본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 통해 바이오 분야의 기술 사업화 동향을 파악하였다. 이를 위해 바이오 관련 뉴스 빅데이터를 수집한 후 텍스트 마이닝 기법을 통해 유의미한 결과를 추출하고, 바이오 분야의 기술사업화 동향을 구체적으로 조사하였다. 분석결과 제약 분야에서는 2022년 평균 TF-IDF값이 2020년 평균 TF-IDF값보다 크게 증가한 것으로 나타났다. 이는 바이오산업 기술사업화 분야 중 제약 분야에 대한 관심과 투자가 증가했다는 것을 의미한다. 식품 분야는 2020년보다 2022년 TF-IDF 평균값이 유의미하게 높게 나타나, 식품 분야의 기술사업화에 대한 관심이 2020년에서 2022년 사이 점차 증가한 것으로 나타났다. 의료기기 분야는 2020년과 2022년 TF-IDF 평균값에 큰 차이가 없었다. 장비 분야에서는 2022년 TF-IDF 평균값이 2020년보다 크게 증가했다. 이는 장비 분야의 기술 사업화에 대한 관심도가 2020년보다 2022년에 더 높아졌다는 것을 의미한다. 자원 분야에서는 2020년과 2022년 평균 TF-IDF 값에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 텍스트 마이닝 기법을 통해 바이오 분야의 기술 사업화 동향에 대해 분석한 연구 결과가 바이오 기술사업화 분야 활성화에 기여할 수 있기를 기대한다.
This study aims to grasp the trend of technology commercialization in thebio field through text mining techniques. This study performs keyword analysis,topic modeling, word-to-back analysis, and network analysis. In thepharmaceutical field, it was found that the average TF-IDF value in 2022 wassignificantly larger than the average TF-IDF value in 2020. In other words, itmeans that interest and investment in the pharmaceutical field among thebio-industry technology commercialization fields have increased. The food sectorshowed significantly higher TF-IDF mean values in 2022 than in 2020. In otherwords, it can be seen that interest in technology commercialization in the foodsector gradually increased between 2020 and 2022. In the field of medicaldevices, there was no significant difference in the mean values of TF-IDFs in2020 and 2022. In the equipment sector, the average TF-IDF value in 2022 wassignificantly larger than in 2020. In other words, the degree of interest intechnology commercialization in the equipment field means that interest in 2022has increased more than in 2020. In the resource field, there was no significantdifference in the average TF-IDF value in 2020 and 2022. We hope that theresults of this study will contribute to the revitalization of the biotechnologycommercialization field.
Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
Ⅱ. 이론적 배경과 선행연구
Ⅲ. 연구설계
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌