기술의 발전속도를 이용한 GPU(Graphic Processor Unit)의 기술 예측에 관한 연구

Abstract

오늘날 산업은 과거에 비해 빠른 속도로 발전하고 있으며 이에 따라 기술의 발전속도 역시 비약적으로 증가하고 있다. 또한 과학기술은 시장에서 다양하게 요구하는 목적과 필요성에 따라 하나의 기술만이 아닌 여러 기술들을 포함하여 개발하는 형태로 발전해가고 있다. 이에 따라 미래 기술의 특성 및 성능을 예측하는 기술예측 분야는 지속적으로 그 중요성을 더해가고 있으며 예측의 난이도 역시 높아지고 있다. 국가 및 기업은 미래의 정책 및 로드맵 설정 혹은 제품의 연구개발 및 상품기획의 적절한 목표설정을 위해 기술예측에 대한 투자와 노력을 꾸준히 증가시키고 있으며, 정확한 미래의 기술예측을 수행하지 못한다면 막대한 비용이 들어가는 기술의 연구개발 과정에서 많은 손실을 가져올 수 있다. 현대사회에서 출시되는 제품들은 대부분 하나의 제품 내에 여러 기술이 포함되어 개발되고 있으며 같은 산업 내에서도 많은 수의 경쟁 제품들이 출시되고 있다. 따라서 여러 기술들을 함께 고려하는 예측을 통해 제품들 중 뛰어난 기술성능을 지닌 제품만을 선별하여 예측을 수행할 필요성이 있다. 또한, 개별 기술이 제품에 포함될 경우 제품의 개발비용, 제조공정 등으로 인하여 제품을 구성하는 개별 기술의 발전속도에 한계를 가져올 수 있다. 따라서 제품과 제품을 구성하는 개별 기술들은 그 발전속도의 차이점이 존재할 수 있으므로 이를 고려할 수 있는 예측의 필요성이 있다. 이에 본 논문에서는 여러 기술요소들을 포괄하여 예측을 수행할 수 있는 TFDEA 기법과 개별 기술들의 발전속도를 파악할 수 있는 성장곡선 기법을 적용하여 결합하는 예측모델을 연구하였다. TFDEA 기법은 여러 기술들을 하나의 효율성 척도로 비교하여 효율성이 우수한 제품만을 선별하여 발전속도를 계산하고 예측을 수행하는 기법으로 다중 요소를 고려할 수 있는 장점이 있다. 하지만 예측 수행시 개별 기술들의 발전속도를 예측할 수 없는 단점이 있다. 성장곡선 기법은 개별 요소들을 기술성능 및 수준을 예측할 수 있으나 다중요소를 고려할 수 없는 단점이 있다. 따라서 여러 기술을 포함하고 있는 제품을 TFDEA 기법을 통해 발전속도를 예측하고 개별 기술들의 수준은 성장곡선 기법을 적용하여 두 기법의 상호보완을 통한 예측모델을 제안하였다. 그리고 실제 시장에 출시된 GPU의 데이터를 통해 제안한 예측모델을 적용하여 미래의 기술성능을 예측하고 기존의 예측 방법과의 비교를 통하여 제안하는 예측모델의 성능을 확인하였다. 마지막으로 한계성 및 추후 연구과제를 통하여 제안된 모델이 발전할 수 있는 방향을 제시하였다.