Earticle

초록

영어

This study aims to quantitatively present the direction of immersive technology diffusion by analyzing industry-specific demand trends for immersive content technologies (VR, AR, MR, 3D, and hologram) and forecasting future demand using a machine learning regression model (XGBoost). To this end, domestic news data from 2015 to 2024 were collected and preprocessed, followed by keyword analysis by industry and technology, and time-series demand forecasting. The analysis revealed that VR and AR technologies exhibited strong growth in demand particularly in the education and healthcare sectors, driven by the expansion of digital education policies, metaverse-based educational content, and surgical simulation technologies. MR technology showed high utilization in the construction and manufacturing industries, with notable growth attributed to the increasing application of smart safety management and remote operation management technologies. On the other hand, hologram technology showed a marked decline in demand across all industries, primarily due to the complexity of technological implementation and the negative impact of failed commercialization cases. 3D technology demonstrated stable demand in the manufacturing and construction sectors, supported by the expanding use of BIM (Building Information Modeling) and 3D printing technologies. This study provides an empirical case of demand analysis and forecasting for immersive technologies based on news data, and offers valuable foundational insights for industrial strategy formulation and investment decision-making. Future research may extend this model by incorporating diverse external data sources such as social media, patents, and academic publications, enabling more comprehensive predictions of technology life cycles and diffusion patterns.

한국어

본 연구는 실감형 콘텐츠 기술(VR, AR, MR, 3D, 홀로그램)의 산업별 수요 동향을 분석하고, 머신러닝 회귀 모델(XGBoost)을 활용하여 향후 수요를 예측함으로써 실감기술 확산의 방향성을 정량적으로 제시하고자 하였다. 이 를 위해 2015년부터 2024년까지의 국내 뉴스 데이터를 수집·전처리하고, 산업별·기술별 키워드 분석 및 시계열 수요 예측을 수행하였다. 분석 결과, VR과 AR 기술은 교육과 의료 분야에서 강한 수요 증가세를 보였으며, 디지털 교육 정책, 메타버스 기반 교육 콘텐츠, 수술 시뮬레이션 기술의 확산이 주요 원인으로 작용하였다. MR 기술은 건설 및 제조 산업에서 활용도가 높아, 스마트 안전관리 및 원격 작업 관리 기술의 적용 확대와 함께 높은 성장률을 나타냈 다. 반면, 홀로그램 기술은 전 산업군에서 수요 감소가 두드러졌으며, 기술 구현의 복잡성 및 상용화 실패 사례가 수 요 위축에 영향을 준 것으로 분석된다. 3D 기술은 제조 및 건설 분야에서 안정적인 수요를 보였으며, BIM 및 3D 프 린팅 기술의 적용 확대가 그 원인이었다. 본 연구는 뉴스 기반 실감기술 수요 분석 및 예측의 실증적 사례를 제시하 였으며, 산업 전략 수립 및 기술 투자 의사결정에 유용한 기초자료로 활용될 수 있다. 향후에는 SNS, 특허, 논문 등 다양한 외부 데이터를 결합한 복합 분석을 통해 기술 생애주기 예측 및 기술 확산 모델로 확장할 수 있을 것이다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 실감형 기술
2. 뉴스데이터
3. 지도학습
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 전세원 [ Se-Won Jeon | 정회원, 광운대학교 일반대학원 실감융합콘텐츠학과 박사과정 ] 제1저자
• 류기환 [ Gi-Hwan Ryu | 정회원, 광운학교 스마트융합대학원 학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700