LDA 토픽모델링과 Bass 모델을 활용한 인공지능 반도체 제조 분야에서의 유망기술 분석: 글로벌 TOP 5 반도체 장비 기업을 중심으로
Analysis of Emerging Technologies in the AI Semiconductor Manufacturing Using LDA Topic Modeling and Bass Model: Focusing on the Top 5 Global Semiconductor Equipment Companies
이복규(한국기술교육대학교); 이장희(한국기술교육대학교)
62권 1호, 67~102쪽
초록
본 연구는 인공지능(AI) 반도체 제조 분야의 유망기술을 식별하고 그 발전 동향을 체계적으로분석하기 위해 글로벌 상위 5개 반도체 장비 기업(Applied Materials, ASML, Lam Research, Tokyo Electron, KLA Corporation)이 2008년부터 2022년까지 출원한 3,445건의 특허 데이터를활용하였다. 연구는 세 가지 주요 단계로 이루어졌다. 첫 번째로 TF-IDF와 CONCOR 분석을통해 세대별 핵심 키워드를 도출하고, 각 세대별로 기술이 어떻게 발전해 왔는지를파악하였다. 두 번째 단계에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링을 활용하여AI 반도체 관련 특허의 핵심 주제를 도출하고, 이를 바탕으로 주요 기술 트렌드를 분석하였다. 마지막으로 Bass 확산 모델을 통해 각 기술의 확산 가능성을 예측하고, 시장 잠재력이 높은 유망기술을 선정하였다. 분석 결과, AI 반도체 제조 기술은 결함 탐지 및 품질 관리가강조된 1세대(2008-2012년), 정밀 측정과 모델링 기술이 부각된 2세대(2013-2017년), 설계 최적화와 패턴 인식이 중심이 된 3세대(2018-2022년)라는 경로를 따라 발전해 왔다. 특히, 3세대는 AI 반도체 제조 기술에서 특허 출원이 급증한 시기로, 최근의 혁신적 발전과 미래 시장에 대한 영향력이 큰 기술들을 포함하고 있어 본 연구의 분석 중심에 두었다. 3세대기술 분석 결과, ‘지능형 이미지 처리’가 가장 높은 시장 잠재력을 가진 유망기술로도출되었으며, 그 외에도 ‘고도화된 모델링 시스템’, ‘정밀한 기판처리’, ‘정교한 패턴 인식’ 등이 미래 시장 수요를 충족할 중요한 기술로 평가되었다. 본 연구는 특허 분석에 LDA 토픽모델링과 Bass 확산 모델을 결합한 새로운 접근 방식을 제시함으로써, AI 반도체 제조분야의 세대별 기술 발전 양상을 정교하게 추적하고 각 기술의 확산 가능성을 정량적으로평가하는 방법론을 개발하였다. 기존 연구들이 개별적으로 LDA 또는 Bass 모델을 활용하여 기술 트렌드를 분석한 반면, 본 연구는 두 모델을 결합함으로써 기술 확산 가능성까지통합적으로 평가할 수 있는 차별성을 지닌다. 본 연구의 결과는 반도체 제조 산업에서R&D 투자 우선순위를 설정하고, 특정 유망기술 분야에 대한 전략적 투자를 결정하는 데 실질적인 참고 자료가 될 것이다. 특히, 성장 가능성이 높은 기술 분야에서는 지속적인연구개발과 투자를 통해 기술적 우위를 확보해야 하며, 성장세가 둔화된 기술 분야에 대해서는 투자 전략을 신중히 재검토할 필요가 있다. 또한, 이번 연구에서는 기술 격차를 해소하고AI 반도체 제조 공정에서의 경쟁력을 강화하기 위한 구체적 방안을 제시한다. 특히, 초미세공정 기술을 바탕으로 한 고성능 반도체에 대한 수요가 급증하고 있는 현 시점에서, AI 기술을 활용한 고도화된 제조 공정과 품질 관리 시스템이 산업 경쟁력 향상에 중요한 요소로 작용할 것이다. 향후 연구에서는 특허 외 다양한 데이터 소스를 통합하여 더 종합적인 분석을 수행하고, 기업 간 협력 네트워크를 분석함으로써 기술 발전을 보다 체계적으로 예측할 필요가 있다.
Abstract
This study analyzes 3,445 patents filed between 2008 and 2022 by the top five global semiconductor equipment companies (Applied Materials, ASML, Lam Research, Tokyo Electron, and KLA Corporation) to identify emerging technologies in AI semiconductors manufacturing and their development trends. The research consisted of three main steps. First, TF-IDF and CONCOR analyses were conducted to identify keywords for each generation and understand technology evolution. In the second step, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling was used to identify key themes and analyze technology trends. Finally, the Bass diffusion model was used to predict the diffusion potential of each technology and select emerging technologies. The analysis shows that AI semiconductor manufacturing technology has evolved along three paths: Generation 1 (2008-2012), emphasizing defect detection and quality control; Generation 2 (2013-2017), focusing on precision measurement and modeling; and Generation 3 (2018-2022), concentrating on design optimization and pattern recognition. Generation 3 is significant due to rapid patent filings and market impact. Analysis of third-generation technologies identified “intelligent image processing” as the most emerging technology, along with “advanced modeling systems,” “precision substrate processing,” and “sophisticated pattern recognition” as important technologies. By combining LDA topic modeling and Bass diffusion model for patent analysis, this study develops a methodology to track technology evolution in AI semiconductors and assess diffusion potential. While previous studies used either LDA or Bass models individually, this study combines both models for comprehensive assessment. The results will serve as a reference for the semiconductor industry to set R&D priorities and determine strategic investments. It is necessary to secure advantages through R&D investment in high-potential areas, while reviewing strategies for slower-growth technologies. The study suggests measures to strengthen competitiveness in AI semiconductor manufacturing. As demand for high-performance semiconductors increases, advanced manufacturing processes and quality control systems using AI technology will be crucial. Future research should integrate various data sources beyond patents and analyze cooperation networks between companies to predict technological advancements.
- 발행기관:
- 경영연구소
- 분류:
- 기타경영학