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문제 정의
- 특허와 마찬가지로 논문도 기술과 연구의 트렌드를 반영하는 정보임에도 불구하고 특허 기술만 분석할 뿐 등록된 논문에 관한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 특허 데이터와 논문데이터를 활용, 토픽모델링을 사용하여 현 연구의 경향을 분석하고 차후 연구가 나아갈 방향에 대한 예측을 하고자 한다.
- 따라서 본 연구에서는 태양광에너지와 관련된 특허데이터와 논문 데이터에서 나타나는 핵심 키워드들을 분류하여 국내 기술 발전 동향을 파악할 수 있는 분석모델을 제시하여 향후 태양광에너지 관련 기술 개발을 위한기반으로 활용하고자 한다. 분석 과정에서는 기 수집된 빅데이터(Big data)에 대한 분석 용이성을 위한 데이터전처리과정을 수행하고 토픽모델링 기법을 적용하여 분석 결과에서 도출되는 키워드의 출연빈도에 관하여 시계열 그래프로 표시하는 기능들로 구성한다.
- 본 논문에서는 연구 동향을 분석하기 위하여 특허와 논문데이터의 동시 비교분석을 시도했다는 점에서 그 의의가 있다. 이는 차후 연구 동향 및 발전성을 판단함에 있어 다양한 지표를 추가할 수 있는 가능성을 볼 수 있는데 의의가 있다.
- 본 연구에서는 LDA 알고리즘을 활용하여 특허 및 논문데이터 분석을 통한 태양광에너지 관련 전반적인 연구동향과 시간의 흐름에 따른 주요 연구 분야를 도출하였다. 기존의 신재생에너지 시장에 대한 분석은 정책적 동향에 대한 분석과 해외 국가 사례에너지관리공단[1, 2]과 LG경제연구소[15] 등 국가연구기관에서 발행한 보고서에 대한 내용이 대부분이었다.
제안 방법
- LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 토픽모델링을 활용하여 특정 문서에서 대한 핵심 키워드를 추출하였다. 발생 데이터를 분석하기 위해 통계적 기법인 PSLI (Probabilistic Latent Semantic Indexing : 확률 잠재 의미색인)모델에 서 발전한 PSLA는 Mixture of Unigrams와 Unigram model로부터 LDA 방법론을 표현할 수 있다[12].
- 특정 연구의 트렌드를 연구할 때 활용하는 방법으로는 기사 데이터를 이용하는 오피니언 마이닝과 문헌정보학, 경제연구 등의 동향을 분석한 연구가 다방면으로 진행되고 있다[10]. LDA알고리즘을 이용하여 토픽모델링을 활용한 논문을 참고자료로 살펴보았다. 장남경(2013)은 한국패션디자인학회지의 창간호인 2001년부터 2015년까지 발표 논문의 주제어와 초록을 수집하여 국내 패션 디자인 분야의 연구동향을 파악하였다[11].
- 기존의 신재생에너지 시장에 대한 분석은 정책적 동향에 대한 분석과 해외 국가 사례에너지관리공단[1, 2]과 LG경제연구소[15] 등 국가연구기관에서 발행한 보고서에 대한 내용이 대부분이었다. 그러나, 본 연구는 국내 기술 개발 동향 및 특허 활동 뿐만 아니라 연구의 흐름을 정략적 방법을 통하여 접근하여 분석을 진행 하였다.
- 본 연구를 수행하며, 토픽 모델링을 통한 분석을 진행할 때 입력변수로는 특허 데이터 중 발명의 명칭 및 요약 등 특허의 특징을 명확하게 드러내고 있는 텍스트를 활용하였다. 또한 논문데이터로는 제목과 논문 키워드를 활용, 토픽 모델링을 진행하였다.
- 특허 데이터 중 Topic 1과 Topic 4로, 태양광 공정 장비 모듈 성능 개선 기술과 공정장비 모듈 효율 향상 기술을 선택하였다. 또한 토픽에서 나타나는 실리콘, 기판 제조 방법, 규소와 공정 등 태양광 공정 장비의 실리콘을 이용한 잉곳, 웨이퍼, 실리콘 박막등 표면 처리 장비에 관한 기술을 지정하였다.
- 본 논문은 논문데이터와 특허데이터를 수집하여 데이터 전처리를 진행하고, 분석 모델을 적용하여 분석을 진행하는 과정으로 진행된다. 본 연구에서 분석한 특허 데이터는 특허 출원이 증가세를 보이는 1997년도부터 2015년까지의 기간의 국내 특허로 한정하여 WIPS의 검색서비스인 Wipson을 통해 수집하였다.
- 본 연구를 수행하며, 토픽 모델링을 통한 분석을 진행할 때 입력변수로는 특허 데이터 중 발명의 명칭 및 요약 등 특허의 특징을 명확하게 드러내고 있는 텍스트를 활용하였다. 또한 논문데이터로는 제목과 논문 키워드를 활용, 토픽 모델링을 진행하였다.
- 본 연구에서는 특허 데이터와 논문 데이터에서 나타나는 문헌 정보를 통하여 각각 5개, 10개의 토픽 주제를 추출하였다. 추출된 주제에 맞는 주제명을 선정하고 태양광에너지 산업의 트렌드에 대해 분석하였다.
- 분석 결과 [Table 3]과 [Table 4]에서 보이는 것과 같이 토픽들의 추출이 완료되었으며, 이를 위해 각 토픽의 개수를 연구자가 적절한 토픽 모델링 결과가 나올 수 있도록 20개, 15개, 10개, 5개로 조절하면서 분석을 시행하였다. 동일한 키워드가 서로 다른 토픽들 간의 중복이 가장 적어지도록 설정하여 최종적으로 논문은 10개, 특허는 5개의 토픽 개수를 선정하였다.
- 본 연구에서는 특허 데이터와 논문 데이터에서 나타나는 문헌 정보를 통하여 각각 5개, 10개의 토픽 주제를 추출하였다. 추출된 주제에 맞는 주제명을 선정하고 태양광에너지 산업의 트렌드에 대해 분석하였다.
- 토픽에 대한 분석 후, 선행연구에 따라 태양광 기술 범위를 따라 주제 분류를 진행하였다. 토픽별로 이루어진 단어 클러스터에서 나타나는 주제를 태양광 기술 로드맵이 정의하는 기술의 발전 방향에 맞추어 주제를 선정하였다.
- 또한 토픽을 나타내는 단어들과 각 단어들의 출현 빈도에 대하여 나타내었다. 토픽에 대한 분석 후, 선행연구에 따라 태양광 기술 범위를 따라 주제 분류를 진행하였다. 토픽별로 이루어진 단어 클러스터에서 나타나는 주제를 태양광 기술 로드맵이 정의하는 기술의 발전 방향에 맞추어 주제를 선정하였다.
- 이에 따라 태양광 모듈과 전력변환장치 범주의 기준이 모호할 수 있다. 하지만 전력변환장치 연구에서는 신재생에너지 기술에서 또한 활용하는 범주이므로 본 논문에서는 태양전지모듈과 전력변환장치연구를 구분하여 분석하였다.
대상 데이터
- 논문 데이터는 기 수집한 특허 데이터와의 비교·분석을 위하여 동일 기간의 데이터를 톰슨로이터社에서 제공하는 인용색인 데이터베이스인 Web of Science를 통해 국내 논문 데이터를 수집하였다.
- 논문 데이터로는 Web Of Science를 활용하여 데이터를 수집하였으며,1997년부터 2015년 데이터 중 키워드로 태양에너지와 관련한 키워드가 포함된 논문만을 추출하여 사용하였다. 논문 키워드로 "Energy"와 "Solar"를 갖고 있는 논문 데이터를 추출하여, 논문 데이터는 총 3,723건을 수집하였다.
- 논문 키워드로 "Energy"와 "Solar"를 갖고 있는 논문 데이터를 추출하여, 논문 데이터는 총 3,723건을 수집하였다.
- 분석 결과 [Table 3]과 [Table 4]에서 보이는 것과 같이 토픽들의 추출이 완료되었으며, 이를 위해 각 토픽의 개수를 연구자가 적절한 토픽 모델링 결과가 나올 수 있도록 20개, 15개, 10개, 5개로 조절하면서 분석을 시행하였다. 동일한 키워드가 서로 다른 토픽들 간의 중복이 가장 적어지도록 설정하여 최종적으로 논문은 10개, 특허는 5개의 토픽 개수를 선정하였다. 또한 토픽을 나타내는 단어들과 각 단어들의 출현 빈도에 대하여 나타내었다.
- 본 논문은 논문데이터와 특허데이터를 수집하여 데이터 전처리를 진행하고, 분석 모델을 적용하여 분석을 진행하는 과정으로 진행된다. 본 연구에서 분석한 특허 데이터는 특허 출원이 증가세를 보이는 1997년도부터 2015년까지의 기간의 국내 특허로 한정하여 WIPS의 검색서비스인 Wipson을 통해 수집하였다. 논문 데이터는 기 수집한 특허 데이터와의 비교·분석을 위하여 동일 기간의 데이터를 톰슨로이터社에서 제공하는 인용색인 데이터베이스인 Web of Science를 통해 국내 논문 데이터를 수집하였다.
- 태양광 관련 특허 데이터의 초기 검색 결과의 특허 데이터 수는 약 24,000건이었으나 데이터의 정확성을 높이기 위해 검색된 특허 데이터 중 중복값과 특허 출원이 미비한 과거 데이터를 제외하여 최종적으로 특허 데이터를 총 16,356건 수집하였다.
이론/모형
- LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 토픽모델링을 활용하여 특정 문서에서 대한 핵심 키워드를 추출하였다. 발생 데이터를 분석하기 위해 통계적 기법인 PSLI (Probabilistic Latent Semantic Indexing : 확률 잠재 의미색인)모델에 서 발전한 PSLA는 Mixture of Unigrams와 Unigram model로부터 LDA 방법론을 표현할 수 있다[12]. 전체 문서 데이터(M)에 포함된 문서(N)에 포함된 단어(w)는 다항분포를 사용하여 표현한다.
- 이를 위한 방법론으로 토픽 모델링을 활용하였다. 토픽 모델링이란 다양한 문서에서 나타나는 키워드를 통해 문헌의 주제를 정리 및 검색, 이해를 돕는 방법이다.
성능/효과
- Topic 2로는 전력변환장치 주제로 시스템, 부하, 인버터, 전력계통 등 전력 변환 장치와 상관있는 키워드가 높은 빈도로 나타나 특허를 구성하고 있다고 분석하였고, 전지 고효율화 기술과 전력변환장치에 대한 성능 향상, 전력제어 기술에 대한 범주가 구분되었다.
- 차후 연구는 시스템 성능 개선과 안정성 향상에 초점을 맞춰 진행 되어야 할 것이다. 또한 논문 데이터를 통해 살펴 본 연구에서는 연료 감응 태양전지와 인버터를 통한전력처리 및 변환기술과 화학적박막성장법(CVD방법)으로 모듈 생산방식 등을 통해 효율성 극대화에 대한 연구가 증가 될 것으로 분석되었다. 이는 [Fig.
- 본 논문에서의 분석결과를 통해 기술 발전의 흐름은 이미 최고점에 도달하였으나 신재생에너지 기술 중 본논문에서 다룬 태양광 에너지 기술의 발전은 특허의 관점에서 기술 개발은 꾸준히 진행되고 있다고 분석된다. 차후 연구는 시스템 성능 개선과 안정성 향상에 초점을 맞춰 진행 되어야 할 것이다.
- 분석 결과를 통해 국내의 태양광 관련 기술들이 높은 수준으로 발전하였음을 알 수 있었으며, 특허 출원은 지속적으로 감소하는 추세를 보일 것으로 전망되었다. 또한 원천기술 위주의 특허보다는 특정 핵심 기술에 대한특허 출원이 주를 이룰 것으로 예측되고, 토픽모델링을 통하여 분류한 태양광 공정기술, 태양광 모듈, 태양광 전력변환장치에 대한 향후 연구 방향성은 화학적 박막 성장법(CVD방법), 연료 감응형 태양전지(Dye Sensitized Solar Cell) 그리고 인버터와 관련된 키워드의 빈도가 점차 증가하며 연구가 주로 지형의 한계점을 극복하기 위한 고효율성, 고성능화의 연구가 활발하게 진행될 것으로 분석된다.
- 특허 데이터 중 Topic 1과 Topic 4로, 태양광 공정 장비 모듈 성능 개선 기술과 공정장비 모듈 효율 향상 기술을 선택하였다. 또한 토픽에서 나타나는 실리콘, 기판 제조 방법, 규소와 공정 등 태양광 공정 장비의 실리콘을 이용한 잉곳, 웨이퍼, 실리콘 박막등 표면 처리 장비에 관한 기술을 지정하였다.
후속연구
- IHS에서 조사한 “Top solar power industry trends for 2015”에서는 향후 에너지 수요 중 태양광 에너지의수요가 25% 증가 할 것이며, CPV(Concentrated Photovoltaic Solar)설비에 대한 지속적인 성장이 이뤄질 것이며, HCPV(High-Concentra tion Photovoltaic)와 LCPV(Low-Concentration Photovoltaic)시스템이 향후3년 동안 계속해서 발전할 것이라고 분석하고 있다.
- 그러나 특허 정보와 논문 정보가 국내 출원으로 한정되어 있어 국외 트렌드를 파악하기 어렵다는 점과 기술의 패러다임에 대한 변화는 정량적인 분석 결과만으로 예측하기 힘들다는 한계점이 있다. 따라서 향후 연구로 신재생에너지 분야의 기술 수준이 높은 해외 선도 국가의 특허 및 논문 데이터에 대한 추가분석과 관련 분야 전문가들이 제시한 발전 방향성 등의 비교분석을 수행하고자 한다.
- 이는 차후 연구 동향 및 발전성을 판단함에 있어 다양한 지표를 추가할 수 있는 가능성을 볼 수 있는데 의의가 있다. 또한 발전 방향성을 탐색하여 다른 나라보다 먼저 기술을 선점할 수 있도록 차후 연구방향을 제시할 수 있었다. 이를 통해 앞으로 우리나라의 태양광에너지 기술개발을 위한 발전 방향성을 도출하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
- 분석 결과를 통해 국내의 태양광 관련 기술들이 높은 수준으로 발전하였음을 알 수 있었으며, 특허 출원은 지속적으로 감소하는 추세를 보일 것으로 전망되었다. 또한 원천기술 위주의 특허보다는 특정 핵심 기술에 대한특허 출원이 주를 이룰 것으로 예측되고, 토픽모델링을 통하여 분류한 태양광 공정기술, 태양광 모듈, 태양광 전력변환장치에 대한 향후 연구 방향성은 화학적 박막 성장법(CVD방법), 연료 감응형 태양전지(Dye Sensitized Solar Cell) 그리고 인버터와 관련된 키워드의 빈도가 점차 증가하며 연구가 주로 지형의 한계점을 극복하기 위한 고효율성, 고성능화의 연구가 활발하게 진행될 것으로 분석된다.
- 분석 과정에서는 기 수집된 빅데이터(Big data)에 대한 분석 용이성을 위한 데이터전처리과정을 수행하고 토픽모델링 기법을 적용하여 분석 결과에서 도출되는 키워드의 출연빈도에 관하여 시계열 그래프로 표시하는 기능들로 구성한다. 본 연구에서결과로 제시되는 트렌드와 연구 동향을 반영한 결과는 태양광 에너지 분야의 연구자들에게 앞으로 관련 연구진행에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
- 또한 기술적인 발전을 통하여 태양광에서 에너지를 가장 많이 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다[1, 2]. 우리나라는 태양광, 수소연료전지와 풍력의 기술개발사업에 투자하고 있으며, 보다 효과적인 신재생에너지 관련 기술 개발을 위해 기존데이터 분석을 통해 연구 방향을 결정하고 투자분야에 대한 불확실성을 감소시킬 수 있는 연구가 필요할 것으로 생각된다.
- 국가에서 시행하는 다양한 지원과 시장활성화의 노력의 결과로 높은 기술적 발전이 이뤄졌지만, 태양광 발전기 설치에서설치 범위와 설치 지형 등의 제약이 계속해서 존재한다. 이로 인해 기술 발전은 좁은 범위 내에서 높은 효율을 갖는 에너지를 발전할 수 있도록 하는 연구와 기술 개발이 계속해서 진행될 것으로 예측된다.
- 또한 발전 방향성을 탐색하여 다른 나라보다 먼저 기술을 선점할 수 있도록 차후 연구방향을 제시할 수 있었다. 이를 통해 앞으로 우리나라의 태양광에너지 기술개발을 위한 발전 방향성을 도출하는데 도움이 될 것으로 기대한다. 그러나 특허 정보와 논문 정보가 국내 출원으로 한정되어 있어 국외 트렌드를 파악하기 어렵다는 점과 기술의 패러다임에 대한 변화는 정량적인 분석 결과만으로 예측하기 힘들다는 한계점이 있다.
- 본 논문에서의 분석결과를 통해 기술 발전의 흐름은 이미 최고점에 도달하였으나 신재생에너지 기술 중 본논문에서 다룬 태양광 에너지 기술의 발전은 특허의 관점에서 기술 개발은 꾸준히 진행되고 있다고 분석된다. 차후 연구는 시스템 성능 개선과 안정성 향상에 초점을 맞춰 진행 되어야 할 것이다. 또한 논문 데이터를 통해 살펴 본 연구에서는 연료 감응 태양전지와 인버터를 통한전력처리 및 변환기술과 화학적박막성장법(CVD방법)으로 모듈 생산방식 등을 통해 효율성 극대화에 대한 연구가 증가 될 것으로 분석되었다.
- 이러한 결과는 태양광 발전의 제한에 따른 결과라고 볼 수 있다. 태양광 발전 시 설치 공간의 제약으로 공간효율의 극대화를 위해 고효율 전지에 대한 연구가 진행되고 있다고 분석되며, 부품소재와 발전 시스템의 효율성 증대를 위한 연구가 계속해서 진행된다고 분석할 수 있다.
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