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J-GLOBAL ID：202202295473717864   整理番号：22A0495708

産業部門における人工知能の技術収束の比較:ネットワーク解析およびクラスタリング解析に関する双方向アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Comparing technology convergence of artificial intelligence on the industrial sectors: two-way approaches on network analysis and clustering analysis

著者 (3件)： Lee Soyea (Technology Management, Economics and Policy Program, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea) ,  Hwang Junseok (Technology Management, Economics and Policy Program, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea) ,  Cho Eunsang (Institute of Computer Technology, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Scientometrics  (Scientometrics)
巻： 127  号： 1  ページ： 407-452  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0772B  ISSN： 0138-9130  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,IPCベースのネットワーク分析とテキストベースのクラスタリング分析という2方向アプローチに関して,特許データによる産業部門と技術的特性の両方を考慮したAIの技術収束を調査した。IPCベースのネットワーク解析は,本研究においてトップダウンアプローチを示す,IPCベースの収束ネットワークにおけるハブノードとそれらのタイノードを有する影響技術領域に焦点を合わせる。ネットワーク中心度分析を適用して,注目すべき産業部門と影響技術を同定するハブノードを決定した。さらに,ハブノードに関する強い関連技術を調べるために,ego-ネットワーク解析を行った。一方,ボトムアップアプローチから,テキストベースクラスタリング解析を実行し,その結果は,技術の応用ターゲットとトップダウンアプローチから見つからない様々な技術の統合形式を示した。従って,本研究は,産業部門,影響力のある技術カテゴリー,および技術応用側面に基づく技術収束を理解するための新しい研究フレームワークを提案した。調査結果に沿って,本研究は,注目すべき産業部門によるAIの技術収束を分析した:財政/管理,医療,輸送,半導体,ゲーム,およびバイオテクノロジー部門。本研究の結果は,AI技術と関連産業に対する実際的含意を示唆する。Copyright Akademiai Kiado, Budapest, Hungary 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 半導体 ,  ゲーム ,  *ネットワーク ,  *クラスタ化 ,  *人工知能 ,  含意
準シソーラス用語： *ネットワーク解析 ,  ボトムアップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 技術収束 ,  人工知能 ,  特許分析 ,  ネットワーク解析 ,  クラスタリング解析

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (8件)： 産業 ,  部門 ,  人工知能 ,  収束 ,  ネットワーク解析 ,  クラスタリング ,  解析 ,  双方向