특허로 구체화된 과학적 지식의 창출에 주목하여 과학기술정책이 특허통계를 이용하는 등 특허지표의 중요성은 증가하고 있다. 또한 특허는 경제적 이익의 확보라는 전제를 지니고 있는 연구 결과물로, 특허정보를 잘 활용하는 것은 의사결정자의 기술개발 전략수립에도 매우 중요하다. 일반적으로 국가정책과 기업전략 수립을 위한 지식재산(IP: Intellectual Property)의 최소단위는 개별특허보다는 제품 및 단위기술별 IP포트폴리오로 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 개별특허에 대한 질적, 가치지향적 평가지표와는 달리 특허군집에 대한 개념적 특성, 집합적 분석기법을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 본 연구는 기존에 널리 사용된 지표, 최근 개발된 지표, 경제학과 문헌정보학 등 타학문의 개념을 응용하여 69개의 특허군집의 속성을 설명하는 지표("특성지표")들을 매뉴얼의 형태로 개발하였다. 따라서 본 연구의 결과물은 기술, 제품들 간의 과학기술활동의 현황을 파악하는 지표로서 혁신시스템을 이해할 수 있도록 하여 경영자 및 정책입안자의 다양한 의사결정 문제를 지원하는 보조자료로 활용될 수 있을 것이다.
특허로 구체화된 과학적 지식의 창출에 주목하여 과학기술정책이 특허통계를 이용하는 등 특허지표의 중요성은 증가하고 있다. 또한 특허는 경제적 이익의 확보라는 전제를 지니고 있는 연구 결과물로, 특허정보를 잘 활용하는 것은 의사결정자의 기술개발 전략수립에도 매우 중요하다. 일반적으로 국가정책과 기업전략 수립을 위한 지식재산(IP: Intellectual Property)의 최소단위는 개별특허보다는 제품 및 단위기술별 IP포트폴리오로 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 개별특허에 대한 질적, 가치지향적 평가지표와는 달리 특허군집에 대한 개념적 특성, 집합적 분석기법을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 본 연구는 기존에 널리 사용된 지표, 최근 개발된 지표, 경제학과 문헌정보학 등 타학문의 개념을 응용하여 69개의 특허군집의 속성을 설명하는 지표("특성지표")들을 매뉴얼의 형태로 개발하였다. 따라서 본 연구의 결과물은 기술, 제품들 간의 과학기술활동의 현황을 파악하는 지표로서 혁신시스템을 이해할 수 있도록 하여 경영자 및 정책입안자의 다양한 의사결정 문제를 지원하는 보조자료로 활용될 수 있을 것이다.
Patents are the sources reflecting technology development by research and development(R&D) as well as the tools to secure economic benefits in the market, so using patent information is crucial for decision making processes in formulating technology development strategies. Intellectual property(IP) ...
Patents are the sources reflecting technology development by research and development(R&D) as well as the tools to secure economic benefits in the market, so using patent information is crucial for decision making processes in formulating technology development strategies. Intellectual property(IP) portfolios including a set of patents related to products and individual technologies are the basic unit that has the economic meaning in making national policies and technology strategies. Therefore, this research develops a total of 69 measures to identify the collective characteristics for IP portfolios("characteristics index"), by incorporating the patent indexes that have been widely used and the patent indexes that developed recently, and applying the concepts to patent analysis that have been used in interdisciplinary studies including economics and library and information science. The results of this research produced a characteristics index manual which helps experts to identify characteristics of technological innovation systems from various dimensions. We expect that the characteristics indexes can be used as a supportive tool for comparative analysis among IP portfolios in the technology policy making process.
Patents are the sources reflecting technology development by research and development(R&D) as well as the tools to secure economic benefits in the market, so using patent information is crucial for decision making processes in formulating technology development strategies. Intellectual property(IP) portfolios including a set of patents related to products and individual technologies are the basic unit that has the economic meaning in making national policies and technology strategies. Therefore, this research develops a total of 69 measures to identify the collective characteristics for IP portfolios("characteristics index"), by incorporating the patent indexes that have been widely used and the patent indexes that developed recently, and applying the concepts to patent analysis that have been used in interdisciplinary studies including economics and library and information science. The results of this research produced a characteristics index manual which helps experts to identify characteristics of technological innovation systems from various dimensions. We expect that the characteristics indexes can be used as a supportive tool for comparative analysis among IP portfolios in the technology policy making process.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
1) 다양한 특성지표가 개발되었으나, 본 논문에서는 69개 지표들 중에서 타학문 분야의 개념을 응용하여 개발된 특성지표이자 지금까지 특허분석에 활용된 바 없었던 지표들 중 3개 지표들을 선정하여 상세하게 설명하고자 한다.
본 연구는 국내외에서 개발된 특허지표를 조사 분석하여 특성지표 매뉴얼을 개발하는데 활용한다. 따라서 본 장에서는 특허지표에 대한 연구들과 국내외 기관에서 개발 및 사용된 특허지표들에 대해 살펴보고자 한다.
본 연구의 지표들은 기존에 널리 사용된 지표와 최근 개발된 지표들을 통합하고, 경제학과 문헌정보학 등 타학문의 개념을 응용하여 개발된 지표들을 포괄한다는 측면에서 차별성을 지닌다. 본 논문에서는 정리 및 개발된 특성 지표들 중 타학문 분야에서 새로이 도입된 지표들을 활용하여 IP포트폴리오들의 특성을 비교분석하는 사례를 제시하고자 한다. 본 연구의 결과물은 기술, 제품들 간의 과학기술활동의 현황을 파악하는 지표로서 혁신시스템을 이해할 수 있도록 하여, 경영자 및 정책입안자의 다양한 의사결정 문제를 지원하는 보조자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 IP포트폴리오의 특성을 설명하는 다양한 지표들을 개발하기 위해 선행연구 자료를 통하여 기존에 널리 사용되는 특허지표를 수집하였고, 최근에 개발된 새로운 특허지표를 수집하였을 뿐만 아니라 경제학, 문헌정보학 등의 학문에서 사용되는 이론적 개념들 중 IP포트폴리오의 특성분석에 응용이 가능한 것들을 수집하였다( 참조).
본 연구는 국내외에서 개발된 특허지표를 조사 분석하여 특성지표 매뉴얼을 개발하는데 활용한다. 따라서 본 장에서는 특허지표에 대한 연구들과 국내외 기관에서 개발 및 사용된 특허지표들에 대해 살펴보고자 한다.
본 연구에서 개발되는 IP특성지표는 IP포트폴리오의 다양한 특성을 파악하여 지식재산과 관련된 의사결정에 있어 효율성 및 신뢰성을 제고하기 위한 목적으로 개발된다. 특히, IP특성지표의 개발은 중장기적인 관점에서 국가 R&D 특허 데이터베이스와의 결합을 통해 <그림 2>와 같은 IP특성분석시스템을 구축하기 위한 기반연구로서 의의를 지닌다.
특허는 경제적 이익의 확보라는 전제를 지니고 있는 연구개발의 산출물이라는 속성을 지니며, 따라서 특허정보의 분석은 기술경쟁력을 비교하거나 과학기술활동의 지표로서 사용될 수 있으며 혁신시스템을 이해하는데 중요한 기초자료로 활용되어 다양한 의사결정문제를 지원하는 보조자료로 활용이 가능하다. 이에 본 연구는 기존에 널리 사용되던 특허지표들, 최근에 개발된 특허지표들, 그리고 경제학과 문헌정보학과 같은 다양한 학문에서 사용된 개념을 응용하여 IP포트폴리오와 같은 특허군집의 속성을 파악하는 지표들을 정리, 개발하여 특허의 분석지표 풀을 확장했다는 면에서 의의를 지닌다. 특히, 본 연구에서 자세하게 소개된 곰페르츠 성장모형, H지수, 지니계수와 같은 특성지표들은 아직까지 특허정보의 분석에 사용된 바 없는 새로이 도입된 지표로서 IP포트폴리오에 대한 새로운 관점의 특성을 규명할 수 있도록 하는 지표이다.
이에, 본 연구는 개별특허에 대한 질적, 가치지향적 평가지표와는 달리 IP포트폴리오에 대한 개념적 특성, 집합적 분석기법을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 본 연구는 총 69개의 특허군집의 속성을 설명하는 지표(“특성지표”)들을 매뉴얼(특성지표의 정의, 산식, 활용사례, 장점 및 한계점 등을 정리한 것)의 형태로 개발하고, 태양전지의 세부기술에 관련된 특허들을 이용하여 IP포트폴리오를 구성한 후 IP포트폴리오들 간의 특성을 비교분석한다.
가설 설정
인구성장을 예측하기 위해 개발된 지수모형인 곰페르츠 모형은 생물학, 의학 등에서 널리 사용되어 왔으며, 곰페르츠 모형은 인구성장의 상한선에 가까워질수록 인구성장률이 둔화될 것으로 예측한다(Winsor 1932). 곰페르츠 성장곡선은 기술예측을 위한 외삽법 중의 하나로 제시된 바 있는데(Martino 2003), 이 연구는 기술의 성능 또는 기술의 누적건수와 시간의 흐름을 기반으로 하여 과거의 정보가 타임시리즈의 미래를 예측하기 위해 필요한 정보를 담고 있다는 가정을 기반으로 한다. Daim et al.
제안 방법
곰페르츠 모형을 추정하기 위해서는 연도구간별 등록특허정보가 필요하므로, 본 연구에서는 2002년부터 2010년까지 연도구간를 3개의 구간으로 나누어 곰페르츠 회귀식을 도출하였다. 회귀식을 통해 추정된 IP포트폴리오별 최대 등록특허건수는 실리콘 박막 태양전지가 3,701건, 염료 감응형 태양전지가 7,191건, 유기 태양전지가 6,372건이었다(<표 6> 참조).
구성된 IP포트폴리오의 특허들이 포함되는 IPC별 후방인용수와 인용순위를 활용하여 H지수를 산출함으로써 해당 IP포트폴리오의 양적, 질적 우수성을 비교분석하였다( 참조).
그러나 곰페르츠 모형에서 등록특허의 누적 건수가 100%에 이르는 시점은 무한대이기 때문에, 본 연구에서는 각 IP포트폴리오의 등록특허의 누적건수가 90%에 이르면 기술이 더 이상 발전하지 않는 것으로 가정하고 IP포트폴리오별 예상추가등록 특허건수와 기술의 잔여수명을 예측하였다( 참조).
그러나 추후 한국특허의 인용정보가 누적되면, 한국특허들을 활용하여 IP포트폴리오간의 비교분석을 수행할 필요가 있을 것이다. 둘째, 본 연구에서 제시된 특성지표들 중 타학문분야에서 도입된 지표의 경우 지표도출과정의 유사성(Analogy)을 기반으로 하여 지표를 개발하였다. 본 연구에서 비록 대학, 연구기관, 특허법인에 소속된 특허분석 전문가들을 통해 검수를 받기는 했지만, 추후 연구에서는 현재 개발된 특성지표와 추가 도입되는 지표들에 대해 통계적인 검증과 같은 심도 있는 검토가 필요할 것이다.
그러나 지금까지 국내외의 기관 자체적으로 사용되는 특허지표들 및 국내외 연구를 통해 개발된 지표들은 산재되어 있는 실정이며, 이로 인해 특허분석을 위한 전문가들이 특허지표들을 효과적으로 활용하기에 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구는 IP포트폴리오의 분석을 위해 산재된 특허지표들을 수집하고 재정리한다. 또한, 본 연구는 타학문 분야에서 사용되는 지표들을 IP포트폴리오의 속성파악을 위해 도입하여 새로운 특허지표를 제시한다는 측면에서 기존 연구들과는 차별성을 지닌다.
본 연구는 이러한 IP포트폴리오의 속성을 분석하는 지표 풀(Pool)을 확장하는 것 이외에도 특성지표들의 성격에 따라 분류하였으며, 새롭게 도입된 지표의 경우 실증데이터를 통하여 지표의 활용성을 파악하는 과정을 거쳤다. 또한 개발된 특성지표의 보완을 위해서 4인의 기업, 연구소, 대학에서 8년 이상의 특허분석 경험을 보유한 전문가들의 검수를 통해 각 지표의 적합성 및 활용방안에 대한 의견을 반영하였다.
본 논문에서 활용되는 특허지표는 OECD, IPB, 특허청, CHI, 한국특허정보원, 한국산업기술평가원 등과 같이 국내외 공공기관, 특허 컨설팅 기업들이 활용하고 있는 지표들과 연구문헌의 조사를 통해 수집하였으며, 경제학과 문헌정보학 외에 여러 학문에서 사용되는 지표를 IP포트폴리오에 적용하여 특성지표화 하는 과정을 거쳤다. 본 연구는 이러한 IP포트폴리오의 속성을 분석하는 지표 풀(Pool)을 확장하는 것 이외에도 특성지표들의 성격에 따라 분류하였으며, 새롭게 도입된 지표의 경우 실증데이터를 통하여 지표의 활용성을 파악하는 과정을 거쳤다.
본 연구는 수집된 특성지표들을 성격에 따라 기초동향, 기술(우수성, 혁신성), 시장(경쟁력, 다양성/파급)으로 구분하였다( 참조).
본 논문에서 활용되는 특허지표는 OECD, IPB, 특허청, CHI, 한국특허정보원, 한국산업기술평가원 등과 같이 국내외 공공기관, 특허 컨설팅 기업들이 활용하고 있는 지표들과 연구문헌의 조사를 통해 수집하였으며, 경제학과 문헌정보학 외에 여러 학문에서 사용되는 지표를 IP포트폴리오에 적용하여 특성지표화 하는 과정을 거쳤다. 본 연구는 이러한 IP포트폴리오의 속성을 분석하는 지표 풀(Pool)을 확장하는 것 이외에도 특성지표들의 성격에 따라 분류하였으며, 새롭게 도입된 지표의 경우 실증데이터를 통하여 지표의 활용성을 파악하는 과정을 거쳤다. 또한 개발된 특성지표의 보완을 위해서 4인의 기업, 연구소, 대학에서 8년 이상의 특허분석 경험을 보유한 전문가들의 검수를 통해 각 지표의 적합성 및 활용방안에 대한 의견을 반영하였다.
본 장에서는 태양전지의 세부기술과 관련된 IP포트폴리오들을 구성하여 4.2에서 설명된 4가지 특성지표들에 대해 IP포트폴리오들 간의 특성을 비교분석한다.
상기 관련연구의 조사분석을 통해 앞서 언급된 국내외의 기관별로 사용된 바 있는 특허지표를 정리하였다( 참조).
이러한 이유로 본 연구는 태양전지의 대표적인 3가지 세부기술인 ‘실리콘 박막 태양전지’, ‘염료 감응형 태양전지’, ‘유기 태양전지’를 IP포트폴리오로 선정하고, 2001년부터 2010년 사이에 미국 특허청에 등록된 특허를 KIPRIS로부터 검색하고 노이즈특허를 제거한 후 각 세부기술에 대한 IP포트폴리오를 구성하였다( 참조).
이를 위해, 본 연구는 총 69개의 특허군집의 속성을 설명하는 지표(“특성지표”)들을 매뉴얼(특성지표의 정의, 산식, 활용사례, 장점 및 한계점 등을 정리한 것)의 형태로 개발하고, 태양전지의 세부기술에 관련된 특허들을 이용하여 IP포트폴리오를 구성한 후 IP포트폴리오들 간의 특성을 비교분석한다.
태양전지 세부기술들의 기술집중현상을 비교분석하기 위해, 각 IP포트폴리오의 IPC별로 특허수, 전체 누적특허수를 분석하였다( 참조).
성능/효과
이를 위해, 본 연구는 총 69개의 특허군집의 속성을 설명하는 지표(“특성지표”)들을 매뉴얼(특성지표의 정의, 산식, 활용사례, 장점 및 한계점 등을 정리한 것)의 형태로 개발하고, 태양전지의 세부기술에 관련된 특허들을 이용하여 IP포트폴리오를 구성한 후 IP포트폴리오들 간의 특성을 비교분석한다. 본 연구의 지표들은 기존에 널리 사용된 지표와 최근 개발된 지표들을 통합하고, 경제학과 문헌정보학 등 타학문의 개념을 응용하여 개발된 지표들을 포괄한다는 측면에서 차별성을 지닌다. 본 논문에서는 정리 및 개발된 특성 지표들 중 타학문 분야에서 새로이 도입된 지표들을 활용하여 IP포트폴리오들의 특성을 비교분석하는 사례를 제시하고자 한다.
구성된 IP포트폴리오의 특허들이 포함되는 IPC별 후방인용수와 인용순위를 활용하여 H지수를 산출함으로써 해당 IP포트폴리오의 양적, 질적 우수성을 비교분석하였다(<표 5> 참조). 분석결과, 실리콘 박막 태양전지의 H지수는 20.5, 염료 감응형 태양전지의 H지수는 17, 유기 태양전지의 H지수는 15.5로 파악되었다. 실리콘 박막 태양전지 IP포트폴리오의 H지수가 가장 높게 나타난 것을 볼 때, 미국에 등록된 실리콘 박막 태양전지의 기술이 질적으로 우수하며, 상대적으로 다양한 기술적 스펙트럼을 보유하고 있는 것으로 해석이 가능하다.
그러나 곰페르츠 모형에서 등록특허의 누적 건수가 100%에 이르는 시점은 무한대이기 때문에, 본 연구에서는 각 IP포트폴리오의 등록특허의 누적건수가 90%에 이르면 기술이 더 이상 발전하지 않는 것으로 가정하고 IP포트폴리오별 예상추가등록 특허건수와 기술의 잔여수명을 예측하였다(<표 6> 참조). 분석결과, 염료감응형 태양전지의 잔여기술수명은 2010년을 현재로 보았을 때 24.34년으로 가장 길게 나타났고 2034년까지 추가적으로 등록되는 특허의 건수는 4,837건으로 가장 많게 예측되었다. 유기 태양전지의 잔여기술수명은 약 20년으로 나타났고 추가적으로 등록될 수 있는 특허의 건수는 4,125건으로 비교적 많게 나타났다.
5로 파악되었다. 실리콘 박막 태양전지 IP포트폴리오의 H지수가 가장 높게 나타난 것을 볼 때, 미국에 등록된 실리콘 박막 태양전지의 기술이 질적으로 우수하며, 상대적으로 다양한 기술적 스펙트럼을 보유하고 있는 것으로 해석이 가능하다. 실제로 실리콘 박막 태양전지기술은 다른 태양전지의 세부기술들에 비해 일찍 연구개발이 시작되어 다양한 특허기술들이 생성되고 검증되어 왔으며, 지금은 상용화가 진행되고 있는 기술이다(한국특허정보원 2007).
34년으로 가장 길게 나타났고 2034년까지 추가적으로 등록되는 특허의 건수는 4,837건으로 가장 많게 예측되었다. 유기 태양전지의 잔여기술수명은 약 20년으로 나타났고 추가적으로 등록될 수 있는 특허의 건수는 4,125건으로 비교적 많게 나타났다. 염료 감응형 및 유기 태양전지의 경우 실리콘 박막형 태양전지기술보다 비교적 최근에 나타난 기술로 2000년도 중반부터 급속도로 발전하고 있는 기술이며, 장기적 관점에서 봤을 때 실리콘 박막 태양전지의 대체기술로 인식되고 있다(한국특허정보원 2007).
의 분류기준에 따라 69개의 지표를 성격에 따라 분류한 결과, 기초동향 29개, 기술 우수성 10개, 기술 혁신성 10개, 시장 경쟁력 13개, 시장 다양성/파급 7개로 과 같이 구분될 수 있었다.
이 분석결과를 기반으로 지니계수를 산출한 결과, 실리콘 박막 태양전지의 지니계수는 0.828, 염료 감응형 태양전지가 0.715, 유기 태양전지가 0.781로 나타났다( 참조).
본 연구는 IP포트폴리오의 특성을 설명하는 다양한 지표들을 개발하기 위해 선행연구 자료를 통하여 기존에 널리 사용되는 특허지표를 수집하였고, 최근에 개발된 새로운 특허지표를 수집하였을 뿐만 아니라 경제학, 문헌정보학 등의 학문에서 사용되는 이론적 개념들 중 IP포트폴리오의 특성분석에 응용이 가능한 것들을 수집하였다(<그림 1> 참조). 이러한 조사 분석을 통해 기존에 널리 사용되던 특허지표들은 47개, 비교적 최근에 개발된 특허지표 12개, 타학문 분야의 지표 10개를 최종적으로 선별하여 총 69개 지표를 수집할 수 있었다.
지니계수의 산출방법에서 소득 순에 따른 인구누적점유율은 IP포트폴리오내의 IPC들이 보유하는 특허의 개수에 따른 IPC누적점유율로 적용하고 누적소득점유율은 IPC들의 특허 누적건수로 응용하면 해당 IP포트폴리오의 기술집중도를 파악하는 지표로 활용이 가능하다. 즉, IP포트폴리오의 지니계수 값이 1에 가까우면 해당 IP포트폴리오내의 특허가 특정 IPC에 집중적으로 분포되어 있음을 의미하므로, 지니계수가 상대적으로 큰 IP포트폴리오는 제한된 기술 분야에 주로 활용되고 있다는 것을 간접적으로 나타낸다. 반면에 지니계수가 낮은 IP포트폴리오는 상대적으로 보다 다양한 기술 분야로의 활용성이 넓음을 간접적으로 나타낸다.
회귀식을 통해 추정된 IP포트폴리오별 최대 등록특허건수는 실리콘 박막 태양전지가 3,701건, 염료 감응형 태양전지가 7,191건, 유기 태양전지가 6,372건이었다( 참조).
후속연구
본 연구에서 설명된 H지수의 경우 인용정보를 기반으로 측정이 가능하므로 미국특허를 활용하여 IP포트폴리오들간의 비교분석을 수행할 수밖에 없었다. 그러나 추후 한국특허의 인용정보가 누적되면, 한국특허들을 활용하여 IP포트폴리오간의 비교분석을 수행할 필요가 있을 것이다. 둘째, 본 연구에서 제시된 특성지표들 중 타학문분야에서 도입된 지표의 경우 지표도출과정의 유사성(Analogy)을 기반으로 하여 지표를 개발하였다.
또한 본 연구는 향후에 연구가 필요한 IP포트폴리오의 복합적 특성분석 모형개발, 측정목적별 및 기술분야별 비교분석 모형개발과 같은 후속연구의 기반이라는 측면에서 중요한 단계이다. 그리고 본 연구에서 개발된 특성지표들은 주로 특허의 서지정보의 분석을 기반으로 하여 산출가능하기 때문에 추후에는 IP특성분석 시스템을 개발로 이어져 특허분석 서비스가 가능할 것으로 예상된다.
특히, 본 연구에서 자세하게 소개된 곰페르츠 성장모형, H지수, 지니계수와 같은 특성지표들은 아직까지 특허정보의 분석에 사용된 바 없는 새로이 도입된 지표로서 IP포트폴리오에 대한 새로운 관점의 특성을 규명할 수 있도록 하는 지표이다. 따라서 본 연구의 특성지표들은 IP자체가 가지는 특성을 정량적으로 분석하는 가이드라인으로서, 지식 재산과 관련된 의사결정에 있어 효율성 및 신뢰성을 제고하는데 기여할 것으로 기대된다. 또한 본 연구는 향후에 연구가 필요한 IP포트폴리오의 복합적 특성분석 모형개발, 측정목적별 및 기술분야별 비교분석 모형개발과 같은 후속연구의 기반이라는 측면에서 중요한 단계이다.
따라서 본 연구의 특성지표들은 IP자체가 가지는 특성을 정량적으로 분석하는 가이드라인으로서, 지식 재산과 관련된 의사결정에 있어 효율성 및 신뢰성을 제고하는데 기여할 것으로 기대된다. 또한 본 연구는 향후에 연구가 필요한 IP포트폴리오의 복합적 특성분석 모형개발, 측정목적별 및 기술분야별 비교분석 모형개발과 같은 후속연구의 기반이라는 측면에서 중요한 단계이다. 그리고 본 연구에서 개발된 특성지표들은 주로 특허의 서지정보의 분석을 기반으로 하여 산출가능하기 때문에 추후에는 IP특성분석 시스템을 개발로 이어져 특허분석 서비스가 가능할 것으로 예상된다.
본 연구에서 비록 대학, 연구기관, 특허법인에 소속된 특허분석 전문가들을 통해 검수를 받기는 했지만, 추후 연구에서는 현재 개발된 특성지표와 추가 도입되는 지표들에 대해 통계적인 검증과 같은 심도 있는 검토가 필요할 것이다. 마지막으로, 본 연구에서 개발된 특성지표들이 IP포트폴리오가 지니는 다양한 속성을 설명한다 하더라도, IP포트폴리오 특성분석의 다양성을 확장한다는 관점에서 볼 때 추가적인 특성지표의 개발이 필요할 것이다. 따라서 경제학, 경영학 등의 학제적 개념에 대한 추가적인 조사분석이 이루어질 필요가 있다.
둘째, 본 연구에서 제시된 특성지표들 중 타학문분야에서 도입된 지표의 경우 지표도출과정의 유사성(Analogy)을 기반으로 하여 지표를 개발하였다. 본 연구에서 비록 대학, 연구기관, 특허법인에 소속된 특허분석 전문가들을 통해 검수를 받기는 했지만, 추후 연구에서는 현재 개발된 특성지표와 추가 도입되는 지표들에 대해 통계적인 검증과 같은 심도 있는 검토가 필요할 것이다. 마지막으로, 본 연구에서 개발된 특성지표들이 IP포트폴리오가 지니는 다양한 속성을 설명한다 하더라도, IP포트폴리오 특성분석의 다양성을 확장한다는 관점에서 볼 때 추가적인 특성지표의 개발이 필요할 것이다.
본 논문에서는 정리 및 개발된 특성 지표들 중 타학문 분야에서 새로이 도입된 지표들을 활용하여 IP포트폴리오들의 특성을 비교분석하는 사례를 제시하고자 한다. 본 연구의 결과물은 기술, 제품들 간의 과학기술활동의 현황을 파악하는 지표로서 혁신시스템을 이해할 수 있도록 하여, 경영자 및 정책입안자의 다양한 의사결정 문제를 지원하는 보조자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
그러면 현재시점의 누적특허건수와 누적특허건수 90% 간의 차이가 향후 발생 가능한 특허수로 볼 수 있으며, 현재시점과 누적 특허건수 90%에 이르는 시점간의 차이가 해당 IP포트폴리오와 관련된 기술의 잔여 수명이 된다. 이러한 예측값들은 기술의 성장단계를 파악하고 이에 따른 연구개발 전략 수립을 위한 의사결정의 기초자료로 활용이 가능하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
특허로 구체화된 과학적 지식의 창출에 주목하여 무엇이 증가하고 있는가?
특허로 구체화된 과학적 지식의 창출에 주목하여 과학기술정책이 특허통계를 이용하는 등 특허지표의 중요성은 증가하고 있다. 또한 특허는 경제적 이익의 확보라는 전제를 지니고 있는 연구 결과물로, 특허정보를 잘 활용하는 것은 의사결정자의 기술개발 전략수립에도 매우 중요하다.
본 연구에서 특허군집에 대한 개념적 특성, 집합적 분석기법을 개발하는 것을 목표로 한 이유는 무엇인가?
특허로 구체화된 과학적 지식의 창출에 주목하여 과학기술정책이 특허통계를 이용하는 등 특허지표의 중요성은 증가하고 있다. 또한 특허는 경제적 이익의 확보라는 전제를 지니고 있는 연구 결과물로, 특허정보를 잘 활용하는 것은 의사결정자의 기술개발 전략수립에도 매우 중요하다. 일반적으로 국가정책과 기업전략 수립을 위한 지식재산(IP: Intellectual Property)의 최소단위는 개별특허보다는 제품 및 단위기술별 IP포트폴리오로 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 개별특허에 대한 질적, 가치지향적 평가지표와는 달리 특허군집에 대한 개념적 특성, 집합적 분석기법을 개발하는 것을 목표로 한다.
특허는 어떤 결과물인가?
특허로 구체화된 과학적 지식의 창출에 주목하여 과학기술정책이 특허통계를 이용하는 등 특허지표의 중요성은 증가하고 있다. 또한 특허는 경제적 이익의 확보라는 전제를 지니고 있는 연구 결과물로, 특허정보를 잘 활용하는 것은 의사결정자의 기술개발 전략수립에도 매우 중요하다. 일반적으로 국가정책과 기업전략 수립을 위한 지식재산(IP: Intellectual Property)의 최소단위는 개별특허보다는 제품 및 단위기술별 IP포트폴리오로 볼 수 있다.
참고문헌 (27)
교육과학기술부. 2010. 2010 국가과학기술 혁신역량평가. 서울: 교육과학기술부.
특허청. 2010a. 지식재산통계연보. 대전: 특허청.
특허청. 2010b. 한국의 특허동향. 대전: 특허청.
김헌, 백동현, 신민주, 한동석. 2008. 불완전 인용정보 하에서의 특허의 기술적 중요도 평가 모형. 지능정보연구, 14(2): 121-136.
남영준, 정의섭. 2006. 인용정보를 이용한 신 특허지수 개발에 관한 연구. 정보관리학회지, 23(1): 221-241.
Choi, S., J. Yoon, et al. 2011. "SAO network analysis of patents for technology trends identification: a case study of polymer electrolyte membrane technology in proton exchange membrane fuel cells." Scientometrics, 88(3): 863-883.
Daim, T. U., G. Rueda, et al. 2006. Forecasting emerging technologies: Use of bibliometrics and patent analysis. Technological Forecasting and Social Change, 73(8): 981-1012.
Dernis, H. 2004. Compendium of Patent Statistics 2004. OECD.
Dernis, H. 2007. Compendium of Patent Statistics 2007. STI OECD Paris.
Hirsch, J. E. 2005. "An index to quantify an individual's scientific research output." Proceedings of the National Academy of Sciences of the United states of America, 102(46): 16569.
Lambert, P. J. and J. R. Aronson. 1993. "Inequality decomposition analysis and the Gini coefficient revisited." The Economic Journal, 103(420): 1221-1227.
Winsor, C. P. 1932. "The Gompertz curve as a growth curve." Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America.
Yoon, J. and K. Kim. 2012. "Identifying rapidly evolving technological trends for R&D planning using SAO-based semantic patent networks." Scientometrics, 88(1): 213-228.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.