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저자정보
박수현 (과학기술연합대학원대학교(UST)) 윤영미 (과학기술연합대학원대학교(UST)) 김호용 (광주과학기술원(GIST)) 김재수 (한국과학기술정보연구원(KISTI))
저널정보
한국기술혁신학회 한국기술혁신학회 학술대회 한국기술혁신학회 2020년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
720 - 740 (21page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

5개국 바이오헬스 산업의 기술융합과 트렌드 분석: 특허 동시분류분석과 텍스트마이닝을 활용하여
박수현 ,  윤영미 ,  김호용 외 1명 한국융합학회논문지 2021.01 학술저널

2020

바이오헬스 산업의 기술융합과 트렌드 분석 : 특허기반 네트워크분석과 텍스트마이닝을 활용하여
박수현 ,  윤영미 ,  김호용 외 1명 한국기술혁신학회 학술대회 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 5개국의 바이오헬스 분야 11,827건의 특허데이터를 기반으로 기술의 융합과 트렌드를 파악하여 해당 산업 분야의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기술융합 현황을 파악하기 위해 특허 동시분류분석 기반의 네트워크분석 및 TF-IDF 기반의 텍스트마이닝을 주요 방법론으로 활용하였고, 분석 결과 바이오헬스 산업의 기술융합 클러스터는 크게 (A)치료용 의료기기, (B)의료데이터프로세싱, (C)생체계측용 의료기기의 세 가지 형태로 도출되었다. 기술 트렌드 분석의 경우 도출된 기술융합 결과를 바탕으로 특허출원 동향, 주요 키워드, 국가경쟁력을 살펴보는 세 가지 정량분석을 실시하였으며 종합 분석 결과, 우리나라는 미국과 중국에 비해 특허출원율과 기술 수준은 낮은 후발주자이지만, (B)의료데이터프로세싱 분야에서 시장선도국으로 도출됨에 따라 향후 고도의 기술력보다는 상업적 가치가 높은 특허를 다수 출원하여, 시장 우위를 선점할 수 있는 가능성이 높다고 분석되었다. 특히 해당 분야는 지난 1월 우리나라 국회에서 통과된 ‘데이터3법’이라는 정책적 변환과 더불어, 그간 데이터 활용에 대한 규제 등으로 위축되었던 국내 바이오헬스 관련 기업들의 데이터 활용 가능성이 확대되어 성장 가능성이 예측되며, 해당 기술에 대한 융합 활성화 정책 수립과 R&D 지원 전략이 필요할 것으로 전망된다.
#특허 동시분류분석 #텍스트마이닝 #바이오헬스 #기술융합 #기술트렌드 #Patent Co-classification analysis #Text mining #Bio-health #Technology convergence #Technology trend

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론 및 선행연구
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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