[학위논문]기계학습과 신경망을 이용한 특허 데이터 분석과 경쟁우위 전략수립에 관한 연구 A study on patent data analysis and competitive advantage strategy using machine learning & neural network원문보기
최근 글로벌 시가총액 상위 기업들은 데이터의 가치를 인식하고 데이 터 기반의 플랫폼 비즈니스(Platform Business)에 주력하고 있는 기업 들이다. 이들 기업은 데이터를 제품의 부산물이 아닌 기업 가치의 극대 화나 기업 재창조를 위한 핵심으로 인식하고 데이터 분석을 전략적으로 활용하고 있다.
그러나 이직도 많은 기업에서 데이터의 본질적 가치를 이해하지 못하 고 제품 품질과 프로세스의 결과를 설명(Descriptive Analysis)하거나 문제의 원인을 진단(Diagnostic Analysis)하는 정도로 데이터 분석을 이 용할 뿐 예측(...
최근 글로벌 시가총액 상위 기업들은 데이터의 가치를 인식하고 데이 터 기반의 플랫폼 비즈니스(Platform Business)에 주력하고 있는 기업 들이다. 이들 기업은 데이터를 제품의 부산물이 아닌 기업 가치의 극대 화나 기업 재창조를 위한 핵심으로 인식하고 데이터 분석을 전략적으로 활용하고 있다.
그러나 이직도 많은 기업에서 데이터의 본질적 가치를 이해하지 못하 고 제품 품질과 프로세스의 결과를 설명(Descriptive Analysis)하거나 문제의 원인을 진단(Diagnostic Analysis)하는 정도로 데이터 분석을 이 용할 뿐 예측(Predictive Analysis) 이나 경쟁우위 전략수립을 위한 최적 화(Prescriptive Analysis) 도구로 활용하지 못하고 있다.
본 연구는 오픈 되어 있는 특허데이터와 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등 빅데이터 분석기법을 이용하여 경쟁사의 핵심기술(Core Technology), 해외 진출전략, 기술분포 (Technology Portfolio) 그리고 기술예측(Technology Prediction) 모형을 만들어 경쟁우위 전략수립에 활용할 수 있는 방법을 제시하고 사례를 들어 증명하고자 한다.
특허는 기업의 연구개발‧(R&D), 기업활동 및 운영을 통하여 고안된 기술의 배타적 권리를 확보하고 이를 법적으로 보호받기 위한 수단으로 활용되었다. 또한, 특허데이터 분석은 특허권 침해와 특허출원 전 유사 특허나 관련 특허를 검색하는 수단으로 이용되었다.
그러나 특허제도의 본질인 특허권의 보호와 더불어 특허의 공개성 (Patent Openness) 을 이용하여 경쟁사의 기술전략을 파악할 수 있다는 가설이 가능하다.
기업은 보유하고 있는 모든 기술과 노하우를 특허로 등록하지는 않지 만 핵심기술에 대해서는 법적 보호와 지식재산권(Intellectual Property Rights) 확보 차원에서 특허 출원을 하게 된다.
따라서 본 연구는 특허데이터 분석에 최적화된 PATS(Patent Analytics for Technology Strategy model) 모형과 방법론으로 오픈된 특허데이터를 분석하여 경쟁사의 기술 수준과 역량을 파악하고 기술전략 을 예측함으로써 경쟁우위 전략수립에서 PATS 모형의 유효성을 검증하 였다.
최근 글로벌 시가총액 상위 기업들은 데이터의 가치를 인식하고 데이 터 기반의 플랫폼 비즈니스(Platform Business)에 주력하고 있는 기업 들이다. 이들 기업은 데이터를 제품의 부산물이 아닌 기업 가치의 극대 화나 기업 재창조를 위한 핵심으로 인식하고 데이터 분석을 전략적으로 활용하고 있다.
그러나 이직도 많은 기업에서 데이터의 본질적 가치를 이해하지 못하 고 제품 품질과 프로세스의 결과를 설명(Descriptive Analysis)하거나 문제의 원인을 진단(Diagnostic Analysis)하는 정도로 데이터 분석을 이 용할 뿐 예측(Predictive Analysis) 이나 경쟁우위 전략수립을 위한 최적 화(Prescriptive Analysis) 도구로 활용하지 못하고 있다.
본 연구는 오픈 되어 있는 특허데이터와 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등 빅데이터 분석기법을 이용하여 경쟁사의 핵심기술(Core Technology), 해외 진출전략, 기술분포 (Technology Portfolio) 그리고 기술예측(Technology Prediction) 모형을 만들어 경쟁우위 전략수립에 활용할 수 있는 방법을 제시하고 사례를 들어 증명하고자 한다.
특허는 기업의 연구개발‧(R&D), 기업활동 및 운영을 통하여 고안된 기술의 배타적 권리를 확보하고 이를 법적으로 보호받기 위한 수단으로 활용되었다. 또한, 특허데이터 분석은 특허권 침해와 특허출원 전 유사 특허나 관련 특허를 검색하는 수단으로 이용되었다.
그러나 특허제도의 본질인 특허권의 보호와 더불어 특허의 공개성 (Patent Openness) 을 이용하여 경쟁사의 기술전략을 파악할 수 있다는 가설이 가능하다.
기업은 보유하고 있는 모든 기술과 노하우를 특허로 등록하지는 않지 만 핵심기술에 대해서는 법적 보호와 지식재산권(Intellectual Property Rights) 확보 차원에서 특허 출원을 하게 된다.
따라서 본 연구는 특허데이터 분석에 최적화된 PATS(Patent Analytics for Technology Strategy model) 모형과 방법론으로 오픈된 특허데이터를 분석하여 경쟁사의 기술 수준과 역량을 파악하고 기술전략 을 예측함으로써 경쟁우위 전략수립에서 PATS 모형의 유효성을 검증하 였다.
Recently, the top companies of global equity market recognize the value of data and focus on Platform Business. They recognize data as a driving force to maximize the value of the company and to reinvent the company rather than to be a byproduct of the product. And they strategically utilize the dat...
Recently, the top companies of global equity market recognize the value of data and focus on Platform Business. They recognize data as a driving force to maximize the value of the company and to reinvent the company rather than to be a byproduct of the product. And they strategically utilize the data analysis.
Many companies, however, don't understand the inherent value of the data yet, and only utilize data analysis only for the descriptive analysis and diagnostic analysis. They are reluctant to use predictive analysis as a strategic tool.
In this study, we propose a method to utilize competitor's core technology, overseas advance strategy, technology portfolio and technology prediction model to establish competitive advantage strategy by using patent data and machine learning.
Patent has been used as a means of protecting the exclusive rights of technology created through corporate R&D, business activities and operations. In addition, patent data analysis has been used only as a means of searching for patent infringement and similar patents and related patents before patent application.
However, it is possible to make a hypothesis that it can identify competitor's technology strategies by using the patent data.
Although the companies don't register all the technology as patents, they apply for the patent to protect value of the intellectual property.
Therefore, PATS(Patent Analytics for Technology Strategy model) proposed by this doctoral dissertation might be expected to be a meaningful tool and process for establishing competitive advantage strategy by using patent data and machine learning.
Recently, the top companies of global equity market recognize the value of data and focus on Platform Business. They recognize data as a driving force to maximize the value of the company and to reinvent the company rather than to be a byproduct of the product. And they strategically utilize the data analysis.
Many companies, however, don't understand the inherent value of the data yet, and only utilize data analysis only for the descriptive analysis and diagnostic analysis. They are reluctant to use predictive analysis as a strategic tool.
In this study, we propose a method to utilize competitor's core technology, overseas advance strategy, technology portfolio and technology prediction model to establish competitive advantage strategy by using patent data and machine learning.
Patent has been used as a means of protecting the exclusive rights of technology created through corporate R&D, business activities and operations. In addition, patent data analysis has been used only as a means of searching for patent infringement and similar patents and related patents before patent application.
However, it is possible to make a hypothesis that it can identify competitor's technology strategies by using the patent data.
Although the companies don't register all the technology as patents, they apply for the patent to protect value of the intellectual property.
Therefore, PATS(Patent Analytics for Technology Strategy model) proposed by this doctoral dissertation might be expected to be a meaningful tool and process for establishing competitive advantage strategy by using patent data and machine learning.
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