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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 금영정
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 서울과학기술대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수23
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기업 혁신을 이루기 위해서는 미래에 다가올 기회를 빠르게 포착해야 한다. 이를 위해 데이터 기반 TOD(Technology Opportunity Development) 연구가 다수 이루어졌는데, 특히 특허 CPC(Cooperative Patent Classification) 링크예측은 앞으로 발생할 기술 융합을 살펴볼 수 있다는 점에서 매우 중요한 연구주제이다. 하지만 기존 연구들은 CPC의 특성을 충분히 반영한 모델을 제시하지 않았고, 산업 수준에서 TOD를 진행했기에 기업 적용 가능성이 떨어진다는 한계점을 갖는다. CPC의 특성을 충분히 반영하기 위해 기존 연구에서 제시하지 않았던 노드 지표를 제시할 필요가 있다. 또한, 기술 기회를 활용해 혁신 성과를 내는 대상이 기업이라는 점을 고려할 때, 기업 수준에서의 신기술 발굴 프로세스를 설계하는 것이 매우 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 새로운 노드 변수와 엣지 변수를 생성하여 링크예측을 수행하고, 예측된 특허 분류체계(CPC)와 기업의 적합성을 평가하여 신기술 발굴 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구는 연구 목적에 따라 크게 예측 기술군 탐색과 기업 적합성 평가로 나눠진다. 첫째로 예측 기술군 탐색에서는 PatentView API를 통해 18,652개의 모바일 결제 산업관련 특허를 수집하였으며, 학습 데이터(2015~2019)와 평가 데이터(2020)로 분리하였다. 학습 데이터에 대해 새롭게 생성된 노드 변수와 특허 CPC 네트워크를 활용해 GCN(Graph Convolutional Networks) 노드 변수 추출을 수행하였고, GCN을 통해 수정된 노드 변수, 새롭게 생성한 엣지 변수, 그리고 유사도 변수의 3가지 변수를 가지고 링크예측을 수행하였다. 다음으로, 생성된 모델을 평가 데이터에 적용하여 사례 기업인 쿠팡의 유망 기술군을 얻었다. 둘째로 기업 적합성 평가에서는 예측된 CPC와 쿠팡의 유사도 측정을 통해 포트폴리오를 구성했고, 쿠팡에게 유효한 기술 기회를 제안하였다. 본 연구에서 제시하는 신기술 발굴 프로세스는 기업이 적합한 혁신 기술을 발견하고 적용하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
목차
I. 서 론 11. 연구의 배경 및 필요성 12. 연구 목적 33. 연구 구성 4II. 이론적 고찰 51. 특허를 활용한 기술 기회 발굴 연구 52. 링크예측 63. 인공신경망 링크예측 7III. 연구방법 81. 연구 프레임워크 82. 데이터 수집 및 전처리 93. GCN 노드 변수 추출 94. 머신러닝 링크예측 145. 기업 적합성 평가 17IV. 사례연구: 쿠팡(모바일 결제) 191. 데이터 수집 및 전처리 192. GCN 노드 변수 추출 203. 머신러닝 링크예측 224. 기업 적합성 평가 25V. 결 론 281. 연구의 요약 및 의의 282. 연구의 한계점 및 추후 연구 29참고문헌 30영문초록(Abstract) 34감사의 글 35
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