무선통신 기술은 통신서비스 자체에만 활용되는 단계를 넘어 21세기 디지털 전환이라는 패러다임과 맞물려 다양한 산업의 혁신을 촉진하는 기반 기술로써 기대가 높아지고 있다. 본 연구에서는 우리나라와 주요 선도국가의 6G 기술경쟁력을 비교하기 위해 GaN(갈륨나이트라이드) 특허 정보를 기반으로 시장확보 지수(PFS), 피인용도 지수(CPP) 그리고 네트워크 분석을 통해 6G 기술경쟁력을 분석하였다. 우리나라의 6G 기술경쟁력은 PFS가 0.62로, CPP가 3.93으로 나타났으며, 각각 선도국가 대비 32.8%, 19.9% 수준인 것으로 확인되었다. 그다음 네트워크 분석 결과, 6G 분야의 특허 협업 비율은 7.2%로 대부분 국가에서 모두 협업 생태계가 미흡한 것으로 분석되었다. 다만, 우리나라는 선도국가와 달리 산업계와 학계가 연계한 소규모 협업 관계가 구축되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 소규모 협업 생태계를 기반으로 통신 기술 고도화를 할 수 있는 국가 차원의 6G 통합 R&D 전략을 마련할 필요가 있겠다.
한국, 중국, 일본 정부는 철도에 대한 종합연구기관을 설립하여 운영하고 있다. 한국철도기술연구원, 중국철도과학연구원, 일본철도종합기술연구소는 각 국가의 대표적인 철도종합연구기관으로서, 철도원천기술 및 시스템기술개발에 집중하고 있다. 이 기관들은 특허와 논문 실적을 지속적으로 도출하고 있으며, 특허 및 논문을 통해 각 기관들의 연구성과를 비교 분석할 수 있다. 윈텔립스 DB를 이용하여 2000년 이후 공개특허를 비교한 결과, 특허의 양적 경쟁력에서는 한국철도기술연구원이 1,923건으로 가장 앞서는 것으로 나타났고, 질적 경쟁력에서는 한국철도기술연구원이 토목분야의 특허시장지수가 1.04, 특허영향력지수가 1.33으로 높게 나타났으며 일본철도종합기술연구소가 철도전력분야 특허시장지수가 1.16, 특허영향력지수가 1.32로 높게 나타났다. 세 기관 모두 자국 특허출원 비중이 매우 높게 나타났으나, 한국철도기술연구원이 상대적으로 PCT 출원 108건 등 해외 지식재산권 경쟁력 확보노력을 가장 많이 하는 것으로 나타났다. Scopus DB를 이용하여 논문발표를 비교한 결과, 중국철도과학연구원이 1,527건으로 가장 많은 논문을 발표하였지만, 2015년부터는 한국철도기술연구원이 매년 100건 이상의 논문을 발표하며 가장 많은 실적을 나타냈다. 피인용도를 중심으로 논문영향력을 살펴본 결과, 한국철도기술연구원의 논문영향력지수가 0.45로서 두 기관보다 높은 경쟁력을 갖고 있었다. 향후 세 기관의 특허·논문 정보에 대한 텍스트마이닝 등 빅데이터분석을 활용하여, 기관별 중점연구영역 및 유망기술분야를 도출하고, 과학적 증거에 기반한 철도기술개발 중장기발전계획 등의 수립이 필요할 것으로 판단된다.
경제 구조의 기술 의존성이 강해져 국가핵심기술의 중요성은 더욱 대두되고 있다. 하지만 기술 자체적 특성으로 인해 연관 범위가 추상적이고 국가핵심기술 고유의 특성상 정보공개가 제한적이기 때문에 보호대상이 될 기술의 범위를 정하는 것에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 국가핵심기술과 연관성이 높은 중요 기술을 판별하는 데에 최적화 된 문헌 종류와 분석 기법을 제안하였다. 디스플레이 분야 국가핵심기술 키워드로 수집한 네 개 문헌종류(뉴스, 논문, 보고서, 특허) 데이터에 빅데이터 분석의 텍스트 마이닝 분석기법인 TF-IDF와 LDA 토픽 모델링을 적용하는 파일럿 테스트를 진행하였다. 그 결과로 특허 데이터에 LDA 토픽 모델링을 적용한 결과가 국가핵심기술과 연관성이 높은 중요기술을 추출하였다. OLED, 마이크로LED를 포함하여 디스플레이 전후방산업에 관련된 중요 기술을 판별 할 수 있었으며 이 결과를 관계망으로 시각화하여 국가핵심기술과 연관된 중요 기술의 범위를 명확히 하였다. 본 연구를 통해 기술이 가지는 연관범위의 모호성을 보다 명확히 하였으며, 국가핵심기술이 가지는 제한적인 정보공개 특성을 극복할 수 있다.
In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.
본 연구의 목적은 4차 산업 스마트팜 관련 벤처기업의 혁신 설비 투자, 혁신 연구인력 역량이 특허, 디자인등록의 기술성과와 매출 영업이익 재무성과에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 연구 방법으로 총 47개 벤처업체를 표본으로 선정하여 회귀분석을 수행하였다. 연구 결과 본 연구는 4차 산업 스마트팜 관련 벤처기업의 기술사업화 요인을 분석하여 재무적 기술적 성공 기업성과를 위해서 R&D 정부 과제 예산편성 확대를 제안한다. 향후 연구 방향은 기업의 양적인 성장 기여와 질적인 성장 기여에 대한 논의가 더욱 필요할 것이라고 본다.
본 연구의 목적은 스마트팜 사업 참여 기업 자료를 이용하여 기업의 혁신 활동이 기업 혁신 성과에 어떤 영향을 미치는지를 실증분석 하였다. 기업의 혁신활동을 기획역량, R&D역량과 사업화 역량으로 구분하고 각 혁신 활동이 기업의 매출 및 특허 창출에 미치는 영향을 추정하였으며, 정부의 기술정책지원이 기업의 혁신활동과 성과와의 관계에서 미치는 조절효과도 분석하였다. 연구방법으로는 회귀분석을 진행하였으며 분석 결과, 기업 내 혁신과 관련된 기획역량, R&D역량, 사업화 역량은 기업 성과 창출에 영향을 미치는 것으로 나타으며 정부의 기술정책 지원도 기업 성과를 더 높이는 영향을 주는 것으로 나타났다. 기술사업화 경영성과를 높이기 위해서는 기획, R&D역량과함께 정부의 기술정책지원이 필요한 것으로 확인되었다.
본 연구의 목적은 우리나라 환경산업 해외시장 진출 전략 수립을 위하여 선진국과의 환경산업 기술경쟁력을 평가하고자 하였다. 환경산업 기술경쟁력을 평가하기 위하여 국내·외 환경산업기술 분류체계를 바탕으로 환경산업 분야별 중점 기술을 분류하고, 기술경쟁력 평가지표를 구축하였다. 평가지표 자료 구축을 수행한 후 델파이 분석 및 논문·특허 분석, 수출·입 분석을 수행하였으며, 지표값에 대한 표준화 분석을 수행하였다. 또한, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해 평가지표별 가중치를 산정하여 한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스의 환경산업기술 경쟁력 평가 결과를 도출하였다. 평가 결과, 모든 환경산업 분야에서 미국이 상대적으로 기술경쟁력이 가장 높은 것으로 평가되었으며, 한국은 선진국에 비해 상대적으로 가장 낮은 경쟁력을 가지고 있는 것으로 평가되었다. 특히, 한국은 다매체 환경관리 및 지속가능 사회시스템 구축분야가 선진국에 비해 기술경쟁력 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 국내 환경산업기술이 글로벌 선진시장에 진출하기 위해서는 국내 강점인 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기반의 4차 환경산업 개발을 통해 경쟁력을 강화해야 할 것으로 판단된다.
최근 미·중 기술 갈등이 심화되고 있다. 국가 보안을 이유로 시작된 미·중 갈등은 본원적으로는 중국 IT 제조 및 기술 기업들의 약진을 경계하는 미국 정부차원의 견제로 해석된다. 중국의 IT부문은 빠른 성장을 거듭하며 미국에 위협적인 존재가 되어 왔다. R&D지출, 특허, 논문 등 다양한 지표에서 중국은 빠른 성장을 지속해 왔고 특히 5G, AI (인공지능) 등 차세대 기술에 있어 중국은 미국에 큰 위협이 되고 있다. 그리고 그 중심에 화웨이가 있다. 2018년 화웨이는 세계 최대의 통신장비 제조사이자 미국의 혁신 기업인 애플을 제치고 세계 2위의 스마트폰 제조사가 되었고 최근에는 AI칩셋 제조, 빅데이터 분석, 클라우드 등에서 빠른 성장을 보이며 4차 산업혁명의 핵심 산업 전반에 있어 그 영향력을 강화하고 있는 미·중 갈등의 중심에 있는 기업이다. 본 연구는 화웨이 이슈를 중심으로 우리나라 중소기업에 대한 파급효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 화웨이와의 국내 기업 거래 현황, 글로벌 밸류체인 관점에서의 화웨이의 협력관계, 우리나라의 화웨이 정보보안 이슈 및 정부의 정책적 대응이라는 세 가지 분석체계를 바탕으로 우리나라 제조 경쟁력 및 정보보안 역량 강화 등의 정책 제언을 제시하고자 한다.
AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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