특허와 같은 지적재산권, 과학데이터와 같은 1차 정보 등의 산업기술정보에 대한 동향 및 발전방향에 대한 명확한 분석을 기반으로 실질적인 R&D 과제기획에서 산업기술정보의 활용은 R&D 과제에 투여되는 예산 및 기회비용의 절감을 위한 중요한 기반이 될 수 있다. 본 연구에서는 연구개발기획과정에서 산업기술정보의 수집 및 분석의 중요성에 대해 알아보고 이를 활용하는 방안에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 먼저 기획의 정의 및 필요성을 알아보고, 연구과제 기획을 위한 산업기술정보 유형에 대해 알아보고자 한다. 다음으로 연구개발 기획과정에서 이러한 산업기술정보 활용의 중요성에 대해 분석하고, 이를 이용해 성공한 국내외 사례에 대해 알아보고자 한다. 마지막으로 연구기획을 위해 활용되는 산업기술정보 분석기법을 분석하고, 연구기획을 위해 도서관이 할 수 있는 역할에 대해 제안하고자 한다.
성과 지표로서의 전방적 정확도는 정답인 경우 1, 오답인 경우 0으로 계사하는 이른바 모듈화된 정확도를 충분히 고려하지 못한다. 이에 문제의 특징에 따라 모듈화 정확도에 맞는 판별 규칙을 최적화 하는 보다 스마트한 판별 알고리즘이 필요하다고 볼 수 있다. 이에 따라, 스마트한 알고리즘은 문제 유형에 따라 보다 일반화되고 실제 성능의 왜곡을 야기할 수 있는 이산화에 제약되지 않아야 한다. 따라서 본 논문의 목적인 모듈화 정확도를 개선하는 새로운 부스팅 알고리즘을 제안하는 것이다. 이에 일반화를 도모하고 문제 영역의 특성에 맞게 판별화 모형을 선정하기 위해 스마트함을 고려한 모형 선정 알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 실제로 47,000여건의 특허건을 가지고 실제 실용화 가능성을 판별하는 실험을 수행하였다.
국가성장동력으로서 생명공학의 중요성이 날로 높아짐에 따라 세계 각국은 생명공학분야의 기술경쟁력 확보에 몰두하고 있다. 치열한 글로벌 경쟁 속에서 효과적인 연구개발을 수행하기 위해서는 주변국들과 우리나라의 기술경쟁력을 파악하는 것은 매우 중요하다. 기술경쟁력을 분석하기 위해 주로 델파이와 같은 전문가 의견조사가 이루어지고 있지만 이같이 전문가 직관에 의존하는 방법은 주관적 성향이 강해 설문응답자에 따라 다른 결과가 나올 수 있다. 본 연구에서는 객관적 데이터를 바탕으로 한 기술경쟁력 분석을 위해 미국에 등록된 특허를 활용하였다. 대상국가로는 동북아의 중심국인 한국, 중국, 일본을 선택하였고, 분석 지표로서 특허수, 인용도지수, 영향력지수, 기술자립도, 기술력지수, 시장확보지수 등을 분석하였다. 뿐만 아니라 특허의 IPC 코드를 44개의 산업과 매칭시킴으로써 생명공학기술과 산업의 연계성을 분석하였고, 이를 바탕으로 기술의 융합도와 활용도를 수치화하였다. 해당 연구결과는 우리나라 생명공학분야 기술경쟁력 제고를 위한 정책 수립 시 기초자료로써 활용 할 수 있을 것이다.
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.
본 연구는 4차 산업혁명 ICT 기반기술의 핵심인 사물인터넷 특허의 CPC 코드 기반 기술 연관성 규칙 분석에 관한 것이다. 데이터 마이닝을 위한 오픈 소스인 R을 이용하여 CPC 코드간 기술 연관성 규칙을 도출하였다. 이를 위해 2019년 7월까지 특허청에 출원된 사물인터넷(Internet of Things) 관련 특허 605건 중 복합 CPC 코드를 가지는 369건을 대상으로 서브클래스(Subclass) 수준까지 분석하였다. 기술 연관성 규칙 분석 결과 지지도가 높은 CPC 코드는 [H04W ${\rightarrow}$ H04L](18.2%), [H04L ${\rightarrow}$ H04W](18.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04L](17.3%), [H04L ${\rightarrow}$ G06Q](17.3%), [H04W ${\rightarrow}$ G06Q](9.8%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04W](9.8%), [G06F ${\rightarrow}$ H04L](7.9%), [H04L ${\rightarrow}$ G06F](7.9%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ G06F](6.2%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%) 순이고, CPC 코드간 상호 연결망을 분석한 결과 기술 연관성 관련 핵심 CPC 코드는 G06Q와 H04L이다. 본 연구 결과를 활용하면 앞으로의 특허 경향을 예상해 볼 수 있다.
오늘날 빅데이터 활용의 필요성이 증가하면서 개인, 기업, 국가 등에서 SNS 데이터를 포함해 빅데이터를 이용한 다양한 분석 활동들이 이루어지고 있다. 그러나 기존 기술 시장 동향 예측연구는 전문가에 의존적이거나 특허나 문헌 연구 기반 데이터를 이용한 연구가 주로 진행되어 왔으며 빅데이터를 활용한 객관적인 기술 예측이 필요하다. 이에 본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)의 데이터로 의사결정나무 분석, 시각화 분석, 백분율 분석을 통해 미래 기술을 예측하는 모델을 제시하고자 한다. 연구 결과 백분율 분석은 다른 분석 결과에 비해 긍정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었고, 시각화 분석은 다른 분석 결과에 비해 부정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었다. 의사결정나무 분석도 의미 있는 예측은 가능하였다.
본 연구에서는 지역자치단체의 관점에서 정부 정책, 지역 역량, 산업 유망성 등을 모두 고려한 지역 맞춤형 미래 유망 산업 발굴 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 정부의 '5개년 지역산업발전 종합계획(2014)'에 명시된 지역별 주력/협력산업 자료를 활용하였으며, 해당 산업군의 특허 데이터를 분석하여 지역별 과학기술 역량을 측정하였다. 또한 산업별로 연결된 IPC(: International Patent Classification)를 토대로 지식스톡(Knowledge Stock')과 연구활동지수(Activity Index) 등을 산출하여 세부산업별 유망성을 확인하였다. 부산 지역을 대상으로 사례분석을 실시한 결과, 한국표준산업분류 세세분류(5자리)를 기준으로 부산의 유망산업 예비 후보군 94개 분야 및 유망산업 핵심 산업군 7개 세세분야를 도출하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 지방자치단체가 근거기반의 효율적이고 미래지향적인 지역 개발 로드맵을 수립하는데 기여할 수 있을 것이다.
전기자동차용 전력반도체 패키징 기술에 대한 분석을 수행하였다. 비정형 데이터인 특허들을 수집하여 유효특허를 도출하여 LDA 기법을 적용한 토픽모델링을 수행하였다. 20개의 토픽으로 분류하였고 각 토픽별 추출된 단어를 통해 기술에 대한 정의를 내렸다. 각 토픽의 대한 동향분석을 위해 연도별 빈도수에 대한 회귀분석을 통해 토픽별 Hot토픽과 Cold 토픽을 도출하여 전력반도체 패키징 기술의 동향을 분석하였다. Hot 토픽의 기술로는 내전압에 따른 패키지 구조 기술과 입출력 관련 제어 기술, 방열기술을 도출하였고 Cold 토픽 기술로는 인덕턴스 저감기술이 도출되었다.
인터넷에 있는 방대한 양의 웹 페이지들을 분석하기 위해서는 웹 페이지에 내재된 정보를 추출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 웹 페이지로부터 정보를 추출하고 이를 XML 문서로 변환하여 다차원적으로 분석하는 방법을 제안한다. 웹 페이지로부터 정보를 추출하기 위하여 두 종류의 언어를 제안한다. 하나는 객체지향 모델에 의거하여 웹 정보 추출 규칙을 기술하기 위한 것이고, 다른 하나는 추출하고자 하는 정보를 찾기 위한 HTML 태그 패턴을 정규식으로 기술하기 위한 것이다. XML 문서에 대한 다차원 분석을 위하여 관계형 데이터에 대해 하는 것처럼 웨어하우스를 구축하고 이로부터 다양한 큐브를 생성하는 방법을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법을 미국특허 웹 페이지에 적용한 예를 통해 그 타당성을 보인다.
본 논문에서는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 서비스 중인 INSPEC 데이터에 대하여 여러 가지 정량적 분석방법을 적용하여 분석해 보았다. 특허나 연구보고서에 대한 분석은 현재 어느 정도 이루어지고 그 분석된 결과를 활용하는 단계에 이르렀지만, 논문자료에 대한 분석은 아직 활발히 이루어지고 있지 못하는 상황이다. 본 연구에서는 INSPEC 데이터의 연도별, 발행국가별, 연구 분야별, 저널별 분석을 통하여 새로운 결과물을 도출하고 그 활용 방안에 대하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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