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논문KCI 등재

특허 IPC Network 분석 및 Word2Vec 기반 물류 자동화 기술동향에 관한 연구

A Study on the Trend of Logistics Automation Based on Patent IPC Network Analysis and Word2Vec

송상화|황현철
한국혁신학회|2019.11|한국혁신학회지 (Innovation studies)|제14권 제4호|pp. 235-263|DOI https://doi.org/10.46251/INNOS.2019.11.14.4.235

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네트워크분석network analysisword2vectechnology trend기술동향물류자동화물류특허logistics automationlogistics patents

초록

급격하게 성장하고 있는 e-commerce 시장에서 물류는 다양한 상품의 취급 및 짧은 배송리 드타임의 요구로 인해 복잡한 운영과 강도 높은 대응을 요구하고 있다. 인건비의 상승, 52시 간제, 인구 고령화로 인해 과거와 같은 노동집약적 물류 운영이 불가능하여 기업의 물류 자동화가 반드시 필요한 상황이다. 물류 자동화와 관련된 주요 기술은 미국, 유럽, 일본 등이 우위에 있으나 아직 기술 장벽이 공고한 정도는 아니다. 물류 자동화 기술에 대한 산업체 및 정부, 학계가 체계적인 전략 및 계획을 가지고 투자하여 선진국과 기술격차를 극복하여야 한다. 물류 자동화 기술 개발에 대한 올바른 전략 수립을 위해서는 우선 기술의 동향 파악이 필수적이다. 그동안 국내 물류기술 동향 연구는 해외 리서치 중심에 문헌연구 중심으로 이루 어져 왔다. 이에 정량적 측면의 과학적인 연구가 이루어질 필요가 있다. 특허는 대량의 기술 정보를 포함하고 있어 효과적으로 기술 변화를 분석할 수 있다. 본 연구는 국내 물류 자동화 기술에 대한 특허를 수집하여 IPC 네트워크 분석을 통해 시기별 핵심 기술 및 변화를 파악하였다. 또한 핵심 IPC가 포함된 특허의 초록에 대하여 물류 자동화 관련 핵심 키워드로 Word2Vec을 실시하여 시기별 의미 변화를 분석하였다. 분석결과, 물류 자동화 기술은 하드웨어적 연구개발에서 데이터의 처리 및 활용을 기반한 소프트웨어 중심으로 추세가 크게 변화 하였고, 특히 사물인터넷 기반 데이터 처리 및 제어 기술이 주요 세부기술로 활용되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 물류 자동화 주요 기술 중 인공지능과 관련된 연구개발이 상대적으로 진행되고 있지 않음을 확인할 수 있었다. 물류 자동화 인공지능 기술은 원천기술의 성격이 강하여 정부의 적극적 지원을 통한 기술의 성장이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 물류기술 개발, 도입이 필요한 민간기업과 물류 R&D 계획 수립이 필요한 정책담당자에게 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract

In the rapidly growing e-Commerce market, logistics requires complex and intensive operations response due to the handling of a variety of goods and short delivery lead time. Due to the rise in labor costs, the 52-hour system, and the aging population, labor-intensive logistics operations like in the past are impossible, making it imperative for companies to logistics automation. Major technologies related to logistics automation are dominated by the U.S., Europe and Japan, but not by technical barriers. Industry, government, and academia should invest in logistics automation technologies with systematic strategies and plans to overcome the technological gap with advanced countries. In order to establish the correct strategy for developing logistics automation technologies, it is essential to understand the trends in the technology first. Until now, research on logistics technology in Korea has been centered on literature research at the center of overseas research. This requires quantitative scientific research. Patents contain a large amount of technical information, which can effectively analyze technological changes. This study collected patents on domestic logistics automation technologies and identified key technologies and changes by time through IPC network analysis, and analyzed changes in meaning by time by conducting Word2Vec on key keywords related to logistics automation on green of patents containing core IPCs. As a result of the experiment, the logistics automation technology changed from hardware R&D to software based on processing and utilization of data, and in particular, it was found that the Internet of Things data processing and control technology was utilized as the core technology. When logistics artificial intelligence research and development was compared with other technologies through Word2Vec, it was deemed that the growth of the technology was necessary through active government support. This study is expected to provide practical assistance to private companies that need to develop and introduce logistics technologies and to policy personnel who need to establish logistics R&D plans.

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