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- 저자 : 곽기현(Gihyun Kwak) (검색결과 3 건)
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지능정보기술 분야에서의 글로벌 기술 지식 경쟁력 분석 : 한국을 중심으로
곽기현(Gihyun Kwak),윤정섭(Jungsub Yoon) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.1
본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 기술인 지능정보기술에 있어 한국의 글로벌 경쟁력을 측정하였다. 분석을 위해 PATSTAT Online을 사용하여 미국특허청에서 2010∼2018년 사이에 출원된 각 분야의 특허 및 이들이 인용한 선행특허를 수집하였고, 인용 · 피인용 관계를 국가 수준에서 블록화하여 글로벌 지식 흐름 네트워크를 구축하였다. 각 기술 분야별로 다음과 같은 방식으로 한국의 글로벌 경쟁력을 평가하였다. 먼저 새로운 기술적 지식을 생성하기 위해 기존의 기술적 지식을 재조합하는 과정인 기술수용을 평가하기 위해 입선-연결 중심성을, 다음으로 새로운 기술적 지식 창출의 밑거름인 원친지식 보유 정도를 나타내는 기술파급을 평가하기 위해 출선-연결 중심성을, 그리고 마지막으로 국가 간 지식 흐름의 양적 측면과 질적 측면을 모두 고려할 수 있는 PageRank 중심성을 사용하였다. 분석 결과, 자료의 수집 및 축적, 그리고 확보한 대용량 자료의 처리 분야에 해당하는 사물인터넷 · 클라우드 및 빅데이터 분야에 비해, 이를 활용하는 인공지능 분야에서 한국의 경쟁력이 상대적으로 가장 열위에 있음이 사용된 모든 지표들을 통해 확인되었다. This study aims to measure Koreas global competitiveness in intelligent information technology, which is the core technology of the 4th industrial revolution. For analysis, we collect patents of each field and prior patents cited by them, which are applied at the U.S. Patent Office (USPTO) between 2010 and 2018 from PATSTAT Online. A global knowledge transfer network was established by grouping citing- and cited-relationships at a national level. The in-degree centrality is used to evaluate technology acceptance, which indicates the process of absorbing existing technological knowledge to create new knowledge in each field. Second, to evaluate the impact of existing technological knowledge on the creation of new one, the out-degree centrality is investigated. Third, we apply the PageRank algorithm to qualitatively and quantitatively investigate the importance of the relationships between countries. As a result, it is confirmed through all the indicators that the AI sector is currently the least competitive.
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지능정보기술의 파급효과를 고려한 연구개발 전략: 바이오, 자동차, 반도체 분야를 중심으로
윤정섭(Jungsub Yoon),곽기현(Gihyun Kwak) 한국혁신학회 2021 한국혁신학회지 Vol.16 No.1
본 연구는 4차 산업혁명과 포스트 코로나 시대의 핵심 기술인 지능정보기술(Data, Network, AI)의 효율적 연구개발 전략을 수립하기 위해 기술 분야 간 파급효과를 분석한다. 이를 위해, 지능정보기술이 파급되었을 때 창출된 경제적 효과가 클 것으로 기대되는 빅3 분야(바이오, 자동차, 반도체) 분야에서, 지능정보기술을 인용하여 미국특허청에 출원된 2010~2018년 사이의 특허들을 PATSTAT Online을 통해서 추출하였다. 이를 기반으로 지능정보기술과 빅3 분야와의 인용⋅피인용 관계를 도출하고, 기술파급효과 분석을 위한 산업융합유발계수를 사용하여 데이터, 네트워크, 인공지능 분야가 타 분야의 연구개발성과에 미치는 영향을 도출하였다. 분석 결과, 현재 인공지능 기술이 데이터 및 네트워크 기술들보다 파급효과가 낮지만, 인공지능 분야 내에서 파급효과가 높은 일부 세부 기술들에 대한 투자는 지속적으로 이행되어야 함을 제안한다. 인공지능 분야의 파급효과를 증대시키고, 타 분야에 대한 활용성을 높이기 위한 정책적 노력을 뒷받침하기 위하여, 향후 인공지능 분야의 파급효과에 대한 지속적인 모니터링과 연구개발 투자액을 기반으로 한 추가 연구가 필요한 것으로 보인다. This study investigates the impact between technology fields in order to establish an efficient research and development (R&D) strategy of intelligent information technology (Data, Network, AI). PATSTAT Online was used to collect information on patents filed with the U.S. Patent Office between 2010 and 2018 and prior patents cited. The patent information on biotechnology, automobile, semiconductor sector were used, where intelligent information technology is expected to be used the most. The citation relationship was derived, and the industrial convergence inducement coefficient was used to analyze the impact of intelligent information technology on the big three fields. Artificial intelligence has the lower impact than data and network, but it is suggested that investment in technologies with relatively higher impact within artificial intelligence field should be continuously implemented. To increase the adoption of artificial intelligence, it is necessary to continuously study and monitor the impact of the artificial intelligence field in the future.
KCI
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