특허의 가치를 평가하기 위해서는 특허 데이터에 포함된 다양한 지표가 활용될 수 있으며, 최근 다양한 지표를 머신 러닝 기법으로 분석하여 특허의 가치를 평가하는 연구가 증가하고 있다. 특허의 가치를 올바르게 평가하기 위해서는 여러 지표 중에서 어떤 지표가 특허의 가치에 크게 기여 하는지 판단할 수 있어야 하며, 이에 따라 지표별로 적절한 가중치를 설정할 수 있어야 한다. 제안된 방법은 회귀 모델 기반으로 다양한 지표에 가중치를 적용하여 특허 피인용수를 예측하였으며, 특허 패밀리 수에 적용되는 가중치를 변경하면서 특허 패밀리 수가 특허의 가치에 미치는 영향을 검증하였고, 특허 가치 평가 과정에서 특허 패밀리 수의 중요성에 대해 확인하였다.
과학기술활동에 의해 창출된 발명은 주로 특허에 의해 보호되고 있으나, 특허통계ㆍ지표에 대해서 국제적인 기준이 마련되지 않아 국제비교가 어려운 실정이며, 측정요소들의 조합에 의해 특허통계ㆍ지표의 종류 또한 매우 다양하지만, 이 지표를 모두가 과학기술활동을 측정하는 데에 유용한지에 대해서는 의문시된다. 따라서 그 대안으로서 각국 국가연구개발사업의 성과평가지표 활용사례 및 활용되고 있는 특허통계ㆍ지표를 중심으로 분석ㆍ연구하고자 한다.
최근 들어 연구기관 및 기업에서 특허 출원 및 등록이 지속적으로 증가함에 따라 특허 관련 비용뿐만 아니라 특허의 양적 질적 관리도 매우 중요한 요소로 대두되고 있다. 따라서 기업 및 기관이 보유하고 있는 많은 특허 중에서 활용 목적에 맞는 우수 특허를 선별하고 관리하는 것이 특허경영의 한 방안으로 강조되고 있다. 본 연구는 기업이 보유하고 있는 특허를 대상으로 QFD를 적용하여 가치 있는 우수 특허를 효과적으로 선별하는 방안을 제시하였다. QFD를 이용하여 특허를 분류하고 품질을 정량적으로 평가하기 위해서 우선 특허에 대한 기업의 요구사항 및 특허품질 특성지표를 도출하였다. 기업의 요구사항의 경우 AHP의 쌍대비교 방식으로 중요도를 결정하였으며, 이를 바탕으로 고객의 요구를 충족시킬 수 있는 특허지표의 값을 결정하고, 이에 대한 해석 및 활용방안에 대해서 논했다. 본 연구에서 제시한 우수특허 선별 방식을 실제 기업의 보유 특허에 적용하여 결과를 비교 분석하였으며 개별 특허지표 및 특허복합지표를 통해 우수 특허를 비교적 손쉽게 선별할 수 있음을 보여 주었다.
특허는 기업이 보유한 다양한 정보를 포함하고 있는 것으로 기술혁신 능력과 기술 경쟁력을 측정하는 척도로 여겨져, 특허의 품질이나 특성을 파악하기 위해 다양한 지표가 개발되어 왔다. 따라서, 본 연구에서는 실무자나 연구자들에 의해 폭넓게 연구 되어온 다양한 특허 지표들을 특허 지표들이 가지는 의미와 특성에 따라 특허 지표 요인, 즉 시장성, 권리성, 기술성으로 분류하여, 어떤 요인들이 기업의 경영성과에 주요한 영향을 미치는지 분석하고자 한다.
본 연구는 특허의 질적 특성을 관측 가능한 특허의 인용지표로 설명함으로써 특허가치 추정모형에 기여하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 기업, 대학, 연구소가 한국특허청에 출원한 특허를 대상으로 전후방 인용자료를 구축하였다. 특허의 원천측면을 반영하는 후방인용 지표들이 후속특허에 의한 활용측면을 반영하는 전방인용 특성들을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 전방인방 지표와 후방인용 지표 간에 존재하는 함수관계는 특허가치에 대한 추정, 예측모형을 더 정교화하는데 기여할 것이다. 후방인용 지표들은 특허 자체가 갖는 기술범위를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 기술협력의 일방에게 기술협력의 상대방이 누구인지도 중요하였다.
질적인 측면을 충분히 감안하지 못한 양적 성과분석은 연구개발 과제의 성과를 제대로 반영하지 못하는 문제점을 안고 있다. 따라서 양적 성과와 질적 성과를 함께 종합적으로 고려할 수 있는 종합적인 성과분석지수를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 주성분 분석과 동일 가중치를 부여하는 방식을 이용하여, 특허 출원 건수, SCI 게재논문 건수, 기술이전 건수라는 3가지 양적 성과지표와 이에 대응되는 특허 심사청구 항수, 논문게재 학술지의 IT, 총 연구비 대비기술료 비중의 3가지 질적 성과지표를 성과지표로 고려하면서 성과분석지수를 개발하고자 하였다. 주성분 분석의 적용 결과 특허 출원 건수(0.2160), SCI 논문게재 건수(0.1510), 기술이전 건수(0.1564), 특허 심사청구 항수(0.2257), 논문게재 학술지의 IF(0.2218), 기술료 비중(0.0291)의 가중치를 얻을 수 있었다. 이 6가지 평가지표는 종합평가지수라는 하나의 틀로 결합되어 개별 과제의 성과를 평가하는 데 활용될 수 있다. 더 나아가 양적 성과지표와 질적 성과지표로 구분하여 평가할 수 있다. 가중치 결정 방법에 따라 평가결과가 크게 달라지지는 않았지만, 가중치 결정 방법과 상관없이 양적 성과지표 평가결과와 질적 성과지표 평가결과는 크게 달랐다. 한 가지 흥미로운 점은 과제평가등급과의 상관관계를 따져보았더니 질적 성과지표와 과제등급과의 상관관계가 양적 성과지표와 과제등급과의 상관관계보다 더 크다는 것이다. 따라서 성과분석에 있어서 질적 성과지표를 반영한 질적 성과분석이 반드시 수행될 필요가 있다. 앞으로 특허 인용도 등 보다 다양한 질적 변수를 확보하여 성과분석지수를 보완할 필요가 있을 것이다.
특허로 구체화된 과학적 지식의 창출에 주목하여 과학기술정책이 특허통계를 이용하는 등 특허지표의 중요성은 증가하고 있다. 또한 특허는 경제적 이익의 확보라는 전제를 지니고 있는 연구 결과물로, 특허정보를 잘 활용하는 것은 의사결정자의 기술개발 전략수립에도 매우 중요하다. 일반적으로 국가정책과 기업전략 수립을 위한 지식재산(IP: Intellectual Property)의 최소단위는 개별특허보다는 제품 및 단위기술별 IP포트폴리오로 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 개별특허에 대한 질적, 가치지향적 평가지표와는 달리 특허군집에 대한 개념적 특성, 집합적 분석기법을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 본 연구는 기존에 널리 사용된 지표, 최근 개발된 지표, 경제학과 문헌정보학 등 타학문의 개념을 응용하여 69개의 특허군집의 속성을 설명하는 지표("특성지표")들을 매뉴얼의 형태로 개발하였다. 따라서 본 연구의 결과물은 기술, 제품들 간의 과학기술활동의 현황을 파악하는 지표로서 혁신시스템을 이해할 수 있도록 하여 경영자 및 정책입안자의 다양한 의사결정 문제를 지원하는 보조자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 생성형 인공지능 관련 특허에서, 기술의 핵심 구성 요소에 기반하여 수립된 정성적 평가 지표를 활용해 특허 발굴 방법과 전략을 제시한다. 현재 특허 품질에 대한 평가는 정량적 지표에 의존하고 있으나, 기존의 정량적 지표는 생성형 인공지능 기술의 특성을 대표할 수 없어 정확한 평가가 어렵다. 이에 실제 특허의 강약을 알 수 있는 특허 청구범위를 기준으로 하여, 기술적 특성을 고려한 정성적 지표가 추가로 필요하다. 본 논문에서는 생성형 인공지능의 기술적 특성을 고려하여 새로운 평가 지표를 제안한다. 제안한 평가 지표를 활용하여 핵심 특허를 선정하였으며, 선정된 핵심 특허에 대하여 기존의 정량적 평가 방법을 통해 제안한 지표가 적합한지 확인하였다.
본 연구에서는 주요국에 대한 녹색기술 경쟁력을 살펴보기 위해 특허 인용 네트워크 위상 기반 핵심 특허 지표를 제안하고, 이를 활용하여 핵심 기술 경쟁력 지수를 구축하였으며, 유럽 특허청에 출원된 녹색 기술 특허 정보를 활용하여 녹색기술 특허 출원 상위 20개국에 대한 기술경쟁력을 측정하였다. 분석 결과 일본, 미국, 독일, 프랑스가 녹색기술 전반에 걸쳐 많은 특허를 출원하고 있는 것으로 나타났는데, 기술경쟁력을 측정 결과는 전반적으로 기술분야별 특허 출원 건수 측면에서 높은 순위에 위치하였던 일본, 독일, 미국의 경쟁력이 높게 나타나고 있는 가운데, 영향력과 위상적 핵심성에서 상대적으로 높은 평가를 받은 스페인, 핀란드 등의 국가들이 상위에 위치하고, 상대적으로 낮은 평가를 받은 미국 및 프랑스의 경우에는 낮은 순위에 위치하는 것을 확인할 수 있다. 우리나라는 E(배출가스저감기술) 분야에서 3위, G(배출가스저감기술) 분야에서 4위에 위치하여 높은 경쟁력을 보이고 있으며, C(배출완화 연소기술) 분야 및 D(기후변화완화기술) 분야에서는 각각 7위와 8위의 기술경쟁력 수준을 갖고 있는 반면, A(환경관리기술) 분야, B(신재생에너지기술) 분야, F(배출가스 저감 및 고효율화 교통기술) 분야에서는 낮은 경쟁력을 갖고 있는 것으로 나타났다. 실증 분석에 활용한 유럽 특허청에 출원된 특허 정보의 한계로 인해 일부 국가들의 기술경쟁력 측정에 있어서 편의가 나타날 우려가 발견되었는데, 향후 삼극특허 정보 등을 활용하는 방식으로 이러한 문제점을 보완하면 보다 정확한 기술경쟁력 측정이 가능하리라 예상한다.
환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 글로벌 자동차 기업들은 그린 카(Green car) 기술 획득을 위한 치열한 경쟁을 하고 있다. 따라서 글로벌 자동차 기업들의 기술 경쟁력을 평가하고 그 동향을 분석하는 것은 중요한 의미가 있다. 그러나 특허성과 평가를 위한 기존의 연구에서는 다양한 특허지표 중 일부만을 활용하였으며, 특히 이들 지표들을 포괄적으로 고려한 종합적인 분석에는 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 특허 평가를 위한 요소들에 대한 중요도를 반영하여 전체적인 특허성과를 평가하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 네트워크 분석절차(Analytic Network Process)을 통해 특허지표들에 대한 상대적 중요도를 도출된 후, 이 정보를 활용한 가중치 범위 제한 자료포락분석(Data Envelopment Analysis-Assurance Region, DEA-AR)을 수행한다. 이때, DEA-AR모형의 투입요소로는 기업규모, 연구개발비, 직원 수를, 산출요소로는 특허 수, 특허 피인용 수, 특허 청구항 수를 고려하였다. 이 방법을 활용하여 글로벌 자동차기업의 기술혁신 효율성을 평가한 결과, 그린 카 시장의 동향과 추세를 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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