지금까지 특허분석에 관한 연구는 특허지도(Patent Map; PM)분석을 수행하여 기술동향을 분석하고 있으나, 주제에 대한 검색결과를 엑셀 등을 이용하여 그래프화하여 출원빈도에 대한 추이를 나타내는 것이 대부분이다. 이러한 분석은 특정주제에 대한 것으로 국가의 산업이나 국제적인 산업의 동향을 직접 비교 분석하기에는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 PM분석의 신뢰성을 높이기 위해 통계분석의 필요성을 제시하고, 1990년부터 2004년에 출원된(출원번호 기준) 한국특허 전체를 대상으로 연도별, 분류별(IPC Section 분류)로 각 국가(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 통계적으로 유의한 수준을 분석하였다. 또한 국가 및 기술 분류에 대한 출원빈도에 대해 포아송 회귀분석을 수행하고, 통계 적으로 유의한 수준에 따른 평가를 R&D에 활용할 수 있도록 하였다.
지금까지 특허분석에 관한 연구는 특허지도(Patent Map; PM)분석을 수행하여 기술동향을 분석하고 있으나, 주제에 대한 검색결과를 엑셀 등을 이용하여 그래프화하여 출원빈도에 대한 추이를 나타내는 것이 대부분이다. 이러한 분석은 특정주제에 대한 것으로 국가의 산업이나 국제적인 산업의 동향을 직접 비교 분석하기에는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 PM분석의 신뢰성을 높이기 위해 통계분석의 필요성을 제시하고, 1990년부터 2004년에 출원된(출원번호 기준) 한국특허 전체를 대상으로 연도별, 분류별(IPC Section 분류)로 각 국가(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 통계적으로 유의한 수준을 분석하였다. 또한 국가 및 기술 분류에 대한 출원빈도에 대해 포아송 회귀분석을 수행하고, 통계 적으로 유의한 수준에 따른 평가를 R&D에 활용할 수 있도록 하였다.
Most research about patent data analyzes the trend of technologies using a Patent Map(PM), and suggests the frequencies and trend of patents in a certain topic using tables or graphs in Excel. However, more advanced analysis tools are recently needed to compare the trends among national and internat...
Most research about patent data analyzes the trend of technologies using a Patent Map(PM), and suggests the frequencies and trend of patents in a certain topic using tables or graphs in Excel. However, more advanced analysis tools are recently needed to compare the trends among national and international industries. This research discussed why statistical analysis is needed to improve the reliability in PM analysis, and the research compares the trends of patents in Korea between 1990 and 2004 by years, International Patent Classification(IPC) sections, and countries using the frequencies and Poisson regression model. The statistical analysis is also suggested and applied to R&D studies.
Most research about patent data analyzes the trend of technologies using a Patent Map(PM), and suggests the frequencies and trend of patents in a certain topic using tables or graphs in Excel. However, more advanced analysis tools are recently needed to compare the trends among national and international industries. This research discussed why statistical analysis is needed to improve the reliability in PM analysis, and the research compares the trends of patents in Korea between 1990 and 2004 by years, International Patent Classification(IPC) sections, and countries using the frequencies and Poisson regression model. The statistical analysis is also suggested and applied to R&D studies.
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문제 정의
”에 대한 유의성분석을 먼저 실시하고, 이에 따른 출원빈도의 차이를 비교분석함으로써 분석결과의 신뢰성을 확보하고자 하였다.
따라서 에서는 한국을 제외한 나라의 출원빈도를 확대 비교해 보았다.
본 연구에서는 1990년부터 2004년도에 한국특허청에 출원된 특허를 중심으로 각 국가 별(한국, 미국, 일본, 독일) 출원빈도 비교분석과, IPC분류(A~H섹션)에 따른 출원빈도 비교분석을 통계분석(포아송 회귀분석)으로 수행하여 기존의 미흡한 분석을 보완할 수 있는 대안을 제시하고자 하였다.
따라서 오늘날 기술개발의 성공률을 높이기 위해 특허정보분석을 수행하고 있다. 이러한 특허정보분석을 통하여 기술의 변화를 감지하고, 기술의 변화를 미리 예측하고 이에 대해 어떻게 대처할 것인가의 전략에 고심하고 있다.
본 연구에서는 특허동향분석을 통계적으로 유의한 분석을 위해 1990년부터 2004년에 출원된(출원일 기준) 한국특허 전체를 대상으로 통계분석을 수행한다. 한국특허의 연도별, 분류별(IPC Section 분류), 국가별(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 분석함에 있어서 범하기 쉬운 오류를 해소하고자 한다. 또한 통계적 유의한 항목을 파악하고, 이들의 관계를 포아송 회귀분석(Poisson Regression Analysis)을 실시한다.
가설 설정
“우리나라에 출원된 특허 중에서 한국, 미국, 일본, 독일의 출원빈도는 차이가 있는가?
가설 1 1990년부터 2004년에 출원된 한국 특허는 출원인의 국가(한국, 미국, 일본, 독일)에 따라 출원빈도의 차이가 있다.
가설 2 1990년부터 2004년에 출원된 한국 특허는 국제특허분류(A~H섹션)에 따라 출원 빈도의 차이가 있다.
연구가설 1로 설정한 “1990년부터 2004년에 출원된 한국특허는 출원인의 국가에 따라 출원빈도의 차이가 있다.
제안 방법
1990년부터 2004년까지 각 국가의 모든 출원빈도를 연도별로 구하여 비교하였다. <그림 1>은 우리나라에서 출원된 특허이므로 매년 한국이 가장 많은 출원빈도수를 나타내고 있다.
한국과 미국, 일본, 독일을 출원인 대상국으로 1990년부터 2004년까지 국제특허분류 (A~H) 8개, 모두 N = 480의 표본을 이용하였다. 과대산포를 확인하고, 포아송분포 가정을 만족시키기 위해 GENMOD 프로시저에서 스케일 옵션(scale = pearson)을 이용하여 과대 산포계수를 1로 보정하였다. 연구가설 1에 대해 포아송 회귀모형은 다음과 같이 정의되고,
또한, 각 기술과 산업에 대하여 지표를 산출하여 국가별 기술과 산업의 특성을 살펴보고, 전체 네트워크의 특성을 설명하는 지수를 산출하여 국가별 기술-산업간 연계구조의 비교를 수행하였다. 또한 특허 인용을 통해 이루어지는 비체화 지식의 확산에 초점을 두고 기술-산업간 연계구조를 위해 미국 특허정보를 대상으로 제한적인 연구를 수행하였다.
이와 같은 지식 흐름을 바탕으로 네트워크 분석을 실시하였다. 또한, 각 기술과 산업에 대하여 지표를 산출하여 국가별 기술과 산업의 특성을 살펴보고, 전체 네트워크의 특성을 설명하는 지수를 산출하여 국가별 기술-산업간 연계구조의 비교를 수행하였다. 또한 특허 인용을 통해 이루어지는 비체화 지식의 확산에 초점을 두고 기술-산업간 연계구조를 위해 미국 특허정보를 대상으로 제한적인 연구를 수행하였다.
이우형 등(2003)은 미국의 특허에 나타난 한국 특허의 양적 및 질적 수준을 특허색인지수인 CII 등을 이용하여 한국의 기술혁신 수준을 1980년부터 2001년까지 약 20여 년간의 변화모습을 분석하였다. 분석의 근거는 해당 특허에 대한 인용빈도를 활용하였다.
박용태 등(2004)은 한국, 일본, 미국의 특허인용 관계를 활용하여 기술-산업 간의 비체화 지식의 흐름 행렬을 연구하였다. 이와 같은 지식 흐름을 바탕으로 네트워크 분석을 실시하였다. 또한, 각 기술과 산업에 대하여 지표를 산출하여 국가별 기술과 산업의 특성을 살펴보고, 전체 네트워크의 특성을 설명하는 지수를 산출하여 국가별 기술-산업간 연계구조의 비교를 수행하였다.
두 번째, 기술정보적 기능과 관련하여 포함되어야 할 내용이 법적으로 정해져 있다. 즉발명의 목적, 구성, 효과를 기술하되 각각에 대해서도 구체적인 항목을 정해 놓았다. 발명의 목적은 관련분야의 종래기술 및 그 한계를 기술하도록 하여 기술동향 파악에 유익하고, 구성에 있는 실 시례(best mode)는 구체적인 실험방법 등이 상세하게 작성되어 있어 특정 기술을 익히는 데 유용하며, 효과는 연구성과의 상업적 이용에 대한 아이디어를 제공하는데 탁월한 장점을 가지게 한다.
대상 데이터
우리나라에 출원된 특허의 통계분석을 위해 본 논문에서는 15년(1990년부터 2004년까지 출원일 기준) 동안 한국특허청에 출원된 한국 특허정보를 분석대상으로 한다. 데이터의 정보원(source)은 NDSL 특허(http://patent.ndsl.kr, 한국과학기술정보연구원)에서 제공하는 한국특허 데이터베이스와 KIPRIS(http://www.kipris.or.kr, 한국특허정보원)에서 제공하는 데이터베이스를 사용하여 분석대상 데이터를 모집단별로 선정하였다.
본 연구에서는 특허동향분석을 통계적으로 유의한 분석을 위해 1990년부터 2004년에 출원된(출원일 기준) 한국특허 전체를 대상으로 통계분석을 수행한다. 한국특허의 연도별, 분류별(IPC Section 분류), 국가별(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 분석함에 있어서 범하기 쉬운 오류를 해소하고자 한다.
우리나라에 출원된 특허의 통계분석을 위해 본 논문에서는 15년(1990년부터 2004년까지 출원일 기준) 동안 한국특허청에 출원된 한국 특허정보를 분석대상으로 한다.
한국과 미국, 일본, 독일을 출원인 대상국으로 1990년부터 2004년까지 국제특허분류 (A~H) 8개, 모두 N = 480의 표본을 이용하였다. 과대산포를 확인하고, 포아송분포 가정을 만족시키기 위해 GENMOD 프로시저에서 스케일 옵션(scale = pearson)을 이용하여 과대 산포계수를 1로 보정하였다.
데이터처리
가설을 검증하기 위하여 SAS 버전9에서 GENMOD 프로시저를 이용하여 포아송 회귀 분석을 실시하였다.
한국특허의 연도별, 분류별(IPC Section 분류), 국가별(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 분석함에 있어서 범하기 쉬운 오류를 해소하고자 한다. 또한 통계적 유의한 항목을 파악하고, 이들의 관계를 포아송 회귀분석(Poisson Regression Analysis)을 실시한다. 이러한 특허정보를 통계적 분석을 통하여 산업 및 기술의 동향을 통계적 유의한 수준에 따른 평가를 수행하고, 이를 R&D에 활용할 수 있도록 한다.
포아송 회귀분석에서는 가장 빈도수가 높은 H섹션을 기준으로 비교하였다. 계수추정값 모두 음수로 유의수준 α = 0.
성능/효과
가장 적은 출원빈도수를 나타낸 독일을 기준으로 적합시켜 보면, 한국과만 유의한 차이를 타나내고 미국과 일본은 독일과 비슷한 출원빈도수를 나타냄을 통계적으로 확인할 수 있다( 참조).
결과적으로 연구가설 2(“1990년부터 2004년에 출원된 한국특허는 국제특허분류(A~H 섹션)에 따라 출원빈도의 차이가 있다.
세 번째, 특허문헌은 정보의 형태가 정형화 되어 있고 논문과는 달리 모든 분야를 포함하기 때문에 시계열적 정보분석이 가능하다. 즉 동향파악과 기술예측 등에 유익하다.
셋째, 응용(application) 위주와 기능(function) 위주의 관점을 혼합한 절충형의 관점을 취한 분류표이다.
연구가설 2는 1990년부터 2004년까지 한국특허 중에서 국제특허분류에 따라 출원빈도에 차이가 있는지 검증하는 것으로, 에서 보면 H섹션이 가장 높은 출원빈도를, D와 E섹션이 가장 낮은 빈도를 나타냄을 볼 수 있다.
즉, 한국만이 통계적으로 많은 출원빈도수를 나타내고, 나머지 세 나라는 차이가 없다는 결론을 내릴 수 있다.
후속연구
둘째, 한국에 출원된 특허를 중심으로 국가 간의 출원빈도를 통계적으로 분석한 결과, 출원인의 국가(한국, 미국, 일본, 독일)에 따라 출원빈도의 차이가 유의하므로 이를 객관적인 방법으로 검토한 후에 국가 간의 기술동향을 비교하는 것이 필요하다.
본 연구에서 제시한 통계분석은 PM분석에서 범하기 쉬운 단순분석의 신뢰성을 높이기 위한 분석방법이지만, 향후 통계분석을 통하여 각 분야의 기술의 동향 예측하고, 국가 간의 경쟁력을 비교분석할 수 있는 후속 연구 및 사업이 필요하다.
셋째, 한국에 출원된 특허를 중심으로 IPC 분류 섹션 간의 출원빈도를 통계적으로 분석한 결과, 국제특허분류(A~H섹션)에 따라 출원빈도의 차이가 유의하므로 이를 객관적인 방법으로 검토한 후에 기술 분야 간의 우위를 비교하는 것이 필요하다.
이상의 연구에서 확인된 바와 같이 특허정보 분석은 검색된 결과의 출원빈도를 통하여 기술 동향을 파악하고자 하는 것으로 기술동향 및 비교분석의 객관화를 확보하기 위해서는 해당 특허정보의 통계적 유의 수준 분석이 필요하다.
첫째, 기존의 PM분석에서 검색된 결과의 단순한 출원빈도를 비교하여 기술동향을 파악하고자 하는 연구의 신뢰성을 높이기 위해서는 검색된 결과의 데이터가 통계적으로 유의한 수준인가 파악하는 것이 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
특허정보는 어떤 장점이 있는가?
특허정보는 모든 분야의 과학기술을 포함하지만 국제특허분류에 맞추어 분류되어 있다는 장점이 있어 이를 활용하면 필요한 해당기술 정보를 빠르게 검색할 수 있다.
특허제도란 무엇인가?
특허제도는 일정기간동안 특정발명에 대한 독점권을 허용하는 대신에 발명에 대한 정보를 세상에 공개함으로써 누구나 알 수 있도록 하는 것이다. 문제는 발명자의 입장에서는 가급적 정보를 공개하지 않고 특허를 취득하려고 하기 때문에 각국의 특허법은 정보공개의 실효성을 높이기 위한 조항을 두고 있다.
특허정보의 특징 세 가지는 무엇인가?
첫 번째, 새로운 과학기술 정보를 제공한다는 기술정보적인 기능과 재산권을 부여하는 법적인 문서라는 기능을 함께 가지고 있다. 즉 권리정보적 기능을 갖는다는 점에서 학술논문이 갖지 못하는 영역에서 커다란 유용성을 가지고 있다.
두 번째, 기술정보적 기능과 관련하여 포함되어야 할 내용이 법적으로 정해져 있다. 즉발명의 목적, 구성, 효과를 기술하되 각각에 대해서도 구체적인 항목을 정해 놓았다. 발명의 목적은 관련분야의 종래기술 및 그 한계를 기술하도록 하여 기술동향 파악에 유익하고, 구성에 있는 실 시례(best mode)는 구체적인 실험방법 등이 상세하게 작성되어 있어 특정 기술을 익히는 데 유용하며, 효과는 연구성과의 상업적 이용에 대한 아이디어를 제공하는데 탁월한 장점을 가지게 한다. 이와 같이 특허는 학술논문과 같은 기술정보를 제공하는 역할을 하지만, 연구개발에 특별하고 소중한 정보를 제공하고 있다.
세 번째, 특허문헌은 정보의 형태가 정형화 되어 있고 논문과는 달리 모든 분야를 포함하기 때문에 시계열적 정보분석이 가능하다. 즉 동향파악과 기술예측 등에 유익하다. 이를 통상 특허지도라고 부르며 널리 활용되고 있다.
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