[논문]토픽모델을 이용한 전력반도체 패키징 기술 동향 연구

박근서; 최경현

doi:10.6117/kmeps.2020.27.2.053

초록
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전기자동차용 전력반도체 패키징 기술에 대한 분석을 수행하였다. 비정형 데이터인 특허들을 수집하여 유효특허를 도출하여 LDA 기법을 적용한 토픽모델링을 수행하였다. 20개의 토픽으로 분류하였고 각 토픽별 추출된 단어를 통해 기술에 대한 정의를 내렸다. 각 토픽의 대한 동향분석을 위해 연도별 빈도수에 대한 회귀분석을 통해 토픽별 Hot토픽과 Cold 토픽을 도출하여 전력반도체 패키징 기술의 동향을 분석하였다. Hot 토픽의 기술로는 내전압에 따른 패키지 구조 기술과 입출력 관련 제어 기술, 방열기술을 도출하였고 Cold 토픽 기술로는 인덕턴스 저감기술이 도출되었다.

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Analysis of electric semiconductor packaging technology for electric vehicles was performed. Topic modeling using LDA technique was performed by collecting valid patents by deriving valid patents. It was classified into 20 topics, and the definition of technology was defined through extracted words ...

Analysis of electric semiconductor packaging technology for electric vehicles was performed. Topic modeling using LDA technique was performed by collecting valid patents by deriving valid patents. It was classified into 20 topics, and the definition of technology was defined through extracted words for each topic. In order to analyze the trend of each topic, the trend of power semiconductor packaging technology was analyzed by deriving hot and cold topics by topic through regression analysis on frequency by year. The package structure technology according to the withstand voltage, the input/output-related control technology and the heat dissipation technology were derived as the hot topic technology, and the inductance reduction technology was derived as the cold topic technology.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Research method.
그림 Fig. 2. LDA (Latent Dirichlet Allocation).
그림 Fig. 3. Word frequency (a) and word cloud (b) for total patent.
표 Table 1. 20 Topics and Keyword in Topic
표 Table 2. Regression coefficient and significance level by power module package

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구는 비메모리 반도체 분야에서도 특히 전기자동차용 파워반도체 패키지 산업에 대해 특허 데이터를 활용하여 기술의 트렌드를 먼저 예측하고, 미래 시장을 선점하기 위한 주요 기술에 대한 방향을 제시함으로써 한정된 자원에서 선택과 집중을 통한 사업 모델에 활용할 수 있는 기초 정보를 제공하고자 한다.

제안 방법

본 연구는 최근 급속히 성장하고 있는 전기자동차에 적용되는 전력모듈 패키징 기술의 동향을 분석하기 위해 기존의 문헌조사등을 통한 정성적인 기술 분석과는 다르게 기술 지표인 특허데이터를 사용하여 토픽모델을 사용하여 정량적인 기술 동향 분석을 수행하였다. 전력반도체 패키지 기술 관련하여 미국에 출원한 특허데이터를 수집하고 유효특허만을 사용하여 토픽모델링과 회귀분석을 사용해 기술을 분류하고 각 기술 별 동향을 분석하였다. 특허 검색식을 사용하여 전력모듈 패키징 기술과 연관된 유효특허만을 사용하였고 오픈소스인 R 패키지를 사용하여 전처리 등의 데이터 처리와 토픽모델링을 통해 토픽 별 유효 단어들을 도출하였다.
전력반도체 패키지 기술 관련하여 미국에 출원한 특허데이터를 수집하고 유효특허만을 사용하여 토픽모델링과 회귀분석을 사용해 기술을 분류하고 각 기술 별 동향을 분석하였다. 특허 검색식을 사용하여 전력모듈 패키징 기술과 연관된 유효특허만을 사용하였고 오픈소스인 R 패키지를 사용하여 전처리 등의 데이터 처리와 토픽모델링을 통해 토픽 별 유효 단어들을 도출하였다. 도출된 토픽들을 기반으로 각 20개의 기술 분야를 도출하였다.

대상 데이터

특허 데이터는 미국 특허청에 출원된 특허를 대상으로 전력 반도체 패키징 기술의 특허 수집을 위해 키워드를 활용하여 수집하였다. 검색식은 “(((((전력 or 파워) and (모듈 or 스위치 or 스위칭)) and (반도체)) or (((power) and (module or switch*)) and (semiconduct*))) and (package* or 패키지 or 패키징))”으로 하였다.

데이터처리

개별기술에서의 추이를 판단하는 기준은 선형회귀분석을 사용하여 회귀계수 값을 사용하였다. 설명변수로 출원 연도를 사용하였고 종속변수로 각 토픽 별 특허 출원 수를 사용하여 단순선형회귀분석을 수행하였다. 유의수준은 5% 유의수준 이내에서 의미 있는 기술만 Hot 기술, Cold 기술로 선정하였다.

이론/모형

본 연구에서는 토픽모델을 대표하는 LDA 모형을 활용한다. LDA는 주어진 문서집단에 대하여 각 문서에 잠재되어 있는 토픽의 존재를 디리클레(Dirichlet) 확률분포를 기반으로 판단하는 생성확률모형(Generative Probabilistic Model)으로 LDA 프로세스는 Fig.

성능/효과

결과적으로 Hot 토픽의 기술로는 내전압에 따른 패키지 구조 기술[토픽1]과 입출력 관련 제어 기술[토픽16], 방열기술[토픽1]을 도출하였고 Cold 토픽 기술로는 인덕턴스 저감기술[토픽13]이 도출되었다.

후속연구

전통적 공학분야에 기술경영의 학문을 적용해 봄으로서 정량적인 분석을 통해 기술예측과 분석이 가능함을 보였다는 점에서 다른 논문과 차별점을 갖는다. 또 다른 지표인 학술논문을 동일한 방법으로 분석을 하여 기술예측을 수행하면 특허데이터의 결과와 더불어 더욱 객관적인 데이터를 활용한 기술예측 및 동향 분석을 할 수 있을 것이다. 또한 각 국가별 특허·논문 데이터를 분석한다면 국가별 연구방향에 대해서도 비교해 볼 수 있을 것으로 기대된다.

참고문헌 (12)

H. R. Hwang, "National innovation system and industrial innovation system: focusing on the Korean IT industry innovation system", Science & Technology Policy, 153, 17 (2005).
Korea Institute of Science and Technology Evaluation and Planning, "New industry creation power semiconductor commercialization business" (2017).
J. W. Yoon, J. H. Bang, Y. H. Ko, S. H. Yoo, J. K. Kim, and C. W. Lee, "Power Module Packaging Technology with Extended Reliability for Electric Vehicle Applications", J. Microelectron. Packag. Soc., 21(4), 1 (2014).
K. H. Kim and S. H. Choa, " Recent Overview on Power Semiconductor Devices and Package Module Technology", J. Microelectron. Packag. Soc., 26(3), 15 (2019).
Z. Liang, "Status and trend of automotive power packaging", Proc. 24th International Symposium on Power Semiconductor Devices and ICs (ISPSD), Bruges, 325, IEEE Power Electronics Society (PELS) (2012).
K. Guth, N. Oeschler, L. Boewer, R. Speckels, G. Strotmann, N. Heuck, S. Krasel, and A. Ciliox, "New assembly and interconnect technologies for power modules", Proc. 7th International Conference on Integrated Power Electronics Systems (CIPS), Nuremberg, 1 (2012).
H. Lee, V. Smet, and R. Tummala, "A Review of SiC Power Module Packaging Technologies: Challenges, Advances, and Emerging Issues", IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics, 8(1), 239 (2020).

상세보기
Y. H. Chen, C. Y. Chen, and S. C. Lee, "Technology forecasting and patent strategy of hydrogen energy and fuel cell technologies", International Journal of Hydrogen Energy, 36(12), 6957 (2011).

상세보기
J. C. Ho, E. C. Saw, L. Y. Lu, and J. S. Liu, "Technological barriers and research trends in fuel cell technologies: A citation network analysis", Technological Forecasting & Social Change, 82, 66 (2014).

상세보기
Y. J. Chiu and T. M. Ying, "A Novel Method for Technology Forecasting and Developing R&D Strategy of Building Integrated Photovoltaic Technology Industry", Mathematical Problems in Engineering, 2012, 24 (2012).
D. K, Nam and G. H. Choi, "Technology Trend Analysis in the Automotive Semiconductor Industry using Topic Model and Patent Analysis", Journal of Korea Technology Innovation Society, 21(3), 1155 (2018).
D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan, "Latent Dirichlet Allocation", The Journal of Machine Learning Research, 3, 993 (2003).

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