기술은 산업발전과 밀접한 관련이 있고, 이러한 기술과 산업과의 지식흐름에 대한 연계구조를 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 우리나라 국가연구개발 사업의 기술 및 성과가 어떤 산업으로 흘러가는지에 대한 연구는 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국가연구개발 사업의 $NTIS^{****}$ 정보를 활용하여 실제 국가 R&D에서 수행된 성과물인 특허 데이터를 활용하여 기술-산업에 대한 연계구조를 살펴보고자 한다. 이를 통해 기술과 산업사이의 지식흐름이 어떻게 흘러가고 있는지 분석한다. 연구자가 연구과제의 시작시점에서 예상하는 산업 적용분야와 연구가 종료된 후에 그 연구성과가 실제로 적용되는 기술-산업 적용분야를 밝히고자 하였다. 분석 결과, 다수의 과제는 R&D 시작 전에 예측한 산업분야로 지식흐름이 일어난 것으로 나타났다. 그러나 3개의 산업분야 Y09(의료, 정밀, 광학기기 및 시계), Y10(전기 및 기계장비), Y11(자동차 및 운송장비) 등은 연구자가 예상하지 못한 산업분야에 기술이 적용되는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해서 국가 R&D사업의 기술-산업의 지식흐름 관계를 살펴봄으로써 향후 기술-산업의 효율적인 성과 확산과 투자전략을 세우는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
기술은 산업발전과 밀접한 관련이 있고, 이러한 기술과 산업과의 지식흐름에 대한 연계구조를 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 우리나라 국가연구개발 사업의 기술 및 성과가 어떤 산업으로 흘러가는지에 대한 연구는 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국가연구개발 사업의 $NTIS^{****}$ 정보를 활용하여 실제 국가 R&D에서 수행된 성과물인 특허 데이터를 활용하여 기술-산업에 대한 연계구조를 살펴보고자 한다. 이를 통해 기술과 산업사이의 지식흐름이 어떻게 흘러가고 있는지 분석한다. 연구자가 연구과제의 시작시점에서 예상하는 산업 적용분야와 연구가 종료된 후에 그 연구성과가 실제로 적용되는 기술-산업 적용분야를 밝히고자 하였다. 분석 결과, 다수의 과제는 R&D 시작 전에 예측한 산업분야로 지식흐름이 일어난 것으로 나타났다. 그러나 3개의 산업분야 Y09(의료, 정밀, 광학기기 및 시계), Y10(전기 및 기계장비), Y11(자동차 및 운송장비) 등은 연구자가 예상하지 못한 산업분야에 기술이 적용되는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해서 국가 R&D사업의 기술-산업의 지식흐름 관계를 살펴봄으로써 향후 기술-산업의 효율적인 성과 확산과 투자전략을 세우는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Technology is closely related to industrial development and various studies have been performed to understand the linked structure for knowledge flow between the technology and industry. The research, however, wasn't carried out to flow for Korea National Research and Development projects. In this s...
Technology is closely related to industrial development and various studies have been performed to understand the linked structure for knowledge flow between the technology and industry. The research, however, wasn't carried out to flow for Korea National Research and Development projects. In this study, linked structure for technology-industry was discussed by utilizing patent data performed in actual National R&D using NTIS Information of the national research and development, and then it was analyzed how knowledge flows between the technology and industry are flowing. It should be defined that the individual applications expected by researchers at the start of the research and technology-industry applications actually applied from the research performances after research was completed. As a result, it was confirmed in most projects the flow of knowledge was occurring to predicted industries before the start of the R&D. However, the technology was applied to unexpected industry in three industries such as Y09(medical, precision and optical instruments), Y10(electrical and mechanical equipment), Y11(automotive and transportation equipment). The results of this study will be able to contribute to planning for efficient investment strategy of technology-industry by investigating the technology-industry knowledge flow relations of national R&D projects.
Technology is closely related to industrial development and various studies have been performed to understand the linked structure for knowledge flow between the technology and industry. The research, however, wasn't carried out to flow for Korea National Research and Development projects. In this study, linked structure for technology-industry was discussed by utilizing patent data performed in actual National R&D using NTIS Information of the national research and development, and then it was analyzed how knowledge flows between the technology and industry are flowing. It should be defined that the individual applications expected by researchers at the start of the research and technology-industry applications actually applied from the research performances after research was completed. As a result, it was confirmed in most projects the flow of knowledge was occurring to predicted industries before the start of the R&D. However, the technology was applied to unexpected industry in three industries such as Y09(medical, precision and optical instruments), Y10(electrical and mechanical equipment), Y11(automotive and transportation equipment). The results of this study will be able to contribute to planning for efficient investment strategy of technology-industry by investigating the technology-industry knowledge flow relations of national R&D projects.
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문제 정의
기존의 연구가 특허인용분석을 통해 특허의 질적 평가와 개별적 특허의 지식흐름을 분석을했다면, 본 연구에서는 국가 R&D과제의 직접 성과물인 특허를 통해 지식의 흐름이 기술에서 산업으로 어떻게 활발히 일어나고 있는지 파악하고자 한다.
따라서 본 연구의 목적은 국가연구개발 사업의 NTIS 정보를 이용하여 실제 국가 R&D에서 수행된 성과물인 특허 데이터를 활용하여 기술-산업에 대한 연계구조를 살펴보는 것이다.
이를 통해서 기술과 산업사이의 지식흐름이 어떻게 흘러가고 있는지 분석한다. 또 연구자가 연구과제의 시작시점에 예상되는 산업 적용분야와 연구가 종료된 후에 그 연구 성과가 실제로 적용되는 기술-산업 적용분야를 밝히고자 한다.
자동문서분류기법이란 분류 알고리즘에 의해 대상물들을 유사한 패턴을 갖는 것끼리 모아 집단화 하는 작업을 뜻한다. 또한 추가적인 조치로서, 특정 IPC 항목들에 대해서는 몇 개의 산업분류 항목을 후보군으로 선정하고, 그 IPC 항목으로 분류되어 있는 특허 문서는 해당 후보군 내에서만 자동 분류가 실시되도록 함으로써, 전혀 관련성이 없는 산업분야로 분류되는것과 같은 유형의 오류를 최소화하고자 하였다. 연계확률을 계산하기 위해 사용한 데이터는 2001년부터 2006년까지 국내 특허와 실용신안 데이터를 합성하여 정리된 900,604건의 출원정보였으며, <표 1>은 이렇게 작성된 연계표의 일부를 보여주고 있다(김봉진 등, 2008).
본 연구에서 예시한 IPC-산업연계표를 활용한 분석은 비록 과제를 수행한 성과를 활용한 사후적 분석이기는 하지만 이러한 결과를 연구자들에게 피드백(Feed Back) 하여 해당 연구개발 과제 기획 시 연구 성과의 활용에 대한 방안이 반영되는 방향으로 개선해 나갈 수 있도록 한다. 또한 본 연구에서는 IPC-산업연계표의 '정확성'에 대한 문제는 크게 제기하지 않았지만, 향후에는 기술-산업 연계흐름에 대한 예측력이 향상되기 위해서는 IPC-산업연계표를 포함하여 기술-산업간 연계 흐름에 대한 분석을 강화할 수 있는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 NTIS 정보를 활용하여 기술-산업 간의 지식흐름을 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업에 대한 연구개발 기획에서 성과활용에 이르기까지 전 주기에 걸쳐 연구개발의 효율성을 높이기 위해 만들어진 것이다.
그리고 연구를 수행하기 전에 예상한 산업적용분야와 연구결과 후의 특허가 어떤 산업분야에 적용되는지를 분석하면 연구가 종료된 후에 실제로 어떤 산업분야에 적용이 가능한 기술인가를 알 수 있게 된다. 이러한 분석을 통해서 기술과 산업의 연계구조를 밝힐 수 있고, 다양한 융복합 기술에 의한 새로운 산업으로의 기술흐름 현상도 살펴볼 수 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 아직까지 국가 R&D에 대한 기술과산업과의 연계구조에 대한 연구는 진행되지 못하였다.
지금까지 특허와 산업분류를 연계시키려는 다각적인 측면의 많은 노력들이 있었으나, 대부분의 연계표들이 과거의 분류체계를 기준으로 작성되었거나, 특정 국가의 분류체계를 이용함으로써, 현 시점에 국내에서 사용하기 어려운 문제들이 있었다. 특허청과 한국특허정보원에서는 이러한 문제에 대응하기 위해 2008년에 국제특허분류(IPC)와 한국표준산업분류(KSIC)를 연계시키기 위한 작업을 진행하였는데, 본 연구에서는 NTIS정보를 활용한 기술-산업 연계 확률표를 만들기 위해 특허청 연계표를 재작성하여 사용하기로 한다.
가설 설정
따라서 회귀상관분석(Regression and Correlation Analysis)이라 하여 같이 붙여 사용하기도 하며, 회귀분석이라는 용어만으로도 상관관계를 포함하는 의미로 사용하기도 한다. 단지상관분석에서는 두 변수 중 어느 것도 먼저 결정된 것으로 보지 않는데 비해, 회귀분석에서는X는 주어지고 Y만이 확률변수(Random Variable)이며, Y수치들은 정규분포를 이룬다는 가정을 하고 있다.
제안 방법
(그림 2)는 연구의 흐름도(Flow-Chart)이다. (그림 2)에서와 같이 NTIS 정보와 연구과제 성과물인 관련 특허정보를 활용하여, IPC를 매개변수로 기술과 산업간의 지식흐름을 살펴보았다. 연구자가 과제 수행시점에서 기대했던 기술-산업흐름을 먼저 살펴보고 그리고 과제수행후의 성과물인 특허의 IPC를 매개변수로 하여 IPC-산업연계표를 이용하여 얻어진 실제 기술-산업간의 연계구조는 상관분석(Correlation Analysis)을 통해 비교분석하였다.
특허분류와 산업분류를 연계시키는 방법에 있어서는 한국특허정보원의 IPC-KSIC연계표를 사용하였다. IPC-KSIC 연계표는 개념적으로 YTC 및 OTC와 동일하게 IPC 항목들이 여러 산업분류에 연결되는 확률을 계산함으로써, 두 분류 간의 연계 확률표를 작성하는 방식을 채택하였다. 연계표 작성과정에서는 자동문서분류(Automatic Text Classification) 기법을 사용했다.
Pearson의 상관계수를 통해서 연구책임자가 작성한 과제의 적용분야코드(X)와 연구가 종료된 후 실제 기술-산업 연계구조에서 나타난 테이블(Y)의 연관성을 상관분석하여 연구자들이 의도한 대로 지식이 흘러갔는지를 확인하고자 한다. 피어슨의 상관계수 값이 일정한 정도(Cut-Off)를 넘게 되었다면 이들 간의 관계는 연구자들이 의도한 대로 지식이 흘러갔다고 기대할 수 있을 것이다.
국가연구개발사업 과제정보에 수록된 분류들이 연구수행 주체의 의도나 기대 등 주관적 판단에 의존하는 것과 달리,IPC 정보는 과제에서 실제 산출된 특허의 심사단계에서 부여된 것으로 과제정보의 분류에 비해 객관성과 신뢰성이 높다고 할 수 있다. 본 연구에서는 IPC정보와 IPC-산업연계표를 활용하여 실제 국가연구개발사업의 각 기술분류가 실제로 산업에 파급되는 연계구조를 분석하고, 이를 연구 수행주체가 판단한 기술-산업간 연계구조를 비교 분석한다.
본 연구에서는 국가과학기술표준분류별로 각 분류에 속한 과제에서 성과로 산출된 특허를확인하고, 특허 DB를 이용하여 국제특허분류(IPC)정보를 추출하였다. 국가연구개발사업 과제정보에 수록된 분류들이 연구수행 주체의 의도나 기대 등 주관적 판단에 의존하는 것과 달리,IPC 정보는 과제에서 실제 산출된 특허의 심사단계에서 부여된 것으로 과제정보의 분류에 비해 객관성과 신뢰성이 높다고 할 수 있다.
우선 연계표 작성을 위해 NTIS 정보를 바탕으로 특허청 61개의 산업분류 항목을 NTIS의 16개 산업분류로 매칭하는 작업을 수행하였다. 이 항목들을 매칭하는 과정에서 첫째, 연구자들이 특허 데이터와 함께 사용할 가능성이 높은 통계자료들의 분류기준과 가급적 유사해야 한다는 점 둘째, 기술적 관점에서는 구분이 극히 어려운 산업분류 항목들의 경우, 연구목적을 크게 해치지 않는 범위 내에서는 상위 항목으로 묶음으로써, 연계표 내에 존재할 수 있는 잠재적인 오류를 가능한 줄여야 한다는 점에 주안점을 두었다.
이원영 등(2004)은 미국특허청과 한국특허청의 특허 DB를 활용하여 특허 간 인용관계와 피인용 관계를 활용하여 기술과 산업간 연계관계를 규명하고자 하였다. 이를 위해 어떤 기술이 어떤 산업으로 활용되는가를 나타내는 기술-산업 매트릭스를 작성하였다. 즉 미국특허의 기술 중 한국과학기술분류 58개 항목과 매칭 되는 기술들만 선별하여 27개 항목으로 구성된 한국표준산업분류로 변환하는 방법을 취하였다.
따라서 본 연구의 목적은 국가연구개발 사업의 NTIS 정보를 이용하여 실제 국가 R&D에서 수행된 성과물인 특허 데이터를 활용하여 기술-산업에 대한 연계구조를 살펴보는 것이다. 이를 통해서 기술과 산업사이의 지식흐름이 어떻게 흘러가고 있는지 분석한다. 또 연구자가 연구과제의 시작시점에 예상되는 산업 적용분야와 연구가 종료된 후에 그 연구 성과가 실제로 적용되는 기술-산업 적용분야를 밝히고자 한다.
이를 위해 어떤 기술이 어떤 산업으로 활용되는가를 나타내는 기술-산업 매트릭스를 작성하였다. 즉 미국특허의 기술 중 한국과학기술분류 58개 항목과 매칭 되는 기술들만 선별하여 27개 항목으로 구성된 한국표준산업분류로 변환하는 방법을 취하였다. 이들의 연구는 OTC에 비해서 상당히 간략화를 하여 현실의 왜곡이 있을 수 있다는 단점이 있지만, 간편하게 이용할 수 있다는 장점이 있다(권오진 등, 2006).
지금까지 NTIS 정보를 이용하여 국가 R&D과제의 기술과 산업간 흐름을 분석하고 연구자가 생각한 기술-산업 간의 흐름과 실제 산업 간의 관계에 대해 비교분석해 보았다.
대상 데이터
행이 NSTC(과학기술표준분류)를 의미하며 열이 NTIS에서 입력한 적용분야 필드를 의미한다. 281개의 과학기술표준분류 중에서 이 논문에는 NTIS에 등록된 17,587개의 과제 중 3,822개로 가장 많은 과제가 속해 있는 L(정보통신)분야의 적용사례를 나타내었다. 과제 수행자가 NTIS 데이터에 직접 입력하면서 본인이 지금 수행하고 있는 과제가 한 가지 산업으로만 흘러갈 것이라고 예상한 기술은 35개 기술이었고, 나머지 과제는 평균 3.
또한 16개의 산업분야(Y01~Y15,Y99) 중 8개 이상의 산업에 영향을 미칠 것이라고 기대한 기술 분야는 총 11개 기술이었다. 그 기술은 C05-고분자화학(9개의 산업에 영향을 미칠 것이라고 예상), E07-융합바이오(9개), E08-생물공학(8개),H07-에너지/환경 기계시스템(9개), I01-금속재료(8개), I06-열 표면처리(9개), I99-기타재료(11개), K01-광응용기기(8개), K99-기타 전기/전자(10개), M06-신재생에너지(9개), M99-기타에너지자원(8개)이다. 이 기술들은 앞으로 여러 산업으로 영향을 미칠 수 있는 활용성이 큰 기술들이라고 생각한 것이다.
본 연구에서는 NTIS에 등록된 2009, 2010년의 과제 중 특허를 성과물로 등록한 과제만을연구대상으로 하였다. <표 3>은 특허라는 실제 연구 성과물로 분석한 표이다.
연계확률을 계산하기 위해 사용한 데이터는 2001년부터 2006년까지 국내 특허와 실용신안 데이터를 합성하여 정리된 900,604건의 출원정보였으며, 은 이렇게 작성된 연계표의 일부를 보여주고 있다(김봉진 등, 2008).
데이터처리
NTIS 정보에 등록된 적용분야(산업분야) 정보와 실제 산업현황 관계를 이용하여 연구개발자가 생각한 기술과 산업의 흐름이 실제 산업에서 잘 연계가 되었는지를 확인하기 위해 상관분석을 실시하였다. Pearson 상관계수값을 도출하여 <표 5>에 나타내었으며, 해당 분석치에 대한 신뢰도는 99% 수준에서 유의미한 것으로 나타났다.
(그림 2)에서와 같이 NTIS 정보와 연구과제 성과물인 관련 특허정보를 활용하여, IPC를 매개변수로 기술과 산업간의 지식흐름을 살펴보았다. 연구자가 과제 수행시점에서 기대했던 기술-산업흐름을 먼저 살펴보고 그리고 과제수행후의 성과물인 특허의 IPC를 매개변수로 하여 IPC-산업연계표를 이용하여 얻어진 실제 기술-산업간의 연계구조는 상관분석(Correlation Analysis)을 통해 비교분석하였다.
이론/모형
IPC-KSIC 연계표는 개념적으로 YTC 및 OTC와 동일하게 IPC 항목들이 여러 산업분류에 연결되는 확률을 계산함으로써, 두 분류 간의 연계 확률표를 작성하는 방식을 채택하였다. 연계표 작성과정에서는 자동문서분류(Automatic Text Classification) 기법을 사용했다. 자동문서분류기법이란 분류 알고리즘에 의해 대상물들을 유사한 패턴을 갖는 것끼리 모아 집단화 하는 작업을 뜻한다.
특허분류와 산업분류를 연계시키는 방법에 있어서는 한국특허정보원의 IPC-KSIC연계표를 사용하였다. IPC-KSIC 연계표는 개념적으로 YTC 및 OTC와 동일하게 IPC 항목들이 여러 산업분류에 연결되는 확률을 계산함으로써, 두 분류 간의 연계 확률표를 작성하는 방식을 채택하였다.
성능/효과
7 이상인 값은 전혀 나타나지 않는 것으로 분석되었다. 16개 산업의 평균 Pearson 상관계수값은 0.42로 평균이상의 값을 가지는 산업분야는 Y01, Y09, Y05, Y06, Y08, Y12, Y13으로 7개의 산업분야로 나타났다. 가장 큰 연관성을 갖는 산업분야는 Y05(화학물질 및 화학제품)-0.
Pearson 상관계수값을 도출하여 에 나타내었으며, 해당 분석치에 대한 신뢰도는 99% 수준에서 유의미한 것으로 나타났다.
42로 평균이상의 값을 가지는 산업분야는 Y01, Y09, Y05, Y06, Y08, Y12, Y13으로 7개의 산업분야로 나타났다. 가장 큰 연관성을 갖는 산업분야는 Y05(화학물질 및 화학제품)-0.646와 Y13(하수 폐기물 처리, 원료재생 및 환경복원업)-0.691로 연구를 시작하는 시점에서의 예측과 수행종료 후의 결과가 가장 많이 일치하는 것으로 나타났다.
281개의 과학기술표준분류 중에서 이 논문에는 NTIS에 등록된 17,587개의 과제 중 3,822개로 가장 많은 과제가 속해 있는 L(정보통신)분야의 적용사례를 나타내었다. 과제 수행자가 NTIS 데이터에 직접 입력하면서 본인이 지금 수행하고 있는 과제가 한 가지 산업으로만 흘러갈 것이라고 예상한 기술은 35개 기술이었고, 나머지 과제는 평균 3.59개의 산업으로 기술지식이 흘러갈 것이라고 예상했다. 또한 16개의 산업분야(Y01~Y15,Y99) 중 8개 이상의 산업에 영향을 미칠 것이라고 기대한 기술 분야는 총 11개 기술이었다.
그 결과 에서 보는 바와 같이 Pearson 상관계수값이 0.3이상인 산업 분류는 총 11개 분야로 실제 연구개발자가 생각한 산업 연계와 어느 정도 일치하는 것으로 나타났으며, Pearson 상관계수값이 0.7 이상인 값은 전혀 나타나지 않는 것으로 분석되었다.
지금까지 NTIS 정보를 이용하여 국가 R&D과제의 기술과 산업간 흐름을 분석하고 연구자가 생각한 기술-산업 간의 흐름과 실제 산업 간의 관계에 대해 비교분석해 보았다. 그 결과, 기술과 산업간 연계에 있어 연구자가 생각한 지식흐름과 실제 기술-산업간 흐름 간에는 일정한 상관관계가 나타난 것으로 분석되었다. 그러나, Y09제조업(의료, 정밀, 광학기기 및 시계),Y10제조업(전기 및 기계장비) 및 Y11제조업(자동차 및 운송장비)분야에서는 연구자가 생각한 적용분야와 논문에서 도출한 산업분야의 불일치 정도가 높게 나타났다.
클러스터 A산업(연구수행자의 예상이 많이 적중한 분야)과 클러스터 B산업(연구수행자의 예상이 어느 정도 가능한 분야)처럼 다수의 과제는 R&D 시작 전에 연구자가 예측한 것과 비슷하게 기술흐름이 이루어진 것으로 나타났다. 그러나 3개의 산업분야 클러스터 C산업인 Y09(의료, 정밀, 광학기기 및 시계), Y10(전기 및 기계장비), Y11(자동차 및 운송장비) 등은 연구자가 예상하지 못한 분야에 기술이 적용되는 것으로 분석되었다.
또한 (그림 3)에서와 같이 281개의 과학기술분류 중 170개의 기술이 Y01부터 Y15 그리고 Y99분야까지 흘러가고 있는 것으로 나타났다. 그리고 가장 많은 지식이 흘러 들어간 산업 즉,파급효과를 보이는 산업은 Y10(전기 및 기계장비)분야인 것으로 나타나, 전기 및 기계 장비분야가 전체 산업 분야에서 가장 복합적인 기술을 필요로 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 단 1개의 산업에도 영향을 미치지 못하는 기술이 총 111개 인 것으로 나타나, 연구가 진행 되고 있는 현재까지 아직 산업에 직접적인 영향을 미치지 못하고 있는 기술도 상당수존재하는 것으로 나타났다.
<표 3>은 특허라는 실제 연구 성과물로 분석한 표이다. 기술과 산업간지식흐름 분석 결과 총 281개의 기술 분야는 평균 8개의 산업 분야로 흘러들어가고 있는 것으로 나타났다. 또한 16개 산업분야에 골고루 모두 분포하는 기술은 99개의 기술로 총 35.
<표 4>에서보이는 바와 같이 A(수학), J(화공), P(건설/교통)기술코드들은 여러 산업으로 영향을 미치기보다 한 가지 산업으로 집중적으로 지식이 전달되고 있음을 확인 할 수 있다. 또한 Y08(전자부품, 컴퓨터영상, 음향 등 통신장비) 산업의 경우 수학 및 해석학에 대한 기술들에 영향을 많이 받고 있는 것으로 나타났으며, Y09(의료정밀, 광학기계 및 시계) 분야의 경우 응용수학,뇌공학, 해양안전 교통 기술 분야의 과학기술에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
그리고 가장 많은 지식이 흘러 들어간 산업 즉,파급효과를 보이는 산업은 Y10(전기 및 기계장비)분야인 것으로 나타나, 전기 및 기계 장비분야가 전체 산업 분야에서 가장 복합적인 기술을 필요로 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 단 1개의 산업에도 영향을 미치지 못하는 기술이 총 111개 인 것으로 나타나, 연구가 진행 되고 있는 현재까지 아직 산업에 직접적인 영향을 미치지 못하고 있는 기술도 상당수존재하는 것으로 나타났다.
99 이상인 수치를 나타낸 기술들을 모은 표이다. <표 4>에서보이는 바와 같이 A(수학), J(화공), P(건설/교통)기술코드들은 여러 산업으로 영향을 미치기보다 한 가지 산업으로 집중적으로 지식이 전달되고 있음을 확인 할 수 있다. 또한 Y08(전자부품, 컴퓨터영상, 음향 등 통신장비) 산업의 경우 수학 및 해석학에 대한 기술들에 영향을 많이 받고 있는 것으로 나타났으며, Y09(의료정밀, 광학기계 및 시계) 분야의 경우 응용수학,뇌공학, 해양안전 교통 기술 분야의 과학기술에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
클러스터 A산업(연구수행자의 예상이 많이 적중한 분야)과 클러스터 B산업(연구수행자의 예상이 어느 정도 가능한 분야)처럼 다수의 과제는 R&D 시작 전에 연구자가 예측한 것과 비슷하게 기술흐름이 이루어진 것으로 나타났다.
후속연구
국가연구개발사업의 초기 기획 단계에서 기술-산업의 흐름에 대한 면밀한 분석, 다시 말해 기술개발성과의 활용, 기술사업화에 대한 로드맵을 명확하고 구체적으로 수립하는 것이 앞서 지적한 불확실성을 제거하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 개별 연구주체들의 주관적인 의도와 기대에 나타난 기술과 산업의 연계흐름 그 자체가 애초에 국가연구개발사업의 방향설정과 일치하는지, 또한 그러한 연계에 대한 기대가 실현가능한 것인지 등에 대한 분석이 국가연구개발사업의 기획에 반영되어야 할 것이다.
하지만, 국가의 산업육성 정책 방향과 연계하여 국가연구개발사업의 기술분야별 투자 포트폴리오를 적절하게 구성하는 것 또한 국가연구개발사업의 효율성 제고를 위해 반드시 필요한 작업이라고 할 수 있다. 국가연구개발사업의 초기 기획 단계에서 기술-산업의 흐름에 대한 면밀한 분석, 다시 말해 기술개발성과의 활용, 기술사업화에 대한 로드맵을 명확하고 구체적으로 수립하는 것이 앞서 지적한 불확실성을 제거하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 개별 연구주체들의 주관적인 의도와 기대에 나타난 기술과 산업의 연계흐름 그 자체가 애초에 국가연구개발사업의 방향설정과 일치하는지, 또한 그러한 연계에 대한 기대가 실현가능한 것인지 등에 대한 분석이 국가연구개발사업의 기획에 반영되어야 할 것이다.
또한 본 연구에서는 IPC-산업연계표의 '정확성'에 대한 문제는 크게 제기하지 않았지만, 향후에는 기술-산업 연계흐름에 대한 예측력이 향상되기 위해서는 IPC-산업연계표를 포함하여 기술-산업간 연계 흐름에 대한 분석을 강화할 수 있는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
특허는 어떤 것인가요?
특허는 기술개발과 혁신적 활동을 측정하는 지표로서 가치를 지닌다. 특허는 가치 있는 기술을 대표하며 이들이 등록이 된 것은 기술의 고유성, 독창성, 질적 우월성을 평가받은 것이라 할 수 있다. 특허인용분석은 특허들 간의 인용관계를 분석하여 특허 간 상호연관관계 뿐만 아니라 상대적 중요도를 파악하는 것을 의미한다.
특허인용분석은 무엇인가요?
특허는 가치 있는 기술을 대표하며 이들이 등록이 된 것은 기술의 고유성, 독창성, 질적 우월성을 평가받은 것이라 할 수 있다. 특허인용분석은 특허들 간의 인용관계를 분석하여 특허 간 상호연관관계 뿐만 아니라 상대적 중요도를 파악하는 것을 의미한다. 특허인용분석에서 특허인용은 어떤 특허가 다른 특허나 문헌에 의해 인용된 횟수로 정의된다(Karki, 1997).
연계표 작성과정에서 자동문서분류기법을 사용했는데, 여기서 자동문서분류기법이란 무슨 작업을 뜻하나요?
연계표 작성과정에서는 자동문서분류(Automatic Text Classification) 기법을 사용했다. 자동문서분류기법이란 분류 알고리즘에 의해 대상물들을 유사한 패턴을 갖는 것끼리 모아 집단화 하는 작업을 뜻한다. 또한 추가적인 조치로서, 특정 IPC 항목들에 대해서는 몇 개의 산업분류 항목을 후보군으로 선정하고, 그 IPC 항목으로 분류되어 있는 특허 문서는 해당 후보군 내에서만 자동 분류가 실시되도록 함으로써, 전혀 관련성이 없는 산업분야로 분류되는것과 같은 유형의 오류를 최소화하고자 하였다.
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