대용량 정보에 대한 정확한 분석과 이를 통한 새로운 기회의 발견은 연구자, 정부 기관, 사업가 등 다양한 분야의 미래 계획 수립에 매우 중요한 일이나 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 좀 더 체계적이고 객관적으로 과학 기술 및 IT 분야의 정보를 분석하고 이를 통해 새로운 분야의 발굴 및 미래 예측을 위해 자질 선정 기법과 의사 결정 트리를 활용한 기술 기회 발굴 모델(TOD Model)을 제안한다. TOD 모델은 TLCD 모델과 TDSD 모델, 그리고 ETD 모델로 구성되며, TLCD 모델은 기술들의 유망단계를 결정하는데 활용되고, TDSD 모델은 기술의 발전 속도와 성숙 연한을 결정하는데 사용되며 ETD 모델을 유망 기술을 발굴하는데 사용된다. 또한 본 논문에서는 제안 모델들을 검증하기 위해 가트너 예측 모델의 결과와 시뮬레이션을 통한 비교 평가를 수행한다. 결과적으로 TLCD 모델은 가트너 모델 대비 84%, ETD 모델은 82%의 예측 정확도를 나타낸다. TDSD 모델은 현재 개념적인 개발 단계로 아직 개발 중에 있으므로 본 논문에서는 구체적인 설명은 하지 않는다.
Accurate analysis of large amounts of information about the discovery of new opportunities with them and the researchers, government agencies and businesses in areas as diverse as the very important business in the future planning takes a lot of effort and time. In this paper, a more systematic, objective scientific analysis of information technology and IT sectors, and provide a new field discovery and selection techniques and quality for forward-looking decision tree model to identify opportunities for utilizing technology (TOD Model) and is proposed. TOD model consists of TLCD models and ETD models, TLCD models promising of the technologies being utilized to determine the steps, ETD model is used to identify promising technologies. In this paper, we propose also to validate the model with the results of Gartner prediction model for comparative evaluation is performed through simulation. As a result, TLCD models shows 84% accuracy compared to the Gartner model and ETD model shows the 82% predictive accuracy.
