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[기술정책 이슈] 지능화 융합의 확산과 유망 분야 : 미국 특허 데이터를 중심으로
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- Authors
- 하영욱
- Issue Date
- 2021-12
- Type
- ETRI Insight
- Abstract
- 2016년 AI인 알파고가 이세돌과의 바둑 대국에서 승리함으로써 AI의 혁신성이 증명되었으며, 컴퓨팅과 네트워크 및 실감미디어 등 ICT 기반 기술의 진화와 함께 AI는 4차 산업혁명을 견인하는 핵심 기술로 인식되고 있다. 또한 사회현안 해결과 산업 발전을 위해 AI를 접목하려는 주요국 정부의 적극적 노력은 AI를 통한 국가 차원의 혁신 전략 마련으로 이어져 왔으며, 전례 없었던 코로나-19의 충격과 장기화로 의료, 복지 등의 도메인에 AI를 융합하고자 하는 요구가 가중되고 있다. 이와 같이 세계적으로 지능화융합은 가속화되고 있으므로, 한정된 자원으로 지능화융합 산업을 선점하고 사회 구성원들에게 최고의 효용을 제공하기 위해 유망 지능화융합 분야를 탐색하고 이를 바탕으로 한 선택과 집중적인 투자전략이 매우 중요하게 되었다. 유망 분야 선정 방법으로 폭넓게 활용되는 정성적 연구가 객관성을 담보하기 어렵고 또한 전문가 선택에 따른 편향 등의 한계로 데이터 기반의 정량 연구가 보완적으로 활용되어 오고 있다. 최근 국내외 주요 연구기관들을 중심으로 데이터를 기반으로 유망 분야를 탐색하기 위한 연구들이 활발히 진행 중이며, 새로운 방법론으로서 기계학습 기반의 방법론들이 점진적으로 증가하고 있다. 그러나 유망성 평가를 위한 적절한 데이터의 확보가 쉽지 않으며, 기존 연구들의 평가 지표는 성장성 등의 일부 지표로 제한적이었다. 학술논문과 특허가 빅데이터 분석에 자주 활용되고 있는데, 10년 이내의 유망 지능화융합 분야의 예측에는 특허가 적합하다.
This work is distributed under the term of Korea Open Government License (KOGL)
(Type 4: : Type 1 + Commercial Use Prohibition+Change Prohibition)
(Type 4: : Type 1 + Commercial Use Prohibition+Change Prohibition)
