최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
최근 특허기술의 가치평가가 크게 강조되고 있으며, 그 평가의 수단으로 특허의 피인용횟수가 매우 유용한 척도 중의 하나로 받아들여지고 있다. 그에 따라 이 연구에서는 특허의 피인용횟수와 이에 영향을 미칠만한 형태적 기술적 개념적 요인의 17개 변수들 간의 상관관계를 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 분석하였다. 분석결과 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 변수는 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 기술분야 특허증감율, 서지결합도, 동시인용도 및 문헌간유사도 등 7개로 나타났다. 또한 이들 변수에 대한 분산분석 결과 7개 변수 모두 전반적으로 대부분의 주제분야 간에 있어서 평균값의 차이가 있는 것으로 나타났다.
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.
이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 '문헌간 유사도'로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 인용 정보를 활용하여, 특허 인용색인의 기법을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 특허지수를 제시하였다. 이를 위해 문헌정보 및 특허정보 관련 인용색인데이터베이스에서 제공하는 인용색인지수를 비교 분석하였다. 특히 JCR의 영향력 지수와 CHI의 기술영향력 지수가 갖고 있는 정보적 가치와 의미를 재해석하였다. 전자는 상대적 인용빈도를 사용하여, 연속간행물과 같은 매체의 가치를 중시하고 있다. 후자의 경우는 특허고유의 가치를 평가하기 때문에, 자체정보만을 중시하고 있다. 이러한 차이점을 극복하기 위해 후자의 경우 해당 특허를 보유하고 있는 기관의 기술영향력 지수를 이용하여 상대적 가치를 재부여하였다. 이를 보완하기 위해 인용정보에 기반하여 다음 특정 특허의 피인용지수를 비롯하여 상대적 반감기 평가지수, 특허기술활용 통합지수 등 세가지의 새로운 지수를 제안하였다. 단 비교분석대상은 출원특허사항에 인용정보를 제시하고 있는 미국 특허정보로 제한하여 국내 특허정보에 대한 비교 분석은 수행하지 못하였다.
최근 특허기술의 가치평가가 크게 강조되고 있으며, 특허의 피인용횟수는 특허기술 가치평가에 있어 중요한 척도이다. 본 연구에서는 국내 특허를 대상으로 피인용횟수에 영향을 주는 변수들을 도출하기 위하여 일반화 선형모형 회귀분석을 실시하였다. 총 12개의 변수를 형태적, 기술적 그리고 개념적 요인으로 분류하였고, 국내 의료기기 특허 14개의 분야에 적용하여 분석한 결과 출원인 국적, 출원인 유형, 발명자 수, 출원국가 수, IPC 수, 참고문헌 수, 서지결합도가 특허 피인용횟수에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 실정에 적용 가능한 연구를 수행함으로써 국내 특허에 대한 인용분석 방법론에 있어서 실질적인 기초적 자료를 제공했다는데 의의가 있다.
A citation-based method of estimating the life span of a patented technology is proposed In this study. The suggested framework Includes : (1) estimation of citation frequency of an individual patent within a technology group. (2) calculation of a mutual citation frequency between citing patent and cited patents, (3) calculation of the period for cited patents from the year of registration to the year of being cited most recently and (4) description for technology group using descriptive statistics such as mean, median, mode, etc. The framework suggested in this study was applied to the US patent data between 1976 and 2004 for 5 communications areas.
This paper presents a new methodology that allows the influence of technological obsolescence and technology composite competitiveness to estimate technology economic life. In this paper the patent citation life analysis is used to estimate technology representative life, and technology residual life analysis is employed to estimate residual life using the linear and inverse functions. The technology economic life will be determined by combining the estimation results of patent citation life analysis and technology residual life analysis. This paper includes an example of applying it to the US patent data for 5 communications areas. Therefore, this logical concept can be applied usefully to determine the technology economic life and be expected to contribute to obtain credibility of technology valuation.
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.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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