The development of a practical technology intelligence system requires a knowledge base that structures the core information and its relationship distilled from large volumes of technical data. Previous studies have mainly focused on the methodological approaches for technology opportunities, while little attention has been paid to constructing a practical knowledge base. Therefore, this study proposes a procedure to construct a function-based knowledge base for technology intelligence. We define the product-function-technology relationship and subsequently present the detailed steps for the knowledge base construction. The knowledge base, which is constructed analyzing 1110582 patents between 2009 and 2013 from the United States Patent and Trademark Office database, contains the functional knowledge of products and technologies and the relationship between products and technologies. This study is the first attempt to develop a large-scale knowledge base using the concept of function and has the ability to serve as a basis not only for furthering technology opportunity analysis methods but also for developing practical technology intelligence systems.
This research paper advances our understanding of complex interdependence among countries. Existing research has found that total factor productivity (TFP), the residual from the economic growth function, is hindered in the absence of a country's strong political and legal institutions or if a country does not already have a sufficiently high level of TFP. We also know that regional efforts to eliminate pollution are complex. Bridging these two areas while focusing on a high polluting yet high innovating region, the following research questions are posed: Are Northeast Asian countries key collaborators in pursuit of green R&D? Are Northeast Asian countries collaborating extensively with each other? What are the implications for other regions' attempts to establish these kinds of relations? To answer the above questions, biofuels-related technology as defined in the International Patent Classification's "green inventory" of environmentally sound technologies is examined. Patent data is drawn from the USPTO and inventors' country origin as the unit of analysis. For the 1990-2013 period, the Northeast Asian countries are in the core of a small set of collaborating countries. There is evidence that their centrality has increased in recent years. Most importantly, East Asia is becoming a singular research hub in terms of biofuels-related R&D, offering a counter in the foreseeable future to the dominance of the American and European research network hubs.
Employing firm-level data during the period of 1980-2006, this paper analyzes the R&D efficiency of IT SMEs. We focus on comparing the R&D efficiency of IT SMEs with that of large-sized IT firms and non-IT SMEs. The results are summarized as follows. First, the R&D investment of IT SMEs has not been increased since 2000. In IT manufacturing industry, the portion of the R&D investment of IT SMEs is no more than 10.6% in 2005. Second, we analyze the innovation capacity of SMEs with the number of the patent application. The result is similar with the trend of R&D investment. The portion of the patent application of SMEs has not been increased since 2000. Third, the R&D efficiency of non-IT firms is higher than that of IT SMEs regardless of the firm size. The R&D efficiency of non-IT SMEs is over three times as large as that of IT SMEs. Meanwhile, The R&D efficiency of the large-sized non IT firms is 1.86 times as large as that of IT large-sized firms. Finally, we estimate the R&D elasticity and compare between IT manufacturing and service industry. The result shows that the R&D elasticity of IT service industry is higher than that of IT manufacturing industry, regardless of firm size.
The author analyzed 99patients with VSD weighting less than 10kg of body weight who underwent surgical correction from 1981 to 1992 at cardiovascular department of Hanyang University hospital. Patients occupied 29.3% of total cases who were underwent surgical corrections for congenital heart diseases during that time. Of the 99 patients, 51 patients were male [52%] and 48 patients[48%] were female. Age ranged from 28 days to 36 months with mean age of 13.6 months. Mean body weight was 7.53kg. According to Kirklin`s anatomical classification, type II defect was most common [61.6%]. Associated anomaly was found in 48 patients [48.5%]. Patent foramen ovale was most commonly associated cardiac anomaly [14.1%] and followed by atrial septal defect [12.1%], patent ductus arteriosus [10.1%]. Cardiac catheterization data were analyzed. The most common range of Qp/Qs, Rp/Rs, Pp/Ps were above 3.0, 0.1 - 0.25, and above 0.75 respectively. Among the indications of surgical correction, there were pulmonary hypertention in 69 patients, congestive heart failure in 44 patients, frequent respiratory infection in 47 patients, growth retardation in 33 patients. The most common surgical approach and method for VSD closure were right atriotomy[48.3%] and dacron patch closure[93.3%]. Complication rate was 13.1% [13 cases], and overall mortality was 17.1% [17 cases]. The cause of death consisted of low cardiac output syndrome[11 cases], acute renal failure[3 cases], sepsis[2 cases] and pulmonary insufficiency[1 case] in order of frequency.
우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.
오늘날 빅데이터 활용의 필요성이 증가하면서 개인, 기업, 국가 등에서 SNS 데이터를 포함해 빅데이터를 이용한 다양한 분석 활동들이 이루어지고 있다. 그러나 기존 기술 시장 동향 예측연구는 전문가에 의존적이거나 특허나 문헌 연구 기반 데이터를 이용한 연구가 주로 진행되어 왔으며 빅데이터를 활용한 객관적인 기술 예측이 필요하다. 이에 본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)의 데이터로 의사결정나무 분석, 시각화 분석, 백분율 분석을 통해 미래 기술을 예측하는 모델을 제시하고자 한다. 연구 결과 백분율 분석은 다른 분석 결과에 비해 긍정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었고, 시각화 분석은 다른 분석 결과에 비해 부정적인 기술을 더 잘 예측할 수 있었다. 의사결정나무 분석도 의미 있는 예측은 가능하였다.
융합기술 개발에 대한 선진국들의 관심이 고조되는 가운데 우리나라의 융합기술 분야의 경쟁력 강화를 위한 전략적 기술개발의 접근으로, 기술 및 산업분야에 미치는 후생적 파급효과가 큰 핵심융합기술을 발굴할 수 있는 방법론이 요구된다. 본 연구에서는 특허의 기술융합수준을 후생적으로 타기술분야들을 연계하는 파급효과 수준으로 정의하고, 스마트공장의 ICT 융합기술 분야 1,124개 미국출원특허를 이용한 특허 인용 네트워크 분석을 통하여, IPC 기술분야 네트워크로부터 산출한 IPC 기술분야 매개중심성 지수를 이용하여 해당 특허의 기술융합수준을 측정하는 이종분야 기술융합지수를 소개하였다. 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수와 중재자역할 지표와의 상관관계를 분석한 결과, 다른 지수들 (타분야비율지수 및 동종분야 기술융합지수) 대비 이종분야 기술융합지수가 후생적으로 다른 기술분야들을 연계하는 파급효과 차원의 융합특성을 측정하는 지수임이 확인되었다. 제안한 이종분야 기술융합지수를 이용하여 정부부처에서 제시한 스마트공장의 주요 ICT기술 전략분야들 중 핵심 ICT 융합기술분야들을 분석한 결과, '제조실행분석 애플리케이션'을 포함한 6개의 핵심 ICT융합 기술분야들을 도출하였다. 추가로 '제조실행분석 애플리케이션'에 속한 특허들의 IPC들을 대상으로 블록모델링 분석한 결과, '전자통신기술'과 '전자 디지털데이터 처리기술'로 대표되는 블록들(블록 3&4)이 핵심기술과 융합 가능한 관련 기술분야임을 확인하였다. 본 연구의 결과에 근거하여 스마트공장의 융합기술 개발방안에 대한 정책적 시사점을 제공하였다.
자연어처리 기술은 사람이 말하는 언어를 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것을 의미한다. 이것이 중요한 이유는 인공지능의 기본인 인간과 디바이스 간 커뮤니케이션을 위한 핵심기술이기 때문이다. 본 논문에서는 자연어처리, 특히 의미분석과 관련된 기술동향을 확인하기 위해 미국과 한국의 특허정보에 대해 분석하였으며, 본 연구를 통해 향후 자연어처리 관련 연구에 의미있는 정보제공을 그 목적으로 한다. 결론적으로, 국내 특허 수는 미국 대비 7.9% 수준이며, 주요 Keyword의 상이한 빈도는 기술적 방향성에 국가별로 차이가 있음을 확인하였다. 또한 상향 또는 하향 성향의 Keyword가 한국 대비 미국이 2배로 나타나 시대적 흐름을 상대적으로 더 반영한 것으로 분석되었다. 향후 연구에서는 실질적인 기술예측을 위해 상향 성향의 Keyword가 특허에서 어떻게 기술되고 있는지 구체적으로 분석하고자 한다.
인터넷에 있는 방대한 양의 웹 페이지들을 분석하기 위해서는 웹 페이지에 내재된 정보를 추출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 웹 페이지로부터 정보를 추출하고 이를 XML 문서로 변환하여 다차원적으로 분석하는 방법을 제안한다. 웹 페이지로부터 정보를 추출하기 위하여 두 종류의 언어를 제안한다. 하나는 객체지향 모델에 의거하여 웹 정보 추출 규칙을 기술하기 위한 것이고, 다른 하나는 추출하고자 하는 정보를 찾기 위한 HTML 태그 패턴을 정규식으로 기술하기 위한 것이다. XML 문서에 대한 다차원 분석을 위하여 관계형 데이터에 대해 하는 것처럼 웨어하우스를 구축하고 이로부터 다양한 큐브를 생성하는 방법을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법을 미국특허 웹 페이지에 적용한 예를 통해 그 타당성을 보인다.
본 연구는 특허 데이터를 활용하여 인공지능 기술의 구조를 파악하고 주요 글로벌 IT 기업들의 인공지능 기술역량을 분석한다. 2007년부터 2017년까지 미국 특허청에 등록된 2,589개의 인공지능 특허를 바탕으로 LDA 토픽모델링을 수행하여 인공지능 분야의 20개의 기술 토픽을 도출하였다. 인공지능 기술 분야 중 언어이해, 음성처리보다는 시각이해, 데이터분석, 동작제어, 그리고 기계학습 분야의 연구개발이 최근 활발한 것으로 나타났다. 또한 기업별 인공지능 기술 역량을 분석하여 인공지능 기술 분야별로 우수 역량을 보유한 기업을 도출하고, 기업별로 강점을 가지고 있는 세부 기술 분야를 도출하였다. 본 연구 결과는 인공지능 기업들의 기술기획 및 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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