• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.660-663
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• 2014

스마트폰의 등장과 스마트폰의 기능을 풍부하게 만드는 앱이 제공됨에 따라 우리는 유용한 기능을 일상 생활에서 매우 쉽게 사용할 수 있게 되었다. 이러한 앱은 대부분 SQLite 라는 단순한 DBMS 를 통해 데이터를 저장하고 관리한다. 하지만 SQLite 는 임베디드 장치의 DBMS 라는 초기 목표를 위해, 그리고 특허 등의 라이선스 문제로 인해 다소 단순한 시스템으로 설계 되었다. 하지만 처음 목표 했던 임베디드 시스템에 비해 스마트폰의 높은 성능에서는 SQLite 의 단순한 구조가 오히려 성능저하를 일으킨다. 사용자경험의 증가를 위해 SQLite 의 성능을 향상시키는 연구가 필요하며, 이를 위해 SQLite 의 질의 성능을 분석하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 SELECT, DELETE, INSERT, UPDATE 등의 단순 질의의 성능을 실제 스마트폰에서 측정하고, 이를 CPU 연산과 I/O 연산으로 나누어 분석한다. 이러한 분석결과 SQLite 의 SELECT 질의는 CPU 연산에 큰 영향을 받으며 읽기연산은 리눅스 커널에서 제공하는 기능으로 인해 높은 성능을보인다. 다른 질의의 경우 쓰기연산이 포함되어 있으며 전체 질의처리시간에서 80% 에서 95% 정도가 쓰기연산 시간이다. 따라서 효율적인 CPU 연산을 통해 CPU 연산시간을 줄이고 리커버리 시스템과 같은 쓰기연산에 영향을 미치는 모듈에 대한 연구가 필요하다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제28권4호
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• pp.79-101
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• 2021

The purpose of this research is to define detailed technologies of smart city based on excellent patents through patent analysis related to major technologies of smart city, and to use quantitative indicators to classify relatively high technology importance and identify related technologies. To achieve the purpose of the study, patent collection is conducted by reflecting literature research and expert opinions based on information related to the smart city Internet of Things/Internet of Things communication core technology. Also, DEA were used to determine the relatively high technology. The inputs and outputs used in the study used quantitative indicators to determine technical value and made up of impact assessment, performance assessment and value assessment. As a result of the analysis, various technology groups were classified into smart city-related platform technologies, information sharing technologies, and network-related technologies, and based on the results of this research, it is expected that it will be able to apply technology patents related to smart cities to research and development strategies through key detailed technologies by major technologies of Smart City.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.78-88
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• 2023

The increasing number of technology transfers from public research institutes in Korea has led to a growing demand for patent recommendation platforms for SMEs. This is because selecting the right technology for commercialization is a critical factor in business success. This study developed a patent recommendation system that uses technology transfer data from the past 10 years to recommend patents that are suitable for SMEs. The system was developed in three stages. First, an item-based collaborative filtering system was developed to recommend patents based on the similarities between the patents that SMEs have previously transferred. Next, a content-based recommendation system based on TF-IDF was developed to analyze patent names and recommend patents with high similarity. Finally, a hybrid system was developed that combines the strengths of both recommendation systems. The experimental results showed that the hybrid system was able to recommend patents that were both similar and relevant to the SMEs' interests. This suggests that the system can be a valuable tool for SMEs that are looking to acquire new technologies.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.704-706
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• 2023

이 논문에서는 과학기술분야 특화 한국어 사전학습 언어모델인 KorSciDeBERTa를 소개한다. DeBERTa Base 모델을 기반으로 약 146GB의 한국어 논문, 특허 및 보고서 등을 학습하였으며 모델의 총 파라미터의 수는 180M이다. 논문의 연구분야 분류 태스크로 성능을 평가하여 사전학습모델의 유용성을 평가하였다. 구축된 사전학습 언어모델은 한국어 과학기술 분야의 여러 자연어처리 태스크의 성능향상에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.635-644
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• 2024

Although the business model(BM) patents act as a creative bridge between technology and the marketplace, limited scholarly attention has been paid to the content analysis of BM patents. This study aims to contextualize converging BM patents by employing topic modeling technique and clustering highly marketable topics, which are expressed through a topic-market impact matrix. We relied on BM patent data filed between 2010 and 2022 to derive empirical insights into the commercial potential of emerging business models. Subsequently, nine topics were identified, including but not limited to "Data Analytics and Predictive Modeling" and "Mobile-Based Digital Services and Advertising." The 2x2 matrix allows to position topics based on the variables of topic growth rate and market impact, which is useful for prioritizing areas that require attention or are promising. This study differentiates itself by going beyond simple topic classification based on topic modeling, reorganizing the findings into a matrix format. T he results of this study are expected to serve as a valuable reference for companies seeking to innovate their business models and enhance their competitive positioning.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권6호
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• pp.1-12
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• 2022

In recent years, technological competition in the automobile sector is accelerating. This study analyzes the status of patents from a global perspective of three promising future items that Korea has selected as core technologies in the field of autonomous driving,. And the technological cooperation ecosystem was identified through network analysis centered on scientific metrology. As a result of the analysis, it was confirmed that the growth of individual technologies has been strengthened in recent years, and although key source technologies have been largely preempted in major global countries, a close cooperative ecosystem between institutions, companies, and universities in major countries has not yet been formed. Specifically, the US and Japan have the technological leadership, while China is rapidly rising, and Korea is chasing after it as a latecomer. Therefore, it is necessary to continuously strengthen technological cooperation such as R&D of core technology to overcome technological limitations and strengthening of infrastructure construction, attracting excellent foreign talents and international exchanges. This analysis is meaningful in that it explores the global status of Korea's technology and the possibility of technological cooperation from various perspectives in the future from the viewpoint of preoccupation of future technology, rather than grasping the trend of a specific technology.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.82-100
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• 2024

글로벌 기술 경쟁의 격화로 인해 무형 자산으로서 특허 등 지식재산의 전략적, 경제적 중요성이 커지고 있다. 본 연구의 목적은 서비스 산업의 특허권 혁신 현황을 파악하고 이에 기반하여 서비스 산업의 특허권 혁신 특성과 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 기업활동조사 데이터를 바탕으로 서비스 산업의 특허권 혁신 특성을 파악하기 위한 조사와 분석을 수행하였다. 서비스 산업의 특허권 보유 기업 비율, 서비스 산업별 특징, 서비스 산업별 비중, 특허권 보유 건수 등을 분석하였다. 또한 서비스 산업 특허권 변화 추이를 조사하였다. 서비스 산업의 특허권 혁신 분석결과를 기반으로 타산업과 서비스산업을 비교·분석하였다. 특히 서비스 산업별 특허권 보유 기업 비율 증가율과 특허권 보유 기업 비율 관점에서 서비스산업을 4가지 유형으로 나누고 산업별 유형을 도출하였다. 분석 결과를 기반으로 서비스 산업의 특허권 혁신 특성을 제시하였다. 연구결과 서비스 산업 기업이 특허권을 보유한 비율은 타 산업의 보유 비율보다 낮았고 타 산업과의 격차가 확대 되고 있어 서비스 기업의 특허권 혁신 성과가 타 산업보다 낮은 것으로 나타났다. 전체 서비스 산업 중 특허권 보유 기업 비율이 상대적으로 높은 서비스 산업은 전문, 과학 및 기술 서비스업, 수도, 가스, 증기 및 공기조절 공급업, 정보통신업이었다. 특허권 보유 기업 비율 증가율이 높은 서비스 산업은 운수 및 창고업, 예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업, 사업시설 관리, 사업 지원 및 임대 서비스업으로 나타났다. 서비스 산업 기업이 보유한 평균 특허 건수는 타 산업보다 낮았고 특허권 보유 건수 증가율도 타 산업보다 낮아 격차가 확대되고 있다. 서비스 산업의 특허권 혁신은 특허권 보유 기업 비율과 특허권 보유 기업 비율의 증가율 관점에서 4개 사분면 유형으로 구분할 수 있으며 서비스 산업은 개별 서비스 산업이 속한 사분면의 특허권 혁신 특성에 맞는 정책 지원이 필요한 것으로 연구되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.1-20
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• 2023

본 연구는 액셀러레이터의 투자결정요인과 투자성과의 관계를 실증 분석을 통해 규명하고자 했다. 문헌 고찰을 통해 투자 결정요인은 4개 차원과 12개 측정항목을 추출하였으며, 투자성과는 선행연구에 기반해 후속 투자 누적 유치 금액으로 분석하였다. 자료 수집을 위해 상대적으로 신뢰도가 높고 데이터 확보가 용이한 2017~2019년 팁스(TIPS) 선정 기업 594개 사의 실적 데이터를 수집하였고, 종속변수인 후속 투자 누적 유치 금액은 투자 이후 3년 뒤인 2020~2022년 실적 데이터를 수집 후, 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)를 통해 가설검증하였다. 연구 결과 창업자의 특성에서는 '산업 경험 연수', 시장특성에서는 '시장 규모', '시장 성장성', '경쟁 강도,' , 제품·서비스 특성에서는 '특허 건수'가 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고, 재무적 특성에서는 '영업이익'이 통계적으로 유의하였으나 부(-)의 영향을 미치어 종속변수에 영향이 없는 것으로 분석되었다. 종속변수에 미치는 독립변수의 영향도는 시장특성의 경쟁 강도가 가장 큰 영향을 미쳤으며, 산업 경험 연수, 특허 건수, 시장 규모, 시장 성장성 순이였다. 이는 정성적 연구 방법 중심의 기존 선행연구 결과와 상이하였는데 대부분의 선행연구에서는 '창업자의 특성' 중요도가 가장 높았으나, 실증 분석 결과는 '시장특성' 이였다. 하위요인으로는 기존 선행연구의 중요도에서 뒷순위였던 경쟁 강도가 실증 분석에서는 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구의 학술적 의의는 액셀러레이터 투자 결정요인의 실증 연구가 부족한 상황에서 594개의 실증 표본을 수집 및 구축하는 구체적인 방법론을 제시하였고, 인과관계의 실증 연구를 통해 투자 결정요인의 이론적 논의의 확대 계기를 만들었다는 것이다. 실무적으로는 액셀러레이터가 가지고 있는 스타트업의 정보 비대칭성과 불확실성으로 인해 경험에 의존한 투자 결정이라는 한계를 극복하고 투자 결정요인의 체계적인 모델 확립을 통한 효과적인 투자의사 결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.37-44
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• 2020

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.