자율주행 분야 글로벌 동향 파악 및 공간정보 서비스 활성화 방안 도출을 위해 빅데이터 분석방법을 활용하였다. 사용된 빅데이터는 뉴스기사와 특허문헌을 상호 연계하여 활용하고, 뉴스 기사를 통한 동향 분석, 특허문헌 정보를 활용한 기술 분석이 진행 되었다. 본 논문에서는 자율주행에 대한 주요 뉴스에서 토픽모델을 기반으로 한 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 빅데이터화 하고 주요 단어를 추출하였다. 특허정보의 주요 단어를 기반으로 적용된 워드넷(WordNet)을 활용하여 공간정보와 연계성 분석, 글로벌 기술 동향 분석을 실시하고 공간정보 분야의 동향 분석 및 예측을 실시하였다. 본 논문에서는 주요뉴스와 특허문헌 정보를 기반으로 한 빅데이터 분석방법으로 자율주행 분야와 공간정보와의 연계성 분석을 통하여 최신 동향과 미래를 예측하는 방법을 제시한다. 빅데이터 분석으로 도출된 자율주행 분야 공간정보의 글로벌 동향은 플랫폼 얼라이언스, 비지니스 파트너쉽, 기업 인수합병, 합작회사 설립, 표준화 및 기술개발로 도출되었다.
핀테크는 기술주도형 금융혁신을 위한 중요한 사업 영역으로 논의되어 왔다. 핀테크라는 용어는 금융과 기술의 합성어로, 현재 모든 금융 분야와 연계된 ICT 기술을 의미한다. 핀테크 산업에 관한 관심은 시간이 지날수록 크게 높아져 수많은 스타트업에 대한 전폭적인 투자와 지원이 이루어지고 있다. 이에 따라 학문적, 실무적 시점에서 핀테크 동향을 연구하려는 시도가 있어 왔다. 그러나 시장의 높은 관심에도 불구하고 기존 연구는 핀테크 기술에 대한 명확하고 체계적인 정의 및 확장 절차가 부족하였다. 이러한 이유로 핀테크 기술을 바탕으로 적절한 응용 분야를 파악하는 것 역시 한계가 존재하였다. 이에 본 연구는 세 가지 방식을 결합하여 핀테크 관련 용어를 확장하고, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용해 핀테크 분야 동향을 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 새로운 핀테크 용어목록을 생성하고, USPTO로부터 10년간 총 1만 8341건의 특허를 수집하였다. 수집된 특허를 바탕으로 Co-classification 분석과 네트워크 분석을 통해 핀테크 특허의 기술 동향을 파악하였고, 핀테크 도메인을 분석하기 위해 핀테크 트렌드를 파악하는 토픽 모델링을 실시하였다. 이번 연구는 기술주도형 금융서비스에 참여하고자 하는 경영자와 투자자가 핀테크 기술의 정의와 범위를 정확히 이해하고, 이를 바탕으로 핀테크 기술의 트렌드를 다각적으로 분석함으로써 새로운 핀테크 기술 기회를 포착하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
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.
산업사회에서 지식기반사회로의 전환에 따라 각종 산업체에서는 업무수행에 필요한 기술정보를 신속 정확하게 수집 분석하여 경영활동에 반영하기 위한 기술정보 관리의 필요성이 점증하고 있다. 이러한 시대의 요구에 부응하기 위해서는 기술정보를 효율적으로 수집 관리할 수 있는 기술정보 전문인력의 양성이 전제되어야 하며, 이를 위한 교육과정도 산업체에서 요구하는 현장 위주의 실무교육과도 연계되어야 한다. 이에 본 연구는 최근에 각광을 받고 있는 DACUM법을 적용하여 기술정보검색사에 대한 직무를 분석하고, 직무분석을 통해서 얻어진 결과를 바탕으로 기술정보 전문인력을 양성하기 위한 교육과정을 개발하였다. 본 연구의 결과, 얻어진 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 기술정보검색사의 직무영역은 이용자 정보요구 분석, 정보원 선정, 정보검색, 정보분석 및 가공, 검색결과 평가, 정보제공 및 활용의 6개 직무로 구성되며, 6개의 직무는 다시 40개의 작업으로 세분된다. 둘째, 기술정보검색사의 직무에서는 정보원 선정이 가장 중요하다. 셋째, 기술정보검색 사를 양성하기 위한 기관의 주요 교육내용은 데이터베이스 설계 및 구축, OA응용프로그램 활용, PC통신 활용, 동향정보 파악, 인터넷 분류 및 활용, 인터뷰기법, 정보가공, 정보검색, 정보분류, 정보원의 이해와 활용, 지적재산권, 홈페이지의 설계 및 구축 등이다.
본 연구의 목적은 공공 기술이전 활성화를 위해서 연구개발 단계에서 선행적으로 도입할 연구개발 관리관점과 전략을 제시하는 것이다. 기술이전 사업화 영향요인은 기술공급자 관점에서 기술미활용 영향요인, 기술수요자 관점에서 기술이전 영향요인과 기업의 사업화 영향요인 등으로 구성하였고, 영향요인을 도출하기 위해서 21세기 프론티어사업단 기술자료를 활용하였다. 기술 미활용에 대한 주요 영향변수는 추가 기술개발, 수요기업의 발굴, 대량생산 기술의 확보와 신뢰성 검증 등으로 나타났고, 기술이전 영향변수는 기술의 우수성(혁신성)과 새로운 시장창출로 나타났다. 기업의 사업화 성공요인은 추가기술 개발과 개량, 연구개발 인력의 우수성과 CEO역량 등으로 도출하였다. 연구개발 기술이전 성과를 개선하기 위해서는 연구개발단계부터 기술이전 사업화 목표를 분명히 하고, 향후 라이선스 관점에서 상용화 가능한 원천형 핵심기술을 창출하여야 한다. 또한 연구개발조직의 성과관리가 정량적 성과보다는 글로벌 기술경쟁력, 상용화 파급효과 등으로 평가된다면, 기술이전 사업화 흐름이 가속화될 수 있을 것이다.
열가소성 탄성체(thermoplastic elastomer, TPE)는 학술적 기초 및 응용은 물론이고 산업적, 상업적으로 매우 중요한 유기 소재의 하나이다. TPE는 블록 공중합체뿐만 아니라 많은 다른 고분자분야에서도 중요한 한 영역으로 생각할 수 있다. 가황 고무가 갖고 있는 성질과 열가소성 플라스틱이 보이는 성질을 동시에 갖고 있기 때문이다. 또한 블록과 그라프트 공중합체, 이들 혼합물, 가황 물질에서 비롯된 일련의 성질을 보여주기 때문이다. 이 소재의 중요성은 출판되는 간행물(논문, 특허, 보고서 등)의 수에서도 알 수 있다. 'thermoplastic elastomer'를 키워드로, 열가소성 탄성체의 개념이 들어간 간행물의 숫자를 SciFinderScholar를 이용하여 조사한 결과, 1939년 ~ 2010년 7월 10일 사이에 18,508편에 이르렀으며, 특히 1990년 중반부터 그 숫자가 기하급수적으로 늘었다. 열가소성 플라스틱의 성질과 가교탄성체의 성질을 동시에 갖고 있는 TPE의 영역을 설명할 때 과학적, 기술적, 상업적인 관점을 모두 고려해야 한다. 본 보문에서는 TPE의 역사적인 관점을 먼저 설명하고, 화학적, 구조적 및 모폴러지 연구 동향을 다루고자 한다. 또한 주요 제조법과 현대적 분석 기술을 다룰 것이다. 이어 TPE의 성질과 가공성, 유기소재 사이에서의 입지와 응용에 대해도 분석한 후, 향후의 발전 방향에 대하여 논의하고자 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.
본 연구는 IP5국가(KR, EP, JP, US, CN)의 바이오헬스 분야 특허데이터를 기반으로 기술의 융합과 트렌드를 파악하여 해당 산업 분야의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기술융합 현황 파악을 위해 특허 동시분류분석 기반의 네트워크분석과 TF-IDF 기반의 텍스트마이닝을 주요 방법론으로 활용하였고, 분석 결과 바이오헬스 산업의 기술융합 클러스터는 크게 (A)치료용 의료기기, (B)의료데이터프로세싱, (C)생체계측용 의료기기의 세 가지 형태로 도출되었다. 또한 기술융합 결과를 토대로 한 트렌드 분석의 결과에서 우리나라는 (B)의료데이터프로세싱 분야에서 시장선도국으로 도출됨에 따라 향후 상업적 가치가 높은 특허로 시장 우위를 선점할 수 있는 가능성이 높다고 분석되었다. 특히 해당 분야는 2019년 1월 국회에서 통과된 '데이터3법'이라는 정책적 변환과 더불어, 국내 바이오헬스 기업들의 의료데이터 활용 가능성이 확대됨에 따라 해당 기술에 대한 기술융합 활성화 정책 수립과 R&D 지원 전략이 필요할 것으로 전망된다.
최근 무기체계 핵심부품 개발 필요성 증가 등으로 인해 무기체계 부품국산화 개발사업이 확대되고 있다. 개발된 핵심부품의 국내 무기체계 적용 및 해외시장 진출을 위해 사전 기술동향을 반영한 과제기획이 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 무기체계 핵심부품 국산화 대상과제의 특허 조사 및 분석을 통한 부품국산화 개발기술 동향을 도출하였다. 또한 개발기술 동향 분석결과를 과제 선정 시 활용하기 위한 구체적인 방안을 제시하였다. 연구의 세부 추진 방법으로 2019년 선정된 과제 관련 특허를 조사하여, 최초 출원 시점부터 현재까지의 특허의 연도별 출원수, 출원인수를 분석하였다. 이를 종합하여 시계열에 따른 기술시장 성장단계를 도출하였다. 2019년 과제선정 시 산출된 선정기준 가중치를 이용하여 기술시장 성장단계와 부품국산화 과제선정 기준을 양축으로 하는 Matrix를 구성하였다. 각 영역별 배치된 부품국산화 기술의 포트폴리오 분석을 실시하였으며, 그 결과 Matrix 영역별 기술을 배치하고 해당 영역의 종합적인 기술동향을 분석하였다. 향후 효과적인 과제기획을 위해 기술동향 분석결과의 활용을 위한 절차개선 방안을 제안하였으며, 이를 통한 효율적인 과제기획 및 효과적인 국내 방위산업 중소기업 육성지원이 기대된다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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