Developing a Methodology for Identifying Potential Technology Convergence Opportunities based on Supervised Learning

기술융합은 다양한 학문 분야와 산업 영역의 지식을 통합하여 혁신을 가속화하고 산업 발전의 원동력을 마련할 뿐만 아니라 혁신적인 가치를 창출함으로써 기술적 진보에 기여한다. 따라서 기술융합을 통해 혁신 가능성이 높은 잠재적 성장 기회를 조기에 식별하고 이를 중심으로 전략적 경쟁우위를 확보할 수 있도록 지원하는 체계를 마련하는 것은 급변하는 기술 환경에서 기업의 지속 가능한 성장을 위해 필수적인 요소라 할 수 있다. 특정 기술 분야의 기술 트렌드를 파악하고 잠재적 기술융합기회를 예측하기 위해 정량적 데이터를 활용하는 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 이들은 대부분 특허와 같은 단일 데이터 소스만을 활용함으로써 기술융합의 복잡한 의미관계를 심층적으로 포착해 내지 못하는 한계를 지닌다. 특히 전통적인 토픽모델링 기법에 의존함으로써 기술융합기회 발굴 과정에 기술적 맥락과 세부적인 뉘앙스를 충분히 반영하지 못할 뿐만 아니라 기술융합의 본질적 특성을 정확하게 분석하는 데 어려움을 겪어왔다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 특허와 논문을 종합적으로 활용하고 트랜스포머 기반 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 기술토픽 간 융합기회를 예측하는 지도학습 모델을 개발한다. 본 연구는 기업이 새로운 기술융합기회를 선제적으로 포착하고 지속 가능한 성장을 위한 전략적 접근 방식을 모색하는 데 실질적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 급변하는 기술 패러다임 속에서 잠재적 기술융합의 가능성을 정량적 기준에 따라 제공함으로써 기업의 혁신 전략 수립에 의미 있는 시사점을 제시할 수 있는 기여점을 지닌다.