최근 선진국에서는 미래의 시장을 선점하기 위하여 유망 신기술에 대하여 조기에 지적재산권을 확보하려는 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 세계 특허시장 중에서 가장 경쟁이 치열한 미국 특허시장을 중심으로 IT 유망기술을 도출하고 그 시사점을 살펴보는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 이러한 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 IT기반 유망기술에 대한 조작적 정의를 내리고, 이 정의를 토대로 2001년부터 2008년까지의 미국 공개특허 데이터베이스를 이용하여 유망기술을 도출하였다. 연구결과에 의하면 IPC main-group 수준에서 총 803개에 이르는 IT기술 중 69개 분야가 유망기술로 나타났다.
As the scale of research and development (R&D) increases, countries and companies are consistently establishing R&D directions to meet strategic goals and market demands as well as roadmaps to increase efficiency through concentration and selection. However, establishing an effective roadmap and discovering promising technologies are challenging under the current numerous technological possibilities and uncertainties. The importance of discovering promising technologies to secure future technological competitiveness is recognized worldwide, and Europe, the United States, and Japan are establishing processes to identify promising future technologies and support related R&D. Methods for discovering promising future technologies can be classified into future social needs analysis, forecasting, surveys, use of expert opinions, and data analysis. We describe the types and limitations of technology roadmaps and investigate the status of domestic and foreign organizations using weak signal search through quantitative data analysis.
최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
Purpose: Recent trends have shown that the usage of big data analysis is becoming the core of identifying promising future technologies and emerging technologies. Accordingly, applying these trends by analyzing defense related data in such sources as journals, articles, and news will provide crucial clues in predicting and identifying core future technologies that can be used to develop creative and unprecedented future weapon systems that could change the warfare. Methods: To identify technology fields that are closely related to the 4th industrial revolution and recent technology development trends, environmental analysis, text mining, and military applicability survey have been included in the process. After the identification of core technologies that are militarily applicable, future weapon systems based on these technologies as well as their operation concepts are suggested. Results: Through the study, 73 important trends, from which 11 mega trends are derived, are identified. These mega trends can be expressed by 13 promising technology fields. From these technology fields, 248 promising future technologies are identified. Afterwards, further assessment is performed, which leads to the selection of 63 core technologies from the pool. These are named as "future defense technologies" which then become the bases for 40 future weapons systems that the military can use. Conclusion: Predicting future technologies using text mining analysis have been attempted by various organizations across the globe, especially in the fields related to the 4th industrial revolution. However, the application of it in the field of defense industry is unprecedented. Therefore, this study is meaningful in that it not only enables the military personnel to see promising future technologies that can be utilized for future weapon system development, but helps one to predict the future defense technologies using the method introduced in the paper.
과학기술이 경제사회의 핵심동력으로 작용하면서 향후 산업발전 및 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 과학기술에 대한 경쟁력을 확보하기 위해 신규 유망기술 발굴의 필요성이 높아지고 있다. 주요 선진국에서는 미래 유망기술을 예측하고 이에 대한 연구개발 지원이 추진 중에 있다. 현재 우리나라에서도 미래기술 예측을 위한 모델 및 조사체계 강화방안에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 신성장동력으로 각광받고 있는 바이오 분야에 대한 미래유망 연구 및 기술에 대한 도출방법을 연구하고자 한다. 바이오 분야 논문을 수집 및 분석하고 주제를 확인하기 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 주요 연구 분야를 도출하고자 한다. 텍스트마이닝 기법으로 논문등고선을 분석하여 바이오 분야의 중점 연구분야를 도출한 후, 심층분석을 통해 세부적인 연구동향 파악으로 미래유망 바이오 중점 연구테마에 대해 살펴보고자 한다.
In this paper, we implemented technology assessment on the public R&D activities in IT field in order to select the promising technologies, so called "star technology," making for national industry development. Technology assessment frame in this study included qualitative factors. IT technologies are classified five sector - network, wireless/broadcasting, SW/application/computer/terminal equipment, semiconductor/component. Expert opinion interviews on each field are carried out. Assessment factors consist of technology usefulness and technology competitiveness. In the final analysis, 23 technology items selected as a promising technologies and the results can be used public R&D planning and If industry policy.
It is becoming increasingly difficult to identify promising technologies due to the influx of new technologies and the high level of complexity involved in many of these technologies. Identifying promising information and communications technology (ICT)-based converging technologies holds the key to finding new sources of economic growth and forward momentum. The goal of this study is to identify cutting-edge ICT-based converging technologies by examining the latest trends in the US patent market. Analyzing the US patent market, the most competitive of such markets in the world, can yield certain clues about which of the ICT-based converging technologies may be the next revolutionary technologies. For a classification of these technologies, this study follows the International Patent Classification system. As for ICT, there are 58 related fields at the subclass level and 831 fields at the main-group level. For emerging and converging technologies, there are 75 at the main-group level. From these technologies, a final selection for cutting-edge ICT-based converging technologies is made using a composite index reflecting the converging coefficient, emerging coefficient, and technology impact index.
본 연구에서는 한국기계연구원에서 수행한 전략스페셜리스트 운영 사례를 중심으로 기계분야 유망기술 기획 연구 방법론 및 유망기술 도출 결과를 제시하였다. 유망기술 도출을 위해 한국기계연구원은 조직 관점에서 연구기획 전담부서 이외에 연구본부 별 1인의 전담 인력을 파견하는 전략스페셜리스트 제도를 신설 운영함으로써 연구원 차원의 지원과 협력 체계를 확립하였다. 방법론 관점에서는 외부 환경 분석과 연구원 내부 역량 분석을 동시에 활용하였으며, 세부 주제 도출을 위해 서지결합분석을 활용하였다. 이를 통해 한국기계연구원은 기계기술 8대 유망 주제와 주제별 세부 테마를 도출하였다. 본 연구 결과는 한국기계연구원의 주요사업 기획에 반영되어 세부 과제 기획의 전략성 강화에 기여하였으며, 향후 기계분야의 유망기술 기획의 우수 사례로서 널리 활용될 것으로 기대된다.
This study aims to identify an assessment system based on multiple patent indices that can predict the likelihood of success in the commercialization of a patented technology in advance. In addition, we examine the effectiveness of our predictive model in identifying valuable technologies early on. We analyzed 3,063 secondary battery technologies patented in the US over the past 10 years. Our analysis identified 22 of the 25 most promising patented technologies, corresponding with the top 50% of industry-patented technologies that directly and indirectly succeeded in commercialization. These results support our claim that it is possible to identify attributes for the assessment of patent commercial potential to a significant degree. Our system presents a useful assessment index in the forecasting and determination of potential commercial success of patented technologies.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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