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문제 정의
- < i, j >인 2열로 이루어진 네트워크 데이터는 i에서 j로의 방향 네트워크를 형성하며 i는 중요 키워드이고 j는 연관 키워드를 의미한다. 각 열에 포함된 단어들을 추출된 커뮤니티에 포함된 단어들과 비교하여 해당 단어에 대응되는 단어가 속한 커뮤니티를 할당해주는 것이다.
- 본 연구는 커뮤니티 탐지와 키워드 커뮤니티 네트워크 분석을 이용하여 하드웨어 관련 사물 인터넷 분야의 경향을 파악하였다. 먼저 하드웨어 분야 특허에 대해 한국과 미국의 특허 정보를 수집하였고 키워드 네트워크를 구축 및 분석하였다.
- 본 연구에서는 위와 같은 특허 분석의 중요성에 기반 하여 최근 이슈가 되고 있는 사물인터넷(internet of things) 관련 특허에 대해 텍스트 분석을 실시하였다. 특허 정보 포털 사이트인 KIPRIS(http://www.
- 본 절에서는 제 3장에서 추출된 키워드를 각 노드로 하고 정의된 상관 계수 이상으로 동시에 사용된 키워드를 서로 연결하여 키워드 네트워크를 구성한 다음, 분석 결과를 제시하였다. 본 연구에서는 커뮤니티간의 네트워크를 생성하여 커뮤니티 간 연결 양상을 확인하기 위한 연구이므로 고립되어 있는 지역적인 커뮤니티들을 제거하고 최대 컴포넌트에 대하여 분석을 실시하였다. Figure 4.
- Choi와 Hwang (2014)은 키워드 네트워크를 구축한 다음 커뮤니티 분석을 시행하여 기술 간의 관계를 예측하였다. 특허 데이터를 분석에 이용한다는 점과 커뮤니티 탐지를 이용한다는 점이 본 연구와 유사하지만 본 연구는 커뮤니티 탐지 수행 후 생성된 키워드 커뮤니티들을 각각 한 개의 대표 기술로 보고 기술 간의 관계를 분석하기 위해서 새로운 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하여 분석하는 점에 주목한다. 즉, 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구성하고 이에 대해 소셜 네트워크 분석을 적용하여 타 기술 분야와 연결이 강한 기술 분야 및 강한 연결 관계를 갖는 기술 분야들을 찾아내었다.
- 특히 본 연구는 특허 키워드 네트워크를 구축하고 키워드 네트워크의 커뮤니티 탐지 결과로 생성된 키워드 커뮤니티 네트워크 분석에 초점을 둔다. Choi와 Hwang (2014)은 키워드 네트워크를 구축한 다음 커뮤니티 분석을 시행하여 기술 간의 관계를 예측하였다.
제안 방법
- 4.1절에서 구축된 키워드 네트워크에 커뮤니티 탐지를 수행하여 각 커뮤니티를 한 개의 노드로 하고 커뮤니티를 구성하는 공통 키워드의 수를 연결 가중치로 하여 새로운 네트워크를 구축하였다. 이를 키워드 커뮤니티 네트워크라고 하며 본 절에서는 키워드 커뮤니티 네트워크에 대한 분석 결과를 제시한다.
- Park (2014)은 발전 가능성이 큰 기술 발견을 위하여 특허 수의 점유 증가 값, 평균과 같은 수치형 데이터를 분석한 반면에 본 연구는 특허의 초록문에 텍스트 마이닝을 적용하여 분석 데이터를 구축하였다. Kang 등 (2015)은 특허 코드 간의 지지도와 향상도를 이용한 연관규칙을 사용하여 기술 간의 융합 추세를 파악하였다.
- 다음으로 구축된 키워드 네트워크에 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용하여 키워드 커뮤니티를 파악하였다. 각 커뮤니티에 속한 단어들을 바탕으로 해당 기술을 정의하고 이 기술들 간의 연관성을 파악하기 위하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축한 다음 소셜 네트워크 분석을 실시하였다.
- 그 후에 연관 규칙 알고리즘을 이용하여 추출된 300개 각 키워드에 연관성이 높은 키워드를 추출하였다. 그 후에 두 키워드 집합 간의 공통된 키워드 집합을 추출하였고 그와 연관성이 높은 키워드를 구해 새로운 데이터 세트를 형성하였다. 즉 생성된 데이터는 TF-IDF가 상대적으로 높은 점수인 동시에 다른 키워드와의 연관성도 높은 키워드로 구성된 것을 의미한다.
- 그 후에 연관 규칙 알고리즘을 이용하여 추출된 300개 각 키워드에 연관성이 높은 키워드를 추출하였다. 그 후에 두 키워드 집합 간의 공통된 키워드 집합을 추출하였고 그와 연관성이 높은 키워드를 구해 새로운 데이터 세트를 형성하였다.
- 다음으로 생성된 전체 네트워크에 대하여 최대로 연결된 서브 네트워크를 추출한 후 추출된 네트워크에 대해 커뮤니티 탐지를 수행하였다. 그리고 커뮤니티 탐지 결과를 통해 생성된 각 커뮤니티들을 하나의 노드로 전환하여 그 노드들 간의 연결 관계를 분석하는 키워드 커뮤니티 네트워크 분석을 실시하였다.
- 2에서 확인할 수 있다. 노드에 속한 단어들을 통해 하드웨어 관련 사물인터넷의 분야를 유추하였다.
- 먼저 특허 문서 집합에서 중요 단어를 추출하여 키워드 네트워크를 구축한 후 한국과 미국의 특허 키워드 네트워크 구조를 분석하였다. 다음으로 구축된 키워드 네트워크에 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용하여 키워드 커뮤니티를 파악하였다. 각 커뮤니티에 속한 단어들을 바탕으로 해당 기술을 정의하고 이 기술들 간의 연관성을 파악하기 위하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축한 다음 소셜 네트워크 분석을 실시하였다.
- 중앙성이란 전체 네트워크의 형태가 중앙에 집중되어 있는지를 알 수 있는 척도로서 네트워크의 구조적 특성 파악이 가능하다. 다음으로 네트워크의 전역적인 특성인 밀도(density)를 측정하였으며, 밀도는 연결 가능한 엣지들의 수와 실제 연결된 엣지들의 수의 비율로서 네트워크가 얼마나 뭉쳐 있는지 알 수 있다. 마지막으로 군집 계수는 전체 네트워크에 있는 닫힌 세 노드쌍의 수를 생성 가능한 모든 세 노드쌍의 수로 나눈 값으로 키워드간의 추이성을 알 수 있다.
- 이 작업을 통해서 수집한 모든 특허 정보를 대상으로 중요 주제어들을 선정하고 전체 특허 데이터에 대한 키워드 네트워크를 형성하였다. 다음으로 생성된 전체 네트워크에 대하여 최대로 연결된 서브 네트워크를 추출한 후 추출된 네트워크에 대해 커뮤니티 탐지를 수행하였다. 그리고 커뮤니티 탐지 결과를 통해 생성된 각 커뮤니티들을 하나의 노드로 전환하여 그 노드들 간의 연결 관계를 분석하는 키워드 커뮤니티 네트워크 분석을 실시하였다.
- 먼저 키워드 네트워크 분석 단계에서는 한국과 미국 간의 거시적인 특허 경향을 파악하기 위해서 연결 중심성, 매개 중심성, 그리고 근접 중심성의 centralization값을 비교하였으며, density와 clustering coefficient값도 비교하였다. 다음으로, 해당 컴포넌트를 커뮤니티 탐지 방법으로 세분화하고 개별 커뮤니티를 하나의 노드로 간주하여 키워드 커뮤니티를 정의한 다음 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 분석하였다. 각 키워드 커뮤니티 노드는 해당 키워드들을 해석하여 한 개의 대표 기술을 나타낸다.
- 또한 커뮤니티 탐지 결과 각 커뮤니티들 안에 포함된 키워드들을 통해 관련 분야를 파악하고 키워드 커뮤니티 네트워크를 형성하여 분야 간 연결 양태를 분석하였다. 그 결과 한국의 경우 보안과 반도체 영역 그리고 보안과 이미지 프로세스의 결합이 강했다.
- 1은 키워드 네트워크의 구조를 파악하기 위한 그래프 레벨 분석 결과이다. 먼저 소셜 네트워크 분석에서 가장 기본적으로 사용되는 척도 (Wasserman과 Faust, 1994)인 연결정도 중심성(degree centrality), 매개 중심성(betweenness centrality), 그리고 근접 중심성에 대하여 중앙성(centralization)을 살펴보았다. 중앙성이란 전체 네트워크의 형태가 중앙에 집중되어 있는지를 알 수 있는 척도로서 네트워크의 구조적 특성 파악이 가능하다.
- kr)로부터 “Internet of Things”를 검색어로 하여 2015년을 기준으로 가장 최근에 등록 혹은 출원된 특허를 한국 특허와 미국 특허로 나누어 각각 100개씩을 수집하였다. 먼저 특허 문서 집합에서 중요 단어를 추출하여 키워드 네트워크를 구축한 후 한국과 미국의 특허 키워드 네트워크 구조를 분석하였다. 다음으로 구축된 키워드 네트워크에 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용하여 키워드 커뮤니티를 파악하였다.
- 본 연구는 키워드 추출 및 키워드 네트워크 구축 부분과 커뮤니티 탐지 및 키워드 커뮤니티 네트워크 분석의 두 부분으로 구성된다. 먼저 특허의 영문 초록을 바탕으로 키워드 네트워크를 구축하였다. 이 과정에서 텍스트의 중요 키워드를 찾는 것이 성패를 좌우하는 것이라는 점에 주목하여 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 가중치를 기준으로 중요 키워드를 추출하였다.
- 본 연구는 커뮤니티 탐지와 키워드 커뮤니티 네트워크 분석을 이용하여 하드웨어 관련 사물 인터넷 분야의 경향을 파악하였다. 먼저 하드웨어 분야 특허에 대해 한국과 미국의 특허 정보를 수집하였고 키워드 네트워크를 구축 및 분석하였다. 키워드 네트워크 구축을 위해 TF-IDF 가중치와 연관 규칙을 적용하여 새로운 데이터 셋을 형성하여 네트워크 구축에 이용하였다.
- Kang 등 (2015)은 특허 코드 간의 지지도와 향상도를 이용한 연관규칙을 사용하여 기술 간의 융합 추세를 파악하였다. 반면 본 연구에서는 분석 데이터 구축 시에 TF-IDF 알고리즘과 연관규칙 기법을 사용한 후에 얻은 새로운 데이터 셋에 대하여 네트워크 분석과 커뮤니티 분석을 통해서 유망한 기술을 파악하였다.
- Kim 등 (2013)은 계층 군집화 방법을 이용하여 모바일 상호작용 데이터로부터 사용자 커뮤니티를 발견하는 방법을 제안하였다. 본 연구 또한 커뮤니티 탐지 분석을 실시하였지만 커뮤니티 탐지에 그치지 않고 이를 이용하여 커뮤니티를 노드로 전환한 후에 네트워크를 형성하여 커뮤니티의 특징과 커뮤니티 간의 관계를 도출하였다. 분석 결과 커뮤니티의 의미와 커뮤니티 네트워크가 나타내는 형태 및 그 기술 간의 연관 관계를 분석할 수 있었다.
- 본 연구는 키워드 추출 및 키워드 네트워크 구축 부분과 커뮤니티 탐지 및 키워드 커뮤니티 네트워크 분석의 두 부분으로 구성된다. 먼저 특허의 영문 초록을 바탕으로 키워드 네트워크를 구축하였다.
- 본 연구에서는 각 요약문을 분석함에 있어서 동사, 부사 그리고 형용사의 경우 명사보다 중요도가 떨어진다고 판단되어 각 문서에 대하여 명사추출을 시행하였다. 이때 프로그래밍 언어 R의 openNLP 패키지를 사용하여 명사추출을 시행하였다.
- 커뮤니티 탐지 결과 한국의 경우 46개, 미국의 경우 44개의 커뮤니티가 산출되었다. 본 연구에서는 산출된 46개와 44개의 커뮤니티에서 각각 13개와 10개의 커뮤니티를 추출하여 커뮤니티 간 네트워크를 형성하고 커뮤니티 간의 연결 형태와 연결 정도를 분석하였다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과에 따르면 한국의 경우 보안 기술 분야 그리고 미국의 경우 통신 분야의 특허가 두드러졌다.
- 본 절에서는 제 3장에서 추출된 키워드를 각 노드로 하고 정의된 상관 계수 이상으로 동시에 사용된 키워드를 서로 연결하여 키워드 네트워크를 구성한 다음, 분석 결과를 제시하였다. 본 연구에서는 커뮤니티간의 네트워크를 생성하여 커뮤니티 간 연결 양상을 확인하기 위한 연구이므로 고립되어 있는 지역적인 커뮤니티들을 제거하고 최대 컴포넌트에 대하여 분석을 실시하였다.
- 분석 과정에서는 전체적인 네트워크를 생성한 후 최대 서브 그래프만을 추출하여 분석에 이용하였다. 키워드 네트워크의 구조를 파악하기 위한 그래프 레벨 분석 결과를 통해 연결 중심성, 근접 중심성 계수와 커뮤니티 밀도 그리고 군집 계수의 측면에서는 한국과 미국이 비슷했지만 예외적으로 미국의 매개 중심성이 한국보다 약 3배 높다는 결과를 얻었다.
- 이 과정에서 텍스트의 중요 키워드를 찾는 것이 성패를 좌우하는 것이라는 점에 주목하여 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 가중치를 기준으로 중요 키워드를 추출하였다. 선정된 키워드에 연관규칙을 이용하여 상관관계가 높은 동시에 TF-IDF 가중치가 높은 키워드들을 추출하여 새로운 데이터 셋을 형성하였다. 이 작업을 통해서 수집한 모든 특허 정보를 대상으로 중요 주제어들을 선정하고 전체 특허 데이터에 대한 키워드 네트워크를 형성하였다.
- 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허를 수집하기 위하여 “Internet of things”를 검색어로 사용하였으며 검색 조건을 전자 계열인 H그룹에 해당하는 H04와 H06에 대해 미국과 한국 2015년을 기준으로 등록되었거나 출원된 최신의 특허데이터를 각각 100개씩 총 200개의 자료를 수집하였다. 수집한 특허 자료에서 발명의 핵심 내용이 요약문에 나타나기 때문에 본 연구에서는 영문 초록만을 텍스트 분석에 이용하였다.
- 먼저 특허의 영문 초록을 바탕으로 키워드 네트워크를 구축하였다. 이 과정에서 텍스트의 중요 키워드를 찾는 것이 성패를 좌우하는 것이라는 점에 주목하여 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 가중치를 기준으로 중요 키워드를 추출하였다. 선정된 키워드에 연관규칙을 이용하여 상관관계가 높은 동시에 TF-IDF 가중치가 높은 키워드들을 추출하여 새로운 데이터 셋을 형성하였다.
- 선정된 키워드에 연관규칙을 이용하여 상관관계가 높은 동시에 TF-IDF 가중치가 높은 키워드들을 추출하여 새로운 데이터 셋을 형성하였다. 이 작업을 통해서 수집한 모든 특허 정보를 대상으로 중요 주제어들을 선정하고 전체 특허 데이터에 대한 키워드 네트워크를 형성하였다. 다음으로 생성된 전체 네트워크에 대하여 최대로 연결된 서브 네트워크를 추출한 후 추출된 네트워크에 대해 커뮤니티 탐지를 수행하였다.
- 본 연구에서는 각 요약문을 분석함에 있어서 동사, 부사 그리고 형용사의 경우 명사보다 중요도가 떨어진다고 판단되어 각 문서에 대하여 명사추출을 시행하였다. 이때 프로그래밍 언어 R의 openNLP 패키지를 사용하여 명사추출을 시행하였다. TF-IDF 가중치 방법을 이용하여 가중치 값이 큰 상위 300개의 키워드를 선정하였다.
- 특허 데이터를 분석에 이용한다는 점과 커뮤니티 탐지를 이용한다는 점이 본 연구와 유사하지만 본 연구는 커뮤니티 탐지 수행 후 생성된 키워드 커뮤니티들을 각각 한 개의 대표 기술로 보고 기술 간의 관계를 분석하기 위해서 새로운 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하여 분석하는 점에 주목한다. 즉, 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구성하고 이에 대해 소셜 네트워크 분석을 적용하여 타 기술 분야와 연결이 강한 기술 분야 및 강한 연결 관계를 갖는 기술 분야들을 찾아내었다.
- 먼저 하드웨어 분야 특허에 대해 한국과 미국의 특허 정보를 수집하였고 키워드 네트워크를 구축 및 분석하였다. 키워드 네트워크 구축을 위해 TF-IDF 가중치와 연관 규칙을 적용하여 새로운 데이터 셋을 형성하여 네트워크 구축에 이용하였다. 이는 기존의 키워드 네트워크에서 한 문서에 동시에 등장한 키워드들을 연결 관계로 보는 것과는 달리 다른 문서에서도 등장한 키워드들을 추출하여 모든 문서의 특허 정보를 표현하는 키워드 네트워크를 구축할 수 있도록 하였다.
- 각 키워드 커뮤니티 노드는 해당 키워드들을 해석하여 한 개의 대표 기술을 나타낸다. 키워드 커뮤니티 노드 간에 공통으로 등장하는 키워드들을 가중치로 하여 네트워크 분석을 하여 기술 간의 연결 관계를 찾을 수 있었다.
- 그 결과 한국은 2,476개의 행을 가진 데이터, 미국은 2,438개의 행을 가진 데이터가 생성되었다. 텍스트 마이닝을 위해 사용된 언어는 R이며, R에서 제공하는 tm 패키지를 이용하여 텍스트 분석을 실시하였다.
- You 등 (2015)의 연구는 본 연구와 마찬가지로 중요 키워드를 추출하는 데에 TF-IDF 기법의 사용을 주목하였다. 하지만 You 등 (2015)이 각 소설의 주제어를 찾는 방법의 성능에 대해 주목하였다면 본 연구는 전체적인 연결 관계 파악을 위해 수집한 모든 특허 정보를 대상으로 중요 주제어들을 선정하고 전체 특허 데이터에 대한 네트워크를 형성하여 분석하였다.
대상 데이터
- 이때 프로그래밍 언어 R의 openNLP 패키지를 사용하여 명사추출을 시행하였다. TF-IDF 가중치 방법을 이용하여 가중치 값이 큰 상위 300개의 키워드를 선정하였다. Manning 등 (2008)에 따르면 TF-IDF 가중치는 다음 수식 (3.
- 키워드 네트워크 구축과 분석을 위해서 R에서 제공되는 igraph 패키지를 사용하였다. TF-IDF 가중치가 높은 상위 300개의 중요 키워드를 추출하고, 이 중요한 키워드간 상관관계가 높은 연관 키워드를 추출하여 최종 키워드를 선정하였다. 중요 키워드 i와 연관 키워드 j간의 관계를 < i, j >의 순서쌍으로 표현한 방향 그래프로부터 생성된 최대 컴포넌트를 분석 대상으로 정하였다.
- 본 연구에서는 특허 검색 정보 서비스인 KIPRIS(http://www.kipris.or.kr)에서 제공하는 특허 정보를 수집하여 사용하였다. 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허를 수집하기 위하여 “Internet of things”를 검색어로 사용하였으며 검색 조건을 전자 계열인 H그룹에 해당하는 H04와 H06에 대해 미국과 한국 2015년을 기준으로 등록되었거나 출원된 최신의 특허데이터를 각각 100개씩 총 200개의 자료를 수집하였다.
- 분석을 위해 사물 인터넷 관련 특허 중 하드웨어 분야 특허만을 대상으로 한국 특허와 미국 특허를 각각 100개씩 수집하였다. 하드웨어 분야 특허는 특허의 종류를 구분하는 International Patent Classification(IPC) 코드로 H그룹에 속하는 특허를 뜻한다.
- 중요 키워드 i와 연관 키워드 j간의 관계를 < i, j >의 순서쌍으로 표현한 방향 그래프로부터 생성된 최대 컴포넌트를 분석 대상으로 정하였다.
- 특허 정보 포털 사이트인 KIPRIS(http://www.kipris.or.kr)로부터 “Internet of Things”를 검색어로 하여 2015년을 기준으로 가장 최근에 등록 혹은 출원된 특허를 한국 특허와 미국 특허로 나누어 각각 100개씩을 수집하였다.
- 하드웨어 분야 특허는 특허의 종류를 구분하는 International Patent Classification(IPC) 코드로 H그룹에 속하는 특허를 뜻한다. 한국 특허의 경우 2015년도에 출원 및 등록된 특허가 114개이고, 미국 특허의 경우 3,553개이므로 두 국가의 그래프 구조를 비교하기 위해서 최신 출원 및 등록 특허 100개를 각각 수집하여 분석하였다. 전체 네트워크 생성 후 가장 큰 네트워크만을 추출하여 분석에 이용한 결과 한국과 미국 두 네트워크 안에서 다른 노드와 많이 연결되어 있는 즉, 상호작용이 활발한 중요 키워드를 도출할 수 있었다.
- 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허를 수집하기 위하여 “Internet of things”를 검색어로 사용하였으며 검색 조건을 전자 계열인 H그룹에 해당하는 H04와 H06에 대해 미국과 한국 2015년을 기준으로 등록되었거나 출원된 최신의 특허데이터를 각각 100개씩 총 200개의 자료를 수집하였다.
데이터처리
- 여기서 컴포넌트란 서로 연결된 서브 그래프를 의미한다. 먼저 키워드 네트워크 분석 단계에서는 한국과 미국 간의 거시적인 특허 경향을 파악하기 위해서 연결 중심성, 매개 중심성, 그리고 근접 중심성의 centralization값을 비교하였으며, density와 clustering coefficient값도 비교하였다. 다음으로, 해당 컴포넌트를 커뮤니티 탐지 방법으로 세분화하고 개별 커뮤니티를 하나의 노드로 간주하여 키워드 커뮤니티를 정의한 다음 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 분석하였다.
이론/모형
- 이를 키워드 커뮤니티 네트워크라고 하며 본 절에서는 키워드 커뮤니티 네트워크에 대한 분석 결과를 제시한다. 커뮤니티 탐지를 위해서 본 연구에서는 닫힌 길 커뮤니티(walktrap community) 알고리즘을 이용하였다. 닫힌 길 커뮤니티는 특정한 두 노드에서 시작된 2명의 독립적인 임의보행자가 일정시간 후에 특정 노드에 머물 확률이 얼마나 비슷한지를 계산하여 네트워크 내부의 커뮤니티를 찾아내는 방법이다(Pons와 Latapy, 2005).
- 키워드 네트워크 구축과 분석을 위해서 R에서 제공되는 igraph 패키지를 사용하였다. TF-IDF 가중치가 높은 상위 300개의 중요 키워드를 추출하고, 이 중요한 키워드간 상관관계가 높은 연관 키워드를 추출하여 최종 키워드를 선정하였다.
성능/효과
- 전체 네트워크 생성 후 가장 큰 네트워크만을 추출하여 분석에 이용한 결과 한국과 미국 두 네트워크 안에서 다른 노드와 많이 연결되어 있는 즉, 상호작용이 활발한 중요 키워드를 도출할 수 있었다. 네트워크 구조 분석 결과 한국 특허와 미국 특허간의 연결 중심성, 근접 중심성 계수나 커뮤니티 밀도 그리고 군집 계수의 차이는 크게 나타나지 않았다. 하지만 미국의 매개 중심성 평균값이 한국보다 약 3배 크다는 결과를 얻었다.
- 본 연구 또한 커뮤니티 탐지 분석을 실시하였지만 커뮤니티 탐지에 그치지 않고 이를 이용하여 커뮤니티를 노드로 전환한 후에 네트워크를 형성하여 커뮤니티의 특징과 커뮤니티 간의 관계를 도출하였다. 분석 결과 커뮤니티의 의미와 커뮤니티 네트워크가 나타내는 형태 및 그 기술 간의 연관 관계를 분석할 수 있었다.
- 한국 특허의 경우 2015년도에 출원 및 등록된 특허가 114개이고, 미국 특허의 경우 3,553개이므로 두 국가의 그래프 구조를 비교하기 위해서 최신 출원 및 등록 특허 100개를 각각 수집하여 분석하였다. 전체 네트워크 생성 후 가장 큰 네트워크만을 추출하여 분석에 이용한 결과 한국과 미국 두 네트워크 안에서 다른 노드와 많이 연결되어 있는 즉, 상호작용이 활발한 중요 키워드를 도출할 수 있었다. 네트워크 구조 분석 결과 한국 특허와 미국 특허간의 연결 중심성, 근접 중심성 계수나 커뮤니티 밀도 그리고 군집 계수의 차이는 크게 나타나지 않았다.
- 분석 과정에서는 전체적인 네트워크를 생성한 후 최대 서브 그래프만을 추출하여 분석에 이용하였다. 키워드 네트워크의 구조를 파악하기 위한 그래프 레벨 분석 결과를 통해 연결 중심성, 근접 중심성 계수와 커뮤니티 밀도 그리고 군집 계수의 측면에서는 한국과 미국이 비슷했지만 예외적으로 미국의 매개 중심성이 한국보다 약 3배 높다는 결과를 얻었다.
- 예를 들어 “Internet”이라는 단어가 추출된 커뮤니티 A안에 있는 단어라면 네트워크 데이터의 “Internet”에는 “A”라는 값이 할당되는 것이다. 탐지된 커뮤니티 중에서 커뮤니티에 속한 키워드 수가 큰 것을 기준으로 노드를 추출하였으며 공통 키워드로 연결되는 노드들을 선정한 결과 한국은 13개의 노드가 추출되었고, 미국은 10개의 노드가 추출되었다.
- 미국의 경우 대체적으로 통신기술 분야가 네트워크에서 매우 중요한 역할을 하였다. 특히 커뮤니티 네트워크를 시각화한 결과 통신기술 관련 특허와 대화형 매체 그리고 통신기술 관련 특허와 스마트 홈 사이의 강한 결합을 보였다. 이는 미국에서 출원 및 등록된 하드웨어 관련 사물 인터넷 특허들이 통신 관련 분야와 연관이 있을 확률이 높다는 것을 의미한다.
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