경제의 패러다임이 지식의 확산과 공유가 경제 성장의 주요한 요소로 대두되는 지식기반경제로 변화하게 되고, 융합 기술(fusion technology)의 중요성에 대한 인식으로부터 학제간(inter-disciplinary) 연구나 기술개발이 활발해지면서, 각 산업이 타산업과 맺고 있는 특정한 연계구조에 대한 분석은 정부의 기술정책이나 기업의 기술전략 수립에 필수적인 것으로 받아들여지고 있다. 특히 산업간 지식흐름의 구조를 파악하는 것은 산업간 협력(collaboration)의 형태나 파급효과에 대한 분석뿐만 아니라 기술 혁신을 촉진하기위한 혁신 클러스터(innovative cluster) 형성의 기초를 제공하는 것이라 하겠다. 따라서 본 연구는 기술집약적 장비에 체화된 유형자원의 간접적 지식 확산이 아닌, 특허 인용의 명백한 지식 흐름을 활용하여 한국 제조업의 지식 흐름 구조를 분석하고 이를 토대로 클러스터를 나누는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 특허 인용 정보가 존재하는 미국특허청(USPTO)의 자료를 이용하며, 여기에서 도출된 한국 특허의 인용관계를 통해 한국 제조업의 네트워크 및 클러스터를 생성하였다. 즉, 특허 분류를 산업 분류에 매칭(matching)시킴으로써, 특허의 인용관계를 각 특허가 속한 산업간의 지식흐름으로 변환하여 산업간 연계 구조를 파악하고 이를 토대로 한국 산업의 지식 클러스터를 생성함으로써 클러스터간 지식 흐름을 분석하고, 각 클러스터의 기술적 특성을 제시하였다. 본 연구는 한국 산업의 지식흐름을 미국특허청에 출원된 한국 특허를 활용하여 분석했다는 점에서 제기될 수 있는 해외 기술 시장으로의 전략적 차원의 출원에 의한 자료의 편중성문제와 지식흐름의 절대량이 아닌 상대량을 통해 클러스터링함으로써 발생될 수 있는 자료 활용의 한계점을 지니고 있다. 그러나 비체화 지식의 흐름을 특허인용관계를 통해 실증적으로 분석하고, 이를 통해 클러스터를 나누어 산업간 연계구조와 기간에 따른 변화 양상을 조명하며, 각 클러스터의 특성을 다양한 지표(indicators)로부터 설명했다는 데에서 의의를 찾을 수 있다. 본 연구의 결과는 기술혁신을 위한 국가 차원의 산업정책이나 기술개발과 관련한 기업의 기술전략에 활용될 수 있을 것이다.
최근 과학 기술 정책 및 산업 정책을 수립하기 위해 과학, 기술, 산업의 지식 흐름에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 과학, 기술, 산업 간의 관계를 r명하기 위한 연구는 과학과 기술 측면, 기술과 산업 측면에서 주로 연구되었고, 과학-산업측면에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 특허인용정보를 사용하여 과학-기술-산업에 대한 지식흐름을 측정하는 방법을 제시하고자 한다. 한국의 지식흐름을 정량적으로 측정할 수 있는 방법은 미국특허의 인용정보와 유럽특허의 인용정보를 이용하는 방법이 있으나 본 연구는 한국인이 미국에 출원한 인용정보를 이용하여 한국의 과학-기술-산업에 대한 흐름을 분석하고자 한다. 이를 위해 미국특허에 인용된 학술문헌정보를 추출하여 특허의 기술 분야와의 매핑을 통해 구해진 과학-기술간 지식흐름 데이터와, OECD가 발표한 특허와 산업간 매핑 소프트웨어인 OTC 프로그램을 수정하여 기술-산업간 지식흐름 데이터를 산출하여 이를 토대로 네트웍 링크 가중치 계산 방법인 overlap function을 적용하여 과학-산업간 지식흐름을 살펴보고자 한다.
본 연구는 혁신과정에 중대한 영향을 미치는 혁신네트워크를 혁신과정을 둘러싼 제반 지식흐름과 이러한 지식흐름의 네트워크로 재정의하고, 지식흐름과 지식네트워킹 차원에서 접근하였다. 이러한 차원에서, 지식흐름의 대리변수로 간주되는 특허인용데이터를 활용하여 한국의 혁신주체를 둘러싼 지식네트워킹의 특성을 분석하는 방식으로 혁신네트워크를 분석했다. 그 결과, 한국의 기술혁신의 수준이 강화되면서 한국의 지식네트워킹 수준도 제고되었지만, 기술선진국과 비교할 때 상당히 미약한 수준임이 확인할 수 있었다. 또한 기술분야별로 보면 전기전자와 컴퓨터통신에서만 지식네트워킹이 상대적으로 활발하고 여타 기술부문에서는 상대적으로 저조하여 지속적인 기술혁신에 장애로 작용할 가능성이 크다. 동종기술과 이종기술로 구분하는 경우 여전히 동종기술간 지식흐름이 이종기술간 지식흐름을 압도하고 있어서 융합추세의 국제적 트렌드를 반영하고 있지 못하는 한계를 보였다. 이들 지식네트워크는 혁신기업이 주도하고 있는데, 그 방식은 주로 기업과 기업간 유형이 보다 지배적이었음을 알 수 있다. 따라서 최소한 특허인용데이터로 볼 때 대학과 연구소 등 비기업과의 지식네트워킹에 비해, 기업과의 네트워킹이 보다 지배적임을 알 수 있는데, 이것은 국내외를 막론하고 적용되었다. 한국 혁신시스템의 취약한 고리인 네트워킹의 저조를 개선하기 위해선, 기술부문간 차별적인 네트워킹 정책이 세심하게 입안되어야 한다. 이때 한국에서 가장 파급효과가 높은 혁신주체는 대학이 아니라 대기업이라는 점이 적극 고려되어야 한다.. 제안하는 시스템의 신뢰도 측정 방법은 부분이 가지고 있는 신뢰도가 전체 신뢰도에 미치는 영향을 산술적으로 측정할 수 있어 시스템이 요구하는 신뢰도에 접근할 수 있는 방법과 근거를 제공하는 장점이 있다.소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학
과학 기술 정책 및 산업 정책을 수립하기 위해 과학, 기술, 산업의 지식 흐름에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지 과학, 기술, 산업간의 관계를 규명하기 위한 연구는 과학과 기술 측면, 기술과 산업 측면에서 주로 연구되었고, 과학-산업측면에 대한 연구는 미진한 상황이다. 본 연구는 특허인용정보를 사용하여 과학-기술-산업에 대한 지식흐름을 측정하는 방법을 제시하고 자 한다. 특허와 이 특허에 인용된 학술문헌정보간 매핑을 통해 구해진 과학-기술간 지식흐름 데이터와, OECD가 발표한 특허와 산업간 매핑 소프트웨어인 OTC 프로그램을 이용하여 구해진 기술-산업간 지식흐름 데이터를 토대로 네트웍 링크 가중치 계산 방법인 오버랩 함수를 적용하여 과학-산업간 지식흐름을 규명하는 방법을 제시하고자 한다.
전통적인 디지털 박물관 시스템은 전시를 조직화하는 단순한 기능에 촛점을 두고 있으며 설계 패턴은 전시 항목들에 기반을 두고 있다. 이것의 생명주기는 직선적이고 피드백과 재사용성이 부족하여 생명 주기에서 지식 처리를 다루는 것에 대해서는 관심을 가지지 않고 있다. 하지만 현대 디지털 박물관은 급진적으로 증가하는 정보를 다루어야 하고, 디지털 감상, E-학습과 관련 연구를 위해 통합된 기능을 제공해야 한다. 이러한 요구사항들은 디지털 박물관에서 객체들이 고수준으로 추상화되고, 생명주기도 반복적이며 재사용이 가능하도록 요구하고 있다. 그러므로 체계적으로 통합된 지식처리 과정들이 디지털 박물관에서 정보시스템을 다루기 위해서 절대적으로 필요하게 되었다. 본 논문에서는 현대 디지털 박물관 시스템에서 새로운 생명주기를 제안한다. 지식 흐름(knowledge flow)은 디지털 박물관 생명주기에 걸쳐서 모든 정보 흐름으로부터 고수준으로 추상화된 객체이다. 지식 흐름을 따라가게 되면 이 특별한 생명주기는 정의된 시금석으로서 다차원의 분수 모델(Fountain Model)과 비슷하며, 이 생명주기에서 지식처리 과정은 각 차원에서 다른 강조점을 지닌 계층으로 잘 나누어진다. 또한 분산된 지식 처리 절차를 체계적이고 재사용할 수 있도록 통합하기 위한 지식 기반 소프트웨어 공학 접근방법을 제공한다.
기술지식으로서의 특허가 과학지식으로서의 과학논문을 많이 인용하면 할수록 과학지식과 기술지식의 상호작용이 많다고 해석할 수 있고, 또한 인용까지의 평균시차가 짧으면 짧을수록 과학지식과 기술지식의 확산속도가 그만큼 빠른 것으로 해석할 수 있다. 과학논문과 특허를 대상으로 과학집약도가 높은 기술분야, 여러 학문분야를 가장 많이 인용하고 있는 기술분야, 그리고 여러 기술분야에서 가장 많이 인용되는 학문분야를 발견할 수 있다. 또한 하나의 특허가 다른 특허에 인용되는 관계를 통해 피인용특허의 기술분야와 인용특허의 산업분야에 대한 연계 매트릭스를 구성함으로써 기술지식이 파급 연계되는 산업분야를 확인할 수 있다. 여기에서는 이러한 과학기술 지식의 연계관계를 규명함으로써 어떤 유형의 지식이 기술혁신에 있어 가장 기초가 되는지, 어떤 기술 분야가 과학적 지식을 가장 역동적으로 활용하는지, 그리고 산업계의 요구와 가장 긴밀한 관계를 맺고 있는 학문분야는 어떤 분야인지를 분석하고자 한다.
불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.
본 논문은 과학기술 지식흐름의 분석을 통해 기술혁신의 추세를 예측하기 위한 분석의 틀을 설정하고 이에 따라 과학논문과 특허 데이터를 이용하여 실증적인 분석을 수행한 연구이다. 과학기술의 지식흐름을 분석하기 위해서는 먼저 과학, 기술, 산업의 지식창출이 어떠한 특성을 가지고 있는지를 살펴볼 필요가 있다. 이러한 특성을 기초로 과학과 기술, 기술과 산업의 연계관계를 파악하고 실제 분석을 위한 연계체계를 구성하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 과학기술 지식의 특성과 연계관계에 대한 기존의 연구들을 개관하였으며, 과학기술의 지식흐름을 포착하고 연계관계를 분석하기 위한 과학과 기술, 기술과 산업간의 분류체계를 설정하고, 연계방법을 검토하였다. 이에 기초하여 실제 과학-기술-산업 간의 기술혁신 연계관계를 분석하기 위한 모델을 구성하였다. 마지막으로 앞에서 검토된 이론과 방법론을 이용하여 미국특허청에 등록된 한국인 특허, 이 특허에 인용된 과학논문, 그리고 이들 특허를 인용한 다른 미국특허에 대한 정보를 추출하여 분석에 적용할 수 있는 형태로 가공한 후, 실제 분석을 수행하였으며, 이에 따른 다양한 측면의 분석결과를 얻었다.
기술은 산업발전과 밀접한 관련이 있고, 이러한 기술과 산업과의 지식흐름에 대한 연계구조를 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 우리나라 국가연구개발 사업의 기술 및 성과가 어떤 산업으로 흘러가는지에 대한 연구는 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국가연구개발 사업의 $NTIS^{****}$ 정보를 활용하여 실제 국가 R&D에서 수행된 성과물인 특허 데이터를 활용하여 기술-산업에 대한 연계구조를 살펴보고자 한다. 이를 통해 기술과 산업사이의 지식흐름이 어떻게 흘러가고 있는지 분석한다. 연구자가 연구과제의 시작시점에서 예상하는 산업 적용분야와 연구가 종료된 후에 그 연구성과가 실제로 적용되는 기술-산업 적용분야를 밝히고자 하였다. 분석 결과, 다수의 과제는 R&D 시작 전에 예측한 산업분야로 지식흐름이 일어난 것으로 나타났다. 그러나 3개의 산업분야 Y09(의료, 정밀, 광학기기 및 시계), Y10(전기 및 기계장비), Y11(자동차 및 운송장비) 등은 연구자가 예상하지 못한 산업분야에 기술이 적용되는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해서 국가 R&D사업의 기술-산업의 지식흐름 관계를 살펴봄으로써 향후 기술-산업의 효율적인 성과 확산과 투자전략을 세우는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
This paper is an exploratory study to analyze the flow of knowledge in science and technology in order to predict technology innovation. Here, we need to look into the characteristics of how knowledge is created in science, technology and industry to start with. Based on the characteristics we find, we have to understand the relationships between science, technology and industry, and construct a model to link them to each other for future empirical studies. In this study, we take a general view of the existing study results and theoretical models on the characteristics and linkage of scientific and technological knowledge. Moreover, we examine the preliminary framework to link science to technology to industry for further study on the knowledge flow of science and technology. Finally, we present the direction for future study by using the examined models and framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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