연구목적: 본 논문에서는 개선된 특허 검색식을 제안하고 이에 기반 한 특허분석을 통해 Passive Tracking 기술분야의 잠재적 유망분야에 해당하는 공백기술을 도출하여 향후 수행해야 할 연구개발의 방향성을 제시한다. 연구방법: 본 논문에서는 기존의 검색식 구성 방식을 개선하여 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하고, Passive Tracking 기술분야를 대상으로 광범위한 특허조사 및 분석을 통해, 기술 변화의 방향성 및 흐름을 확인하고, 해결하고자 하는 목적과 수단을 매트릭스화 하는 방법으로 공백기술을 도출한다. 연구결과: 제안하는 방법을 통해 Passive Tracking 기술분야 공백기술은 인공지능,적응형/복합형 측위기술 및 레이더/안테나를 활용한 '멀티 타깃 측위·추적기술'과 '3D 측위 기술'이 공백기술로 도출되었으며, 도출 결과의 타당성을 검토하기 위한 검색 결과 상용화 서비스 또는 제품이 부재함을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 도출한 공백기술은 특허출원이 활발하지 않고 선점되어 있는 선행특허가 많지 않은 분야이므로, 보다 적극적인 연구개발과 특허출원 활동을 통해 기술에 대한 권리를 확보할 필요가 있다.
공백기술예측은 기술경영 분야에서 중요하게 다루어지는 주제이다. 다양한 분야에서 현재까지의 기술개발결과를 분석하여 상대적으로 연구개발이 이루어지지 못한 분야를 찾아내어 개발하는 것은 국가와 기업의 발전에 중요한 영향을 미친다. 현재 특허는 기술개발결과에 대한 가장 객관적인 데이터 중 하나이다. 본 논문에서는 특허데이터를 이용하여 공백기술을 정량적으로 예측할 수 있는 방법에 대하여 연구한다. 하나의 정량적 기술예측모형이 완벽하다는 보장을 할 수 없기 때문에 본 연구에서는 여러 가지 모형들의 결과를 결합하여 예측하는 앙상블모형을 제안한다. 통계적 분석기법과 기계학습 알고리즘을 결합하여 보다 객관적이고 정확한 공백기술예측모형을 구축한다. 제안방법의 객관적인 성능평가를 위하여 각 기술분야에 대하여 최초 특허가 이루어진 시점부터 최근까지 출원, 등록된 특허데이터를 이용한다.
4차 산업시대의 기술 급변에 따른 공백기술을 도출하고 유망기술을 발굴하기 위한 지역산업의 움직임을 특허지표를 활용하여 분석하였다. 현재 창원시는 미래 지역주력산업으로 수소 전기차 기술을 중점 육성하여 미래 지역 유망기술로 발굴하고자 많은 기술 정보를 수집하고 있다. 기술 정보 수집은 분류방법, 기술 동향, 유사기술 등으로 인해 시간과 비용 측면에서 많은 문제를 가지고 있다. 따라서 기술 정보의 체계적인 분류와 기술 동향을 쉽게 도출할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 특허지표를 통해 출원 성장률 측정 방법과 특허 출원 빈도 산정 과정을 통해 지역의 미래 주력산업에 대한 공백기술과 유망기술 동향을 분석하였다. 창원시의 미래 지역주력 산업인 수소 전기차의 기술 분류별, 국가별, 주요기업별 특허 동향을 조사하여, 특허 출원의 추세성과 기술의 혁신성 및 집중도인 기술성과 활동성을 분석하였다. 중복기술을 제거하고 기술 연관성을 고려하여 634건에 대해 특허 정보를 기반으로 기술 동향 분석한 결과 향후 지역산업을 위해 특허 출원을 확보하여 지역산업과 기업 경쟁력 제고가 필요한 시점으로 분석되었다.
본 연구는 구미 클러스터내 기술지식 교류 네트워크에서 기술적 급진성에 대한 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 역할을 실증적으로 검증한 연구이다. 분석을 위해 협회*기업(2-mode)네트워크 자료를 기업*기업(1-mode) 네트워크 자료로 변환하여 2,550개 기업 네트워크를 구축하였다. 또한 기업의 특성을 조사하기 위해 구미국가산업단지에 있는 기업을 대상으로 랜덤추출을 통해 101개 기업에게 설문을 실시하였으며 최종적으로는 86개 기업을 수집하였다. 분석을 위해, 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 사회네트워크 분석 지표인 네트워크 밀도와 효율성이 높은 수준의 다중공선성을 갖고 있어 능형회귀분석을 이용하였다. 분석결과 구조적 공백은 기업의 급진적 혁신에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 네트워크 밀도는 급진적 혁신에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 과거의 개념적인 논의와 문헌연구에 기반 했던 네트워크 패쇄와 구조적 공백의 논쟁에 실증적 증거 제시하는데 공헌하고 나아가 급진적 혁신을 달성하기 위한 사회적 자본의 구축 전략 수립에 도움을 준다. 향후 연구에서는 다양한 네트워크의 구조적 특성을 찾아내려는 노력이 필요할 것이며, 기술 지식의 특성, 혁신 유형, 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 상호작용 등에 관심을 두어야 할 것이다.
지상무인 전투체계에서 요구되는 원천, 핵심기술은 해외 선진 국가들과의 치열한 경쟁이 예상된다. 따라서 주요 국가의 무인체계 기술개발현황을 분석하였으며, 분석 대상은 1998년부터 2008년까지 미국, 일본, 유럽, 캐나다, 이스라엘 등에 출원된 현황을 기준하였다. 주요 선진국의 특허맵과 전문가 의견을 수렴하여 국가별 기술 수준, 역점분야와 공백기술, 시장력 등을 분석하였으며, 앞으로 발전 가능성이 예상되는 기술과 우리나라가 중점 개발하여야할 분야 등을 제시하였다.
최근 전 세계적으로 4차 산업혁명이 국가 경쟁력 향상을 위한 핵심으로 부상하면서, 4차 산업혁명의 주요 특징인 초연결과 초지능을 구현하기 위한 관련 기술을 효율적으로 발전시키기 위한 기술 로드맵 개발이 주요 과제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 '인공지능(Artificial Intelligence)' 분야의 국내외 기술수준에 대한 객관적 비교분석을 통해 선진국 대비 부족하거나 향후 발전 가능성이 높은 세부기술을 도출하고, 이를 토대로 발전 방향성을 제시하였다. 국내외 특허데이터 중 '인공지능' 키워드 검색 결과 도출된 데이터를 대상으로 키워드 네트워크 분석 및 IPC 분류 기준 공백기술 분석을 수행하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 관련 기술 개발 건수는 미국, 유럽 등 선진국 대비 1.2% 수준이었으며, 주요 개발 분야의 경우 데이터 인식기술, 디지털 정보 전송기술 등에서 상대적으로 부족한 것으로 나타났다. 본 연구는 선진국 대비 국내 인공지능 관련 기술의 비교분석 수행을 통해 공백기술을 도출하였으며, 향후 이를 활용한 국내 인공지능 기술의 발전 방향성을 제시하였다.
특허분석은 전 세계적으로 축적된 특허 데이터베이스로부터 기업의 연구개발 전략에 필요한 지식을 추출하는 것이다. 현재까지 특허출원 결과를 분석하여 해당기술에 대한 기술동향과 전개과정을 파악하여 향후 개발될 기술에 대한 방향정립을 위하여 특허분석은 필요한 결과를 제공한다. 본 논문에서는 특허분석과 관련된 방법 및 시스템에 대한 기술 분류를 수행하고 관련된 국내특허와 미국특허, 그리고 IEEE 논문을 조사하고 분석한다. 특허분석시스템은 기술 분야의 특성상 특허출원뿐만 아니라 연구결과의 논문발표도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서 선정된 검색어를 통하여 최종적으로 검색된 결과를 이용하여 기술 분류에 따른 분석을 실시한다. 유효한 전체 특허와 논문을 대상으로 특허분석시스템에 필요한 공백기술을 찾아내기 위하여 매트릭스분석을 수행한다. 현재까지 등록된 특허분석시스템에 대한 기술발전 동향을 파악하고 앞으로 필요한 특허분석시스템 관련 기술발전 방향도 제시한다. 통계적 검정과 자기조직화 지도를 이용하여 유효 특허와 논문을 정량적으로 분석하여 국내특허, 미국특허, 그리고 논문 내에서 상대적으로 개발이 취약한 기술을 찾아내고 이에 대한 개발의 필요성도 함께 제시한다.
최근 스테레오 정합 기술은 정합하고자 하는 픽셀을 포함한 국부적인(local) 영상의 정합 비용과 시차의 변화 비용을 누적하는 전역적(global)인 방법을 많이 사용하고 있다. 특히 전역적 스테레오 정합에서도 비용누적 (cost accumulation)의 방향을 일반적인 수평방향이 아닌 다수의 방향을 사용하는 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 스테레오 정합 기술을 다중 방향성 정합 기술로 확장하는 방법을 제안한다. 픽셀의 국부적인 정합 비용은 단순한 NCC (Normalized Cross Correlation)를 사용하였고 전역적 정합 기술의 하나인 정합선 최적화(Scan-line Optimization) 방법을 다중 방향으로 확장하는 기술을 제안하였다. 우선 정합선 최적화를 다중 방향으로 실행한 후 이들 결과를 이용하여 신뢰도가 높은 시차영상 (disparity image)을 획득한다. 반복적인 다중 방향 정합선 최적화 시행 후, 시차영상에서 남은 공백은 홀 복원 방법으로 계산한다. 시차가 구해진 픽셀에 대해서는 신뢰도 점수를 매긴 다음 이 점수를 확산하여 신뢰도 점수 테이블에서 가장 높은 값을 가지는 시차값으로 홀을 복원하였다. 제안하는 기술을 미들버리(Middlebury)의 스테레오 영상을 사용하여 오차를 분석하였다. 기존의 전역적 방법과 제안 기술을 이용하여 시차영상을 계산하고 그 오차를 비교하였다.
고분자 과학은 골격이 1940년대에 확립되어 이제 회갑을 맞는 활기찬 학문이다. 오랜전통을 갖는 서구과학의 타 학문에 비해 6.25동란등으로 10년 정도의 학문적 공백기를 감안하더라도 근소한 핸디캡으로 출발하였으므로 고분자 과학과 기술의 성취에는 한국인의 입장이 유리할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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