최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電装)에 대한 기술혁 신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개 발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인 하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기 업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루 어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하 는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성 과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자 동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피 하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체 로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.

Due to the recent development of system semiconductors, technical innovation for the electric devices of the automobile industry is rapidly progressing. In particular, the electric device of automobiles is accelerating technology development competition among automobile parts makers, and the development cycle is also changing rapidly. Due to these changes, the importance of strategic planning for R&D is further strengthened. Due to the paradigm shift in the automobile industry, the Product-Technical Roadmap (P/TRM), one of the R&D strategies, analyzes technology forecasting, technology level evaluation, and technology acquisition method (Make/Collaborate/Buy) at the planning stage. The product-technical roadmap is a tool that identifies customer needs of products and technologies, selects technologies and sets development directions. However, most companies are developing the product-technical roadmap through a qualitative method that mainly relies on the technical papers, patent analysis, and expert Delphi method. In this study, empirical research was conducted through simulations that can supplement and strengthen the product-technical roadmap centered on the automobile industry by fusing Gartner's hype cycle, cumulative moving average-based data preprocessing, and deep learning (LSTM) time series analysis techniques. The empirical study presented in this paper can be used not only in the automobile industry but also in other manufacturing fields in general. In addition, from the corporate point of view, it is considered that it will become a foundation for moving forward as a leading company by providing products to the market in a timely manner through a more accurate product-technical roadmap, breaking away from the roadmap preparation method that has relied on qualitative methods.

• 박기곤(고려대학교 기술경영전문대학원 기술경영학과 박사수료) | Kigon Park
• 김영준(고려대학교 기술경영전문대학원 교수) | YoungJun Kim