PICMET’ 18 Conference 참석 후기

2018.08.19 부터 2018.08.23 까지 “Managing Technological Entrepreneurship: The Engine for Economic Growth” 를 주제로 하와이 호놀룰루에서 개최된 PICMET’18 Conference 에 참석하였습니다. 이 학회는 Innovation Management, E-Business, Social Media, Technology Adoption 등 다양한 주제로 분류되어 세션이 준비되어 있었고, 한 세션당 3~4개 정도의 발표가 약 한시간 반동안 진행되었습니다.

학회에 참석하는 동안 학회 일정과 세션 시간표를 보여주는 어플이 있었는데, 이 어플을 사용해서 제가 듣고 싶어하는 세션이나 세션 내 발표를 저장할 수 있어서 여러 번 비교하는 일 없이 더 빠르게 저한테 도움이 되는 발표를 선택해서 세션을 들으러 갈 수 있어서 편리했습니다. 많은 학회에 참가해본 것은 아니지만 이번 학회도 마찬가지로 제가 들으려는 발표의 세션이 시간이 겹쳐 들으려는 세션을 선택해야만 했기에 못들은 발표도 많아 이 점이 좀 아쉬웠던 것 같습니다. 이 학회에서 발표자들은 태국, 중국, 일본, 미국 등 다양한 국적의 사람들이었습니다. 제가 영어실력이 부족하기도 하고, 발표자 분들의 억양이 익숙하지 않아서 발표를 이해하기 힘들었습니다. 그래서 학회에서 준 책자와 발표자료를 여러 번 보면서 최대한 연구 내용을 이해하려고 노력했습니다.

해외 학회에 처음 참석해보았는데, 다양한 사람들의 흥미로운 연구 내용에 대해 듣고 공부할 수 있었던 유익한 시간이었습니다.

Conceptual Approach to the Development of Technology Evolution Network Based on Structural and Semantic Analysis

이 논문은 제가 이 학회에서 가장 먼저 들은 발표였습니다. 이 학회에서는 다른 학회보다 특허 관련 연구가 많았습니다. 예전에 특허 데이터를 이용해서 모델을 만들어본 경험이 있어 다른 연구 발표보다 더 관심있게 들었습니다. 이 논문에서 말하고자 하는 바는 다음과 같습니다.

논문, 특허에서는 일반적으로 20 ~ 20 개 정도의 참고 문헌이 인용되는데, 이 인용 정보를 이용하여 기술의 진화에 대해 분석하기 위한 여러 연구가 있었지만 인용 정보 각각의 중요성을 고려하지 않았다는 문제점이 있었습니다. 그래서 이 연구에서는 각 인용 정보의 구조적 관점, 의미적 관점을 고려하여 기술 진화 네트워크를 분석하고자 합니다.

구조적 관점 : 각 인용된 참조에 대한 구조적 위치(Introduction, Literature review, Research, Results, Discussion) 와 출현 빈도를 측정하여 핵심 인용 정보인지 아닌지를 판단합니다. 의미적 관점 : NLP 기법을 적용하여 의미있는 인접 단어를 추출하고, 각 인용정보에 대한 인접항을 나타내는 벡터값을 표현합니다. 이후 이 벡터를 활용하여 해당 인용정보가 핵심적인지 아닌지를 판단합니다.

이 두 관점으로 예측한 결과를 종합하여, 인용정보의 역할의 유형을 재정의합니다.

위 값을 통해 가중 인용 네트워크가 준비되면 핵심 노드와 호를 추출하여 그래프로 표현하여 주요 기술의 진화 경로를 식별합니다. 예를 들어 인용 경로에 KEA(Key evolution activator) 또는 KEM(Key evolution mediatior)만 포함된다면, 이는 인용 경로가 기술적 지식 흐름 측면에서 매우 중요하다는 것을 의미합니다.

위 그림에 표시된 것처럼, 역할의 유형이 KEA 나 KEM 등 핵심 인용 정보가 될 확률이 큰 노드의 경로에서 주요 기술 진화를 파악할 수 있습니다.