21세기를 맞이하여 세계 각국은 자국의 지식재산권을 보호하기 위한 정책을 추진하고 있으며, 이와 같은 지식재산권을 보호강화하기 위한 국제적 동향은 더욱 더 강력해지고 있다. 이러한 환경에서 기업은 사활을 걸고 기술보호와 경영을 어떻게 할 것인가에 대한 최적인 방법을 모색하여야 하며, 기업의 지식재산관리는 관리적인 차원이 아닌 경영적인 차원에서 고려되어야 한다. 즉, 기업은 산업재산권을 경영자원의 하나로서 전환하여야 하며 그 중요성은 기업의 생존에도 큰 영향을 미친다. 특허 데이터는 기업 전략 수립의 중요한 정보이다. 이 연구에서는 우리나라 금속기업 27개사를 대상으로 특허활동을 체계적으로 분석하였다. 2000년부터 2005년까지의 특허데이터를 이용하여 특허경영과 기업경영성과와의 관계를 분석하였다. 이 연구의 주요 결과로는, 노동생산성은 종업원 1인당 특허활동도와 유의한 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났지만, 기업규모와는 유의한 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 특허 활동은 기업의 연구개발계획을 수립하는데 중요한 역할을 할 젓으로 생각한다.
특허 분야에서 자연어처리(Natural Language Processing) 태스크는 특허문헌의 언어적 특이성으로 문제 해결의 난이도가 높은 과제임에 따라 한국 특허문헌에 최적화된 언어모델의 연구가 시급한 실정이다. 최근 자연어처리 분야에서는 특정 도메인에 특화되게 사전 학습(Pre-trained)한 언어모델을 구축하여 관련 분야의 다양한 태스크에서 성능을 향상시키려는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 그 중, ELECTRA는 Google이 BERT 이후에 RTD(Replaced Token Detection)라는 새로운 방식을 제안하며 학습 효율성을 높인 사전학습 언어모델이다. 본 연구에서는 대량의 한국 특허문헌 데이터를 사전 학습한 KorPatELECTRA를 제안한다. 또한, 특허 문헌의 특성에 맞게 학습 코퍼스를 정제하고 특허 사용자 사전 및 전용 토크나이저를 적용하여 최적화된 사전 학습을 진행하였다. KorPatELECTRA의 성능 확인을 위해 실제 특허데이터를 활용한 NER(Named Entity Recognition), MRC(Machine Reading Comprehension), 특허문서 분류 태스크를 실험하였고 비교 대상인 범용 모델에 비해 3가지 태스크 모두에서 가장 우수한 성능을 확인하였다.
LED 조명의 가시광에 데이터를 담아 보내는 가시광 통신(VLC) 기술 특허출원이 2009년 이후 가파르게 상승하고 있는 추세이다. 빛(Light)과 와이파이(Wi-Fi)를 합쳐 이른바 라이파이(Li-Fi, Light Fidelity)라고도 부르는 이 기술은 백만 분의 1초 간격으로 LED 조명을 켜고 끄는 것을 반복하여 데이터를 교환한다. 국내에서는 (주)유양디앤유가 2013년 이마트와 협력해 쇼핑 관련 VLC 기술을 적용한 시범 사업을 한 바 있다. (주)유양디앤유는 VLC 기술의 노하우를 바탕으로 미래 기술로 각광받고 있는 IoT를 접목해 사업을 다각화하고자 하였다. 이를 위해, 관련된 특허를 개발하고 국제 표준으로 제안하기 위해 TTA에 도움을 요청했다. TTA는 자문서비스와 함께 표준특허 인큐베이팅 사업을 연계하여 (주)유양디앤유를 지원하였다. 이를 통해 IoT를 접목한 VLC 무선 통신 국내 특허와 PCT 국제출원이 동시에 진행되는 성과를 거두었다.
양자컴퓨터의 개발이 가속화됨에 따라 기존의 공개키 암호에서 양자내성암호로 시급하게 전환해야 하는 상황이다. 이러한 상황을 가장 신속하게 대응하고 있는 미국은 NIST를 통해 양자내성암호로의 전환을 위한 표준화를 진행하고 있으며, 표준화 대상 알고리즘까지 선정한 상황이다. 그 외 일본, 중국, 및 유럽의 각국도 양자내성암호 기술을 확보하기 위해 많은 투자를 하고 있다. 본 고에서는 양자내성암호의 국적 및 세부기술별 특허출원 동향을 살펴보고, 나아가 양자내성암호의 구현특허 출원 동향도 함께 분석한다.
세계의 경제가 지식 기반 경제로 급변함에 따라 특허경쟁력을 강화하기 위한 노력을 다각적으로 실시하고 있다. 이러한 특허경쟁력을 강화하기 위해 일반적으로 해당 기술 분야에 대한 특허동향조사를 통해 다양한 분석을 하고 있지만 대부분 현재까지의 기술동향에 대한 자료를 통계적으로 표현하거나 핵심 기술에 대한 전문가의 정성분석을 포함하는 정도에 국한되고 있다. 따라서 본 논문에서는 제한적으로 활용되고 있는 특허정보를 이용하여 향후 기술 확산 형태를 예측해 보고자 한다. 이를 위해 일반적으로 많이 사용되고 있는 확산모형인 Bass 모형과 Logistic 모형을 통해 실험을 진행하였고, 각 모형의 성능을 평가하기 위해 MSE값과 MAPE값을 이용하였다. 입력데이터로는 NCW 정보보호기술과 관련된 특허데이터를 사용함으로써 기존 특허동향조사와 연계한 심화분석을 도출하였다. 실험결과 NCW 정보보호기술에 대한 확산을 예측하기 위한 모형은 Logistic 모형이 더 우수함을 알 수 있었으며, NCW 정보보호기술은 2008년 현재 점차 기술 성숙기에 접어들고 있음을 예측할 수 있었다.
본 연구는 약물 연구 분야에 속하는 특허 사이에 나타나는 지식의 흐름을 살펴보고 이들 간의 영향력을 파악해보기 위해 특허데이터에서 나타나는 인용 관계를 분석하였다. 특허데이터의 수집은 Google Patents에서 진행하였다. 약물 연구와 관련된 특허 문서를 검색하여 상위 25개의 출원인을 선정하였고, 이를 바탕으로 출원인 사이에서의 인용 관계를 알아보고 각 출원인의 각 문서에 대한 피인용빈도와 순위를 활용하여 h-지수와 h-지수의 파생지표들의 값을 계산하여 비교하였다. 분석 결과를 종합하면, 'Pfizer, MIT, Abbott' 등의 출원인이 약물 연구 분야에서 영향력이 높은 출원인으로 드러났다. 5개의 계량서지학적 지표 중에서 g-지수와 hS-지수가 서로 유사한 결과를 보여주었고, 총인용빈도, 최대인용빈도, CPP의 순위를 가장 잘 반영하는 지표로 나타났다. 또한, 총인용빈도, CPP, 최대인용빈도 순으로 5개의 계량서지학적 지표와의 상관관계가 높았다. 한편, 기존의 특허 출원인의 기술적 영향력을 나타내는 것으로 알려진 지표인 CPP만으로는 정확한 비교가 어려운 경우도 나타났다.
본 논문에서는 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모형을 이용한 인공지능(AI) 기술 분석을 제안한다. AI 기술은 이제 우리 사회의 대부분의 영역에 영향을 미치고 있다. 따라서 이 기술에 대한 정확한 이해가 필요하게 된다. AI 기술을 분석하기 위하여 전 세계 특허 데이터베이스로부터 AI 관련 특허 문서를 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 수집된 특허 문서에서 AI 기술 키워드를 추출한다. 본 연구에서는 추출된 AI 키워드 데이터를 PLS 회귀 모형으로 분석한다. 바이오정보학, 사회과학 및 공학 등 다양한 분야에서 고급 데이터 분석을 위하여 사용되는 PLS 회귀 모형은 부분 최소 제곱 기법을 기반으로 한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위하여 AI 특허 문서를 사용하여 분석 실험을 수행하고 제안하는 연구가 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여 준다. 본 논문은 AI 기술뿐만 아니라 다른 기술 분야에도 적용 할 수 있다.
본 연구에서는 급진적 혁신을 수행하는 기업의 특징을 특허 데이터를 중심으로 살펴보았다. 1980년도부터 특허 정보는 기업의 성과를 측정하기 위한 중요한 지표로 활용되어 왔지만, 급진적 혁신을 대표하기는 어려웠다. 따라서 본 연구를 통하여 특허 집약 산업(Patent Active Industry)인 제약 산업에서 특허 정보가 급진적 혁신 지표로서 활용 될 수 있는지 알아보고자 하였다. 분석을 위해 약 10년간의 FDA 승인 데이터, 국외 기업의 특허 데이터를 활용하였으며 네트워크 중심성 분석(Centrality Analysis)과 비모수적 분석법인 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon Signed Rank Test)을 실시하였다. 네트워크 분석 결과 급진적 혁신을 수행하는 기업의 경우 다른 기업들보다 대학 및 타 제약 기업과 협력 활동이 활발함을 시각적으로 확인 할 수 있었으며, 통계분석 결과 급진적 혁신을 수행하는 기업과 그렇지 않은 기업 간 연결 중심성(Degree Centrality)과 근접 중심성(Closeness Centrality)에 차이가 있음을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 기업의 연구개발 전략 및 정책 수립에 활용 될 것을 기대하며, 향후에는 기업의 급진적 혁신에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 정량 분석이 가능할 것이다.
산업의 급격한 발전은 화석에너지의 고갈을 야기하였고, 이러한 이유로 화석연료를 대체하기 위한 에너지로 태양광에너지가 각광받기 시작하였다. 하지만 기술발전에 있어 전체적인 연구방향 및 향후 연구 방향에 대한 논의가 부족하였다. 이에 보다 효과적인 기술개발을 위해 특허 데이터와 논문 데이터를 활용하여 태양광 에너지의 기술 동향을 파악하고 논의를 진행하였다. 분석방법으로는 토픽 모델링과 텍스트 마이닝을 활용하여 1997년도부터 2015년까지의 데이터를 토대로 기술 동향과 연구의 방향성에 대하여 분석한다. LDA알고리즘을 통하여 토픽을 선정하고, 선정된 기술 범주에 포함된 키워드의 증가량을 살펴보고, 태양광 기술의 발전방향에 대하여 분석하였다. 태양광 발전 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행될 것으로 예상되며, 특히 고효율화 및 고성능화 기술에 대하여 집중적으로 연구가 이루어질 것으로 분석된다. 향후 연구로는 해외의 특허데이터와 다양한 논문데이터를 추가하여 연구를 진행할 수 있을 것이다.
유사 특허를 검색하는 방법으로 기존에는 키워드 검색 방법을 사용하고 최근에는 머신러닝을 활용한 자동분류 방법을 사용하고 있다. 키워드 검색은 데이터 정제를 통해 정형화된 데이터 분석 방법으로 단문일 경우 검색에서는 정확도는 높지만 문서와 같이 여러 단어로 이루어진 장문일 경우 문장에 내포된 의미 분석을 할 수 없었다. 의미 분석 단계에서의 자동 분류 방법은 비정형 데이터 분석 방법으로 여러 단어로 이루어진 문장을 분류하는데 사용되고 있다. 그 동안 두 가지 방법을 결합하여 유사 문서 검색을 하려는 시도가 있었지만 비정형 데이터와 정형 데이터의 동시 사용에는 분석하는 방법이 다르기 때문에 동시 적용에는 알고리즘 상의 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 문서에서 함축된 키워드를 검출하고 잠재 의미 분석(LDA) 방식을 사용하여 사람이 개입하지 않고 문서를 효율적으로 자동분류하고 유사 특허를 검색할 수 있는 방법을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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