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이철주 (한국산업기술평가관리원) 차현진 (한국산업기술평가관리원) 이정우 (한국산업기술평가관리원) 고병철 (한국산업기술평가관리원) 한종석 (한국산업기술평가관리원)
저널정보
한국지식재산연구원 지식재산연구 지식재산연구 제17권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
295 - 326 (32page)

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기술정책 또는 기술전략의 수립을 위한 기초 정보로서 기술수준에 대한 정확한 측정이 필요하다. 그러나 통상 실시되고 있는 전문가 설문을 통한 기술수준조사 방식은 객관성이 부족할 수 있고 상당한 시간과 비용이 소요되는 문제가 있어 본 연구는 특허정보를 활용하여 객관적이고 용이하게 기술수준을 측정하는 방법론을 도출하고자 한다. 본 연구는 주요 5개국의 산업기술분야 특허 경쟁력 측정결과와 산업기술수준조사 결과를 연계하여, 특허 경쟁력으로부터 산업기술수준을 측정하였다. 특허지표를 독립변수로 기술수준조사결과를 종속변수로 사용하여 선형회귀 분석을 실시한 결과 각 지표별로 산업기술수준의 결정에 미치는 영향력을 확인하였고, 다음으로 인공신경망, 랜덤포레스트 및 XGboost를 활용하여 기술수준을 측정한 결과 선형회귀 방법 대비 예측 성능이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 다양한 특허지표와 기계학습 방법을 도입하여 정확도가 개선된 산업기술수준 측정 방법론을 개발하였다는 데 의의가 있으며, 본 연구 결과가 전문가 설문조사 방식의 기술수준조사를 보완하는 도구로 활용되기를 기대한다.
#기술수준 #특허 정보 #특허 지표 #머신러닝 #인공신경망 #랜덤포레스트 #technology level #patent information #patent index #machine learning #artificial neural networks #random forest #XGboost

목차

초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구 설계
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 토론 및 결론
참고문헌

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