미래 혁신 생태계를 구상하기 위한 유망기술 식별 - 최영재 (The Graduate School, Ajou University, 2021)
기술 및 산업 가치 사슬의 급속한 변화로 인해 기업들은 외부 파괴력에 더 잘 대응하고 새로운 비즈니스를 시작하거나 현재 비즈니스를 개선하는 데 이용될 수 있는 유망기술을 식별하는 것이 필수적이게 되었다. 유망기술을 식별하는 데 가장 일반적으로 사용되는 접근법 중 하나는 특허 분석이다. 특허는 오랫동안 기술에 대한 유용한 데이터 원천으로 간주되어 왔다. 따라서 기존의 여러 연구에서 유망기술을 정의하기 위해 특허를 사용해왔다. 하지만 대부분의 이전 연구는 유망기술을 평가할 때 특허 정보에 크게 의존한 반면, 유망성은 특허 정보로 설명되지 않는 다양한 다른 요인에 의해 결정된다. 본 연구에서는 기존 접근법의 한계를 극복하기 위해 전문가의 의견과 특허 정보를 모두 고려한 복합 접근법을 제안한다. 분석을 위해 먼저 잠재적으로 가치 있는 특허를 평가할 수 있는 일련의 기준을 선정했고, 전문가들이 그 기준에 따라 전체 특허 포트폴리오의 일부만 평가하도록 한 다음, 평가 결과를 포트폴리오의 나머지에서 잠재적으로 가치 있는 다른 특허를 식별하였다. 이때, 소량의 라벨이 있는 데이터(전문가가 평가한 특허)를 라벨이 없는 데이터(포트폴리오의 다른 특허)와 함께 사용하는 능동준지도 학습 기법을 적용하였다. 제안된 접근법은 전기차 배터리 산업 분야에 적용되어 그 유용성을 검증하였다. 분석 결과 능동 학습과 결합된 준지도 학습이 사람의 입력을 최소화하여 새로운 유망기술을 효과적으로 식별하거나 비유망 기술을 필터링하는 데 잠재력이 있음을 확인하였다. 소수의 라벨이 지정된 특허만으로도 많은 특허에 라벨을 지정할 수 있으므로 전문가가 특허를 평가할 때 드는 시간과 노력을 절약할 수 있다. 본 연구는 방법론적으로 특허 분석의 맥락에서 능동준지도 학습을 도입하려는 초기 시도이다. 또한, 실무적으로 연구 결과는 유망기술을 식별하고 미래 혁신 생태계를 구상하는 데 있어서 전문가의 의견을 효과적으로 사용하고 데이터와 전문가 중심의 의사 결정 간 균형을 맞출 수 있도록 한다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :인공지능학과,2021. 2
Keywords: 능동 학습; 유망기술; 준지도 학습; 특허; 혁신 생태계