Structural Analysis of CPC Co-classification Networks and Forecasting of Convergence Technologies in Dental Medical Device Patents: Application of a Node2Vec-based Link Prediction

본 연구의 목적은 치과 의료기기 분야에서 특허 기반 융합 기술 구조를 규명하고 잠재적 융합 가능 분야를 계량적으로 예측하는 데 있다. 이를 위해 2010–2024년 동안 미국, 유럽, 한국에서 공개된 치과 의료기기 관련 특허를 수집·정제하고, 4자리 기준 CPC 공동분류 정보를 이용하여 CPC 공동분류 네트워크를 구축하였다. 네트워크 분석과 Louvain 군집알고리즘을 적용한 결과, 디지털 영상·AI 진단, 3D 프린팅·CAD/CAM, 생체소재·임플란트, 스마트 센서·IoT, 전통치과 장비·소재로 요약되는 다섯 개의 융합 기술군이 도출되었다. 이어서 전체 기간을 학습기간(2010–2019년)과 검증기간(2020–2024년)으로 구분하고, 학습기간 네트워크에 Node2Vec 기반 링크 예측 모형을 적용하여 아직 공동분류로 관측되지 않은 CPC 조합의 링크 존재 가능성을 추정하였다. 상위 1% 후보 중 대표적인 다섯 개 조합을 잠재 융합 후보로 제시하고, 검증기간에 새로 등장한 공동분류 관계를 활용한 시계열 검증을 통해 예측 모형의 성능을 평가하였다. 연구결과는 치과 의료기기 분야에서 특허 네트워크와 그래프 임베딩을 결합한 구조적·예측적 융합 기술 분석의 가능성을 실증적으로 제시한다.