Technology forecasting and evaluating the potential of the subfields in the field of defense technology
SAVUNMA TEKNOLOJİSİ ALANINDAKİ ALT ALANLARIN POTANSİYELİNİN TEKNOLOJİ ÖNGÖRÜSÜ VE DEĞERLENDİRİLMESİ
- Tez No: 997273
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CANBOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Askeri savunma, Fikri ve sınai mülkiyet hakları, Gelecek değer tahmini, Military defense, Intellectual and industrial property rights, Future value forecast
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Patentler, uzun zamandır Ar-Ge göstergeleri arasında en önemli kavramlardan biri olarak kabul edilmektedir. Patentler, belirli bir süre için bir hak veya unvan, özellikle de başkalarının bir buluşu yaratmasını, kullanmasını veya ticarileştirmesini engelleme münhasır hakkı veren bir devlet kurumu veya lisans olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışma, patentler ve savunma sanayi teknolojileri arasındaki ilişkiyi çeşitli açılardan incelemekte ve patent veri madenciliği kullanarak bir teknoloji tahmini sunmayı amaçlamaktadır. Çalışma ilk olarak“patent”terimini ve önemini ele almaktadır. Patentlerle ilgili çeşitli önemli kavramlar vurgulanmış ve patent sınıflandırmaları tanıtılmıştır. İkinci bölümde, savunma sanayisi kavramı açıklanmış ve tarih boyunca geçirdiği gelişim vurgulanmıştır. Üçüncü bölümde teknoloji öngörüsü konusu ele alınmaktadır. Çeşitli modeller ayrıntılı olarak incelenmekte ve teknolojik yaşam döngüsü modeli kavramı ile bu modelin kullanıldığı alanlar belirtilmektedir. Teknoloji yaşam döngüsü modeli, lojistik regresyon fonksiyonu ile elde edilen S-eğrisi kullanılarak detaylandırılmıştır. Dördüncü bölümde, patentler ile savunma sanayisi arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılan arama sorguları ifade edilmiş ve bu iki kavramı kapsayan çeşitli istatistikler ortaya konmuştur. Bu istatistikler arasında en fazla başvuru alan ofis, en fazla başvuru sahibi olan ülkeler, patent alt sınıflarına göre analiz ve teknolojik yakınlık analizi bulunmaktadır. Beşinci bölümde, lojistik regresyon yöntemi kullanılarak, tüm savunma sanayisi ve alt sektörleri için teknoloji yaşam döngüsü eğrileri, patent başvurularının kümülatif sayısına göre belirlenmiştir. Bu parametreler aracılığıyla teknolojilerin aşamaları analiz edilmiş ve maksimum patent sayısına ulaşması beklenen alt sektörler tahmin edilmiştir. Altıncı ve son bölümde, tüm sonuçlar analiz edilmekte ve geleceği net olan ve teknoloji seviyesi doygunluk aşamasına yaklaşan teknolojilerle ilgili sonuçlar ve öneriler sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Patents have long been regarded as one of the most important concepts among R&D indicators. Patents are defined as A government entity or license that grants a right or title for a predetermined amount of time, particularly the exclusive right to prevent others from creating, utilizing, or commercializing an invention. This study examines the relationship between patents and defense industry technologies from various perspectives and aims to present a technology forecast using patent data mining. The study first discusses the term“patent”and its importance. Various important concepts related to patents have been highlighted, and patent classifications have been introduced. In the second section, the concept of the defense industry has been explained and its development throughout history has been emphasized. The third section covers the topic of technology foresight. Various models are examined in detail, and the concepts of the technological life cycle model and the areas in which it is used are mentioned. The technology life cycle model is elaborated using the S-curve obtained with the logistic regression function. In the fourth section, search queries used to identify the relationship between patents and the defense industry have been expressed, and various statistics covering these two concepts have been revealed. Among these statistics are the office with the most applications, the countries with the most applicants, analysis by patent subclass, and technological affinity analysis. In the fifth chapter, using logistic regression method, the technology life cycle curves for the entire defense industry and its sub-sectors were identified based on the cumulative number of patent applications. Through these parameters, the stage of the technologies was analyzed, and the sub-sectors expected to reach the maximum number of patents were forecasted. In the sixth and final section, all of the results are analyzed, and conclusions and recommendations are provided regarding technologies with a clear future and a technology level approaching saturation stage.
Benzer Tezler
- Gelişmekte olan ülkelerde teknoloji politikalarının belirlenmesi ve Türkiye'deki durum
Technology policies in developing countries and the situatiın in Turkey
MEHPARE BARIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN V. KOÇ
- Akımsız nikel esaslı alaşım kaplamalarda en iyi kaplama özelliklerini sağlayan banyo parametrelerinin yapay zeka yöntemleri ile tersine optimizasyonu
Inverse optimization of bath parameters providing the best coating properties in electroless nickel-based alloy coatings using artificial intelligence methods
MEHMET FATİH TAŞKIN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER UYGUN
- Organoid, yapay organ ve biyobaskı teknolojilerinde patent madenciliği ile teknoloji tahmini
Technology forecasting with patent mining in organoid, artificial organ and bioprinting technologies
BATIHAN KONUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİYAR AKAY
- Gemi sefer yönetiminde enerji verimliliğinin optimizasyonu
The optimization of ship voyage management energy efficiency
ELİF BAL BEŞİKÇİ
Doktora
Türkçe
2015
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZCAN ARSLAN
- Comparison of experimental and semi-experimental models for predicting solar thermal power plants with artificial neural network
Solar termal santralların yapay sinir ağlarıyla öngörüsünde deneysel ve yarı-deneysel modellerin karşılaştırılması
SHABNAM CHOOPANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU