In this study, the patent trends for noise barrier and noise reducing device have been analyzed, for the development of adaptive noise barrier according to the transmission characteristics of railway noise. Using patent search engine, keyword searching for patents after 1980 in Korea was performed. The first 667 patents details were reviewed for the extraction core(ie, key) patents. From this review, finally 70 patents were built as DB. From this analysis of core patents, system requirements for development of noise reducing device were obtained.
우리가 살고 있는 세계에는 다양한 네트워크들이 발견된다. 특히, 기술 및 학문과 밀접하게 관련 있는 지식 네트워크는 지식이 생산되는 방식을 이해하는데 도움을 주기 때문에 큰 의미를 갖는다. 이러한 중요성을 바탕으로 지금까지 지식 네트워크를 대상으로 한 많은 네트워크 분석들이 이루어져 오고 있다. 그 중에서 동종성 계수는 네트워크 내의 노드들이 비슷한 성향을 가진 노드들과 연결을 맺으려는 경향 수치로 나타낸다. 동종성 계수가 가지는 이러한 특성은 지식 네트워크로 간주 될 수 있는 키워드기반 특허 네트워크에서 기술이 어떻게 진화하는지 확인 하는데 도움을 줄 수 있다. 왜냐하면 지식 내트워크내 노드로 표현되는 키워드들 간의 관계들이 기술이 만들어지는 구조를 나타내기 때문이다. 본 연구에서는 키워드 네트워크에는 핵심 노드가 존재한다는 기존 연구 결과를 기반으로 두 가지 가설을 세우고 이에 대한 검증으로 동종성 분석을 수행 하였다. 첫 번째 가설은 키워드 기반 특허 네트워크는 시간 흐름에 따라 비동종성을 띌 것으로 예측 하며, 동종성 분석을 통해 특허 네트워크가 진화함에 따라 비동종성을 보이는 것을 확인 하였다. 다음으로, 키워드 기반 특허 네트워크가 비동종성을 보일수록 클러스터링 계수 또한 낮아 질 것으로 예측하는 두 번째 가설에 대한 동종성 분석 결과, 네트워크의 동종성 계수가 낮아질수록 클러스터링 계수 또한 낮아진다는 사실을 확인 할 수 있었다. 또한, 두 번째 가설의 검증과정에서 확인 한 흥미로웠던 결과로써, 동종성 계수가 감소함에 따라 클러스터링 계수가 낮아지는 정도는 네트워크가 동종성을 보일 때 보다 비동종성을 보일 때가 훨씬 높았다.
우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.
As the 4th Industrial Revolution emerged as a key to improving national competitiveness, OCR technology, one of the major technologies in the 4th industry is in the spotlight. Since characters in various images contain a lot of information, OCR technology for recognizing these characters has evolved into technology used in many industries. In this paper, trends in OCR technology were identified and predicted using thesis data published in 'RISS' and patent data by International patent classification (IPC) under the theme of Optical character recognition (OCR). For patent data 20,000 patents related to OCR technology from 2002 to 2020 were used as data, and 432 papers from 2012 to 2022 were used as data. Through time-series analysis, each patent data and thesis data were investigated since when OCR technology has developed, and various keyword analysis predicted which technology will be used in the future. Finally, the direction of future OCR technology development was presented through network association analysis with patent data and thesis data.
국내에서는 정보통신산업의 확장과 미래 경쟁력 확보를 위하여 기술개발 및 기업육성을 위한 활동들을 추진하고 있으나 차별화된 전략이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 표준특허를 중심으로 한 분석을 통해 관련 기술동향과 융복합 정도를 파악함으로써 정보통신산업 분야의 효율적인 미래기술 발전전략을 수립하는데 방향을 제시하고자 하였다. 기존의 연구가 일반적인 기술적 흐름만을 살펴보았다면 본 연구에서는 파급효과와 활용성이 큰 표준특허를 중심으로 연구함으로써 급변하는 기술변화 속에서 미래 산업 예측을 명확히 할 수 있다. 본 연구에서는 정보통신산업 관련 표준특허 1,983개를 분석하여, 전 세계 주요 특허출원인과 세부기술별 특허 동향을 파악하였다. 또한 키워드분석을 통해 기술 동향을 조사하였으며 네트워크분석을 통해 정보통신기술의 융복합성 정도를 조사하여 대상 기술 분야인 정보통신산업에 대한 연구방향을 확인할 수 있었다. 전자부품 및 무선통신 분야는 표준특허가 상대적으로 적은 반면 타 산업 기술과의 융합성이 높게 나타났고 컴퓨터 정보 프로세스와 통신·방송기술은 서로 관계성이 높아 표준특허에서 융복합 기술로 활용할 만한 것으로 분석되었으며 광학 및 영상·음향기기 분야는 표준화 활동정도가 높은 것으로 파악되었다.
Purpose The purpose of this study is to analyze the trend of patent technology in textile materials using text mining methodology based on Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model. It is expected that this study will have positive impact on revitalizing and developing textile materials industry as finding out technology trends. Design/methodology/approach The data used in this study is 866 domestic patent text data in textile material from 1974 to 2020. In order to analyze technology trends from various aspect, Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model mechanism were used. The word embedding technique used in DETM is the GloVe technique. For Stable learning of topic modeling, amortized variational inference was performed based on the Recurrent Neural Network. Findings As a result of this analysis, it was found that 'manufacture' topics had the largest share among the six topics. Keyword trend analysis found the fact that natural and nanotechnology have recently been attracting attention. The metadata analysis results showed that manufacture technologies could have a high probability of patent registration in entire time series, but the analysis results in recent years showed that the trend of elasticity and safety technology is increasing.
인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 기술간 융합과 고도화가 지역주력산업에도 큰 영향을 미치고 있다. 모든 기술분야가 기술간-산업간 연결이 되어 융합된 기술로 활용되고 있다. 최근 기술동향을 파악하기 위해 특허정보를 이용한 키워드검색을 통해 기술동향 조사 및 분석으로 쉽게 파악이 가능하게 되었다. 본 연구는 방사선 기술발전에서 4차 산업혁명시대 융합기술을 적용한 특허동향을 파악하고 방사선 관련 산업기술경쟁력 강화 및 활용방안을 위한 특허동향 및 분석을 제시하여 수요기술 발굴과 미래 유망기술 예측에 활용하고자 한다.
최근 IoT, 인공지능의 발전에 따라 디지털 헬스케어 분야에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 헬스케어에 대한 특허분석을 통해 기술동향을 확인하고 국내외 기술경쟁력 및 키워드 분석을 통하여 향후 유망 분야를 제시하고자 한다. 이를 위하여 건강정보 측정기술, 건강관리 플랫폼 기술, 건강관리 원격서비스 기술을 분석대상 세부기술로 분류하고 이에 해당하는 국내외 특허 61,166건을 분석하여 전 세계 주요 특허청별 특허동향과 주요 출원인을 확인하였다. 또한 특허활동력, 주요시장 확보율, 특허 피인용도를 기반으로 세부기술별 기술경쟁력과 한국의 기술경쟁력을 분석한 결과, 전 세계 기술수준에 비하여 한국의 기술경쟁력이 저조한 것으로 파악되었다. 그리고 핵심키워드 분석을 통해 디지털 헬스케어의 핵심 유망분야를 예측한 결과 한국의 건강관리 플랫폼 기술에 대한 집중적인 육성전략이 필요한 것으로 도출되었다.
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.
빅데이터 분석에서 텍스트 데이터의 활용이 증가하고 있다. 따라서 텍스트 데이터의 분석 기법에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 추출된 키워드 데이터의 분석을 위하여 공액사전분포 기반의 베이지안 학습 방법이 연구된다. 베이지안 통계학은 기존의 데이터에 새로운 데이터가 추가될 때마다 모수를 갱신하는 데이터 학습을 제공하기 때문에 시간에 따라 대용량의 데이터가 생성 및 추가되는 빅데이터 환경에서 효율적인 방법을 제공한다. 제안 방법의 성능과 적용 가능성을 보이기 위하여 실제 특허 빅데이터를 전처리하여 구축된 정형화된 키워드 데이터를 분석하는 사례연구를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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