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오늘날 국가와 기업의 연구 개발 투자 및 경영 정책 전략 수립에서 미래 부상 기술 예측은 매우 중요한 역할을 한다. 기술 예측을 위한 다양한 방법들이 사용되고 있으며 특허를 이용한 기술 예측 또한 활발히 진행되고 있다. 특허를 이용한 기술 예측에는 전문가들의 평가와 견해를 통한 정성적인 방법이 주로 사용되어 왔다. 정성적인 방법은 분석 결과의 객관성을 보장하지 못하고 분석에 많은 비용 및 시간이 요구된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 최근에는 텍스트 마이닝을 이용한 특허 데이터의 정량적인 분석이 이루어지고 있다. 텍스트마이닝 기법을 적용함으로써 특허 문서의 통계적 분석이 가능하다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝과 ARIMA 분석을 이용한 기술 예측 방법을 제안한다.

Forecasting of emerging technology plays important roles in business strategy and R&D investment. There are various ways for technology forecasting including patent analysis. Qualitative analysis methods through experts’ evaluations and opinions have been mainly used for technology forecasting using patents. However qualitative methods do not assure objectivity of analysis results and requires high cost and long time. To make up for the weaknesses, we are able to analyze patent data quantitatively and statistically by using text mining technique. In this paper, we suggest a new method of technology forecasting using text mining and ARIMA analysis.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
영작문 자동평가를 위한 비속어 검출과 미등록어 분류 이공주, 이경호, 김성권 pp.381-388

트위터에서 문맥상 지역명을 기반으로 한 불특정 이벤트 탐지 시스템 황병연, 오평화, 임준엽, 윤진영 pp.341-348

하둡 기반 DW시스템 타조와 관계형 DBMS의 성능 비교 여정모, 유신, 고정현 pp.349-354

특허 키워드 시계열 분석을 통한 부상 기술 예측 장동식, 김종찬, 이준혁, 김갑조, 박상성 pp.355-360

강화학습을 이용한 무인 자율주행 차량의 지역경로 생성 기법 양지훈, 김문종, 최기창, 오병화 pp.369-374

Social App Manufacturing 환경의 앱 개발 프로젝트에서 위험영향도 측정 모델 백정희, 임영환 pp.335-340

얼굴인식을 위한 어파인 불변 지역 서술자 이효종, 고용빈 pp.375-380

적응 휴리스틱 분할 알고리즘을 이용한 실시간 차량 번호판 인식 시스템 박동선, 진문용, 박종빈, 이동석 pp.361-368

참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Korean Intellectual Property Office, Korean Invention Promotion Association, “Patent and information analysis (for researchers),” Kyungsung Books, pp.302-372, 2009. 미소장
2 A text-mining-based patent network: Analytical tool for high-technology trend 네이버 미소장
3 R. Feldman and J. Sanger, The text mining hand book:advanced approaches in analyzing unstructured data, Cambridge university press, pp.1-13, 2007. 미소장
4 S. H. Jun, “An Efficient Text mining for Patent Information Analysis,” Proceedings of KIIS Spring Conference, Vol.19, No.1, pp.255-257, 2009. 미소장
5 J. D. Hamilton, Time series analysis, Princeton university press, pp.25-142, 1994. 미소장
6 E. A. Elsayed and T. O. Boucher, Analysis and control of production systems, Prentice Hall, pp.7-61, 1993. 미소장
7 Y. H. Tseng, C.J. Lin, and Y. I. Lin, “Text mining technique for patent analysis,” Information processing and management, Vol.43, No.5, pp.1216-1257, 2009. 미소장
8 Technology forecasting of intelligent systems using patent analysis 네이버 미소장
9 Patent data analysis using CLARA algorithm 소장
10 B. U. Yoon and Y. T. Park, “A systematic approach for identifying technology opportunities: keywords-based morphology analysis,” Technologycal forecasting and social change, Vol.72, No.2, pp.145-160, 2005. 미소장
11 An approach to discovering new technology opportunities: Keyword-based patent map approach 네이버 미소장
12 ARIMA forecasting of primary energy demand by fuel in Turkey 네이버 미소장
13 Wips on [internet], http://www.wipson.com/ 미소장
14 KIPRIS [internet], http://www.kpris.or.kr/ 미소장
15 J. C. Kim, J. H. Lee, G. J. Kim, S. S. Park, and D. S. Jang, “Time series analysis of patent keywords for forecasting emerging technology,” The 2014 spring conference of the KIPS, Vol.21, No.1, pp.650-652, 2014. 미소장

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