키워드 네트워크 분석을 통한 기술경영연구 동향 분석

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently due to the advancements of science and information technology, the socio-economic business areas are changing from the industrial economy to a knowledge economy. Furthermore, companies need to do creation of new value through continuous innovation, development of core competencies and technologies, and technological convergence. Therefore, the identification of major trends in technology research and the interdisciplinary knowledge-based prediction of integrated technologies and promising techniques are required for firms to gain and sustain competitive advantage and future growth engines.
The aim of this paper is to understand the recent research trend in management of technology (MOT) and to foresee promising technologies with deep knowledge for both technology and business. Furthermore, this study intends to give a clear way to find new technical value for constant innovation and to capture core technology and technology convergence.
Bibliometrics is a metrical analysis to understand literature’s characteristics. Traditional bibliometrics has its limitation not to understand relationship between trend in technology management and technology itself, since it focuses on quantitative indices such as quotation frequency. To overcome this issue, the network focused bibliometrics has been used instead of traditional one. The network focused bibliometrics mainly uses “Co-citation” and “Co-word” analysis. In this study, a keywords network analysis, one of social network analysis, is performed to analyze the research trend in MOT. For the analysis, we collected keywords from research papers published in international journals related MOT between 2002 and 2011, constructed a keyword network, and then conducted the keywords network analysis.
Over the past 40 years, the studies in social network have attempted to understand the social interactions through the network structure represented by connection patterns. In other words, social network analysis has been used to explain the structures and behaviors of various social formations such as teams, organizations, and industries. In general, the social network analysis uses data as a form of matrix. In our context, the matrix depicts the relations between rows as papers and columns as keywords, where the relations are represented as binary. Even though there are no direct relations between papers who have been published, the relations between papers can be derived artificially as in the paper-keyword matrix, in which each cell has 1 for including or 0 for not including. For example, a keywords network can be configured in a way to connect the papers which have included one or more same keywords. After constructing a keywords network, we analyzed frequency of keywords, structural characteristics of keywords network, preferential attachment and growth of new keywords, component, and centrality.
In this paper, network analysis was performed analyze the macroscopic flow of technology management‐related research. Results are as follows. First, technology management‐related keyword network is a small world network and scale free network, and a small number of keywords have a tendency to become a monopoly. Second, the gap between the rich and the poor is getting bigger in technology management‐related keyword network, as time passes. Finally, keywords with high degree centrality, beweenness centrality, and closeness centrality are “Innovation”, “R&D”, “Patent“, “Forecast”, “Technology transfer”, “Technology”, and “SME”.
We hope that the result of the analysis will help to identify major trends in technology research, and be utilized as useful reference information when researchers seek consilience with other fields of study and select a new research topic.

국문 초록 (Abstract)

최근 과학기술 및 정보기술의 발달로 인해 사회적․경제적 비즈니스 영역이 산업경제에서 지식기반경제로 변화하고 있다. 이러한 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장 동력을 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술경영연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술을 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어(키워드) 네트워크분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 후, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따라 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구주제와 키워드 간의 관계를 파악함으로써 학제적 연구와 통섭을 위한 기술예측 및 연구방향을 제시한다.
본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다.
본 연구의 결과는 기술경영의 연구동향 파악, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 등에 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있으며 기술예측 및 평가 방법에서 의사결정요소를 수립하거나 비교평가에 의한 가중치 부여 등에 사용될 수 있다. 특히, 기술경영연구의 새로운 연구주제를 선정하고자 할 경우에는 최근 1~2년 동안 선호적 연결이 높은 신규 키워드 중심으로 연구주제를 선정하는 것이, 전문 연구 분야에 대한 심도 있는 연구를 계속할 경우에는 연결중심성이 높은 키워드 중심으로 연구주제를 선정하는 것이, 다른 연구주제와 통섭을 하고자 할 경우에는 매개중심성이 높은 키워드 중심으로 연구주제를 선정하는 것이, 기술경영연구 분야를 처음 연구하는 경우에는 근접중심성이 높은 키워드를 중심으로 논문을 검색하여 기술경영분야의 전반적인 흐름을 이해하는 것이 선행되어야 한다는 것을 발견하였다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 제 1 장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 제2절 연구의 방법 및 구성 3
• 제 2 장 이론적 배경 6
• 제1절 미래예측 방법론 6
• 제2절 네트워크 분석 방법론 12
• 제3절 선행연구 분석 16
• 제 3 장 연구방법 및 절차 18
• 제1절 키워드 네트워크 분석 프로세스 18
• 제2절 데이터 수집 20
• 제3절 키워드 데이터 빈도 분석 22
• 제4절 키워드 네트워크 구성 25
• 제 4 장 연구 결과 및 활용 26
• 제1절 키워드 네트워크 분석 26
• 제2절 키워드 네트워크의 선호적 연결 및 성장 분석 31
• 제3절 키워드 네트워크의 컴포넌트 및 중심성 분석 36
• 제4절 허브 키워드 삭제 후 컴포넌트 및 중심성 분석 40
• 제5절 연구결과 활용 사례 48
• 제 5 장 결 론 57
• 제1절 연구의 성과 및 의의 57
• 제2절 연구의 한계 및 추후 방향 59
• 참고문헌 60
• ABSTRACT 71

참고문헌 (Reference)

1. Sensor Foresight, Rasmussen, Lading, Jørgensen, Andersen, , 2004

2. 복잡계 개론, 윤영수, 채승병, , 2005

3. 미래연구백서, 한국정보화진흥원, , 2011

4. 사회 연결망 분석, 김용학, 博英社, 사회연결망 분석, , 2003

5. 사회 네트워크 분석, 손동원, 經文社, , 2005

6. Delphi, The RAND Corporation, Dalkey, "Delphi, , 1967

7. 계층분석적 의사결정, 조근태, 계층분석적의사결정, , 2003

8. 2012년 기술수준평가”, 미래창조과학부, , 2013

9. Structure 4.1 Reference Manual, Burt, , 1991

10. The Future of the Global Economy, Boretos, , 2009

11. Science and Technology Innovation, Kostoff, , 1999

12. Princeton University Press, Princeton, Small Worlds, Watts, "Princeton University Press, , 1999

13. Emergence of Scaling in Random Networks, Barabasi Albert-Laszlo, , 1999

14. The Future of the Mobile Phone Business, Boretos, , 2007

15. Citation Networks in High Energy Physics, Lehmann, Jackson, , 2003

16. 미래예측 방법론: 이론과 실제, 정재호, , 2006

17. Citation Network Analysis of Organic LEDs, Kajikawa, , 2009

18. Statistical bibliography or bibliometrics, Pritchard, Statistical Bibliography or Bibliometrics, , 1969

19. Statistical mechanics of complex networks, ALBERT, BARAB?SI, , 2002

20. Brownian Agent-based Technology Forecasting, Shin, , 2009

21. Technology forecasting for wireless communication, Anderson, Daim, Kim, , 2008

22. 특허분석을 통한 유망융합기술의 예측, 엄미정, 강희종, 김동명, , 2006

23. The evolution of science policy and innovation studies, Martin, , 2012

24. Multiple Method Forecasts for Discontinuous Innovations, Metcalfe, Mackay, , 2002

25. Development Trends in Taiwan's Opto-electronics Industry, Yuan, Huang, Chang, , 2002

26. Nanopatenting Patterns in Relation to Product Life Cycle, Porter, Antunes, Alencar, , 2007

27. Ranking of Technology and Innovation Management Journals, Linton, , 2006

28. SNS에서의 개선된 소셜 네트워크 분석 방법, 정인정, 손종수, 조수환, , 2012

29. 한국 언론학 분야 지식 생산과 확산의 구조, 김용학(Yong-Hak Kim), 김영진(Young-Jin Kim), 김영석(Yong-Seok Kim), 한국언론학회, "한국언론학보, , 2008

30. Recent trends in the research on national innovation system, Horst Hanusch, Markus Balzat, , 2004

31. 기술예측을 위한 특허 키워드 네트워크 분석, 김희수(Heesu Kim), 최진호(Jinho Choi), 임남규(Namgyu Im), 한국지능정보시스템학회, "지능정보연구, , 2011

32. Management of Technology: Themes, Concepts and Relationships, Teichertb, Pilkingtona, "Management of Technology: Themes, , 2006

33. Forecast of Development Trends in Taiwan's Machinery Industry, Chang, Chuang, Yuan, , 2002

34. Foresighting key areas in the Information Technology industry, Banuls, Salmeron, , 2008

35. Using Scenarios for Roadmapping: The Case of Clean Production, Saritas, Aylen, , 2010

36. Is Inventor Network Structure a Predictor of Cluster Evolution?, Fallah,H., , 2009

37. Matching of Technological Forecasting Technique to a Technology, Deshmukh, Mishra, Vrat, , 2002

38. A Manager's Guide to Technology Forecasting and Analysis Methods, Edward J.H, Stephen M.M, , 1991

39. Cluster Inference by Using Transitivity Indices in Empirical Graphs, Frank, , 1982

40. Nexus：Small Worlds and the Groundbreaking Theory of Networks, W.W, Buchanan, "Nexus：Small Worlds and the Groundbreaking Theory of Networks, , 2002

41. The Forecasting of the Mobile Internet in Taiwan by Diffusion Model, Chu, Pan J.G, , 2008

42. An experimental application of the Delphi method to the use of experts, Dalkey, Helmer, An Experimental Application of the Delphi Method to the Use of Experts, , 1963

43. Application of Grey Model GM(1, 1) to Vehicle Fatality Risk Estimation, Mao, "Application of Grey Model GM(1, , 2006

44. Forecasting Technology Costs via the Experience Curve - Myth or Magic?, Alberth, , 2008

45. 우리나라 기술경영학의 연구동향 : 계량서지학적 접근, 이인우, , 2009

46. Analyzing technological threats and opportunities in wireless data services, Pistorius, Preez, , 2002

47. 경영학 뉴패러다임 총서시리즈 . 4 , 생산전략과 기술경영, 이승규, 博英社, , 2002

48. Social Network Analysis：Methods and Application, Cambridge University Press, Faust, Wasserman, "Social Network Analysis：Methods and Application, , 1994

49. Text Mining as a Valuable Tool in Foresight Exercises: A Study on Nanotechnology, De Mir, a Santo, Filho L.F, dos Santos, Coelho, , 2006

50. Scale-free Characteristics of Random Networks: the Topology of the World-Wide Web, ALBERT, BARAB?SI, Jeong, , 2000

51. Forecasting Emerging Technologies with the Aid of Science and Technology Databases, Bengisu, , 2006

52. Clustering and Clique Partitioning：Simulated Annealing and Tabu Search Approaches, Ribeiro C, Amorim, , 1992

53. 사회연결망분석과 인공신경망을 이용한 추천시스템 성능 예측, 조윤호(Yoonho Cho), 김인환(Inhwan Kim), 한국지능정보시스템학회, "지능정보연구, , 2010

54. 제품 네트워크 분석을 이용한 고객의 구매제품 특성 비교 연구, 김재경(Jae Kyeong Kim), 최일영(Il Young Choi), 韓國經營科學會, "경영과학회지, , 2009

55. Refining the Debate on GM Crops Using Technological Foresight - the Danish Experience, Borch, Rasmussen, , 2005

56. 공학교육정책및철학: 통섭교육으로서 공학소양교육의 위상과 과제, 송성수, , 2012

57. Strategic Management and Implementation of Textual Data Mining in Government Organizations, Geisler, Kostoff, , 1999

58. A Note on the Potential for Genuine Cross-fertilization between Anthropology and Mathematics, Foster, Seidman, , 1978

59. Delphi Analysis of National Specificities in Selected Innovative Areas in Germany and France, Ronde, , 2003

60. A Variable P Value Rolling Grey Forecasting Model for Taiwan Semiconductor Industry Production, Chang, , 2005

61. Network structure, self-organization, and the growth of international collaboration in science, Wagner, Leydesdorff, "Network Structure, , 2005

62. Technological Generalizations and Leitbilder - the Anticipation of Technological Opportunities, Meyer, Kuusi, , 2002

63. Combined Forecast Process: Combining Scenario Analysis with the Technological Substitution Model, Wang, , 2007

64. Decreasing Energy Use in Buildings by 50% by 2050 - A Backcasting Study Using Stakeholder Groups, Svenfelt, Svane, , 2011

65. Forecast of the Output Value of Taiwan's Opto-electronics Industry Using the Grey Forecasting Model, Lin, , 2003

66. 사회 네트워크 분석을 이용한 충성고객과 이탈고객의 구매 특성 비교 연구, 김남희(Nam Hee Kim), 김재경(Jae Kyeong Kim), 김혜경(Hyea Kyeong Kim), 최일영(Il Young Choi), 한국경영과학회, "경영과학, , 2009

67. Trajectory patterns of technology fusion: trendanalysis and taxonomical grouping in nanobiotechnology, No HJ, Trajectory Patterns of Technology Fusion: Trend Analysis and Taxonomical Grouping in Nanobiotechnology, , 2010

68. Forecasting Future Demand for Large-screen Television Sets Using Conjoint Analysis with Diffusion Model, Lee, , 2006

69. 복잡계 네트워크 이론을 통한 인터넷산업에서 기업의 전략적 제휴에 대한 연구, 이우식, 이희상, 선지웅, 한국경영과학회, 대한산업공학회/한국경영과학회, , 2004

70. Forecasting the Output of Integrated Circuit Industry Using a Grey Model Improved by the Bayesian Analysis, Hsu, , 2007

71. Foresighting FLOSS (Free/Libre/Open Source Software) from a Developing Country Perspective: The Case of Turkey, Ansal, Yildirim, , 2011

72. Multiple Generation Product Life Cycle Predictions Using a Novel Two-stage Fuzzy Piecewise Regression Analysis Method, Huang, Tzeng, , 2008

73. National characteristics and competitiveness MOT research: A comparative analysis of ten specialty journals, 2000-2009, Lee, Jung, Choi, "National characteristics and competitiveness MOT research: A comparative analysis of ten specialty journals, , 2012

74. Foresight Analysis of Tilapia Supply Chains (Sistema Producto) in Four States in Mexico: Scenarios and Strategies for 2018, Mojica, Vivanco-Ar, Mart?nez-Cordero, , 2011

75. Monitoring trends of technological changes based onthe dynamic patent lattice: A modified formal concept analysis approach, Lee, , 2011

76. A Systems Approach to Policy Analysis and Development Planning: Construction Sector in the Turkish 5-year Development Plans, Oner, , 2005

77. On the Combination of Exponential Smoothing and Diffusion Forecasts: An Application to Broadband Diffusion in the OECD Area, Michalakelis, Christodoulos, Varoutasm, , 2011

78. Commercial use of GM Crop Technology: Identifying the Drivers Using Life Cycle Methodology in a Technology Foresight Framework, Borch, , 2002

79. Where Have All the Flowers Gone? Forecasting Green Trends in the Automobile Industry with a Choice-based Conjoint Adoption Model, Eggers, , 2011

80. A Quantitative Assessment of Interdisciplinary Structures in Science and Technology: Co-classification Analysis of Energy Research, Tijssen, , 1992

81. The Changing Pattern of Industrial Technology Linkage Structure of Korea: Did the ICT Industry Play a Role in the 1980s and 1990s?, Park, Kim M.S, , 2009

82. An algorithm forclustering relational data, with applications to social networkanalysis and comparison with multidimensional scaling, Breiger R.L, Boorman, Arabie, , 1975

83. Development of New Technology Forecasting Algorithm：Hybrid Approach for Morphology Analysis and Conjoint Analysis of Patent Information, Yoon, , 2007

84. Future Prospects of Alternative Agro-based Bioenergy Use in Finland - Constructing Scenarios with Quantitative and Qualitative Delphi Data, Rikkonen, , 2009

85. Technology Foresight for a Vision of Energy Sector Development in Poland till 2030. Delphi Survey as an Element of Technology Foresighting, Kapusta, Czaplicka-Kolarz, Sta?czyk, , 2009

86. Demand Forecasting for New Technology with a Short History in a Competitive Environment: the Case of the Home Networking Market in South Korea, Lee, Kim, , 2008

87. The Future of Hydrogen Fueling Systems for Transportation: An Application of Perspective-based Scenario Analysis Using the Analytic Hierarchy Process, Creswick, Winebrake, , 2003