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논문KCI 등재

기술토픽 간 기술융합기회 발굴 연구―웨어러블 기술 사례를 중심으로―

Discovering Technology Convergence Opportunities among Technology Topics ―The Case of Wearable Technology―

서원철
한국지식재산연구원 (Korea Institute of Intellectual Property)|2022.12|지식재산연구 (Journal of Intellectual Property)|제17권 제4호|pp. 141-176|DOI 10.34122/jip.2022.17.4.141

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토픽모델링Topic modeling기술융합지도학습웨어러블WearableTechnology convergenceSupervised learning링크예측Link prediction

초록

기술융합은 서로 다른 분야의 기술지식을 융합적으로 활용하여 혁신을 선도하고 산업에 새로운 가치를 창출해 내는 기술적 진보를 촉진한다. 따라서기술융합을 통해 새로운 혁신을 실현할 수 있는 잠재적 기술기회를 발굴해낼 수 있도록 함으로써 기술기회를 선점하고 경쟁우위를 갖출 수 있도록 지원할 수 있다. 특허데이터를 활용하여 기술융합기회를 발굴하기 위한 연구는 다양한 관점에서 수행되어 왔지만, 이들은 주로 기술적 의미가 모호한 기술클래스를 활용함으로써 기술융합기회가 지니는 기술적 함의를 구체적으로 도출하지 못하는 한계를 지니고 있다. 또한, 소수의 링크예측 알고리즘들을 개별적으로만 적용함으로 인해 이들 각각이 지니는 개별적 장점을 효과적으로 결합하여 활용하지 못하는 문제를 유발하기도 한다. 이에 본 연구에서는 기술 구체성이 높은 기술토픽 단위에서 융합 네트워크를 구축하고 다양한 링크예측 알고리즘들을 복합적으로 적용하여 기술융합기회를 발굴하는 지도학습 모델을 개발한다. 그리고 본 연구의 타당성을 살펴보기 위하여개발된 모델이 미래 융합 가능성을 높은 확률로 예측한 기술토픽들에 대해살펴보고 기술융합기회로서의 의미에 대해서도 논의한다. 본 연구는 구체화된 기술토픽 간 융합을 통해 실행 가능한 새로운 기술기회를 선점할 수 있도록 지원하는 새로운 형태의 지도학습 기반 기술융합기회 발굴모델을 제시한다는 측면에서 기여점을 지닌다. 이를 통해 국내 기업들의 취약한 R&D 기획역량을 증진하고 지속가능한 성장을 위한 경쟁우위를 확보하도록 지원할 수있을 것으로 기대된다.

Abstract

Technology convergence promotes technological advances that can create new values in industries by merging technological knowledge from different industrial fields. Anticipating potential technological opportunities that enable new innovations through technology convergence can facilitate seizing technology opportunities and gaining competitive advantage. Although extensive research has been conducted to identify technological convergence opportunities using patent data, these studies mainly rely on technology classes whose technical meaning is quite ambiguous, thereby not being able to specifically derive the technical implications of identified opportunities. Therefore, this study proposes a supervised learning model that builds a convergence network of technology topics with high technological specificity and anticipates potential technology convergence opportunities by applying various link prediction algorithms. In addition, to explore the applicability of the proposed model, we discuss the technological implications of the predicted technology topic pairs that show high probability of future convergence. We expect that this study will help to find new technological prospects that can be exploited through technology convergence. Moreover, this study can assist relevant firms in strengthening their underdeveloped R&D planning capabilities and securing competitive advantage for sustainable growth.

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