특허 토픽 모델링과 성장주기곡선을 통한 유망기술 발굴

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 특허분석을 통해 산업 및 시장을 이끌어 갈 유망기술을 발굴할 수 있는 새로운 방법론을 제안하고자 한다. 접근 방법론은 다음과 같은 절차로 진행된다. 첫째, 개발된 기술을 상세히 명세하고 있는 특허 문서를 수집한다. 둘째, 비구조화된 특허 문서의 제목, 요약문 및 청구항을 구조화된 형태의 데이터로 변환한다. 셋째, 수집된 특허 문서의 제목, 요약문 및 청구항 집합 내 잠재되어 있는 상세한 기술 파악을 위해 토픽 모델링 기법 중 하나인 latent Dirichlet allocation(LDA)을 적용한다. 마지막으로 Bass 확산 모형을 적용하여 유망기술을 발굴한다. 실험적 검증을 위해 태양광 발전 시스템 기술과 관련된 특허 데이터를 한국 특허청(KIPO)으로부터 수집하여 분석하였으며, 그 결과 유기태양전지, 집광형 태양전지 모듈 등 6개의 유망 기술이 발굴되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose a new methodology to discover emerging technologies that lead the industry and market through patent analysis. The proposed methodology proceeds as follows. First, the patent documents including detailed descriptions on developed technologies are collected. Second, unstructured patent data such as title, abstract, and claims is converted into a structured data. Third, a topic modeling, latent Dirichelt allocation(LDA), is adopted to extract latent topics in the title, abstract, and claims of patent documents. Lastly, the emerging technologies are discovered by adopting Bass diffusion model. For experimental verification, the patent documents of photovoltaic power generation system technology are collected from the Korea Intellectual Property Office(KIPO). As a result, six emerging technologies such as organic solar cell and high concentrating photovoltaic module technologies are discovered.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 이론적 배경
• 3. 제안된 방법론
• 4. 실험 및 결과
• 5. 결론 및 향후 연구
• References

참고문헌 (Reference)

1 이준석, "특허인용정보 기반의 연구집중도 분석에 관한 연구: 구글의 자율주행자동차 기술 중심으로" 한국지능시스템학회 26 (26): 327-333, 2016

2 전성해, "특허분석을 이용한 지능형시스템의 기술예측" 한국지능시스템학회 11 (11): 100-105, 2011

3 연종흠, "상품 리뷰 데이터와 감성 분석 처리 모델링" 한국전자거래학회 16 (16): 125-137, 2011

4 곽창욱, "무한 사전 온라인 LDA 토픽 모델에서 의미적 연관성을 사용한 토픽 확장" 한국정보과학회 22 (22): 461-466, 2016

5 배진우, "UAV 핵심 기술 특허분석을 통한 기술 및 한국의 경쟁력 분석" 한국통신학회 41 (41): 1868-1875, 2016

6 H. Chen, "Topic-based technological forecasting based on patent data : A case study of Australian patents from 2000 to 2014" 119 : 39-52, 2017

7 "The Korean Intellectual Property Office (KIPO)"

8 V. Sprinivasan, "Nonlinear least squares estimation of new product diffusion models" 5 (5): 169-178, 1986

9 K. D. Renuka, "Latent semantic indexing based SVM model for email spam classification" 73 (73): 437-442, 2014

10 D. M. Blei, "Latent Dirichlet allocation" 3 : 993-1022, 2003

11 C. Liu, "Forecasting the development of the biped robot walking technique in Japan through S-curve model analysis" 82 (82): 21-36, 2010

12 S. Altuntas, "Forecasting technology success basedc on patent data" 96 : 202-214, 2015

13 T. L. Griffiths, "Finding scietific topics" 101 (101): 5228-5235, 2004

14 Y. Zhou, "Comparing the knowledge bases of wind turbine firms in Asia and Europe : patent trajectories, networks, and globalisation" 43 (43): 476-491, 2015

15 G. J. Kim, "A novel approach to forecast promising technology through patent analysis" 117 : 228-237, 2017

16 J. A. Norton, "A diffusion theory model of adoption and substitution for successive generations of high-technology products" 33 (33): 1069-1086, 1987

17 M. L. Kent, "A Delphi study of the future of new technology research in public relations" 40 (40): 568-576, 2014