15년간 과학논문 2200만건 AI 분석 결과
한국과학기술정보연구원(KISTI, 원장 김재수)은 데이터와 딥러닝 기반의 예측 모델로 디지털 전환과 혁신 분야의 미래기술을 분석한 '데이터 인사이트 제23호'를 발간했다고 2일 밝혔다.
국가 과학기술 정보 분야의 대표 연구기관인 KISTI는 과학기술·산업 트렌드를 데이터 기반으로 분석하여 제시하는 데이터 인사이트를 정기 발간하고 있다.
이번 호에는 KISTI 미래기술분석센터 연구진이 빅데이터 및 딥러닝 기반의 과학기술 미래성장 가능성 예측 모형을 활용해 미래 고성장 과학기술 후보군 중 디지털 전환과 혁신을 이끌 기술을 선정하고 분석한 결과가 실렸다.
2020년대 후반까지 미래 고성장 과학기술 후보로 꼽히는 208개 기술을 대상으로 32개 세부기술을 선정, ‘디지털 전환 기반기술(5개 기술군, 7개 세부기술)’과 ‘디지털 전환기술의 분야별 적용(5개 기술군, 25개 세부기술)’으로 구분했다. 또 각 기술에 대한 개요와 정의, 성장률, 통계와 글로벌 연구동향 정보를 정리했다.
이에 따르면 '디지털 전환과 혁신을 이끄는 10대 미래과학기술’은 다음과 같다.
디지털 전환 기반기술 5개 기술군(7개 세부기술)으로는 ▲인공지능(AI)과 결합한 무선통신(5G, 6G) ▲무인항공기가 지원하는 3D네트워크 ▲디지털 트윈 구현을 앞당기는 물리학과 AI의 결합 ▲적대적 공격을 방어하는 AI 보안기술 ▲양자 특성 기반의 컴퓨팅/네트워킹 기술 등이 선정됐다.
디지털 전환기술의 분야별 적용 5개 기술군(25개 세부기술)에는 ▲디지털 혁신 기반 헬스케어 패러다임 전환 ▲AI 기반 소재 개발 분야 디지털 혁신 ▲사용자 맞춤형 자율주행기술 ▲디지털 트윈 도시 ▲디지털 혁신기술 기반 비즈니스 프로세스 혁신 등이 포함됐다.
이번 분류를 위해 KISTI 미래기술분석센터 연구진은 '미래 고성장 과학기술 예측모형'을 활용, 최근 15년간 전 세계에서 출판된 과학기술 관련 논문 약 2200만건을 분석했다고 설명했다. 예측모형은 논문의 인용 관계를 바탕으로 생성한 ‘기술클러스터’의 네트워크 구조정보, 연구내용과 연구분야 정보 등을 AI로 수치화하고, 딥러닝 모형을 적용해 기술 클러스터의 미래 성장 가능성을 예측하는 모형이다.
김소영 미래연구팀장은 “KISTI는 미래 고성장 과학기술을 예측하기 위한 예측모형을 지속적으로 개발해왔다”며 “이번 연구에서는 보다 진보된 예측방법론을 활용해 사회 이슈와 메가 트렌드 데이터를 분석함으로써 사회적 맥락을 고려한 예측을 제시하고자 했다”고 말했다.
데이터 인사이트는 KISTI 홈페이지 및 KISTI의 빅데이터 기반 과학기술산업 이슈 분석채널인 '미리안'에서 찾아볼 수 있다.
임대준 기자 ydj@aitimes.com
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