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학술저널
저자정보
강호재 (건국대학교) 이지호 (건국대학교) 윤장혁 (건국대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제48권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
570 - 583 (14page)
DOI
10.7232/JKIIE.2022.48.6.570

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As the importance of technology in services increases, studies that identify technology-driven service opportunities have been conducted. Although patent-based studies have been conducted, they have limitations in obtaining service information due to the dependence on technical data only. Therefore, this study suggests a method to identify technology-driven new service opportunities using patent-trademark linking data and link prediction. First, a technology element network is constructed based on the co-occurrences of patent classification codes for all patents. Second, a set of existing technology elements used for a target service area are identified using the patent-trademark linking database. Third, the method identifies technology elements, which can be newly introduced for the target service, via link prediction. Finally, technology-driven service opportunities are discovered by evaluating the new technology elements with novelty and influence indexes. A case study on educational services is carried out to show the applicability of the proposed method. This method could be used to identify new service opportunities based on technological advances and support establishing policies for service industries.
#Service opportunity #Trademark data #Patent data #Link prediction #Patent mining

목차

1. 서론
2. 배경 연구
3. 연구 방법
4. 사례연구
5. 토의 및 결론
참고문헌

참고문헌 (34)

참고문헌 신청
Bonacich, P. (2007), Some unique properties of eigenvector centrality, Social Networks, 29(4), 555-564. google schola Borgatti, S. P. (2005), Centrality and network flow, Social Networks, 27(1), 55-71. google schola Brochier, R., Guille, A., and Velcin, J. (2019), Link prediction with mutual attention for text-attributed networks, Companion Proceedings of The 2019 World Wide Web Conference. google schola Chen, W., Qu, H., and Chi, K. (2021), Partner selection in China interorganizational patent cooperation network based on link prediction approaches, Sustainability, 13(2), 1003. google schola Choi, J., Jeong, B., and Yoon, J. (2019), Technology opportunity discovery under the dynamic change of focus technology fields: Application of sequential pattern mining to patent classifications, Technological Forecasting and Social Change, 148, 119737. google schola

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