학술논문
기술기반 창업 활성화를 위한 기술융합 트렌드와 유망기술 분석에 대한 연구
이용수 56
- 영문명
- A Study on Technology Convergence Trends and Promising Technologies for Promising Technology-Based Entrepreneurship: Focus on Conversational AI
- 발행기관
- 한국창업학회
- 저자명
- 최선아(Seon-ah Choi) 송영화(Yeong-wha Sawng)
- 간행물 정보
- 『한국창업학회지』제19권 제2호, 151~171쪽, 전체 21쪽
- 주제분류
- 경제경영 > 경영학
- 파일형태
- 발행일자
- 2024.04.30
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국문 초록
본 연구는 장기적인 저성장 국면과 함께 4차 산업혁명의 도래로 기술기반 창업의 중요성이 부각되고 있는 상황에서 주목받는 창업 분야인 대화형 AI를 중심으로 한 기술융합의 트렌드와 유망기술을 분석하였다. 대화형 AI를 구성하는 요소기술인 음성인식 및 합성, 자연어처리, 머신러닝의 주요 키워드를 조합하여 수집된 총 8,469개 특허의 IPC 코드의 동시분류분석을 통해 기술융합 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 중심성 지표를 사용하여 유망기술을 도출하였다. 연구 결과, 대화형 AI는 단순한 IT분야 기술들의 융합에서 진화하여 알고리즘 고도화를 중심으로 기술융합이 이루어지는 것이 확인되었다. 또한 대화형 AI의 유망기술은 타 산업 분야로의 확장성이나 기술 고도화에 치우치지 않고 두 분야 모두 미래 성장성이 높은 것으로 나타났다. 즉, 대화형 AI를 중심으로 한 기술기반 창업 활성화를 위해서는 정교한 학습과 추론, 문제 해결 능력이 갖춰진 알고리즘의 구현을 필두로 이를 다양한 산업의 비즈니스에 적용할 수 있는 기술개발과 보유 중인 알고리즘의 지속적인 고도화가 병행될 필요가 있다.
영문 초록
Based on the analysis of technological convergence and promising technologies focusing on conversational AI, this study examines the importance of technology-based entrepreneurship amidst long-term economic stagnation and the advent of the Fourth Industrial Revolution. By conducting concurrent classification analysis of IPC codes from a total of 8,469 patents collected through the combination of key elements such as speech recognition and synthesis, natural language processing, and machine learning, a technological convergence network was constructed. Using network centrality metrics, promising technologies were identified. The results indicate that conversational AI has evolved from the mere convergence of IT field technologies to a focus on algorithm refinement. Furthermore, promising technologies in conversational AI exhibit high growth potential in both expansion into other industries and technological sophistication. Therefore, to foster technology-based entrepreneurship centered around conversational AI, there is a simultaneous need for the implementation of sophisticated algorithms with refined learning, inference, and problem-solving capabilities, as well as continuous development and refinement of algorithms applicable across diverse industries.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 절차 및 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
키워드
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