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영어

The purpose of this study is to detect emerging changes in Korea’s biomedical sector by systematically forecasting future signals-weak and strong cues embedded in public discourse. We collect social media articles published between 2022 and 2024, and applied a four-step procedure encompassing data cleansing, text mining, time-series trend evaluation, and future-signal detection. The analysis revleaed ‘precision medicien’ and ‘mRNA vaccines’ as high-visibility strong signals that already align with governmental priorities and industrial investment. Conversely, ‘gene editing’, ‘digital therapeutics’, and ‘bio-energy’ emerged as weak signals-topics that currently attract limited attention but are likely to surge in important. These findings furnish actionable evidence fore refining national technology roadmaps and guiding strategic R&D allocation. Academically, the study bridges large-scale online discourse analysis with future research, offering a replicable framework for early signal detection in industries. The results also highlight the need for coordinated policy support through agile regulation, targeted funding, and cross-sector collaboration among government, academia, and industry. Future work should extend the dataset to global scientific publications, patent records, and clinical trial repositories, and incorporate longitudinal expert elicitation to enhance predictive accuracy and policy relevance.

한국어

본 연구는 국내 바이오의료 분야에서 잠재적 변화를 조기에 파악하기 위하여 대중 담론 속 미래신호를 체계적으로 예측하는 데 있다. 2022년부터 2024년 주요 온라인 소셜 미디어 데이터를 수집하고, 텍스트 마이닝, 시계열 추이 평가, 미래 신호예측 방법을 단계적으로 적용하였다. 연구 결과 ‘맞춤형 의료’, ‘mRNA 백신’ 등 높은 가시성을 지닌 강신호로 확인되어 정부 정책과 산업 우선순위와 밀접하게 연계되었다. 반면, ‘유전자 편집’, ‘디지털 치료제’, ‘바이오에너지’ 등은 현재 주목도 가 낮지만 향후 중요성이 크게 확대될 약신호로 분석하였다. 이는 바이오의료 기술 로드맵 수립, 전략적 R&D 투자방향 설정 에 실질적 근거를 제공한다. 학술적으로 본 연구는 대규모 온라인 담론을 활용하여 바이오의료 미래신호를 예측하는 분석 틀 을 제시함으로써 기존 연구의 공백을 보완하였다. 또한, 본 연구 결과는 산업계와 학계, 정부 간의 효과적인 협력 체계와 관련 제도 설계를 통한 정책적 지원 방안이 시급히 논의될 필요가 있음을 강조한다. 향후 다원적 데이터를 통합하여 장기 추적 분 석을 통해 예측 정확성과 정책 정합성을 더욱 향상시킬 필요가 있다.