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자료유형
학술저널
저자정보
이왕재 (서울과학기술대학교) 이학연 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제22권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
340 - 361 (22page)
DOI
10.35978/jktis.2019.06.22.3.340

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본 연구는 특허 데이터를 활용하여 인공지능 기술의 구조를 파악하고 주요 글로벌 IT 기업들의 인공지능 기술역량을 분석한다. 2007년부터 2017년까지 미국 특허청에 등록된 2,589개의 인공지능 특허를 바탕으로 LDA 토픽모델링을 수행하여 인공지능 분야의 20개의 기술 토픽을 도출하였다. 인공지능 기술 분야 중 언어이해, 음성처리보다는 시각이해, 데이터분석, 동작제어, 그리고 기계학습 분야의 연구개발이 최근 활발한 것으로 나타났다. 또한 기업별 인공지능 기술 역량을 분석하여 인공지능 기술 분야별로 우수 역량을 보유한 기업을 도출하고, 기업별로 강점을 가지고 있는 세부 기술 분야를 도출하였다. 본 연구 결과는 인공지능 기업들의 기술기획 및 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#인공지능 #특허 분석 #기술동향 #토픽모델링 #LDA(Latent Dirichlet Allocation) #Artificial Intelligence (AI) #Patent Analysis #Technology Trend #Topic Modeling #Latent Dirichlet Allocation (LDA)

목차

국문요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 선행 연구
III. 연구 방법
IV. 인공지능 기술구조 분석
V. 인공지능 기술역량 분석
VI. 결론
참고문헌

참고문헌 (34)

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강전학?이학연 (2018), “특허 정보를 활용한 클라우드 컴퓨팅 기술 구조 분석”, ?대한산업공학 회지?, 44(1): 69-81. dbpia 김봉선?김언수 (2014), “특허기술의 특성과 가치의 관계”, ?전략경영연구?, 17(3): 163-181. google schola 김태경?최회련?이홍철 (2016), “토픽 모델링을 이용한 핀테크 기술 동향 분석”, ?한국산학기술 학회논문지?, 17(11): 670-681. dbpia 박재용 (2018), “특허정보를 이용한 인공지능 기술 동향 분석”, ?한국컴퓨터정보학회논문지?, 23(4): 9-16. dbpia 박주섭?홍순구?김종원 (2017), “토픽모델링을 활용한 과학기술동향 및 예측에 관한 연구”, ?한 국산업정보학회논문지?, 22(4): 19-28. dbpia

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