Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering 한국정보통신학회논문지 Vol. 22, No. 8: 1041~1048, Aug 가트너 부상하는기술을위한 Hype Cycle

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Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering 가트너 부상하는기술을위한 Hype Cycle 의정량적분석 박유현 * Quantitative Analysis of Gartner s Hype Cycle for Emerging Technologies Yoo-hyun Park

1 Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering 가트너 부상하는기술을위한 Hype Cycle 의정량적분석 박유현 * Quantitative Analysis of Gartner s Hype Cycle for Emerging Technologies Yoo-hyun Park * Department of Computer Software Engineering, Dongeui University, Pusan 47340, Korea 요약 가트너 (Gartner) 의 Hype Cycle 모델은기술의성숙도, 수용도, 사업화수준을표현하기위해널리활용되고있다. Hype Cycle 모델에서기술들은 5 단계의과정을거치게되는데이는 1 단계인발생기로시작하여, 2 단계인버블기, 3 단계인환멸기, 4 단계인계몽기를거쳐 5 단계인안정기에도달하게된다. 많은연구들에서 Hype Cycle 을활용하여기술에대한미래예측의근거로많이활용되고있지만이에대한검증은다소부족한부분이있었다. 본논문에서는 1995 년부터 2017 년까지의부상하는기술을위한 Hype Cycle(Hype Cycle for Emerging Technologies) 에등장하는기술들을분석하였다. 이를통하여최초등장할때 1 단계가아닌단계로등장한기술들과성숙단계가역전되는현상을보인기술들을발견하였다. 또한, 1995 년부터 2017 년까지의기술중에서 1-5 단계를거친기술이한번도없었다는사실을발견하였다. ABSTRACT Gartner's Hype Cycle model is widely used to describe technology maturity, acceptability, and commercialization. In the Hype Cycle model, the techniques go through five stages, those are Innovation Trigger(first stage), stage Peak of Inflated Expectations(second stage), Trough of Disillusionment(third stage), Slope of Enlightenment(fourth stage) and Plateau of Productivity(fifth stage). In many studies, Hype Cycle is widely used as a basis for future prediction of technology, but the verification is somewhat lacking. In this paper, we analyzed the technologies that appeared in the Hype Cycle for the emerging technologies from 1995 to Through this, we found technologies that appeared as non first stage when first appearing, and techniques that showed a reversal of the maturity stage. In addition, we found that none of the technologies from 1995 to 2017 had gone through stages 1-5. 키워드 : 하이프사이클, 가트너, 부상기술, 생명주기모델 Key word : Hype Cycle, Gartner, Emerging Technology, Life cycle Model Received 14 May 2018, Revised 5 June 2018, Accepted 21 June 2018 * Corresponding Author Yoo-hyun Park( yhpark@deu.ac.kr, Tel: ) Department of Computer Software Engineering, Dongeui University, Pusan 47340, Korea Open Access print ISSN: online ISSN: This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License( by-nc/3.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Copyright The Korea Institute of Information and Communication Engineering.

2 . 서론경영, 마케팅, 기술경영과과학기술정책등다양한학문분야에서신기술이나융합기술을조기에발견하고사회적변화를예측하기위해여러가지형태의제품이나기술의수명주기모델이개발되어활용되어왔다 [1]. 이중에서가트너 (Gartner) 의 Jackie Fenn이개발한 Hype Cycle 모델은기술의성숙도, 수용도, 사업화수준을표현하기위해다양한기관에서여러가지목적으로널리활용되고있다 [1]. 특히, IT관련분야에서는 Hype Cycle을활용하여다양한기술에대한미래예측의근거로많이활용 [2][3][4] 되고있으며, Hype Cycle의단점인실시간의사결정을요구하거나변화를감지에어려운점을개선하기위한개선된기술성숙도진단방법에대한연구도있다 [5]. Hype Cycle이실제기술의유행과일치하는지를검증하기위한연구들로는주식가치그래프와나스닥지수를활용하여기대주기와유사한패턴을찾아낸연구가있었다 [1]. 또한, 웹검색트래픽을활용해기대주기를비교한연구도있었으며 [1], 클라우드컴퓨팅기술관련뉴스내용을분석하여비교한연구도있었다 [6]. 이러한선행연구들은주로 Hype Cycle 모델의검증에집중한반면 Hype Cycle에등장한모든기술에대한실증적연구는거의없었다. 다만, 2003년부터 2009년까지의가트너의유틸리티및에너지분야의 Hype Cycle에대한 46개기술을분석한연구 [7] 와 2008년에서 2016년사이의가트너의부상하는기술 Hype Cycle 을분석한연구 [8] 가있었지만, 제한적인수준의분석에그쳤다. 본논문에서는가트너가 1995년부터매년발표하고있는 Hype Cycle에나타난기술들을대상으로다양한분석을하고자한다.. 관련연구 2.1. 하이프사이클 (Hype Cycle) Hype Cycle[9] 은기대주기모델이라고도불리우며, 기술의성숙도 (maturity), 수용도 (adoption), 그리고사업화수준을표현하기위한시각적도구이다 [10]. 분야 별로여러가지 Hype Cycle이있으며대략 2,000개이상의기술을 100개이상의그룹으로분류해매년업데이트하고있다. Fig. 1 Hype Cycle[9] Hype Cycle 모델에서는기술들이 5단계의과정을거치게된다고설명하고있다. 1단계는발생기 (Innovation Trigger) 로불리며잠재적기술이관심을받기시작하는시기로초기개념증명내용과미디어의관심이대중화된다. 사용가능한제품이아직까지없으며상용화가능성이증명되지않은상태이다 [9]. 2단계는버블기 (Peak of Inflated Expectations) 로불리며초기미디어의관심이일부의성공적사례와다수의실패사례를양산하여일부기업은실제사업에착수하지만대부분의기업들은관망하게된다 [9]. 3단계는환멸기 (Trough of Disillusionment) 로불리며실험및구현이결과물을내놓은데실패함에따라관심이시들해진다. 기술생산자들은제품화를시도한주체들은크게쇄신하거나실패한다. 살아남은생산자들이소비자들을만족시킬만한제품의향상에성공한경우에만투자가지속된다 [9]. 4단계는계몽기 (Slope of Enlightenment) 로불리며기술이어떻게기업에이익을줄수있는지에대한사례가더많이구체화되고널리이해되기시작한다. 2-3세대제품들이출시되고더많은기업들이사업에투자하기시작한다. 보수적인기업들은여전히유보적으로남아있게된다 [9]. 5단계는안정기 (Plateau of Productivity) 로불리며기술이시장의주류로자리잡기시작한다. 사업자의생존가능성을평가하기위한기준이명확해진다. 기술의폭넓은시장적용성과관련성이명확해진다 [9]. 1042

3 가트너 부상하는기술을위한 Hype Cycle 의정량적분석 2.2. Hype Cycle의검증연구 Hype Cycle은실제사용자인기업뿐만아니라기술혁신관리를연구하는학계에서도많은관심을받고있다 [10]. 많은기존연구들이 Hype Cycle을실증적으로찾고자하는노력을기울였으며, MP3, 블루레이, DVD, 천연가스및하이브리드자동차처럼다양한기술을통해사례연구를시도하였다 [10]. 또한, 웹검색트래픽을활용해기대주기를비교한연구 [1] 와클라우드컴퓨팅기술관련뉴스내용을분석하여비교한연구 [6], 주식가치그래프와나스닥지수를활용하여기대주기와유사한패턴을찾아낸연구 [8] 도있었다. 이러한연구들에서는 Hype Cycle과유사한형태의패턴들이실제존재한다는것을보여주고있다. Hype Cycle과유사한형태의패턴을찾는연구와함께 Hype Cycle에나타난기술들의정량적인분석을시도한연구들도있었다. 즉, 2003년부터 2009년까지의가트너유틸리티및에너지의 Hype Cycle에대한 46개기술을분석한연구 [7] 와 2008년에서 2016년까지의가트너의부상하는기술을위한 Hype Cycle을제한적으로분석한연구 [8] 도있었다. 이러한연구들에서는본연구와유사하게 Hype Cycle에나타난기술들에대한통계적분석이있었지만, 제한된기술들만을가지고, 단순히현황분석정도만수행하였다. 본논문에서는 1995년가트너가최초로발표한부상하는기술에대한 Hype Cycle부터 2017년까지의모든기술에대한통계적검증을시도하고자한다.. 가트너 Hype Cycle 분석 3.1. 분석대상데이터본논문에서는 1995년처음발표된 Hype Cycle부터 2017년발표된부상하는기술에대한 Hype Cycle(Hype Cycle for Emerging Techologies) 을수집하였다. 가트너에서는유료로된기술분석서를제공하고있지만, 공식적으로오픈된문서등으로수집가능하였다. 1995년부터 2017년까지수집된 23개의 Hype Cycle들에는표 1 과같이총 712개의기술들이등장하였다. 표 1의세로축은년도, 가로축은기술성숙단계를나타내며, 세로축과가로축이만나는곳의숫자는해당연도의 Hype Cycle에각기술성숙단계에있는기술의수를의미한다. 즉, 표1의 1995년에해당하는내용은그림 3의 1995년 Hype Cycle의기술들의수를단계별로정리한것으로, 1단계 2개, 2단계 2개, 3단계 4개, 4단계 1개, 5단계 1개 총 10개의기술이있음을알수있다. 또한, 표1의 2017 년에해당하는내용은그림 5의 2017년 Hype Cycle의 기술들의수를단계별로정리한것으로, 1단계 15개, 2 단계 12개, 3단계 4개, 4단계 1개, 5단계 0개총 32개기 술이있음을알수있다. Table. 1 Number of techniques in Hype Cycle total total avg 년부터 2017년도까지 Hype Cycle에나타난기 술들은평균적으로매년 30.37개나타났으며 1단계 8.83개, 2단계 9.39개, 3단계 8.61개, 4단계 3.48개, 5단 계 1.44개의기술들이평균적으로나타났다. 1043

4 그림 2는매년 Hype Cycle에나타난기술의수에대한연도별변화를보기쉽게표현하기위해표1의내용을그래프형식으로표현하였다. 1995년 10개의기술이등장한후, 2002년까지는총 20여개의기술이등장했으나 2005년 44개의기술로급증하였다. 이후로 2008년 27개기술로감소한후다시 2012년역대최대로 48개기술이등장하였다. 년까지 ) 또는시간 ( , 2006년이후 ) 으로표현하고있다. 그림 3의 1995년과그림 4의 2005년 Hype Cycle의세로축은가시성 (Visibility) 으로표시된반면, 그림 5의 2017년세로축은기대성 (expectations) 으로표시된것을확인할수있다. 또한, 그림 4의 2005년 Hype Cycle에서는가로축이기술성숙도 (maturity) 로표시된반면그림 5의 2017년 Hype Cycle에는시간 (time) 으로표시하고있음을확인할수있다. Fig. 2 Number of emerging technologies by year 3.2. Hype Cycle의연도별형태변화가트너는매해다양한기술들을대상으로성숙도에맞게그림 1의 Hype Cycle 위에해당기술들을표현하고있다. 그림 3은 1995년발표된최초의 Hype Cycle이며여기에는 10개의부상하는기술 (emerging technologies) 이표현되어있다. Fig. 3 Gartner s Hype Cycle for Emerging Technologies[11] Hype Cycle의세로축과가로축사이에각기술의단계를곡선위에표시한다. 세로축은신기술에대한시장의관심도 (Visibility) 또는기대성 (expectations, 2009년이후 ) 을표현하며, 가로축은기술성숙도 (maturity-2005 Fig. 4 Gartner s Hype Cycle for Emerging Technologies[11] 또한, 1995년 ( 그림 3) 최초발표시에는전체기술을 Type A~C로나누고현재의 1, 2단계를 A에, 3, 4단계를 B에 5단계를 C로구분하였다. 이러한구분은 1997에도시도하였지만, 1996년이후 1~5 단계로만구분하고있다. 2005년부터는 1~5단계의구분을명확하게표현하기위한기술구분선을삽입하고있다. 이러한이유로 2005년이전의기술들은그경계가모호한부분이있어이웃단계로분류된경우도있을것으로보인다. 또한구분선이있는경우에도구분선바로위에표시된기술에대해서는앞단계또는뒷단계로분류할수있는데본논문에서는앞단계로분류하였다. 이러한예는그림 4의 1단계와 2단계구분선위에있는 Model-Driven Approaches 기술에서볼수있다. 그리고초기 Hype Cycle에서는각기술들은곡선위에위치표시만하였지만, 1999년부터는모든기술에대해 안정에이르기까지남은해 (Will reach the plateau in) 도함께표현하였다. 안정에이르기까지남은해를 2 년이내, 2-5년, 5-10년, 10년이상, 안정기전구식기술 (Obsolete before Plateau, 2003년추가 ) 로구분하였다. 1044

5 가트너 부상하는기술을위한 Hype Cycle 의정량적분석 2003 년이후에는 Hype Cycle 의가로축끝에기준달 을명시하고있으며대부분 7 월이기준이지만, 6 월기준 (2004 년 ), 8 월기준 (2005 년, 2010 년 ) 도있었다. 이러한최소한의데이터정제를수행한후다른연도에도나타난기술들의중복성검사를하여표 3과같이총 360개의기술을추출하였다. 23개의 Hype Cycle에서단한차례만나타나는기술은 205개였고, 12회나타난기술은총 3개였다. Table. 3 Number of technologies by frequency Fig. 5 Gartner s Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017[12] 3.3. 주요기술분석 1995 년부터 2017 년까지 23 개의 Hype Cycle 에나타 난기술들을총 712 개였고, 이들중일부는 Hype Cycle 상의표현이다르지만같은기술로간주하여데이터를 정제하였다. 이에대해내용은표 2 와같다. Table. 2 Technologies classified by the same technology No. technology name year Java-the Platform 1997 Java Platform 1998 Internet Micorpayments 2005 Internet Micropayment Systems 2010 P2P 2001 Peer-to-Peer Computing 2002 Software-Defined Anything 2014 Software-Defined Anything(SDx) 2016 Speech Recognition in Call Centers 2002 Speech Recognition for Telephony and the Call Center Speech Recognition for Telephone and Call Center Video Conferencing 1995 Videoconferencing 2005 Frequency #of Technologies ratio(%) total 개의 Hype Cycle에서 5회등장한기술은 7개, 6회 는 4개, 7회는 5개, 8회는 2개, 9회는 1개, 12회등장한 기술은 3개로 5회이상등장한기술은총 22개이다. 본 논문에서는 5회이상등장한기술 22개를대상으로분 석하였다. 먼저 22개의기술이등장한연도와그때의기술성숙 단계를표 4와같이정리하였다. 표 4의세로축은해당 기술을나타내고가로축은 1995년부터 2017년까지년 도를나타낸다. 가로축의가장끝의총합은해당기술이 나타난총횟수를나타낸다. 표의가로축과세로축이만 나는곳의숫자들은각기술의해당연도에서의기술성 숙단계를표시하였다. 즉, 가장먼저나타나는증강현 실 (AR:Augmented Reality) 은 2005년 1단계로처음 Hype Cycle에나타났고, 2007년에는 Hype Cycle에서 제외되었다가 2008년 1단계로재등장하였다. 또한, 2010년에는 2단계, 2013년에는 3단계에진입하였고, 1995년부터 2017년까지총 12회등장하였다. 가트너에서는설명하는기술들은시간이지남에따 라점진적으로 1단계에서 5단계로이동을해야한다. 물 론시간이지남에따라시장에서사장되어그래프상에 서사라지는기술들도있을것으로예상된다. 1045

6 Table. 4 Technologies that appeared more than 5 times total AR QC SR HA MN VR AV CC LAA MR S2ST DP IM NLQA VoIP AS BIO BCI IoT SM VA Wikis AR Augmented Reality CC Cloud Computing VoIP Voice over IP QC Quantum Computing LAA Location-Aware Applications AS Activity Streams SR Speech Recognition MR Mobile Robots BIO Biometrics HA Human Augmentation S2ST Speech-to-Speech Translation BCI Brain Computer Interface MN Mesh Networks 3DP 3D Printing IoT Internet of Things VR Virtual Reality IM Idea Management SM Smart Dust AV Autonomous Vehicles NLQA Natural Language Question Answering 하지만 22개의기술들을보면, 최초등장할때 1단계가아닌기술들이다수존재함을알수있다. 음성인식 (SR:Speech Recognition) 은 1995년 4단계로등장하였고, 메시네트워크 (MN:Mesh Networks) 는 2005년 3단계로, 가상현실 (VR:Virtual Reality) 은 1995년 3단계로, 위치인식응용 (LAA:Location-Aware Application) 은 2005 년 4단계로, 3D 프린팅 (3DP:3D Printing) 은 2007년 2단계로, 아이디어관리 (IM:Idea Management) 는 2007년 3 단계로, VoIP는 2000년 3단계로, Activity Stream(AS) 는 2010년 2단계로, 가상비서 (VA:Virtual Assistants) 는 2008년 3단계로, Wikis는 2005년 3단계로 Hype Cycle 에최초등장하였다. 특히, 표 5에서볼수있듯이 5단계기술중, Basic Search, Basic Web Services, Imaging, Internal Web Services, Intranet publishing, Knowledge based Systems, Pen-Centric Tablet PCs, Role-based Personalization, Text-to-Speech / Speech Synthesis, Virtual private networks, Workflow 기술은최초등장단계가 5단계였다. 특정기술들의경우는단계가역전되는현상도발견되었다. 음성인식 (SR:Speech Recognition) 은 1995년 4 단계였으나, 1996년부터 2000년까지 3단계로내려갔다 2009년 4단계로다시나타난후 2013, 2014년에 5단계에들어섰다. 또한, 메시네트워크 (MN:Mesh Networks) 는 2005, 2006년 3단계였지만, 2007년 2단계, 2008년사라진후, 2009년 3단계로다시나타났다. 3D 프린팅 (3DP:3D Printing) 도 2007년 2단계로나타났지만 2008 년부터 2010년까지 1단계로내려간후, 2012, 2013년 2 단계로다시나타났다. 가상비서 (VA:Virtual Assistants) 는 2008년 3단계로등장한후, 2011년 2단계, 2014년 1 단계로내려간후, 2017년다시 2단계로나타났다. 23년간 360개의기술중 1단계로시작해서 2-5단계를순차적으로거친기술은단하나의경우도없었다. 1046

7 가트너 부상하는기술을위한 Hype Cycle 의정량적분석 즉, 표 1 에서나타난것과같이 23 년간 5 단계기술은총 27 번등장하였으나이들모두 1 단계부터나타나지않았다. Table. 5 Technologies in Plateau of Productivity Techology name initial stage year Basic Search Basic Web Services Enterprise Instant Messaging Imaging Internal Web Services Intranet publishing Java Language Knowledge based Systems Location-Aware Applications Pen-Centric Tablet PCs Predictive Analytics Role-based Personalization Speech Recognition Speech Recognition for Telephony and Call Center Text-to-Speech / Speech Synthesis Virtual private networks VoIP Wireless LANs/ Workflow xdsl/cable Modems 결론및향후연구 가트너 (Gartner) 의 Hype Cycle 모델은기술의성숙 도, 수용도, 사업화수준을표현하기위해다양한기관 에서널리활용되고있다. 특히, IT 관련분야에서는이 를활용하여다양한기술에대한미래예측의근거로많 이활용되고있지만이에대한검증은다소부족한부분 이있었다. 특히 Hype Cycle 모델자체의검증에대한연구는비 교적다수존재하였지만, 최초발표때부터현재까지 Hype Cycle 에나타난기술들에대한추적조사를통한 연구는부족하였다. 본논문에서는 1995 년부터 2017 년까지의부상하는 기술을위한 Hype Cycle에등장하는 712개의기술을정제하고중복성을제거한 360개의기술에대한분석을하였다. 이를통하여최초등장할때 1단계가아닌단계로등장한기술들과성숙단계가역전되는현상을보인기술들을발견하였다. 또한, 1단계로등장하여 2-5단계를거친기술이한번도없었다는사실을발견하였다. 본논문을기반으로 Hype Cycle에표시된각기술들의 안정에이르기까지남은해 와실제기술이시장에성숙된시기를함께분석하여 Hype Cycle의신뢰도검증을진행할예정이다. REFERENCES [ 1 ] S. P. Jun, Y. E. Kim and H. S. Yoo, A Comparative Study of Consumers Hype Cycles Using Web Search Traffic of Naver and Google, Journal of Korea Technology Innovation Society, vol.16, no.4, pp , Dec [ 2 ] J. I. Hwang, Mobile Augmented Reality Research Trends and Prospects, Korean Institute of Information Technology Magazine, vol.11, no.2, pp , Dec [ 3 ] W. P. Kim, Analysis of Global Research Trend on Information Security, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol.19, no.5, pp , May [ 4 ] S. G. Choi, J. T. Oh and J. S. Jang, Technical requirements of big data processing for future knowledge services, Korean Institute of Information Technology Magazine, vol.10, no.3, pp. 5-10, Sep [ 5 ] C. H. Hwang, S. H. Park, H. Lim and H. K. Jung, ITFIND Information Utilizing Technology Maturity Level Diagnostics, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol.20, no.4, pp , Apr [ 6 ] Y. K. Suh and S. J. Kim, An Exploratory Study of Technology Planning Using Content Analysis & Hype Cycle, Journal of Korea Technology Innovation Society, vol.19, no.1, pp , Mar [ 7 ] Martin Steinert and Larry John Leifer, Scrutinizing Gartner s hype cycle approach, Portland International Conference on Management of Engineering and Technology 2010, Phuket, Thailand, Jul [ 8 ] K. S. Rue, Technology Trends Analysis study using google web search traffic, Master Dissertation, Hanyang University, Seoul, Korea, Feb

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<30312DC1A4BAB8C5EBBDC5C7E0C1A4B9D7C1A4C3A52DC1A4BFB5C3B62E687770> Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering 한국정보통신학회논문지(J. Korea Inst. Inf. Commun. Eng.) Vol. 19, No. 2 : 258~264 Feb. 2015 ID3 알고리즘 기반의 귀납적 추론을 활용한 모바일 OS의 성공과 실패에 대한