본 연구는 특허 인용 정보를 활용하여 국가연구개발사업의 특허를 평가할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이를 위해 가장 대표적으로 특허의 가치나 질을 나타내는 특허의 전방인용 수(피인용 수)를 활용하고, 특허 인용 네트워크에서 개별 특허가 얼마나 중요한 역할을 하고 있는지를 나타내는 네트워크의 중심성 지수를 활용하여 국가연구개발사업의 특허와 민간부문의 특허를 비교하였다. 분석 결과 국가연구개발사업의 특허는 특허의 특성과 출원인의 특성, 기술분야의 특성, 연도 효과를 통제하고도 전방인용 수, 연결중심성, 매개중심성, 페이지 랭크 모두 높은 것으로 나타났다. 즉, 국가연구개발사업의 특허는 민간부문의 특허에 비해 후행기술에 직접 더 많은 영향을 주며, 선행기술과 후행기술을 직접 연결한다. 또한 국가연구개발사업의 특허는 민간부문의 특허에 비해 기술의 효율적인 발전에 기여하며, 중요한 기술들을 연결하는 것으로 나타났다.
Hyun Mo Kang;Il Young Choi;Jae Kyeong Kim;Hyun Joo Shin
Asia pacific journal of information systems
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제31권3호
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pp.358-377
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2021
Knowledge drives business innovation. However, even if companies have the same knowledge element in the business ecosystem, innovation performance varies depending on the structural position of the technical knowledge network. This study investigated whether there is a difference in exploitative innovation according to the structural position of the AI technical knowledge network. We collected patents from the top 100 digital companies registered with the US Patent Office from 2015 to 2019 and classified the companies into knowledge producer-based brokers, knowledge absorber-based brokers, knowledge absorbers, and knowledge producers from the perspective of knowledge creation and flow. The analysis results are as follows. First, a few of the top 100 digital companies disseminate, absorb, and mediate knowledge, while the majority do not. Second, exploitative innovation is the largest, in the order of knowledge producer, knowledge absorber-based broker, knowledge absorber, and knowledge producer-based broker. Finally, patents for industrial intelligence occupy a large proportion, and knowledge producers are leading exploitative innovation. Therefore, latecomers need to expand their resources and capabilities by citing patents owned by leading companies and converge with existing industries into AI-based industries.
본 연구에서는 기술문서의 인용 정보를 기반으로 직접인용과 간접인용을 고려하여 핵심 문서를 선별하였고 선별된 문서 간의 인용네트워크 트리(citation network tree)를 생성하여 기술진화 경로를 추출하고자 하였다. 활용 예시로 OLED(유기발광다이오드) 분야 특허데이터를 분석하여 핵심문서를 선별한 후 문서간 인용관계 트리 계보도를 생성하였고, 그 중 OLED 원천기술이 어떤 기술진화 경로를 통해 반도체 관련 기술로 전이되었는지 분석하였다. 다른 한편으로 그래핀(graphene) 분야 논문의 인용관계 트리 분석을 통하여 간접인용을 고려한 가중치 계산방법이 직접인용만을 고려한 피인용 회수 계산법보다 현실을 더 잘 반영함을 고찰하였다.
본 연구는 특허의 인용정보를 이용하여 비체화 지식의 흐름이라 할 수 있는 기술군간의 파급효과를 측정하는 방법론을 개발하고 실제 사례를 통해 적용 타당성을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 기술파급효과에 기존연구를 리뷰하였고, 특허정보의 인용분석과 관련된 지표에 대해 개괄적으로 분석하여 효과적인 특허인용 분석 방법론을 설계하였다. 그리고, KISTI에서 보유하고 있는 미국특허 데이터베이스(USPA)를 이용하여 기술군간 인용관계를 계수하여 기술군간 비체화 지식의 흐름행렬을 도출하였고, 이를 활용하여 기술적 파급효과를 나타낼 수 있는 지수 모형을 연구함과 동시에 네트워크 분석을 통한 기술군간의 파급 유형을 클러스터링하여 기술군간 내생적 속성을 분석하였다. 본 연구의 결과는 어떤 기술군의 타기술군간의 상호 관계에 대해 정량적으로 내생적 속성을 표현하도록 함에 따라 연구개발의 사전기획시 기술적 파급효과에 대한 현안을 제시할 수 있을 뿐만 아니라 기술의 융복합 현상을 이해하는데 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
기존의 기술 진화 경로 연구는 주로 거시적 동향 분석 수준에서 이루어져 왔으며 포괄적인 기술정책 방향 수립에는 시사점이 있었으나, 기업 기술 및 특허전략에는 활용가치가 낮았다. 2000년대부터 논문 및 특허 등의 데이터를 활용해 미시적인 기술의 진화 경로를 분석하고, 기업 기술전략에 적용하려는 연구가 증가하고 있다. 그러나 대부분 과거 진화 경로의 서술에 그치고 있으며 기술의 진화 또는 파생-융합 등의 변화에 대한 분석은 전문가의 정성적 판단에 상당부분 의존하고 있다. 본 연구에서는 특허 인용 네트워크를 구축해 미시적 기술의 진화 경로를 도출하고, 기술의 진화와 파생을 동적 기술트리를 통해 분석하는 방법론을 제시한다. 동적 기술트리 분석은 기술의 핵심요소를 체계화하고, 신기술 요소의 신규성과 확장성을 평가해 차세대 기술진화와 파생에 대한 정량적 판단을 가능하게 한다. 이를 통해 차세대 신기술과 파생기술에 대하여 파악, 평가, 비교하고 나아가 예측의 토대를 구축한 것이 본 연구의 의의이다. 본 연구의 결과는 기술 및 특허전략과 포트폴리오 구축의 신뢰성을 높일 수 있는 좋은 도구가 될 것이다. 본 연구에서 제안한 방법론을 이용하여 최근 전력산업에서 기존 교류 송전의 대안으로 주목을 받고 있는 초고압 직류송전 시스템 기술을 대상으로 실증분석을 수행하였다.
선행기술조사는 지식재산의 창출 및 활용 과정에서 발명자 및 출원인, 등록 가부를 판정하는 심사관, 변리업계 종사자 등에 의해 수행되는 기술경영의 핵심적인 프로세스이다. 그동안 체계적인 선행기술 탐색방법론에 관한 학술연구가 충분히 뒷받침되지 못한 결과, 현장에서는 조사자의 주관적 판단에 의존하여 선행기술조사를 수행하는 경우가 많다. 시맨틱 기반으로 선행기술을 탐색하는 기존 연구들 또한 동일한 기술사상이 다양한 용어로 표현되는 특허문서의 특성상 주요 선행기술의 유사성을 저평가할 위험이 있다. 본 연구는 특허의 인용정보를 활용한 계층적 인용관계분석을 기반으로 하는 효과적인 선행기술탐색 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 특허성을 검토하고자 하는 특허를 중심으로 인용관계에 있는 특허들 중 상대적인 중요도에 따라 가중치를 산정함으로써 핵심 선행기술을 선별하는 명확한 기준을 제시한다. 제안 방법론의 실제 적용가능성을 검증하기 위해 디스플레이 분야의 특허 1건에 대한 핵심 선행기술을 탐색하는 사례연구를 수행한 결과 206건의 선행 특허 중 10건의 핵심 선행기술 후보군을 선별 가능하였다.
Many scholars have addressed the technological convergence of small-medium sized firms in Korea and their impact on the economic growth of nation. Nevertheless, most studies have been investigated the relationship between entrepreneurship and venture creation, and a few studies have analyzed the innovation and technological convergence of SMEs. The purpose of this research is to gain industrial insight into the technological convergence and to suggest a dynamic growth policy for entrepreneurs of SMEs to improve their convergence performance based on IT and BT. Therefore, we intend to propose solutions to these key questions in convergence such as; what are the key patterns in the process of technological convergence of SMEs on IT and BT, and what kinds of strategy do their need? In order to answer these research questions, we adopt network analysis using patent citation information. Results of network analysis revealed that building ecosystem based on government and universities is one of the most important factors for the future growth of SMEs in Korea. Also, the fit between technological convergence direction of SMEs and division of convergence structure of government and universities will be positively associated with dynamic growth of SMEs in Korea. In conclusion, this research extends the current studies on important aspects of SMEs in the technological convergence process by proposing their growth in convergence process to a newly converging context, IT and BT, and shed light on the integrative perspectives of crucial roles of SMEs on innovation performance in the IT and BT technological convergence.
최근 사회는 아날로그 시대를 거쳐 디지털, 스마트 시대로 접어들었고, 모든 분야의 기술은 끊임없는 변화와 매우 빠른 발전을 하고 있다. 이러한 경쟁사회에서 지식재산, 특히 특허분석을 통한 R&D 전략 수립은 기술경쟁력 향상에 많은 도움이 될 수 있다. 특허문서는 명칭, 요약, 상세한 설명, 청구항, 기술분류정보 등 서지정보, 기술문헌과 권리문헌으로 이루어져 있어 대중은 이를 통해 해당 기술에 대한 많은 정보를 수집할 수 있다. 특허문서의 특징을 정량적으로 활용하고 기술 분석을 실시함으로써 분석대상 기술의 동향을 파악하는 것뿐만 아니라, 해당 기술 분야의 핵심기술과 특허를 탐색하여 경쟁력을 향상시키는 것이 가능하다. 본 논문은 특허 데이터에 대한 정량적인 방법을 기반으로 한 핵심 기술과 핵심 특허의 도출 방법을 제안한다. 특허문서에 포함되어 있는 기술분류정보, IPC 코드에 통계분석과 사회네트워크분석을 적용하여 연구개발이 활발한 분야와 중심성이 높은 기술을 탐색한다. 그 후 특허의 인용정보와 패밀리정보 분석을 통해 핵심 기술 분야에서 중요성이 높은 특허를 추출하여, 최종적으로 기술경영 및 특허경영 전략 수립 방법을 제안한다.
특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.
STN(The Scientific & Technical Information Network)은 과학 기술, 산업 및 특허 분야의 200여종의 데이터베이스를 검색할 수 있는 상용 온라인 데이터뱅크이다. 이러한 STN의 데이터 베이스중 이용도가 높은 59개의 데이터베이스를 인터넷의 웹상에서 편리하게 검색할 수 있고, 서지 사항이나 초록뿐만 아니라, 특허의 도면이나 비즈니스 정보의 전문 기사 출력 및 화학물질의 3차원 표시도 가능한 STN Easy(http://stneasy.cas.org)의 특징과 기능에 대해 알아보았다. 또한 이렇게 검색한 결과를 ACS(American Chemical Society)를 비롯하여 총 9개 출판사의 웹사이트로 링크하여 전자화된 원문을 얻을 수 있는 ChemPort(http://www.chemfort.org)를 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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