초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

초 록 기술에 대한 특허 데이터의 분석방법에 대한 비교 연구 － 리튬계 2차전지 산업 사례 － 박 준 홍 고려대학교 기술경영전문대학원 기술경영학과 지도교수 : 이 철 웅 교수 21세기에 들어서 노동과 자본에 의한 가치 창출도 있지만 지식과 정보에 의한 가치 창출이 원동력으로 대두 되고 있습니다. 지식경제 기반의 패러다임에서는 특허의 중요성이 갈수록 강조되고 있습니다. 현실적으로 많은 글로벌 기업들이 ...

초 록 기술에 대한 특허 데이터의 분석방법에 대한 비교 연구 － 리튬계 2차전지 산업 사례 － 박 준 홍 고려대학교 기술경영전문대학원 기술경영학과 지도교수 : 이 철 웅 교수 21세기에 들어서 노동과 자본에 의한 가치 창출도 있지만 지식과 정보에 의한 가치 창출이 원동력으로 대두 되고 있습니다. 지식경제 기반의 패러다임에서는 특허의 중요성이 갈수록 강조되고 있습니다. 현실적으로 많은 글로벌 기업들이 특허 분쟁을 갈수록 자주, 크게 경험하고 있습니다. 이에 많은 기업들이 R&D시 특허 관리에 신경을 쓰고 있습니다. 그래서 많은 기업들이 회사차원에서는 R&D를 할 때 연구원들에게 R&D를 수행하기 전에 충분히 관련 특허를 검토 하고 연구가 되면 신규특허를 출원,등록을 하라고 강조하고 있습니다. 그러나 현실적으로는 연구원들은 많은 업무로 인해서 특허에 신경을 쓰지 못하고 검토하지 못하는 경우가 있습니다. 또한 방법적인 측면에서도 어떻게 하면 체계적이고 신속하게 검토를 할 수 있는지를 모를 수 있습니다. 저는 이런 방법적인 측면에서 연구원관점에서 필요한 방법을 정리한다면 R&D가 보다 효과적일 것으로 생각합니다. 또 연구원들 중에서는 특허보다는 학생 때부터 친숙한 논문을 찾아서 검토를 하는 경우도 많습니다. 이러한 방법도 매우 유용합니다. 하지만 특허가 논문보다 시장지향적인 정보를 제공한다는 점에서 논문과 특허를 같이 검토하는 것이 중요하다고 생각합니다. 이러한 관점에서 이번 논문을 통해서 특허를 검토할 때 연구원 과점에서 어떠한 방법을 사용하는 것이 빠르고 효율적인가를 분석하겠습니다. 연구원들은 기술적인 이슈에 대해서 특허 검색을 키워드 중심으로 검색을 합니다. 관련 특허 수백 건이 나오면 이 중에서 수십 건을 중심으로 뽑아서 검토를 하는 경우가 많습니다. 이러한 경우 시간도 많이 소요되고 검토해야 할 특허가 누락이 될 수 있습니다. 또한 현 기술의 전체적인 그림을 보기가 어렵습니다. 이를 체계적으로 검토하는 방법을 확인합니다. 본 연구에서는 리튬계 2차전지를 사례로 채택했습니다. 특허는 미국특허를 회사별로 추출을 하였습니다. 이를 대상으로 텍스트마이닝(군집분석법), IPC인덱스분류 분석, IPC인덱스 연관규칙 마이닝, USPC인덱스분류 분석을 수행하였고 이를 비교 검토를 하였습니다. 결과적으로 IPC인덱스분류 분석이 가장 효율적이고 의미있는 결과를 얻었습니다. 이 결과를 다시 델파이 기법을 통해서 검증을 진행했습니다. 검증 결과는 전문가 입장에서도 IPC인덱스분류 분석 결과가 의미가 있음을 확인하였습니다. 또한 분석 결과를 통해서 각 회사들마다 연구 분야에서 공통점과 차이점이 있음을 확인하였습니다.

주제어