토픽모형을 이용한 중국 전기차 산업의 기술 분석
A Study on the Research Trends in Chinese EV Industry using Topic Modeling
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초록
본 연구는 중국 전기차 산업의 기술 수준을 텍스트마이닝 기법인 토픽 모형을 통해 분석한다. 구체적인 방법론은 잠재 디리클레 할당(LDA, Latent Dirichlet Allocation) 모형이며, 분석대상은 중국이 출원한 국제특허 (PCT) 최근 20년간 데이터이다. 분석결과 16개의 토픽을 추출하였고, 이들 토픽의 기술적 추세를 분석할 수 있었다. 대부분의 토픽에서 기술력이 향상되었지만, 특정 분야에 서의 기술력 향상이 추세적으로 두드러지게 나타나지는 않았다. 좀 더세밀한 분석을 위해 토픽을 핫 토픽과 콜드 토픽을 구분하였다. 그 결과 실제로 기술 발전이 두드러진 분야는 철도와 충전소 등 주변부적인 기술 이었고, 전기차의 성능과 관련된 핵심기술인 전기 모터제어, 전기에너지 저장장치, 차량용 발전기 등은 추세적으로 약화되었다. 현재 중국정부는 적극적인 산업정책을 통해 전기차의 기술력을 높이려 한다. 전반적인 차원에서의 기술력은 향상되었다고 할 수 있지만, 핵심 기술분야에서 특허가 상대적으로 줄어드는 것으로 나타났다.
Abstract
This study analyzes the technological level of the Chinese electric vehicle industry through the topic modeling in text mining methods. The specific methodology is the Latent Dirichlet Allocation (LDA) model, and the analysis objects are data from the recent 20 years of international patents (PCT) applied by China. Because of the analysis, 16 topics were extracted and technical trends of these topics could be analyzed. Although technology improved in most of the topics, technological improvement in a specific field has not been revealed as a trend. For in-depth analysis, the analysis results were divided into hot topics and cold topics. As a result, the topics in which technological development actually stood out were non-core technologies such as railways and charging stations, and the main technologies related to the performance of electric vehicles, such as electric motor control, electric energy storage, and vehicle generators, gradually weakened. Currently, the Chinese government is trying to improve the technology of electric vehicles through active industrial policies. Although it can be said that the overall level of technology has improved, the number of patents in the core technology fields has been relatively decreased.
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