'수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술' '이산화탄소 자원화 기술' '자율주행 고도화 위한 차량제어 기술' 'AI 기반 머신 비전 기술' '휴머노이드 로봇 기술' 등.

KISTI(한국과학기술정보연구원·원장 최희윤)는 원내 미래기술분석센터와 명지대 데이터사이언스 연구실이 미래예측 모형을 개발하고 올해 중반까지 큰 성장이 전망되는 미래유망기술 10선을 도출했다고 3일 밝혔다.

기존 미래 예측에는 주로 해당분야 전문가들의 견해를 수렴하는 방식인 델파이 기법이 활용됐다. 정확도는 30%수준에 머무른 것으로 알려진다. 이번 미래예측모형은 기술의 미래를 가늠할 수 있는 핵심 정보를 빅데이터 기반으로 구성하고 딥러닝 기술을 접목한 것이 특징이다.

연구팀은 최근 12년간 전 세계에서 출판된 과학기술과 인문·사회과학 분야를 포괄한 약 1600만 논문정보를 활용해 4500개의 유사한 주제로 묶인 기술군을 생성했다.

이어 기술군의 네트워크 구조정보, 연구내용과 연구분야 정보를 인공지능으로 수치화 해 딥러닝 예측 모형을 완성, 7년 뒤 고성장 기술군을 도출했다. 학습된 딥러닝 모형의 성능은 약 86.7% 정도의 높은 예측 정확도를 얻었다.

도출된 10대 유망기술은 '수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술' '차세대 친환경 냉난방 시스템 핵심소재 기술' '이산화탄소 자원화 기술' '자율주행 고도화를 위한 차량 제어 기술' 'AI 기반 머신 비전 기술' '초고성능 콘크리트 기술' '생물다양성 연구' '고압직류송전(HVDC) 기술' '휴머노이드 로봇 기술' '초분광 영상 기술'이 포함됐다.

이준영 KISTI 책임연구원은 "이번 연구는 딥러닝 기술을 통해 높은 수준의 정확도를 보이는 예측 모형을 개발했다는 데 의미가 있다. 앞으로 이번 연구와 같은 데이터 기반의 예측 결과와 전문가들의 통찰력을 접목하는 선순환 구조의 구축이 필요하다"고 지적했다.

그는 이어 "세계적으로 기술예측을 포함한 R&D 전략 수립에 데이터 기반 분석 활용이 확대되고 있다. 우리나라도 이용 가능한 데이터 인프라 확대와 활용체계 구축에 지속적인 투자가 중요하다"고 강조했다.

이번 연구결과는 빅데이터 기반 과학기술산업 이슈 분석채널인 KISTI DATA INSIGHT 제11호에 전문이 수록돼 있다.