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바이오헬스 특허데이터를 활용한 인공지능 기반 미래 유망기술 예측
김호용(Hoyong Kim),박수현(Soohyun Park),윤영미(Youngmi Yun),김재수(Jaesoo Kim) 한국기술혁신학회 2020 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2020 No.11
본 논문에서는 인공지능 기술과 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 바이오헬스 분야의 특허데이터를 기반으로 미래 유망기술을 예측하고 공백기술을 도출함으로써 기술 동향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 예측을 위하여 2005년도부터 2018년도까지의 11,827건의 바이오헬스 분야의 특허데이터를 활용하였으며, 분석을 위해 클러스터링 기법을 이용하여 ‘치료용 의료기기’, ‘의료데이터 프로세싱’, 그리고 ‘생체계측용 의료기기’로 기술을 분류하였다. 분류된 기술을 기준으로, 인공지능 기술 중 하나인 딥 러닝 모델을 이용하여 미래 유망기술 예측 모델을 설계함으로써 2023년도에 바이오 헬스 분야에서 유망할 기술을 예측하였다. 또한 텍스트 마이닝이라는 텍스트 데이터로부터 정보를 추출하는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 공백기술을 도출하여 바이오헬스 분야에서의 기술 동향을 분석하였다. 분석 결과, ‘치료용 의료기기’에서는 자이로센서와 관련된 기술이, ‘의료데이터 프로세싱’과 ‘생체계측용 의료기기’에서는 각각 디지털신호와 심전도 및 위생·보건 관련 기술이 유망할 것으로 예측되었으며, 공백 기술로는 영상 처리를 바탕으로 사용자 맞춤형 헬스케어 서비스 및 원격 진단 및 측정 서비스를 제공하는 웨어러블 기기 관련 기술이 도출되었다. This study analyzes to predict the Future Promising Technologies based on Artificial Intelligence (AI) and extract the White Space by using biohealth patent information. For this analysis, we use 11,827 biohealth patents, which is collected from 2005 to 2018, and classify those data as three technique clusters (Medical Device for Treatment, Medical Data Processing, and Medical Device for Biometrics) to get the White Space. Based on the result of clustering, we propose a deep learning model for predicting the Future Promising Technologies and estimate what kind of technologies will be rising in 2023. Furthermore, through the Text Mining, which is the one method of the Big-data Analysis for extracting information from text, we discover the White Space and analyze the trend of biohealth technology. As the result of analysis, we find that ‘Gyro sensor’, ‘Digital Signal’, and ‘Electrocardiogram & Wealfare’ will be promising in three technique clusters, respectively. In addition, we extract two White Spaces: one is ‘Wearable Device for Customized Healthcare Service based on Audio Processing’ and the other is ‘Wearable Device for Remote Diagnosis & Measurement Service based on Audio Processing’.