기술융합기회 예측모델을 활용한 MR Device 산업 전망 예측 연구

Abstract

XR 산업은 그 규모가 상당히 커질 것으로 예측되는 전도유망한 산업 분야다. 하지만 그 안에서 MR 산업이 차지하는 비중이 AR/VR에 비해 매우 작다. MR 디바이스의 가격이 AR/VR 기기와 비교하면 월등히 비싼 것이 그 이유 중 하나다. 이런 관점에서 MR 산업이 더욱 커지기 위해서는 MR 디바이스의 발전이 선행되어야 한다고 판단했다. 따라서 본 연구에서는 MR 디바이스 산업이 발전하기 위한 방향성을 MR 디바이스와 관련된 기술 분야에서의 기술융합기회 발굴을 통해 찾는다. 특허데이터를 활용하여 기술토픽을 생성하고 토픽과 문서의 관계를 이용하여 융합 네트워크를 구축한다. 구축한 네트워크에 다양한 링크예측 알고리즘들을 적용하여 기술융합 가능성을 예측하는 학습모델을 만들고 미래 기술융합 기회를 예측한다. 그 결과 햅틱 컨트롤러와 생체신호를 측정하는 웨어러블 기기, 메타버스 와 전자기기의 발열에 관한 토픽 간 기술융합이 이루어질 것으로 예측되었다. 이는 몰입형 기술의 특성상 사용자에게 현실감 있는 경험을 제공하는 것이 중요하기 때문에 편리하면서도 다양한 감각을 느낄 수 있는 컨트롤러의 개발과 장시간 사용할 수 있는 HMD의 개발이 필요하기 때문으로 보인다. 본 연구는 기존의 포괄적인 산업 전망/규모 예측 보고서나 MR 기술의 산업 적용 방안 등에 맞춰진 선행연구들과 달리 MR 디바이스분야로 범위를 구체화하여 기술 융합 기회를 발굴함으로써 MR 디바이스 산업의 동향을 예측하는 시도를 한다는 측면에 기여점이 있지만, 특허데이터에 의존한다는 점과 링크예측 결과만을 인풋 피처로 모델을 학습시켜 학습데이터가 편협하다는 것, 학습모델의 성능 지표가 다소 낮게 측정되었다는 한계점이 있다.|The XR industry is a promising industry sector that is expected to grow considerably. However, the proportion of the MR industry is very small compared to AR/VR. One of the reasons is that MR devices are much more expensive than AR/VR devices. From this point of view, it was determined that in order for MR devices to grow further, the development of MR devices must precede. Therefore, this study seeks to find the direction of the development of the MR device industry by discovering technology convergence opportunities in the technology field related to MR devices. It utilizes patent data to create technology topics and utilizes the relationship between topics and documents to create learning models that predict technology convergence potential by applying various link prediction algorithms to the built network. As a result, it was predicted that technology convergence would occur in haptic controllers that measure bio-signals and topics related to heat generation of wearable devices, metaverse, and electronic devices. This seems to be because it is important to provide realistic experiences to users due to the nature of immersive technology, so it is necessary to develop a controller that can feel convenient and diverse senses and a HMD that can be used for a long time. Unlike previous studies that have focused on comprehensive industry outlook/scale prediction reports or how MR technology is applied to the industry, this study is meaningful in predicting trends in the MR device industry by specifying its scope in the MR device field and discovering technology convergence opportunities. However, by relying on patent data and learning a model that only features link prediction results, the training data is narrow, and the performance indicators of the training model are somewhat low.