신기술 분석, 센싱, 예측 솔루션

치열한 글로벌 경쟁에서 살아남기 위해 기업들의 R&D 투자는 크게 늘어 났지만, 그 성과는 오히려 줄어들고 있습니다. 이제는 경험과 직감에 기반한 기술 개발이 아닌 데이터 분석과 시장, 기술 예측을 통한 합리적이고 현명한 연구 개발 정책 수립과 투자가 필요한 시기입니다. 세계적 글로벌 기업들과 공공 기관을 통해 검증된 솔트룩스의 신기술 분석, 기술 센싱 및 예측 솔루션을 경험해 보십시오.


고객 문제

글로벌 경쟁 가능한 차세대 기술 및 제품 개발을 위한 연구 개발 방향, 경쟁 전략, 특허 전략의 확보와 의사 결정이 점점 어려워 지고 있으며, 그 투자 위험성도 크게 증가함

도입 효과

조직 내 외부의 연구 개발 내용 분석, 글로벌 기술 트랜드 이해와 예측, 경쟁 기업 및 경쟁 기술 대응을 통한 R&D 성과 향상과 전략적 IPR 확보 가능

주요 기능

한,영,일,중 등 다국어 특허, 논문, 기술문서, 연구보고서, 기술 뉴스 등의 수집과 통합 색인, 트랜드 분석, 연관 기술 분석과 부상기술, 공백기술 분석, 유사문서 검색, 맞춤 정보 추천 등

내장 제품

[IN2], D2, TORNADO, RAINBOW

주요 고객

삼성전자, LG전자, 특허청, 한국과학기술기획평가원, 한국연구재단, 한국과학기술정보연구원 외

개요

최근 웹 영역에서 생성되는 다양한 형태의 Contents들은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이렇게 수많은 Contents 들 중에서 원하는 정보를 찾을 방법은 검색엔진 혹은 검색기술을 통해 개별 지식을 발견하는 것입니다. 그러나 발견된 정보가 세상 혹은 웹 영역에서 어떠한 정보량과 시계열적 의미가 있는지를 알아내기는 매우 어렵습니다.

Google은 ‘구글 트렌드’ 라고 하는 검색 질의랭킹 분석 서비스를 통해 트렌드 분석을 제공하고 있으나 검색 시스템에 질의된 검색어를 통계적으로 분석한 인기검색어 기능을 응용하여 표현한 한계를 가지고 있습니다. 트렌드 분석은 웹 또는 도메인 내에서 생성되는 Contents 들을 분석해 특정 지식의 연관관계를 제시하거나 발생 경향을 분석함으로 단편적인 지식발견이 아닌 생성/활용/트렌드를 분석할 수 있는 기능이있습니다. 트렌드 분석 기능은 웹에서 발생하는 웹페이지, 블로그, 트윗, 각종 게시판 Contents를 분석하여 사회적인 이슈나 세상에 회자되는 관심사항을 자동으로 분석하는 용도로도 사용할 수 있지만, 기업활동 영역 내에서 생성되는 고급 Contents의 분석에도 효과적으로 사용될 수 있으며 그 가치는 수익활동과 연결될 수 있는 ROI를 제공합니다.

목적

기업활동에 수반되는 문서의 형태는 다양하나 그중에서 기술과 관련된 지식은 기업이 영속할 수 있는 핵심내용을 담고 있습니다. 내부에서 생성되는 지식뿐 아니라 외부에서 생성되고 수집되는 기술문서 역시 관리되어야 할 중요한 내용으로 최근 들어 특허관리 및 융합기술이 특히 중요해 지고 있습니다. 그러나 기술문서 역시 지식활동에 따라 대량으로 발생하고 있어 모든 내용을 검토하거나 분석하는 것이 어렵습니다. 텍스트마이닝 기술은 이런 환경에서 특허, 논문, 지식문서 등의 기술 문헌에 대한 트렌드 분석을 수행할 수 있는 유용한 기술입니다.

신기술 센싱은 지능적 분석을 통해 미래 R&D 기술에 대한 트렌드를 파악하고, 제품의 연구/개발 의사결정에 도움을 주는 역할을 합니다. 기업에서 신기술 혹은 신제품 개발 등의 연구개발 추진 시 사전 특허 조사, 기술 등의 R&D 동향 분석은 필수적입니다. R&D 종사자에게는 세부 기술 수준에서의 동종/이종 기술 간의 융합패턴 발견이 중요하며, 개별 제품 레벨에서의 이 제품에 적용될 수 있는 미래 기술 및 미래 시장 제품의 발견 중요성이 증대되고 있습니다. 신기술 센싱은 통시적 분석과 공시적 분석을 수행하며 이 기능들은 각각 기술들 간의 연관관계 분석과 부상기술 분석, 기술 트렌드 기능을 제공합니다.

시스템 구성

센싱 시스템은 배치형태의 분석, 색인 과정과 서비스를 위한 검색과정으로 구분됩니다. 특히 분석은 두 가지 분석을 수행하게 되며, 통시적 분석은 통계분석 및 회귀분석을 사용하고, 공시적 분석은 토픽랭크 알고리즘을 통해 이루어집니다.

공시적 현상 분석은 사용자가 입력한 질의어에 기반을 두어 검색하고, 검색 결과 문서의 키워드 벡터를 토픽랭크 분석하여 키워드의 관계 네트워크 정보를 제시합니다.

통시적인 현상 분석은 주기적으로 입력받은 문헌 정보를 단위 시간대별로 나눠 분석하고 이 분석 결과에 기반을 두어 해당 단위 시간대에 중요하게 증가/변화되고 있는 기술 용어를 순위별로 제시합니다.

결론

기술 선진국일수록 기업 자체적으로 구축한 풍부한 R&D 노하우 및 자사 특허 포트폴리오를 바탕으로 미래 기술을 예측한 후 R&D 방향을 결정합니다. 트렌드 분석 (기술센싱) 시스템은 미래의 불확실성에 대한 의사결정 가이드를 제공하며 주요 관심 사항에 대한 집중적인 검토 계기를 제공할 수 있습니다. 트렌드 분석 시스템이 제공하는 기능들은 방대한 내외부 기술 문헌을 효율적으로 자산화할 수 있는 임무을 수행합니다.