KR101102468B1 - 기술의 발전 속도 예측 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 기술의 발전 속도 예측 장치 및 방법에 관한 것으로, 다중 자원이 통합된 문헌 데이터베이스, 기술 라이프 사이클에 위치한 기술들에 대해, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질값을 구하고, 그 구해진 자질값들을 이용하여 기술별 자질 집합을 생성하는 자질 집합 생성 모듈, 상기 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 정답 자질 집합 생성 모듈, 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대해 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질관련정보를 획득하고, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 연도별 자질집합을 생성한 후, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 연도별 단계 판단 모듈, 상기 판단된 연도별 단계를 이용하여 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측하는 발전 속도 예측 모듈을 포함한다.
따라서 본 발명에 따르면, 다종의 문헌 데이터베이스를 이용하여 기술 라이프 사이클에 없는 특정 기술이더라도 그 특정 기술이 기술 라이프 사이클 내에서 어느 단계에 속하며 얼마나 빠른 속도로 발전하는지를 판단할 수 있다.

Description

기술의 발전 속도 예측 장치 및 방법{Apparatus and Method for prediction development speed of technology}

본 발명은 기술의 발전 속도 예측 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기술 라이프 사이클에 위치한 기술들에 대한 자질 집합을 및 단계별 정답 자질 집합을 생성하고, 특정 기술이 입력된 경우 특정 기술에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 설정된 자질들에 대한 자질관련정보를 획득하고, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 연도별 자질집합을 생성한 후, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하고, 상기 판단된 연도별 단계를 이용하여 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측하는 기술의 발전 속도 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.

지식과 정보가 그 국가의 경쟁력을 좌우하는 지식기반 산업사회로 전환되고, 특히 국가과학기술경쟁력을 국가경쟁력의 원천으로 인식되고 있는 실정이다.

이에 세계 각국들은 미래의 경쟁에 살아남기 위한 핵심기술 및 연구과제를 미리 도출하고 선정하여 집중적인 연구개발을 추진해 나가고자 하고 있다.

이러한 이유로 각국들은 미래 국가 과학기술을 주도할 연구영역을 찾아내어 기술 라이프 사이클을 제공하고 있다.

그러나 종래에는 기술 라이프 사이클내에 없는 특정 기술이 기술 라이프 사이클내에서 어느 단계에 속하며 얼마나 빠른 속도를 발전하는지를 알 수 없는 단점이 있었다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로, 본 발명의 목적은 다종의 문헌 데이터베이스를 이용하여 기술 라이프 사이클에 없는 특정 기술이더라도 그 특정 기술이 기술 라이프 사이클 내에서 어느 단계에 속하며 얼마나 빠른 속도로 발전하는지를 판단할 수 있는 기술의 발전 속도 예측 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

상기 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따르면, 다중 자원이 통합된 문헌 데이터베이스, 유망 기술 라이프 사이클에 위치한 유망 기술들에 대해, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질값을 구하고, 그 구해진 자질값들을 이용하여 유망 기술별 자질 집합을 생성하는 자질 집합 생성 모듈, 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 정답 자질 집합 생성 모듈, 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대해 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질관련정보를 획득하고, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 연도별 자질집합을 생성한 후, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 연도별 단계 판단 모듈, 상기 판단된 연도별 단계를 이용하여 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측하는 발전 속도 예측 모듈을 포함하는 기술의 발전 속도 예측 장치가 제공된다.

상기 기술의 발전 속도 예측 장치는 상기 특정 기술의 현단계, 연도별 단계 및 상기 예측된 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클을 시각화하는 시각화 모듈을 더 포함할 수 있다.

상기 문헌 데이터베이스에는 논문, 특허, 보고서, 학술자료, 신문, 표준, 수치자료 중 적어도 하나의 자원들이 통합되어 있되, 각 자원은 연도별 구분이 가능하다.

상기 기 설정된 자질은 각 자원의 수, 자원들의 비율, 각 자원내 해당 기술발견 분야수, 하위 기술명 수, 연구자수, 국가경쟁력/성장 잠재력 지수, 갱신기록, 최종 처분 기록, 기간, 기술분야 분류표, 저널 건수, 프로시딩 건수, 저자명, 소속기관, 저널명, 자원별 절대성장률, 자원별 상대성장률, 자원별 연평균복합성장률 대비 성장률, 자원별 저자/발명자 비율, 논문 주제분야 증가율, 논문 수록저널 증가율, 논문 수록저널의 권위, 자원별 기술선도 국가의 성장 잠재력, 특허 등록특허 대 공개특허비율, 특허 Patent Family 비율 중 적어도 하나를 포함한다.

상기 자질 집합 생성 모듈은, 상기 유망기술들에 대해 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 자질관련정보 획득부, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 자질 값 계산부, 상기 계산된 자질값들로 구성된 유망 기술별 자질 집합을 생성하는 자질 집합 생성부를 포함한다.

상기 정답 자질 집합 생성 모듈은, 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 자질값들이 다른 단계의 자질값과 변별력을 가지는 공통 자질값을 구하고, 그 공통 자질값에 의한 단계별 정답 자질 집합을 생성한다.

상기 공통 값은 평균, 최소/최대값에 의한 범위, 표준편차, 연도별 비교 중 적어도 하나일 수 있다.

상기 연도별 단계 판단 모듈은 특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 자질관련정보 획득부, 상기 획득된 자질관련정보를 연도별로 분류하고, 연도별 자질 관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 연도별로 구하는 연도별 자질값 계산부, 상기 연도별 자질값들을 이용하여 상기 특정 기술에 대한 연도별 자질 집합을 생성하는 연도별 자질 집합 생성부, 상기 생성된 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 각각 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 연도별 단계 판단부를 포함한다.

상기 연도별 단계 판단부는 연도별 자질집합내 각 자질값에 가중치를 적용하여 상기 단계별 정답 자질 집합과의 유사도를 구하고, 상기 구해진 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술의 연도별 단계로 판단하되, 상기 가중치는 각 단계별 정답 자질 집합에 표시된 가중치일 수 있다.

상기 발전 속도 예측 모듈은 상기 특정 기술에 대해 다음 단계가 유망 기술 라이프 사이클에서 어느 단계에 속하는지 또는 다음 단계로 이동할 때까지의 걸리는 시간을 예측한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, (a) 유망 기술 라이프 사이클에 위치한 유망 기술들에 대한 자질 집합을 각각 생성하는 단계, (b) 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 자질집합간의 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 단계, (c) 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 설정된 자질들에 대한 자질관련정보를 획득하고, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 연도별 자질집합을 생성한 후, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 단계, (d) 상기 판단된 연도별 단계를 이용하여 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측하는 단계를 포함하는 기술의 발전 속도 예측 방법이 제공된다.

상기 기술의 발전 속도 예측 방법은 상기 특정 기술의 현단계, 연도별 단계 및 상기 예측된 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클을 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 (a) 단계는 상기 유망기술들에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 유망기술별로 구하는 단계, 상기 구해진 자질값들로 구성된 유망 기술별 자질 집합을 생성하는 단계를 포함한다.

상기 (b) 단계는 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 자질값들이 다른 단계의 자질값과 변별력을 가지는 공통 자질값을 구하고, 그 공통 자질값에 의한 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 공통 자질값은 평균, 최소/최대값에 의한 범위, 표준편차, 연도별 비교 중 적어도 하나일 수 있다.

상기 (c) 단계는 특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 자질관련정보를 연도별로 분류하고, 연도별 자질 관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 연도별로 구하는 단계, 상기 연도별 자질값들을 이용하여 상기 특정 기술에 대한 연도별 자질 집합을 생성하는 단계, 상기 생성된 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 각각 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 단계를 포함한다.

상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 단계는, 연도별 자질집합내 각 자질값에 가중치를 적용하여 상기 단계별 정답 자질 집합과의 유사도를 구하고, 상기 구해진 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술의 연도별 단계로 판단하되, 상기 가중치는 각 단계별 정답 자질 집합에 표시된 가중치일 수 있다.

상기 (d) 단계는, 상기 발전 속도 예측 모듈은 상기 특정 기술에 대해 다음 단계가 유망 기술 라이프 사이클에서 어느 단계에 속하는지 또는 다음 단계로 이동할 때까지의 걸리는 시간을 예측하는 것을 말한다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 다종의 문헌 데이터베이스를 이용하여 기술 라이프 사이클에 없는 특정 기술이더라도 그 특정 기술이 기술 라이프 사이클 내에서 어느 단계에 속하며 얼마나 빠른 속도로 발전하는지를 판단할 수 있으므로, 기존 전문가들의 델파이 기법 적용을 통해 애드혹하게 도출된 기술들보다 시스템적으로 정확하게 설명가능한 기술들을 발견하고 제시할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 기술의 발전 속도 예측을 위한 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명에 따른 발전속도 예측장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도.
도 3은 도 2에 도시된 자질 집합 생성 모듈의 구성을 상세히 나타낸 블럭도.
도 4는 도 2에 도시된 연도별 단계 판단 모듈의 구성을 상세히 나타낸 블럭도.
도 5는 본 발명에 따른 발전속도 예측장치가 기술의 발전 속도를 예측하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 6은 본 발명에 따른 발전 속도 예측 장치가 기술들의 자질 집합을 생성하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 7은 본 발명에 따른 발전속도 예측 장치가 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 8은 본 발명에 따른 특정 기술의 발전 단계가 표시된 기술 라이프 사이클을 나타낸 예시도.

본 발명의 전술한 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 기술의 발전 속도 예측을 위한 시스템을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 기술의 발전 속도 예측을 위한 시스템은 복수의 자원 제공 서버(200a, 200b, .., 200n, 이하 200이라 칭함)로부터 자원들을 수집 및 통합하고, 그 통합된 자원을 이용하여 특정 기술의 발전 속도를 예측하는 발전 속도 예측 장치(100)를 포함한다.

상기 자원 제공 서버(200)는 논문, 특허, 보고서, 학술자료, 신문, 표준 등을 제공하는 서버를 말한다.

상기 발전속도 예측장치(100)는 기술 라이프 사이클에 위치한 기술들에 대한 자질 집합과 단계별 정답 자질 집합을 생성한다.

또한, 상기 발전속도 예측장치(100)는 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대한 연도별 자질집합을 생성하고, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단한 후, 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측한다.

상기와 같은 역할을 수행하는 발전속도 예측장치(100)에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하기로 한다.

도 2는 본 발명에 따른 기술의 발전속도 예측장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도, 도 3은 도 2에 도시된 자질 집합 생성 모듈의 구성을 상세히 나타낸 블럭도, 도 4는 도 2에 도시된 연도별 단계 판단 모듈의 구성을 상세히 나타낸 블럭도이다.

이하에서는 기술의 발전 속도예측 장치를 발전속도 예측장치로 칭하여 설명하기로 한다.

도 2를 참조하면, 발전 속도 예측 장치(100)는 문헌 데이터베이스(110), 인터페이스 모듈(120), 자질 집합 생성 모듈(130), 정답 자질 집합 생성 모듈(140), 연도별 단계 판단 모듈(150), 발전속도 예측 모듈(160), 시각화 모듈(170)을 포함한다.

상기 문헌 데이터베이스(110)에는 논문, 특허, 보고서, 학술자료, 신문, 표준 중 적어도 하나의 자원들이 통합되어 있다.

상기 문헌 데이터베이스(110)에 저장된 각 자원은 연도별 구분이 가능하여, 추후 연도별 자질 집합의 생성을 가능하게 한다.

상기 인터페이스 모듈(120)은 사용자와의 인터페이스를 수행하는 것으로서, 사용자로부터 특정 기술을 입력받는 역할을 수행한다. 예를 들면, 상기 인터페이스 모듈(120)은 통신망을 통해 사용자 단말과 연결된 인터페이스 모듈 또는 키 입력부 등을 말한다.

상기 자질 집합 생성 모듈(130)은 기술 라이프 사이클에 위치한 기술들에 대해, 상기 문헌 데이터베이스(110)를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질값을 구하고, 그 구해진 자질값들을 이용하여 기술별 자질 집합을 생성한다.

상기 기술 라이프 사이클은 다양한 기술들의 단계가 표시된 그래프일 수 있다.

상기 자질 집합 생성 모듈(130)에 대해 도 3을 참조하면, 자질 집합 생성 모듈(130)은 자질관련정보 획득부(132), 자질값 계산부(134), 자질 집합 생성부(136)를 포함한다.

상기 자질관련정보 획득부(132)는 기술들에 대해 문헌 데이터베이스(110)를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득한다. 여기서, 상기 자질 집합내의 자질은 논문 수, 특허 수, 국가등급, 자원들간의 비율, 각 자원내 해당 기술발견 분야수, 하위 기술명 수, 연구자수, 기술분야 분류표, 저널 건수, 프로시딩(Proceedings)의 수, 저자명, 저널명, 논문 또는 특허의 자원별 절대성장률, 자원별 연평균복합성장률 대비 성장률, 논문 주제분야 증가율, 논문 수록저널 증가율, 등록특허 대 공개특허 비율 등을 말한다.

상기 자질관련정보는 상기와 같은 자질을 얻기 위한 기반이 되는 정보로서, 예를 들면, 해당 기술에 대한 논문, 특허 등을 말한다.

상기 자질값 계산부(134)는 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 기술별로 구한다.

예를 들어, 자질관련정보가 논문, 특허인 경우, 상기 자질값 계산부는 상기 획득된 논문과 특허를 이용하여 논문 수, 특허 수, 국가등급, 논문대 특허 비율, 논문내 해당 기술발견 분야수, 하위 기술명 수, 연구자수 등에 대한 자질값을 구한다.

상기 자질 집합 생성부(136)는 상기 구해진 자질값들로 구성된 기술별 자질 집합을 생성한다. 즉, 상기 자질 집합 생성부(136)는 각 기술별로 표 1과 같은 자질집합을 생성한다.

표 1을 참조하면, 자질 집합은 자질과 그 자질에 대한 자질값으로 구성되어 있고, 상기 자질값은 %, 개수, 건수 등으로 다양하게 표현된다.

상기 자질집합내의 자질들은 미리 정의된 요소이다.

상기 정답 자질 집합 생성 모듈(140)은 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성한다.

즉, 상기 정답 자질 집합 생성 모듈(140)은 상기 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질값들이 다른 단계의 자질값과 변별력을 가지는 공통 자질값을 구하고, 그 공통 자질값에 의한 단계별 정답 자질 집합을 생성한다.

여기서, 상기 공통 자질값은 평균, 최소/최대값에 의한 범위, 표준편차, 연도별 비교 등을 말한다. 여기서, 상기 연도별 비교는 현재 년도를 기준년(A)으로 하고, 기준년-1(B), 기준년-2(C), 기준년-3(D) 등의 연도별로 자질값을 비교하는 것을 말한다. 즉, 연도별 비교는 A>B, B>A, B>C 등과 같이 연도별로 자질값을 비교하는 구문일 수 있다.

상기 정답 자질 집합 생성모듈(140)에 의해 생성된 정답 자질집합은 표 2와 같다.

표 2는 도 8에 도시된 기술 라이프 사이클내 "Technology Trigger"단계에 해당하는 정답 자질집합을 나타낸 것이다.

상기 정답 자질 집합에는 공통 자질값, 자질값의 단위, 가중치가 설정되어 있다. 상기 가중치는 특정 기술의 자질집합이 속하는 단계를 판단하기 위한 유사도를 구하는데 이용된다.

상기 기술들 중에는 특정 단계의 자질값이 다른 단계의 자질값과 중복될 수 있다. 따라서, 상기 정답 자질 집합 생성 모듈(140)은 서로 다른 단계간에 중복되는 자질값 제거, 각 단계에서 극단적인 자질값을 제거하여 단계간 충돌이 일어나는 경우 배제 등의 방법을 이용하여 각 단계의 자질값들이 변별력을 가지도록 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성한다.

상기 연도별 단계 판단 모듈(150)은 상기 인터페이스 모듈(120)을 통해 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대해 상기 문헌 데이터베이스(110)를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질관련정보를 획득하고, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 연도별 자질집합을 생성한 후, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단한다.

상기 연도별 단계 판단 모듈(150)에 대해 도 4를 참조하면, 연도별 단계 판단 모듈(150)은 자질관련 정보 획득부(152), 연도별 자질값 계산부(154), 연도별 자질집합 생성부(156), 연도별 단계 판단부(158)를 포함한다.

상기 자질관련 정보 획득부(152)는 특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스(110)를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득한다.

상기 자질값 계산부(154)는 상기 획득된 자질관련정보를 연도별로 분류하고, 연도별 자질 관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 연도별로 구한다.

상기 연도별 자질집합 생성부(156)는 상기 자질값 계산부(154)에서 구해진 연도별 자질값들을 이용하여 상기 특정 기술에 대한 연도별 자질 집합을 생성한다.

즉, 상기 연도별 자질집합 생성부(156)는 특정 기술에 대한 2008년, 2009년, 2010년, 2011년 각 연도별로 자질집합을 생성한다.

상기 연도별 자질 집합 생성부(156)이 연도별 자질 집합을 생성하는 방법은 도 3에 도시된 자질집합 생성부가 자질집합을 생성하는 방법과 유사하다.

상기 연도별 단계 판단부(158)는 상기 생성된 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 각각 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단한다. 이때, 상기 연도별 단계 판단부(158)는 상기 연도별 자질집합내 각 자질값에 가중치를 적용하여 상기 단계별 정답 자질 집합과의 유사도를 구하고, 상기 구해진 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술의 연도별 단계로 판단한다. 여기서, 상기 가중치는 각 단계별 정답 자질 집합에 표시된 가중치일 수 있다.

즉, 상기 연도별 단계 판단부(158)는 상기 연도별 자질집합내 각 자질값에 가중치를 적용하여 상기 단계별 정답 자질 집합과의 유사도를 구한다. 그런 다음 상기 연도별 단계 판단부(158)는 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술이 상기 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단한다.

예를 들어, 상기 특정 기술의 2010년 자질집합과 상기 정답 자질집합을 비교한 결과, 상기 특정기술의 2010년의 자질 집합이 상기 정답 자질 집합의 3단계와 유사도가 가장 높은 경우, 상기 연도별 단계 판단부(160)는 상기 특정기술의 2010년의 자질집합이 상기 기술 라이프 사이클내에서 3단계에 속한다고 판단한다.

상기와 같은 방법에 의해 상기 연도별 단계 판단부(160)는 상기 특정 기술에 대한 각 연도별 단계를 판단하게 된다.

상기 발전속도 예측 모듈(160)은 상기 연도별 단계 판단 모듈(150)에서 판단된 연도별 단계를 이용하여 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측한다. 이때, 상기 발전 속도 예측 모듈(160)은 상기 특정 기술의 발전 단계 또는 발전 속도를 예측하게 된다. 여기서, 상기 발전 단계는 다음 단계가 기술 라이프 사이클에서 어느 단계에 속하는지를 의미하고, 상기 발전 속도는 다음 단계로 이동할 때까지의 걸리는 시간을 의미한다.

상기 발전속도 예측 모듈(160)은 예를 들면 지수이동평균(Exponential Moving Average)을 이용하여 발전 속도를 예측하게 된다.

예를 들어, 2005년 1단계, 2006년 1단계, 2007년 2단계, 2008년 3단계, 2009년 3단계, 2010년 3단계로 연도별 단계가 정해진 경우에 대해 설명하기로 한다.

3년 주기의 지수이동평균을 구하면, 2005~2007은 1.33, 2006~2008은 2, 2007~2009는 2.66, 2008~2010은 3이므로, 2009~2011은 평균값들의 기울기를 구하여 계산하면 3.18 정도가 된다.

상기 구해진 2009~2011간의 지수이동 평균을 이용하여 2011년의 단계를 구하면, 3.54가 된다.

따라서, 상기 발전속도 예측 모듈(160)은 3단계 다음인 4단계, 5단계 등이 되기 위한 연도를 상기와 같은 방식으로 예측할 수 있다.

상기 시각화 모듈(170)은 상기 특정 기술의 현단계 및 연도별 단계가 표시된 기술 라이프 사이클을 시각화한다.

도 5는 본 발명에 따른 발전속도 예측장치가 기술의 발전 속도를 예측하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 발전속도 예측장치는 기술 라이프 사이클에 위치한 기술들에 대한 자질 집합을 각각 생성한다(S502).

상기 발전속도 예측장치가 기술들에 대한 자질 집합을 생성하는 기술에 대한 상세한 설명은 도 6을 참조하기로 한다.

상기 S502의 수행 후, 상기 발전속도 예측장치는 상기 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성한다(S504). 즉, 상기 발전속도 예측장치는 상기 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질값들이 다른 단계의 자질값과 변별력을 가지는 공통 자질값을 구하고, 그 공통 자질값에 의한 정답 자질 집합을 단계별로 생성한다.

상기 S504의 수행 후, 특정 기술이 입력되면(S506), 상기 발전속도 예측장치는 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단한다(S508). 즉, 상기 발전속도 예측장치는 상기 특정 기술에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 설정된 자질들에 대한 자질관련정보를 획득하고, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 연도별 자질집합을 생성한 후, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단한다.

상기 발전속도 예측 장치가 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 방법에 대한 상세한 설명은 도 7을 참조하기로 한다.

상기 S508의 수행 후 상기 발전 속도 예측 장치는 상기 판단된 연도별 단계를 이용하여 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측한다(S510). 이때, 상기 발전 속도 예측 장치는 상기 특정 기술에 대해 다음 단계가 기술 라이프 사이클에서 어느 단계에 속하는지 또는 다음 단계로 이동할 때까지의 걸리는 시간 등을 예측한다. 상기 발전 속도 예측 정치는 지수 이동 평균, 회귀분석법 등의 다양한 방법을 이용하여 발전 속도를 예측할 수 있다.

상기 S510이 수행되면, 상기 발전 속도 예측 장치는 상기 특정 기술의 현단계 및 연도별 단계가 표시된 기술 라이프 사이클을 시각화한다(S512). 상기 연도별 단계에는 상기 예측된 다음 단계도 포함된다.

상기 발전 속도 예측 장치는 도 8과 같이 상기 특정 기술의 현단계 및 연도별 단계가 표시된 기술 라이프 사이클을 시각화한다.

도 8을 참조하면, 특정 기술의 현단계 및 연도별 단계가 표시된 기술 라이프 사이클에는 각 단계별로 기술들이 표시되어 있다.

여기에서의 기술 라이프 사이클은 Technology Trigger 단계, Peak of Inflated Expectations 단계, Trough of Disillusionment 단계, Slope of Enlightenment 단계, Plateau of Productivity 단계의 총 5단계로 나뉘어져 있다.

각 단계에는 그 단계에 속하는 기술들이 표시되어 있고, 특정 기술의 현단계 및 연도별 단계가 표시되어 있다.

예를 들면, Slope of Enlightenment 단계에는 Biometric Authentication Methods, Internet Micropayment System, Interactive TV, Predictive Analytic, Electronic Paper, Location Aware Application, Speech Recognition 의 기술들이 표시되어 있고, 특정기술 A의 현단계 및 연도별 단계가 표시되어 있다. 즉, 상기 기술 라이프 사이클에는 특정기술 A에 대해 2006년, 2007년, 2008년, 2009년, 2010년, 2011년 각 연도별 단계가 표시되어 있다.

사용자는 시각화된 기술 라이프 사이클을 이용하여 자신이 입력한 특정 기술이 어느 단계에 속하는지를 쉽게 확인할 수 있다.

여기에서는 기술 라이프 사이클의 단계를 Technology Trigger 단계, Peak of Inflated Expectations 단계, Trough of Disillusionment 단계, Slope of Enlightenment 단계, Plateau of Productivity 단계의 총 5단계로 표시하였으나, 1단계, 2단계, 3단계 등과 같이 기술 라이프 사이클의 단계를 다르게 설정 또는 변경할 수 있다.

도 6은 본 발명에 따른 발전 속도 예측 장치가 기술들의 자질 집합을 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 발전 속도 예측 장치는 기술들에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득한다(S602).

그런 다음 상기 발전 속도 예측 장치는 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 기술별로 구하고(S604), 상기 구해진 자질값들로 구성된 기술별 자질 집합을 생성한다(S606).

상기와 같은 방법에 의해 기술 라이프 사이클에 표시된 모든 기술들에 대한 자질 집합이 생성된다.

도 7은 본 발명에 따른 발전속도 예측 장치가 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 발전속도 예측 장치는 특정 기술이 입력되면(S702), 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득한다(S704).

상기 S704의 수행 후, 상기 발전속도 예측 장치는 상기 획득된 자질관련정보를 연도별로 분류하고(S706), 연도별 자질 관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 연도별로 구한다(S708).

그런 다음 상기 발전속도 예측 장치는 상기 연도별 자질값들을 이용하여 상기 특정 기술에 대한 연도별 자질 집합을 생성한다(S710). 즉, 상기 발전속도 예측 장치는 특정 기술에 대한 2008년, 2009년, 2010년, 2011년 각 연도별로 자질집합을 생성한다.

상기 S710의 수행 후 상기 발전속도 예측 장치는 상기 생성된 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 각각 비교하여(S712) 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술의 연도별 단계로 판단한다(S714).

상기 발전속도 예측 장치는 각 연도별 자질집합내 각 자질값에 가중치를 적용하여 상기 단계별 정답 자질 집합과의 유사도를 구하고, 상기 구해진 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술의 연도별 단계로 판단한다. 이때, 상기 가중치는 각 단계별 정답 자질 집합에 표시된 가중치일 수 있다.

이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 기술의 발전 속도 예측 장치
110 : 문헌 데이터베이스
120 : 인터페이스 모듈 130 : 자질집합 생성 모듈
132, 152 : 자질관련정보 획득부 134 : 자질값 계산부
136 : 자질집합 생성부 140 : 정답자질집합 생성 모듈
150 : 연도별 단계 판단 모듈 154 : 연도별 자질값 계산부
156 : 연도별 자질집합 생성부 158 : 연도별 단계 판단부
160 : 발전속도 예측 모듈 170 : 시각화 모듈

Claims (18)

1. 다중 자원이 통합된 문헌 데이터베이스;
   기술 라이프 사이클에 위치한 기술들에 대해, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질값을 구하고, 그 구해진 자질값들을 이용하여 기술별 자질 집합을 생성하는 자질 집합 생성 모듈;
   상기 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 정답 자질 집합 생성 모듈;
   특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대해 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질관련정보를 획득하고, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 연도별 자질집합을 생성한 후, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 연도별 단계 판단 모듈; 및
   상기 판단된 연도별 단계를 이용하여 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측하는 발전 속도 예측 모듈;을 포함하되,
   상기 연도별 단계 판단 모듈은, 특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 자질관련정보 획득부;
   상기 획득된 자질관련정보를 연도별로 분류하고, 연도별 자질 관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 연도별로 구하는 연도별 자질값 계산부;
   상기 연도별 자질값들을 이용하여 상기 특정 기술에 대한 연도별 자질 집합을 생성하는 연도별 자질 집합 생성부; 및
   상기 생성된 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 각각 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 연도별 단계 판단부를 포함하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 특정 기술의 현단계, 연도별 단계 및 예측된 단계가 표시된 기술 라이프 사이클을 시각화하는 시각화 모듈을 더 포함하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 문헌 데이터베이스에는 논문, 특허, 보고서, 학술자료, 신문, 표준 중 적어도 하나의 자원들이 통합되어 있되,
   각 자원은 연도별 구분이 가능한 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 기 정의된 자질은 각 자원의 수, 자원들간의 비율, 각 자원내 해당 기술발견 분야수, 하위 기술명 수, 연구자수, 기술분야 분류표, 저널 건수, 프로시딩(Proceedings)의 수, 저자명, 저널명, 자원별 절대성장률, 자원별 연평균복합성장률 대비 성장률, 논문 주제분야 증가율, 논문 수록저널 증가율, 등록특허 대 공개특허 비율 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 자질 집합 생성 모듈은,
   상기 기술들에 대해 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 자질관련정보 획득부;
   상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 자질 값 계산부; 및
   상기 계산된 자질값들로 구성된 기술별 자질 집합을 생성하는 자질 집합 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 정답 자질 집합 생성 모듈은, 상기 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질값들이 다른 단계의 자질값과 변별력을 가지는 공통 자질값을 구하고, 그 공통 자질값에 의한 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 공통 자질값은 평균, 최소/최대값에 의한 범위, 표준편차, 연도별 비교 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
   
8. 삭제
9. 제1항에 있어서,
   상기 연도별 단계 판단부는 상기 각 단계별 정답 자질집합의 공통 자질값 중에서 상기 연도별 자질집합의 자질값과 가장 가까운 공통 자질값을 가지는 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술의 연도별 단계로 판단하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
   
10. 제1항에 있어서,
    상기 발전 속도 예측 모듈은 상기 특정 기술에 대해 다음 단계가 기술 라이프 사이클에서 어느 단계에 속하는지 또는 다음 단계로 이동할 때까지의 걸리는 시간을 예측하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 장치.
    
11. 발전 속도 예측 장치가 기술의 발전 속도를 예측하는 방법에 있어서,
    (a) 기술 라이프 사이클에 위치한 기술들에 대한 자질 집합을 각각 생성하는 단계;
    (b) 상기 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질집합간의 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 단계;
    (c) 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 설정된 자질들에 대한 자질관련정보를 획득하고, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 연도별 자질집합을 생성한 후, 상기 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 단계; 및
    (d) 상기 판단된 연도별 단계를 이용하여 상기 특정 기술의 발전 속도를 예측하는 단계;를 포함하되,
    상기 (c) 단계는, 특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 자질관련정보를 연도별로 분류하고, 연도별 자질 관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 연도별로 구하는 단계;
    상기 연도별 자질값들을 이용하여 상기 특정 기술에 대한 연도별 자질 집합을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 연도별 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 각각 비교하여 상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 방법.
    
12. 제11항에 있어서,
    상기 특정 기술의 현단계, 연도별 단계 및 상기 예측된 단계가 표시된 기술 라이프 사이클을 시각화하는 단계를 더 포함하는 기술의 발전 속도 예측 방법.
    
13. 제11항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    상기 기술들에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 기술별로 구하는 단계; 및
    상기 구해진 자질값들로 구성된 기술별 자질 집합을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 방법.
    
14. 제11항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 기술들의 자질값들이 다른 단계의 자질값과 변별력을 가지는 공통 자질값을 구하고, 그 공통 자질값에 의한 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 방법.
    
15. 제14항에 있어서,
    상기 공통 자질값은 평균, 최소/최대값에 의한 범위, 표준편차, 연도별 비교 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 방법.
    
16. 삭제
17. 제11항에 있어서,
    상기 특정 기술의 연도별 단계를 판단하는 단계는,
    상기 각 단계별 정답 자질집합의 공통 자질값 중에서 상기 연도별 자질집합의 자질값과 가장 가까운 공통 자질값을 가지는 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술의 연도별 단계로 판단하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 방법.
    
18. 제11항에 있어서,
    상기 (d) 단계는, 상기 특정 기술에 대해 다음 단계가 기술 라이프 사이클에서 어느 단계에 속하는지 또는 다음 단계로 이동할 때까지의 걸리는 시간을 예측하는 것을 특징으로 하는 기술의 발전 속도 예측 방법.

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