Journal of Technology Innovation (기술혁신연구)

Korea Society for Innovation Managemetn & Economics (기술경영경제학회)
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Analyzing Technological Convergence for IoT Business Using Patent Co-classification Analysis and Text-mining

특허 동시분류분석과 텍스트마이닝을 활용한 사물인터넷 기술융합 분석

  • 문진희 (조이(JOYI) 코퍼레이션) ;
  • 권의준 (서울과학기술대학교 일반대학원 데이터사이언스학과) ;
  • 금영정 (서울과학기술대학교 글로벌융합산업공학과)
  • Received : 2017.03.02
  • Accepted : 2017.07.31
  • Published : 2017.08.31
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Abstract

With the rise of internet of things (IoT), there have been several studies to analyze the technological trend and technological convergence. However, previous work have been relied on the qualitative work that investigate the IoT trend and implication for future business. In response, this study considers the patent information as the proxy measure of technology, and conducts a quantitative and analytic approach for analyzing technological convergence using patent co-classification analysis and text mining. First, this study investigate the characteristics of IoT business, and characterize IoT business into four dimensions: device, network, platform, and services. After this process, total 923 patent classes are classified into four types of IoT technology group. Since most of patent classes are classified into device technology, we developed a co-classification network for both device technology and all technologies. Patent keywords are also extracted and these keywords are also classified into four types: device, network, platform, and services. As a result, technologies for several IoT devices such as sensors, healthcare, and energy management are derived as a main convergence group for the device network. For the total IoT network, base network technology plays a key role to characterize technological convergence in the IoT network, mediating the technological convergence in each application area such as smart healthcare, smart home, and smart grid. This work is expected to effectively be utilized in the technology planning of IoT businesses.

최근 기술융합의 핵심현상으로 사물인터넷이 대두되면서 사물인터넷의 기술트렌드 및 기술융합에 관해 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들의 대부분이 사물인터넷 기술 동향에 대한 정성적 연구에 그치고 있어 기술융합의 구체적 양상을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 특허 데이터를 기술의 대용데이터로 간주하고, 동시 분류분석과 텍스트마이닝을 바탕으로 사물인터넷 융합 네트워크를 구축하고 융합의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 문헌연구를 통해 사물인터넷의 융합을 일으키는 주요 기술군을 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스 네 가지로 정의한 후, "Internet of Things" 키워드를 중심으로 미국 특허청에서 수집된 923개 특허의 클래스를 네 가지 기술군에 할당하여 이들 간 관계를 파악하였다. 대부분의 클래스 및 키워드가 디바이스에 관련되어 있으므로, 본 연구에서는 융합 현상을 디바이스 융합과 전체 융합으로 나누어 기술융합 양상을 파악하였다. 디바이스 중심의 사물인터넷 기술을 분석한 결과 센서 디바이스를 비롯한 헬스케어 디바이스, 냉장 및 냉동 장치, 에너지관리 디바이스, 로봇, 임베디드 등이 주요 융합 그룹으로 도출되었다. 전체 기술을 대상으로 분석한 결과 사물인터넷 요소기술을 중심으로 스마트 헬스케어, 스마트 홈, 무인자동차 등 사물인터넷의 다양한 응용영역들이 기술융합을 이루고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구 결과는 사물인터넷 기술융합 활성화를 위한 정책 및 전략 수립에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

References

  1. 강필성.금영정.박현우.김상국.성태용.이학연 (2015), "기술가치평가를 위한 시장대체원가 접근법", 대한산업공학회지, 제41권 제2호, pp. 150-161. https://doi.org/10.7232/JKIIE.2015.41.2.150
  2. 김대영.김성훈.하민근.김태홍.이요한 (2011), "Internet of Things 기술 및 발전 방향", 한국통신학회지(정보와통신), 제28권 제9호, pp. 49-57.
  3. 김지은.이성주 (2013), "특허정보를 활용한 산업융합성 평가 방법론", 대한산업공학회지, 제39권 제3호, pp. 212-221. https://doi.org/10.7232/JKIIE.2013.39.3.212
  4. 김철현.김승겸.설현주.박용태 (2006), "특허의 co-classification 분석을 이용한 기술간 연결 관계 파악: TOPSIS 기반 접근", 대한산업공학회 추계학술대회논문집, pp. 771-717.
  5. 김학용 (2014), 사물인터넷: 개념, 구현기술 그리고 비즈니스, 서울: 홍릉과학출판사
  6. 김현정.조남옥.신경식 (2014), "항공산업 미래유망분야 선정을 위한 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석", 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, pp. 194-202.
  7. 김현진.윤영미 (2015), "텍스트 마이닝을 활용한 바이오 네트워크 구축의 동향", 정보과학회지, 제33권 제4호, pp. 24-29.
  8. 노희용.김지은.이창용.이성주 (2013), "특허기술을 활용한 다기술 융합 예측 방법론 개발", 대한산업공학회 추계학술대회논문집, pp. 1095-1103.
  9. 백현미.김현숙 (2013), "특허 네트워크 분석을 통한 융합 기술 트렌드 분석", 벤처창업연구, 제8권 제2호, pp. 11-19.
  10. 성기서.금영정 (2014), "R&D 제안서 동시분류분석을 활용한 ICT 융합 네트워크 분석", 대한산업공학회 추계학술대회논문집, pp. 439-450.
  11. 이광민.홍재범 (2016), "기술융합 구조 분석을 위한 사례연구: 2-mode 및 1-mode 네트워크 활용", 기술혁신연구, 제24권 제2호, pp. 1-20. https://doi.org/10.14383/SIME.2016.24.2.1
  12. 이승관.주형근.문형남.이병윤.김광섭 (2015), "융합기술 R&BD 활성화 추진전략", KEIT PD Issue Report, 제12권 제5호, pp. 117-138.
  13. 이지환.홍유석 (2013), "10-K 연차보고서의 텍스트마이닝을 통한 서비스화 동향추출 및 분석방법론 개발", 대한산업공학회 춘계공동학술대회논문집, pp. 1631-1637.
  14. 전익진.이학연 (2016), "연관규칙 기반 동시출현단어 분석을 활용한 기술경영 연구 주제 네트워크 분석", 기술혁신연구, 제24권 제4호, pp. 101-126. https://doi.org/10.14383/SIME.2016.24.4.101
  15. 전종암.김내수.고정길.박태준.강호용.표철식 (2014), "IoT 디바이스 제품 및 기술 동향", 한국통신학회지(정보와통신), 제31권 제4호, pp. 44-52.
  16. 최성찬.류민우.진남.김재호 (2014), "사물인터넷 플랫폼 및 서비스 동향", 한국통신학회지(정보와통신), 제31권 제4호, pp. 20-27.
  17. 표철식.강호용.김내수.방효찬 (2013), "IoT(M2M) 기술 동향 및 발전 전망", 한국통신학회지(정보와통신), 제30권 제8호, pp. 3-10.
  18. 한국산업기술진흥원 (2010), 2010 세상을 바꾸는 생각들: IT 융합 R&D 포럼 리포트.
  19. Ernst H. (2003), "Patent Information for Strategic Technology Management", World Patent Information, Vol. 25, No. 3, pp. 233-242. https://doi.org/10.1016/S0172-2190(03)00077-2
  20. Freeman L.C. (1979), "Centrality in Social Networks Conceptual Clarification", Social Networks, Vol. 1, No. 3, pp. 215-239. https://doi.org/10.1016/0378-8733(78)90021-7
  21. Gartner (2013), Forecast: The Internet of Things, Worldwide, 2013.
  22. Geum Y., Kim C., Lee S., & Kim M. (2012), "Technological Convergence of IT and BT: Evidence from Patent Analysis", ETRI Journal, Vol. 34, No. 3, pp. 439-449. https://doi.org/10.4218/etrij.12.1711.0010
  23. Geum Y., Kim M., Park Y., & Lee S. (2013), "Technological Convergence of Manufacturing and Service Technologies: A Patent Analysis Approach", Information Management and Business Review, Vol. 5, No. 2, pp. 99-107.
  24. Geum Y., Lee H., Lee Y., & Park Y. (2015), "Development of Data-driven Technology Roadmap Considering Dependency: An ARM-based Technology Roadmapping", Technological Forecasting and Social Change, Vol. 91, pp. 264-279 https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.03.003
  25. Grilliches Z. (1990), "Patent Statistics as Economic Indicators: A Survery", Journal of Economic Literature, Vol. 28, No. 4, 1661-1707.
  26. Grupp H. (1996), "Spillover Effects and the Science Base of Innovations Reconsidered: An Empirical Approach", Journal of Evolutionary Economics, Vol. 6, No. 2, pp. 175-197. https://doi.org/10.1007/BF01202593
  27. Gubbi J., Buyya R., Marusic S., & Palaniswami M. (2013), "Internet of Things(IoT): A Vision, Architectural Elements, and Future Directions", Future Generation Computer Systems, Vol. 29, No. 7, pp. 1645-1660. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.01.010
  28. International Data Corporation (IDC) (2014), "Worldwide and Regional Internet of Things (IoT) 2014-2020 Forecast: A Virtuous Circle of Proven Value and Demand".
  29. Karvonen M., & Kassi T. (2013), "Patent Citations as a Tool for Analysing the Early Stages of Convergence", Technological Forecasting and Social Change, Vol. 80, No. 6, pp. 1094-1107. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2012.05.006
  30. Mckinsey Global Institute (2015), "The Internet of Things: Mapping the Value beyond the Hype".
  31. No H.J., & Park Y. (2010), "Trajectory Patterns of Technology Fusion: Trend Analysis and Taxonomical Grouping in Nanobiotechnology", Technological Forecasting and Social Change, Vol. 77, No. 1, pp. 63-75. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2009.06.006
  32. OECD (1994), "The Measurement of Scientific and Technological Activities: Using Patent Data as Science and Technology Indicators".
  33. Park H., & Yoon J. (2014), "Assessing Coreness and Intermediarity of Technology Sectors Using Patent Co-classification Analysis: The Case of Korean National R&D", Scientometrics, Vol. 98, No. 2, pp. 853-890. https://doi.org/10.1007/s11192-013-1109-2
  34. Perra N., & Fortunato S. (2008), "Spectral Centrality Measures in Complex Networks", Physical Review E, Vol. 78, No. 3, pp. 036107. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.78.036107
  35. Tijssen R.J.W. (1992), "A Quantitative Assessment of Interdisciplinary Structures in Science and Technology: Co-classification Analysis of Energy Research", Research Policy, Vol. 21, No. 1, pp. 27-44. https://doi.org/10.1016/0048-7333(92)90025-Y
  36. Van Raan A.F., & Peters H.P.F. (1989), "Dynamics of a Scientific Field Analysed by Co-subfield Structures", Scientometrics, Vol. 15, No. 5-6, pp. 607-620. https://doi.org/10.1007/BF02017073
  37. Verspagen B. (1997), "Measuring Intersectoral Technology Spillovers: Estimates from the European and US Patent Office Databases", Economic Systems Research, Vol. 9, No. 1, pp. 49-65.