경제 인문사회연구회 미래사회 협동연구총서 데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구 1. 협동연구총서 시리즈 협동연구총서 일련번호 16-01-02 연구보고서명 데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구 연구기관 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 성균관대학교 한국사회과학협의회 아르스 프락시아 날리지 리서치그룹 이성호 연구위원 이대호 교수 김문조 교수 김도훈 대표 조문래 이왕원 연구원 정지연 연구원 김학준 연구원 김남혁 연구원 나영민 연구원 권영민 연구원 리서치 패널에이지아 조수진 김근진 연구원

제 출 문 경제 인문사회연구회 이사장 귀하 본 보고서를 데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구 최종보고서로 제 출합니다. 2016년 2월 정보통신정책연구원 원 장 김 도 환

요약문 1 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 3 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.

5 목 차 요약문 1 Abstract 3 제 1 장 서 론 19 제 1 절 개 요 19 1. 배경 및 연구의 필요성 19 2. 연구의 목적 20 3. 연구의 방법 21 제 2 절 디지털 경제의 정의 22 제 3 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 제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 28 제 1 절 디지털 경제시대 미래예측의 필요성 28 제 2 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 제 3 절 미래예측 방법론의 유형 분류 30 1. 시간 축 방향에 따른 분류 31

6 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 제 4 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 제 5 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 제 6 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 제 3 장 기술수용모형을 통한 디지털 경제의 신기술 예측 80 제 1 절 서 론 80 제 2 절 기술현황 83 1. 스마트카(카 인포테이먼트) 83 2. 핀테크 89

7 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 제 3 절 연구 모형 128 제 4 절 연구 결과 133 제 5 절 소 결 140 제 4 장 마이크로시뮬레이션을 활용한 한국사회의 미디어 이용 행태 장기 전망 142 제 1 절 연구의 배경 및 목적 142 1. 연구의 배경 142 2. 연구 목적 및 방법론 개요 146 제 2 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 제 3 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 제 4 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

8 제 5 절 소결: 정책적 시사점 및 향후 연구방향 191 1. 정책적 시사점 191 2. 향후 방법론 측면의 발전방안 192 제 5 장 델파이 분석을 이용한 디지털 경제 미래예측 194 제 1 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 제 2 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 제 6 장 텍스트 의미망 분석을 이용한 기술 및 사회 예측 246 제 1 절 개 요 246 제 2 절 연구방법론 248 1. 빅데이터 분석의 의의 248 2. 분석방법 및 절차 250 제 3 절 분석결과 256 1. 발생빈도 256

9 2. 의미연결망 지도 260 제 4 절 소 결 269 제 7 장 결 론 271 제 1 절 연구결과 요약 271 제 2 절 정책적 시사점 278 참고문헌 283 [부록 1] 기술수용모형 추정 결과 305 [부록 2] 마이크로시뮬레이션 프로그램 코드(LIAM2) 325 [부록 3] 델파이-산업 및 기술 조사 결과 340 [부록 4] 델파이-사회 분야 조사 결과 343

10 표 목 차 <표 2-1> 미래예측 방법론의 영역분류 31 <표 2-2> 정성적, 정량적, 정량-정성적 방법의 분류 32 <표 2-3> 미래예측 단계 및 지식 원천에 따른 분류 35 <표 2-4> 질적 추세분석법의 프로세스 37 <표 2-5> 형태분석법의 프로세스 42 <표 2-6> 환경 스캐닝 프로세스 44 <표 2-7> 이머징 이슈 분석 프로세스 46 <표 2-8> 미래예측 방법론의 특징 및 장단점 비교 49 <표 2-9> 계량경제학과 시스템 다이내믹스 비교 57 <표 2-10> 계량적 예측방법의 충족 요건 67 <표 3-1> 사물인터넷 관련 기술 81 <표 3-2> 스마트카 주요 부품 84 <표 3-3> 해외 업계의 스마트카 관련 서비스 현황 85 <표 3-4> 국내 주요 기업의 스마트카 사업추진 현황 86 <표 3-5> 스마트카를 위한 자동차-IT 업체의 제휴 현황 87 <표 3-6> 애플과 구글의 스마트카 시스템 88 <표 3-7> 모바일 국제 서비스 국내외 제공 기업별 분류표 94 <표 3-8> 전 세계 웨어러블 판매량 101 <표 3-9> 국내 키즈 웨어러블 출시 동향 102 <표 3-10> 온디맨드형 O2O 서비스 현황(한국, 미국 기준) 106 <표 3-11> 헬스케어 패러다임의 변화 116 <표 3-12> 유헬스케어 구분 117

11 <표 3-13> 헬스케어 디바이스 제품 123 <표 3-14> 대상 기술별 분류 129 <표 3-15> 잠재변수와 관측변수 133 <표 4-1> 미디어 기기 보유율 149 <표 4-2> 휴대폰 보유율 149 <표 4-3> 전화/유료방송서비스/결합상품 가입현황 150 <표 4-4> 설명변수: 성별, 지역, 최종학력, 직업 유무, 가구주와 관계, 가구원 수, 주택형태 154 <표 4-5> 설명변수: 개인 월평균 소득(income) 155 <표 4-6> LIAM2, Modgen, JAMSIM 비교 166 <표 4-7> 2014년 연령별ㆍ성별 혼인율 170 <표 4-8> 취학률 및 진학률 현황 171 <표 4-9> 성별, 연령별 경제활동인구 참가율 전망 172 <표 4-10> 미디어패널 데이터 상의 취업률과 한국고용정보원의 취업률 추정의 비교 173 <표 4-11> 인구 및 가구 구성 전망 175 <표 4-12> 경제ㆍ사회 요인의 변화 전망 176 <표 4-13> 회귀분석 상관계수: 스마트폰, 유선전화기, 데스크톱PC, 노트북PC 178 <표 4-14> 회귀분석 상관계수: 신문 구독, 유료방송 가입 179 <표 4-15> 회귀분석 상관계수: 이메일 이용, SNS 이용 180 <표 4-16> 회귀분석 상관계수: 매체별 평균 이용시간 180 <표 4-17> 스마트폰, 유선전화기 보유 및 SNS 이용의 전환확률 182 <표 5-1> 디지털 경제 확산에 미칠 영향력이 큰 8대 신산업의 정의 196 <표 5-2> 디지털 경제를 선도할 글로벌 기업 201 <표 5-3> 산업별 정부 정책의 중요도 및 시급성 202

12 <표 5-4> 8대 신산업 저해 요인 204 <표 5-5> 기타 저해요인 209 <표 5-6> 미래사회 10대 이슈 212 <표 5-7> 주요 이슈에 대한 해결방안 214 <표 5-8> 추가 검토 이슈에 대한 해결방안 215 <표 5-9> 미래사회 이슈의 파급효과에 가장 큰 영향을 미칠 핵심 기술 224 <표 5-10> 디지털 경제의 사회적 순기능과 역기능 227 <표 5-11> 순기능에 영향을 미칠 것으로 예상되는 핵심 기술 231 <표 5-12> 역기능에 영향을 미칠 것으로 예상되는 핵심 기술 233 <표 5-13> 미래사회 변화에 영향을 미치는 요소의 영향력과 불확실성 240 <표 6-1> 검색된 미래기술 관련 텍스트 자료 건수 251 <표 6-2> 주요 키워드의 발생빈도 변화-블로그 256 <표 6-3> 주요 키워드의 발생빈도 변화-뉴스 257

13 그 림 목 차 [그림 2-1] 미래예측 다이아몬드 모형: 지식 원천에 따른 분류 33 [그림 2-2] 퓨처스 휠 모형 38 [그림 2-3] 인과계층분석의 프레임워크 39 [그림 2-4] 텍스트 마이닝 프로세스 45 [그림 2-5] 시나리오 작성 프로세스 47 [그림 2-6] 의사결정나무 프레임워크 48 [그림 2-7] 시스템 다이내믹스의 연구 절차 58 [그림 2-8] SFP의 선형모형 61 [그림 2-9] SFP의 진화적 모형 62 [그림 2-10] epod 제품설명서 63 [그림 2-11] 버즈보드 모듈 예시 64 [그림 2-12] Box-Jenkins의 ARIMA 모형수립방법 71 [그림 3-1] 전 세계 자동차 판매량 대비 커넥티드 카 연간 판매량 전망 83 [그림 3-2] 스마트카 시장 내 주요 업계 간 합종연횡 현황 88 [그림 3-3] 세계 모바일 결제 시장 규모 90 [그림 3-4] 세계 전자상거래 시장규모 전망 90 [그림 3-5] 국내 B2C 전자상거래 추이(통계청, 2013) 91 [그림 3-6] 세계 비현금 지급 수단 이용현황 91 [그림 3-7] 국내 인터넷뱅킹 이용규모 92 [그림 3-8] 세계 스마트폰 보급대수 전망 93 [그림 3-9] 알리바바와 이베이의 거래규모 97 [그림 3-10] 베이비 모니터와 차일드 트래커의 글로벌 판매량 추이 100

14 [그림 3-11] 전 세계 스마트폰 가입자 수 추이(2010~2019(E)) 104 [그림 3-12] 국내 인터넷 쇼핑 시장 규모(2012~2015) 104 [그림 3-13] O2O 개념도 105 [그림 3-14] 2015년 8월 기준 전 세계 벤처기업의 기업가치 순위 107 [그림 3-15] 옴니채널 O2O 서비스 모형 108 [그림 3-16] 옴니채널 O2O 서비스 사례 109 [그림 3-17] SK 플래닛의 Syrup 서비스 110 [그림 3-18] O2O 플랫폼 유망 시장 111 [그림 3-19] O2O 비즈니스 진화 방향 112 [그림 3-20] 각종 웨어러블 헬스케어 디바이스 및 벤더 121 [그림 3-21] 웨어러블 디바이스를 활용한 헬스케어 플랫폼 모형 122 [그림 3-22] TAM 연구 모형 133 [그림 3-23] 기술수용모형 분석 결과 136 [그림 4-1] 연령계층별 인구 구성비, 1960~2060 143 [그림 4-2] Bass 모형에서 시간에 따른 수용자(혁신자와 모방자 포함)의 분포 145 [그림 4-3] 전체 응답자의 매체별 평균 사용시간 151 [그림 4-4] 소셜네트워크서비스(SNS) 이용자 비율 151 [그림 4-5] 연령별 일상생활에서의 필수 매체 152 [그림 4-6] 스마트폰 및 유선전화기 보유 여부 156 [그림 4-7] 데스크톱 PC 및 노트북 PC 보유 여부 157 [그림 4-8] 신문 구독(좌) 및 유료방송 가입(우) 여부 158 [그림 4-9] 이메일 및 SNS 이용 여부 159 [그림 4-10] 가장 선호하는 기기 161 [그림 4-11] 휴대폰, TV, PC, 인쇄물 등 매체별 이용 시간 162 [그림 4-12] 마이크로시뮬레이션 내 N세 여성의 혼인 상태 변화 164

15 [그림 4-13] 출생자 수 및 사망자 수, 2010~2060 169 [그림 4-14] 마이크로시뮬레이션 가상 인구의 개인 개체 구성 변화 174 [그림 4-15] 미디어 기기의 보급률 전망 183 [그림 4-16] 미디어 서비스의 보급률 전망 184 [그림 4-17] 미디어 매체별 일평균 이용시간 전망 185 [그림 4-18] 스마트폰 및 유선전화기 보유 여부 186 [그림 4-19] 데스크톱 PC 및 노트북 PC 보유 여부 187 [그림 4-20] 신문 구독 및 유료방송 가입 여부 188 [그림 4-21] SNS 이용 여부 189 [그림 4-22] 휴대폰, TV, PC, 인쇄물 등 매체별 이용시간 190 [그림 5-1] 응답자 구성 195 [그림 5-2] 7대 신산업 외에 디지털 산업 경제 확산에 미칠 영향력이 큰 산업 196 [그림 5-3] 향후 디지털 경제 확산에 미치는 파급효과가 큰 산업 197 [그림 5-4] 시기별 디지털 경제 확산에 미치는 파급효과가 큰 산업 198 [그림 5-5] 산업별 확산 속도 199 [그림 5-6] 시기별 국내 경쟁력 추이(선진국 100 기준) 200 [그림 5-7] 디지털 경제를 선도할 글로벌 5개 기업의 파급효과 201 [그림 5-8] 산업별 정부 정책의 중요도 및 시급성의 포지셔닝 맵 202 [그림 5-9] 정책 시행이 중요한 산업과 시급한 산업 204 [그림 5-10] 스마트카, 인공지능 로봇의 저해요인 206 [그림 5-11] 핀테크, 스마트헬스의 저해요인 206 [그림 5-12] O2O, 공유경제의 저해요인 207 [그림 5-13] 스마트홈, 웨어러블의 저해요인 208 [그림 5-14] 미래사회 이슈별 디지털 경제 확산이 미치는 파급효과 217

16 [그림 5-15] 미래사회 이슈별 디지털 경제 확산이 미치는 파급효과: 시기별 변화 218 [그림 5-16] 디지털 경제 확산이 미치는 파급효과가 가장 큰 미래사회 이슈: 시기별 변화 219 [그림 5-17] 디지털 경제 확산이 미치는 파급효과가 가장 작은 미래사회 이슈: 시기별 변화 220 [그림 5-18] 디지털 경제 확산과 관련된 미래사회 이슈의 중요성 221 [그림 5-19] 가장 중요한 디지털 경제 확산 관련 이슈 222 [그림 5-20] 가장 덜 중요한 디지털 경제 확산 관련 이슈 222 [그림 5-21] 미래사회 이슈의 파급효과에 가장 큰 영향을 미칠 핵심 기술: 이슈별 226 [그림 5-22] 미래사회 이슈의 파급효과에 가장 큰 영향을 미칠 핵심 기술: 시기별 226 [그림 5-23] 디지털 경제의 사회적 순기능 229 [그림 5-24] 디지털 경제의 사회적 역기능 229 [그림 5-25] 순기능에 영향을 미칠 것으로 예상되는 핵심 기술: 시기별 232 [그림 5-26] 역기능에 영향을 미칠 것으로 예상되는 핵심 기술: 시기별 234 [그림 5-27] 이슈별 정책 대응 중요도 및 시급성 235 [그림 5-28] 정책 대응 중요도와 시급성이 가장 높은 이슈 235 [그림 5-29] 정책 대응 중요도와 시급성이 가장 낮은 이슈 236 [그림 5-30] 이슈별 정책 대응 중요도와 시급성 비교 236 [그림 5-31] 이슈별 정책 대응 수준 237 [그림 5-32] 정책 대응 수준이 부족(미흡)한 이슈 238 [그림 5-33] 정책 대응 수준이 덜 부족(미흡)한 이슈 239 [그림 5-34] 미래사회 변화에 영향을 미치는 요소의 영향력과 불확실성 240 [그림 6-1] PBS의 개념도 예시 254

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

제 1 장 서 론 19 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 현장에 ICT 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 서 ICT 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

20 이고 행정 사무와 각종 서비스업 분야에서도 작업방식의 근본적인 변화를 몰고 왔다. 컴퓨터가 보급되고, 인터넷이 세상에 널리 퍼진 20세기 말 이후 발생한 경제 성장의 대부분에 ICT가 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 약 20억 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 경제활동에서 ICT가 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

제 1 장 서 론 21 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, 기본적으로 5년 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

22 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

제 1 장 서 론 23 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 소프트웨어는 ICT 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.

24 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 고 1946년 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

제 1 장 서 론 25 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 설립한 MITS는 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.

26 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 환경은 ICT뿐만 아니라 산업 전 반에 큰 영향을 미치고 있다.

제 1 장 서 론 27 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 불과 20년 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 이르기까지 ICT를 기반으로 한 디지털 경제는 무궁무진한 형태로 발 전하고 있다.

28 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.

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 29 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

30 2. 기술발전과 성장위주 국가의 미래계획에서 다차원적 영역과 참여적 미래전략으로 발전 미래연구는 20세기에 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

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 31 조합하여 사용하는 바, 본 연구에서는 미래예측 방법론의 유형 분류를 크게 5가지 차원으로 구분하고자 한다. 1. 시간 축 방향에 따른 분류 1) 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 경제 텍스트 마이닝, 계층화분석법, 계량정 보분석법 빅데이터 분석, 미래지수기법, 통계학 적 모형링방법, 교차영향분석 로드맵, 기술발전단계 예측, STEEP 분석법 델파이기법, 리얼타임 델파이법, 질적 추세 분석법, 세차주기미래예측법 1) 이 분류는 Georghiou et al. (2008)에 따른 것이다.

32 환경 정책 정량적 방법론 게임이론, 표준예측기법 정성적 방법론 이머징 이슈분석, 환경 스캐닝, 비저닝 워크 숍, 트렌드생태계예측법, 다층적 시스템 시 나리오기법, 생태학적 사회구조분석 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 분류 2) 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 종류 정성적 방법 정성-정량적 방법 정량적 방법 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 자료: Popper(2008) 표를 기반으로 기술인문융합창작소(2009) 내용 수정 교차영향분석, 트렌드 영향 분석, 추세외삽법 2) 이 분류법은 Georghiou(2008), Popper(2008)의 논의에 따른 것이다.

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 33 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 분류 3) 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.

34 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

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 35 으로는 3C 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 징후 포착 단계 정보 수집 및 분석 미래이슈 요인 선정 관계 분석 단계 미래이슈 요인 관계 영향력 평가 미래 구체화 단계 미래이슈 요인 분석 미래이슈 구체화 창의성 기반 방법 질적 추세 분석 상호작용 기반 방법 연관성 나무 초점집단면접법, 브레인스토밍, 인과계층분석, 퓨처스 휠 미래상 정의 단계 천재적 예측 비저닝 워크숍 전문성 기반 방법 델파이 기법, 리얼타임 델파이 계층화분석법 형태분석법 델파이 기법 자료: 기술인문융합창작소(2013)와 포퍼(Popper, 2008)의 프레임워크를 종합 구성 근거 기반 방법 텍스트 마이닝, 환경 스캐닝, 추세외삽법, SWOT 분석, 이머징 이슈 분석 트렌드 영향 분석, 교차영향분석 의사결정 나무 시나리오 기법, 로드맵

36 제 4 절 미래예측 방법론의 주요 내용 고찰 4) 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.

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 37 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

38 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. [그림 2-2] 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

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 39 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)

40 다. 연관성 나무(Relevance Trees) 연관성 나무는 목표달성을 위한 필요 요소, 기능, 대안의 관계를 나무 형태의 구 조도로 시각화하여 요소 간의 상호관계에 대한 이해를 도와주는 방법이다. 뿌리에 해당하는 주제에서 시작하여 주제와 부합되며 관련된 세부요소로 가지를 확장하여 최종 대안까지 나무 형태의 구조도를 완성한다. 그룹 회의나 브레인스토밍을 진행 하여 다양한 방안을 도출할 때 매우 유용하다. 이 방법은 비교적 쉽게 활용할 수 있 는 방법으로 전문가 집단이 아닌 개인 및 일반시민도 진행할 수 있고, 복잡한 관계 와 문제를 시각적으로 구조화하여 큰 방향과 전체 틀을 설명하는 데 유용하다. 그러 나 이 방법은 조사자의 역량에 따라 결과가 달라지며, 구체적 분석과 영향력 평가가 어렵기 때문에 별도의 조사와 분석이 필요하다는 단점이 있다. 라. 비저닝 워크숍(Visioning Workshop) 비저닝 워크숍은 참가자가 자유로운 분위기에서 미래에 대한 각자의 의견을 제시 하고, 토론을 통해 종합된 의견을 기반으로 목적에 부합하는 미래상을 설계하여 공 유하는 방법이다. 단순한 아이디어의 제시나 위시 리스트의 작성이 아니라, 현실 가 능성을 토대로 조직의 구성원과 미래상을 공유하고 미래를 준비하는 데 필요한 대 응책을 제시하는 데 유용하여 조직 내부에서 효과적인 의사결정 도구로 사용된다. 이 방법은 자유로운 의견제시를 통해 사회에 종합적 영향을 끼치는 방대한 변화의 예측에 매우 효과적이고, 토론을 통해 참가자의 과거, 현재, 미래에 대한 생각을 공 유할 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 유용하다. 그러나 참가자 수 및 소요 시간 과 자원이 많이 필요하고, 원하는 미래상에 대한 의견만 제시되고 대안과 전략은 빈 약할 우려가 있다는 점에서 한계가 있다. 적용 사례에는 IBM의 2001년 이노베이션 잼(Innovation Jam), 2008년 미래의 기업 주제의 워크숍 등이 대표적이다.

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 41 3. 전문성(expertise) 기반 방법: 전문지식과 경험을 기반으로 한 미래예측 가. 델파이 기법(Delphi Method) 델파이 기법은 전문가 대상으로 반복적인 설문을 실시하여 합의된 내용을 도출하 고, 미래를 예측하는 방법이다. 이 방법의 장점은 한 장소에 모이기 힘든 전문가들 을 동시에 참여시키고 익명성의 보장으로 자유로운 의견 제시를 가능케 한다는 점 과 소수의 영향력 있는 참가자 의견에 크게 영향 받지 않으며, 연구자에 의해 통제 되기 때문에 초점에서 크게 빗나가지 않는다는 점이다. 그러나 이 방법은 반복적인 설문조사 진행에 많은 시간이 소요되고, 조사가 반복될수록 설문지 회수율이 낮아 진다는 점, 설문지 구성과 결과 분석에 전문적 지식이 필요하다는 점, 전문가가 동 질적 집단일 경우 편향된 결론 도출의 위험이 있다는 점 등의 단점이 있다. 이 방법 의 적용 사례는 광범위한데, 특히 1960년대 중반부터 사회과학 분야에 적용되어 사 기업, 싱크탱크, 정부, 교육, 학계로 널리 퍼져 현재는 주요 미래 연구방법으로 보편 화되고 있다(최항섭 음수연 전미경, 2006). 미래 미디어의 발전모형과 기술 예측 에 델파이 기법을 적용한 사례로는 정보통신연구진흥원(2006) IT 기술예측 2020 등이 대표적이다. 나. 리얼타임 델파이 기법(Realtime Delphi Method) 리얼타임 델파이 기법은 기존 델파이 기법의 단점을 보강하여 온라인상에서 별도 의 회차구분 없이 실시간으로 조사를 진행하는 것으로, 응답자는 정해진 기간 내에 리얼타임 델파이에 접속하여 설문에 답하고 답변을 수정할 수 있는 방법이다. 이 방 법의 장점은 반복적인 설문지 제작과 배포, 결과 분석에 드는 시간을 크게 절약할 수 있고, 설문 참여가 쉽기 때문에 높은 응답률을 유지할 수 있다는 점이다. 그러나 인터넷 활용이 원활하지 않은 국가나 특정 지역 전문가의 참여가 어렵다는 점, 전문 가 선정 문제가 조사결과의 신뢰성에 영향을 미친다는 점, 참여 횟수 및 답변 수준 의 불균등성이 발생할 가능성이 높아 조사결과의 신뢰도와 타당성 문제가 발생할 수 있다는 점 등은 단점으로 지적된다. 이는 2004년에 유엔미래포럼과 테드 고든(T.

42 Gordon)이 공동 개발하여 미국 국방성 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)에 적용한 바 있으며, 그 외에 Glenn et al.(2009)의 2009 State of the Future: Millennium Project, 교육혁신위원회(2007)의 2030년 교육의 변화 예측과 정책의 대응전략 모색 등이 대표적인 적용사례들이다. 다. 형태분석법(Morphological Analysis) 형태분석법은 정량화하기 힘든 사회기술적 문제를 엄밀하게 구조화하고 내부요 소 간의 상호관계를 정의하는 것으로, 문제의 구성요소를 세분화하여 독립적 변수 를 도출하여 다차원 매트릭스를 구성하는 방법이다. 이 방법은 모든 변수를 빠짐없 이 1:1로 조합하여 모든 해결방안을 도출할 수 있다는 점에서 문제에 대한 심층적 이해는 물론, 독립변수의 조합을 통해 다양한 대안과 가능성을 획득하고 구조화된 기법으로서 명료한 문제 정의도 가능하다는 장점이 있다. <표 2-5> 형태분석법의 프로세스 1단계 문제 정의 2단계 독립변수 나열 3단계 매트릭스 작성 4단계 해결방안 도출 5단계 결과 적용 자료: 기술인문융합창작소 (2013) 문제를 정의하고, 문제에 영향을 주거나 문제와 연관된 모든 구성요소들을 수집하고 분류함 문제의 특성, 상태, 기능, 조건 등 독립변수 요인과 항목을 최 대한 많이 도출 독립변수를 축으로 가능한 모든 요인과 항목이 포함되는 다차 원 매트릭스를 구성함 작성된 매트릭스의 항목을 교차적으로 조합하고 평가하여 교 차점에 해결방안이나 문제의 해결 조건을 도출 매트릭스에서 도출된 해결방안에 대한 자원과 환경을 고려, 평 가하고 실제 문제를 해결하는 데 적용 그러나 형태분석법은 참가자의 전문성과 통찰력이 떨어지는 경우 설득력 없는 결 과를 얻을 수 있고, 현실성이 없거나 기존 아이디어와 크게 다르지 않은 대안이 나 올 가능성이 있으며, 문제 구조를 설명할 매개변수의 도출이 쉽지 않고, 시간이 많

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 43 이 소요되는 점 등은 단점이라고 할 수 있다. 대표적인 적용 사례가 프리츠 즈위키 (Fritz Zwicky) 박사가 제트엔진 연구 에서 고안한 것으로 유명하고, 그 외에 박영택 (2000) 새로운 철도상품 개발 위한 형태분석, Krogerus et al.(2012) 자동차 개발 위 한 형태학적 분석 등이 있다. 라. 계층화분석법(Analytic Hierachy Process, AHP) 계층화분석법은 다양하고 복잡하게 얽힌 요인을 1:1로 이원 비교하여 상대적으로 우선순위를 결정하고, 중요도가 높은 요인을 선정하는 방법이다. 이 방법은 계층구 조를 통해 문제나 사건을 구조화하고, 각 사건의 요인이나 대안의 중요도를 정량화 하여 이를 목표의 기준과 대안의 우선순위를 평가하는 데 주로 이용된다. 그리고 정 량적, 정성적 요소와 주관적, 객관적 요소를 통합하여 우선순위를 도출할 때 매우 유용하다. 이 방법의 장점은 문제를 구조화하고 항목의 중요도를 수치로 제공해 의 사결정자가 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있고, 조사 참가자가 직접 작성한 기준 을 사용하기 때문에 결과에 대한 의견 통일이 어렵지 않고 요인의 중요도와 우선순 위를 합리적으로 비교할 수 있으며, 분석과정을 통해 조사 참가자 간 의견을 합리적 으로 조정할 수 있어 조사결과에 대한 참가자 만족도가 높다는 점이다. 그러나 이 방법은 설문조사로 진행될 경우 조사과정과 설문 결과의 투명성과 책임성 확보가 어렵고, 설문배포, 작성, 회수, 분석, 오류점검, 재배포, 회수, 재분석 등에 많은 시간 과 자원이 소요된다는 점, 의사결정자가 현재 상황 분석에 맞는 대안의 결정보다는 우선순위 높은 대안을 선택할 우려가 있다는 단점이 있다. 가장 대표적인 적용 사례 에는 정보통신정책연구원의 미래연구방법론(KITAIP) (2007)인데, 이는 델파이 기 법과 시나리오 기법을 기반으로 계층화분석법(AHP)을 통해 미래예측의 변수 우선 순위를 도출하여 가능한 미래 모습을 측정한 것으로 유명하다. 이외에 한국전자통 신연구원(2008)의 U-City 사업타당성 평가 (정우수 외, 2008)도 대표적인 적용 사례 중 하나이다.

44 4. 근거(evidence) 기반 방법: 사실과 자료를 기반으로 한 미래예측 가. 환경 스캐닝(Environmental Scanning) 환경 스캐닝은 사회, 기술, 환경, 경제, 정책의 5개 영역(STEEP)에서 분야별로 정 보를 수집 분석, DB 구축을 통해 변화 동인과 미래이슈 요인을 탐색하는 방법이다. <표 2-6> 환경 스캐닝 프로세스 1단계 조사에 관한 핵심 이슈를 정의하고 스캐너에게 조사 업무 분담 2단계 다양한 분야별로 스캐닝을 진행 3단계 스캐닝된 자료를 STEEP으로 분석, 정리함 4단계 데이터베이스(DB)를 구축 5단계 DB 자료의 상호관계를 검토하고 미래이슈 요인을 포착 자료: 국제미래학회(2014) 이 방법의 장점은 다양한 분야의 스캐닝을 통해 분야별 변화의 징후를 포착하고, 숨겨진 패턴을 찾아내 심층적 자료와 이슈의 흐름을 파악할 수 있어 조기경보 시스 템으로 기능할 수 있다는 점, 정확성과 신뢰성 높은 DB를 구축할 수 있다는 점, 웹 과 IT 발달로 정보 수집 효용성이 높아 미래연구 사전 단계에 적합한 방법이라는 점 등이다. 그러나 이 방법은 조사 범위 설정의 문제로 인해 조사 결과가 무의미해질 우려가 있고, 스캐너 개인의 주관에 따라 결과가 달라지기 때문에 이를 조율하는 책 임자의 역할이 중요하다는 점, 체계적 조사와 데이터베이스 구축, 미래이슈 분석 등 에 소요되는 시간과 비용이 매우 크다는 것이 중요한 단점으로 지적된다. 대표적인 적용 사례에는 국제미래학회(2014)의 인터넷 트래픽 환경 서베이, 델타스캔 (Delta Scan) 및 시그마스캔 (Sigma Scan)을 이용하여 일반적 추세 및 전문 정보를 수집하 는 영국의 미래이슈분석센터(Horizon scanning center, HSC) 등이 있다. 특히 유럽연 합의 i-know(interconnect Knowledge) 프로젝트 는 유럽과 전 세계 과학 기술 혁 신 분야의 미래 변화와 미래 설계를 위한 이슈와 지식 공유 프로젝트로서 데이터 분 석 기반의 미래이슈분석(horizon scanning) 기법을 활용해 핵심 이슈와 정책 이슈를

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 45 제시하는 것으로 유명하다. 나. 텍스트 마이닝(Text Mining) 텍스트 마이닝은 검색을 통해 방대한 양의 텍스트 기반 데이터 및 비정형 데이터를 수집하여 그 속에서 유용한 정보를 추출한 뒤 정보를 정형화하고, 분석하는 기법으 로 정보의 홍수 속에서 의미 있는 정보와 패턴을 분류하고 범주화하는 데 유용하다. [그림 2-4] 텍스트 마이닝 프로세스 자료: K. Manhart, Text-Mining-Process, BI-Methoden; 기술인문융합창작소 (2013) 재인용 이 방법의 장점은 기존 텍스트 마이닝 방법이 분석할 수 없었던 비구조화된 데이 터를 분석할 수 있다는 점이다. 특히 지능형 검색 엔진은 사용자의 의도와 의미를 분석한 검색 결과를 제공한다. 그러나 사생활 침해와 보안 문제의 발생 우려가 있다 는 점, 일반 텍스트 마이닝에 비해 정보추출 능력이나 정확성이 떨어진다는 점, 소 셜미디어 데이터의 경우 오피니언 리더의 영향력이 크게 작용해 데이터의 편향성이 크다는 점 등이 단점으로 지적된다. 한국보건사회연구원 SK Telecom(2011)의 텍 스트 마이닝을 이용한 자살률 예측, 국제미래학회(2014)의 모바일 이러닝의 트렌

46 드 분석 등이 대표적인 적용 사례이다. 다. 이머징 이슈 분석(Emerging Issue Analysis) 이머징 이슈 분석은 다양한 분야 스캐닝을 통해서 미미한 변화를 앞서 읽고, 초기 발생 단계의 잠재력을 가진 이슈를 찾아내 분석하는 것이다. 이머징 이슈가 발생 단 계에서 성숙 단계인 트렌드로 발전할 때까지 지속적인 모니터링을 통해 발전하는 과정을 분석하고, 트렌드를 예측하는 것을 목표로 한다. <표 2-7> 이머징 이슈 분석 프로세스 1단계 자료수집 2단계 요인 분석 3단계 4단계 전문가 의견교환 모니터링 자료: 기술인문융합창작소(2013) 비상식적 정보나 새로운 정보에 대한 성급한 평가 없이 지속적인 스캐닝을 통해 정보를 수집함 도출된 요인을 역발상으로 접근하거나 연쇄적인 파급효과를 분 석하여 요인의 기회와 위협, 영향력을 평가함 조사자가 전문가와 의견을 교환하고 수렴하여 요인을 평가하고 이머징 이슈를 도출 이머징 이슈가 일시적인 유행 또는 지속적인 트렌드로 발전할지 꾸준한 모니터링을 실시하고 평가함 이 방법은 경쟁사에 비해 빠른 전략의 수립과 국가적 문제에 대한 초기 대응에 유 용하다는 장점이 있다. 반면 트렌드 발전 과정에서 많은 변수가 개입할 수 있고, 주 요 트렌드로 자리매김할 때까지 지속적 추적이 필요하다는 단점이 있다. 대표적인 적용 사례로 지구신경망 시스템을 활용하여 사회, 경제, 환경 및 기술 분야의 정적, 동적 데이터를 확보하여 미래 이머징 이슈를 분석한 유럽연합의 FuturlCT 프로젝 트, KOTRA의 고령화에 따른 3D 프린터 활용 맞춤 디자인 분석 (KOTRA Global Market Report, 변화하는 인구구조 속 주목받는 유망시장, 2012) 등이 있다. 라. 시나리오 기법(Scenarios) 시나리오 기법은 미래에 일어날 개연성이 높고 영향력이 큰 요인을 추려내고, 종 합하여 다양한 대안적 미래상을 이야기가 있는 글이나 그림으로 제시하는 방법이

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 47 다. 이 방법은 복잡하고 급변하는 불확실성 시대의 비선형적이고, 불연속적인 변화 에 대해 창의적인 발상을 유도함으로써 발생 가능한 다수의 미래를 가정하고, 선택 의 폭을 확장시키는 데 유용하다. [그림 2-5] 시나리오 작성 프로세스 자료: 임현(2014:133) 이 방법의 장점에는 시나리오 작성 과정에서 미래이슈, 요인, 불확실성 및 요인 간 관계에 대한 심층적인 이해가 가능한 점, 다수의 미래상을 제시하기 때문에 미래 에 대한 다양한 전략과 대안을 도출할 수 있다는 점, 시나리오를 통해 바람직한 미 래를 위한 기술, 행동을 이끌어내고 미래에 대한 준비를 유도할 수 있다는 점, 외부 환경의 갑작스런 변화나 영향력이 큰 사건이 발생해도 미리 준비한 전략과 대안을 토대로 빠른 대응 전략과 대안 수립이 가능하다는 점 등이 있다. 그러나 시나리오 기법은 참가자에게 방대한 조사와 심층 이해과정을 요구하는 점, 시나리오 개발 과 정에 많은 시간이 소요되는 점, 오랜 기간 참여 가능한 전문가의 섭외가 어려운 점, 참가자의 전문성과 능력에 따라 시나리오 결과의 차이가 크다는 점, 시나리오는 미 래상의 큰 틀을 제시하는 것으로서 시나리오의 구체성이 떨어질 수 있다는 점, 시나 리오를 3, 4개로 줄이는 과정에서 임의성이 개입될 여지가 크다는 점, 시나리오 작 업팀의 능력과 의사소통 기법에 의존해 일반화할 수 있는 과학적 예측이 어렵다는 점, 명확한 방향을 선호하는 정책결정권자의 경우 이를 선호하지 않을 수도 있다는 점 등의 단점이 있다. 1950년대 랜드연구소 허만 칸(H. Kahn)이 무기 개발과 군사전

48 략 관계 분석을 목적으로 개발한 이래, 시나리오 기법을 적용한 미래예측 사례는 무 수히 많다. 그중에서 로열더치셀(Royal Dutch Shell)의 에너지 시나리오 2050, 유럽 연합집행위원회(2006)의 시나리오 2020: 농업과 농촌에 대한 시나리오 연구, 영국 정부의 미래예측 2020 (Foresight Future 2020), 독일 지멘스(Siemens)의 호라이즌 2020 (Horizon 2020), 일본의 탈온난화 2050 국가 프로젝트, 남아공의 몽플레 시나 리오 (Mont Fleur Scenarios), 그리고 정보통신정책연구원의 미래한국 시나리오 2030 등이 있다. 마. 의사결정나무(Decision Trees) 의사결정나무는 의사결정 과정을 단계별로 분류하고, 예측하여 최종 의사결정에 핵심 영향과 자료를 제공하는 방법으로서 의사결정 규칙을 나무 구조로 도표화하는 것을 특징으로 한다. 자료 구성과 분석 목적에 따라 분리 기준과 정지 규칙을 토대 로 의사결정 나무를 작성하는데, 의사결정나무에서 분류의 오류가 있어 예측 오차 가 클 가능성이 있거나 부적절한 변수가 있는 가지를 제거하여 의사결정나무의 정 확성을 확보할 수 있다. [그림 2-6] 의사결정나무 프레임워크 자료: 기술인문융합창작소(2013:179) 의사결정나무 기법은 분석 결과가 나무 구조로 표현되어 쉽게 이해할 수 있고, 두

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 49 개 이상이 의사결정 요소가 결합하여 의사결정의 과정과 목표에 어떻게 영향을 주 는지를 쉽게 파악할 수 있으며, 분류에 영향을 미치지 않는 불필요한 마디는 가지치 기를 통해 제거되기 때문에 예측의 정확도가 높다는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 분석 자료에 의존하여 나무 구조를 작성하기 때문에 자료의 질이 낮으면 분류에 어 려움이 생기고, 나무구조가 복잡해지거나 예측이 불가능해진다는 점, 다수의 변수가 아닌 각 마디별로 분류된 변수와의 관계만을 보기 때문에 예측의 결과가 복잡한 현 실을 반영하지 못한다는 점, 예측의 정확성이 낮고, 장기 대안적 미래설계 시 의사 결정나무가 복잡해지는 단점이 있다. 이 방법은 마케팅조사, 광고조사, 의학연구, 품 질관리, 고객 세분화, 반응분석 등 여러 분야에서 폭넓게 사용되며, 미래 상황 예측 에 널리 활용되고 있다. 대표적인 적용 사례로 미국의 Marker Studies 사가 고객 1,000명의 치약 선호도 양식을 조사하고, 각 사례를 의사결정 나무로 구분하여 미래 고객 관리 전략에 활용한 것이 매우 유명하다. 이외에 국제미래학회(2014)의 미래 생존 기업 예측 도 대표적인 적용 사례이다. 이상의 유형별로 논의한 미래예측 방법론의 특징 및 장단점을 종합하면 아래 <표 2-8>과 같이 정리할 수 있다. <표 2-8> 미래예측 방법론의 특징 및 장단점 비교 특징 장점 1. 창의성 기반 방법: 상상력과 통찰력을 기반으로 한 미래예측 천재적 예측 역사적 유추 질적 추세분석 전문가나 천재의 개인 역량 기반 직관적 미래예측 방법 창의적 사고, 혁신적 대응, 위기상황 돌파에 유용 현재 사고의 틀 탈피 유추의 원리 적용 과거 현상과 법칙이 미 래에도 지속되어 예측 기반이 됨 과거 자료가 없을 때 다른 유사 사례를 통해 현재 사건의 향후 진 행을 유추 가능 불확실성이 큰 변수의 추세에 관한 정성적 자료 분석 전문가 지식과 경험, 통찰력에 의한 주관적 판단 미래 불확실성 파악 미래의 전체적 구도 제시, 기회와 위협 요인 제시

50 단점 1. 창의성 기반 방법: 상상력과 통찰력을 기반으로 한 미래예측 천재적 예측 역사적 유추 질적 추세분석 예측의 재생산 어려움 주관적 요소가 강함 적용사례 토플러, 스티브 잡스 특징 장점 단점 특징 장점 불확실성이 큰 장기 예 측에 부적합 과거지향적 특성으로 예견이 제한적 신욱희(2013), 21세기 미중일 관계 전망 직관적 예측에 따른 과도한 일반화 연구자 신념과 선입견 반영 기획재정부(2012) 2020 년 한국사회 질적 수준 제고를 위한 미래연구 2. 상호작용 기반 방법: 토론과 지식교환을 기반으로 한 미래예측 연관성 나무 초점집단면접법 브레인스토밍 목표달성에 필요한 요 소, 기능, 대안을 나무 구조도로 구성 복잡한 관계와 문제를 시각적으로 구조화 누구나 쉽게 활용 조사자 역량에 결과 좌우 구체적 조사와 분석에 어려움 특정 집단을 모아 한 자리에서 다양한 의견 을 취합 심층 정보를 짧은 시 간에 많이 수집 가능 참가자 간 토의 과정 에서 예상치 못한 응 답 획득 진행자와 응답자 반응 에 따라 논의결과가 달 라짐 기존 이슈나 상식적 내용에 그침 집단 통제가 어려움 자유로운 의견제시를 통한 많은 양의 아이 디어 도출이 중요 다양한 아이디어 도출 아이디어 연계를 통해 효과적인 해결책 도출 특정 전문가의 과도한 영향력 진행자가 없을 경우 토론 주제와 목적에 혼동, 진행 느려짐 2. 상호작용 기반 방법: 토론과 지식교환을 기반으로 한 미래예측 퓨처스 휠 인과계층분석 비저닝 워크숍 핵심 이슈 중심으로 바 퀴모양을 통해 영향과 결과 확장 전문가의 토론과 브레 인스토밍을 거쳐 합의 점 도출 누구나 쉽게 사용 가능 미래 변화와 요인을 한눈에 파악 현상, 사회적 요인, 세 계관, 신화 및 은유의 4단계 층위의 다양한 관점 탐색 하나의 주제에 대해 다양한 층위의 심층적 이해 깊이 있는 토론과 논쟁 참가자 토론을 통해 미래이슈를 종합한 미 래상을 정립하고, 이해 관계자와 공유 자유로운 의견제시와 미래의 공유 가능 조직 내부에서 효과적인 의사결정 도구로 사용

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 51 단점 적용사례 특징 장점 단점 적용사례 특징 2. 상호작용 기반 방법: 토론과 지식교환을 기반으로 한 미래예측 퓨처스 휠 인과계층분석 비저닝 워크숍 지나친 단순화 우려 파생 영향과 요인들이 모순된 결과를 보일 수 있음 Glenn(2011) 컴퓨터 통신기기 증가 퓨처스 휠 v3.0 국제미래학회(2014) 소셜미디어의 미래 참가자의 높은 전문성 과 숙련도 요구, 섭외 어려움 한국 정 보화 진 흥원 (2009) 저개발국 인구 과다 인과계층분석 참가자 수, 시간, 자원이 많이 필요 대안과 전략 의견 빈약 우려 IBM 이노베이션 잼, 미 래의 기업 주제 비저닝 워크숍 3. 전문성 기반 방법: 전문지식과 경험을 기반으로 한 미래예측 델파이 기법 리얼타임 델파이 형태분석법 전문가 대상의 반복적 설문 통해 합의 도출 전문가 동시 참여 익명성 보장으로 자유 롭고, 솔직한 의견 제시 연구자 통제 용이 반복적 설문조사에 시 간 소요 조사가 반복될수록 설 문지 회수율 낮음 설문지 구성과 결과 분 석에 전문적 지식 필요 정보통신연구진흥원(2006) IT 기술예측 2020 온라인상에서 회차 구분 없이 실시간 델파이 조사 설문조사 시간 절약 높은 응답률 유지 인터넷 활용 어려운 지역 참가 어려움 전문가 선정 문제가 조사결과에 영향 참여 횟수와 답변 수준 의 불균형 문제 발생 미 국방성 DARPA 교육혁신위원회(2007) 2030 년 교육의 변화 예측과 정책 대응전략 모색 문제 구성요소를 독립 변수로 도출, 다차원 매트릭스를 구성 구조화된 기법으로서 명료한 문제 정의 독립변수의 조합을 통해 다양한 대안과 가능성 도출 매개변수 도출이 쉽지 않고, 시간이 많이 소요 참가자 전문성과 통찰 력 요구 박영택(2000) 철도상품 개발 위한 형태분석 Krogerus(2012) 자동차 개발 위한 형태분석 4. 근거 기반 방법: 사실과 자료를 기반으로 한 미래예측 텍스트 마이닝 환경 스캐닝 이머징 이슈 분석 검색을 통해 방대한 비정형 데이터 수집 데이터 의미 추출과 패턴 범주화에 유용 STEEP(사회 기술 환경 경제 정책) 분 야별 정보수집과 분석 DB구축을 통해 변화 동 인과 미래이슈 요인 탐색 초기 발생단계의 이슈 를 수집 분석 초기 이슈가 트렌드로 성장할 수 있는지 모 니터링 필요

52 장점 단점 적용사례 특징 장점 단점 4. 근거 기반 방법: 사실과 자료를 기반으로 한 미래예측 텍스트 마이닝 환경 스캐닝 이머징 이슈 분석 비구조화된 데이터 분 석 가능 사용자 의도와 의미를 분석한 검색 가능 사생활 침해와 보안문 제 우려 정보추출 정확성이떨어짐 SNS 데이터의 편향성 문제 한국보건사회연구원(2011) 텍스트 마이닝 이용한 자살률 예측 국제미래학회(2014) 모 바일 이러닝의 트렌드 분석 분야별 변화 징후 포 착과 패턴 탐색, 조기 경보 예측 정확성과 신뢰성 높은 DB 구축 가능 조사범위 설정 문제 스캐너 개인 주관에 따라 결과 달라짐 소요 시간과 비용이 큼 국제미래학회(2014) 인 터넷 트래픽 환경 서베이 영국 미래이슈분석센터 (HSC) 시그마스캔 유럽연합 i-know 프 로젝트 경쟁사에 비해 빠른 전략 수립과 국가적 문제 초기 대응 가능 트렌드 발전과정에서 많은 변수 개입, 성급 한 결론 도출 위험 KOTRA(2012) 고령화 에 따른 3D 프린터 활 용한 맞춤 디자인 분석 유럽연합 FuturICT 프 로젝트 4. 근거 기반 방법: 사실과 자료를 기반으로 한 미래예측 의사결정나무 시나리오 기법 로드맵 의사결정 과정을 단계 불확실하고 비선형적 별로 분류 예측하여 변화에 대해 대안적 의사결정 규칙을 나무 미래상을 제시 구조로 도표화 분석결과 이해가 쉬움 변수 간 상호작용 해석 용이함 불필요한 마디는 가지 치기 통해 제거, 예측 정확성 높음 분석된 자료에 의존, 자료의 질 문제 우려 예측결과가 복잡한 현 실을 반영하지 못함 상당한 컴퓨팅 시간 필요 다수 미래상 통해 다양 한 전략과 대안 도출 시나리오 도출 통해 준비된 전략과 대안 모색 방대한 조사와 심층 이해 과정을 참가자에게 요구 시나리오 개발 과정에 많은 시간 소요 시나리오의 구체성 미비 우려 명확한 방향 선호 정 책결정권자의 비선호 미래 목표 달성에 필 요한 요소를 분석 기술의 인과관계를 직 관적 표현, 중요 요인과 기술 관계 포착 용이함 연구개발 방향성 제시 및 조직 비전, 전략 일 관성 부여 연구자 능력에 따라 결과가 달라짐 다방면 전문가 찾기 어려움 예상치 못한 사건이나 신기술 개발로 인한 로드맵 현실성 떨어짐

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 53 적용 사례 4. 근거 기반 방법: 사실과 자료를 기반으로 한 미래예측 의사결정나무 시나리오 기법 로드맵 국제미래학회(2014) 미 래 생존 기업 예측 셀 에너지시나리오 2050 남아공 몽플레 시나리오 일본 탈온난화 2050 프로젝트 정보통신정책연구원(2006) 미래한국 시나리오 2030 미국 국제기술로드맵 (ITRS) 일본 기술전략로드맵 (TSR) 제 5 절 시스템 분석 기법을 활용한 미래예측 방법론 최근 컴퓨터, 인터넷, 빅데이터 및 온라인 연구 플랫폼을 활용한 새로운 형식의 미래연구 기법이 고안되면서, 모형링이나 시뮬레이션, 전략적 시나리오 등을 활용한 시스템 분석이 미래예측 방법론의 중요한 자원으로 부각되고 있다. 이와 같은 새로 운 형식의 미래연구 기법을 통해 사회를 대상으로 한 직접 실험의 어려움을 가볍게 극복하고, 소수의 자료군을 넘어서 다양한 크기의 자료를 대상으로 한 시스템 분석 이 가능해졌다(윤정현, 2015). 앞에서는 주로 정성적, 비계량적 미래예측 방법론을 유형별로 검토했는데, 최근에 는 새로운 분석 환경에 힘입어 계량적, 정성적 연구의 강점을 혼용하여 수식이나 모 형을 통해 미래를 예측하는 모형이 크게 주목받고 있다. 예컨대 모형링과 시뮬레이 션(모의실험)은 대상 시스템의 실제 상황과 비슷한 행동하는 모형을 만들어 실험하 는 것으로, 실험 대상의 중요한 특성을 추출하여 현실과 비슷하게 모형을 만들어 시 스템의 동적 변화(system dynamics)를 예측하는 것이다. 소프트웨어 Vensim PLE를 이용하여 출산율과 사망률을 입력하여 50년 후 또는 100년 후의 인구분포를 예측한 것을 그 대표적인 예라고 할 수 있다(이광형, 2015). 모형링과 시뮬레이션을 이용한 대표적인 미래예측 방법론으로 행위자 기반 모형 (Agent-Based Model), 시스템 다이내믹스 모형(System Dynamics Model)을 들 수 있 으며, 최근에는 창의적 상상력을 기반으로 한 시나리오 기법을 접목한 모형링으로

54 서 이른바 사이언스 픽션 프로토타이핑(SFP: Science Fiction Prototyping) 도 주목받 고 있다. 이러한 방법은 모형을 만들고, 모의실험을 하며, 시나리오를 구성하는 과정 에서 대상 문제나 시스템에 대한 이해를 더 명확히 하고, 미래를 예측하는 데 중요 한 통찰을 얻을 수 있다는 점에서 매우 유용하다. 1. 행위자 기반 모형(ABM: Agent-Based Model) 행위자 기반 모형(ABM: Agent-Based Modeling)은 응용 프로그램을 이용하여 소비 자, 주식시장, 공급체계의 형태를 모형링하기 위해 개발한 모형이다. 여기서 행위자 (agent)는 자율적인 결정권을 가지고 각자의 접근되는 상황에 맞추어 규칙을 기준으 로 하여 역할을 수행하기 때문에 ABM은 행위자 간에 반복되면서 서로 경쟁적으로 일어나는 상호관계의 모습을 보여주는 미래예측 방법론이라 할 수 있다(국제미래학 회, 2014). 행위자 기반 모형은 연구하고자 하는 시스템뿐 아니라, 그 시스템을 구성하고 있 는 구성원까지를 모두 고려하여 연구할 수 있다는 장점이 있다. 기존의 분석적 모형 이나, 통계적인 기법은 시스템과 시스템을 구성하는 구성원을 독립적으로 연구하는 경향이 있다. 하지만 행위자 기반 모형은 시스템과 그 시스템을 구성하고 있는 구성 원을 모두 고려하여 구성원의 행동이 시스템에 미치는 영향, 그리고 시스템의 특성 이 구성원의 행동에 미치는 영향을 모두 분석할 수 있다(이상협 이기현, 2015). 특 히 ABM 기반의 미래예측은 주로 자연적인 형태의 예측, 주거문화의 흐름이나 군중 의 이동, 차량의 흐름, 인터넷 IP의 이동 및 연결, 암의 전이 등 군집적인 행태의 변 화를 예측하는 데 활용된다. 최근 컴퓨터 기술의 발전으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통 해 형태의 추이를 모아 더욱 정확한 미래예측이 가능해졌다(국제미래학회, 2014). 행위자 기반 모형은 행위자 간의 상호작용이 중요하고 창발적 특성을 지니는 다 양한 경제사회현상을 분석하기 위해 사용된다. 예컨대 새로운 기술이나 제품이 시 장에서 소비자에 의해 채택되어 확산(시장 점유율의 증가)되는 현상은 여러 복합적 인 요인(제품의 특성, 소비자의 특성, 소비자 간의 상호작용, 경쟁 제품의 존재 여부

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 55 등)에 의해 영향을 받는 복잡성을 띠고 있다. 따라서 이러한 복잡성과 소비자 간의 상호작용, 경쟁기업 및 제품 간의 상호작용의 중요성으로 인해 신제품의 확산은 행 위자 기반 모형의 중요한 주제라고 할 수 있다(이상협 이기현, 2015). 그러나 행위자 기반 모형은 다음과 같은 한계점을 지닌다. 첫째, 구성원 특히 인 간의 행동에 영향을 미치는 다양한 요소, 즉 비이성적 행동, 주관적 선택, 복잡한 심 리상태 등은 모형에 고려하기 어렵다(Rand & Rust, 2011). 이러한 한계점은 기존의 분석적 모형(analytical models)에도 존재하는 것이다. 하지만 인간의 비이성적인 면 이나 심리적 요소를 제대로 반영하지 않는다면, 사람들로 이루어진 시스템의 특정 현상을 연구하였을 때, 그 결과의 신뢰성이 떨어진다(이상협 이기현, 2015). 둘째, 행위자 기반 모형의 한계는 시뮬레이션의 결과가 모형 인자의 초기값에 큰 영향을 받는다는 것이다(Axelrod & Tesfatsion, 2006). 따라서 보다 실증적인 결과를 도출하기 위해서는 실제 데이터를 기반으로 모형 인자의 초기값을 설정하는 것이 필요하다. 행위자 기반 모형에서는 행위자의 행동뿐 아니라, 행위자 간의 상호작용 도 시뮬레이션 결과에 큰 영향을 미치는 요소이다. 하지만 현실에서 발생하는 사람 간의 상호작용을 모형에 반영하는 것이 어렵고, 시뮬레이션의 결과가 상호작용 방 식의 조그만 변화에도 민감하게 반응한다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서는 연구 대상 행위자 간의 상호작용을 기존 이론과 실제 현상을 분석하여 다양하게 고 려해 시뮬레이션을 실행할 필요가 있다. 셋째, 많은 경우에 시뮬레이션 결과의 검증이 어려운 이슈가 존재한다. 많은 경우 에 시뮬레이션을 통해 연구하고자 하는 현상이 존재하지만, 결과 검증을 위한 실증 적 데이터가 없다. 예를 들어, 신기술이 특정 시스템 혹은 사회에서 확산되어 가는 과정을 행위자 기반 모형으로 연구하는 경우, 해당 신기술이 확산되는 현상은 현실 에서 관찰이 가능하지만, 실제로 그 기술이 어떻게 확산되었는지에 대한 데이터를 구하기는 쉽지 않다. 뿐만 아니라, 어떠한 경우에는 행위자 기반 모형을 가지고 연 구하려는 현상이 실제하지 않는 경우도 있다. 재난 예측 연구가 그러하다. 예를 들 어, 특정 지역에 지진이 발생한다면 어떠한 일이 일어날 수 있는지에 대해 시뮬레이

56 션 연구를 하고자 하는 경우, 해당 지역에 실제로 지진이 발생하지 않았기 때문에 시뮬레이션의 결과를 검증하기 어렵다. 끝으로, 행위자 기반 모형에서 실험하고자 하는 시스템이 많은 행위자로 구성되 어 있는 경우, 그리고 행위자의 행동이나 상호작용이 복잡한 경우 시뮬레이션을 하 는 데 많은 양의 컴퓨테이셔널 파워가 필요하다. 물론 최근에는 컴퓨터의 CPU와 메 모리 기술의 발달로 이러한 문제가 많이 해결되었다(이상협 이기현, 2015). 2. 시스템 다이내믹스(System Dynamics) 시스템 다이내믹스는 MIT의 제이 포레스터(Jay Forrester)에 의해 1961년에 창안된 이래 다양한 사회적, 문화적, 행정적 문제의 해결을 위해 사용되고 있는 오랜 역사 를 가진 시뮬레이션 도구이다. 시스템 다이내믹스는 시스템 사고와 시뮬레이션으로 구성된다. 시스템 사고는 인과지도 분석을 통해 시스템에 내장되어 있는 피드백 순 환(feedback loop) 을 발견하는 데 초점을 두며, 시뮬레이션은 이러한 피드백 순환을 보다 정교하게 모형화하여 그들의 동태적 행태 유형을 발견하는 데 초점을 둔다(김 도훈 외, 1999). 시스템 다이내믹스는 동태적이고 순환적 인과관계의 시각으로 현상을 이해하고 설명하거나, 이러한 이해에 기초한 컴퓨터 모형을 구축하여 복잡한 인과관계로 구 성된 현상이 어떻게 동태적으로 변하는지 실험하는 방법론이다. 즉, 어떤 현상이나 문제를 분석하기 위해 직접적 또는 간접적으로 관련된 변수의 관계를 정량화시켜 이를 시스템적 사고와 시뮬레이션을 통해 분석하는 것이다. 따라서 기존의 계량경 제학이 데이터를 활용한 정태적 형태의 예측 및 정책적 방안의 제시가 핵심이었다 면, 시스템 다이내믹스는 변화(dynamics)와 시간(tiem series)의 개념을 도입하여 문 제를 정의하고, 현상을 요인 상호간의 인과지도를 통해 어떤 인과관계에 있는지 확 인하며, 시간에 따른 동태적인 관계로 설명한다고 볼 수 있다.

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 57 <표 2-9> 계량경제학과 시스템 다이내믹스 비교 특성 계량경제학 시스템 다이내믹스 분석의 대상 정태적 행태(점 추정) 동태적 행태 유형 추론의 방식 기존의 경험적 자료 변수들 간의 인과적 관계 시스템과 환경 개방적/상호분리 통합적/긴밀한 상호작용 시점의 차이 단기적 정책/예측 장기적 정책/예측 연구/분석의 초점 시스템의 균형상태 두 변수 간의 상관 관계 시스템의 진화/전개 과정 분석의 목표 수치적 정확성의 추구 구조적 정확성의 추구 지식의 대상 관찰가능한 객관적 현상 보이지 않는 피드백 구조 구조화 파라미터 구조 << 파라미터 구조 << 파라미터 정책설명 어려움 쉬움(정책수단의 변화) 자료: 김도훈 외(2001) 시스템 다이내믹스 방법론을 통한 미래예측 모형의 구축은 일반적으로 여섯 단계 로 이루어진다. 첫째, 분석하고자 하는 모형의 작성을 위해 문제를 정확히 인식하고, 정의한다. 둘째, 보고자 하는 현상 및 문제와 관련된 다양한 행위요인을 도출하고, 이들이 상호간의 피드백 관계에 따른 인과관계를 어떻게 형성하는지를 도식화한다. 이렇게 도식화된 그림을 인과순환지도(causal loop diagram)라 부른다. 셋째, 인과순 환지도를 바탕으로 실제 현상분석에 이용하게 될 시뮬레이션 모형을 만든다. 넷째, 설계한 모형에서 나온 결과치가 실제 현상과 어느 정도 일치하는지 모형의 타당성 및 민감도 등을 평가하여 모형의 구조적 오류를 검사한다. 마지막으로 모형의 타당 성이 입증되면 이를 적용하여 현상을 진단하고, 결과를 예측한다. 이 과정은 연구자 가 가정한 시나리오에 따라 모형을 시뮬레이션한 결과를 바탕으로 그 결과값을 해 석하는 과정이라 할 수 있다(박령주, 2015).

58 [그림 2-7] 시스템 다이내믹스의 연구 절차 자료: 김도훈 외(2001) 3. 과학소설 기반의 미래예측(SFP: Science Fiction Prototyping) 사이언스 픽션 프로토타이핑, 즉 과학소설 기반의 미래예측(Science Fiction Prototyping: SFP)은 2008년 인텔의 미래학자 브라이언 데이빗 존슨(Brian David Johnson) 5) 이 개발한 미래예측 방법이다. 미래 기술과 이로 인한 사회변동을 설명하 거나, 탐구하고, 서술하기 위해 사이언스 픽션(SF) 6) 을 활용해서 미래를 예측하는 기 법이다. 이 방법은 인텔의 21세기 로봇 프로젝트 전략의 기초가 되었다고 한다. 이 는 어떠한 신기술이 실제 현실에 도입되었을 때 초래될 결과에 대해 여러 가지 가상 시나리오를 통해 미리 예측하고, 그 결과를 기술 개발 과정에 적용해 나가는 방법을 말한다. 스타트렉, 아바타 등 SF 장르가 일반화됨에 따라 아직 현실화되지 않았지만 5) 브라이언 데이비드 존슨은 이른바 미래 캐스팅 이라 불리는 미래예측 방법론을 개발한 인텔사의 미래학자인데, 그는 민속지적인 현지 연구, 기술연구, 트렌드 데이 터, 심지어 소비자와 컴퓨팅의 실용주의적인 비전을 창안하기 위해 공상과학을 이 용하는 것으로 유명하다. 존슨은 인공지능, 로봇, TV 재창조의 발전이라는 분야를 개척해왔는데, 그는 공상과학 기반의 짧은 얘기나 소설뿐만 아니라 논문이나 과학 보고서를 통해서도 미래 기술 예측을 수행했다(Johnson, 2010; Johnson, 2001b). 6) 일반적으로 사이언스 픽션이란 과학소설을 지칭하는 단어이나, SFP에서는 소설뿐 아니라 과학에 기반을 둔 창작물 전체를 아우르는 의미가 강함

제 2 장 미래예측 방법론의 유형 및 주요 내용 59 현실이 될법한 가능성, 실제로 존재하지 않는 것들이지만 내러티브 맥락 안에서 실 재하는 것처럼 인식되는 SF의 다양한 미래상을 통합적으로 구성하여 미래를 예측하 는 것이기 때문에, 연구자에 따라서는 시나리오 기법의 일종으로 보거나, 외삽법 (extrapolation) 특히 추세외삽법의 일종으로 보는 시각이 존재한다(Johnson, 2011b). SFP는 2008년 7월 미국 시애틀의 지적 환경(Intelligent Environments) 컨퍼런스 에 서 사이먼 이거튼(Simon Egerton) 등이 제출한 새로운 환경 매핑시 서비스 로봇의 탐색 전략 향상을 위한 복합적 인격의 사용(Using Multiple Personas in Service Robots To Improve Exploration Strategies When Mapping New Environments) 이라는 논문이 중요한 발단이 되었다. 이 논문은 휴머노이드 로봇의 복합적 인격과 비이성 적 사고를 다루어 브라이언 데이비드 존슨의 SF 소설 모호한 메커니즘(Nebulous Mechanism) 집필에 영감을 주었고, 이후 존슨은 이를 시리즈화하여 인텔의 21세 기 로봇 프로젝트 로 발전시켰다. 최초의 SFP 공개 행사는 2010년 7월 19일 말레이시아 쿠알라룸푸르에서 개최된 창조적 과학 2010(Creative Science 2010) 이며, 이 행사에 제출된 빅터 캘러핸 (Victor Callaghan)의 포드 이야기(Tales from a Pod) 가 Immersive Displays사에 의 해 ImmersaVU로 제품화됨으로써 최초로 상업화된 SFP가 된 바 있다. 2011년에는 영국 노팅험에서 두 번째 SFP 워크숍인 창조적 과학 2011 이 개최되었는데, 여기서 인텔은 SFP 방법론에 관한 첫 번째 다큐멘터리를 제작하기도 했다. 그 후 SFP 활동 을 관리하기 위한 통솔기구로서 창조적 과학 재단(Creative Science Foundation: http://www.creative-science.org/) 이 만들어졌고, 여기서 SFP와 관련된 각종 행사와 출간을 장려하고 있다. 존슨이 말하는 창조적 과학 이란 창조적 기술을 과학, 공학, 산업, 사회정치적 시 스템의 혁신을 위한 방법으로 사용하는 것이다. 이는 미래를 예언하는 것보다는 연 구나 통찰을 통한 예측을 기반으로 새로운 개념, 계획, 용역, 제품 등의 개발 및 혁 신에 초점을 맞추는 것이다. 기존의 연구 개발 방법은 기술이 무엇인지를 규정하는