KR102439766B1 - Required technology identification and analysis system - Google Patents

Required technology identification and analysis system Download PDF

Info

Publication number
KR102439766B1
KR102439766B1 KR1020200162054A KR20200162054A KR102439766B1 KR 102439766 B1 KR102439766 B1 KR 102439766B1 KR 1020200162054 A KR1020200162054 A KR 1020200162054A KR 20200162054 A KR20200162054 A KR 20200162054A KR 102439766 B1 KR102439766 B1 KR 102439766B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
technology
identification
possessed
module
house
Prior art date
Application number
KR1020200162054A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20220074022A (en
Inventor
조명섭
맹상운
장종인
Original Assignee
한화시스템 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한화시스템 주식회사 filed Critical 한화시스템 주식회사
Priority to KR1020200162054A priority Critical patent/KR102439766B1/en
Publication of KR20220074022A publication Critical patent/KR20220074022A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102439766B1 publication Critical patent/KR102439766B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G06Q10/06375Prediction of business process outcome or impact based on a proposed change
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633Workflow analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

소요 기술 식별 및 분석 시스템이 개시된다. 신규 RFP를 수집하는 신규 RFP 수집 모듈; 상기 신규 RFP 수집 모듈에서 수집된 신규 RFP 및 해당 TBS의 소요기술을 식별하는 소요기술 식별 모듈; 상기 소요기술 식별 모듈에서 식별된 소요기술에 대해 사내 보유기술을 참조하여 신규 RFP 소요기술에 대한 제안서 통과 가능성을 평가하는 신규 RFP 소요기술 평가 모듈을 구성한다. 상술한 소요 기술 식별 및 분석 시스템에 의하면, 신규 RFP에서 TBS(technical breakdown structure) 기반의 소요기술을 식별하고 사내 보유기술을 빅데이터 시스템에서 동일한 방식으로 TBS 기반의 보유기술을 식별하여 상호 분석 및 대비함으로써, 사내보유 소요기술 TBS를 도출하고 소요기술에 대한 자사의 기술력을 객관적으로 한 눈에 파악할 수 있는 효과가 있다. 또한, 텍스트마이닝 및 데이터 구조화를 통한 소요기술 및 보유기술의 식별 및 분석을 통해 제안서 통과 가능성을 효율적이고 객관적으로 평가할 수 있는 효과가 있다. 한편, 사내 빅데이터 외에 외부 기관의 빅데이터에 대해서도 이러한 소요기술 및 보유기술의 식별과 분석 작업을 수행하여 자사의 승률을 미리 예측할 수 있는 효과가 있다.A system for identifying and analyzing required skills is disclosed. a new RFP collection module for collecting new RFPs; a required technology identification module for identifying the required technology of the new RFP and the corresponding TBS collected in the new RFP collection module; A new RFP required technology evaluation module is constructed that evaluates the possibility of passing a proposal for a new RFP required technology by referring to the in-house technology for the required technology identified in the required technology identification module. According to the above-described technology identification and analysis system, the required technology based on TBS (technical breakdown structure) is identified in the new RFP, and the in-house technology is identified in the same way in the big data system for mutual analysis and comparison. This has the effect of deriving the required technology TBS possessed by the company and objectively grasping the company's technology for the required technology at a glance. In addition, there is an effect of efficiently and objectively evaluating the possibility of passing a proposal through identification and analysis of required and possessed technologies through text mining and data structuring. On the other hand, in addition to in-house big data, it has the effect of predicting the company's winning rate in advance by performing identification and analysis of these required and possessed technologies for big data from external organizations.

Description

소요 기술 식별 및 분석 시스템{REQUIRED TECHNOLOGY IDENTIFICATION AND ANALYSIS SYSTEM}REQUIRED TECHNOLOGY IDENTIFICATION AND ANALYSIS SYSTEM

본 발명은 소요 기술 식별 및 분석 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 과제 발주자의 제안 요청서(request for proposal)에서 요구하는 소요 기술을 객관적 기준에 따라 식별해 내고 분석하는 자동화 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a required technology identification and analysis system, and more particularly, to an automated system for identifying and analyzing a required technology required in a request for proposal of a project owner according to an objective standard.

국방 기술 분야를 비롯하여 다양한 분야의 제안 요청(request for proposal)이 있는 경우, 해당 제안 요청에 대한 소요기술(required technology)에 대한 파악을 통해 제안서 작성 여부를 가늠한다. 그리고 제안서 작성 여부는 현재 사내 보유 기술력을 기반으로 제안서의 통과 가능성을 미리 예측할 필요가 있다.If there is a request for proposal in various fields, including the defense technology field, it is judged whether to write a proposal by identifying the technology required for the request. And whether to write a proposal or not, it is necessary to predict the possibility of passing the proposal in advance based on the current in-house technology.

그런데, 기존에는 주로 전문적인 지식을 가지고 있는 전문가의 경험과 직관, 고객의 요구 분석을 통하여 소요기술 식별 및 분석이 이루어지고 있는 실정이다.However, in the past, the required technology identification and analysis is mainly performed through the experience and intuition of experts with specialized knowledge, and analysis of customer needs.

이러한 방법론에 의존하는 경우, 전문가의 전문 지식에 한정되는 한계가 있으며, 소요기술 식별 및 분석에는 많은 시간과 노력이 요구되는 단점이 있다.When relying on such a methodology, there is a limitation that is limited to the expertise of the expert, and there is a disadvantage that a lot of time and effort are required to identify and analyze the required technology.

그리고 전문가 집단에 따라 분석 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로, 주관적이고 안정된 결과를 얻을 수 없는 문제점이 있다.And since the analysis results may be derived differently depending on the expert group, there is a problem in that subjective and stable results cannot be obtained.

또한, 정해진 제안 일정을 고려하면 소요기술 식별 및 분석의 충실도도 낮을 수밖에 없다는 문제점도 있다.In addition, there is a problem in that the fidelity of the identification and analysis of the required technology is low considering the set proposal schedule.

보다 객관적이고 효율적이며 안정적인 분석 결과를 도출해 낼 수 있는 방법론이 요구된다.A methodology capable of deriving more objective, efficient and stable analysis results is required.

공개특허공보 10-2020-0120452Laid-Open Patent Publication No. 10-2020-0120452 공개특허공보 10-2020-0119967Laid-Open Patent Publication No. 10-2020-0119967

본 발명의 목적은 소요 기술 식별 및 분석 시스템을 제공하는 데 있다.It is an object of the present invention to provide a system for identifying and analyzing required skills.

상술한 본 발명의 목적에 따른 소요 기술 식별 및 분석 시스템은, 신규 RFP를 수집하는 신규 RFP 수집 모듈; 상기 신규 RFP 수집 모듈에서 수집된 신규 RFP 및 해당 TBS의 소요기술을 식별하는 소요기술 식별 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.Required technology identification and analysis system according to the object of the present invention described above, a new RFP collection module for collecting a new RFP; It may be configured to include a required technology identification module for identifying the required technology of the new RFP and the corresponding TBS collected in the new RFP collection module.

여기서, 상기 소요기술 식별 모듈은, 텍스트마이닝(textmining)을 통해 소요기술을 식별하도록 구성될 수 있다.Here, the required technology identification module may be configured to identify the required technology through textmining.

그리고 상기 소요기술 식별 모듈에서 식별된 소요기술에 대해 사내 보유기술을 참조하여 신규 RFP 소요기술에 대한 제안서 통과 가능성을 평가하는 신규 RFP 소요기술 평가 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.And it may be configured to further include a new RFP required technology evaluation module for evaluating the possibility of passing the proposal for the new RFP required technology with reference to the in-house technology for the required technology identified in the required technology identification module.

상술한 소요 기술 식별 및 분석 시스템에 의하면, 신규 RFP에서 TBS(technical breakdown structure) 기반의 소요기술을 식별하고 사내 보유기술을 빅데이터 시스템에서 동일한 방식으로 TBS 기반의 보유기술을 식별하여 상호 분석 및 대비함으로써, 사내보유 소요기술 TBS를 도출하고 소요기술에 대한 자사의 기술력을 객관적으로 한 눈에 파악할 수 있는 효과가 있다.According to the above-mentioned technology identification and analysis system, the required technology based on TBS (technical breakdown structure) is identified in the new RFP, and the technology possessed by the company is identified in the same way in the big data system to analyze and compare the TBS-based technology. This has the effect of deriving the required technology TBS possessed by the company and objectively grasping the company's technology for the required technology at a glance.

또한, 텍스트마이닝 및 데이터 구조화를 통한 소요기술 및 보유기술의 식별 및 분석을 통해 제안서 통과 가능성을 효율적이고 객관적으로 평가할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect of efficiently and objectively evaluating the possibility of passing a proposal through identification and analysis of required and possessed technologies through text mining and data structuring.

한편, 사내 빅데이터 외에 외부 기관의 빅데이터에 대해서도 이러한 소요기술 및 보유기술의 식별과 분석 작업을 수행하여 자사의 승률을 미리 예측할 수 있는 효과가 있다.On the other hand, in addition to in-house big data, it has the effect of predicting the company's winning rate in advance by performing identification and analysis of these required and possessed technologies for big data from external organizations.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소요 기술 식별 및 분석 시스템의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of a required technology identification and analysis system according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.Since the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described in detail in the detailed content for carrying out the invention. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each figure, like reference numerals have been used for like elements.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component. and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it may be directly connected or connected to the other component, but it is understood that other components may exist in between. it should be On the other hand, when it is said that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It is to be understood that this does not preclude the possibility of the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소요 기술 식별 및 분석 시스템(100)의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of a required skill identification and analysis system 100 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 소요 기술 식별 및 분석 시스템(100)은 신규 제안 요청서(Request For Proposal, 이하 'RFP'라 한다) 수집 모듈(101), 소요기술 식별 모듈(102), 소요기술 데이터 구조화 모듈(103), 보유기술 식별 제어 모듈(104), 보유기술 식별 모듈(105), 보유기술 데이터 구조화 모듈(106), 가중치 부여 모듈(107), 전문가 검증 결과 반영 모듈(108), 보유기술 기술 분해 구조(Technical Breakdown Structure, 이하 'TBS'라 한다) 데이터베이스(109), 소요기술/보유기술 유사도 판단 모듈(110), 보유기술 추출 모듈(111), 보유기술 테크트리 추출 모듈(112), 사내보유 소요기술 TBS 생성 모듈(113), 신규 RFP 소요기술 평가 모듈(114), 외부기관 평가 모드 제어 모듈(115), 신규 RFP 평가 대비 모듈(116)을 포함하도록 구성될 수 있다.1, the required technology identification and analysis system 100 according to an embodiment of the present invention is a new proposal request (Request For Proposal, hereinafter referred to as 'RFP') collection module 101, the required technology identification module ( 102), required technology data structuring module 103, possessed technology identification control module 104, possessed technology identification module 105, possessed technology data structuring module 106, weighting module 107, expert verification result reflection module (108), technical breakdown structure (hereinafter referred to as 'TBS') database 109, required technology / possessed technology similarity determination module 110, possessed technology extraction module 111, possessed technology tech tree To be configured to include an extraction module 112, an in-house required technology TBS generation module 113, a new RFP required technology evaluation module 114, an external agency evaluation mode control module 115, and a new RFP evaluation preparation module 116 can

이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.Hereinafter, a detailed configuration will be described.

신규 RFP 수집 모듈(101)은 신규 RFP를 수집하고, 수집된 신규 RFP와 관련하여 국방관련사업 데이터베이스(10), 기술관리시스템(20), 국방과학기술조사서 데이터베이스(30)의 자료를 참조하여 TBS(technical breakdown structure)를 수집하도록 구성될 수 있다.The new RFP collection module 101 collects new RFPs, and refers to the data of the defense-related project database 10, the technology management system 20, and the defense science and technology survey database 30 in relation to the collected new RFPs to TBS (technical breakdown structure) may be configured to collect.

여기서, 신규 RFP 수집 모듈(101)은 방위사업청 등의 기관 서버(미도시)로부터 신규 RFP를 수집할 수 있다.Here, the new RFP collection module 101 may collect new RFPs from an agency server (not shown) such as the Defense Acquisition Program Administration.

그리고 국방과학기술조사서 데이터베이스(30)에 저장된 국방과학기술조사서는 WBS(work breakdown structure) 기반 하의 조사/분석 기법을 적용하여 무기 체계의 필요 품목을 분석하고 식별하여 요소기술을 도출해낸 자료이다. 지휘통제/통신, 감시/정찰, 기동/화력, 항공, 유도/탄약, 함정, 국방M&S/SW 등으로 구성된다.And the defense science and technology survey stored in the defense science and technology survey database 30 is data derived from element technology by analyzing and identifying the necessary items of the weapon system by applying the survey/analysis technique based on the work breakdown structure (WBS). It consists of command and control/communication, surveillance/reconnaissance, maneuver/firepower, aviation, guidance/ammunition, ships, and defense M&S/SW.

이러한 국방과학기술조사서나 국방관련사업 데이터베이스(10), 기술관리시스템(20)에 저장된 자료는 신규 RFP의 TBS를 생성하기 위해 참조할 수 있는 TBS들이 저장되어 있을 수 있다.The data stored in the defense science and technology research paper, the defense-related project database 10, and the technology management system 20 may have TBSs that can be referenced to generate the TBS of the new RFP.

소요기술 식별 모듈(102)은 신규 RFP 수집 모듈(101)에서 수집된 신규 RFP 및 해당 TBS의 소요기술을 식별하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 신규 RFP에는 수백개의 소요기술들로 구성되어 있을 수 있다.The required technology identification module 102 may be configured to identify the new RFP collected in the new RFP collection module 101 and the required technology of the corresponding TBS. For example, one new RFP may consist of hundreds of required technologies.

소요기술 식별 모듈(102)은 제1 기술명칭별 클러스터링부(102a), 제1 텍스트마이닝부(102b), 제1 신규용어 보완부(102c), 제1 식별기술-단어 행렬 생성부(102d), 제1 단어 노출 빈도 계수부(102e)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.The required technology identification module 102 includes a first technology name clustering unit 102a, a first text mining unit 102b, a first new term complementation unit 102c, and a first identification technology-word matrix generation unit 102d. , the first word exposure frequency counting unit 102e. Hereinafter, a detailed configuration will be described.

제1 기술명칭별 클러스터링부(102a)는 표준 용어 사전을 참조하여 신규 RFP 수집 모듈(101)에서 수집된 신규 RFP의 텍스트(text) 정보로부터 기술명칭을 클러스터링하도록 구성될 수 있다.The first descriptive name-specific clustering unit 102a may be configured to cluster descriptive names from text information of the new RFPs collected by the new RFP collection module 101 with reference to the standard terminology dictionary.

제1 텍스트마이닝부(102b)는 표준 용어 사전을 참조하여 신규 RFP 수집 모듈(101)에서 수집된 신규 RFP의 텍스트(text) 정보에서 텍스트마이닝을 수행하여 키워드(keyword)를 추출하도록 구성될 수 있다.The first text mining unit 102b may be configured to extract keywords by performing text mining on the text information of the new RFPs collected by the new RFP collection module 101 with reference to the standard terminology dictionary. .

구체적으로는 제1 텍스트마이닝부(102b)가 텍스트에서 부수적 단어를 제거하고, 그리고 나서 단어의 접사를 배제하여 어근을 분리해낸다. 그리고 그 분리된 어근의 출현 빈도를 사전에 정한 최소 숫자와 비교하고, 비교 결과에 따라 최소 숫자 이상의 출현 빈도를 나타내는 어근을 키워드로서 우선 제시하도록 구성될 수 있다.Specifically, the first text mining unit 102b removes incidental words from the text, and then separates the root by excluding the affixes of the words. In addition, it may be configured to compare the frequency of appearance of the separated root with a predetermined minimum number, and according to the comparison result, preferentially present as a keyword a root indicating the frequency of appearance of the minimum number or more as a keyword.

한편, 제1 텍스트마이닝부(102b)에서 추출된 키워드가 신규 용어인 경우, 제1 신규용어 보완부(102c)는 다변량 분석, 토픽 모델링, 요인 분석 등의 기법을 선택적으로 적용하여 키워드를 설정하도록 구성될 수 있다.On the other hand, when the keyword extracted by the first text mining unit 102b is a new term, the first new term complementing unit 102c sets the keyword by selectively applying techniques such as multivariate analysis, topic modeling, and factor analysis. can be configured.

제1 식별기술-단어 행렬 생성부(102d)는 제1 텍스트마이닝부(102b)에서 추출된 키워드를 이용하여 식별기술명과 관련 단어로 구성되는 식별기술-단어 행렬을 생성하도록 구성될 수 있다.The first identification technology-word matrix generating unit 102d may be configured to generate an identification technology-word matrix composed of the identification technology name and related words using the keyword extracted from the first text mining unit 102b.

제1 단어 노출 빈도 계수부(102e)는 제1 식별기술-단어 행렬 생성부에서 생성된 식별기술-단어 행렬에서 해당 단어의 노출 빈도를 카운트하여 식별기술-단어 행렬에 입력하도록 구성될 수 있다.The first word exposure frequency counting unit 102e may be configured to count the exposure frequency of a corresponding word from the identification technology-word matrix generated by the first identification technology-word matrix generator and input it into the identification technology-word matrix.

소요기술 데이터 구조화 모듈(103)은 소요기술 식별 모듈(102)에서 식별된 신규 RFP의 소요기술 데이터를 구조화하고 소요기술의 TBS를 생성하도록 구성될 수 있다. 좀 더 구체적으로는 소요기술의 TBS는 신규 RFP의 기술명칭과 이를 구성하는 소요기술들로 구성될 수 있다.The required technology data structuring module 103 may be configured to structure the required technology data of the new RFP identified in the required technology identification module 102 and generate a required technology TBS. More specifically, the TBS of the required technology may be composed of the technology name of the new RFP and the required technologies constituting it.

보유기술 식별 제어 모듈(104)은 소요기술 데이터 구조화 모듈(103)에서 소요기술 데이터가 구조화되면, 해당 시점의 사내 보유기술을 식별하도록 제어하도록 구성될 수 있다.When the required technology data is structured in the required technology data structuring module 103, the possessed technology identification control module 104 may be configured to control to identify the in-house technology at that time.

여기서, 사내 보유기술은 자사의 개발 산출물로서, 각종 사내 보유 기술문서, 사내 보유 논문, 사내 보유 특허, 사내 보유 등록프로그램, 각종 자격증 등을 포함할 수 있다. 제안서 평가 시에 이러한 보유 논문, 보유 특허, 보유 등록프로그램 등의 공인된 자료들이 평가에 더 좋은 영향을 줄 수 있으므로, 이러한 사내 보유 기술 빅데이터를 이용하여 사내 보유기술을 식별하는 것이 바람직하다.Here, the in-house technology is a product developed by the company, and may include various in-house technical documents, in-house papers, in-house patents, in-house registration programs, various certifications, and the like. When evaluating a proposal, it is desirable to identify the in-house technology by using this in-house technology big data, because the certified data such as these papers, patents, and registration programs possessed can have a better effect on the evaluation.

사내 보유기술은 매 시점마다 새롭게 누적되기 때문에, 보유기술 식별 제어 모듈(104)은 소요기술 데이터의 식별이 필요한 시점마다 새롭게 사내 보유기술을 누적적으로 식별하도록 하는 제어하는 것이 바람직하다.Since the in-house technology is newly accumulated at every point in time, it is preferable that the possessed technology identification control module 104 controls to cumulatively identify the new in-house technology at each point in time when the required technology data is to be identified.

보유기술 식별 모듈(105)은 보유기술 식별 제어 모듈(104)의 제어에 따라 사내 기술문서 데이터베이스(40), 사내 논문 데이터베이스(50), 사내 특허 데이터베이스(60), 사내 등록프로그램 데이터베이스(70)에 각각 미리 저장된 사내 기술문서, 사내 논문, 사내 특허, 사내 등록프로그램으로부터 보유기술을 자동 식별하도록 구성될 수 있다.The possessed technology identification module 105 is stored in the in-house technical document database 40, the in-house thesis database 50, the in-house patent database 60, and the in-house registration program database 70 under the control of the possessed technology identification control module 104. Each of the previously stored in-house technical documents, in-house papers, in-house patents, and in-house registration programs can be configured to automatically identify the possessed technology.

보유기술 식별 모듈(105)은 제2 기술명칭별 클러스터링부(105a), 제2 텍스트마이닝부(105b), 제2 신규용어 보완부(105c), 제2 식별기술-단어 행렬 생성부(105d), 제2 단어 노출 빈도 계수부(105f)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.The possessed technology identification module 105 includes a second technology name clustering unit 105a, a second text mining unit 105b, a second new term complementation unit 105c, and a second identification technology-word matrix generation unit 105d. , the second word exposure frequency counting unit 105f may be included. Hereinafter, a detailed configuration will be described.

제2 기술명칭별 클러스터링부(105a)는 표준 용어 사전을 참조하여 보유기술 식별 모듈(105)에서 자동 식별된 보유기술의 텍스트(text) 정보로부터 기술명칭을 클러스터링하도록 구성될 수 있다.The second technology name-specific clustering unit 105a may be configured to cluster technology names from text information of the retained technology automatically identified in the possessed technology identification module 105 with reference to the standard terminology dictionary.

제2 텍스트마이닝부(105b)는 표준 용어 사전을 참조하여 보유기술 식별 모듈(105)에서 자동 식별된 보유기술의 텍스트(text) 정보에서 텍스트마이닝을 수행하여 키워드를 추출하도록 구성될 수 있다.The second text mining unit 105b may be configured to extract keywords by performing text mining on text information of the retained technology automatically identified by the possessed technology identification module 105 with reference to the standard terminology dictionary.

구체적으로는 제2 텍스트마이닝부(105b)가 텍스트에서 부수적 단어를 제거하고, 그리고 나서 단어의 접사를 배제하여 어근을 분리해낸다. 그리고 그 분리된 어근의 출현 빈도를 사전에 정한 최소 숫자와 비교하고, 비교 결과에 따라 최소 숫자 이상의 출현 빈도를 나타내는 어근을 키워드로서 우선 제시하도록 구성될 수 있다.Specifically, the second text mining unit 105b removes incidental words from the text, and then removes the affixes of the words to separate the roots. In addition, it may be configured to compare the frequency of appearance of the separated root with a predetermined minimum number, and according to the comparison result, preferentially present as a keyword a root indicating the frequency of appearance of the minimum number or more as a keyword.

제2 신규용어 보완부(105c)는 제2 텍스트마이닝부(105b)에서 추출된 키워드가 신규 용어인 경우, 다변량 분석, 토픽 모델링, 요인 분석의 기법을 선택적으로 적용하여 키워드를 설정하도록 구성될 수 있다.When the keyword extracted from the second text mining unit 105b is a new term, the second new term complementation unit 105c may be configured to set keywords by selectively applying the techniques of multivariate analysis, topic modeling, and factor analysis. have.

제2 식별기술-단어 행렬 생성부(105d)는 제2 텍스트마이닝부(105b)에서 추출된 키워드를 이용하여 식별기술명과 관련 단어로 구성되는 식별기술-단어 행렬을 생성하도록 구성될 수 있다.The second identification technology-word matrix generating unit 105d may be configured to generate an identification technology-word matrix composed of the identification technology name and related words using the keyword extracted from the second text mining unit 105b.

제2 단어 노출 빈도 계수부(105e)는 제2 식별기술-단어 행렬 생성부(105d)에서 생성된 식별기술-단어 행렬에서 해당 단어의 노출 빈도를 카운트하여 식별기술-단어 행렬에 입력하도록 구성될 수 있다.The second word exposure frequency counting unit 105e is configured to count the exposure frequency of the corresponding word in the identification technology-word matrix generated by the second identification technology-word matrix generating unit 105d and input it into the identification technology-word matrix. can

보유기술 데이터 구조화 모듈(106)은 보유기술 식별모듈(105)의 식별 결과에 따른 보유기술 데이터를 구조화하고 보유기술 별 TBS를 생성하도록 구성될 수 있다. 좀 더 구체적으로는 보유기술의 TBS는 기존에 이미 완성한 보유 체계의 기술명칭과 이를 구성하는 보유기술들로 구성될 수 있다.The possessed technology data structuring module 106 may be configured to structure the possessed technology data according to the identification result of the possessed technology identification module 105 and generate a TBS for each possessed technology. More specifically, the TBS of the possessed technology can be composed of the technology name of the existing system already completed and the possessed technologies constituting it.

가중치 부여 모듈(107)은 국방과학기술조사서 데이터베이스(30)의 국방과학기술조사서의 발행 년도를 참조하여 보유기술 데이터 구조화 모듈(106)에서 구조화된 보유기술 데이터에 대한 가중치를 부여하도록 구성될 수 있다.The weighting module 107 may be configured to assign a weight to the retained technology data structured in the retained technology data structuring module 106 with reference to the publication year of the defense science and technology survey of the defense science and technology survey database 30. .

국방과학기술조사서는 대략 3년 주기로 발행되고 있다. 국방과학기술조사서 상에서 일치하는 보유기술이 있는 경우, 그 국방과학기술조사서의 발행 년도가 최근 것일수록 해당 보유기술에 대해 더 높은 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 최근의 보유기술에 대해 더 높은 가중치를 부여할 수 있다.The Defense Science and Technology Survey is issued approximately every three years. If there is a matching technology in the defense science and technology survey, the more recent the publication year of the defense science and technology survey is, the higher the weight can be given to the technology in question. That is, a higher weight can be given to the latest technology.

전문가 검증 결과 반영 모듈(108)은 가중치 부여 모듈(107)에서 가중치가 부여된 보유기술 데이터에 대하여 가중치의 유효성 여부에 대한 전문가 집단의 검증 결과를 반영하도록 구성될 수 있다. The expert verification result reflection module 108 may be configured to reflect the verification result of the expert group on whether or not the weight is valid with respect to the retained technology data weighted by the weighting module 107 .

보유기술 TBS 데이터베이스(109)는 전문가 검증 결과 반영 모듈(108)에서 검증 결과가 반영된 보유기술 데이터의 TBS가 저장되도록 구성될 수 있다.The possessed technology TBS database 109 may be configured to store the TBS of the possessed technology data in which the verification result is reflected in the expert verification result reflection module 108 .

소요기술/보유기술 유사도 판단 모듈(110)은 보유기술 TBS 데이터베이스(109)에 저장된 보유기술 데이터의 TBS 별로 소요기술 데이터 구조화 모듈(103)에서 구조화된 소요기술 데이터의 유사도를 판단하도록 구성될 수 있다.The required technology / possessed technology similarity determination module 110 may be configured to determine the similarity of the required technology data structured in the required technology data structuring module 103 for each TBS of the possessed technology data stored in the possessed technology TBS database 109. .

하나의 행렬로 구조화된 형태를 표시할 때, 제1행은 보유 체계명과 신규 RFP 기술명칭으로 구성되고, 제1열은 각 보유 체계명 그리고 신규 RFP 기술명칭에 연계된 각종 보유기술 및 소요기술이 나열될 수 있다.When displaying the structured form in one matrix, the first row consists of the name of the system and the new RFP technology name, and the first column contains the name of each system and the various owned and required technologies linked to the new RFP technology name. can be listed.

그리고 행렬의 각 입력칸에는 각 보유 체계명마다 연계되는 보유기술에 체크 표시될 수 있고, 신규 RFP 기술명칭에 해당되는 소요기술이 체크 표시될 수 있다.In addition, in each input column of the matrix, a check mark may be displayed on the possessed technology linked to each possessed system name, and a required technology corresponding to the new RFP technology name may be checked.

보유기술 추출 모듈(111)은 소요기술/보유기술 유사도 판단 모듈(110)의 판단 결과 소정 기준에 따라 소요기술 데이터와 유사하다고 판단되는 보유기술을 추출하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 특정 보유 체계의 보유기술들과 신규 RFP의 소요기술이 대부분 일치하는 경우라면 해당 보유 체계의 보유기술들을 그대로 추출할 수 있다. 신규 RFP의 소요기술이 358인데, 대략 350개가 일치하는 보유기술을 갖는 보유 체계가 있는 경우, 해당 보유 체계의 보유기술을 그대로 추출하여 이용할 수 있다.The possessed technology extraction module 111 may be configured to extract the possessed technology determined to be similar to the required technology data according to a predetermined criterion as a result of the determination of the required technology / possessed technology similarity determination module 110 . For example, if the technologies possessed by a specific holding system and the required technologies of the new RFP are mostly identical, the technologies possessed by the relevant holding system can be extracted as they are. The required technology for the new RFP is 358, and if there is a retention system with approximately 350 matching technologies, the technology possessed by the system can be extracted and used as it is.

보유기술 테크트리 추출 모듈(112)은 소요기술/보유기술 유사도 판단 모듈(110)의 판단 결과 소정 기준에 따라 소요기술 데이터의 TBS의 일부 구성과 유사하다고 판단되는 보유기술 테크트리(tech-tree)를 추출하도록 구성될 수 있다.The possessed technology tech tree extraction module 112 determines that the required technology / possessed technology similarity determination module 110 is similar to the partial configuration of the TBS of the required technology data according to a predetermined criterion as a result of the determination of the possessed technology tech-tree. may be configured to extract

앞서 설명한 보유기술 추출 모듈(111)의 경우만큼 일치하지는 않지만, 보유체계의 일부 시스템이 유사한 경우, 해당 시스템의 테크트리만 추출할 수 있다.Although not as consistent as in the case of the possessed technology extraction module 111 described above, if some systems of the possessed system are similar, only the tech tree of the corresponding system can be extracted.

사내보유 소요기술 TBS 생성 모듈(113)은 보유기술 추출 모듈(111)에서 추출된 보유기술 또는 보유기술 테크트리 추출 모듈(112)에서 추출된 보유기술 테크트리를 이용하여 사내보유 소요기술 TBS를 생성하도록 구성될 수 있다.The in-house required technology TBS generation module 113 generates the required technology TBS possessed in-house by using the possessed technology extracted from the possessed technology extraction module 111 or the possessed technology tech tree extracted from the possessed technology tech tree extraction module 112 can be configured to

신규 RFP 소요기술 평가 모듈(114)은 사내보유 소요기술 TBS 생성 모듈(113)에서 생성된 사내보유 소요기술 TBS를 이용하여 신규 RFP에 대한 평가를 수행하도록 구성될 수 있다.The new RFP required technology evaluation module 114 may be configured to evaluate the new RFP using the in-house required technology TBS generated by the in-house required technology TBS generation module 113 .

사내보유 소요기술 TBS를 통해 신규 RFP의 소요기술 중 얼마나 유사한 기술을 사내에서 보유하고 있는지 알 수 있으며, 이를 통해 제안서의 통과 가능성도 미리 가늠해 볼 수 있다.Required technologies owned by the company Through the TBS, it is possible to know how many similar technologies among the technologies required for a new RFP are possessed in-house, and through this, the possibility of passing the proposal can be estimated in advance.

외부기관 평가 모드 제어 모듈(115)은 신규 RFP 소요기술 평가 모듈(114)에서 신규 RFP에 대한 평가가 완료되면, 외부 기관 데이터베이스(80)를 이용하여 외부 기관의 보유기술에 대하여 보유기술 식별, 보유기술 데이터 구조화, 소요기술/보유기술 유사도 판단, 외부기관보유 소요기술 TBS를 생성하고, 생성된 외부기관보유 소요기술 TBS를 이용하여 신규 RFP에 대하여 평가를 수행하도록 제어하도록 구성될 수 있다.When the evaluation of the new RFP in the new RFP required technology evaluation module 114 is completed, the external institution evaluation mode control module 115 identifies and retains the technology possessed by the external institution using the external institution database 80 It can be configured to structure the technical data, determine the required technology/required technology similarity, generate the required technology TBS possessed by an external organization, and control to perform evaluation on the new RFP using the generated technology TBS possessed by the external organization.

즉, 데이터베이스를 변경하여 동일한 작업을 수행하고, 이를 통해 경쟁사의 제안서 통과 가능성을 미리 평가할 수 있다.In other words, you can change the database to do the same, which will allow you to pre-evaluate your competitor's chances of passing the proposal.

신규 RFP 평가 대비 모듈(116)은 신규 RFP 소요기술 평가 모듈(114)의 신규 RFP 평가 결과와 외부기관 보유기술 평가 모드 제어 모듈(115)의 제어에 의한 외부기관의 신규 RFP에 대한 평가 결과를 대비하여 승률을 산출하여 표시하도록 구성될 수 있다. 즉, 경쟁사와 같이 신규 RFP에 제안할 경우 자사의 승률을 예측하여 제안 여부에 대한 판단을 미리 할 수 있도록 구성될 수 있다.The new RFP evaluation preparation module 116 compares the new RFP evaluation result of the new RFP required technology evaluation module 114 and the evaluation result of the new RFP of the external institution by the control of the external institution's technology evaluation mode control module 115 to calculate and display the winning rate. That is, when making a proposal to a new RFP like a competitor, it can be configured to predict the winning rate of the company and make a judgment on whether to make a proposal in advance.

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described with reference to the above embodiments, those skilled in the art can understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the following claims. There will be.

101: 신규 RFP 수집 모듈
102: 소요기술 식별 모듈
102a: 제1 기술명칭별 클러스터링부
102b: 제1 텍스트마이닝부
120c: 제1 신규용어 보완부
102d: 제1 식별기술-단어 행렬 생성부
102e: 제1 단어 노출 빈도 계수부
103: 소요기술 데이터 구조화 모듈
104: 보유기술 식별 제어 모듈
105: 보유기술 식별 모듈
105a: 제2 기술명칭별 클러스터링부
105b: 제2 텍스트마이닝부
150c: 제2 신규용어 보완부
105d: 제2 식별기술-단어 행렬 생성부
105e: 제2 단어 노출 빈도 계수부
106: 보유기술 데이터 구조화 모듈
107: 가중치 부여 모듈
108: 전문가 검증 결과 반영 모듈
109: 보유기술 TBS 데이터베이스
110: 소요기술/보유기술 유사도 판단 모듈
111: 보유기술 추출 모듈
112: 보유기술 테크트리 추출 모듈
113: 사내보유 소요기술 TBS 생성 모듈
114: 신규 RFP 소요기술 평가 모듈
115: 외부기관 평가 모드 제어 모듈
116: 신규 RFP 평가 대비 모듈
101: New RFP Acquisition Module
102: required technology identification module
102a: clustering unit by first technical name
102b: first text mining unit
120c: first new term supplementary part
102d: first identification technology-word matrix generator
102e: first word exposure frequency counting unit
103: Required technology data structuring module
104: technology identification control module
105: technology identification module
105a: clustering unit by second technical name
105b: second text mining unit
150c: Second new term supplementary part
105d: second identification technology-word matrix generator
105e: second word exposure frequency counting unit
106: own technology data structuring module
107: weighting module
108: Expert verification result reflection module
109: Owned technology TBS database
110: Required technology / possessed technology similarity determination module
111: technology extraction module
112: technology tree extraction module possessed
113: Required technology TBS generation module possessed by the company
114: New RFP required technology evaluation module
115: external agency evaluation mode control module
116: New RFP Assessment Preparation Module

Claims (3)

신규 제안 요청서(RFP)를 수집하며, 국방관련사업 데이터베이스, 기술관리시스템 및 국방과학기술조사서 데이터베이스에 저장된 제1자료를 참조하여 상기 수집된 신규 제안 요청서의 기술 분해 구조(TBS)를 수집하는 신규 제안 요청 수집 모듈;
상기 신규 제안 요청서의 텍스트 정보에 텍스트마이닝(textmining)을 수행하여 상기 신규 제안 요청서의 다수의 소요기술들을 식별하는 소요기술 식별 모듈;
상기 신규 제안 요청서의 상기 식별된 소요기술들을 구조화하여 상기 신규 제안 요청서의 제1기술명칭과 상기 제1기술명칭을 구성하는 복수의 소요기술들로 구성되는 소요기술의 기술 분해 구조를 생성하는 소요기술 데이터 구조화 모듈;
사내 기술문서 데이터베이스, 사내 논문 데이터베이스, 사내 특허 데이터베이스 및 사내 등록프로그램 데이터베이스에 저장된 제2자료의 텍스트 정보에 텍스트마이닝을 수행하여 현 시점에서 사내에서 보유 중인 다수의 보유기술들을 식별하는 보유기술 식별 모듈;
상기 식별된 보유기술들을 구조화하여 미리 완성된 보유 체계의 제2기술명칭과 상기 제2기술명칭을 구성하는 복수의 보유기술들로 구성되는 보유기술의 기술 분해 구조를 생성하는 보유기술 데이터 구조화 모듈;
상기 소요기술의 기술 분해 구조와 상기 보유기술의 기술 분해 구조를 비교하여 유사도를 판단하는 소요기술/보유기술 유사도 판단 모듈;
상기 소요기술/보유기술 유사도 판단 모듈의 판단 결과의 소정 기준에 따라 상기 식별된 보유기술들에서 소요기술과 유사한 보유기술을 추출하는 보유기술 추출 모듈;
상기 소요기술/보유기술 유사도 판단 모듈의 판단 결과의 소정 기준에 따라 상기 소요기술의 기술 분해 구조의 일부 구성과 유사한 보유기술의 테크 트리를 추출하는 보유기술 테크트리 추출 모듈;
상기 추출된 보유기술 및 상기 추출된 보유기술의 테크 트리를 이용하여 사내 보유 소요기술의 기술 분해 구조를 생성하는 사내보유 소요기술 기술 분해 구조 생성 모듈; 및
상기 사내 보유 소요기술의 기술 분해 구조를 이용하여 상기 신규 제안 요청서의 상기 소요기술들 중에서 유사한 적어도 하나의 보유기술을 사내에서 보유하고 있는지 확인하고, 상기 확인된 보유기술을 통해 상기 신규 제안 요청서에 대한 제안서의 통과 가능성을 평가하는 신규 제안 요청서 소요기술 평가 모듈을 포함하는 소요 기술 식별 및 분석 시스템.
A new proposal that collects new proposal requests (RFPs) and collects the technical decomposition structure (TBS) of the collected new proposal requests with reference to the first data stored in the defense-related project database, technology management system, and defense science and technology research database request collection module;
a required technology identification module for identifying a plurality of required technologies of the new proposal request by performing textmining on the text information of the new proposal request;
Required technology for structuring the identified required technologies of the new proposal request form to create a technical decomposition structure of the required technology consisting of the first technical name of the new proposal request and a plurality of required technologies constituting the first technical name data structuring module;
a technology identification module possessed by performing text mining on the text information of the second data stored in the in-house technical document database, the in-house thesis database, the in-house patent database, and the in-house registration program database to identify the plurality of technologies possessed in the company at the present time;
a possessive technology data structuring module for structuring the identified retained technologies to generate a technology decomposition structure of the retained technology comprising a second technology name of the previously completed retention system and a plurality of retained technologies constituting the second technology name;
a required technology/owned technology similarity determination module for determining a degree of similarity by comparing the technology decomposition structure of the required technology with the decomposition structure of the possessed technology;
a possessed technology extraction module for extracting a possessed technology similar to the required technology from the identified possessed technologies according to a predetermined criterion of a determination result of the required technology/required technology similarity determination module;
a possessed technology tech tree extraction module for extracting a tech tree of a possessed technology similar to a partial configuration of a technical decomposition structure of the required technology according to a predetermined criterion of a determination result of the required technology/own technology similarity determination module;
an in-house required technology decomposition structure generation module for generating a decomposition structure of the required technology possessed in the company by using the extracted technology and the extracted technology tree; and
Using the technology decomposition structure of the required technology possessed in the company, it is checked whether at least one similar technology among the required technologies of the request for new proposal is possessed in-house, and the Skills Requirement Identification and Analysis System, including a Skills Assessment Module for New Proposal Requests for Evaluating Proposal Passability.
제1항에 있어서,
상기 소요기술 식별 모듈은,
표준 용어 사전을 참조하여 상기 신규 제안 요청서의 텍스트 정보에서 제1기술명칭을 클러스터링하는 제1기술명칭별 클러스터링부;
상기 표준 용어 사전을 참조하여 상기 신규 제안 요청서의 텍스트 정보에 텍스트마이닝을 수행하여 제1키워드를 추출하는 제1텍스트마이닝부;
상기 제1키워드를 이용하여 상기 제1기술명칭과 상기 제1기술명칭과 관련되는 단어로 구성되는 제1식별기술-단어 행렬을 생성하는 제1식별기술-단어 행렬 생성부; 및
상기 제1식별기술-단어 행렬에 포함된 단어의 노출 빈도를 카운트하여 상기 제1식별기술-단어 행렬에 입력하는 제1단어 노출 빈도 계수부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소요 기술 식별 및 분석 시스템.
The method of claim 1,
The required technology identification module,
a clustering unit for each first technology name for clustering the first technology names in the text information of the new proposal request with reference to the standard terminology dictionary;
a first text mining unit for extracting a first keyword by performing text mining on the text information of the new proposal request with reference to the standard terminology dictionary;
a first identification technology-word matrix generator for generating a first identification technology-word matrix composed of the first description name and words related to the first description name by using the first keyword; and
and a first word exposure frequency counting unit for counting the exposure frequency of words included in the first identification technology-word matrix and inputting the first identification technology-word matrix into the first identification technology-required technology identification and analysis system.
제1항에 있어서,
상기 보유기술 식별 모듈은,
표준 용어 사전을 참조하여 보유기술의 텍스트 정보에서 제2기술명칭을 클러스터링하는 제2기술명칭별 클러스터링부;
상기 표준 용어 사전을 참조하여 상기 보유기술의 텍스트 정보에 텍스트마이닝을 수행하여 제2키워드를 추출하는 제2텍스트마이닝부;
상기 제2키워드를 이용하여 상기 제2기술명칭과 상기 제2기술명칭과 관련되는 단어로 구성되는 제2식별기술-단어 행렬을 생성하는 제2식별기술-단어 행렬 생성부; 및
상기 제2식별기술-단어 행렬에 포함된 단어의 노출 빈도를 카운트하여 상기 제2식별기술-단어 행렬에 입력하는 제2단어 노출 빈도 계수부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소요 기술 식별 및 분석 시스템.
The method of claim 1,
The holding technology identification module,
a clustering unit for each second technology name for clustering the second technology name in the text information of the retained technology with reference to the standard terminology dictionary;
a second text mining unit for extracting a second keyword by performing text mining on the text information of the retained technology with reference to the standard terminology dictionary;
a second identification technology-word matrix generator for generating a second identification technology-word matrix composed of the second description name and words related to the second description name by using the second keyword; and
and a second word exposure frequency counting unit for counting the exposure frequency of words included in the second identification technology-word matrix and inputting the second identification technology-word matrix to the required technology identification and analysis system.
KR1020200162054A 2020-11-27 2020-11-27 Required technology identification and analysis system KR102439766B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200162054A KR102439766B1 (en) 2020-11-27 2020-11-27 Required technology identification and analysis system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200162054A KR102439766B1 (en) 2020-11-27 2020-11-27 Required technology identification and analysis system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220074022A KR20220074022A (en) 2022-06-03
KR102439766B1 true KR102439766B1 (en) 2022-09-02

Family

ID=81982852

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200162054A KR102439766B1 (en) 2020-11-27 2020-11-27 Required technology identification and analysis system

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102439766B1 (en)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160121042A (en) * 2015-04-09 2016-10-19 조남희 System for submitting and evaluating a proposal
KR20200022080A (en) * 2018-08-22 2020-03-03 주식회사 꿈꾸는다락방 Apparatus and methods for recommending partner to perform outsourcing tasks
KR102315400B1 (en) 2019-04-11 2021-10-21 한화시스템 주식회사 Method for designing combat management system architecture
KR20200120452A (en) 2019-05-27 2020-10-21 한화시스템 주식회사 Method for designing combat management system architecture based on lean 6 sigma

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220074022A (en) 2022-06-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Battle et al. Characterizing exploratory visual analysis: A literature review and evaluation of analytic provenance in tableau
CN110008349B (en) Computer-implemented method and apparatus for event risk assessment
US10347019B2 (en) Intelligent data munging
CN103294592B (en) User instrument is utilized to automatically analyze the method and system of the defect in its service offering alternately
Nasa et al. Evaluation of different classification techniques for web data
TWI556180B (en) System and method for recursively traversing the internet and other sources to identify, gather, curate, adjudicate, and qualify business identity and related data
Thakurta Understanding requirement prioritization artifacts: a systematic mapping study
US11544295B2 (en) Search system and search method for finding new relationships between material property parameters
KR101616544B1 (en) Method for analyzing patent documents using a latent dirichlet allocation
JP2012164318A5 (en)
US20080228752A1 (en) Technical correlation analysis method for evaluating patents
Bayomie et al. A probabilistic approach to event-case correlation for process mining
Nagwani et al. Predicting expert developers for newly reported bugs using frequent terms similarities of bug attributes
JP7065718B2 (en) Judgment support device and judgment support method
KR20140026796A (en) System and method for providing customized patent analysis service
Pospíšil et al. Process mining in a manufacturing company for predictions and planning
KR102439766B1 (en) Required technology identification and analysis system
CN107430590A (en) Data compare
CN110389963B (en) Channel effect identification method, device, equipment and storage medium based on big data
CN112836041A (en) Personnel relationship analysis method, device, equipment and storage medium
Khramov Robotic and machine learning: how to help support to process customer tickets more effectively
KR100862565B1 (en) Patent db construction system of specific needs
Herrera et al. Revealing crosscutting concerns in textual requirements documents: an exploratory study with industry systems
Augenstein et al. Towards Value Proposition Mining" Exploration of Design Principles.
Sipple et al. Surveying cost growth

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant