WO2012144683A1 - 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치 및 방법 - Google Patents

유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치 및 방법 Download PDF

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WO2012144683A1
WO2012144683A1 PCT/KR2011/003639 KR2011003639W WO2012144683A1 WO 2012144683 A1 WO2012144683 A1 WO 2012144683A1 KR 2011003639 W KR2011003639 W KR 2011003639W WO 2012144683 A1 WO2012144683 A1 WO 2012144683A1
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WO
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feature
technology
promising
life cycle
feature set
Prior art date
Application number
PCT/KR2011/003639
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English (en)
French (fr)
Inventor
정한민
성원경
김평
이미경
이승우
서동민
Original Assignee
한국과학기술정보연구원
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for determining a promising stage using a promising technology life cycle, and more particularly, to generate a feature set for promising technologies located in the promising technology life cycle, and to generate a feature set for the promising technology life cycle. After generating a common feature value among feature sets of promising technologies belonging to each other, generating a feature set for each step, and when a specific technology is input, generate a feature set for the specific technology, and compare the feature set of the specific technology with the correct feature set. In comparison, the present invention relates to an apparatus and method for determining a promising stage using a promising technology life cycle for determining a stage in which the specific technology belongs within the promising technology life cycle.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to determine which stage a particular technology belongs to in the promising technology life cycle, even if it is a particular technology that is not in the promising technology life cycle by using various literature databases. It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for determining a promising stage using a promising technology life cycle.
  • the literature database is searched for feature values for the predefined qualities.
  • a feature set generation module that generates feature sets for each technology by using the obtained feature values, and generates a feature set for each step by obtaining common values among feature sets of technology technologies belonging to the same stage in the technology life cycle.
  • Feature set generation module if a specific technology is input, search the literature database for the specific technology to obtain feature values for predefined features, generate feature sets, and generate the feature set and the correct feature set Comparing the particular technology between the promising technology life It is a promising step determination device using a promising technology life cycle, including promising phase determining module for determining the stage belongs in is provided.
  • the apparatus for determining promising stage using the promising technology life cycle may further include a visualization module for visualizing the promising technology life cycle in which the stage to which the specific technology belongs is displayed.
  • the bibliographic database incorporates at least one resource of a paper, patent, report, academic paper, newspaper, standard, or numerical data.
  • the preset qualities include the number of each resource, the ratio of resources, the number of technology discovery fields in each resource, the number of subordinate technology names, the number of researchers, the national competitiveness / growth potential index, the update record, the final disposal record, the period, and the technical field classification table.
  • Number of journals Number of procedures, author's name, institution, journal, absolute growth rate by resource, relative growth rate by resource, annual average compound growth rate by resource, author / inventor ratio by resource, thematic field growth rate, journal entry rate, paper It contains at least one of the authority of the journal, the technology leading country by resource, the growth potential of the patent, the ratio of patent registration to published patent, and the ratio of patent family.
  • the feature set generating module is a feature related information obtaining unit which obtains feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set by searching the literature database for the promising technologies, and the acquired feature related information.
  • the answer feature set generation module obtains a common feature value in which feature values of promising technologies belonging to the same stage in the prospective technology life cycle have distinctive powers from other feature levels, and generates a step-specific answer feature set by the common feature values.
  • the common feature value may be at least one of an average, a range by a minimum / maximum value, a standard deviation, and a yearly comparison.
  • the probable step determination module when a specific technology is input, a feature related information acquiring unit for acquiring feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set by searching the document database, the acquired feature related A feature value calculation unit for obtaining feature values for each feature using information, a feature set generation unit for generating a feature set of a specific technology composed of the calculated feature values, and a feature set of the specific technology in each step And a feature set comparison unit for comparing the set with each other, and a step determination unit for determining, as a result of the comparison, a step of the answer feature set having the highest similarity as the step in which the specific technology falls within the promising technology life cycle.
  • the feature set comparison unit compares a feature value corresponding to an absolute criterion among feature sets of the specific technology with a corresponding feature value of the answer feature set when the absolute criterion exists, and the step determining unit has the highest similarity as a result of the comparison.
  • the step having the feature value is determined to be a step in which the particular technology falls within the promising technology life cycle.
  • the feature set comparison unit compares the corresponding feature value in the feature set of the specific technology with the feature value according to the feature selection flow set in the decision tree according to the feature selection flow set in the previously established decision tree. According to the feature selection flow of the decision tree, the step having the finally selected feature value is determined as the step in which the specific technology falls within the promising technology life cycle.
  • a feature value according to the feature selection flow set in the decision tree may be a feature value of the answer feature set.
  • each feature set for promising technologies located in the promising technology life cycle (a) generating each feature set for promising technologies located in the promising technology life cycle, and (b) common among feature sets of promising technologies belonging to the same step in the promising technology life cycle.
  • Generating a feature set for each step by obtaining a feature value and (c) generating a feature set for the specific technology when the specific technology is input, and comparing the feature set of the specific technology with the correct feature set.
  • a method for determining a probable step using a promising technology life cycle including determining a step belonging to the promising technology life cycle.
  • the method for determining a promising step using the promising technology life cycle may further include visualizing a promising technology life cycle in which the step to which the specific technology belongs is displayed.
  • the step (a) may include obtaining feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set by searching a literature database for the promising technologies, and using the obtained feature related information. Obtaining a feature value for a feature for each technology, and generating a feature set for each technology consisting of the obtained feature values.
  • a common feature value is obtained in which feature values of promising technologies belonging to the same step are distinguished from feature values of another step in the technology life cycle, and a step-specific answer feature set is generated based on the common feature values. It includes.
  • the common feature value may be at least one of an average, a range by a minimum / maximum value, a standard deviation, and a yearly comparison.
  • step (c) when a specific technology is input, acquiring feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set by searching the literature database, using the acquired feature related information Obtaining a feature value for each feature, generating a feature set of a specific technology consisting of the calculated feature values, comparing the feature set of the specific technology with the answer feature set of each step, and the comparison result Determining the step of the set of answer features having the highest similarity as the step in which the particular technology falls within the promising technology life cycle.
  • step (c) if a specific technology is input, acquiring feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set by searching the literature database, and obtaining the obtained feature related information.
  • step (c) if a specific technology is input, acquiring feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set by searching the literature database, and obtaining the obtained feature related information.
  • a feature value according to the feature selection flow set in the decision tree may be a feature value of the answer feature set.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system for determining a promising stage of a technology using a promising technology life cycle according to the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram schematically showing the configuration of a probable stage determination apparatus according to the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing in detail the configuration of the feature set generation module shown in FIG.
  • FIG. 4 is a block diagram showing in detail the configuration of the probable stage determination module shown in FIG.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of determining a stage of a technology using a prospective technology life cycle by a stage determination apparatus according to the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of generating a feature set of promising technologies by the probable stage determining device according to the present invention
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of determining a stage of a specific technology by the stage determination apparatus according to the present invention.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram illustrating a promising technology life cycle in which the stages of a particular technology in accordance with the present invention are indicated.
  • FIG 9 is an exemplary view showing a decision tree according to the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a system for determining a promising stage of a technology using a promising technology life cycle according to the present invention.
  • a system for determining a promising stage of a technology using a promising technology life cycle collects and integrates resources from a plurality of resource providing servers 200a, 200b,... 200n, hereinafter referred to as 200, and integrates the resources. And a probable step determination apparatus 100 for determining a step to which a specific technology belongs by using the resource.
  • the resource providing server 200 refers to a server that provides resources such as papers, patents, reports, academic data, newspapers, standards, and numerical data.
  • the probable stage determination device 100 generates a feature set and a step-correct answer feature set for promising technologies located in the promising technology life cycle.
  • the promising step determining apparatus 100 when a specific technology is input, the promising step determining apparatus 100 generates a feature set of the specific technology, compares the generated feature set with the correct answer feature set, and the specific technology is within the promising technology life cycle. Determine which stage belongs to.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of the apparatus for determining a prospective stage according to the present invention
  • FIG. 3 is a block diagram showing in detail the configuration of the feature set generating module shown in FIG. 2
  • FIG. 4 is a promising step shown in FIG. It is a block diagram showing the structure of the judgment module in detail.
  • the probable step determining apparatus 100 includes a document database 110, an interface module 120, a feature set generating module 130, a correct feature set generating module 140, and a promising step determining module 150. , Visualization module 170.
  • the bibliographic database 110 integrates at least one resource of a paper, patent, report, academic data, newspaper, standard, or numerical data.
  • the interface module 120 performs an interface with a user and receives a specific technology from the user.
  • the interface module 120 refers to an interface module or a key input unit connected to a user terminal through a communication network.
  • the feature set generation module 130 searches the document database 110 for promising technologies located in a promising technology life cycle, obtains feature values for predefined features, and uses the obtained feature values to promising them. Create skill-specific feature sets.
  • the promising technology life cycle may be a graph indicating a time or step of selecting a promising technology among various technologies.
  • the promising technology life cycle is described as a numerical step such as "Step 1, Step 2, Step 3" or "Technology Trigger, Peak of inflated expectations, trough of disillusionment, slope of enlighetnment". It is divided into various stages. The divided steps in the promising technology life cycle can be determined by the technician who created the cycle.
  • the feature set generating module 130 includes a feature related information obtaining unit 132, a feature value calculating unit 134, and a feature set generating unit 136. do.
  • the feature related information obtaining unit 132 searches the document database 110 for promising technologies and obtains feature related information for obtaining values of respective features in a predefined feature set.
  • the qualities defined in the feature set are the number of articles, patents, national grades, ratio of resources, the number of technology discovery sectors in each resource, the number of subordinate technology names, the number of researchers, national competitiveness / growth potential index, update record, final Disposition record, period, technical field classification table, journal number, number of procedures, author name, institution, journal name, absolute growth rate by resource of paper or patent, relative growth rate by resource, annual average compound growth rate by resource, author / inventor by resource
  • the feature-related information is information that is the basis for obtaining the above-described features, and refers to, for example, a paper, a patent, or the like regarding the promising technology.
  • the feature value calculation unit 134 obtains feature values for each feature by promising technology using the obtained feature related information.
  • the feature value calculation unit uses the obtained paper and patent to calculate the number of papers, the number of patents, the national grade, the ratio of papers to patents, the number of relevant technical discovery fields in the paper, Get feature values for the number of subordinate technical names and the number of researchers.
  • the feature set generation unit 136 generates a feature set for each technology, which is composed of the obtained feature values. That is, the feature set generation unit 136 generates a feature set as shown in Table 1 for each promising technology.
  • a feature set is composed of a feature and a feature value for the feature, and the feature value is expressed in various ways such as%, number, number, and the like.
  • the features in the feature set are predefined elements.
  • the answer feature set generation module 140 generates a feature set for each step by obtaining common feature values among feature sets of technologies belonging to the same stage in the technology life cycle.
  • the answer feature set generation module 140 obtains a common feature value in which feature values of promising technologies belonging to the same stage in the promising technology life cycle have distinctive powers from those of other stages, and step by the common feature value. Create a set of answer qualities.
  • the common feature value means the average, the range by the minimum / maximum value, the standard deviation, the yearly comparison, and the like.
  • the year-by-year comparison is to use the current year as the reference year (A), and compares the feature values for each year such as reference year-1 (B), reference year-2 (C), and reference year-3 (D).
  • the yearly comparison may be a syntax for comparing feature values for each year, such as A> B, B> A, B> C, and the like.
  • the answer feature sets generated by the answer feature set generation module 140 are shown in Table 2.
  • Table 2 shows the correct feature set corresponding to the "Technology Trigger" stage in the promising technology life cycle.
  • the common feature value, units of feature values, and weights are set in the answer feature set.
  • the weight is used to obtain a similarity that is an index for determining a step to which a feature set of a specific technology belongs.
  • the feature value of one step may overlap the feature value of another step. Accordingly, the answer feature set generation module 140 removes feature values that overlap between different steps, removes extreme feature values at each step, and excludes feature values at each step by using a method such as exclusion when a collision occurs between steps. The common feature values are obtained so that they have discriminating power, and then a set of step-specific answer feature sets are generated.
  • the probable step determination module 150 searches the document database 110 for the specific technology to obtain a feature value for the predefined features. Generate a set and compare the generated feature set with the correct feature set to determine the stage in which the particular technique falls within the promising skill life cycle.
  • the probable step determining module 150 includes a feature related information obtaining unit 152, a feature value calculating unit 154, a feature set generating unit 156, and a feature.
  • the set comparison unit 158 and the step determination unit 160 are included.
  • the feature related information obtaining unit 152 searches the document database 110 to obtain feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set.
  • the feature value calculator 154 obtains a feature value for each feature using the obtained feature related information.
  • the feature set generation unit 156 generates a feature set of a specific technology composed of feature values obtained by the feature value calculation unit 154.
  • the feature set comparison unit 158 compares the feature set of the specific technology with the answer feature set of each step. In this case, the feature set comparison unit 158 obtains a similarity with the step-specific answer feature set by applying a weight to each feature value in the feature set of the specific technology.
  • the feature set comparison unit 158 compares a feature value corresponding to the absolute criterion among feature sets of the specific technology with a corresponding feature value of the answer feature set.
  • the absolute criterion may be a criterion arbitrarily set among feature sets.
  • the feature set comparison unit 158 may compare the corresponding feature value in the feature set of the specific technology with the feature value according to the feature selection flow set in the decision tree according to the feature selection flow set in the previously established decision tree.
  • the decision tree may be in the form shown in FIG. 9. That is, the feature value according to the feature selection flow set in the decision tree refers to the feature value of the answer feature set.
  • the decision tree as described above is composed of each component, but its form and method correspond to a general decision tree, and thus its detailed description will be omitted.
  • the step determination unit 160 determines the step of the answer feature set having the highest similarity as the step in which the specific technology falls within the promising technology life cycle.
  • the step determination unit 160 determines the specific feature. It is determined that the technology belongs to step 3 within the promising technology life cycle.
  • the step determination unit 160 may determine that the specific technology has a feature value finally selected according to the feature selection flow of the decision tree as a step belonging to the promising technology life cycle.
  • the visualization module 170 visualizes a promising technology life cycle in which the stage to which the specific technology belongs is indicated. That is, the visualization module 170 displays and outputs the specific technology in the promising technology life cycle.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of determining a stage of a technology using a prospective technology life cycle by a stage determination apparatus according to the present invention.
  • the apparatus for determining promising stages generates feature sets for promising technologies located in the promising technology life cycle, respectively (S502).
  • the probable step determination apparatus After performing the step S502, the probable step determination apparatus generates a common feature value between feature sets of the promising technologies belonging to the same step in the promising technology life cycle to generate a step correct answer feature set (S504). That is, the apparatus for determining a probable stage obtains a common feature value in which feature values of promising technologies belonging to the same stage in the prospective technology life cycle have distinctive powers from that of other stages, and sets the answer feature set based on the common feature value. To create.
  • the probable stage determination device determines the step in which the specific technology falls within the promising technology life cycle (S508). A detailed description of how to determine the stage in which the particular technology falls within the promising technology life cycle will be described with reference to FIG. 7.
  • the probable stage determination device visualizes the promising technology life cycle in which the stage to which the specific technology belongs is displayed (S510).
  • the promising stage device displays the promising technology life cycle in which the stage to which the specific technology belongs is displayed as shown in FIG. 8.
  • the specific technology as well as the promising technologies are displayed in predefined stages.
  • the promising technology life cycle is divided into a total of five stages: a Technology Trigger stage, a Peak of Inflated Expectations stage, a Trough of Disillusionment stage, a Slope of Enlightenment stage, and a Plateau of Productivity stage.
  • Each stage shows the promising technologies belonging to that stage, and the specific technique is also indicated.
  • the Slope of Enlightenment phase displays promising technologies such as Biometric Authentication Methods, Internet Micropayment System, Interactive TV, Predictive Analytic, Electronic Paper, Location Aware Application, and Speech Recognition, and specific technology A is selected in the Peak of Inflated Expectations phase. Is indicated.
  • the user can easily check which stage the specific technology entered by the user belongs to using the visualized promising technology life cycle.
  • the promising technology life cycle stages are represented as 5 stages: Technology Trigger stage, Peak of Inflated Expectations stage, Trough of Disillusionment stage, Slope of Enlightenment stage, and Plateau of Productivity stage. Similarly, you can set or change the stages of the promising technology life cycle differently.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of generating a feature set of promising technologies by the probable stage determining device according to the present invention.
  • the apparatus for determining a probable stage searches feature databases for promising technologies and acquires feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set (S602).
  • the probable stage determination device obtains a feature value for each feature by the promising technology using the acquired feature related information (S604), and generates a feature set for each promising skill composed of the obtained feature values (S606). .
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of determining a stage of a specific technology by the apparatus for determining a prospective stage according to the present invention.
  • the probable step determination apparatus searches the literature database to obtain feature related information for obtaining feature values of each feature in a predefined feature set (S704).
  • the probable stage determination device After performing the S704, the probable stage determination device obtains a feature value for each feature using the acquired feature related information (S706), and generates a feature set of a specific technology composed of the obtained feature values (S708). .
  • the probable stage determination device compares the feature set of the specific technology with the correct feature set of each step (S710), and the specific technology sets the step of the answer feature set having the highest similarity as a result of the comparison. It is determined that the step belongs to the promising technology life cycle (S712).
  • the probable stage determination apparatus uses an absolute criterion or decision tree. It is also possible to determine the stage of the specific technology.
  • the apparatus for determining a prospective stage compares a feature value corresponding to an absolute criterion among feature sets of the specific technology with a corresponding feature value of the answer feature set and has the highest similarity as a result of the comparison.
  • the step having a value may be determined as the step in which the particular technology falls within the promising technology life cycle.
  • the probable stage determination device compares the corresponding feature value in the feature set of the specific technology with the feature value according to the feature selection flow set in the decision tree according to the feature selection flow set in the established decision tree, and determines the decision tree.
  • the step having the finally selected feature value may be determined as the step in which the specific technology falls within the promising technology life cycle.
  • the apparatus and method for determining a promising stage using the promising technology life cycle of the present invention may be a specific technology that is not in the promising technology life cycle using various literature databases. Suitable for those with high need for judgment.

Abstract

본 발명은 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치 및 방법에 관한 것으로, 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 값을 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 자질값을 구하여 자질집합을 생성하고, 상기 생성된 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 속하는 단계를 판단하는 유망 단계 판단 모듈을 포함한다. 따라서 본 발명에 따르면, 다종의 문헌 데이터베이스를 이용하여 유망 기술 라이프 사이클에 없는 특정 기술이더라도 그 특정 기술이 유망 기술 라이프 사이클 내에서 어느 단계에 속하는지를 판단할 수 있다.

Description

유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치 및 방법
본 발명은 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 유망 기술 라이프 사이클에 위치한 유망 기술들에 대한 자질 집합을 각각 생성하고, 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성한 후, 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대한 자질집합을 생성하고, 상기 특정기술의 자질집합을 상기 정답자질 집합과 비교하여 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 속하는 단계를 판단하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 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 유망한 연구영역을 찾아내어 유망 기술 라이프 사이클을 제공하고 있다.
그러나 종래에는 유망 기술 라이프 사이클내에 없는 특정 기술이 유망 기술 라이프 사이클내에서 어느 단계에 속하는지를 알 수는 없는 단점이 있었다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로, 본 발명의 목적은 다종의 문헌 데이터베이스를 이용하여 유망 기술 라이프 사이클에 없는 특정 기술이더라도 그 특정 기술이 유망 기술 라이프 사이클 내에서 어느 단계에 속하는지를 판단할 수 있는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 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 값을 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 자질값을 구하여 자질집합을 생성하고, 상기 생성된 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 속하는 단계를 판단하는 유망 단계 판단 모듈을 포함하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치가 제공된다.
상기 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치는 상기 특정 기술이 속하는 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 있다.
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 유망기술별로 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 자질값은 평균, 최소/최대값에 의한 범위, 표준편차, 연도별 비교 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 유망 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 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 자질 값 계산부, 상기 계산된 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성하는 자질 집합 생성부, 상기 특정기술의 자질 집합을 각 단계의 정답 자질 집합과 각각 비교하는 자질집합 비교부, 상기 비교 결과, 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 단계 판단부를 포함한다.
상기 자질집합 비교부는 절대 기준이 존재하는 경우, 상기 특정 기술의 자질집합 중에서 절대 기준에 해당하는 자질값을 상기 정답 자질집합의 해당 자질값과 비교하고, 상기 단계 판단부는 상기 비교결과 유사도가 가장 높은 자질값을 갖는 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단한다.
또한, 상기 자질집합 비교부는 기 구축된 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따라 상기 특정 기술의 자질집합내 해당 자질값을 상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값과 비교하고, 상기 단계 판단부는 상기 decision tree의 자질 선택 흐름에 따라 최종적으로 선택된 자질값을 가진 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단한다.
상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값은 상기 정답자질집합의 자질값일 수 있다.
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 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 단계, (c) 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대한 자질집합을 생성하고, 상기 특정기술의 자질집합을 상기 정답자질 집합과 비교하여 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 속하는 단계를 판단하는 단계를 포함하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법이 제공된다.
상기 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법은 상기 특정 기술이 속하는 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 자질값을 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 포함한다.
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 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 단계, 상기 계산된 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성하는 단계, 상기 특정기술의 자질 집합을 각 단계의 정답 자질 집합과 각각 비교하는 단계, 상기 비교 결과, 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 (c) 단계는 특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 단계, 상기 계산된 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성하는 단계, 절대 기준이 존재하는 경우, 상기 특정 기술의 자질집합 중에서 절대 기준에 해당하는 자질값을 상기 정답 자질집합의 해당 자질값과 비교하는 단계, 상기 비교결과, 유사도가 가장 높은 자질값을 갖는 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 (c) 단계는 특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 단계, 상기 계산된 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성하는 단계, 기 구축된 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따라 상기 특정 기술의 자질집합내 해당 자질값을 상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값과 비교하는 단계, 상기 decision tree의 자질 선택 흐름에 따라 최종적으로 선택된 자질값을 가진 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 단계를 포함한다.
상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값은 상기 정답자질집합의 자질값일 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 다종의 문헌 데이터베이스를 이용하여 유망 기술 라이프 사이클에 없는 특정 기술이더라도 그 특정 기술이 유망 기술 라이프 사이클 내에서 어느 단계에 속하는지를 판단할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 기술의 유망 단계 판단 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명에 따른 유망 단계 판단 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도.
도 3은 도 2에 도시된 자질 집합 생성 모듈의 구성을 상세히 나타낸 블럭도.
도 4는 도 2에 도시된 유망 단계 판단 모듈의 구성을 상세히 나타낸 블럭도.
도 5는 본 발명에 따른 유망 단계 판단 장치가 유망 기술 라이프 사이클을 이용하여 기술의 단계를 판단하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 6은 본 발명에 따른 유망 단계 판단 장치가 유망 기술들의 자질 집합을 생성하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 7은 본 발명에 따른 유망 단계 판단 장치가 특정 기술의 단계를 판단하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 8은 본 발명에 따른 특정기술의 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클을 나타낸 예시도.
도 9는 본 발명에 따른 decision tree를 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 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 기술의 유망 단계 판단 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 기술의 유망 단계 판단 시스템은 복수의 자원 제공 서버(200a, 200b, .., 200n, 이하 200이라 칭함)로부터 자원들을 수집 및 통합하고, 그 통합된 자원을 이용하여 특정 기술이 속하는 단계를 판단하는 유망 단계 판단 장치(100)를 포함한다.
상기 자원 제공 서버(200)는 논문, 특허, 보고서, 학술자료, 신문, 표준, 수치자료 등의 자원을 제공하는 서버를 말한다.
상기 유망 단계 판단 장치(100)는 유망 기술 라이프 사이클에 위치한 유망 기술들에 대한 자질 집합과 단계별 정답 자질 집합을 생성한다.
또한, 상기 유망 단계 판단 장치(100)는 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술의 자질집합을 생성하고, 상기 생성된 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 속하는 단계를 판단한다.
상기와 같은 역할을 수행하는 유망 단계 판단 장치(100)에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하기로 한다.
도 2는 본 발명에 따른 유망 단계 판단 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도, 도 3은 도 2에 도시된 자질 집합 생성 모듈의 구성을 상세히 나타낸 블럭도, 도 4는 도 2에 도시된 유망 단계 판단 모듈의 구성을 상세히 나타낸 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 유망 단계 판단 장치(100)는 문헌 데이터베이스(110), 인터페이스 모듈(120), 자질 집합 생성 모듈(130), 정답 자질 집합 생성 모듈(140), 유망 단계 판단 모듈(150), 시각화 모듈(170)을 포함한다.
상기 문헌 데이터베이스(110)에는 논문, 특허, 보고서, 학술자료, 신문, 표준, 수치자료 중 적어도 하나의 자원들이 통합되어 있다.
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 유망 기술 라이프 사이클에 위치한 유망 기술들에 대해, 상기 문헌 데이터베이스(110)를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질값을 구하고, 그 구해진 자질값들을 이용하여 유망 기술별 자질 집합을 생성한다.
상기 유망 기술 라이프 사이클은 다양한 기술들 중에서 유망 기술로 선정된 시기 또는 단계를 표시한 그래프일 수 있다.
따라서, 상기 유망 기술 라이프 사이클은 "1단계, 2단계, 3단계"와 같이 숫자로 표현된 단계 또는 "Technology Trigger, Peak of inflated expectations, trough of disillusionment, slope of enlighetnment"와 같이 기술의 태동부터 설명한 단계 등 다양한 단계로 나뉘어져 있다. 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 나뉘어진 단계는 그 사이클을 만든 기술자에 의해 정해질 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 유망기술들에 대해 문헌 데이터베이스(110)를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득한다. 여기서, 상기 자질 집합에 정의된 자질은 논문 수, 특허 수, 국가등급, 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, 논문 또는 특허의 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 등을 말한다.
상기 자질관련정보는 상기와 같은 자질을 얻기 위한 기반이 되는 정보로서, 예를 들면, 해당 유망 기술에 대한 논문, 특허 등을 말한다.
상기 자질값 계산부(134)는 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 유망기술별로 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 유망 기술별 자질 집합을 생성한다. 즉, 상기 자질 집합 생성부(136)는 각 유망기술별로 표 1과 같은 자질집합을 생성한다.
[표 1]
Figure PCTKR2011003639-appb-I000001
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 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성한다.
즉, 상기 정답 자질 집합 생성 모듈(140)은 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.
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 2]
Figure PCTKR2011003639-appb-I000002
표 2는 유망 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 지표인 유사도를 구하는데 이용된다.
상기 유망기술들 중에는 특정 단계의 자질값이 다른 단계의 자질값과 중복될수도 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 유망 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 자질값을 구하여 자질집합을 생성하고, 상기 생성된 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 속하는 단계를 판단한다.
상기 유망 단계 판단 모듈(150)에 대해 도 4를 참조하면, 유망 단계 판단 모듈(150)은 자질관련 정보 획득부(152), 자질값 계산부(154), 자질집합 생성부(156), 자질집합 비교부(158), 단계 판단부(160)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 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구한다.
상기 자질집합 생성부(156)는 상기 자질값 계산부(154)에서 구해진 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성한다.
상기 자질 집합 비교부(158)는 상기 특정기술의 자질 집합을 각 단계의 정답 자질 집합과 각각 비교한다. 이때, 상기 자질 집합 비교부(158)는 상기 특정기술의 자질집합내 각 자질값에 가중치를 적용하여 상기 단계별 정답 자질 집합과의 유사도를 구한다.
또한, 상기 자질집합 비교부(158)는 절대 기준이 존재하는 경우, 상기 특정 기술의 자질집합 중에서 절대 기준에 해당하는 자질값을 상기 정답 자질집합의 해당 자질값과 비교한다. 여기서, 상기 절대 기준은 자질 집합중에서 임의로 설정된 기준일 수 있다.
또한, 상기 자질집합 비교부(158)는 기 구축된 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따라 상기 특정 기술의 자질집합내 해당 자질값을 상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값과 비교할 수도 있다. 상기 decision tree은 도 9과 같은 형태일 수 있다. 즉, 상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값은 상기 정답자질집합의 자질값을 말한다.
상기와 같은 decision tree는 각 구성요소가 자질로 구성되어 있을 뿐 형태와 방법은 일반적인 decision tree와 상응하므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
상기 단계 판단부(160)는 상기 자질 집합 비교부(158)의 비교 결과, 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단한다.
예를 들어, 상기 특정 기술의 자질집합과 상기 정답 자질집합을 비교한 결과, 상기 특정기술의 자질 집합이 상기 정답 자질 집합의 3단계와 유사도가 가장 높은 경우, 상기 단계 판단부(160)는 상기 특정기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 3단계에 속한다고 판단한다.
또한, 상기 단계 판단부(160)는 상기 decision tree의 자질 선택 흐름에 따라 최종적으로 선택된 자질값을 가진 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단할 수도 있다.
상기 시각화 모듈(170)은 상기 특정 기술이 속하는 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클을 시각화한다. 즉, 상기 시각화 모듈(170)은 상기 유망 기술 라이프 사이클에 상기 특정 기술을 표시하여 출력되도록 한다.
도 5는 본 발명에 따른 유망 단계 판단 장치가 유망 기술 라이프 사이클을 이용하여 기술의 단계를 판단하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 유망 단계 판단 장치는 유망 기술 라이프 사이클에 위치한 유망 기술들에 대한 자질 집합을 각각 생성한다(S502).
상기 유망 단계 판단 장치가 유망 기술들에 대한 자질 집합을 생성하는 기술에 대한 상세한 설명은 도 6을 참조하기로 한다.
상기 S502의 수행 후, 상기 유망 단계 판단 장치는 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성한다(S504). 즉, 상기 유망 단계 판단 장치는 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 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 유망 단계 판단 장치는 상기 특정기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계를 판단한다(S508). 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계를 판단하는 방법에 대한 상세한 설명은 도 7을 참조하기로 한다.
상기 S508이 수행되면, 상기 유망 단계 판단장치는 상기 특정 기술이 속하는 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클을 시각화한다(S510).
즉, 상기 유망 단계 장치는 도 8과 같이 상기 특정기술이 속하는 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클을 디스플레이한다.
도 8을 참조하면, 특정 기술이 속하는 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클에는 미리 정의된 단계별로 유망 기술들은 물론 상기 특정기술이 표시되어 있다.
즉, 상기 유망 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 유망 기술들이 표시되어 있고, 상기 특정 기술도 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 유망 기술들이 표시되어 있고, 특정기술 A가 Peak of Inflated Expectations 단계에 표시되어 있다.
사용자는 시각화된 유망 기술 라이프 사이클을 이용하여 자신이 입력한 특정 기술이 어느 단계에 속하는지를 쉽게 확인할 수 있다.
여기에서는 유망 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 유망 기술 라이프 사이클의 단계를 다르게 설정 또는 변경할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 유망 단계 판단 장치가 유망 기술들의 자질 집합을 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 유망 단계 판단장치는 유망기술들에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득한다(S602).
그런 다음 상기 유망단계 판단장치는 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 유망기술별로 구하고(S604), 상기 구해진 자질값들로 구성된 유망 기술별 자질 집합을 생성한다(S606).
도 7은 본 발명에 따른 유망 단계 판단 장치가 특정 기술의 단계를 판단하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 특정 기술이 입력되면(S702), 유망 단계 판단장치는 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득한다(S704).
상기 S704의 수행 후 상기 유망 단계 판단 장치는 상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하고(S706), 상기 구해진 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성한다(S708).
상기 S708의 수행 후, 상기 유망 단계 판단장치는 상기 특정기술의 자질 집합을 각 단계의 정답 자질 집합과 각각 비교하고(S710), 상기 비교 결과 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단한다(S712).
상기에서는 상기 특정기술의 자질 집합을 각 단계의 정답 자질 집합과 각각 비교하여 유사도를 구하고, 그 구해진 유사도를 이용하여 단계를 판단하는 것만을 설명하였으나, 상기 유망 단계 판단장치는 절대 기준 또는 decision tree를 이용하여 상기 특정기술의 단계를 판단할 수도 있다.
즉, 상기 유망 단계 판단장치는 절대 기준이 존재하는 경우, 상기 특정 기술의 자질집합 중에서 절대 기준에 해당하는 자질값을 상기 정답 자질집합의 해당 자질값과 비교하고, 상기 비교결과 유사도가 가장 높은 자질값을 갖는 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단할 수 있다.
또한, 상기 유망 단계 판단장치는 기 구축된 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따라 상기 특정 기술의 자질집합내 해당 자질값을 상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값과 비교하고, 상기 decision tree의 자질 선택 흐름에 따라 최종적으로 선택된 자질값을 가진 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단할 수도 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.
이상과 같이 본 발명의 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치 및 방법은 다종의 문헌 데이터베이스를 이용하여 유망 기술 라이프 사이클에 없는 특정 기술이더라도 그 특정 기술이 유망 기술 라이프 사이클 내에서 어느 단계에 속하는지를 판단할 필요성이 높은 것에 적합하다.

Claims (20)

  1. 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 값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 정답 자질 집합 생성 모듈; 및
    특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대해 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 기 정의된 자질들에 대한 자질값을 구하여 자질집합을 생성하고, 상기 생성된 자질 집합과 상기 정답 자질 집합을 비교하여 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 속하는 단계를 판단하는 유망 단계 판단 모듈;
    을 포함하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특정 기술이 속하는 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클을 시각화하는 시각화 모듈을 더 포함하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 문헌 데이터베이스에는 논문, 특허, 보고서, 학술자료, 신문, 표준, 수치자료 중 적어도 하나의 자원들이 통합되어 있는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    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 포함하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    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 유망기술별로 구하는 자질 값 계산부; 및
    상기 계산된 자질값들로 구성된 유망 기술별 자질 집합을 생성하는 자질 집합 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    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 생성하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 공통 자질값은 평균, 최소/최대값에 의한 범위, 표준편차, 연도별 비교 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 유망 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 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 자질 값 계산부;
    상기 계산된 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성하는 자질 집합 생성부;
    상기 특정기술의 자질 집합을 각 단계의 정답 자질 집합과 각각 비교하는 자질집합 비교부; 및
    상기 비교 결과, 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 단계 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    절대 기준이 존재하는 경우, 상기 자질집합 비교부는 상기 특정 기술의 자질집합 중에서 절대 기준에 해당하는 자질값을 상기 정답 자질집합의 해당 자질값과 비교하고,
    상기 단계 판단부는 상기 비교결과 유사도가 가장 높은 자질값을 갖는 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 자질집합 비교부는 기 구축된 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따라 상기 특정 기술의 자질집합내 해당 자질값을 상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값과 비교하고,
    상기 단계 판단부는 상기 decision tree의 자질 선택 흐름에 따라 최종적으로 선택된 자질값을 가진 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치
  11. 제10항에 있어서,
    상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값은 상기 정답자질집합의 자질값인 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 장치
  12. (a) 유망 기술 라이프 사이클에 위치한 유망 기술들에 대한 자질 집합을 각각 생성하는 단계;
    (b) 상기 유망 기술 라이프 사이클에서 동일 단계에 속하는 유망기술들의 자질 집합간에 공통 자질값을 구하여 단계별 정답 자질 집합을 생성하는 단계; 및
    (c) 특정 기술이 입력된 경우, 상기 특정 기술에 대한 자질집합을 생성하고, 상기 특정기술의 자질집합을 상기 정답자질 집합과 비교하여 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에서 속하는 단계를 판단하는 단계;
    를 포함하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 특정 기술이 속하는 단계가 표시된 유망 기술 라이프 사이클을 시각화하는 단계를 더 포함하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    상기 유망기술들에 대해 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 유망기술별로 구하는 단계; 및
    상기 구해진 자질값들로 구성된 유망 기술별 자질 집합을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    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 포함하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 공통 자질값은 평균, 최소/최대값에 의한 범위, 표준편차, 연도별 비교 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 단계;
    상기 계산된 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성하는 단계;
    상기 특정기술의 자질 집합을 각 단계의 정답 자질 집합과 각각 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과, 유사도가 가장 높은 정답 자질 집합의 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 단계;
    상기 계산된 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성하는 단계;
    절대 기준이 존재하는 경우, 상기 특정 기술의 자질집합 중에서 절대 기준에 해당하는 자질값을 상기 정답 자질집합의 해당 자질값과 비교하는 단계; 및
    상기 비교결과, 유사도가 가장 높은 자질값을 갖는 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    특정 기술이 입력된 경우, 상기 문헌 데이터베이스를 검색하여 미리 정의된 자질 집합내 각 자질들의 자질값을 얻기 위한 자질관련정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 자질관련정보를 이용하여 각 자질에 대한 자질값을 구하는 단계;
    상기 계산된 자질값들로 구성된 특정 기술의 자질 집합을 생성하는 단계;
    기 구축된 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따라 상기 특정 기술의 자질집합내 해당 자질값을 상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값과 비교하는 단계; 및
    상기 decision tree의 자질 선택 흐름에 따라 최종적으로 선택된 자질값을 가진 단계를 상기 특정 기술이 상기 유망 기술 라이프 사이클내에 속하는 단계로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 decision tree에 설정된 자질 선택 흐름에 따른 자질값은 상기 정답자질집합의 자질값인 것을 특징으로 하는 유망 기술 라이프 사이클을 이용한 유망 단계 판단 방법.
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