• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.109-120
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• 2023

광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정하는 장비인 해양 고주파 레이다(High Frequency Radar, HFR)는 특정 전파대역(HF)의 주파수를 해수면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Crombie, 1955; Barrick, 1972). 본 연구에서 사용되는 Codar사의 Seasonde HF radar의 경우, 무지향성 안테나에서 송·수신한 전파의 브래그 피크(Bragg peak)의 강도와 다중신호분류(Mutiple Signal Classification, MUSIC) 알고리즘을 통하여 방사형 해류(Radial Vector)의 속도와 위치를 결정하게 된다. 이때 생산된 해류는 관측 전파 수신 환경의 특성이 고려되지 않은 이상적인 전파환경(Ideal Pattern)이 적용된 자료로써 이를 보정하기 위하여 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)을 시행하여 보정된 방사해류장(Measured Radial Vector)을 계산하게 된다. APM의 관측원리는 안테나로부터 수신되는 각 위치별 신호 강도값을 측정하여 해류의 위치 및 위상 정보를 수정하는 것으로 일반적으로 선박에 안테나를 설치하여 실험을 진행한다. 하지만 선박을 활용할 시, 기상조건과 해양 상황 등 다양한 환경에 의해 최적의 APM 결과를 산출하기까지 많은 제약이 따른다. 따라서 APM 실험에 대하여 해상 상황에 대한 의존도를 낮추고 경제적인 효율성을 높이기 위하여 무인항공기인 드론을 이용한 APM 활용 가능성을 검토하였다. 본 연구에서는 전남 완도군 당사리 당사도등대에 설치된 고주파레이다를 활용하여 선박을 활용한 APM 실험과 드론을 활용한 APM 실험을 진행하였으며 선박과 드론으로 관측된 결과가 적용된 방사형 해류와 계류된 고정부이를 활용하여 그 결과를 비교 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 2017

사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.101-117
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• 2004

GIS 데이터의 효율적인 활용을 위해서는 GIS 데이타에 대한 표준화가 필수적이라 할 수 있다. 국제표준화기구 산하 지리정보전문위윈회(ISO/TC211)에서 제정중인 ISO 19100 시리즈 표준들과 OpenGIS 컨소시엄에서 만들어내고 있는 각종 명세서(Specifications)는 표준화를 통한 지리정보의 상호운용성(Interoperability) 확보를 목표로 하고 있다. 해양GIS 분야의 표준화도 이런 맥락에서 시급한 과제중의 하나라고 할 수 있다. 다양한 해양GES 사업에서 구축되는 데이터에 대해 일관된 의미를 사용함으로써 각 사업간 연계를 원활히 하고 시스템 간 상호운용성을 확보할 수 있도록 하기 위해서는 해양지리성보에 대한 공통 피쳐 카탈로그(Feature Catalogue)가 필요하다. 본 논문에서는 피쳐 카탈로그의 전반석인 개념 및 구성방법에 대해 논의하고 국내외의 다양한 분야와 기관에서 공통적으로 사용되는 해양지리정보 피쳐들의 목록을 조사 분석하였다. 그리고 국가지리정보시스템(NGIS)에서 사용되고 있는 피쳐들의 목록을 조사.분석하여 해양지리정보시스템(Marine Geographic Information System)과 국가지리정보시스템에서 공통적으로 사용되는 피쳐들의 목록을 종합하여 분석하였다. 이런 분석을 토대로 해양 지리정보 공통 피쳐들을 도출하고 피쳐의 분류체계, 코드체계를 제시하였으며, 도출된 피쳐들을 공통피쳐 카탈로그로 작성하는 방식에 대해서 설명하였다. 또한 도출된 피쳐들을 표준 등록소에 등록할 수 있는 XML 스키마를 개발하였으며 XML 스키마를 토대로 피쳐들을 표준 등록소에 등록할 수 있는 등록 도구를 개발하였다.cm^3$로 가정했을 때, 경상분지의 화강암류의 압력평균값이 약 $0.73{\sim}3.16kbar$의 범위를 가졌고, 경상분지내 백악기 화강암류의 정치 깊이는 $2.6{\sim}11.4km$범위를 가졌다. 이는 경상분지 화강암류에 대해 유추된 기존의 정성적인 생각과 일치한다는 것을 알 수 있었고, 각섬석의 $Al^T$함량을 이용한 여러 경험적, 실험적인 압력계가 많은 제한점이 있지만 경상분지의 백악기 불국사화강암류에는 정성적으로 유효함을 알 수 있었다. 우리는 최종적으로 경상분지내 백악기 화강암류는 천부관입 암체이고 노출된 화강암류가 천부지각이라는 것을 알 수 있었다. 것이 아니라 낙관적 예측을 수행하는 경향이 있음을 발견할 수 있었다.원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고

• 시큐리티연구
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• 제24호
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• pp.147-170
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• 2010

본 연구는 산업기술 보호를 위한 관리적 발전방안을 마련하기 위하여 공공기관, 대기업, 중소기업 등을 대상으로 관리적 보안실태에 대해 조사 분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 보안정책을 효과적으로 실행할 수 있는 기반 구축이 필요하다. 조사대상 대부분이 보안규정을 잘 관리하고 있으나 보안규정을 지키거나 지속적으로 개선하려는 노력이 부족한 것으로 나타났다. 이를 개선하기 위하여 보안전담조직과 보안담당자 운영방법을 개선할 필요가 있으며, 보안규정을 모든 구성원에게 알리고 보안업무 수행을 위한 팀 간 업무 공조체계를 이룰 수 있는 조직문화를 활성화 할 필요가 있다. 이와 함께 지속적인 보안점검과 보안감사를 통해 보안의식을 향상시키고, 보안규정 준수 여부를 직원업무평가에 반영함으로써 보안정책을 가시화 할 필요가 있다. 둘째, 보안활성화를 위한 보안투자가 필요하다. 기술 유출경로와 수단이 다양화 첨단화 되어가고 있을 뿐 아니라 복잡하고 빠른 속도로 변화하기 때문에 관련 전문기관인 국가정보원, 한국인터넷진흥원, 정보보호 컨설팅 전문기업, 관련 대학 및 연구소 등과의 협조채널 유지하고, 필요에 따라서는 보안 전문기관으로부터 outsourcing 도입을 검토할 필요가 있다. 특히 공공기관이나 대기업에 비해 보안정책 운영실태가 미흡한 중소기업은 조직 규모나 재정적 여건을 감안하여 보안관리 능력을 보강할 수 있도록 국가적인 차원의 지원시스템을 증가할 필요가 있다. 셋째, 산업기술 유출의 주체는 사람으로 인력관리가 중요하다. 신규 입사자와 임직원을 대상으로 하는 정기적인 교육률은 높은 것으로 평가되나 핵심기술에 접근하는 임직원과 제3자로부터의 보안서약서 작성과 중요자산에 대한 접근권한이 변경될 때 접근권한 변경 적용과 같은 업무의 활성화가 필요하다. 중요기술을 다루는 사람에 한하여 신원조사를 실시할 수 있는 여건조성이 필요하며, 퇴사자에 대한 보안서약서 징구와 정보시스템에 대한 접근권한 제거, 계정삭제와 같은 퇴직자 관리를 강화할 수 있어야 한다. 넷째, 중요한 자산에 대한 관리와 통제를 강화해야 한다. 자산에 대한 목록과 관리기준은 비교적 잘 정리되어 있으나 자산의 중요성에 따른 등급화작업의 활성화와 자산의 유출 및 손상의 경우를 대비한 영향 정도를 평가할 수 있는 작업이 필요하다. 자산에 대한 중요도는 시간흐름 및 업무특성에 따라 변화되기 때문에 주기적인 자산평가 작업과 분류작업을 통해 사용자별로 권한을 설정할 수 있어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.

• 대한공업교육학회지
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• 제40권2호
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• pp.155-174
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• 2015

본 연구의 목적은 중등단계 직업교육에서의 발명 지식재산 교육내용에 대한 교사의 교육요구도 우선 순위를 분석하여, 중등단계 직업교육에서의 발명 지식재산교육이 효과적으로 이루어 질 수 있는 토대가 되는 교원의 역량 개발을 위한 직무 연수 프로그램 개발에 기초 자료를 제공하는 것이다. 이를 위해서 담당 교사 인식에 기반한 중등단계 직업교육에서의 발명 지식재산 교육내용에 대한 교육요구도와 이러한 교육요구도의 우선 순위를 분석하여 제시하였다. 본 연구의 구체적인 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 중등단계 직업교육에서 발명 지식재산 교육내용에 대한 담당 교사의 교육 요구도 평균은 5.02로 나타났다. 교육요구도가 전체 평균보다 높은 교육내용 항목은 23개이고, 이들 항목과 항목별 평균은 F4(특허 청구 범위) 6.72, F5(명세서 수정 및 보충) 6.46, F2(특허 도면 작성) 6.39, F3(특허명세서와 요약서 작성) 6.31, A5(발명 기법과 활동) 6.27, E6(발명 디자인 프로젝트) 6.15, H3(발명품 사업화) 5.97, F1(특허 정보 및 출원) 5.90, E5(디자인 권리화) 5.78, E3(발명 디자인의 디자인 과정) 5.77, A4(발명과 문제 해결) 5.57, G2(특허 조사 및 분류) 5.47, C2(발명 문제 해결 사고 기법) 5.45, E4(발명 디자인 제품 제작) 5.45, B5(발명특허 프로젝트) 5.42, A2(창의성 개발) 5.26, C4(발명 문제 해결 프로젝트) 5.26, H4(발명품 마케팅) 5.26, H2(발명품 사업성 분석) 5.20, D4(발명과 경영) 5.16, C3(문제 해결 활동) 5.14, E2(발명 디자인의 발상과 표현) 5.11, B3(발명기법의 실제) 5.08 순으로 나타났다. 둘째, 중등단계 직업교육에서 발명 지식재산 교육내용에 대한 담당 교사의 교육 요구도 우선 순위는 1순위에 해당하는 교육내용 항목은 13개, 2순위는 10개, 3순위는 17개로 나타났다. 1순위에 해당하는 교육내용 항목은 A4(발명과 문제 해결), A5(발명 기법과 활동), B5(발명특허 프로젝트), C2(발명 문제 해결 사고 기법), C4(발명 문제 해결 프로젝트), E3(발명 디자인 과정), E4(발명 디자인 제품 제작), E5(디자인 권리화), E6(발명 디자인 프로젝트), F1(특허 정보 및 출원), F2(특허 도면 작성), F3(특허명세서와 요약서 작성), H3(발명품 사업화)이다. 2순위에 해당하는 교육내용 항목은 A2(창의성 개발), B3(발명기법의 실제), C3(문제 해결 활동), D4(발명과 경영), E2(발명 디자인의 발상과 표현), F4(특허 청구 범위), F5(명세서 수정 및 보충), G2(특허 조사 및 분류), H2(발명품 사업성 분석), H4(발명품 마케팅)이다. 3순위는 1, 2 순위를 제외한 교육내용이다.