• 제목/요약/키워드: KSIC-IPC linkage table

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KSIC-IPC를 이용한 산업융합 평가모형 연구: 자동차 분야를 중심으로 (Research on Idustrial Convergence Evaluation Model Using KSIC-IPC: Focusing on the automotive sector)

  • 이행병;한규보;이정훈
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.227-237
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    • 2022
  • 융합에 관한 관심이 고조되면서 융합을 측정하고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있으나, 융합의 정의가 모호하고, 측정 지표에 대한 컨센선스가 이루어지지 않아 융합의 측정에 대해서는 더욱 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 한국특허청에서 특허와 경제, 산업, 인구 등과의 영향도 및 상관관계를 분석할 수 있도록 개발한 산업(KSIC)-특허(IPC) 연계표를 이용하여 특허 데이터로부터 산업융합을 평가할 수 있는 신규 평가 모형을 제안하고, 이로부터 도출된 산업융합이 기업의 융합특성을 제대로 반영하는지를 여부를 실증하였다. 글로벌 주요 자동차 기업들이 보유한 39,740건 특허의 융합여부를 각각 분류하고, 각 기업의 융합도를 평가한 결과, KSIC-IPC 연계표를 이용하여 도출된 산업융합은 동시분류분석으로 분류된 기술융합보다 기업의 융합특성을 보다 잘 반영한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 KSIC-IPC 연계표를 이용한 신규 산업융합 평가모델로부터 도출된 자동차 분야 산업융합 자료는 향후 융합연구에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

한국표준산업분류를 기준으로 한 문서의 자동 분류 모델에 관한 연구 (A Study on Automatic Classification Model of Documents Based on Korean Standard Industrial Classification)

  • 이재성;전승표;유형선
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.221-241
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    • 2018
  • 지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.