화학공학분야의 기술은 지난 수십 년간 양적 질적 측면에서 비약적인 발전을 이루었으며 초기에는 정유, 석유화학, 식품, 의약 기술을 의미하였지만 최근에 BT, NT, ET 등 신기술이 급격하게 유입되어 화학공학 분야의 산업 구조를 명확하게 설명하기 쉽지 않다. 이와 같이 기술혁신의 주기가 빨라지고 기술개발의 불확실성이 높아지는 화학공학분야에 대하여 체계적인 미래 ...
화학공학분야의 기술은 지난 수십 년간 양적 질적 측면에서 비약적인 발전을 이루었으며 초기에는 정유, 석유화학, 식품, 의약 기술을 의미하였지만 최근에 BT, NT, ET 등 신기술이 급격하게 유입되어 화학공학 분야의 산업 구조를 명확하게 설명하기 쉽지 않다. 이와 같이 기술혁신의 주기가 빨라지고 기술개발의 불확실성이 높아지는 화학공학분야에 대하여 체계적인 미래 기술 예측을 통하여 급변하는 미래 사회의 도전에 능동적인 대응이 필요한 상황이다. 지금까지의 미래기술 예측을 위한 방법으로는 전문가에 의한 예측, 특허정보를 이용한 기술 확산 및 유망기술 발굴 등이 있었으나 화학공학분야의 미래 기술 예측은 거의 없는 실정이므로 화학공학 분야와 유사하게 기술의 융합이 빠르며 화학공학분야와 달리 세부기술이 정의되어 있는 2009년에 국가과학기술위원회에서 발표한 녹색기술의 미국등록특허를 대상으로 화학공학 분야의 미래기술 예측을 하였다. 27대 중점녹색기술별로 특허 검색을 위한 키워드를 확정하고 특허검색 및 노이즈를 제거하여 특허 데이터를 수집한 후 비정형화된 항목인 제목, 요약, 청구항 및 상세한 설명을 대상으로 VOSviewer의 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 특허기술이 적용된 제품 및 용도를 추출하였다. 실리콘계 태양전지의 고효율 기술 등 화학공학 분야 기술이 직접적 연관된 14개의 분야에 대하여 제품/용도를 추출하여 제품 간의 연관관계를 분석하여 제품/용도가 기술을 파악할 수 있는 중요 요소임을 확인하고, 연도 및 중요 제품/용도에 대한 흐름을 분석하여 연도에 따라 제품/용도가 변화하는 것을 확인하고 이를 통해 미래 기술 예측을 위한 모델링의 적용 타당성을 검증하였다. 비정형화된 항목에서 추출한 제품 및 용도와 특허의 정형화된 항목을 결합하여 화학공학 분야 기술의 미래 기술 예측을 위한 모델링의 필드로 활용하였으며, 2012년 말 특허유지 여부가 확정된 특허를 대상으로 데이터 마이닝 분석 유형을 분류로 선택하였고 퍼셉트론 기법을 사용하여 최적의 feature를 적용한 미래기술 예측 모델을 설계하였고 이를 검증하였다. 최종적으로 2012년 말 등록유지 여부가 결정되지 않은 녹색기술관련 미국등록특허를 대상으로 화학공학분야에 대한 미래기술을 예측하여 본 결과, 산업 활동의 공정개선 및 효율향상을 통해 동일한 산출을 얻는데 필요한 투입자원의 양을 줄여 소비되는 에너지․자원과 배출되는 환경오염물질의 양을 절감하는 기술을 의미하는 고효율화 기술과 이에 관련된 기술이 미래 기술로 예측되었으며, 이에 대한 제품/용도를 분석해 보니 vehicle, engine, battery, fuel cell, control system, lamp 등으로 분석되었다. 이 연구의 미래기술 예측 방법론은 비정형 데이터로부터 미래기술 예측 모델링에 활용 가능한 중요 항목을 추출하고 이를 정형화된 데이터와 결합하여 모델을 설계한 방법으로서 데이터 마이닝에 활용하는 데이터 수집부터 적용까지 전 과정으로 이루어졌으며, 데이터 마이닝 기법을 적용한 모델을 통하여 다양한 분야의 미래기술 예측이 가능할 것으로 사료된다.
화학공학분야의 기술은 지난 수십 년간 양적 질적 측면에서 비약적인 발전을 이루었으며 초기에는 정유, 석유화학, 식품, 의약 기술을 의미하였지만 최근에 BT, NT, ET 등 신기술이 급격하게 유입되어 화학공학 분야의 산업 구조를 명확하게 설명하기 쉽지 않다. 이와 같이 기술혁신의 주기가 빨라지고 기술개발의 불확실성이 높아지는 화학공학분야에 대하여 체계적인 미래 기술 예측을 통하여 급변하는 미래 사회의 도전에 능동적인 대응이 필요한 상황이다. 지금까지의 미래기술 예측을 위한 방법으로는 전문가에 의한 예측, 특허정보를 이용한 기술 확산 및 유망기술 발굴 등이 있었으나 화학공학분야의 미래 기술 예측은 거의 없는 실정이므로 화학공학 분야와 유사하게 기술의 융합이 빠르며 화학공학분야와 달리 세부기술이 정의되어 있는 2009년에 국가과학기술위원회에서 발표한 녹색기술의 미국등록특허를 대상으로 화학공학 분야의 미래기술 예측을 하였다. 27대 중점녹색기술별로 특허 검색을 위한 키워드를 확정하고 특허검색 및 노이즈를 제거하여 특허 데이터를 수집한 후 비정형화된 항목인 제목, 요약, 청구항 및 상세한 설명을 대상으로 VOSviewer의 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 특허기술이 적용된 제품 및 용도를 추출하였다. 실리콘계 태양전지의 고효율 기술 등 화학공학 분야 기술이 직접적 연관된 14개의 분야에 대하여 제품/용도를 추출하여 제품 간의 연관관계를 분석하여 제품/용도가 기술을 파악할 수 있는 중요 요소임을 확인하고, 연도 및 중요 제품/용도에 대한 흐름을 분석하여 연도에 따라 제품/용도가 변화하는 것을 확인하고 이를 통해 미래 기술 예측을 위한 모델링의 적용 타당성을 검증하였다. 비정형화된 항목에서 추출한 제품 및 용도와 특허의 정형화된 항목을 결합하여 화학공학 분야 기술의 미래 기술 예측을 위한 모델링의 필드로 활용하였으며, 2012년 말 특허유지 여부가 확정된 특허를 대상으로 데이터 마이닝 분석 유형을 분류로 선택하였고 퍼셉트론 기법을 사용하여 최적의 feature를 적용한 미래기술 예측 모델을 설계하였고 이를 검증하였다. 최종적으로 2012년 말 등록유지 여부가 결정되지 않은 녹색기술관련 미국등록특허를 대상으로 화학공학분야에 대한 미래기술을 예측하여 본 결과, 산업 활동의 공정개선 및 효율향상을 통해 동일한 산출을 얻는데 필요한 투입자원의 양을 줄여 소비되는 에너지․자원과 배출되는 환경오염물질의 양을 절감하는 기술을 의미하는 고효율화 기술과 이에 관련된 기술이 미래 기술로 예측되었으며, 이에 대한 제품/용도를 분석해 보니 vehicle, engine, battery, fuel cell, control system, lamp 등으로 분석되었다. 이 연구의 미래기술 예측 방법론은 비정형 데이터로부터 미래기술 예측 모델링에 활용 가능한 중요 항목을 추출하고 이를 정형화된 데이터와 결합하여 모델을 설계한 방법으로서 데이터 마이닝에 활용하는 데이터 수집부터 적용까지 전 과정으로 이루어졌으며, 데이터 마이닝 기법을 적용한 모델을 통하여 다양한 분야의 미래기술 예측이 가능할 것으로 사료된다.
Chemical engineering technology has been developing rapidly and vastly for last few decades. The first phase of development in chemical engineering technology was quite static in pattern where it mainly focused on refiner, petrochemical, food industry and medical science. However, there has been mor...
Chemical engineering technology has been developing rapidly and vastly for last few decades. The first phase of development in chemical engineering technology was quite static in pattern where it mainly focused on refiner, petrochemical, food industry and medical science. However, there has been more complexity in recent developments which is a result of newly developed technologies. To cope with the uncertain and rapidly changing trend of improvement, a methodological approach to predict the future development of chemical engineering technology is required. Today the prediction of forthcoming technology is being predicted by experts through observing patents information and key technology. Even so, there has been no further attempt has been done and/or any progress found in the field of chemical engineering regarding this matter. In this study, author proposes a prediction of forthcoming chemical engineering technology by US Patent for “Green Technologies” category selected by Korea National Science & Technology Council. Keywords are assigned for each 27 main green technology categories while patent data is collected through patent searching with noise elimination. Patent products and applications are extracted with title, abstract, claim and detail explanations by utilizing VOSviewer text-mining approach. The extracted products and applications relationship is proven to be the key element of prediction for 14 categories of chemical engineering technology. Analysis of technical trend of future technology with changes applied to product and application yearly is also done in order to validate the model of prediction of future technology. This study is done to create a model predicting future technologies through data mining process in which products and uses from the unstructured fields of patents combined with the structured fields. The result of chemical engineering forthcoming technology prediction on US Patent for “Green Technologies” category is that both process and efficiency of industrial activities are in need of going through the same calculation to reduce the amount of resources consumption for energy and emissions of pollutants. Their products and applications are vehicle, engine, battery, fuel cell, control system and lamp. This future technology predictive model used main fields which are able to be used as a future technology prediction modeling in unstructured data combined with structured data. This study also uses data mining method from data collection to application and is considered to be able to be widely used to forecast diverse future technologies.
Chemical engineering technology has been developing rapidly and vastly for last few decades. The first phase of development in chemical engineering technology was quite static in pattern where it mainly focused on refiner, petrochemical, food industry and medical science. However, there has been more complexity in recent developments which is a result of newly developed technologies. To cope with the uncertain and rapidly changing trend of improvement, a methodological approach to predict the future development of chemical engineering technology is required. Today the prediction of forthcoming technology is being predicted by experts through observing patents information and key technology. Even so, there has been no further attempt has been done and/or any progress found in the field of chemical engineering regarding this matter. In this study, author proposes a prediction of forthcoming chemical engineering technology by US Patent for “Green Technologies” category selected by Korea National Science & Technology Council. Keywords are assigned for each 27 main green technology categories while patent data is collected through patent searching with noise elimination. Patent products and applications are extracted with title, abstract, claim and detail explanations by utilizing VOSviewer text-mining approach. The extracted products and applications relationship is proven to be the key element of prediction for 14 categories of chemical engineering technology. Analysis of technical trend of future technology with changes applied to product and application yearly is also done in order to validate the model of prediction of future technology. This study is done to create a model predicting future technologies through data mining process in which products and uses from the unstructured fields of patents combined with the structured fields. The result of chemical engineering forthcoming technology prediction on US Patent for “Green Technologies” category is that both process and efficiency of industrial activities are in need of going through the same calculation to reduce the amount of resources consumption for energy and emissions of pollutants. Their products and applications are vehicle, engine, battery, fuel cell, control system and lamp. This future technology predictive model used main fields which are able to be used as a future technology prediction modeling in unstructured data combined with structured data. This study also uses data mining method from data collection to application and is considered to be able to be widely used to forecast diverse future technologies.
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