기술의 융합은 기술 혁신을 촉발하고 변화를 가져올 수 있다. 따라서 과거에는 존재하지 않았던 기술 분야들 간의 융합을 예측하기 위한 접근법을 개발할 필요가 있다. 이는 기업이 경쟁사와는 다른 완전히 새로운 경쟁 우위를 선점할 수 있게 한다. 기술이 융합되는 분야들을 적시에 예상하는 것은 혁신 기업이 기술 융합과 관련된 변화하는 사업 전개 양상을 인식하도록 돕는다. 다양한 연구자들이 특허를 사용하여 기술 융합이 진행 중인 잠재적 기술 분야를 예측하기 위한 지도학습 기반 접근법을 제시해 왔다. 이들은 과거와 미래의 기술 클래스 간 연결 간의 연관성을 포착하는 기계학습 모델을 개발하였다. 그들의 기여는 매우 중요하지만, 각 기술 분야에서 수행된 기술 활동의 산출물인 기술적 특성을 충분히 심층적으로 고려하지 않는다는 한계가 있다. 예측된 기술 분야 간의 미래 연결이 타당하도록 하기 위해서는, 기술 융합을 구체적으로 시사할 수 있는 기술적 특성이 지도학습 과정에 명확히 반영되어야 한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 링크 예측 결과, 기술적 영향 관계, 기술 클래스 간의 기술적 관련성을 사용하여 잠재적 기술 융합을 예측하는 지도학습 기반 접근법을 제안한다. 이를 입력 특성으로 활용하여 새로운 기술 융합을 예측하는 여러 분류 모델을 학습하고, 모든 모델을 앙상블하기 위해 보팅 분류기를 개발한다. 본 연구는 기술 융합을 통해 실현 가능한 새로운 기술 기회를 식별하는 데 기여할 것으로 기대된다. 또한 본 연구는 기업이 식별된 기회를 기술 로드맵에 반영하고 관련 시장에 적시에 진입하기 위한 사업 의사결정을 내리는 데 도움을 줄 것이다.

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