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저자정보
이철 (한국과학기술정보연구원) 전승표 (한국과학기술정보연구원) 유형선 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국기술혁신학회 한국기술혁신학회 학술대회 한국기술혁신학회 2020년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
484 - 509 (26page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

머신러닝 기반 국내 혁신주체 R&D 협력 파트너 탐색 연구: 국내 정부출연연구기관을 중심으로
이철 ,  전승표 ,  유형선 기술혁신학회지 2021.12 학술저널

2020

머신러닝 기반 국내 혁신주체 R&D 협력 파트너 탐색 연구: 국내 정부출연연구기관을 중심으로
이철 ,  전승표 ,  유형선 한국기술혁신학회 학술대회 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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R&D 협력을 통해 성공적인 기술혁신 달성을 위해서는 지식이전이 가장 효율적으로 가능한 R&D 파트너를 선정해야 한다. 이에 본 연구는 국내 주요 혁신주체를 대상으로 지식 프로파일링을 구축하고, 산학연 협력의 중심 역할을 수행하는 국내 정부출연연구기관(출연연)을 중심으로 잠재적 R&D 협력 파트너 추천 모델에 대해 분석하였다. 이를 위해 2015년부터 2017년까지 국내 연구기관에 소속된 연구자에 의해 게재된 167,264개 논문 데이터를 기반으로 비지도학습 머신러닝 모델인 저자-토픽 모델링 기법을 활용하여 표준화된 910개 국내 주요 혁신주체의 지식 프로파일링을 구축하였다. 분석 결과, 출연연의 지식 프로파일링을 통해 각 기관별 연구 주제 분포 특성을 파악할 수 있었으며, 구축된 지식 프로파일링을 기반으로 출연연과 잠재적 R&D 협력이 가능한 기업, 출연연 외 연구소, 정부 및 기타기관을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 상세하면서 객관적인 분석이 가능한 지식 프로파일링 프레임워크의 활용 가능성을 확인하였으며, 산학연 협력과 융합 연구 활성화 지원 정책 근거를 도출하였다.
#R& #D 협력 #지식 프로파일링 #정부출연연구기관 #머신러닝 #저자-토픽 모델링 #R& #D collaboration #Knowledge profiling #Government-funded research institute #Machine learning #Author-Topic Model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경 및 문헌 검토
3. 연구 자료 및 방법
4. 연구 결과
5. 결론
6. 토의
참고문헌

참고문헌 (0)

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