함정 무기체계는 작전운용성능(능력)에 따라 국내 기술 수준에 기반하여 설계/건조되며, 일정 기간 운용 후 성능개량 소요 발생에 따른 개조/개장 및 기존함 대비 고도화된 후속함이 요구되는 특성을 가지고 있다. 이러한 특성을 고려하고 고객이 요구하는 함정 무기체계 기술 수준과 무기체계 연구개발을 통한 국내 기술 수준 향상 및 핵심기술 확보하기 위해 기술 분류/특성이 정형화되어있는 특허 자료 분석을 통해 획득 필요 기술에 대한 의사결정 자료로 활용할 수 있다. 이를 위해 방위사업법 제35조(방산업체의 지정 등)에 따라 지정된 10개 함정 분야 방산업체의 특허자료를 특허청 특허정보검색서비스를 통해 특허자료(특허수/국제특허분류 14,964건/352개)를 수집하였으며, 수집된 자료를 기반으로 함정분야 방산업체 간 사회망 분석을 통해 중심성이 높은 58개 국제특허분류를 추출했다. 추출된 국제특허분류를 기반으로 주성분 분석을 통해 함정 분야 방산업체가 집중하는 주요 기술 분야로 국제특허분류 7개(B63B, H01M, F03D, B01D, H02K, B23K, H01H)를 확인했다. 이어서 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석결과, 국제특허분류 3개(B63B, B01D, B23K)는 지속적인 기술획득 활동이 예측했으며, 국제특허분류 4개(H01M, F03D, H02K, H01H)는 기술획득 활동이 낮아짐을 예측했다.
특허정보는 산업 및 과학기술활동의 혁신지수로서 국가, 지역, 기술, 기업 등 발명의 성과를 반영하고, 기술의 확산 및 R&D의 성과를 측정하는 도구로서 활용가능하다. 본 연구에서는 특허분석을 통하여 기술생산성, 혁신성 및 기술활동성을 분석할 수 있는 지수를 발굴하여 기술성을 평가할 수 있는 방법을 제시하고, 국가적으로 핵심기술로 관심이 모아지고 있는 의약, 운수, 바이오, 섬유, 건설, 기계부품, 정보매체, 전자/통신 산업에 대해 적용하여 기술성을 평가하였다. 기술활동성에 있어서 삶의 질과 생명연장에 대한 관심이 늘어나는 추세를 반영하여 건설, 의약 바이오분야에서 활발한 기술활동이 이루어진 반면에 섬유와 정보매체 분야의 기술활동은 떨어진 것으로 분석되었다. 의약, 바이오, 건설분야가 평균보다 높은 혁신성을 나타내고 있으며, 정보매체 및 전자통신분야의 혁신성이 떨어지는 것으로 분석되었다. 기술생산성에 있어서 특허기술 1건당 발명자가 약 2인 정도로 나타났으며, 최근 들어 기술의 고도화로 인해 기술 개발에 참여하는 연구원의 수가 늘어나면서 기술생산성이 떨어지는 것으로 분석되었다.
과학기술이 국가 경쟁력으로 부각되면서 주요 국가들에서는 과학기술을 통한 산업발전 및 경쟁력 강화를 위해 신성장동력산업을 지정하여 효과적인 투자 및 발전전략을 수립하고 있다. 주요 신성장동력으로는 바이오, 신재생에너지 등 신산업 분야가 각광받고 있으며, 점차 치열한 경쟁구도 양상을 보이고 있다. 각 국가별로 대학 및 연구기관에서는 정기적으로 향후 파급효과를 나타낼 미래유망기술 분야를 선정하여 발표하고 있으며, 국내에서도 다양한 연구기관들이 지속적으로 유망기술 분야를 선정하여 발표하고 있다. 본 연구에서는 특허정보를 활용하여 신성장동력으로 각광받고 있는 바이오분야의 미래유망기술 분야 도출 방법을 연구하고자 한다. 특허를 통한 기술개발 동향분석을 위해 IPC 코드에 기반한 기술분류를 이용하여 바이오분야의 국내외 특허를 수집하고 텍스트마이닝 기법을 활용하여 바이오 기술개발 트렌드를 파악하고 유망기술분야를 도출하고자 한다. 텍스트 마이닝 분석을 통해 미국과 우리나라의 특허등고선을 비교분석하여 바이오분야의 전반적 기술개발 분야를 도출한 후, 국내외적으로 관심이 고조되고 있는 기술분야에 대한 심층분석을 통한 세부적인 기술 동향 파악으로 바이오 유망기술분야에 대해 살펴보고자 한다.
Objective: The aim of this study was to investigate the technology trend on developing helmets based on the analysis of Korean, US, European and PCT patents. Background: The usage of the personal protective equipment such as the safety helmet would be essential for preventing injuries and reducing the severity of injuries depending on the type of activity and the exposed environment. Method: Database of WIPSON was used for searching the patents. The objects were the Korean, US, European and PCT patents registered or opened from January 2011 to December 2014. The keyword to investigate was helmet, and International Patent Classification (IPC) was used for investigating the technology trend of the patents. Results: The cases of US patents annually increased, but the cases of European patents decreased. US patents belonged to all sections but Korean and European patents and PCT patents did not. The largest number of IPC, to which four areas' patents belonged, was 'Headwear' and the second largest one was 'Hygiene'. In the subgroup level, the most common largest subgroups were 'Parts, details or accessories of helmets' and 'Masks, shields, or hoods for welders'. Korean patents had the lowest ratio of single_IPC at 11%, but the ratios of single_IPC for US and European patents were 52%, respectively. 'Human necessities', 'Mechanical engineering', 'Physics', and 'Electricity' were used as a single_IPC, but lower levels of 'Performing operations', 'Chemistry', 'Textiles' and 'Fixed constructions' were used as multi_IPC. Most main applicants had patents which belonged to 'Human necessities'. Conclusion: The cases of US patents annually increased unlike others. The common technologies for creating the helmet were Parts of helmets under Headwear and Shields for welders under Hygiene. Many Korean patents tended to be categorized as multi_IPC, different from others. Application: To know the technological characteristic of patents would be helpful to initial stage developers.
최근 전 세계적으로 4차 산업혁명이 국가 경쟁력 향상을 위한 핵심으로 부상하면서, 4차 산업혁명의 주요 특징인 초연결과 초지능을 구현하기 위한 관련 기술을 효율적으로 발전시키기 위한 기술 로드맵 개발이 주요 과제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 '인공지능(Artificial Intelligence)' 분야의 국내외 기술수준에 대한 객관적 비교분석을 통해 선진국 대비 부족하거나 향후 발전 가능성이 높은 세부기술을 도출하고, 이를 토대로 발전 방향성을 제시하였다. 국내외 특허데이터 중 '인공지능' 키워드 검색 결과 도출된 데이터를 대상으로 키워드 네트워크 분석 및 IPC 분류 기준 공백기술 분석을 수행하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 관련 기술 개발 건수는 미국, 유럽 등 선진국 대비 1.2% 수준이었으며, 주요 개발 분야의 경우 데이터 인식기술, 디지털 정보 전송기술 등에서 상대적으로 부족한 것으로 나타났다. 본 연구는 선진국 대비 국내 인공지능 관련 기술의 비교분석 수행을 통해 공백기술을 도출하였으며, 향후 이를 활용한 국내 인공지능 기술의 발전 방향성을 제시하였다.
본 연구는 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에 대한 기술사업화 전략 수립을 목적으로 수행되었다. 해당 기술의 가치를 극대화하고 성공적인 기술사업화 전략 도출을 위해 정성·정량적 방법을 활용하여 통합적인 분석을 수행하였다. 정성적 방법으로 해당 기술의 비즈니스 생태계를 분석하였고, 정량적 방법으로는 관련 특허를 수집하여 주요 출원인과 핵심기술 간 구조를 가시화하였다. 통합적 분석으로는 정성적 및 정량적 분석 각각의 결과를 비즈니스 생태계 관점에서 통합 표시하여 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 세부 생태계 영역과 기술의 발전강도 및 현황을 분석하였다. 분석 결과, 비즈니스 생태계 내 보완 재 영역의 기술이 발전정도가 높고 관련 주체의 수가 가장 많은 것으로 분석되었으며, 이를 토대로 기술사업화 선순환 시스템 구축을 사업화 전략으로 제시하였다. 기술사업화 선순환 시스템 구축을 위한 세부 전략으로 보완자산을 활용한 기술수요자 탐색과 탐색된 기술수요자를 중심으로 한 기술 예고제를 제시하였다. 도출한 사업화 전략을 활용하여 기술 및 시장의 불확실성이 높은 해당 기술의 사업화 성공가능성을 제고함과 동시에 기술공급자와 기술수요자 간의 연계를 강화하여, 장기적으로 지속적인 경제적 성과를 창출할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 우리나라 환경산업 해외시장 진출 전략 수립을 위하여 선진국과의 환경산업 기술경쟁력을 평가하고자 하였다. 환경산업 기술경쟁력을 평가하기 위하여 국내·외 환경산업기술 분류체계를 바탕으로 환경산업 분야별 중점 기술을 분류하고, 기술경쟁력 평가지표를 구축하였다. 평가지표 자료 구축을 수행한 후 델파이 분석 및 논문·특허 분석, 수출·입 분석을 수행하였으며, 지표값에 대한 표준화 분석을 수행하였다. 또한, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해 평가지표별 가중치를 산정하여 한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스의 환경산업기술 경쟁력 평가 결과를 도출하였다. 평가 결과, 모든 환경산업 분야에서 미국이 상대적으로 기술경쟁력이 가장 높은 것으로 평가되었으며, 한국은 선진국에 비해 상대적으로 가장 낮은 경쟁력을 가지고 있는 것으로 평가되었다. 특히, 한국은 다매체 환경관리 및 지속가능 사회시스템 구축분야가 선진국에 비해 기술경쟁력 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 국내 환경산업기술이 글로벌 선진시장에 진출하기 위해서는 국내 강점인 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기반의 4차 환경산업 개발을 통해 경쟁력을 강화해야 할 것으로 판단된다.
2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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