뒷받침하고 있으며, 최근에는 그 중심이 유선 네트워크에서 무선 네트워크로 이동하며 디지털 경제가 폭발적인 파급력을 가지는 데 기여하고 있다.

인터넷 경제의 두 번째 구성요소는 소프트웨어이다. 최근에는 소프트웨어라는 말 을 디지털 콘텐츠 전부를 포괄하는 의미로 사용하기도 하지만, 전통적으로는 프로 그래밍 언어로 작성된 컴퓨터에 내리는 명령의 구조적 집합으로 정의하므로 본 연 구는 이 정의를 따른다. 소프트웨어는 그 자체로 디지털 경제에서 거래되는 핵심 상 품 중 하나이면서도 전반적인 디지털 경제활동을 가능하게 하는 인프라로서의 기능 을 한다. 소프트웨어는 매우 광범위한 상품으로 기본적으로 시스템 소프트웨어와 미들웨어, 애플리케이션 소프트웨어로 분류할 수 있다. 소프트웨어는 컴퓨터를 작동 시키기 위한 시스템을 구성하고, 전자상거래 등 다양한 온라인 경제활동을 지원하 는 역할을 하면서 소비자가 직접 이용함으로써 효용을 발생시키는 최종소비재도 포 함하고 있다. 최근에는 모바일 환경에서의 앱스토어가 폭발적으로 성장함에 따라 최종소비재로서의 소프트웨어의 비중이 크게 증가하고 있다. 이 두 가지 요소, 즉 하드웨어와 소프트웨어는ICT 산업 고유의 영역에 해당하는 것으로, 디지털 경제를 기술적으로 가능하게 만드는 하부 구조의 의미를 가진다.

인터넷 경제의 세 번째 구성요소는 전자상거래이다. 전자상거래 시스템은 디지털 기술을 경제의 영역으로 진입하게 만든 결정적 요소이며, 또한 디지털 경제와 전통 적 경제의 경계선에 있는 요소이다. 디지털 기술만이 가진 특징이 전자상거래에 도 입되면서 과거에 볼 수 없었던 새로운 형태의 경제활동이 가능하게 되었다. 소비자 는 상점에 방문하는 비용을 절약할 수 있으며, 집 안에서 무한히 많은 상품을 비 교․구매할 수 있게 되었다. 이를 통해 물류비용과 재고비용이 획기적으로 절감되 었고, 백화점이나 할인점 등이 생산자와 소비자를 매개하는 시장에 대한 주도권을 갖고 있던 전통적 경제는 인터넷 서비스 기업이 온라인 시장을 통해 플랫폼 경쟁에 뛰어듦으로써 새로운 양상으로 발전하게 되었다.

제 3 절 디지털 경제의 발전과정, 현황 및 전망

1. 소프트웨어: 디지털 세계의 영혼

디지털 세상의 태초에 비트가 있었다. 디지털 경제의 서막을 연 컴퓨터의 탄생은 전쟁이 인류에게 의도치 않게 선사한 선물이었다. 컴퓨터의 아버지인 앨런 튜링이 개발한 세계 최초의 디지털 컴퓨터 콜로서스(Colossus)는 2차 세계대전 중 독일군의 암호 에니그마(Enigma)를 해독하기 위해 1943년 영국정부에 의해 만들어졌다. 그리 고1946년 미국 펜실베니아 대학교에서 만들어진 에니악(ENIAC)은 대포의 탄도 계 산을 위해 만들어졌으며, 이후 수소폭탄 제조를 위한 연구에도 참여했다. 컴퓨터라 는 기계가 처음 세상에 나왔을 때 그것은 엄청나게 비싸고, 크고, 무거워서 정부나 군과 같은 큰 조직이 아니면 도저히 쓸모가 있을 것 같지 않았지만, 미래를 내다본 엔지니어들은 빛의 속도로 계산을 해내는 이 기계의 무한한 발전 가능성에 주목하 기 시작했다. 처음 나왔을 당시만 해도 단순한 명령만을 수행하던 컴퓨터는 엔지니 어들이 연구에 연구를 거듭하여 개량한 결과, 시간이 지날수록 눈부시게 발전해갔 고, 점점 더 복잡한 일을 할 수 있게 되었다. 컴퓨터가 복잡한 일을 할 수 있으려면 논리적인 명령체계가 필요했는데, 0과 1만으로 이루어진 명령의 체계화된 집합을 프로그램이라고 불렀으며, 더 포괄적인 의미로 소프트웨어라고 불렀다. 소프트웨어 기술의 발전에 힘입어, 컴퓨터의 각성이 시작되었다. 컴퓨터는 다양한 과학계산에 사용되었고, 방대한 양의 데이터베이스를 관리했으며, 처리할 수 있는 정보의 한계 를 무한히 확장하고, 인간의 합리성을 극대화할 수 있는 발판을 마련하였다. 컴퓨터 초창기에 특정 기기에 종속되어 있던 소프트웨어는 기종에 상관없이 이식이 가능한 범용 형태로 개발되기 시작하면서 급속도로 발전하기 시작했다.

2. 컴퓨터, 대중 속으로

에니악 등 초기의 컴퓨터는 프로그램을 저장할 수 있는 능력이 없었다. 컴퓨터에

전달하고 싶은 명령이 있으면 수천 개의 배선을 플러그에 연결하는 방식으로 전달 하였는데, 매우 번거로운 작업이 아닐 수 없었다. 프로그램의 구조는 점점 커졌고, 복잡한 프로그램을 배선방식으로 표현하는 데 한계를 느낀 엔지니어들은 새로운 입 력방식을 모색하였다. 천공테이프와 천공카드에 이어, 지금과 같은 키보드 형태의 입력방식을 최초로 채택한 건 마에스트로 I이 등장한 1975년이다. 이로써 컴퓨터는 모니터와 키보드를 기본 입출력 인터페이스로 갖게 됐고, 오늘날에 사용하는 거의 모든 컴퓨터의 원형이 만들어졌다.

우선 초창기 컴퓨터인 에니악의 견적을 살펴보자. 17,468개의 진공관 튜브와 7,200개의 크리스탈 다이오드, 70,000개의 저항과 10,000개의 축전기로 구성되었으 며, 27톤의 무게에 167평방미터의 면적을 차지하였다. 그리고 150킬로와트의 전력 을 썼는데, 이 전력이 어느 정도인가 하면 에니악이 가동될 시간에는 필라델피아 가 로등 불빛이 흐려질 정도였다고 한다. 그 이후 개량이 이루어지긴 했지만, 당시에 일반인이 컴퓨터에 문제를 의뢰한다는 것은 평민이 귀족의 신전에서 신탁을 하는 것만큼이나 어려웠을 것이다. 인텔의 공동설립자인 고든 무어는 1965년 일렉트로닉 스 잡지에서 반도체 집적회로의 성능이 매년 두 배씩 증가한다 고 밝힌 적이 있 는데, 이 말은 후에 ‘18개월마다 두 배’라는 무어의 법칙으로 불리며 현실이 되었다.

컴퓨터는 예상보다 빠른 속도로 성능이 좋아졌고, 작아졌으며, 저렴해졌다. 마침내 1974년, 누구나 컴퓨터를 가지는 꿈을 실현하기 위한 도전이 시작되었다. 에드 로버 츠가 설립한MITS는 최초의 마이크로컴퓨터의 조립 키트를 세상에 내놨다. ‘알테어 (Altair) 8800’이라고 이름 붙은 이 키트는 전면의 토글 스위치로 명령을 입력하고, 다이오드의 불빛으로 결과를 확인하는 컴퓨터였다. 메모리가 256바이트에 불과한 소박한 기기였지만, 알테어는 전 세계적으로 마이크로컴퓨터의 붐을 일으킨 역사적 인 기기이다. 이후 1976년에 애플 I이, 1981년에 최초의 16비트 컴퓨터인 IBM PC가, 1984년에는 매킨토시가 세상에 나왔다. 그리고 우리가 지금 당연하다고 생각하고 있는 것처럼 마침내 컴퓨터는 대중의 기기가 되었다.

3. 컴퓨터, 정보의 바다로: 빅데이터와 클라우드

인터넷이 보급되기 전까지 컴퓨터는 혼자서 움직이는 기기였다. 자신이 저장한 정보를 자신이 가진 소프트웨어로 처리했다. 컴퓨터는 서로 연결되면서 또 한 번의 진화를 겪게 된다. 인터넷 또한 컴퓨터와 마찬가지로 최초에는 군사적인 목적으로 만들어졌다. 미 국방부 산하의 고등연구계획국(Defense Advanced Research Projects Agency)은 핵전쟁 등 유사시에 시스템의 일부가 파괴되어도 여전히 작동할 수 있는 네트워크를 개발하고자 하였고, 그 결과 만들어진 것이 알파넷(ARPANET)이다. 알 파넷에 대한 민간 수요가 늘어나자 미 국방부는 알파넷을 군사용 밀넷(MILNET)과 민간용 알파넷으로 분리하고, 1983년 알파넷에 TCP/IP 프로토콜을 도입하여 이를 민간에 공개했는데 이것이 인터넷의 기원이 되었다. 이후 1989년에 팀 버너스 리가 하이퍼텍스트 기반의 월드와이드웹을 발표하였고, 1993년에 최초의 웹브라우저 모 자이크(MOSAIC)가 탄생했으며, 1994년에는 야후와 넷스케이프가 만들어지면서 현 재의 웹 기반 인터넷 환경이 조성되었다. 오늘날의 컴퓨터는 데스크톱이든, 스마트 기기든 인터넷이 없는 환경은 생각하기 어려운 기기가 되었다. 인터넷에 접속하여 소프트웨어를 업데이트하고, 이메일을 확인하며, 필요한 각종 정보를 수집하고, 나 자신의 기기뿐만 아니라 연결된 외부 리소스의 힘을 빌려 정보를 처리하고 문제를 해결한다. 이제 데스크톱이든, 개인 휴대용 스마트폰이든 모든 컴퓨팅 기기는 인터 넷에 연결되어 일을 처리하는 것이 당연해졌다. 연결된 환경은 최근 들어 컴퓨팅 기 술의 또 다른 진화를 가져 왔다. 바로 클라우드와 빅데이터가 그것이다. 클라우드는 필요한 컴퓨팅 기능을 네트워크를 통해 제공하는 서비스로, 내가 필요로 하는 소프 트웨어와 데이터가 내 기기에 없어도 가능한 것은 물론, 실제로 어디에 있는지 알 필요조차 없게 만들었다. 그리고 빅데이터 기술의 근간이 되는 분산처리 개념은 막 대한 양의 데이터를 처리하기 위해 기기의 성능을 끌어올리는 대신 병렬로 연결된 기기들이 데이터를 나누어 처리함으로써 속도의 향상을 꾀하는 기술이다. 클라우드 와 빅데이터를 기반으로 한 새로운 개념의 컴퓨팅 환경은ICT뿐만 아니라 산업 전 반에 큰 영향을 미치고 있다.

4. 소결: 디지털 경제의 전망

지금까지 살펴본 컴퓨터의 네 가지 발전단계는 디지털 경제가 형성되기 위한 필 수 조건을 순서대로 서술한 것이다. 컴퓨터라는 하드웨어는 그 자체로 경제적 가치 를 지닌 하나의 상품이지만, 컴퓨터로 인해 소프트웨어라는 무형의 지식재산은 과 거에는 없던 새로운 재화로 등장하게 되었다. 컴퓨터가 사람의 눈과 귀를 대신하고, 사람의 언어를 이해하는 등 인간의 모습을 한 인터페이스를 갖추게 되면서 컴퓨터 가 대중에 보급되는 계기가 마련되었고, 선구적인 기술자와 경영자에 의해 개인용 컴퓨터의 시대가 막을 올렸다. 그리고 이들은 모두 인터넷에 연결되었다. 인터넷에 연결된 개인용 컴퓨팅 기기는 인간의 경제활동에 깊숙이 파고들기 시작했다. 컴퓨 팅 기술은 인간의 생산과 소비 활동의 모습을 불과20년 만에 근본적으로 바꿔 놓았 으며, 과거에 없던 상품과 시장이 등장하는 계기를 마련하였고, 엄청난 경제적 가치 를 지닌 새로운 세상을 제공했다.

디지털 경제의 전망은 매우 낙관적이다. 그 첫 번째 이유는, 현재 전 세계적으로 인터넷을 이용하는 인구는 전체 인구의 1/3이 채 되지 않으며, 인터넷을 사용하는 인구는 빠른 속도로 확산되고 있기 때문이다. 세계 어느 나라든 인터넷의 보급이 일 정 수준을 넘어서면 인터넷은 단순한 정보 교환의 도구에 머무는 것이 아니라, 다양 한 경제, 사회, 정치, 문화 활동이 발생하는 플랫폼이 된다. 이제 인터넷은 한 나라의 국민을 하나로 연결하는 것을 뛰어넘어 전 세계를 하나로 연결하고 있다. 전 세계의 재화와 서비스는 인터넷의 힘을 빌려 더욱 빠르고 광범위하게 이동하게 될 것이다. 디지털 경제의 전망이 낙관적인 두 번째 이유는 그 어느 때보다 ICT 기술의 발전 이 빠르고 혁신적으로 일어나고 있기 때문이다. ICT가 단지 ICT 산업에 머물러 있 을 때에는 속도가 빠른 프로세서, 용량이 큰 메모리, 효율적이고 안정적인 소프트웨 어를 개발하는 것만이 목적이었지만, ICT가 다양한 산업의 구성요소로 쓰이게 되면 서 진화도 빨라졌다. 자동차, 조선 등 제조업은 물론이고, 금융, 의료 등 서비스업과 사물인터넷에 이르기까지ICT를 기반으로 한 디지털 경제는 무궁무진한 형태로 발 전하고 있다.

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용

제 1 절 디지털 경제시대 미래예측의 필요성

미래예측(foresight)이란 기술, 시장, 조직, 정책 등 광범위한 분야에서 미래의 상황을 과학적으로 예측하고 일련의 전략을 제시하는 가치창조적 행위를 뜻한다(Georghiou et al., 2008). 따라서 미래예측은 단순히 미래모습을 전망하는 것을 넘어, 바람직한 미래를 만들기 위한 현실 가능한 전략과 대안을 도출하는 것을 포함하는 개념이라 고 할 수 있다. 이는 미래를 형성하고 창조하는 적극적인 개념으로서 행동을 제안하 는 전략적인 개념이며, 현재와 미래 사이의 상호작용을 포함하는 동태적 개념이라 할 수 있다(한국과학기술평가원, 2005).

지금까지 미래연구는 기술예측이나 시장예측 중심으로 단기적인 조사에 치중하 였고, 미래전략 수립을 위한 연구의 틀과 방법론이 미흡한 실정이다(이세준․이윤 준․홍정임, 2008: 27). 이러한 점에서 경제, 사회, 기술, 정책적 변화 요인 간의 상 호연관성 속에서 미래예측과 대안적 전략 모색을 가능하게 할 미래예측 연구방법론 에 대한 체계적인 검토가 요구된다.

현대사회는 복잡성이 증가하고, 변화 속도가 빠르며, 불확실성이 더욱 커지는 환 경에 놓여 있다. 이에 따라 세계 각국의 정부와 기업은 새로운 유형의 위기에 직면 하면서 미래의 변화에 적절하게 대응하는 데 어려움을 겪고 있다. 미래는 단선적 변 화가 아니라 다양하고 복잡한 방향으로 변화될 가능성이 크기 때문에 불확실한 미 래에 대한 유연한 전략을 갖추기 위해서 미래예측이 필요하다(최항섭․음수연․전 미경, 2006: 15). 특히 지식과 창의성 기반의 디지털경제 시대에 들어서면서 변화는 가속화되고 있으며, 네트워크로 서로 긴밀하게 연결되면서 파급효과가 커지고, 사회 불안정성이 한층 증대되고 있다.

더 나아가 디지털경제 시대의 중요한 화두로 혁신과 융합이 대두되면서 미래의 복잡하고 가속화된 변화를 예측하고, 그에 대응하는 전략을 수립하는 작업이 요구 된다. 미래의 사회, 산업, 기술, 환경의 변화에 대한 타당성 있는 예측을 통해 과학기 술과 정보통신기술(ICT)의 발전을 위한 국가와 기업의 미래 전략을 수립하는 방안 이 필요하다.

제 2 절 미래예측 방법론의 역사적 발전과정

1. 실증적, 결정론적 미래예측에서 가치지향적, 관계론적 미래예측으로 발전 과학혁명과 계몽사상이 미래예측 방법에 영향을 주면서 이성과 논리, 합리적 사 고와 과학적 분석이 중요한 위치를 차지하였다. 이후 대공황과 1, 2차 세계대전을 경험하면서 낙관적 미래에 대한 믿음이 쇠퇴하고, 결정론적, 과학적 미래예측이 가 능하다는 생각에 대한 도전이 싹트기 시작했다.

특히 최근 포스트모던 시각에 영향을 받은 미래연구자들이 등장하면서, 미래연구는 객관적 외부 환경에만 초점을 맞추는 실증주의적, 과학적 방법에 국한해서는 안 된 다는 점을 강조하고 있다(최항섭․음수연․전미경, 2006). 예컨대 슬로터(Slaughter, 1996)는 단순히 외부 환경에 대한 수집만으로는 미래연구 자료로 부족하고, 미래를 구성하고 이해하는 개인의 경험과 인식, 문화 등의 내부 경험도 고려해야 한다고 주 장한다(김현곤 외 10명, 2009:27). 또한 Inayathulla(2007)도 미래연구가 5가지 차원에 서 다음과 같은 방향으로 진화하고 있다고 강조한다(김현곤 외 10명, 2009:29).

－ 단순 예측에서 ‘전략적 사고와 행동’으로

－ 불확실성의 제거에서 ‘복잡성의 인정’으로

－ 횡적 미래연구로부터 종적 연구로

－ 단기적 경험주의 사고에서 ‘장기․거시적인 관계론적 사고’로

－ 윤리적․규범적 관점의 미래연구 증가

2. 기술발전과 성장위주 국가의 미래계획에서 다차원적 영역과 참여적 미래전략으로 발전 미래연구는20세기에 들어와 성장과 발전에 대한 인식을 기반으로 발전해 왔다. 특히 1920년대와 30년대 국가주도의 경제, 사회 발전 계획에 따라 미래 가능성을 평가하고 트렌드 분석에 기초한 정부 정책이 시행되면서 전략적인 미래연구가 본격화 되었다.

2차 대전 이후에는 군사적 전략 차원에서 국가 단위의 과학기술 예측 연구가 진 행되었다. 이러한 흐름은 1960년대 미국 랜드연구소 허먼 칸(Herman Khan) 등의 연 구방법론 정립으로 본격화되었다. 그러면서 미래연구가 사회과학의 한 범주로서 학 문적 차원에서 본격적으로 논의되기 시작하였다.

1970년대 이후에는 정부만이 아니라 기업에서도 기술, 경제, 사회 전반의 미래예 측에 관심을 가지기 시작했고, 최근에는 국제기구와 NGO 등에서 미래연구가 활발 하게 진행되고 있다. 초기에는 과학기술을 대상으로 한 미래연구가 주를 이루었으 나, 최근에는 사회, 경제, 환경 이슈가 연계된 새로운 영역의 미래연구가 이루어지고 있다. 1990년대 후반부터 인구변화, 환경, 에너지, 보건 등의 미래사회에 대한 도전에 직면하여 미래연구가 새롭게 강화되는 추세이다(이세준․이윤준․홍정임, 2008).

최근 한국에서도 기술발전과 소비자, NGO의 영향력 확대로 환경, 보건, 고령화, 고용, 삶의 질 향상 등 사회․경제 영역 전반에 걸친 미래연구가 이루어지고 있다 (이세준․이윤준․홍정임, 2008). 처음에는 주로 전문적인 공공연구기관 등에서 부 처 중심의 프로젝트로 진행되고, 미래연구 방법도 전문가 및 자문위원 운영 위주로 활용되어 왔으나(최항섭․음수연․전미경, 2006), 최근에는 기업 및 전문가 네트워 크 참여가 확대되고 참여적, 합의적 프로세스로 운영되는 추세로 발전하고 있다.

제 3 절 미래예측 방법론의 유형 분류

미래예측 방법론은 관점에 따라 여러 가지 유형으로 구분 가능하다. 그러나 일반 적으로 미래예측 방법이 단독으로 사용되는 경우는 드물며, 보통 3～4개의 방법을

조합하여 사용하는 바, 본 연구에서는 미래예측 방법론의 유형 분류를 크게 5가지 차원으로 구분하고자 한다.

1. 시간 축 방향에 따른 분류¹⁾

탐색적(Exploratory) 방법은 현재 알고 있는 지식을 기반으로 발생 가능한 미래를 탐구 및 예측하는 방법으로, 현재의 시점에서 가능한 노력을 기울여 발생할 미래 상 황을 예측하는 것이다. 주요 방법으로 델파이 기법, 교차영향분석, 추세외삽법 등을 들 수 있다. 규범적(Normative) 방법은 바람직한 미래상을 기반으로 이를 어떻게 실 현할 것인가를 기획하는 방법으로, 바람직한 미래 방향을 설정한 후 미래 시점에서 거꾸로 진행한다. 주요 방법으로는 시나리오 워크숍, 연관성 나무, 형태분석법, 로드 맵 등이 있다.

2. 용도에 따른 영역별 분류: 사회, 기술, 경제, 환경, 정책영역

영역별 용도에 따른 분류로서 사회, 기술, 경제(산업), 환경, 정책 등 5가지 영역으 로 구분되는데, 각 영역별 방법론적 특징은 다음과 같다.

<표 2－1> 미래예측 방법론의 영역분류

정량적 방법론 정성적 방법론

사회 의사결정 나무, 에이전트모형링 천재적 예측기법, 퓨처스 휠, 시나리오 기법 기술 텍스트 마이닝, 계층화분석법, 계량정

보분석법 로드맵, 기술발전단계 예측, STEEP 분석법

경제 빅데이터 분석, 미래지수기법, 통계학 적 모형링방법, 교차영향분석

델파이기법, 리얼타임 델파이법, 질적 추세 분석법, 세차주기미래예측법

1) 이 분류는 Georghiou et al. (2008)에 따른 것이다.

정량적 방법론 정성적 방법론

환경

이머징 이슈분석, 환경 스캐닝, 비저닝 워크 숍, 트렌드생태계예측법, 다층적 시스템 시 나리오기법, 생태학적 사회구조분석 정책 게임이론, 표준예측기법 패널분석, 형태학적 분석, 팬시나리오 분석,

시나리오 기획의 툴박스 기법

자료: 국제미래학회 (2014)의 표에 대해 정성적 방법과 정량적 방법의 축을 도입하여 수정

3. 자료 및 결과의 특성에 따른 분류²⁾

정성적(Qualitative) 방법은 전문가의 직관과 통찰력, 전문지식과 판단력을 활용하 는 기법인데, 대표적 방법으로 브레인스토밍, 시나리오 기법, 천재적 예측, SWOT 기법, 퓨처스 휠, 전문가 패널, 문헌리뷰 등이 있다.

정량적(Quantitative) 방법은 수치와 통계적 분석을 적용하여 변수를 측정하고 계 량적 자료를 활용한 추세나 경향을 예측하고 분석하는 방법인데, 주요 방법으로 추 세외삽법, 모형링 시뮬레이션, 문헌서지학(Bibliometrics) 등이 있다.

<표 2－2> 정성적, 정량적, 정량－정성적 방법의 분류

정성적 방법 정성－정량적 방법 정량적 방법

종류

천재적 예측, 역사적 유추, 브레인스토밍, 퓨처스 휠, 질적 추세분석, 인과계층분 석, 연관성 나무, 비저닝 워 크숍, 시나리오 기법, SWOT 분석, 초점집단면접법, 형태 학적 분석, 이머징 이슈분석, 환경 스캐닝

의사결정 나무, 계층분석법, 델파이 기법, 리얼타임 델 파이, 로드맵, 텍스트 마이닝

교차영향분석, 트렌드 영향 분석, 추세외삽법

자료: Popper(2008) 표를 기반으로 기술인문융합창작소(2009) 내용 수정

2) 이 분류법은 Georghiou(2008), Popper(2008)의 논의에 따른 것이다.

정량－정성적(Semi-Quantitative) 방법은 주관적 지식과 전문가의 관점 등을 계량 화하기 위해 수학적 원리 및 통계적 방법을 적용하는 방법인데, 주요 방법으로 델파 이, 교차영향분석, 구조분석, 기술 로드맵 등을 들 수 있다.

4. 지식의 원천에 따른 분류³⁾

창의성 기반 방법은 전문가에 의해 창의적인 생각의 조합이 도출되는 방식인데, 주요 방법으로는 천재적 예측, 백캐스팅(Backcasting), 에세이 등이 있다.

상호작용(Interaction) 기반 방법은 토론 및 지식교환, 상호학습을 기반으로 하는 방법인데, 주요 방법으로 워크숍, 시민 패널 등을 들 수 있다.

[그림 2－1] 미래예측 다이아몬드 모형: 지식 원천에 따른 분류

자료: Popper(2008)의 ‘미래예측 다이아몬드’ 모형을 바탕으로 수정된 기술 인문융합창작소(2013:40)의 그림 인용

3) 이 분류법은 Popper(2008)에 따른 것이다.

전문성(Expertise) 기반 방법은 특정 영역 전문가의 전문지식과 경험, 이들 간의 지 식 공유를 기반으로 하는 방법인데, 대표적 방법으로 전문가 패널, 로드맵, 핵심기술 등이 있다.

근거(Evidence) 기반 방법은 사실과 자료를 기반으로 하는 방법으로 주로 신뢰성 있는 문서자료, 통계치나 지표 등을 사용하는 것인데, 주요 방법으로 문헌리뷰, 추세 외삽법 등이 있다.

5. 미래예측 단계(process)에 따른 분류

한국정보화진흥원(2009)은 정보 수집 및 추출 단계, 정보 연관화 및 확장 단계, 미 래정보 재구조화 단계, 미래이슈 추출 단계, 전략 수립 단계, 모니터링 단계의 6단계 로 구분하고, 각 단계에 적합한 미래예측 방법을 분류하고 있다.

정보 수집 및 추출 단계의 주요 방법으로는 환경 스캐닝, 텍스트 마이닝, 생태학 적 사회구조 분석, 확실성 및 불확실성 변수 필터링 등을 들 수 있다. 정보 연관화 및 확장 단계의 주요 방법으로는 퓨처스 휠, 시스템 사고, 트렌드영향분석, 교차영향 분석, 인과계층분석, 델파이기법, 계층화분석법 등이 있다. 미래정보 재구조화 단계 의 대표적 방법은 시나리오 기법 그리고, 미래이슈 추출 단계의 대표적 방법은 미래 이슈 추출(STEEP), 비저닝 워크숍 등을 들 수 있다.

기술인문융합창작소(2013)는 미래예측 단계에 따라 징후 포착 단계, 관계 분석 단 계, 미래 구체화 단계, 미래상 정의 단계, 컨셉 발굴 단계, 컨셉 개발 단계로 구분하 였다. 징후 포착 단계의 주요 방법으로 텍스트 마이닝, 환경 스캐닝, 델파이기법, 이 머징 이슈 분석, 추세외삽법, SWOT 분석 등을, 관계 분석 단계의 주요 방법으로 트 렌드 영향분석, 교차영향분석, 계층분석법, 연관성 나무 등을 들었다. 그리고 미래 구체화 단계의 대표적 방법으로 델파이 기법, 초점집단면접법, 브레인스토밍, 인과 계층분석, 퓨처스 휠, 의사결정나무 등을, 미래상 정의 단계의 주요 방법으로는 시나 리오 기법, 로드맵, 비저닝 워크숍 등을 꼽았다. 또한 콘셉트 발굴 단계의 주요 방법

으로는3C 분석, SWOT 분석, STP 분석 등을, 콘셉트 개발 단계의 대표적 방법으로 초점집단면접법, 컨조인트(conjoint) 분석 등을 들었다. 이상의 미래예측 방법론 유 형들을 종합적으로 분류하여 정리하면 다음과 같다.

<표 2－3> 미래예측 단계 및 지식 원천에 따른 분류

창의성 기반 방법

상호작용 기반 방법

전문성 기반

방법 근거 기반 방법

징후 포착 단계 정보 수집 및 분석 미래이슈 요인 선정

질적 추세 분석

델파이 기법, 리얼타임

델파이

텍스트 마이닝, 환경 스캐닝,

추세외삽법, SWOT 분석, 이머징 이슈 분석 관계 분석 단계

미래이슈 요인 관계 영향력 평가

연관성 나무 계층화분석법 형태분석법

트렌드 영향 분석, 교차영향분석

미래 구체화 단계 미래이슈 요인 분석

미래이슈 구체화

초점집단면접법, 브레인스토밍, 인과계층분석,

퓨처스 휠

델파이 기법 의사결정 나무

미래상 정의 단계 천재적 예측 비저닝 워크숍 시나리오 기법,

로드맵 자료: 기술인문융합창작소(2013)와 포퍼(Popper, 2008)의 프레임워크를 종합 구성

제 4 절 미래예측 방법론의 주요 내용 고찰

1. 창의성(creativity) 기반 방법: 상상력과 통찰력을 기반으로 한 미래예측 가. 천재적 예측(Genius Forecasting)

천재적 예측은 전문가와 천재의 개인적 역량, 즉 통찰력과 탁월한 식견에 의한 미 래예측 방법으로, 한 가지 방법이나 틀에 얽매이지 않고 여러 가지 방법을 동원하면 서 직관과 비전에 의해 미래를 예측하는 직관적 미래예측(intuitive foresight) 방법이 다. 이 방법의 장점은 창의적 사고, 혁신적 대응, 위기상황 돌파 등에 유용하고, 현재 가지고 있는 사고의 틀에서 벗어난 생각과 상상을 통해 예측한다는 점에 있다. 반면 천재적인 선험성과 통찰력에 대한 의존도가 과도하여 재생산이 어렵고, 주관적 요 소가 강해서 객관적 설득력이 미흡하다는 단점이 있다.

나. 역사적 유추(Historical Analogy)

역사적 유추는 미래학을 역사학의 한 분야로 다루며, 유추(analogy)의 원리에 미래 예측의 근거를 둔 것으로 과거에 나타났던 현상 및 법칙이 미래에도 지속되어 미래 예측의 기반이 될 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 이 방법의 장점은 과거 자료가 없을 때 이와 비슷한 기존 사건이나 현상이 과거에 어떻게 진행되었는지를 파악함 으로써 현재 사건의 향후 진행 경과를 유추할 수 있다는 데 있다. 그러나 단기 예측 에는 적합하나, 모든 상황이 급변할 가능성이 있는 장기 예측의 기반으로는 부적합 하다는 점, 역사라는 학문의 특성상 과거지향성이 미래지향성보다 크다는 점이 예 견을 제한한다는 단점을 지니고 있다. 이 방법의 대표적인 적용 사례로는 신욱희 (2013)의 ‘21세기 미중일 관계 전망’을 들 수 있다.

4) 아래 내용은 비계량적․정성적 방법론에 초점을 두고 국제미래학회(2014), 기술인문 융합창작소(2013), 한국정보화진흥원(2009) 등을 참조하여 정리한 것이다. 그러나 계량적－정성적(비계량적) 방법론이 혼재된 ‘혼합형’ 또는 ‘하이브리드형’ 미래예 측 방법론이 최근의 추세이므로 구분이 명료한 것은 아님을 밝혀두고자 한다.

다. 질적 추세분석(Qualitative Trend Analysis)

질적 추세분석은 불확실성이 높은 주요 변수의 추세에 관한 정성적(定性的) 자료 를 수집해 이를 바탕으로 다양한 의견을 분석하고 통찰력을 얻는 데 유용하다. 이는 전문가 인터뷰를 통해 자료를 수집해 미래를 예측하거나 추세의 흐름을 파악하는 방법이다. 어떤 분야의 미래 예측을 할 때 활용 가능한 이전의 자료가 부족하거나, 변화의 양태가 불규칙하고 비정형일 때 주로 적용되며, 관련 분야 전문가의 지식과 경험 및 통찰력에 의한 주관적 판단으로 예측하는 방법이라 할 수 있다.

<표 2－4> 질적 추세분석법의 프로세스 1단계 예측할 주요 쟁점과 추세의 도출 2단계 정보 제공자의 선정과 인터뷰 진행 3단계 인터뷰 결과의 분석과 해석 4단계 추세의 평가와 시나리오 도출 5단계 추세의 통합과 우선순위의 결정 6단계 분석결과의 신뢰도와 타당도의 검증 자료: 국제미래학회(2014: 216)

이 방법의 장점은 미래의 불확실성과 불연속성을 파악할 때 유용하고, 미래에 대 한 전체적 구도와 영감을 제시하고, 조기 경보의 수단으로도 유용하다는 점, 기회와 위협 요인을 동시에 제시하며, 시나리오 대안 모색의 시발점이 된다는 데 있다. 그 러나 주관성에 의존해 직관적 예측(intuitive foresight)으로 과도한 일반화의 우려가 있는 점, 연구자의 통찰력이나 직관력이 분석 결과에 절대적 영향을 미치기 때문에 연구자의 신념과 선입견이 무의식적으로 반영되는 경우도 많다는 단점이 있다. 또 한 현재 추세의 영향력, 방향성, 패턴 등이 변화할 수 있음을 간과하거나, 질적 추세 분석에서 미래예측을 빗나가게 하는 심리적 함정, 즉 고정관념, 자기 과신, 기억력의 함정, 신중함의 함정, 증거 확인의 함정 등으로 인해 편향성이 나타날 수도 있다. 대 표적인 적용 사례에는 신영진(2007)의 ‘차세대 전자정부에 대한 질적 추세분석’, 기

획재정부(2012)의 ‘2020년 한국사회의 질적 수준 제고를 위한 미래연구’(2007) (최항 섭, 2012) 등이 있다.

2. 상호작용(interaction) 기반 방법: 토론과 지식교환을 기반으로 한 미래예측 가. 퓨처스 휠(Futures Wheel)

퓨처스 휠은 미래 변화를 파악하고자 하는 이슈나 사건을 중앙에 배치하고 바퀴 모양으로 영향 및 결과를 확장하는 방법으로, 관련 전문가의 토론과 브레인스토밍 을 거쳐 다양한 의견을 제시하고 합의점을 도출하는 방식을 취한다.

[그림2－2] 퓨처스 휠 모형

자료: 기술인문융합창작소(2013)

이 방법은 누구나 쉽게 사용할 수 있고, 결과를 수레바퀴 모형으로 표현하여 미래 변화와 요인을 한눈에 파악할 수 있어 쉽게 이해할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 미래 변화의 파생 요인이 몇 단어로 요약 및 압축됨에 따라 한 요인이 엄청난 결과 를 가져온다고 착각할 수 있다는 점에서 지나친 단순화가 우려되고, 파생 영향과 요 인이 제대로 검증되지 않을 경우 상반되거나 모순된 결과를 보여 미래예측의 신뢰

도가 떨어진다는 단점을 지닌다. 적용 사례로 1971년 제롬 글렌(Glenn, 2009)에 의해 개발된‘컴퓨터 통신기기 증가 퓨처스 휠 v3’, 그리고 국제미래학회(2014)의 ‘소셜미 디어의 미래’가 대표적이다.

나. 인과계층분석(Casual Layered Analysis)

인과계층분석은 현상, 사회적 인과관계, 세계관, 신화 및 은유의 4단계 층위(level) 를 구분, 다양한 층위의 관점에서 접근하여 미래이슈에 대한 심층적 이해를 증진하 는 방법으로, 미래이슈에 대한 전체적인 틀을 이해하는 데 도움을 준다. 단기, 중기, 장기적인 이슈가 연계되고, 문제의 근본에 접근하는 정책을 개발할 때 매우 유용한 미래예측방법이다. 이 방법의 장점은 다양한 사람들의 의견과 심층적 생각을 인지, 깊이 있는 토론과 논쟁이 가능하다는 데 있다. 그러나 기법의 난이도가 높아서 참가 자의 높은 전문성과 숙련도를 요구하고 참가자 섭외가 어려운 점은 큰 약점이라고 할 수 있다. 적용 사례에는 한국정보화진흥원(2009)의 ‘저개발국 인구과다에 대한 인과계층분석’이 대표적이다.

[그림 2－3] 인과계층분석의 프레임워크

자료: 기술인문융합창작소(2013: 166)