인공지능 산ㆍ학ㆍ연 협력 공동연구 네트워크 분석 (Analysis of Industry-academia-research Cooperation Networks in the Field of Artificial Intelligence)

서지정보

· 발행기관 : 한국경영정보학회
· 수록지 정보 : 경영정보학연구 / 26권 / 2호 / 155 ~ 167페이지
· 저자명 : 이정환, 장성수

초록

본 연구는 인공지능 분야의 공동연구 중요성을 인식하고 특허를 중심으로 산ㆍ학ㆍ연 기술협력 특성을 TES(Techno-Economic Segment) 분석으로 파악하였다. 이를 위해 2012년 이후 미국, 중국 등 5개국 특허청에 출원된 10년의 인공지능 특허 113,289건 가운데 7,062건을 공동연구 대상으로 하여 기업, 대학, 연구기관 등의 경제 주체를 식별하고, 기술협력 주제와 특성을 파악하였다. 분석결과 인공지능 분야 기술협력이 증가하는 가운데 전체 협력 가운데 산업계와 산업계(40%), 산업계와 대학(25.2%)의 협력이 상대적으로 높은 비중을 차지하였다. 그리고 자금과 분석데이터에 강점을 가진 산업계와 대학(9.8%), 우수한 인력을 보유한 대학 간 협력(1.9%) 비율이 증가하는 추세를 확인하였고, 이를 통해 대학의 역할이 강화되고 있음을 볼 수 있었다. 또한 토픽모델링과 네트워크 분석을 통해 협력특허 관심 분야와 연구 주체 간 협력 관계를 파악한 결과 협력 유형에 상관없이 유사한 관심 연구 주제가 도출되는 가운데, 자율주행, 엣지 컴퓨팅, 클라우드, 마케팅 및 소비자 행동 분석 등의 응용 영역으로 연구범위가 확대되고, 협력 주체는 다양해지며, 중국 대학이 중심이 되는 대규모 네트워크가 발현되는 현상을 확인할 수 있었다.

영어초록

This study recognized the importance of joint research in the field of artificial intelligence and analyzed the characteristics of the industry-academic-research technological cooperation ecosystem focusing on patents from the perspective of the Techno-Economic Segment (TES). To this end, economic entities such as companies, universities, and research institutes within the ecosystem were identified for 7,062 joint research projects out of 113,289 artificial intelligence patents over the past 10 years filed in IP5 countries since 2012. Next, this study identified the topics of technological cooperation and the characteristics of cooperation. As a result of the analysis, technological cooperation is increasing, and the frequency of all types of cooperation was high in industry-to-industry (40%) and industry-to-university (25.2%) relationships. Here, this study confirmed that the role of universities is being strengthened, with an increase in the ratio of companies with strengths in funding and analytical data, industry and universities with excellent research personnel (9.8%), and cooperation between universities (1.9%). In addition, as a result of identifying collaborative patent research areas of interest and collaborative relationships through topic modeling and network analysis, overall similar research interests were derived regardless of the type of cooperation, and applications such as autonomous driving, edge computing, cloud, marketing, and consumer behavior analysis were derived. It was confirmed that the scope of research was expanding, collaborating entities were becoming more diverse, and a large-scale network including Chinese-centered universities was emerging.

참고자료

· 없음