[논문]네트워크 분석을 통한 국내 '스마트 팜' 특허 동향 연구

민경빈; 박홍진

doi:10.17661/jkiiect.2022.15.5.413

네트워크 분석을 통한 국내 '스마트 팜' 특허 동향 연구
A Study on the Patent Trend of 'Smart Farm' in Domestic through Network Analysis 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.15 no.5, 2022년, pp.413 - 422

민경빈 (Dept. of Computer Science and Engineering, Sangji University) , 박홍진 (Dept. of Computer Science and Engineering, Sangji University)

초록
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농업의 고질적인 인력 부족과 고령화 문제를 해결하는 방안 중 스마트 팜은 크게 주목받고 있다. 6차 산업혁명이라고 불리는 스마트 팜 산업은 경쟁력의 강화가 필요하다. 혁신 가능한 IT 기술을 농업에 접목하기 위해 선행적인 연구나 특허에 대한 정보 수집 및 분석은 중요하다. 본 논문은 국내 특허정보검색서비스(KIPRIS)를 이용하여 스마트 팜에 관련된 5,789건의 특허데이터를 통해 스마트 팜 특허 동향을 살펴본다. 키워드 네트워크, 에고 네트워크, 동시 출현 네트워크, 바이그램 네트워크 분석 등을 통해 스마트 팜 정보의 국내 특허 동향을 알아본다. 스마트 팜 특허 관련 네트워크 분석 결과, 스마트 팜 시스템을 이용하거나 시스템 제어 기술과 관련된 특허가 가장 많았다. 본 논문은 향후 스마트 팜 관련 특허 연구 방향 설정에 있어 도움을 제공할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Smart farms are receiving a lot of attention as a way to solve the chronic labor shortage and aging problems in agriculture. The smart farm industry, called the 6th industrial revolution, needs to strengthen its competitiveness. In order to apply innovative IT technology to agriculture, it is important to collect and analyze information about prior research or patents. This paper examines smart farm patent trends through 5,789 patent data related to smart farm using the domestic patent information search service(KIPRIS). This paper examines the domestic patent trends of smart farm information through keyword network, ego network, simultaneous appearance network, and bigram network analysis. As a result of network analysis related to smart farm patents, patents related to smart farm systems and control technologies were the most common. This paper can provide help in setting the direction of future smart farm-related patent research.

주제어

표/그림 (16)

그림 그림 1. 주요 키워드의 빈도 막대그래프 Fig. 1. Frequency histogram of key keywords
표 표 1. 주요 키워드의 빈도 Table 1. Frequency of key keywords
그림 그림 2. 키워드의 워드 클라우드 Fig. 2. Word Cloud of Keywords
표 표 2. 키워드 네트워크 중심성 Table 2. Keyword network centrality
그림 그림 3. '시스템' 에고 네트워크 Fig. 3. 'System' ego network
그림 그림 4. '스마트 팜' 에고 네트워크 Fig. 4. 'Smart Farm' ego network
표 표 3. '시스템' 에고 네트워크의 주요 빈도 Table 3. The main frequency of the 'system' ego network
표 표 4. '스마트 팜' 에고 네트워크의 주요 빈도 Table 4. The main frequency of the 'Smart Farm' ego network
그림 그림 5. '컴퓨터' 에고 네트워크 Fig. 5. 'Computer' ego network
표 표 5. '컴퓨터' 에고 네트워크의 주요 빈도 Table 5. The main frequency of the 'Computer' ego network
표 표 6. 주요 키워드의 동시 출현 빈도 Table 6. Frequency of simultaneous appearance of key keywords
그림 그림 6. 키워드의 동시 출현 네트워크 Fig. 6. Network of simultaneous emergence of keywords
그림 그림 7. 키워드 간 상관분석 막대그래프 Fig. 7. Correlation between keywords histogram
표 표 7. 키워드의 동시 출현 빈도 Table 7. frequency of simultaneous appearance of keywords
그림 그림 8. 키워드의 바이그램 네트워크 Fig. 8. Keyword Bigram Network
표 표 8. '스마트 팜'의 동시 출현 단어쌍과 바이그램 단어쌍 비교 Table 8. Simultaneous appearance of 'smart farm' Comparison of word pairs and bigram word pairs

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 KIPRIS 특허 정보 검색서비스를 이용하여 스마트 팜과 관련된 5,789건의 특허데이터의 제목을 추출하여 연구 동향을 살펴보았다. 특허데이터들의 연구 동향을 분석하기 위해, 빈도분석, 에고 네트워크, 동시 출현 빈도분석, 바이그램 네트워크 등을 적용하였다.
스마트 팜 관련 특허데이터의 키워드에서 동시 출현 빈도가 가장 높은 키워드는 ‘방법’이었다. 본 논문에서는 스마트 팜 관련 특허데이터의 단어들 간 상호 연결을 파악하고자 하였다. 분석 결과는 그림 6과 같다.
본 논문에서는 스마트 팜 관련 특허데이터의 단어들이 어떤 맥락에서 연이어 사용되었는지 파악하기 위해 연이어 사용된 2개의 단어의 빈도를 기준으로 데이터를 추출하였으며, 빈도가 18회 이상 연이어 사용된 단어를 대표 키워드로 선정하여, 이에대한 바이그램 네트워크 분석을 실행하였다. 바이그램 네트워크란 특정 텍스트 단위에서 연속으로 출현한 단어의 집합적 상호 연결을 표현하는 방법으로 네트워크 연결망에서 엣지의 명암과 두께는 단어 간 바이그램 빈도를 나타내며 진하고 두꺼울수록 빈도가 잦음을 나타낸다.
본 논문에서는 스마트 팜 관련 특허데이터의 단어들이 어떤 맥락에서 함께 사용되었는지 파악하기 위해 단어의 동시 출현 빈도를 기준으로 데이터를 추출하였으며, 빈도가 35회 이상 사용된 단어를 대표 키워드로 선정하여, 이에 대한 동시 출현 네트워크 분석을 실행하였다. 동시 출현 네트워크란 특정 텍스트 단위에서 공동으로 출현한 단어의 집합적 상호 연결을 표현하는 방법으로 네트워크 연결망에서 노드는 단어, 엣지는 단어 연결선을 나타낸다.
본 논문은 키워드 네트워크 분석 방법을 통해 스마트 팜 관련 특허 연구의 방향을 알아본다. 국내에서 등록된 스마트 팜 관련 특허의 경향을 파악하기 위해 특허청이 보유한 국내 모든 지식재산권 정보를 보유하고 있는 특허정보검색서비스(KIPRISS)에서 ‘스마트 팜’으로 검색된 결과 중 특허데이터만 5,789개를 추출하여 네크워크 분석을 수행하였다.
국내에서 등록된 스마트 팜 관련 특허의 경향을 파악하기 위해 특허청이 보유한 국내 모든 지식재산권 정보를 보유하고 있는 특허정보검색서비스(KIPRISS)에서 ‘스마트 팜’으로 검색된 결과 중 특허데이터만 5,789개를 추출하여 네크워크 분석을 수행하였다. 본 연구를 통해 향후 어떤 연구주제에 관한 연구가 요구되는지 의미있는 시사점을 제공하고자 한다. 현재까지 진행된 스마트 팜과 관련된 특허데이터에 관한 제목을 파악하는 것은 향후 어떤 연구주제에 관한 탐구가 요구되는지 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 생각된다.

제안 방법

국내에서 등록된 스마트 팜 관련 특허의 경향을 파악하기 위해 특허청이 보유한 국내 모든 지식재산권 정보를 보유하고 있는 특허정보검색서비스(KIPRISS)에서 ‘스마트 팜’으로 검색된 결과 중 특허데이터만 5,789개를 추출하여 네크워크 분석을 수행하였다
첫째, 특허청이 보유한 국내 모든 지식재산권 정보를 보유하고 있는 특허정보검색서비스에서 ‘스마트 팜’으로 검색된 국내 특허데이터를 조사하였다. 둘째, 검색된 데이터 중 특허데이터의 제목만을 선정하여 분석하였다.
즉, 스마트 팜 관련에서는 시스템이 가장 많이 연관되어 특허가 출현되는 동향이 있었다. 또한 전체 키워드에서 각 키워드별 위치분석을 파악하기 위해 연결 중심성과 근접 중심성, 매개 중심성, 고유 벡터 중심성을 분석하였다. 스마트 팜 관련 중심성을 분석한 결과도 ‘시스템’이 가장 높게 나타났다.
본 논문에서 키워드 추출은 R 프로그램을 사용하였다. 키워드는 연구자의 특허를 대표하고 핵심 주제를 담고 있으므로 본 논문에서는 각 저자가 제시한 특허데이터의 제목의 키워드를 중심으로 추출하였다.
본 논문은 2022년 7월까지의 스마트 팜 관련 특허의 경향을 파악하기 위해 유용한 키워드 네트워크 분석을 활용하였다. 키워드 네트워크를 분석함으로써 연구자들의 연구주제를 살펴보았으며, 키워드 간의 관계를 파악하였다.
전체 네트워크에서 스마트 팜과 관련된 상대적으로 관련성이 큰 단어가 무엇인지 알아보기 위하여 파이 계수를 분석하였다. 파이 계수(phi coeffcient)란 두 단어가 함께 사용되는 경우가 각각 사용되는 경우에 비해 얼마나 많은지 나타낸 지표이다.
전체 네트워크에서 스마트 팜과 관련된 주 키워드와 어떤 키워드가 얼마나 자주 연이어 사용되었는지 알아보기 위하여 바이그램 키워드를 분석하였다. 주 키워드는 ‘스마트 팜’으로 키워드의 상위 10개의 키워드를 동시 출현 단어쌍과 바이그램 단어쌍을 분석하였고 그 결과는 표 8과 같다.
전체 네트워크에서 스마트 팜과 관련된 주 키워드와 어떤 키워드가 함께 사용되었는지 알아보기 위하여 동시 출현 키워드를 분석하였다. 주 키워드는 ‘시스템’, ‘스마트 팜’, ‘컴퓨터’, ‘방법’으로 각 키워드별로 상위 10개의 키워드를 분석하였고 그 빈도수는 표 6과 같다.
전체 키워드에서 각 키워드별 어떠한 위치를 차지하고 있는지 알아보기 위해, 연결 중심성, 근접중심성, 매개 중심성, 고유 벡터 중심성을 분석하였다. 각 중심성별로 상위 20개의 키워드를 분석하였으며, 그 값은 다음의 표 2와 같다.
첫째, 특허청이 보유한 국내 모든 지식재산권 정보를 보유하고 있는 특허정보검색서비스에서 ‘스마트 팜’으로 검색된 국내 특허데이터를 조사하였다
본 논문은 2022년 7월까지의 스마트 팜 관련 특허의 경향을 파악하기 위해 유용한 키워드 네트워크 분석을 활용하였다. 키워드 네트워크를 분석함으로써 연구자들의 연구주제를 살펴보았으며, 키워드 간의 관계를 파악하였다.
본 논문에서는 KIPRIS 특허 정보 검색서비스를 이용하여 스마트 팜과 관련된 5,789건의 특허데이터의 제목을 추출하여 연구 동향을 살펴보았다. 특허데이터들의 연구 동향을 분석하기 위해, 빈도분석, 에고 네트워크, 동시 출현 빈도분석, 바이그램 네트워크 등을 적용하였다.

대상 데이터

키워드는 연구자의 특허를 대표하고 핵심 주제를 담고 있으므로 본 논문에서는 각 저자가 제시한 특허데이터의 제목의 키워드를 중심으로 추출하였다. 본 논문은 검색된 5,789개의 특허데이터의 제목을 키워드로 정리하였다. 교정작업 과정에서는 띄어쓰기를 일괄 삭제하였고, 한글만 남겼으며, 형태소 분석기를 이용하여 품사를 기준으로 토큰화하여 행을 구성 후 품사를 추출하였다.
본 논문의 분석대상은 2022년 7월까지의 특허데이터 중 스마트 팜에 관해 연구한 특허데이터이다. 분석대상의 선정과정은 다음과 같다.

성능/효과

2022년 7월까지 발표된 스마트 팜 관련 특허데이터 5,789개의 데이터를 살펴본 결과, 총 키워드수는 31,776개였다. 키워드 정제과정을 거친 후, 최종 선정된 스마트 팜 관련 특허데이터 제목의 주요 키워드는 6,033종이며, R프로그램을 이용하여 산출한 빈도분석 결과의 상위 16개의 결과는 표 1과 같다.
2개의 빈도를 기준으로 수행되는 바이그램 네트워크 분석에서는 ‘시스템’과 ‘방법’이 가장 높았으면 그다음으로 ‘방법’과 ‘프로그램’순으로 나타났다.
결론적으로 스마트 팜 관련 특허를 네트워크 분석한 결과, ‘시스템’이 가장 높게 관련된 단어로 나타났다
분석 결과, 제일 많이 상호 연결된 키워드는 ‘방법’이며, 다음으로 ‘시스템’, ‘이용’ 순으로 나타났다
스마트 팜 관련 특허데이터는 제목의 키워드를 분석한 결과 스마트 관련된 ‘시스템’이 서비스나, 데이터, 관리 등 다른 키워드보다 상대적으로 많았다
스마트 팜 관련 특허데이터는 제목의 키워드를 분석한 결과 스마트 관련된 ‘시스템’이 서비스나, 데이터, 관리 등 다른 키워드보다 상대적으로 많았다. 즉, 스마트 팜 관련에서는 시스템이 가장 많이 연관되어 특허가 출현되는 동향이 있었다. 또한 전체 키워드에서 각 키워드별 위치분석을 파악하기 위해 연결 중심성과 근접 중심성, 매개 중심성, 고유 벡터 중심성을 분석하였다.
결론적으로 스마트 팜 관련 특허를 네트워크 분석한 결과, ‘시스템’이 가장 높게 관련된 단어로 나타났다. 즉, 스마트 팜 관련하여 시스템을 이용하거나 시스템을 제어 기술하는 관련된 특허가 가장 많았음을 알 수 있다.

후속연구

본 연구를 통해 향후 어떤 연구주제에 관한 연구가 요구되는지 의미있는 시사점을 제공하고자 한다. 현재까지 진행된 스마트 팜과 관련된 특허데이터에 관한 제목을 파악하는 것은 향후 어떤 연구주제에 관한 탐구가 요구되는지 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 생각된다.

참고문헌 (10)

S. H. Yoon, M. H. Choi, J. Y. Park, "Data-driven smart farm prospects", Proceedings of the Conference on Communications and Information Sciences, Vol.2022, No.2, pp. 930-931, 2022.
S. K. Park, "Trends and Development of Smart Farms", Proceedings of the Conference on Korean Society for Food Engineering, Vol.2017, No.11, pp. 49-78, 2017.
http://www.kidshankook.kr/news/articleView.html?idxno1316
J. H. Shin, "Design and Implementation of Patent Analysis System Based on Big data", DataBase Research, Vol.33, No.1, pp. 92-104, 2017.
H. Kim, D. G. Kim, J. N. Jo, "Patent data analysis using clique analysis in a keyword network", Journal of the Korean data & information science society, Vo1.27, No.5, pp. 1273-1284, 2016.
J. H. Choi, H. S. Kim, N. G. Im, "Keyword Network Analysis for Technology Forecasting", Journal of Intelligence and Information Systems, Vo1.17, No.4, pp. 227-240, 2011.
Y. G. Hyun, J. H. Han, U. R. Chae, G. H. Lee, J. Y. Lee, "A Study On Technical Trend Analysis Related to Semantic Analysis of NLP Through Domestic/Foreign Patent Data", Journal of Digital Convergence, Vol.18, No.1, pp. 137-146, 2020.
G. J. Jo, "Research Trends in Early Childhood Education and Care during COVID-19 through Keyword Network Analysis", Early Childhood Education Collection, Vol.26, No.3, pp. 157-180, 2022.
S. Y. Yoo, G. G. Lim, "Analysis of the news agenda using text mining and semantic network analysis: Focusing on COVID-19-related emotions", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.27, No.1, pp. 47-64, 2021.
S. H. Jung, Y. D. Ho, Y. S. Song, "Exploration of HRD Research Trends through Keyword Network Analysis", The Korean Journal of Human Resource Development, Vol.16, No.3, pp. 1-33, 2014.

저자의 다른 논문 :

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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