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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승주 (청주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제27권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
364 - 371 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2017.27.4.364

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전기 자동차, 스마트폰 등에서 전지에 대한 다양한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 특히 스마트 기능이 추가된 스마트전지에 대한 새로운 수요는 급속하게 증가하고 있고 이를 이용한 새로운 시장에 대한 수요가 창출되고 있다. 따라서 스마트전지에 대한 효과적인 연구개발 기획을 위하여 스마트전지에 대한 기술분석의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 스마트전지에 대한 객관적인 기술분석을 위하여 관련 특허문서 데이터를 수집하고 통계적 모형을 이용한 정량적인 기술분석 방법을 제안한다. 특허 키워드에 대한 기존의 분석은 연속형까지 포함하는 일반적인 통계분석이 이루어져 왔지만 본 논문에서는 특허 키워드 데이터의 이산형 빈도 특성을 고려한 이산 회귀모형을 적용한다. 포아송, 음이항, 허들 모형을 이용하여 최적의 특허분석모형을 찾고 이를 바탕으로 기술분석을 수행하여 제안하는 객관적인 기술분석의 타당성을 보였다.
#통계적 모형화 #스마트 전지 #특허문서 #기술분석 #텍스트마이닝 #Statistical Modeling #Smart Battery #Patent Documetn #Technology Analysis #Text Mining

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 특허데이터를 이용한 기술분석
3. 기술분석을 위한 통계모형화
4. 스마트 배터리 기술분석 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
A. T. Roper, S. W. Cunningham, A. L. Porter, T. W. Mason, F. A. Rossini, and J. Banks, Forecasting and Management of Technology, John Wiley & Sons, 2011, S. Jun. “A Big Data Learning for Patent Analysis,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 23, No. 5, pp. 406-411, 2013. S. Jun, “A Big Data Preprocessing using Statistical Text Mining,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 470-476, 2015. W. Song, J. Lee, and S. Park, “A R&D strategies for development using structured association map,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 26, No. 3, pp. 190-195, 2016. C. Hung, W. Lee, and D. Wang, “Strategic foresight using a modified Delphi with end-user participation: A case study of the iPad’s impact on Taiwan’s PC ecosystem”, Technological Forecasting & Social Change, Vol. 80, pp. 485-497, 2012.

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