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저자정보
정지준 (한국화학연구원) 최호철 (한국화학연구원) 정태현 (한양대학교)
저널정보
한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제27권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
892 - 912 (21page)
DOI
10.35978/jktis.2024.10.27.5.891

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인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술은 다양한 산업 분야에서 기술혁신을 촉진하고 있다. 이차전지 분야에서도 AI기술은 기존의 기술적 한계를 넘어서는 새로운 가능성을 열어주며, 기술발전의 패러다임을 재정립하고 있다. 그러나, 이차전지 기술개발과 관련한 AI기술의 활용에 대한 동향 분석은 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 이차전지 분야에서의 AI기술 적용 동향을 실증적으로 분석한다.
본 연구에서는 2006년부터 2023년까지 출원된 미국 특허청(USPTO) 특허 중 이차전지 분야에서 인공지능 기술이 적용된 특허 10,016건을 수집하여 새롭게 분석자료를 구축하였다. 이 자료를 딥러닝 기반 자연어 처리 토픽 모델링 기법인 BERTopic을 활용해 분석한 결과, 27개의 주요 토픽이 도출되었으며, AI기술의 적용으로 인해 특허 출원이 급격히 증가한 특정 주제들이 식별되었다. 특히 Topic 0(AI기반 리튬이온 배터리 소재 최적화), Topic 1(배터리 충전시스템 및 에너지 상태 모니터링) 등의 분야에서 AI 기술의 적용이 두드러졌다. 본 연구는 AI기술이 이차전지 분야이 기술혁신을 어떻게 촉진하는지를 세부기술 별로 분해해 제시함으로써 이차전지 분야의 연구개발 전략 수립에 활용될 수 있는 기초 자료를 제공한다.
#이차전지 #인공지능(AI) #BERTopic 모델 #특허분석 #텍스트마이닝 #Secondary Battery #Artificial Intelligence #BERTopic Model #Patent Data Analysis #Text Mining

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 데이터 및 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (40)

참고문헌 신청
과학기술정보통신부(2024), ｢디지털전략 2.0 수립｣, 세종 : 과학기술정보통신부. google schola 과학기술정보통신부(2023), ｢국가전략기술 이차전지 임무중심 전략로드맵｣, 세종 : 과학기술정보통신부. google schola 과학기술정책연구원(2024), ｢인공지능이 변화시킬 미래 연구수행 모습｣, 세종 : 과학기술정책연구원. google schola 권기석･김선영 (2023), “LDA 토픽모델링을 활용한 ChatGPT의 사회경제적 이슈 분석”, 「기술혁신학회지」, 26(4): 78-95. google schola 박준형･김성수 (2020), “IPC 코드를 활용한 기술 융합 및 혁신 동향 분석: 한국 전자산업을 중심으로”, 「기술혁신학회지」, 23(1): 45-62. google schola

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