• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.339-340
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• 2022

연구개발 활동을 지원하는 웹서비스 ScienceON은 논문, 특허, 연구보고서, 정책동향 정보뿐만 아니라 연구에 필요한 다양한 기능과 인프라를 통합적으로 제공하고 있다. 하지만 개인 데스크톱에서 활용이 용이한 검색 중심의 웹서비스는 언제 어디서나 쉽게 학술정보를 활용하고자 하는 사용자 요구를 충족시키기 어려운 문제가 있다. 연구자가 모바일 환경에서 쉽게 학술정보를 이용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 본 논문에서는 검색 중심이 아닌, 개인의 관심정보와 논문 저자 식별 기반의 논문 피딩(feeding) 프로세스를 제안한다. 관심 분야 및 키워드 기반의 최신논문과 인기논문을 실시간으로 제공하고, 공저자 네트워크 및 저자 식별정보를 활용하여 최적화된 추천 논문을 제공한다. 또한 논문 중심의 커뮤니티를 제공하여 연구 활동 및 논문에 관한 다양한 의견 교환 채널로도 활용될 수 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제15권2호
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• pp.299-322
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• 2012

생명공학(BT) 분야는 고부가가치의 새로운 시장기회를 제공할 수 있는 잠재력이 있으며, 타분야와 융합 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 2000년부터 2010년동안 한국특허청(KIPO)에 등록된 특허를 기준으로 우리나라 BT 융합기술의 실태를 실증분석 하고자 한다. 특히 국제특허분류(IPC) 체계에 따라 융합기술을 동종융합과 이종융합 기술로 구분하였으며, 그 시장의 특성을 파악을 위하여 기술 및 기업집중도, 시장확보력지수(PFS) 비교 실증분석을 한다. 또한 FOS 기술-분류표를 활용하여 BT기술과 이종융합이 일어나고 있는 산업군을 파악하여 신시장 창출현황을 살펴보고 이에 대한 시사점을 찾고자 한다. 그간 특허분석으로 많은 연구가 수행되었으나 우리나라 BT 융합기술 시장에 초점이 맞추어 진 연구는 거의 드문 실정으로 이러한 분석은 매우 의미가 있는 연구라고 사료된다. 본 연구에서는 우리나라 융합기술 시장이 급속도로 확장되고 있으며, 소수 기업에 의하여 독과점화되고 있다는 사실을 확인하고, 종합적으로 BINET 융합 분야의 핵심 키워드 및 기술을 파악한다. 이러한 BT 융합의 추세는 향후 BT 산업화가 가속화되면서 더욱 강화될 것으로 전망되며, 본 연구를 통하여 확인된 향후 BT 기반 융합기술 정책수립에 많은 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.137-146
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• 2020

자연어처리 기술은 사람이 말하는 언어를 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것을 의미한다. 이것이 중요한 이유는 인공지능의 기본인 인간과 디바이스 간 커뮤니케이션을 위한 핵심기술이기 때문이다. 본 논문에서는 자연어처리, 특히 의미분석과 관련된 기술동향을 확인하기 위해 미국과 한국의 특허정보에 대해 분석하였으며, 본 연구를 통해 향후 자연어처리 관련 연구에 의미있는 정보제공을 그 목적으로 한다. 결론적으로, 국내 특허 수는 미국 대비 7.9% 수준이며, 주요 Keyword의 상이한 빈도는 기술적 방향성에 국가별로 차이가 있음을 확인하였다. 또한 상향 또는 하향 성향의 Keyword가 한국 대비 미국이 2배로 나타나 시대적 흐름을 상대적으로 더 반영한 것으로 분석되었다. 향후 연구에서는 실질적인 기술예측을 위해 상향 성향의 Keyword가 특허에서 어떻게 기술되고 있는지 구체적으로 분석하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.329-331
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• 2014

R&D 과제간의 유사성과 중복성을 분석하는 것은 정부 예산의 효율적 투자를 위해 중요하다. 정부 R&D 과제의 기획 시, 예산의 중복 지원을 방지하기 위해 연구 관리 전담기관, 관련 부처 및 정부차원에서 연구 과제의 중복성을 검토하고 있다. 그러나, 기존의 유사도 분석은 신규 과제 제안서와 기존의 R&D 과제 제안서를 키워드 중심으로 비교, 검색하는 방식에 의존하고 있어, 과제명의 일부 수정, 기술상의 단순 대치 등의 경우, 유사도를 정확히 측정하지 못하는 취약점이 존재한다. 본 연구에서는, R&D 과제 문서의 경우에, 이 문서들을 구별할 수 있는 특징으로써 특허 정보를 활용하고자 한다. 특허 정보는 정부 R&D 특허동향조사사업(http://ipas.rndip.re.kr)을 통해 공표된 자료를 기반으로 한다. 본 연구에서는 신규과제가 입력되었을 때, 특허 정보를 이용하여 R&D 과제간의 유사성 및 중복성을 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시한다. 또한 제시한 측정 모델을 실제 시스템으로 구현하여 중복문서를 식별하고 이들의 유사도를 계산하여 보여준다.

• 기술혁신연구
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• 제26권4호
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• pp.57-97
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• 2018

빅데이터는 2010년 이후 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산이 진행되었다. 본 연구에서는 빅데이터가 확산되는 초기 과정에 대한 시계열 분석을 통해 빅데이터의 범용 기술 특징을 분석하였고, 각 산업의 확산 특성 차이에 대해 조사하였다. 빅데이터를 키워드로 하여 논문, 특허, 뉴스 데이터, 구글트렌드를 분석하여 선행 지수에 해당하는 데이터를 탐색하였고, 논문과 특허보다 뉴스와 구글트렌드가 2년가량 선행하는 트렌드를 보임을 확인하였다. 구글트렌드를 이용하여 국내와 미국, 일본, 중국의 국가별 도입시기와 확산 양산을 비교하였고, 뉴스 데이터를 통해 국내의 주요한 8가지 산업 분야에 대해 확산이 진행되는 과정을 정량적 그리고 사례를 바탕으로 분석하였다. 본 연구를 통해 빅데이터처럼 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 범용 기술이 어떻게 초기 확산이 이루어지는지에 대한 실증적 연구 방법을 제시하였고, 빅데이터가 국내에서 각 산업별 확산 속도 차이는 어디에서 비롯되는지 파악하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 빅데이터 이외에 다른 기술의 확산 과정에도 분석할 수 있으며, 특정 국가내의 기술 키워드 확산에 해당하므로 개발도상국에서 외국으로부터 도입된 기술을 어떻게 받아들일지 분석하는데 사용 가능하다. 그리고, 기업 측면에서는 새로운 기술을 출시하고 이를 확산하고자 할 때 어떤 경로가 효과적인지 이해할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.710-717
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• 2009

연구동향을 분석하기 위해서 일반적으로 연구자와 기획자는 특허맵/논문맵 분석을 이용하고 있으나, 한의학계의 특수성으로 기존 시스템을 이용할 수 없는 상황이다. 그래서 선행연구와 선행시스템을 파악하여 적용 가능한 분석모델을 도출하여 한의학 관련 연구동향을 체계적으로 분석할 수 있는 기본분석, 상세분석, 복합분석의 14개 모델을 설계하였다. 약 16,000건의 한의학 논문이 수록되어 있는 오아시스 데이터베이스에 '경락'의 키워드를 사용하여 103건의 논문을 검색하였다. 추출된 논문에 제안된 분석모델을 적용하여 한의학의 경락 연구는 성숙기에 접어들고 있으며 생리학 등 타 분야와 밀접한 관련이 있는 결과를 얻었으며, 선행 시스템의 분석모델과의 비교를 통해서 제안된 분석모델을 검증하였다. 개발된 분석모델은 한의학 논문맵 분석 시스템을 위한 서비스 시나리오 개발 및 시스템 구현에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 기술혁신연구
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• 제21권1호
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• pp.279-301
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• 2013

R&D 성과활용을 위한 기술마케팅의 중요성은 지속적으로 증가함에도 불구하고 특히, 수요기업 발굴을 위한 분석방법론에 대한 구체적인 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기술속성과 기업정보와의 관계를 분석함으로써 기술과 관련성이 높은 기업정보를 인터넷에서 발굴하는 방법론을 제시한다. 이를 위해 첫째, 대상기술의 속성을 반영한 기술 키워드를 검색하여 수집한 상위 20개의 핵심단어를 추출하였다. 둘째, 핵심단어들로 구성된 매트릭스를 구성하여 단어들 간의 공출현빈도와 거리를 측정함으로써 기업정보와 기술 속성과의 관련성에 대해 분석하였다. 셋째, 각 키워드별 분석결과를 비교하여 중복횟수가 높은 기업을 잠재 수요기업으로 선정하였다. 발굴기법의 신뢰성 확인을 위해, 국내 원천 기초연구 분야 출연연구원의 특허기술에 적용한 결과 총 100개의 잠재 수요기업 후보를 발굴하였으며 키워드별 결과를 비교하여 총 7개의 기업이 잠재 수요기업으로 도출되었다. 각 기업의 사업분야 확인을 거쳐 해당 기술과의 관련성이 높은 최종 5개의 기업이 최종 잠재 수요기업으로 선정되었다. 본 연구를 통해 시맨틱 네트워크 분석방법을 잠재적 기술수요자 발굴분야에 활용함으로써 네트워크 분석의 활용범위를 확장하였다는 점에서 학술적인 의의를 찾아볼 수 있으며, 기술수요 기업을 발굴하기 위한 실증적인 방법을 제공했다는 점에서 의미를 부여할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1395-1404
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• 2015

본 연구는 도로교통분야 기술수준의 정량적인 평가와 기술개발, 국토교통 R&D의 전략적 방향 모색 및 기술정책 수립 등 수요에 대응할 수 있는 기초자료 제공을 목적으로 수행하였다. 이를 위해 도로교통분야의 기술 분류체계를 구축하고 기술별 핵심 키워드를 도출하여 한국, 미국, 일본, 독일, 프랑스, 영국의 기술수준 조사를 실시하였다. 기술수준 평가결과 미국이 모든 기술분야에서 최상의 특허 및 논문기술경쟁력을 보유한 것으로 나타났다. 한국의 경우 전반적으로 중상위권의 기술경쟁력을 보유한 것으로 나타났으나, 기술별 편차가 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 향후 도로교통분야 기술개발 및 계획수립 시 기초자료로 활용될 수 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.139-149
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• 2013

As the importance of technology forecasting while countries and companies manage the R&D project is growing bigger, the methodology of technology forecasting has been diversified. One of the forecasting method is patent analysis. This research proposes quick forecasting process of emerging technology based on keyword approach using text mining. The forecasting process is following: First, the term-document matrix is extracted from patent documents by using text mining. Second, emerging technology keyword are extracted by analyzing the importance of word from utilizing mean values and standard deviation values of the term and the emerging trend of word discovered from time series information of the term. Next, association between terms is measured by using cosine similarity. finally, the keyword of emerging technology is selected in consequence of the synthesized result and we forecast the emerging technology according to the results. The technology forecasting process described in this paper can be applied to developing computerized technology forecasting system integrated with various results of other patent analysis for decision maker of company and country.

• 대한안전경영과학회지
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• 제17권4호
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• pp.335-342
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• 2015

The increasing interests on patents have led many individuals and companies to apply for many patents in various areas. Applied patents are stored in the forms of electronic documents. The search and categorization for these documents are issues of major fields in data mining. Especially, the keyword extraction by which we retrieve the representative keywords is important. Most of techniques for it is based on vector space model. But this model is simply based on frequency of terms in documents, gives them weights based on their frequency and selects the keywords according to the order of weights. However, this model has the limit that it cannot reflect the relations between keywords. This paper proposes the advanced way to extract the more representative keywords by overcoming this limit. In this way, the proposed model firstly prepares the candidate set using the vector model, then makes the graph which represents the relation in the pair of candidate keywords in the set and selects the keywords based on this relationship graph.