최근 정보통신을 비롯한 다양한 분야에서 새로운 기술과 아이디어를 이용한 기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 창의적 연구결과에 따른 특허 출원도 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 특허검색 과정에서 특허와 관련된 기술문서를 동시에 검색이 용이하도록 지원하는 방식을 개발하는 것을 목적으로 한다. 특허 및 기술점보 연계 시스템은 신규 특허 문서에 대한 분류를 위해 주제별 주요용어를 추출하고 특허 문서와 유사한 기술 문서를 코사인 유사도 기법을 사용하여 유사도에 따라 기술 문서를 사용자에게 제공할 수 있도록 설계하였다.
글로벌 폴더블 디스플레이 시장은 최근 업체들 간 치열한 경쟁이 벌어지고 있어, 정확한 기술 동향 분석을 통한 전략적 기술기획이 요구되고 있다. 기술기획을 위한 분석 방법으로서의 특허분석은 그 개방성, 정형성, 기술에 대한 상세정보 등의 데이터 특성으로 인해 현장에서 자주 활용되고 있다. 그런데 이 가운데 정성분석은 특허의 내용을 건별로 파악하여야 하는 관계로 시간과 비용의 문제가 발생하며, 전통적인 정량분석은 주로 특허의 수에 의존함으로써 특허의 내용 및 기업별 핵심기술을 파악하는 데 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 특허의 동시분류 네크워크 분석 방법을 활용하여 기업별 핵심기술을 분석해 보고자 하였다. 분석 결과, 폴더블 디스플레이 관련 특허 출원은 2014년부터 급격히 성장하여 출원 기업의 92%가 한국의 2개 패널 제조사(SDC 및 LGD)와 2개 세트 제조사(SEC 및 LGE)의 출원으로 확인되었다. 동시분류 네트워크를 분석해 본 결과, 패널 제조사인 SDC와 LGD는 핵심기술 분야가 서로 유사한 반면, 세트 제조사인 SEC와 LGE는 눈에 띄는 차별성이 존재함을 확인하였다. 이러한 결과는 본 분야 기업의 기술전략에 대한 시사점을 제공한다. 또한 특허 동시분류 네트워크를 통해서만 확인이 가능한 것으로, 이 분석이 기업 기술전략에 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
한국은 반도체 산업에서의 독보적 우위에도 불구하고, 반도체 장비 분야에서는 두각을 나타내지 못하고 있다. 세정장비는 반도체 장비 중 한 분야로, 반도체 기술의 고도화에 따라 향후 중요성이 더욱 강조되는 분야이다. 본 연구는 특허 정보를 분석하여 한국을 포함한 주요 국가별 세정장비 분야 기술경쟁력을 파악하고 국가별 중점 기술분야를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 최근 10년 간 미국 특허청에 등록된 세정장비 특허를 검색하여, 정량적 특허분석 및 특허 동시분류 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 미국과 일본이 이 분야 기술을 선도하고 있는 것으로 나타났으며, 한국은 이들 선도국에 비해 경쟁력이 크게 뒤쳐짐은 물론, 경쟁국인 대만이나 후발국인 중국에 비해서도 우위에 있다고 보기 어려운 상황이다. 또한 국가별 전문화가 진행되어 있어, 국가 간 협력체제가 원활치 못할 경우 기술장벽으로 작용할 가능성도 없지 않다. 따라서 국내 세정장비 산업의 발전을 위한 적극적인 연구개발과 기술역량 확충이 요구된다.
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.
효소관련 각종 특허를 국가별, 산업적 응용면, 또는 효소기술상으로 분류하여 통계적으로 분석을 해 봄으로써 여러가지 현상을 발견 내지 추론해 볼 수 있다. 첫째, 연도별, 국가별 출원현황 및 경향을 알 수 있으며 둘째, 이러한 특허출원들이 산업적으로 어떤 분야에 적용 내지 적용가능한 지를 파악할 수 있고 셋째, 기술적으로도 어누 부문에 치중 내지 편중되어 출원이 이루어지고 있는 지를 알 수 있다. 그리고 보다 중요한 것은 이러한 여러 측면을 동시에 고찰해 봄으로써 효소특허출원 경향에 관한 통찰력의 배양을 통해 연구자가 연구개발의 흐름을 파악해 볼 수 있다는 것이다.
본 논문은 최근 6년간 시행된 국내 외 기술수준조사(Technology level evaluation) 및 기술수준평가(Technology level assessment)의 동향을 정리한 것이다. 국내의 기술수준조사는 기술수준의 평가를 위해 기존의 기술분류 체계를 사용하거나, 평가 대상기술의 특성에 따라 새로운 분류체계를 작성하였다. 기술수준의 평가는 델파이(Delphi) 설문과 정량적인 특허 및 논문 분석 등이 동시에 수행되었다. 국외의 기술수준평가는 주로 특허, 논문, 연구원 수 등의 정량적인 평가를 중심으로 수행되었으며, 제한적으로 설문, 토론회 등의 정성적인 평가가 함께 수행되었다.
오늘날 기술은 산업융합을 통해 패러다임이 바뀌고 있으며 정부와 기업들은 기술의 흐름 및 방향을 예측할 필요가 있다. 이러한 기술 흐름 및 방향은 특허 정보 분석을 통해 파악할 수 있다. 특허정보는 전 세계적으로 공통된 분류코드를 사용하고 있으며, 기술적 영역 시간 정보와 함께 객관적 데이터를 기반으로 정량적인 분석이 가능하다. 특허 분석 방법은 인용분석, 동시분류분석 방법을 사용하여 기술융합성 분석을 하였다. 본 연구에서는 지식기반 사회에서 기술혁신을 측정하기 위한 지표로서 활용되는 특허정보를 분석하여 대표적인 융 복합 산업인 항공산업을 중심으로 기술 트랜드 분석 및 향후 발전 방향에 대해 기술하고자 한다.
고분자 소재는 생활용품 등은 물론 자동차, 우주항공, 에너지, IT산업 등 다양한 분야에 광범위하게 이용된다. 이러한 고분자 소재의 지속적 혁신을 위해 고분자 기술의 융합에 대한 관심은 높지만, 융합 동향에 대한 분석은 제한적이었다. 이에 본 논문에서는 특허 정보를 활용하여 주요 국가별 고분자 소재의 기술융합 형태와 기술수준을 분석하고자 하였다. 이를 위해 공개 등록 기준으로 2004년부터 2014년까지의 PCT를 수집하여 동시분류분석을 실시하였다. 연구 결과 일본과 한국은 기술의 분야를 넘어서는 대분류(섹션) 수준의 융합이 더 많은 반면, 미국과 유럽은 화학분야 내에서 중분류(Field) 수준의 융합이 더 많이 나타나고 있다. 그리고 특허활동력, 특허경쟁력, 특허영향력으로 살펴본 질적 측면에서는 한국 융합기술이 다른 나라에 비해 미흡한 것으로 나타났다.
최근 지식과 정보가 가치를 생산하는 지식기반사회로 접어들면서 지식재산권의 대표적인 형태인 특허에 대한 중요성이 매우 높아지고 있으며 출원되는 특허의 양도 매년 증가하고 있다. 방대한 양의 특허정보를 효과적으로 이용하기 위해서 특허문서를 그 발명의 기술적 주제에 따라 적절하게 분류하는 것이 필요하며 이를 위해 IPC(International Patent Classification)가 주로 사용되고 있다. 현재 주로 사람의 손으로 이뤄지는 특허문서의 IPC 분류과정의 효율성을 높이기 위하여 다양한 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 기반으로 IPC 자동분류에 관한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 기존의 IPC 자동분류에 관한 연구의 대부분은 특허문서의 구조적 특징과 같은 특허문서 고유의 데이터 특성에 대한 고려보다는 다양한 기계학습 알고리즘을 특허문서로 적용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 이에 본 논문에서는 IPC 자동분류를 위해 특허문서의 특징과 구조적 필드의 역할을 기반으로 특허문서 분류에 영향을 끼치는 두 가지 필드, 기술분야 및 배경기술 필드의 활용을 제안한다. 그리고 특허문서가 동시에 다수의 IPC 분류코드를 가지는 점을 반영하여 다중 레이블 분류(multi-label classification) 모델을 구축한다. 또한 IPC 다중 레이블 분류의 실제 현장에서의 적용 가능성 확인을 위해 630개의 범주를 가지는 IPC 서브클래스 레벨까지 분류 가능한 수법을 제안한다. 이를 위해 국내에서 등록된 564,793건의 특허문서를 대상으로 특허문서의 구조적 필드의 영향을 확인하기 위한 IPC 다중 레이블 분류 실험을 수행하였고, 그 결과 제목, 요약, 청구항, 기술분야 및 배경기술 필드를 활용한 실험에서 87.2%의 싱글매치 정확도를 얻었다. 이를 통해 기술분야 및 배경기술 두 필드가 IPC 서브클래스 레벨까지의 다중 레이블 분류의 정확도를 향상시키는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다.
4차 산업혁명의 시대에 기업들은 다양한 기술들이 복잡하게 융합하면서 진화하는 기술 환경을 이해하고 이로 인한 비즈니스 환경의 변화에 대응하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 기술개발 경쟁이 가속화되고 있는 자동차 분야의 10대 기업을 대상으로, 이들의 최근 6년간 미국등록특허 중 2개 이상의 이종 기술 분야에 동시 분류된 융합특허를 추출하여 소셜네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 자동차 분야의 융합에 관계된 기술의 수가 크게 증가하고 있으며, 기술간 융합이 더욱 강하게 이루어지고 있음을 확인하였다. 또한 Volkswagen, Ford, Hyundai 등 3개 기업은 기술융합의 변화가 큰 기업으로, 특히 친환경 자동차 관련 기술에서 전략의 변화가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기업들이 네트워크 분석의 결과를 더욱 의미있게 활용할 수 있는 다양한 방법을 제시한 점에서 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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