기술융합 예측 및 진화 패턴분석을 통한 기술 인텔리전스 도출 : SVM-based prediction과 sequence mining 적용
- 주제(키워드) 순차 패턴 마이닝 , link prediction , 기술진화 분석 , 기술 융합 예측
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 이성주
- 발행년도 2021
- 학위수여년월 2021. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 인공지능학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000030686
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
기술의 진화 경로를 파악하는 것은 새롭게 부각되는 핵심기술을 인지함으로써 합리적인 기술정책 방향 수립과 기업의 기술 및 특허 전략 수립을 위한 핵심활동이다. 그 중 기술 융합은 새로운 비즈니스 기회를 제공하는 동시에 기술 융합은 위협으로 작용될 수 있다. 따라서 본 연구의 module1에서는 특허 데이터를 활용한 기술 융합을 예측할 수 있는 프레임 워크를 개발하며, 특허 기반 융합 분석에 적용할 수 있는 공동 분류, 공동 인용, 공동 저자, 콘텐츠 유사성을 통합하여 link prediction을 통해 미래지향적인 기술융합을 예측한다. 이후 기술 융합을 지속 융합, 융합 약화, 신흥 융합 3가지로 구분하여 각 유형의 융합동인을 심화 분석한다. 이를 통해 기술 계획에 대한 전략적 의상 결정을 지원하고자 한다. 인터넷의 성장으로 인해 기술 인텔리전스에 대한 데이터소스가 증가하였으며, 이를 활용하여 기술 인텔리전스를 추출하는 것은 중요하다. 하지만 논문, 특허, 뉴스의 개별 데이터 소스를 활용한 과거 기술 진화의 특정 패턴을 모니터링하는 연구는 존재하나, 통합 DB를 활용한 기술 인텔리전스 도출에 대한 연구는 미비하다. 특허, 논문의 경우 과학적 발견 및 기술 개발에 대한 고급지식을 제공하며, 미디어의 경우 기술적 시각 외에 대중의 시각을 보완할 수 있다는 장점이 있다. 이처럼 서로 다른 유형의 정보소스는 기술 개발 진화 경로에 대한 다양한 지식을 제공한다. 본 연구의 module2에서는 특허, 논문, 기사의 데이터를 통합하여 기술 진화를 파악하고자 하며, 이를 위해 특허, 논문, 기사의 DB의 특징을 도출하고, 키워드를 통해 키워드 등장 및 성장 패턴을 파악함으로써 전략적 기술 개발을 위한 효과적인 모니터링을 지원하고자 한다.
more목차
1장 서론 1
1절 연구 배경 1
2절 연구 필요성과 목표 1
2장 관련 연구 3
1절 기술 융합 3
2절 Link prediction 5
3절 기술 인텔리전스 데이터베이스 7
3장 연구 프레임워크 8
1절 전체 연구 프로세스 8
2절 Module1 : 기술 융합 예측 9
3절 Module2 : 기술 진화 패턴 도출 18
4장 연구 결과 23
1절 module1 : 기술 융합 예측 23
2절 Module2 : 기술 진화 패턴 도출 30
5장 결론 및 향후 연구 34
참고문헌 (Reference) 36
