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이준혁 ( Joon-hyuck Lee ),김갑조 ( Gab-jo Kim ),박상성 ( Sang-sung Park ),장동식 ( Dong-sick Jang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
최근 기업의 기술력이 기업의 경영성과에 미치는 영향이 증가함에 따라 기업이 보유한 기술적 정보가 경영성과예측에 있어 필수적 요소로 대두되었다. 본 연구에서는 기업의 기술적 정보를 담고 있는 특허정보 및 특허지표를 활용하여 기업의 경영성과를 정량적으로 예측하는 모델을 제안한다. 또 미국 정보통신기업의 재무정보와 특허정보를 활용하여 제안된 예측모델을 구축하고 그 성능을 검증 및 평가하였다. 본 연구에서 제안한 기업실적예측 모델의 구축을 위해 인간의 두뇌가 학습하는 과정을 모방한 인공신경망알고리즘을 활용하였다.
데이터 공학 : 특허 키워드 시계열 분석을 통한 부상 기술 예측
김종찬 ( Jong Chan Kim ),이준혁 ( Joon Hyuck Lee ),김갑조 ( Gab Jo Kim ),박상성 ( Sang Sung Park ),장동식 ( Dong Sick Jang ) 한국정보처리학회 2014 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.3 No.9
오늘날 국가와 기업의 연구 개발 투자 및 경영 정책 전략 수립에서 미래 부상 기술 예측은 매우 중요한 역할을 한다. 기술 예측을 위한 다양한 방법들이 사용되고 있으며 특허를 이용한 기술 예측 또한 활발히 진행되고 있다. 특허를 이용한 기술 예측에는 전문가들의 평가와 견해를 통한 정성적인 방법이 주로 사용되어 왔다. 정성적인 방법은 분석 결과의 객관성을 보장하지 못하고 분석에 많은 비용 및 시간이 요구된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 최근에는 텍스트 마이닝을 이용한 특허 데이터의 정량적인 분석이 이루어지고 있다. 텍스트마이닝 기법을 적용함으로써 특허 문서의 통계적 분석이 가능하다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝과 ARIMA 분석을 이용한 기술 예측 방법을 제안한다. Forecasting of emerging technology plays important roles in business strategy and R&D investment. There are various ways for technology forecasting including patent analysis. Qualitative analysis methods through experts`` evaluations and opinions have been mainly used for technology forecasting using patents. However qualitative methods do not assure objectivity of analysis results and requires high cost and long time. To make up for the weaknesses, we are able to analyze patent data quantitatively and statistically by using text mining technique. In this paper, we suggest a new method of technology forecasting using text mining and ARIMA analysis.