- 주제(키워드) 스마트물류 , 기술로드맵 , 특허분석
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 이철웅
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 대학원 산업경영공학과
- 세부전공 산업경영공학
- 세부분야 해당없음
- 원문페이지 163 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000269976
- UCI I804:11009-000000269976
- DOI 10.23186/korea.000000269976.11009.0001445
- 본문언어 한국어
초록/요약
물류서비스 사업자는 일반적으로 기술 개발자가 아닌 기술 수요자로서 응용 위주였지만 디지털화로 인한 경쟁 역학이 변화된 산업에서는 물류서비스 사업자는 더 이상 단순히 기술을 적용하는 것이 아닌 직접 개발하면서 융합된 비즈니스 모델을 만들어야 하는 상황이 되었다. 디지털 기술을 핵심역량으로 투자하는 물류스타트업의 진출과 아마존, 알리바바와 같은 IT기반의 전자상거래 업체들의 물류 기술에 대한 투자는 더 이상 물류 기술을 적용 대상이 아닌 핵심역량으로서 바라보고 있다는 것을 시사한다. 이러한 상황에서 물류서비스사업자는 물류 기술의 변화 동향과 동시에 개발 기회를 선제적으로 탐색하여야 한다. 또한 급변하는 기술 변화에 따라 이에 대한 작업은 기술관련 부서에서 철저하고 정기적으로 수행될 필요가 있으며 이는 더 많은 리소스와 시간이 요구된다. 본 연구에서는 이와 관련하여 특허 데이터를 분류하여 정량적 기술변화예측과 발전 가능성이 있는 기술 영역 탐색을 위한 전반적 방법론을 제안하였다 본 연구에서는 제안된 방법론을 통한 실험에서 연구결과도출의 정확도 향상과 결과 활용성을 높이기 위해 기존 연구 대비 다양하고 체계적인 분석 프로세스를 적용하였다. 토픽모델링을 이용한 물류 기술의 변화와 미래 유망 기술을 예측하는 이전 연구가 있었으나 특정 기술의 공백 기술을 찾거나 기술 동향 만을 조망하는데 그쳤다. 물류산업의 기술의 변화 예측과 유망 기술 발굴까지 전체 프로세스적인 시스템화를 전제로 한 프레임워크 연구는 없었다. 이러한 격차를 해소하기 위해 우리는 해당 주제에 대한 다양한 분석을 기법을 결합하였다. 본 연구의 방법론적인 차별성은 첫째, 전문가의 개입이 필요하지 않도록 뉴스 데이터 크롤링을 통한 특허 검색 키워드 추출과정을 추가하였다. 둘째, 분류 기반 및 기업 기반 접근방식의 특허 검색은 제한된 데이터 범위로 한계가 있을 수 있고, 이를 보완하기 위해 키워드 기반의 접근방식을 사용하면 놓치는 데이터가 없는 대신 주제와 너무 동떨어진 영역의 특허 데이터도 추출이 되어 유효데이터 선별과정에 많은 시간과 노력이 필요하게 된다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 SNS로부터 추출된 키워드에 물류산업의 메가 프로세스 단어를 결합하여 특허 검색의 질을 높였다. 셋째, LDA기반 클러스터링을 통한 유망 영역 식별 작업에 있어서 기존의 정량적 트렌드 평가 기법인 시계열 분석만이 아닌 질적 평가인 네트워크 분석, Technology Level Map분석을 결합함으로써 다차원 분석기법을 적용하였다. 이는 유망기술영역에 대해 좀 더 명확한 타겟팅에 도움이 되었다. 또한 유망기술영역만을 탐색하는 것에 그치지 않고 구체적인 유망 기술의 실체를 탐색하기 위해 GTM분석까지 결합하여 유망기술탐색을 위한 시작부터 최종 로드맵을 위한 기술 선정까지의 과정을 일관화 시켰다는데 의미가 있으며, 이는 미래 물류 기술 연구에 대한 우리의 기여의 기초가 된다. 마지막으로, 본 연구의 물류서비스사업자의 경영상의 의미를 볼 때 실제 물류기업의 실무자에게 디지털화 실행에 있어 로드맵 개발을 위한 기준점을 제공하고 기술 관리업무를 안내하는 데 도움이 될 수 있다. 물류 기업의 디지털화를 위한 기술 조사 업무의 표준화된 프로세스를 제공하기 때문에 좀 더 적은 시간과 비용으로 진행할 수 있다. 또한 연구과정에서 연구자의 개입을 통해 진행되었던 절차인 비정형데이터 처리 등의 영역을 학습 데이터로 만들어 향후 기술변화 예측과 공백 기술 도출의 자동화 도구로서 발전할 수 있는 기반을 만든 것이다. 본 연구의 발전을 위해 향후 전체적인 프로세스를 좀 더 세분화하고 표준화를 위한 관심과 노력을 기울일 필요가 있으며, 기존의 전문가를 통한 정성적 예측방법과의 비교 분석을 통해 성능을 높일 필요가 있다.
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구 배경 및 목적 1
제2절 연구 범위 및 방법 6
제2장 선행 연구 8
제1절 물류산업 기술 현황 분석 8
1. 스마트 물류의 정의 8
2. 스마트 물류기술 9
3. 스마트 물류기술 로드맵 개발 20
4. 국가별 물류산업 기술로드맵 21
제2절 특허/논문 기술 분석 24
1. 특허/논문 기반 물류기술예측 24
2. Word2Vec을 통한 키워드 추출 26
3. 특허맵을 통한 기술 분석 27
4. 네트워크 분석을 통한 기술 요소 식별 29
제3장 방법론 31
제1절 미래물류기술예측 프레임워크 31
제2절 세부 방법론 33
1. 국내 및 해외 기술 분석 33
2. 비정형 데이터 34
3. 기술 군집화 35
4. 기술수준 평가 35
5. 공백 기술 식별 39
제4장 미래유망물류기술 도출 41
제1절 (1 단계) 기술동향분석 41
1. 특허 데이터 수집 및 유효 특허 선별 41
2. 주요 시장국 기술개발 동향 분석 44
제2절 (2단계) 뉴스데이터를 활용한 특허/논문 데이터 수집 88
1. 뉴스 데이터 크롤링 및 단어 전처리 88
2. 주요 키워드를 활용한 특허/논문 검색식 도출 91
3. 유효 특허 및 논문 데이터 수집 94
제3절 (3단계) 특허 분석을 통한 미래물류유망기술 도출 97
1. 특허 수집 데이터 검증 97
2. 특허 군집화 108
3. 군집 기술 평가 113
4. 군집 기술 평가 요약 116
5. 유망 기술 분야 공백기술 도출 117
6. 특허 분석을 통한 미래유망기술 해석 120
제4절 (4단계) 특허를 통한 기술로드맵 개발 121
제5장 결론 124
1. 연구결과 요약 124
2. 연구 시사점 127
3. 본 연구의 한계와 향후 연구방향 129
REFERENCE 131
ABSTRACT (KOREAN) 150
감사의 글 153
