[논문]특허 자료 정보 기반 국내 이동통신 사업자 주요 공통 기술 분야 분석

김장은; 조유습; 김영래

doi:10.5762/kais.2017.18.5.723

[국내논문] 특허 자료 정보 기반 국내 이동통신 사업자 주요 공통 기술 분야 분석
The Major Common Technology Field Analysis of Domestic Mobile Carriers based on Patent Information Data 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.18 no.5, 2017년, pp.723 - 737

김장은 (국방기술품질원) , 조유습 (국방기술품질원) , 김영래 (국방기술품질원)

초록
AI-Helper

국가 기술표준정책 결정시 국가 정책 활동/시장경제 활동 수단으로 활용하기 위해 현재 자국 기술 수준/집중도/활용도에 대한 분석을 통한 의사결정을 수행해야 한다. 이러한 의사결정의 수단으로 국내 이동통신 사업자 특허 자료 기반 주요 공통 기술 분야 분석을 통해 합리적인 의사결정을 수행할 수 있다. 특허청 특허정보검색서비스를 통해 수집된 국내 이동통신 사업자 전체 특허/국제특허분류 수는 20,294건/152개이며, 이동통신 사업자 특허자료 일반 정보 분석 결과 상대적으로 높은 기술보유 활동을 수행하는 사업자는 KT(9,738건/47.98%)이다. 이어서 사회망 분석결과 연결중심성(0.552)/근접중심성(1.000)/매개중심성(0.290)이 큰 국제특허분류 30개 추출, 주성분 분석 결과 분산 평균 크기 3.2222 이상 넘어가는 국제특허분류 4개(H04W, H04B, G06Q, H04L) 추출을 통해 국내 이동통신 사업자 공통 기술 분야임을 확인했다. 마지막으로, 추출된 국내 이동통신 사업자 공통 기술 분야 4개에 대한 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석 결과 H04W, H04B, G06Q, H04L 모두 12개월의 계절성 특성을 가지며, 기존 시계열 자료 평균 대비 예측 평균이 낮아짐을 확인했다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to decide the national technical standards policy for national policy/market economy activities, the people in charge commonly make policy decisions based on the current technology level/concentration/utilization by means of major common technology field analysis using patent data. One possible source of such patent data is the domestic mobile carriers through the Korea Intellectual Property Rights Information System (KIPRIS) of the Korean Intellectual Property Office (KIPO). Using this system, we collected 20,294 patents and 152 International Patent Classification (IPC) types and confirmed KTs (9,738 cases / 47.98%), which perform relatively high technology retention activities compared to other mobile carriers through the KIPRIS of KIPO. Based on these data, we performed three analyses (SNA, PCA, ARIMA) and extracted 30 IPC types from the SNA and 4 IPC types from the PCA. Based on the above analysis results, we confirmed that 4 IPC (H04W, H04B, G06Q, H04L) types are the major common technology field of the domestic mobile carriers. Finally, the number of 4 IPC (H04W, H04B, G06Q, H04L) forecast averages of the ARIMA forecast result is lower than the number of existing time series patent data averages.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

특허자료 수집 기준은 고속 디지털 기술 기반 고품질 음성/멀티미디어 서비스 제공이 시작된 3세대 이동통신 시작점인 2000년 1월 1일부터 2017년 1월 5일 까지 획득된 자료 20,294건을 가지고 분석을 수행한다[6]. 수집된 국내 이동통신 사업자 전체 특허 자료 기반으로 국내 이동통신 사업자별 특허 수, 백분율 비율 그리고 국제 특허분류 종류에 대한 일반 정보 분석을 수행한다. 이어서 일반 정보 분석 자료를 기반으로 국내 이동통신 사업자와 국제특허분류 간 사회망 분석을 통해 국내 이동통신 사업자에 대한 공통 국제특허분류를 추출하여 공통기술 분야를 분석/제시한다.
수집된 국내 이동통신 사업자 전체 특허 자료 기반으로 국내 이동통신 사업자별 특허 수, 백분율 비율 그리고 국제 특허분류 종류에 대한 일반 정보 분석을 수행한다. 이어서 일반 정보 분석 자료를 기반으로 국내 이동통신 사업자와 국제특허분류 간 사회망 분석을 통해 국내 이동통신 사업자에 대한 공통 국제특허분류를 추출하여 공통기술 분야를 분석/제시한다. 사회망 분석을 통해 분석/제시된 공통 기술 분야 중 국내 이동통신 사업자가 집중하는 주요 기술 분야에 대하여 다차원/다변량 자료 분석/추출할 수 있는 주성분 분석을 수행한다.
이어서 일반 정보 분석 자료를 기반으로 국내 이동통신 사업자와 국제특허분류 간 사회망 분석을 통해 국내 이동통신 사업자에 대한 공통 국제특허분류를 추출하여 공통기술 분야를 분석/제시한다. 사회망 분석을 통해 분석/제시된 공통 기술 분야 중 국내 이동통신 사업자가 집중하는 주요 기술 분야에 대하여 다차원/다변량 자료 분석/추출할 수 있는 주성분 분석을 수행한다. 마지막으로 주성분 분석 결과로 추출된 주요 공통 기술 분야에 대하여 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석을 통해 2017년 주요 공통 기술 분야의 발전 경향을 예측한다.
이동통신 사업자 특허자료 국제특허분류 기반 사회망분석을 통해 이동통신 사업자 전체 152개 국제특허분류기술 분야 중 30개 공통 기술 분야를 확인했다. 이렇게 얻어진 국제특허분류 30개 공통 기술 분야 중 국내 3대 대표 이동통신 사업자가 집중하는 주요 기술 분야를 추출하기 위해 주성분 분석을 수행했다.
이동통신 사업자 특허자료 국제특허분류 기반 사회망분석을 통해 이동통신 사업자 전체 152개 국제특허분류기술 분야 중 30개 공통 기술 분야를 확인했다. 이렇게 얻어진 국제특허분류 30개 공통 기술 분야 중 국내 3대 대표 이동통신 사업자가 집중하는 주요 기술 분야를 추출하기 위해 주성분 분석을 수행했다. 수집된 이동통신 사업자 특허자료의 국제특허분류 종류/수와 이동통신 사업자 간 동등 비교를 위한 정규화된 분석 대상 특허자료 주성분 분석 결과는 Table 6과 같으며, 전체 주성분 3개 중 Kaiser 규칙 기준에 따라 고유치 1이상을 만족시키는 1개의 주성분 수를 선정했다[10].
자기회귀 결합 이동평균 모형을 통해 추출된 국제특허분류 4개의 기술 분야에 대한 연구/집중/동향 및 미래발전 추세 예측을 위한 시계열 자료는 50개 이상이 필요하다[14]. 위 필요조건을 고려하여 2000년 1월부터 2014년 12월(15년=180개월) 월 단위 시계열 자료를 기반으로 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석을 수행했다. 시계열 분석 시 특허 자료를 2000년 1월부터 2014년 12월 자료로 사용된 이유는 특허 자료 특징인 특허출원 후 심사를 통해 채택/공개 시점이 1~2년 지연효과가 있는 점을 고려하여 시계열 분석에 영향을 주는 2015년 1월 이후 자료를 제외하였으며, 분석 수행을 위한 원시자료는 Table 9와 같다.
특허 자료 정보 기반 국내 이동통신 사업자 주요 공통기술 분야 분석을 수행하기 위해 국내 3대 대표 이동통신 사업자(KT, LGUplus, SKT) 특허자료 20,294건을 수집하였으며, 수집된 특허자료 분석 수행을 위한 자료 처리를 과정을 통해 국제특허분류 152개를 추출 하였다. 추출된 152개 국제특허분류를 기반으로 이동통신 사업자 간 사회망 분석을 통해 30개 공통 기술 분야로 구분할 수 있으며, 국제특허분류 30개 공통 기술 분야 중 주성분 분석을 통해 이동통신 사업자가 집중하는 주요 공통 기술 분야로 국제특허분류 4개[H04W(전기통신기술무선통신네트워크 기술로 정보전달을 목적으로 원하는 수의 사용자간 또는 사용자와 네트워크장치간의 하나 또는 복수의 무선통신링크를 선별적으로 수립하기 위한 통신네트워크, 네트워크에 연결된 무선 사용자들의 이동성관리를 위해 기반시설을 배치한 네트워크), H04B(전기 통신기술 전송 관련 기술로 정보를 반송하는 신호의 전송, 정보의 성질에 의존하지 않는 전송을 포함하고, 감시 및 시험장치의 배치, 잡음 및 방해의 억압 및 제한을 포함), G06Q(관리용, 상업용, 금융용, 경영용, 감독용 또는 예측용으로 특히 적합한 데이터 처리 시스템 또는 방법; 그 밖에 분류되지 않는 관리용, 상업용, 금융용, 경영용, 감독용 또는 예측용으로 특히 적합한 시스템 또는 방법), H04L(디지털 정보의 전송 관련 기술로 디지털형식으로 공급된 신호의 전송을 포함하고 데이터전송, 전신통신 및 감시를 위한 방법 또는 배치)]를 추출 하였다.
특허 자료 정보 기반 국내 이동통신 사업자 주요 공통기술 분야 분석을 수행하기 위해 국내 3대 대표 이동통신 사업자(KT, LGUplus, SKT) 특허자료 20,294건을 수집하였으며, 수집된 특허자료 분석 수행을 위한 자료 처리를 과정을 통해 국제특허분류 152개를 추출 하였다. 추출된 152개 국제특허분류를 기반으로 이동통신 사업자 간 사회망 분석을 통해 30개 공통 기술 분야로 구분할 수 있으며, 국제특허분류 30개 공통 기술 분야 중 주성분 분석을 통해 이동통신 사업자가 집중하는 주요 공통 기술 분야로 국제특허분류 4개[H04W(전기통신기술무선통신네트워크 기술로 정보전달을 목적으로 원하는 수의 사용자간 또는 사용자와 네트워크장치간의 하나 또는 복수의 무선통신링크를 선별적으로 수립하기 위한 통신네트워크, 네트워크에 연결된 무선 사용자들의 이동성관리를 위해 기반시설을 배치한 네트워크), H04B(전기 통신기술 전송 관련 기술로 정보를 반송하는 신호의 전송, 정보의 성질에 의존하지 않는 전송을 포함하고, 감시 및 시험장치의 배치, 잡음 및 방해의 억압 및 제한을 포함), G06Q(관리용, 상업용, 금융용, 경영용, 감독용 또는 예측용으로 특히 적합한 데이터 처리 시스템 또는 방법; 그 밖에 분류되지 않는 관리용, 상업용, 금융용, 경영용, 감독용 또는 예측용으로 특히 적합한 시스템 또는 방법), H04L(디지털 정보의 전송 관련 기술로 디지털형식으로 공급된 신호의 전송을 포함하고 데이터전송, 전신통신 및 감시를 위한 방법 또는 배치)]를 추출 하였다. 본 국제특허분류 4개 기술 분야에 대하여 2017년 12월 까지 미래 추세/변동 예측을 위해 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석 결과 H04W, H04B, G06Q, H04L 기존 시계열 자료 평균 대비 예측평균이 낮아지는 것을 확인했다.

대상 데이터

특허 자료 정보 기반 국내 이동통신 사업자 주요 공통기술 분야 분석을 수행하기 위해 국내 3대 대표 이동통신 사업자(KT, LGUplus, SKT)에 대한 특허자료를 수집한다. 특허자료 수집 기준은 고속 디지털 기술 기반 고품질 음성/멀티미디어 서비스 제공이 시작된 3세대 이동통신 시작점인 2000년 1월 1일부터 2017년 1월 5일 까지 획득된 자료 20,294건을 가지고 분석을 수행한다[6].
특허 자료 정보 기반 국내 이동통신 사업자 주요 공통기술 분야 분석을 수행하기 위해 국내 3대 대표 이동통신 사업자(KT, LGUplus, SKT)에 대한 특허자료를 수집한다. 특허자료 수집 기준은 고속 디지털 기술 기반 고품질 음성/멀티미디어 서비스 제공이 시작된 3세대 이동통신 시작점인 2000년 1월 1일부터 2017년 1월 5일 까지 획득된 자료 20,294건을 가지고 분석을 수행한다[6]. 수집된 국내 이동통신 사업자 전체 특허 자료 기반으로 국내 이동통신 사업자별 특허 수, 백분율 비율 그리고 국제 특허분류 종류에 대한 일반 정보 분석을 수행한다.

이론/모형

위 식을 통해 주어진 주성분 분석에서 보유해야 할 주성분 수 결정 방법 중 일반적으로 많이 사용되는 Kaiser 규칙을 적용한다[12].
마지막으로 위 식으로부터 대상 시계열 자료로부터 적절한 통계량 분석, 모형 식별, 식별된 모형 모수 추정, 모형과 적합 여부에 대한 방법을 수행해야 한다. 이와 같은 분석을 수행하기 위해 확률적/이론적 근거를 두고 있고 실제 분석에도 정확한 예측값을 제공하는 Box-Jenkins 방법론을 적용한다[16].
국제특허분류 4개에 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석은 Box-Jenkins 방법론을 기반으로 수행하였으며, 각 국제특허분류에 대한 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석 결과는 Table.8과 같다. 먼저, H04W에 대한 자기회귀 결합 이동평균 모형은 ARIMA(1,1,1)(0,0,2)에 12개월 계절성을 가지는 것으로 확인했다.

성능/효과

기준)에 대한 기본 정보 분석 결과는 아래와 같다. 먼저 전체 특허 기준 이동통신 사업자 특허 수/백분율 비율 결과 Table 1을 통해 KT가 특허 수 9,738로 전체 특허기준 47.98%로 이동통신 사업자 중상대적으로 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났으며, LGUplus가 특허 수 1,763로 전체 특허기준 8.69%로 이동통신 사업자 중 가장 특허 활동이 상대적으로 낮은 것을 확인했다.
058)으로 Table 5와 같다. 즉, 사회망 분석결과를 통해 국제 특허분류 135개로부터 연결중심성/근접중심성/매개중심성이 큰 국제특허분류 30개(A61B, B60K, E05B, G01C, G01R, G01S, G02B, G03B, G06F, G06K, G06Q, G06T, G07B, G07F, G08B, G08C, G08G, G10L, G11B, H01Q, H01R, H02J, H04B, H04H, H04L, H04M, H04N, H04Q, H04R, H04W)를 추출했다.
3/Table 7과 같다. 분석 결과 국제특허분류 30개 기술 분야 기여율 평균 3.2222 이상을 넘어가는 기술 분야는 H04W, H04B, G06Q, H04L이며, 본 국제특허분류 4개 기술 분야에서 연구 및 기술보유 활동이 주도적으로 이뤄지고 있다.
마지막으로 이동통신 사업자 별 기술 집중 분야 분석을 위해 이동통신 사업자 대비 국제특허분류 30개 공통기술 분야 행렬도 분석 결과 H04W, H04B, G06Q, H04L의 기술 분야에 의해 이동통신 사업자의 집중도가 결정되는 것을 확인할 수 있으며, LGUplus와 SKT는 H04W 기술 분야에 집중, KT의 경우 H04W 보다 H04L 기술 분야 좀 더 집중하고 있음을 Fig.4으로 확인했다.
8과 같다. 먼저, H04W에 대한 자기회귀 결합 이동평균 모형은 ARIMA(1,1,1)(0,0,2)에 12개월 계절성을 가지는 것으로 확인했다. 계수값은 아카이케 정보 기준(Akaike’s Information, Criterion, AIC) /베이지안 정보 기준(Baysian Information Criterion, BIC) 최소 추정량 값으로 선정한 결과 ar1(0.
9944)보다 낮은 것을 Fig 5을 통해 확인했다. H04B에 대한 자기회귀 결합 이동평균 모형은 ARIMA(0,1,1)(0,0,2)에 12개월 계절성을 가지는 것으로 확인했다. 계수값은 AIC/BIC 추정량 값으로 선정한 결과 ma1(-0.
그러나 H04B의 경우 과거 높은 특허 획득 이력에 의해 변동이 크게 발생할 가능성이 있음을 신뢰수준을 통해 확인했다. G06Q에 대한 자기회귀 결합 이동평균 모형은 ARIMA(0,1,1)(1,0,2)에 12개월 계절성을 가지는 것으로 확인했다. 계수값은 AIC/BIC 최소 추정량 값으로 선정한 결과 ma1(-0.
계수값은 AIC/BIC 최소 추정량 값으로 선정한 결과 ma1(-0.8654), sar1(0.7821), sma1(-0.5800), sma2(0.1956)이며, 2017년까지 예측 형태는 다른 국제 특허분류에 비해 계절성이 뚜렷하며, 예측 평균(12.3016)은 기존 자료 평균(14.1722)보다 낮은 것을 Fig7을 통해 확인했다.
1722)보다 낮은 것을 Fig7을 통해 확인했다. H04L에 대한 자기회귀 결합 이동평균 모형은 ARIMA(0,1,1) (0,0,1)에 12개월 계절성을 가지는 것으로 확인했다. 계수값은 AIC/BIC 최소 추정량 값으로 선정한 결과 ma1(-0.
H04L에 대한 자기회귀 결합 이동평균 모형은 ARIMA(0,1,1) (0,0,1)에 12개월 계절성을 가지는 것으로 확인했다. 계수값은 AIC/BIC 최소 추정량 값으로 선정한 결과 ma1(-0.9349), sma1(0.4401)이며, 2017년까지 예측 형태는 다른 국제특허분류에 비해 예측 평균(12.4607)은 기존 자료 평균(16.6667)보다 낮은 것을 Fig8을 통해 확인했다.
추출된 152개 국제특허분류를 기반으로 이동통신 사업자 간 사회망 분석을 통해 30개 공통 기술 분야로 구분할 수 있으며, 국제특허분류 30개 공통 기술 분야 중 주성분 분석을 통해 이동통신 사업자가 집중하는 주요 공통 기술 분야로 국제특허분류 4개[H04W(전기통신기술무선통신네트워크 기술로 정보전달을 목적으로 원하는 수의 사용자간 또는 사용자와 네트워크장치간의 하나 또는 복수의 무선통신링크를 선별적으로 수립하기 위한 통신네트워크, 네트워크에 연결된 무선 사용자들의 이동성관리를 위해 기반시설을 배치한 네트워크), H04B(전기 통신기술 전송 관련 기술로 정보를 반송하는 신호의 전송, 정보의 성질에 의존하지 않는 전송을 포함하고, 감시 및 시험장치의 배치, 잡음 및 방해의 억압 및 제한을 포함), G06Q(관리용, 상업용, 금융용, 경영용, 감독용 또는 예측용으로 특히 적합한 데이터 처리 시스템 또는 방법; 그 밖에 분류되지 않는 관리용, 상업용, 금융용, 경영용, 감독용 또는 예측용으로 특히 적합한 시스템 또는 방법), H04L(디지털 정보의 전송 관련 기술로 디지털형식으로 공급된 신호의 전송을 포함하고 데이터전송, 전신통신 및 감시를 위한 방법 또는 배치)]를 추출 하였다. 본 국제특허분류 4개 기술 분야에 대하여 2017년 12월 까지 미래 추세/변동 예측을 위해 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석 결과 H04W, H04B, G06Q, H04L 기존 시계열 자료 평균 대비 예측평균이 낮아지는 것을 확인했다. 그중 주목할 만한 결과로 H04B의 경우 과거 높은 특허 획득 이력에 의해 변동이 크게 발생할 가능성이 있음 확인했으며, G06Q 경우 다른 국제특허분류에 비해 상대적으로 계절성이 뚜렷하게 나타나고 있음을 확인했다.
본 국제특허분류 4개 기술 분야에 대하여 2017년 12월 까지 미래 추세/변동 예측을 위해 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석 결과 H04W, H04B, G06Q, H04L 기존 시계열 자료 평균 대비 예측평균이 낮아지는 것을 확인했다. 그중 주목할 만한 결과로 H04B의 경우 과거 높은 특허 획득 이력에 의해 변동이 크게 발생할 가능성이 있음 확인했으며, G06Q 경우 다른 국제특허분류에 비해 상대적으로 계절성이 뚜렷하게 나타나고 있음을 확인했다.

후속연구

사회망 분석을 통해 분석/제시된 공통 기술 분야 중 국내 이동통신 사업자가 집중하는 주요 기술 분야에 대하여 다차원/다변량 자료 분석/추출할 수 있는 주성분 분석을 수행한다. 마지막으로 주성분 분석 결과로 추출된 주요 공통 기술 분야에 대하여 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석을 통해 2017년 주요 공통 기술 분야의 발전 경향을 예측한다.
향후 연구방향은 특허자료 기반 기술 분석 시 특허 출원 후 심사를 통해 채택/공개 특허 지연에 따른 문제를 보완하기 위한 이종 기술 정보 자료 융합화 연구이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	특허 자료에 포함되어 있는 정보 지표는 어떻게 구성되어있는가?	일반적으로 특허 자료에 포함되어 있는 정보 지표는 출원일, 발명인, 출원인, 출원인 거주국, 출원국가, 국제 특허분류 등으로 구성되어 있으며, 연구 범위와 특성에 따라 관련 지표 기반 분석을 통해 기술 변화 추이/동향, 기술 수준, 특허의 상업성 등을 분석할 수 있다[6]. 특히 특허 자료 지표 중 국제특허분류(International Patent Classification, IPC)는 세계지식재산권기구에서 1975년에 발효된 스트라스부르 협정에서 채택한 국제통일 특허 분류 기준에 따라 국제특허분류(International Patent Classification, IPC)를 최상위 계층인 8개(A : Human necessities, B : Performing operations; Transporting, C: Chemistry; Metallurgy, D : Textiles; Paper, E : Fixed constructions, F : Mechanical Engineering; Lighting; Heating; Weapons, G : Physics, H : Electricity)의 섹션(Section)으로 나누어 A부터 H까지로 표시하고, 각 섹션에 대하여 클래스(Class), 서브클래스(Sub-class), 메인그룹(Main-group), 서브그룹(Sub-group)과 같이 계층구조로 같이 이루어져 있다[4].
	과거 이동통신 주요 기술의 목적은?	이동통신 기술에 대한 발전은 1980년대 주파수 분할 다중 접속(Frequency Division Multiple Access, FDMA) 기반 1세대 아날로그 이동통신을 시작으로, 1990년대 시분할 다중 접속(Time Division Multiple Access, TDMA)/코드 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access, CDMA) 혼합 기반 2세대, 2000년 코드 분할 다중 접속 3세대, 2010년 직교 주파수 분할 다중 접속(Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA) 4세대를 거쳐 2020년 5세대 이동통신으로 다가가고 있다[1]. 위와 같이 과거 이동통신 주요 기술은 아날로그/디지털 기술 기반 고품질의 음성 서비스를 지원하는 것이 가장 큰 목적이었으나, 3세대 이동통신 시작의 기점으로 현재 이동통신의 주요 기술은 고속 디지털 기반 고품질 음성/멀티미디어 서비스를 제공하는 기술로 발전하고 있다[2]. 이러한 이동통신 기술발전 로드맵과 상용화 시점은 각 나라/기관/기업들의 참여로 이동통신 기술에 대한 정보의 생산, 가공, 유통 및 축적 활동과 제품 및 서비스 등의 호환성 및 연동성 확보에 대하여 이해관계자들의 합의가 이루어져 국제 표준화 기구에 의해 결정된다.
	사회망 분석에서 대표적인 중심성 지표는 무엇이 있는가?	사회망 분석은 분석 대상 개체가 특정 사회적 체계 망에서 중심에 위치하는 정도를 표현하며 중심성(Centrality) 지표로 표현할 수 있다. 대표적인 중심성 지표는 연결중심성(Degree Centrality), 근접중심성(Closeness Centrality), 매개중심성(Betweenness Centrality) 3가지가 있다[7-8]. 연결중심성은 사회망 안에서 특정 노드에 인접하여 연계되어 있는 상이한 노드 간의 수를 의미한다.

참고문헌 (16)

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S. E. Lee, easy LTE, HANBIT Academy, 2015.
J. E. Sung, "Analysis of Characteristics and Change Process of Technology Standards Policy in Korea", Seoul Association For Public Administration, 2004.
WIPO, International Patent Classification Version 2016 Guide to the IPC, 2016.
S. Kim, "Basic Study on Patent Statistics and Index Development", Intellectual Property Research Center, 2004.
https://www.itu.int/osg/spu/imt-2000/technology.html
Y. H. Kim et al. Social Network Analysis, 4th edition, PARKYOUNGSA, 2016.
Opsahl, Tore, Filip Agneessens, et al., "Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths." Social networks 32.3 : pp. 245-251, 2010. DOI: https://doi.org/10.1016/j.socnet.2010.03.006

상세보기
Jolliffe, Ian. Principal component analysis. John Wiley & Sons, Ltd, 2002.
Krzanowski, Wojtek. Principles of Multivariate Analysis. Oxford University Press, 1988.
Jackson, J. Edward. A user's guide to principal components. Vol. 587. John Wiley & Sons, 2005.
Kaiser, Henry F. "The application of electronic computers to factor analysis." Educational and psychological measurement, 1960. DOI: https://doi.org/10.1177/001316446002000116

상세보기
G. S. Song, "Forecasting Manpower Demand Using ARIMA Model," Journal of Regional Innovation and Human Resources, vol. 2, no. 1, pp. 31-50, 2006.
W. L. Lee, Time Series Analysis and Forecasting, 2nd edition, TAMJIN, 2016.
K. H. Kim, H. S. Kim, "KTX Passenger Demand Forecast with Intervention ARIMA Model," Journal of the Korean Society for Railway, vol. 14, no. 5, pp. 470-476, 2011. DOI: https://doi.org/10.7782/JKSR.2011.14.5.470

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Tsay and Ruey S., Analysis of financial time series, 3rd edition, John Wiley & Sons, 2010.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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