STEPI WORKING PAPER SERIES WP 2017-02 / 17 March 2017 4 차산업혁명의현재와미래 : 키워드네트워크분석을중심으로 양현채 1 STEPI Working Paper 는 STEPI 소속연구자및관련연구자에의해작성된학술저작물의중간산출물로서, 토론과의견청취를목적 2 으로 STEPI 웹사이트를통해공개하고있습니다. 본내용은 STEPI 의공식입장이아닌저자개인의의견입니다. 저작권은저자에게있으며출처와저자를밝히는한부분적으로인용할수있습니다. 1. 과학기술정책연구원부연구위원 (Copyright c 2017 by Hyeonchae Yang) 2. 본페이퍼에대한의견은 hcyang@stepi.re.kr 로보내주시기바랍니다.
목차 I. 서론 1 II. 분석방법 3 1. 분석의프레임 4 2. 키워드네트워크분석방법 5 III. 키워드네트워크구조분석 10 1. 인터넷검색결과를통해확인한 4 차산업혁명의현재 10 2. 4 차산업혁명의현재와미래 15 IV. 맺음말 20 참고문헌 22 부록 24 - i -
표목차 < 표 1> 키워드네트워크요약 4 < 표 2> 2016년전반부검색결과로구성한키워드네트워크그룹구성 11 < 표 3> 2016년전반부검색결과로구성한네트워크의그룹별주요키워드와연결수 11 < 표 4> 2016년후반부검색결과로구성한키워드네트워크그룹구성 12 < 표 5> 2016년후반부검색결과로구성한네트워크의그룹별주요키워드와연결수 15 그림목차 [ 그림 1] 산업혁명의변화 1 [ 그림 2] 네트워크분석절차 5 [ 그림 3] 사과, 사자, 과일간의관계 6 [ 그림 4] 사과, 사자, 과일간의관련성파악 7 [ 그림 5] 2016년검색결과로구성한키워드네트워크의변화 10 [ 그림 6] 2016년전반부검색결과로구성한키워드네트워크의그룹 13 [ 그림 7] 2016년후반부검색결과로구성한키워드네트워크의그룹 14 [ 그림 8] 2016년전반부 4차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크비교 16 [ 그림 9] 2016년전반부 4차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크의중심성비교 17 [ 그림 10] 2016년후반부 4차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크비교 18 [ 그림 11] 2016년후반부 4차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크의중심성비교 19 - ii -
I. 서론 빅뱅 (big bang) 에비견될정도로우리삶에총체적변화를예고하는 4차산업혁명이최근경제사회에화두로떠오르고있다. 18세기말부터시작된산업혁명은진화를거듭하며오늘날 4차산업혁명에이르고있다는것이역사적설명이다. 독일인공지능연구소 (DFKI) 에서도식화한산업혁명흐름에서도급변하는상황이드러난다 ([ 그림 1] 참고 ). 새로운산업혁명은이전시기를풍미했던산업혁명을기반으로탄생하지만, 이전세대와는단절적인변화를불러온다. 이과정에서산업혁명이내포하는복잡도도높아지게된다. 그림에서묘사하고있는바에따르면현재우리는 4차산업혁명시대로진입했음을알수있다. 그러나실생활에서맞이하는 4차산업혁명은이렇듯불연속적인변화는아닐것이다. 연속적인시간위에서일어나는변화이기에오히려 3차에서 4차산업혁명으로이행하는과도기적시점이라여겨지는것이타당할터이다. 그렇다면구체적으로 3, 4차산업혁명사이어떤지점을의미하는것일까. 예상컨대만약 4차산업혁명이우리사회전반에영향을미치기전이라면과거산업경제를주도해오던 3차산업혁명시대의잔존물이더욱강한영향을미칠것이다. 이어 4차산업혁명이진행되면서 3, 4차산업혁명의특성이공존하게될것이다. 이시기에는 90년대인터넷발전 1) 에힘입어나타난 3차산업혁명 (Schwab, 송경진역, 2016, p. 25) 과지능정보기술 2) 이이끄는 4차산업혁명이동시에출현할것이다. [ 그림 1] 산업혁명의변화 주 : 원문에는 4 차산업혁명 대신 인더스트리 (Industry) 4.0 으로표기됨 자료 : Wahlster(2012.5.22.) 1) 인터넷은 60 년대반도체와메인프레임컴퓨팅, 70 년대 PC 의발전에뒤를이어나타남 2) 지능정보기술은 AI( 인공지능 ) 의 " 지능 " 과 ICBM(IoT, Cloud Computing, Big Data, Mobile) 에기반한 " 정보 " 가종합적으로결합되는것을의미하며 대량의데이터가지속적으로생성되고, 실시간으로전달되어저장ㆍ분석ㆍ활용되어생산성과효율성을더욱향상시켜제조업뿐아니라서비스, 사회에까지영향을미침 ( 권용현, 2016) - 1 -
이렇듯변화라함은대개무엇에서무엇으로바뀐다는시작과종단지점이존재하기마련이다. 그런데이들에대한구체적인언급없이 3차에서 4차산업혁명으로변화하는그어디즈음에있다고말하기에는막연하기만하다. 4차산업혁명에대응하는현실인식이부족한탓이다. 그리고이러한인식은 4차산업혁명에대한대응방안으로이어져야할것이다. 적어도국제적맥락에서 4차산업혁명에대한설계는어느방향으로흘러가고있으며이러한논의에대응하는현재우리는어떤모습인지그차이정도는드러나야하지않을까. 이의문에답을하고자본연구가수행되었다. 결국 4차산업혁명이라는다가올미래에대한청사진과이에대응하는현재의차이를확인하는것이본연구의목표라할수있다. 필자는이격차 (gap) 를키워드네트워크를통해보이려했고, 이때선행연구양현채 (2017) 에서탐지한 4차산업혁명에관한전문가들의논의구조를미래상으로간주한다. 그렇다면해외에서다루어졌던이슈가우리사회에어떤모습으로출현하고있는지를파악하는일과미래와현재의격차를확인하는일이남은것이다. 전자를위해인터넷매체를활용하여 4차산업혁명과관련하여등장하는이슈가우리사회에서어떤관련성을갖고거론되어왔는지를살펴볼예정이다. 인터넷은불특정다수의관심을누적 저장하는매체이고, 검색이용이하기때문이다. 분석결과를간략히살펴보자면, 전문가들이논의했던 4차산업혁명과동일한이슈로인터넷사용자들의관심을비교했음에도불구하고중심에위치한이슈에서차이가드러났다. 2016년전반부에만해도전문가들의논의에서중심은 기술 이라는일반적수준에서형성되었으나후반부에들어서면서 서비스 나 IoT 와같은주요이슈가등장하기시작했다. 2016년한해동안전문가들사이에서 4차산업혁명에관한논의는이제막구체화되기시작했고, 미약하게나마핵심기술이떠오르고있었던것이다. 반면이에대응하는대중들의인식에서는 정보 혹은 정보기술 (IT) 이초반부터꾸준히중심에자리하는모습을보였다. 이렇듯인터넷사용자들사이에서는 3차산업혁명시대의핵심기술인정보기술이중심에떠올랐으므로결과로만보았을때아직은 4차산업혁명시대로진입했다고판단하기에는어려움이있었다. 뿐만아니라전문가들의예측에서는기술과사회경제적영역이양분되어발전하는경향이있었으나실제대중의관심에서는명확한경계없이핵심이슈인 정보기술 을중심으로다양한주제가포진되어있었다. 이렇게다양한주제가밀접하게연결되어있는모습이현재우리사회를대표하는것이라면, 이시스템에변화를불러오기위해서는전문가들이예상하는것보다더많은동력 (power) 3) 이필요할수도있겠다는예상을해본다. 시스템의총체적인변화를꾀해야하기때문이다. 그러나네트워크에서처럼다양한이슈가상호연계되어있음을상기할때, 전략적지점을공략한다면효과적인대응도가능할것으로보인다. 어떤범주에서키워드네트워크를구성했느냐에따라구체적인결과는상이할수있겠으나한국형 4차산업혁명을설계함에있어우리사회에깊숙이뿌리내린정보기술이뒷받침이되어야함은크게다르지않을것이다. 또한 4차산업혁명이라는개념이자리를잡아가고있는시기이므로예측전문가들 3) 동력은시스템내부개체들에게서나올수도있지만외부에서주어질수도있음 - 2 -
사이에서이루어진논의일지라도구체적인전개패턴을찾기어려울수있다. 이러한시기일수록변화하는논의동향을추적하고, 미래와현재의격차를해소하는노력을기울여야할것이다. 본고는서론에서연구의목적을간략히설명하고, 이어분석방법에서는 4차산업혁명과관련한이슈가인터넷사용자들사이에서어떤관련성으로논의되었는지키워드네트워크를통해나타내는방법에대해설명한다. 그리고분석결과로서 4차산업혁명예측에출현한키워드연결과이에대응하는인터넷사용자들의관심에차이를살펴본다. 그리고분석을요약 정리하면서마무리짓는다. Ⅱ. 분석방법 인터넷에는다양한주제에대한디지털자료가실시간으로축적되고있고, 사용자들은네트워크에연결되어있으면언제든이자료에접근할수있다. 4차산업혁명과관련한논의에있어서도사용자들은인터넷매체를통해자신들의의견을자유롭게개진할수있고, 다른사람들의의견을열람할수도있다. 사용자는과학기술전략이나정책에전문성을갖춘학자나저널리스트일수도있고, 4차산업혁명에관심을갖고있는일반시민일수도있다. 전문성을갖춘사용자집단은일반인터넷사용자에비해다가올미래에대한구체적예측이나분석에집중하는경향이있을것이다 4). 그러나일반인터넷사용자들의의견이라고해서반드시전문성이떨어지는것도아닐것이고, 대응방안을모색함에있어서도외시할부분도아니다. 성공적으로 4차산업혁명에대응하기위해대중의참여는빼놓을수없는요소이며, 인터넷사용자들의의견이야말로대중이갖고있는태도혹은인식에가깝기때문이다. 이에본연구에서는 4차산업혁명과관련한전문가들의논의와이에대응하는인터넷사용자들의인식구조를네트워크분석을통해밝혀보려고한다. 본연구에서네트워크는 4차산업혁명과관련한전세계전문가들의예측과인터넷사용자들의논의를기초로구성된다. 두네트워크는 4차산업혁명과관련하여거론되는동일한키워드를결점으로삼고, 이들간의관련성을연결로간주한다. 비슷한맥락에서빈번하게거론되는단어조합을구분하기위해연결에가중치를부여한다. 따라서연결가중치는예측전문가들의단어사용빈도와인터넷사용자들의관심도에따라결정될것이다. 4차산업혁명과관련한전문가들의예측이앞으로닥칠미래에대한내용 (to-be) 을담고있었다면, 인터넷사용자들에게서추출한네트워크는해당단어조합에대한관심혹은현재상황에대한인식 (as-is) 을의미할것이다. 그리고필자는양현채 (2017) 에서전세계전문가들의논의동향을분석한바있으므로본연구에서는인터넷사용자의관심을키워드네트워크로구성하여미래와현재의격차를확인하려한다. 4) Honda et al.(2017) 은미래예측에있어전문가와비전문가들의차이를주장했으며근거로전문가들이구상하는미래시나리오는비전문가들이 구상한것에비해더독특하고, 다양한자료를활용하는경향이있다고제시함 - 3 -
< 표 1> 키워드네트워크요약 미래 (to-be) 현황 (as-is) 목적 전세계전문가집단의논의구조 인터넷사용자들의인식 결점 4차산업혁명과관련한주요키워드 ( 트렌드예측사이트인 shaping tomorrow에서수집 ) 연결 예측에동시등장한키워드조합 두키워드의검색결과수 4차산업혁명과관련하여거론된 의미 전세계 4차산업혁명예측에서빈번하게주요키워드가실제인터넷사용자들거론되는이슈들사이의구조를나타냄사이에서어떤연관성을갖고 있는지를나타냄 네트워크분석으로 4차산업혁명과관련한미래혹은이에대응하는현황을파악할수있는이유는키워드간의연관성을파악하는데사용한문서자체의성격때문이다. 즉, 전세계전문가들이 4차산업혁명의미래에대해논하고있는문서에서네트워크를구성한다면문서가지닌미래지향적성격때문에예측결과를나타내게될것이다. 그리고과거로부터누적되어온자료에서네트워크를추출한다면사용자들의인식을확인할수있을것이다. 1. 분석의프레임 본연구에서네트워크분석은키워드간관계를이용하여네트워크를구성하고, 그구조를비교 분석하는과정을의미한다. 일반적네트워크분석에서는결점으로활용할키워드수집절차가포함되어야하나본연구는이를생략하고선행연구인양현채 (2017) 에서수집한키워드를활용한다. 이미해당연구에서전세계 4차산업혁명과관련한논의의맥락을키워드네트워크로나타내었기때문이다. 이에대응하는대중의관심을네트워크로나타낼수있다면두네트워크를비교함으로써 4차산업혁명에대한현재와미래의격차를짐작할수있을것이다. 따라서본연구는선행연구에서사용했던동일한키워드를활용하여인터넷사용자들사이에서단어들간의관련성을파악하려한다. 이렇게추적한단어간에연관성네트워크는연결간소화와그룹화를적용하여분석에용이한형태로변환된다. 본절은선행연구와중복되는일부과정은생략하고, 본연구를위해새로이수행된부분을중심으로다루려한다. 인터넷검색결과를활용하여키워드네트워크를구성하는방법과두네트워크를비교하기위해활용한지표에대한설명이새로이시도된부분에해당한다. - 4 -
[ 그림 2] 네트워크분석절차 그리고시간에따른논의변화를살펴보기위해 2016 년전 후반부두기간에걸쳐키워드와이들의관계를수집했다 5). 시간에따른논의변화에관심을갖는이유는전문가예측뿐아니라대중의인식과의견도끊임없이변화하는속성이있기때문이다. 따라서두기간에구성된네트워크를비교함으로써당시 4차산업혁명과관련하여논의되었던미래와대중의관심이어떻게변했는지도확인할수있을것이다. 참고로본분석은통계분석도구인 R 버전 3.2.5(R Core Team, 2015) 에서수행되었으며, 분석에효율성을향상하기위해추가패키지 igraph(csardi and Nepusz, 2006), RCurl(Lang, 2016a), XML(Lang, 2016b), ggplot2(wickham, 2009), ggrepel(slowikowski, 2016) 등을이용했다. 2. 키워드네트워크분석방법 (1) 인터넷검색결과를이용한네트워크구성 4차산업혁명과관련하여논의되었던이슈가지난시간우리사회에서어떤관련성을맺으면서다루어졌는지키워드네트워크로나타내려하며, 이를위해검색엔진을활용하는방안을제시한다. 세개의단어, 사과, 사자, 과일 을대상으로이들간에관계를규명하는상황을예로들어설명한다. 대개단어간에관련성을파악하려면유의어사전부터떠올릴것이다. 그러나실제로우리사회에서사용하는단어간의관련성은시시각각변화하고있으며사전이이러한변화를반영하기는매우어렵다. 가령, 뉴턴이만유인력을정립했던시대와오늘날사과 ( 애플, apple) 는다른의미로활용되기때문이다. 그리고두개의단어가갖고있는관련성을정량적으로나타내기란매우어려운문제도있다. 따라서각계각층의사람들이표현한관심을저장하고있는장소인인터넷을활용하고, 이곳에저장된문서를검색해주는서비스인검색엔진을대안으로활용코자한다. 빈번하게논의되는주제일수록두키워드를포함한검색결과의수가증가할것이고, 이결과는키워드간에높은연관성을반영한다. 라는가정으로본분석을수행했다 6). 5) 2016 년검색결과는 2016 년 6 월 16 일 ( 전반부 ), 2017 년 1 월 2 일 ( 후반부 ) 에수집함. 2016 년 12 월에후반부에키워드를수집하고키워드간관련성은 2017 년초반에수집하여시간차가존재하나비교의편의상 2016 년도후반부로표기함 - 5 -
[ 그림 3] 사과, 사자, 과일간의관계 구체적인방법으로사과, 과일, 사자간의관계를규명하기위해이들사이에서조합할수있는두개의키워드쌍을검색어로입력한다. 그러면입력한검색어에대한결과가건수로표시된다. 본연구에서는그결과를두단어의관련성으로다룰예정이다. [ 그림 4] 와같이 사과 와 과일 이라는단어를검색엔진에입력하면 168,000 건의검색결과를얻을수있다. 그리고 사과 와 사자 는 85,400 건, 사자 와 과일 은 72,600 건의결과를보인다. 즉, 세개의단어중가장관련성이높은단어는 사과 와 과일 이며그다음으로높은관련성은 사과 와 사자 간에나타난다. 사과와과일간의높은관련성은쉽게이해할수있을것이나사과와사자간의관련은언뜻이해하기어려울수도있을것이다. 이는 사자 라는단어가포유류에속하는사자를의미할수도있겠지만값을치르고어떤물건을구매한다는뜻도지니고있기때문이다. 검색엔진은동물로서의사자뿐아니라 사과를사다 라는뜻으로도해석한것이다. 이렇듯네트워크를구성에두단어를검색하여얻은결과를다른단어조합에서획득한검색결과와비교하여상대적연관성을측정할수도있다는점을활용한다. 6) 본분석에서는인터넷검색결과에대해매우제한적인의미를부여하여대중이갖고있는인식으로해석하고있지만, 검색엔진이갖고있는예측력은최근다수의학술연구를통해밝혀지고있음. 가령, 검색엔진의결과는전염병 (Butler, 2008), 주식시장 (Preis et al. 2013, Curme, C. et al. 2014), 선거결과 (MacDonald and Mao 2015) 를예측하는데유용한지표로알려져있음. 따라서전문가집단의논의와검색엔진에서추적한인터넷사용자의관심을비교하는작업은 4차산업혁명에대한예측에있어전문가와대중의직관대결구도로도해석할수도있음 - 6 -
[ 그림 4] 사과, 사자, 과일간의관련성파악 앞서설명한방법을선행연구에서 4차산업혁명과관련한이슈로선별한 7) 키워드쌍에적용한다. 당시필자는 4차산업혁명과관련하여논의되는이슈를다소일반적인용어인태그수준에서추출하였다 8) 고밝힌바있다. 또한 4차산업혁명이우리사회에미치는영향을살펴보기위해단순히과학기술에서나아가경제및사회와관련한단어까지도포함했다. 이렇게광범위한일상용어를추출했으므로인터넷검색을활용하여단어들간의연관성을파악하고, 경제사회에미치는영향까지포괄할수있었다. 2016 년에수집된이슈는전반부에 276개, 후반부에 537개에해당한다. 당시연구가국제적맥락에서등장하는이슈를탐색하기위한목적이었으므로영문으로된키워드를선별했었고, 본분석에서는두집단의키워드네트워크를비교할예정이므로영문키워드를검색어로활용한다. 이밖에기본적인네트워크구성방법은선행연구와동일하다. 즉, 4차산업혁명과관련하여두주제어 ( 키워드 ) 가동시에거론되는횟수를연관성으로보고이를네트워크의연결로활용하는것이다. 이렇게구성된네트워크에서는과거인터넷사용자들사이에서관심을받았던키워드조합이높은가중치를갖게될것이다. 키워드간에수립된연결은방향성이없으므로두단어는상호영향을주고받는관계라해석할수있을것이다 9). 본분석에서는마이크로소프트사의검색엔진인 Bing 10) 을이용했다. 7) 자세한방법은양현채 (2017, pp. 3-5) 참고 8) 검색어에활용되는태그를키워드로추출하였기때문임 9) 단, 단어를입력한순서가바뀌었을경우검색결과에차이가있을수있음. 따라서두단어의순서를바꾸어입력하고, 두번의검색을통해획득한 결과의평균을관련성으로간주함 10) Bing 은전세계검색량 2 위인검색엔진임 (NETMARKETSHARE, 2016.5 월기준 ). 한국이용자들에게제공되는검색결과를수집했으므로국내 사용자들사이에서빈출되는단어간에관련성으로볼수있음 - 7 -
(2) 네트워크간소화및그룹화방법 11) 인터넷검색결과를활용하여구성한네트워크자체로는주요한연결지점을판단하기매우어렵다. 모든조합가능한키워드쌍을기초로네트워크가구성되었으므로모든키워드가상호연결되어있는상태이기때문이다. 간소화와그룹화는이러한복잡한네트워크를분석에용이한형태로변환하기위하여수행하는작업이다. 네트워크간소화는키워드가하나의네트워크에연결되어있는한, 가장빈번하게등장하는연결조합만을선별하여트리형태로보여주는일종의가지치기방법 (Prim, 1957) 이다. 그리고트리형태로변환된네트워크에서조밀하게연결된영역을식별함으로써키워드를그룹화하는알고리즘 (Girvan and Newman, 2002) 을적용하였다. 이방법은결과로도출될그룹의수를미리정해두지않고네트워크구조자체만을활용하여그룹화작업을수행하므로주관을최대한배제할수있는장점이있다. (3) 네트워크구조비교 선행연구에서다루었던 4차산업혁명논의구조와이에대응하는인터넷검색결과를비교함으로써미래와현재의격차를확인하려고한다. 이과정에서네트워크속성값을이용해차이를검토할수있다. 대표적인속성으로연결수를기준으로측정하는지표를들수있다. 주로네트워크내에서최다연결을보유한키워드를선별할수있는데, 이를연결중심성 (degree centrality) 12) 이라고부른다. 이지표는 70년대 Freeman(1978) 이혼재되었던네트워크지표를정리하면서널리알려지게되었다. 흔히인간관계가넓은사람을 마당발 이라부르는데, 네트워크관점에서는이마당발이연결중심성이높은사람이다. 연결중심성은결점단위에서측정하고, 개별결점에서측정된값을기초로전체네트워크수준에서연결이집중되는경향을나타낼수도있다. 후자를연결중심성집중도 (centralization) 13) 라는용어로부른다. 이외에널리활용되고있는개념은거리의척도로다른결점에도달하기위해몇개의결점을거쳐야하는지그리고서로다른결점을이어주기위해중계자의역할을얼마나주요하게수행하는지에대한것이다. 전자를근접중심성 (closeness centrality), 후자를매개중심성 (betweenness centrality) 라고 11) 네트워크간소화및그룹화와관련한자세한방법은양현채 (2017, pp. 6-7) 참조 12) 한결점 에연결된다른결점의수 를측정하는것이주요목적이나 는네트워크에포함된결점수에영향을받아다른 네트워크와상대적인중심성을비교하기에적합하지않으므로상대적연결중심성 를이용함. 13) 집중도 ( ) 는어떤결점 에서관측된중심성값인 이특정결점위주로집중화되는경향이얼마나큰가를 0 과 1 사이의값으로 표현함. max max. 이때, 는네트워크내에서측정된 중최댓값, 는 와 차이의합중가장큰값을의미함 - 8 -
부른다. 근접중심성 14) 은다른결점에도달하는거리중최단거리 15) 를기준으로계산하기때문에네트워크에서두결점이얼마나효율적으로의사소통하는지를나타낸다. 한편매개중심성 16) 은네트워크내에서한결점이어떤두결점사이에서최단거리를제공하는빈도가측정기준이된다. 본분석에서는위의세지표와집중도 17) 중연결중심성과매개중심성을주로이용하여네트워크에서중요한위치를점하고있는키워드를밝혀낼예정이다. 네트워크내에서다수의연결을보유하고, 여러키워드를중계하는지점에있다면네트워크구조적으로주요한역할을한다고볼수있기때문이다. 따라서이지표를통해 4차산업혁명이라는미래이슈에서주요하게다루어졌던키워드와인터넷사용자들이높은관심을보였던키워드를밝혀낼것이다. 14) 근접중심성 ( ) 역시개체수가상이한두네트워크에서의값을비교하기위해 0 과 1 사이의값으로변환하여나타냄 15) 실제로두결점에연결이없는경우에는거리가무한대로측정되는문제가발생하므로최단거리는측정된거리의역수로계산하는방식을취함 16) 매개중심성 ( ) 또한네트워크규모에영향을받기때문에다른네트워크와비교하기에적합하지않으므로상대적매개중심성 을측정함. 17) 본문에수록되지않은중심성과집중도값은부록참조 - 9 -
Ⅲ. 키워드네트워크구조분석 본절에서는 4차산업혁명과관련한주요이슈가그동안인터넷사용자들사이에서어떠한연관성을지니며거론되어왔는지를확인하고, 전문가들의논의에서감지된구조와비교한다. 보다구체적으로인터넷검색에빈출어를중심으로두단어의연관성을파악하여네트워크구조를분석한다. 인터넷검색결과를 2016년도전 후반두번에걸쳐수집하여키워드네트워크를통해대중의인식변화를담고자한다. 그리고선행연구에서다루었던 4차산업혁명예측에등장하는이슈구조와인터넷검색에서유추한해당단어의연관성구조를비교 분석함으로써미래사회와현재의격차 (gap) 를확인한다. 1. 인터넷검색결과를통해확인한 4 차산업혁명의현재 키워드네트워크를이용하여인터넷사용자들사이에서 4차산업혁명과관련한이슈들이어떤관련성을맺으며발전되어왔는지를나타내었다. 그결과로서 [ 그림 5] 는지난한해동안 4차산업혁명과관련된키워드의구조변화를전 후반부로구분하여보여준다. 좌측에위치한네트워크는 2016년전반부에수집한결과이고, 우측네트워크는후반부검색결과를활용하였다. 동일한그룹에속한키워드는같은결점색과배경색으로표시된다. 그리고서로다른그룹을중계해주는키워드 18) 를그룹이름으로선택하였다. 즉, 네트워크에서상이한그룹에속해있는키워드에도달하기위해서는그룹명으로지정된키워드를통과해야만하기에구조적으로중요한지점이다. 이기간동안네트워크결점 ( 키워드 ) 은 276개에서 537개, 탐지된그룹은 6개에서 12개로증가하였다. 탐지된그룹이증가했다는것은네트워크의구조적변화와함께 4차산업혁명과관련하여등장한이슈도세분되었음을의미한다. [ 그림 5] 2016 년검색결과로구성한키워드네트워크의변화 전반부 후반부 주 : 2016 년전반부에수집한키워드로구성한네트워크 ( 좌 ) 에서부터후반부에수집한키워드로구성한네트워크 ( 우 ) 18) 다른그룹을중계하는키워드가여럿일경우다수의연결을보유한키워드를그룹이름으로선정함 - 10 -
(1) 2016 년전반부 2016년전반부에수집한검색결과네트워크에서는 6개그룹을탐지하였고, 이중규모가가장큰그룹은 IT 라는이름을갖고있다. 이외에 사업, 기술, 정부, 시스템, 정책 그룹순으로다수의키워드를보유했다. < 표 2> 에나열된키워드그룹은모두 IT를둘러싸고있었으며, 중심을형성하는 IT 그룹에는정보, 서비스, 시장등다양한주제가포함되었다. < 표 2> 2016년전반부검색결과로구성한키워드네트워크그룹구성사업기술정부시스템정책그룹명 IT (business) (technology) (government) (system) (policy) 키워드수 81 62 38 33 32 30 IT 키워드는다른그룹에속한 사업 키워드와도연결을맺고있었다. 이는대다수의인터넷사용자들이 IT를이용하여경제성장과생산성을향상하고자하는이슈에관심을갖고있었음을의미할것이다. 그리고이 사업 그룹내부에서는일자리문제가주요하게거론되고있었으며일자리와관련해서는로봇 (robot) 이라는단어와도연결을형성했다. 즉, 2016 년전반부에이미인터넷사용자들사이에서는로봇혹은자동화로인한일자리환경변화가주요논의의주제로자리잡았다는것을알수있다. < 표 3> 2016 년전반부검색결과로구성한네트워크의그룹별주요키워드와연결수 그룹명키워드연결수그룹명키워드연결수 IT IT 17 기술 (technology) 25 기술정보 12 (technology) 3D 5 (information) 서비스 (service) 12 여성 (women) 7 시장 (market) 8 정부에너지 (energy) 7 (government) 정부연구 (research) 6 5 (government) 데이터 (data) 5 시스템 (system) 9 시스템 (system) 사업 (business) 17 도시 (city) 8 사업 (business) 일 (work) 9 미국인 (americans) 8 노동자 (worker) 7 정책 (policy) 정책 (policy) 11 식품 (food) 2 주 : 그룹명은그룹에속한키워드중하나로그룹외부에위치한단어들과연결을형성하여다른그룹과논의를전개하는가교역할을하므로네트워크 구조적으로중요한위치에있는키워드임 - 11 -
그리고 기술 그룹에서는 3D를제외한모든단어가다섯개이하의연결을보유하는것으로드러났다. 따라서그룹내부에속한대부분의연결은기술이라는단어를위주로형성되어있음을알수있다. 이그룹에는교육, 우주, 은행, AI, AR, 3D 프린팅, 자율주행차, 양자, 등의단어가포함되어있었다. IT와직접연결을형성하고있는또다른그룹인 시스템 에서는도시, 동력 (power) 등과관련한이슈가연결말단에등장했다. 마지막으로공공영역과밀접한관련이있는 정책 과 정부 각각이논의그룹을형성함으로써공공의역할을가늠할수있었다. 이들그룹에속한키워드인교육, 여성, 에너지, 기후변화, 국가안보, 식량문제해결등에서정부의역할을확인할수있었던것이다. (2) 2016 년후반부 2016 년후반부에탐지된 12개키워드그룹중대부분은 정보 를중심으로하위구조가형성되었다. 키워드네트워크에서 사업 과 일 을제외한그룹이 정보 그룹과연결을맺고있었기때문이다. 정보그룹에는가장많은키워드가포함되어있었고, 그뒤를이어 건축, 서비스, 사업 등의그룹이다수의키워드를보유했다. 정보 그룹에는이전시기 IT 그룹이대부분의키워드를포함하고있었던것과마찬가지로다양한내용의키워드를담고있었다. 비디오, 에너지, 환경, 소비자, 기후등이그예이다. < 표 4> 2016년후반부검색결과로구성한키워드네트워크그룹구성 그룹명 키워드수 그룹명 키워드수 그룹명 키워드수 정보 (information) 86 일자리 (job) 46 상표 (brand) 20 건축 (building) 57 도시 (city) 35 세계 (world) 17 서비스 (service) 50 정부 (government) 26 앱 (App.) 15 사업 (business) 50 일 (work) 27 법 (law) 7 키워드 정보 와직접적인연결을맺고있는 건축 그룹은단순히건물과관련된단어만이아니라시설이나기반을구축한다는의미로식품, 동력, 데이터, 산업, 설계등과같은단어를포함했다. 그리고 서비스 그룹에는이전기간에관측한네트워크에서중심을이루었던키워드 IT가속해있었고, 이외에교통, 세금, 주택공급과같은단어가분류되었다. 그룹 상표 내에포함된단어중최다연결을보유한키워드는 차 (car) 로드러났다. 그리고고객, 관리, 유행, 의류등이이그룹에서등장했다. 또한그룹 세계 에속한단어는시장, 경제, 그린 (green), 브렉시트 (brexit), 전망등이있었다. - 12 -
[ 그림 6] 2016 년전반부검색결과로구성한키워드네트워크의그룹 - 13 -
[ 그림 7] 2016 년후반부검색결과로구성한키워드네트워크의그룹 - 14 -
공공영역에해당하는그룹으로 정부 와 법 이탐지되었다. 정부 그룹내부에는 26개의단어가포함되어있었는데, 보건, 보안, 질병, 사이버보안, 바이오기술, 노화, 삼립등이이그룹에서등장했다. 그리고그룹 법 은비교적소수의단어로구성되었고, 의료, 여성, 제약, 로봇공학이등의이슈가포함되어있었다. 인터넷사용자들의인식에서공공과밀접하게관계가있다고여겨졌던주제가검색결과를통해드러났다고볼수있다. < 표 5> 2016 년후반부검색결과로구성한네트워크의그룹별주요키워드와연결수 그룹명 키워드 연결수 그룹명 키워드 연결수 정보 (information) 53 기술 (technology) 13 정보 비디오 (video) 7 일자리 (job) 정책 (policy) 13 (information) 성장 (growth) 5 과학 (science) 5 공간 (space) 5 도시 (city) 19 건축 (building) 13 도시 (city) 학교 (school) 6 식품 (food) 9 매출 (sale) 5 변화 (change) 8 정부 정부 (government) 11 건축 (building) 동력 (power) 7 (government) 보건 (health) 7 데이터 (data) 7 일 (work) 일 (work) 25 물 (water) 7 차 (car) 9 상표 (brand) 산업 (industry) 5 상표 (brand) 6 서비스 (service) 25 세계 (world) 8 세계 (world) 서비스 (service) 시스템 (system) 10 시장 (market) 5 IT 7 앱 (app) 9 앱 (app) 사업 (business) 9 디지털 (digital) 4 사업 (business) U.S.A 6 법 (law) 법 (law) 6 주 : 그룹명은그룹에속한키워드중하나로그룹외부에위치한단어들과연결을형성하여다른그룹과논의를전개하는가교역할을하므로네트워크 구조적으로중요한위치에있는키워드임 키워드그룹 일 과 일자리 는중심에위치한 정보 그룹에서파생되어하나의흐름을이루고있었다. 비록그룹 일 이 일자리 보다네트워크중앙에위치해있지만그룹의규모면에서는 일자리 가더컸다. 그룹명으로지목된 일 이그룹내부에속한대부분의단어와관계를형성하고있었으므로, 일 을제외한대부분의키워드는 2개이하의적은연결을보유하고있었다. 이그룹에속한단어는고용, 예측, 수요, 위기등이있었다. 또한 일자리 그룹은특이하게그룹명으로지정된키워드 일자리 보다다른단어가다수의연결을보유한것으로드러났는데기술, 정책, 과학이그예이다. 오히려키워드일자리는 5개이하의연결을보유하고있어그룹내부에서미치는영향력은크지않았다. 2. 4 차산업혁명의현재와미래 4 차산업혁명예측에등장했던키워드들이당시인터넷사용자들사이에서는어떤맥락에서활용 되었는지를살펴볼필요가있겠다. 4 차산업혁명과관련한논의가미래지향적관점에서수행 (to-be) 된 것이라면, 웹문서에서등장하는단어들은불특정다수의인터넷사용자가보유한인식혹은관심을 - 15 -
반영 (as-is) 하는것이라볼수있다. 동일한키워드를활용하여 4 차산업혁명논의와대중의인식을 비교하였음에도불구하고, 구조적인차이를발견할수있었다. 본절에서는키워드네트워크를이용하여 구조를비교함으로써 4 차산업혁명에대응하는현재와미래의차이 (gap) 를확인하고자한다. (1) 2016 년전반부 [ 그림 8] 은 2016년전반부 4차산업혁명예측에등장한키워드와당시이들키워드가인터넷에서어떤연관성을갖고있었는지를보여주는네트워크이다. 총 276개의키워드로구성된예측네트워크는크게다섯개그룹으로분류되었던반면인터넷검색결과를기초로구성한네트워크는여섯개그룹으로분할되었다. 두네트워크모두최다연결을보유한키워드가 기술 이라는공통점 19) 을지니고있었다. [ 그림 8] 2016 년전반부 4 차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크비교 전세계논의구조 (to-be) 인터넷검색 (as-is) 주 : 2016 년전반부에수집한키워드를이용해구성한네트워크로 4 차산업혁명논의동향 ( 좌 ) 과인터넷사용자들의관심 ( 우 ) 자료 : 양현채 (2017, p. 8)( 좌 ), 저자작성 ( 우 ) 수집된키워드가몇개의그룹으로분할되었는지보다어떤그룹을중심으로네트워크가구성되었는지가두네트워크의구조적차이를이해하는데도움이될것이다 20). 당시 4차산업혁명과관련한논의는 기술 이라는거대한그룹이형성된가운데이그룹에서로봇, 사업, 정부, 일자리에이르기까지다양한이슈가거론되었다. 이에반해당시인터넷사용자들에게는 IT 를중심으로확장되는논의가더욱익숙하다는것을확인할수있다. 즉, 4차산업혁명의논의동향만을파악했을때에는주요기술의정체를파악하기어려워변화에출발지점을잡기어려웠던문제가있었는데, 인터넷검색결과를참고한다면 IT를변화의시작점으로삼을수도있을것이다. 동시에향후 4차산업혁명으로전환함에있어기존에중심을이루었던 IT를넘어보다넓은범위에서기술로발전전략을확장해야할필요도있겠다. 19) 두네트워크에서공통의연결을추출한결과는 [ 그림 12] 참조 20) 자세한네트워크속성은부록의 < 표 6> 참고 - 16 -
[ 그림 9] 2016 년전반부 4 차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크의중심성비교 전세계논의구조 (to-be) 인터넷검색 (as-is) 주 : 1) 연결중심성 ( 가로축 ) 과매개중심성 ( 세로축 ) 값에따라키워드가위치함 2) 각그래프에붉은색점선으로표시된지점은평균값을의미하며, 우측상단에위치한키워드일수록다른키워드에비해상대적으로주요한지점에위치했다고해석할수있음 이외에네트워크내에서다수의연결을보유 ( 연결중심성 ) 하고다른키워드간의연결을중계 ( 매개중심성 ) 해주는지점을구조적으로중요하다고보았을때에도예측과인터넷검색결과네트워크에서주요위치에있는키워드는상이한것으로드러났다. 평균중심성값 21) 이상을획득한키워드목록에서그차이가발견할수있다. 4차산업혁명과관련한논의에서는 12개키워드 22) 가상대적으로중요한위치를점하고있었으며, 인터넷검색을통해파악한네트워크에서 17개주요키워드 23) 를선별할수있었다. 공통적으로정책, 시스템, 사업, 기술, 시장, 에너지, 도시, 식품이주요한단어로등장했다. 반면 4차산업혁명의예측에주요하게등장하였으나기존의인터넷사용자들의관심에서는드러나지않았던키워드는데이터, 보안, 성장이있었다. 대신인터넷사용자들은제시된키워드가운데정보, IT, 서비스, 정부등을보다중요한요소로인식하고있었다. (2) 2016 년후반부 [ 그림 10] 에서등장한두네트워크중좌측은 2016 년후반부 4차산업혁명예측에서등장한이슈가어떤구조를지니고있는지보여주고, 우측은이때수집된키워드간관련성이인터넷사용자에게어떤방식으로인식되고있었는지를추정한결과이다. 두네트워크모두 537개의동일한키워드로구성되어있다. 그리고 4차산업혁명과관련한논의는 76개키워드를포함하는 경제 그룹이최대규모였고, 총 14개그룹으로분할되었다. 한편해당키워드로인터넷에서관련성을파악한결과키워드 21) 중심성 0 값을보유한키워드는결측치로간주하여평균값계산에서제외함 22) 정책, 시스템, 데이터, 사업, 기술, 시장, 보안, 에너지, 도시, 성장, 식품, 로봇이해당됨 23) 정보, 서비스, 정책, 시스템, IT, 사업, 기술, 시장, 정부, 일, 에너지, 도시, 여성, 식품, 노동자, 미국인, 3D 가해당됨 - 17 -
정보 를중심으로 12 개그룹이식별되었다. 4 차산업혁명논의에서최다연결을보유한키워드는이전 시기와마찬가지로 73 개연결을보유한 기술 로드러났으며, 당시인터넷검색결과로구성한네트워크 에서는 53 개연결로이루어진키워드 정보 가중심을이루었다 24). [ 그림 10] 2016 년후반부 4 차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크비교 전세계논의구조 (to-be) 인터넷검색 (as-is) 주 : 2016 년후반부에수집한키워드를이용해구성한네트워크로 4 차산업혁명논의동향 ( 좌 ) 과인터넷사용자들의관심 ( 우 ) 자료 : 양현채 (2017, p. 13)( 좌 ), 저자작성 ( 우 ) 키워드네트워크에서그룹별연결을통해논의의구성을파악할수있겠다. 4차산업혁명논의에서는 정부 와 정책 을기준으로우측에기술관련그룹이포진해있다면, 좌측에는사회 경제와관련한그룹이들어서있는점이특징이다. 이는 4차산업혁명에관한논의가기술과민간영역으로양분되어두영역이단편적으로만다루어지고있을것이라는문제를암시한다. 그리고주로기술과민간영역의이슈가공공을매개로거론되었다는특징이있다. 그러나당시인터넷사용자들사이에서는 정보 를둘러싸고다양한이슈가펼쳐졌다는점에서차이를보인다. 정보 를중심으로민간영역에해당하는서비스, 사업, 상표등이그룹으로등장하지만, 정부, 법과같은공공의영역도 정보 그룹에연결되어있었다. 인터넷사용자들에게있어단어 정보 는 4차산업혁명예측에서보다더욱큰영향력을지녔음을예상할수있다. 24) 자세한네트워크속성은부록의 < 표 7> 참고 - 18 -
[ 그림 11] 2016 년후반부 4 차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크의중심성비교 전세계논의구조 (to-be) 인터넷검색 (as-is) 주 : 1) 연결중심성 ( 가로축 ) 과매개중심성 ( 세로축 ) 값에따라키워드가위치함 2) 각그래프에붉은색점선으로표시된지점은평균값을의미하며, 우측상단에위치한키워드가다른키워드에비해상대적으로주요한지점에위치했다고해석할수있음 [ 그림 11] 은다수의연결을보유한키워드 ( 연결중심성 ) 와다른키워드를상호중계해주는키워드 ( 매개중심성 ) 의역할을중요하다고보고, 이들의영향력을각각가로축과세로축에나타낸것이다. 붉은색점선은네트워크에서키워드가보유한중심성의평균 25) 으로값의상대적고저를판단하기위한기준선으로활용한다. 따라서붉은색점선을기준으로우측상단에위치한키워드는다른키워드에비해서구조적으로주요한지점에있다고판단할수있을것이다. 4차산업혁명예측에서 21개키워드 26) 가상대적으로주요한지점에위치하고있는것으로드러났다. 인터넷검색엔진을통해수집한키워드간관련성에서는 14개키워드 27) 의상대적중요성이드러났다. 2016 년후반기에관측된네트워크에서는공통적으로사업, 정책, 정부, 기술, 일, 시스템, 도시가주요한단어였다. 또한 4차산업혁명논의에서전반부와마찬가지로데이터, 성장, 보안이주요위치에있었고, 차량, IoT, 디바이스, 군대, 보건등이새로이주목을받았다. 반면인터넷검색엔진을통해파악한관심도에서는정보, 학교, 서비스, 상표, 건축, 앱등이주요하게등장했다. 25) 중심성 0 값을보유한키워드는결측치로간주하여평균값계산에서제외함 26) 사업, 에너지, 정부, 정책, 성장, 차량, 기술, 보안, 시장, 산업, 디지털, 보건, 일, 시스템, 데이터, 도시, 경제, IoT, 디바이스, 배출, 군대가해당함 27) 정보, 학교, 서비스, 도시, 일, 사업, 상표, 기술, 정부, 건축, 정책, 시스템, 세계, 앱 (app) 이해당됨 - 19 -
Ⅳ. 맺음말 적을알고나를알면백번싸워도위태롭지않다는뜻으로지피지기면백전불태라는말이있다. 4차산업혁명이라는불확실성이큰변화에대응함에있어서도마찬가지전략이통하리라생각한다. 세계각지에서일어나는움직임을이해하고, 현재우리의모습을제대로확인하는작업이한국형 4차산업혁명을설계하는데필요하다고보기때문이다. 이러한이유로본연구는 4차산업혁명과관련한해외동향과우리의관심을키워드네트워크를통해확인하였다. 비록세계각지에서제기되는이슈중일부만을포함하고있을것임에도불구하고두네트워크에서몇가지특성을확인할수있었다. 우선인터넷검색결과에서드러난키워드네트워크만으로는우리사회가 4차산업혁명시대에진입했다는사실을확인하기어려웠다. 이전시기인 3차산업혁명시대의핵심기술인 정보기술 (IT) 이여전히강력한중심세력을형성하고있었기때문이다. 그렇다고해서전문가들의예측에서 4차산업혁명의실체를파악할수있었던것도아니다. 송성수 (2017, p. 29) 에서지적하듯산업혁명성립조건중 해당산업혁명을선도하는핵심기술 의정체도파악하기어려웠다는것이이유이다. 단지 4차산업혁명이점차구체화되어가고있는중이라는것을알수있었을뿐이다. 이러한상황이다보니전문가들이내놓은예측구조는동적인변화가두드러진특징이었다. 관련하여등장하는이슈도급속하게증가하고있었고, 패턴을찾아내기어려울정도로논의구조도분화되고있었기때문이다. 인터넷문서는 정보기술 (IT) 에서출발하여다양한주제로확장되었던반면, 전문가들의예측에서는 IT 보다넓은기술수준이중심에서다루어지고있었다. 가령, 전문가들은 정보 가생성되기이전형태인 데이터 에서부터논의를시작하고있었다. 그리고정보기술은융합의기반을제공하며, 이를통해출현할신기술이논의의대상이었다. 기술이라는강력한허브아래서다양한종류의기술이상호연계되는구조가등장했던것이다. 그러므로 4차산업혁명은기존정보기술중심의사고에서나아가보다넓은수준에서설계될필요가있다. 전문가예측은기술영역과경제사회영역으로양분되는경향이있었다. 그러나인터넷사용자들에서는사회경제영역의주제가 정보기술 주변을둘러싸고있는집중적구조를관찰할수있었다. 이는오랜시간동안에사용자들의관심이누적되어응집구조를형성해온것이라의미가있다. 그렇다면이러한응집된구조에변화를불러오기위해서는시스템에총체적변화를불러올수있을만큼의에너지가필요하다. 따라서우리사회전반에변화를이끌어낼만큼의강력한동력이 4차산업혁명의성공을좌우할것이라는결론을낼수있었다. 그러나네트워크에서주요이슈가상호연결되어있다는것은적절한지점을공략하기만한다면연결을통해효과적으로변화의물결을일으킬수있다는가능성을내포하기도한다. 그러므로 4차산업혁명에대한청사진에는전략적지점을통해시스템내에역동성을강화할방안이포함되어야할것이다. 또한전문가들의예측에서는공공의역할로구별되는논의의축이명확하게드러나지않았으나인터넷사용자들의관심에서는정부가주도할영역을보다명확하게확인할수있었다. 정책 키워드는국방, 기후변화, 지속가능성, 식량등과같은문제와자주등장했고, 정부 키워드는교육, 여성문제, - 20 -
에너지와관련한단어와함께논의되는경향이강했다. 그리고인터넷사용자들은기술발전이일자리환경변화에미치는영향에대해서매우민감하게반응하고있는것으로드러났다. 따라서정부는 4차산업혁명으로인한시장과인력환경변화를지속적으로감시하고신속하게대응방안을마련할필요가있겠다. 공공과민간영역에서는다양한방법으로향후도래할 4차산업혁명에대한대응책을제시하고있다. 이과정에서현실을제대로인식하는것은매우중요한과업이나대부분이는제외한채미래상을제시하고있다. 이러한계획은사상누각에불과할것이다. 전문가들의논의만으로현황을파악하고, 대응책을모색하기에는한계가있었음을이미확인한바있다. 비록본분석에서는 200~500 여개의한정적키워드를사용했지만현황과함께발전방향을모색하려는시도를했다는점에서의미를찾는다. 향후에도미래와현재의간극을확인하고, 이를해소하려는노력은지속적으로수행되어야할것이다. - 21 -
참고문헌 권용현 (2016), 4차산업혁명을이끌 지능정보사회, 미래이야기, 11월호, 미래창조과학부. 송성수 (2017), 역사에서배우는산업혁명론 : 제4차산업혁명과관련하여, STEPI Insight, Vol. 207, 과학기술정책연구원, pp. 1~31. 양현채 (2017), 키워드네트워크분석을이용한산업혁명논의동향, STEPI Working Paper, Series 2017-01, 과학기술정책연구원, pp. 1~28. 한국인터넷진흥원 (2016), 모바일인터넷이용실태조사. Butler, D.(2008), Web data predict flu, Nature, 456(7220), pp. 287-288. Honda, H., et al. (2017). "The difference in foresight using the scanning method between experts and non-experts." Technological Forecasting and Social Change. MacDonald R. and Mao X.(2015), An Alternative way of Predicting the Outcome of the Scottish Independence Referendum: the Information in the Ether, Adam Smith Business School. Preis, T. et al.(2013), Quantifying trading behavior in financial markets using Google Trends, Scientific Reports, 3(1684), pp. 1-6. Schwab, C., 클라우스슈밥의제4차산업혁명, 송경진역 (2016), 새로운현재. Wahlster, W.,(2012.5.22.), Industry 4.0: From Smart Factories to Smart Products, Forum Business Meets Research 2012, DFKI. < 분석도구와분석알고리즘 > Csardi G. and Nepusz T.(2006), The igraph software package for complex network research, InterJournal, Complex Systems, 1695(5), pp.1-9. Girvan, M. and Newman, M. E.(2002), Community structure in social and biological networks, Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(12), pp. 7821-7826. Lang, D.(2016a), RCurl: General Network(HTTP/FTP/...) Client Interface for R, R package version 1.95-4.8. Lang, D.(2016b), XML: Tools for Parsing and Generating XML Within R and S-Plus, R package version 3.98-1.5. Prim, R. C.(1957), Shortest Connection Networks And Some Generalizations, Bell System Technical Journal, 36(6), pp. 1389~1401. R Core Team(2015), R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing. Slowikowski, K.(2016), ggrepel: Repulsive Text and Label Geoms for 'ggplot2', R package version 0.6.5. - 22 -
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부록 < 표 6> 2016년전반부 4차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크속성비교 구분 전세계논의구조 (to-be) 인터넷검색 (as-is) 최대규모그룹 ( 키워드수 ) 기술 (140) IT(81) 최다연결키워드 ( 연결수 ) 기술 (77) 기술 (25) 연결중심성집중도 0.27 0.08 근접중심성집중도 0.45 0.29 매개중심성집중도 0.91 0.86 [ 그림 12] 2016 년전반부 4 차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크간공통연결 주 : 공통연결을보유한결점은총 109 개이며최대연결을보유한키워드는 기술 (13 개 ) 로집계됨 - 24 -
< 표 7> 2016년후반부 4차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크속성비교 구분 전세계논의구조 (to-be) 인터넷검색 (as-is) 최대규모그룹 ( 키워드수 ) 경제 (73) 정보 (86) 최다연결키워드 ( 연결수 ) 기술 (69) 정보 (53) 연결중심성집중도 0.13 0.12 근접중심성집중도 0.31 0.31 매개중심성집중도 0.89 0.87 [ 그림 13] 2016 년후반부 4 차산업혁명미래와현재에대한키워드네트워크간공통연결 주 : 공통연결을보유한결점은총 76 개이며, 최대연결을보유한키워드는 도시 (6 개 ) 로집계됨 - 25 -