요 약 문
본 연구는 급변하는 디지털 기술 환경 속에서 불확실성이 높아지는 미래 대응의 복잡성
을 완화하고, 약신호(weak signal) 중심의 조기 탐지 체계를 구축하기 위해 수행되었다.
금년도 SPRi DaRT 2026은 EU, WEF, UNDP, Gartner 등 주요 기관의 미래기술 보고서
를 기반으로 후보 기술을 추출한 뒤, 예비조사(미래연구 전문가)와 본조사(기술 분야 전문
가)로 구분된 델파이 조사를 통해 30대 미래 신호를 선정하였다. 전문가의 반복적 평가와
피드백 과정을 통해 신규성, 영향력, 구현 가능성을 검증하였으며, 이를 바탕으로 100개의
후보 기술 중 30개 핵심 기술이 최종 확정되었다.
분석 결과, 전년도 SPRi DaRT 2025 대비 총 16개의 신규 개념기술이 새롭게 등장하였
으며, 이 중 약신호 기술군은 양자 인터넷, 분산 AI 얼라인먼트, 양자 감지, 부상신호 기술
군은 양자 AI, 대규모 행동 모델, 범용 AI 로봇, 제로 트러스트 아키텍처, 뉴로모픽 컴퓨팅,
운영 체제로서의 LLM, AI 간 통신, 촉감 홀로그래피, AI 기반 무선 접속 네트워크, 추세신
호 기술군은 에이전틱 AI, AI 칩, AI 기반 칩 설계, 추론용 칩으로 구성되었다.
예년과 동일하게 델파이 조사 결과는 시각화 과정을 거쳐, 기술 시그널(약신호·부상신호·
추세신호)과 미래 실현 시기(단기·중기·장기)를 한눈에 보여주는 형태로 설계되었다. 이를
통해 기술 변화의 방향성, 불확실성, 영향력의 상대적 크기를 직관적으로 파악할 수 있도록
하였다.
또한, 본 연구는 델파이 조사 결과를 보완하기 위해 데이터 기반 기술 전이 분석을 병행
하였다. 2007년부터 2025년까지의 arXiv 데이터를 기반으로 논문 제목을 Sentence-BERT
로 임베딩하고, K-means 클러스터링(k=100)을 수행하여 기술 주제의 연도별 의미 구조
를 도출하였다. 이후 연속된 연도 간 클러스터 중심 벡터의 코사인 유사도를 계산하여 기
술 전이(transition) 를 정의하였으며, 이를 통해 기술군의 생성(birth), 합병(merge), 소멸
(death)을 시계열적으로 추적하고 약신호–부상신호–추세신호로 이어지는 전이 구조를 정량
화하였다.
나아가, 본 연구는 약신호–부상신호–추세신호의 단계형 분류를 적용하여 약신호의 전이
구조를 시계열적으로 설명하였으며, 6대 주요 약신호 유망기술에 대한 심층 문헌조사를 병
행함으로써 기존 점수 중심 정량기법 대비 예측의 해석가능성과 정책적 실효성을 향상시켰
다. 또한, 약신호 조기 탐지 및 전환 예측 체계를 통해 R&D 투자 우선순위 설정, 기술 조
기경보, 산업 전략 수립 등 정책·산업적 활용 가능성의 토대를 마련하였다.