| 학회 |
한국화학공학회 |
| 학술대회 |
2022년 봄 (04/20 ~ 04/23, 제주국제컨벤션센터) |
| 권호 |
28권 1호, p.152 |
| 발표분야 |
[주제 2] 기계학습 |
| 제목 |
A novel patent analytical approach to forecasting vacant technology of nucleic acid vaccine through analysis of technology distribution according to technology tree |
| 초록 |
특허 데이터는 산업분야의 중요한 기술과 권리정보를 포함하고 있어 활용가치가 높아 이를 체계적이게 분석하고 유의미한 결과를 도출할 수 있다면 연구개발 전략과 정책방향이 도출될 수 있을 것이다. 기존에 선행 되어지던 정형데이터를 주로 활용한 특허맵, 특허지표, 네트워크 기법과 같은 특허분석 기법은 다량의 기술정보를 포함하고 있는 비정형데이터를 충분히 활용하지 못하는 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해 우리는 비정형데이터를 체계적이게 분석하기 위해 기술트리(Technology tree)에 따라 머신러닝의 한 분야인 자연어처리 기법을 적용하여 특허문서를 분류하고 기술분포를 파악함으로써 산업분야의 공백 및 유망기술을 도출할 수 있는 특허분석 방법론을 제안한다. 이 방법론을 검증하기 위해 최근 COVID-19 사태로 인해 떠오르는 핵산백신(Nucleic acid vaccine) 분야에 적용하여 공백 및 유망기술을 도출하였다. 이 방법론은 여러 산업분야에 적용하여 미래 연구개발 전략을 제시하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. |
| 저자 |
김시우, 홍수린
|
| 소속 |
차의과학대 |
| 키워드 |
생물화공(Biochemical Engineering) |
| E-Mail |
|
| 원문파일 |
초록 보기 |
