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논문 상세정보

특허 분석을 통한 지역맞춤형 미래유망산업 발굴 및 도출에 관한 연구 : 부산 지역 사례를 중심으로

Discovering locally customized and future promising industries using patent analysis : Centered on the Case of Busan city

초록

본 연구에서는 지역자치단체의 관점에서 정부 정책, 지역 역량, 산업 유망성 등을 모두 고려한 지역 맞춤형 미래 유망 산업 발굴 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 정부의 '5개년 지역산업발전 종합계획(2014)'에 명시된 지역별 주력/협력산업 자료를 활용하였으며, 해당 산업군의 특허 데이터를 분석하여 지역별 과학기술 역량을 측정하였다. 또한 산업별로 연결된 IPC(: International Patent Classification)를 토대로 지식스톡(Knowledge Stock')과 연구활동지수(Activity Index) 등을 산출하여 세부산업별 유망성을 확인하였다. 부산 지역을 대상으로 사례분석을 실시한 결과, 한국표준산업분류 세세분류(5자리)를 기준으로 부산의 유망산업 예비 후보군 94개 분야 및 유망산업 핵심 산업군 7개 세세분야를 도출하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 지방자치단체가 근거기반의 효율적이고 미래지향적인 지역 개발 로드맵을 수립하는데 기여할 수 있을 것이다.

Abstract

The aim of this paper is to suggest methodology for local governments when discovering locally customized future promising industries with regard to policies of central government, regional competencies, and industrial promising. Firstly, key industries by region specified in '5-years regional industrial development master plan(2014)' were utilized. Secondly, science and technology competency by region was calculated with analyzing patent data in each key industries. Thirdly, industrial promising was verified by calculating Knowledge Stock and Activity Index based on measuring industry-IPC linkage. Based on the methodology proposed above, case study(case of Busan city) was done. Finally, 7 core industries and 94 candidates of future promising industries were extracted on the basis of 5 digit of KSIC subdivision. The methodology is expected to contribute local governments to establish evidence-based, efficient, and future-oriented local R&D roadmapping.

본문요약 

문제 정의
  • 본 연구에서는 과학계량학 기법을 활용하여 향후 해당 지역을 이끌어 갈 핵심 역량이 될 유망 산업군을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다.

    본 연구에서는 과학계량학 기법을 활용하여 향후 해당 지역을 이끌어 갈 핵심 역량이 될 유망 산업군을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 사례 분석의 대상으로는 한국의 대표적인 광역도시인 부산을 선정하였다.

  • 본 연구에서는 상기 8개의 산업군을 모집단으로 보고 부산의 미래 유망기술을 검토하였다.

    해당 발전 계획에서는 시, 도별 주력산업 및 협력산업을 선정하여 육성할 계획을 발표하였으며,부산은 초정밀 융합 부품 산업, 지능형 기계 부품산업, 바이오 헬스 산업, 금형 열처리 산업, 디지털콘텐츠 산업 등 5개의 주력산업과 조선 해양 플랜트2 산업, 차량 부품 산업, 기능성 하이테크 섬유 산업 등 3개의 협력산업이 선정되었다. 본 연구에서는 상기 8개의 산업군을 모집단으로 보고 부산의 미래 유망기술을 검토하였다. 이 때 8개 분야의 산업 분류 코드는 ‘2016 부산 지역산업진흥계획(부산테크노파크, 2016)’에서 한국표준산업분류(KSIC)의 ‘세세분류(5-digit)를 기준으로 지정한 세부산업분류를 참고하였다.

  • 본 연구에서는 특허 및 산업분류코드를 통해 정부 정책, 지역 역량, 산업 유망성 등을 고려한 부산 지역의 유망 산업을 탐색하였다.

    본 연구에서는 특허 및 산업분류코드를 통해 정부 정책, 지역 역량, 산업 유망성 등을 고려한 부산 지역의 유망 산업을 탐색하였다. 그 결과, 부산의 정책적 육성 산업 8개 분야 중에서 부산시의 기술 역량(특허기반)에 부합하는 16개의 세세산업분야를 도출하였으며, 이 중에서 연구개발이 지속적으로 활성화되고 있는 7개의 세세산업분야를 최종 도출하였다.

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질의응답 

키워드에 따른 질의응답 제공
핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지역 균형 발전 정책 추세
지역 균형 발전 정책 추세는 어디에 초점을 맞추고 있는가?
지역 간 실업률이나 소득 격차를 줄이는 등의 단순한 수치적 평균화에서 벗어나 사회간접자본 및 인프라 확충, 노동력확보, 과학기술 개발 등으로 주력 산업을 확립하여 자생적 지역 경제를 구축

최근의 지역 균형 발전 정책 추세는 지역 간 실업률이나 소득 격차를 줄이는 등의 단순한 수치적 평균화에서 벗어나 사회간접자본 및 인프라 확충, 노동력확보, 과학기술 개발 등으로 주력 산업을 확립하여 자생적 지역 경제를 구축하는데 초점을 맞추고 있다. 이는 미국이나 중국의 메가시티(Mega City Region) 전략, 영국의 RDA(: Regional Development Agencies Act), 일본의 국토형성계획법처럼 지역 경쟁력을 강화하기 위해 광역화와 분권화를 동시에 추구하는 세계적인 트렌드와도 일맥상통한다[1].

정량적 데이터를 분석하는 방법론
정량적 데이터를 분석하는 방법론을 연구한 예시는?
Ernst(1999)는 유망 기술 탐색에 있어서 특허 정보의 활용 가능성에 대해 연구하였고[5], You(2004)는 특허를 기반으로 기술 수명을 측정하여 이를 유망 기술 탐색에 활용하고자 하였다[6]. Cozzens et al.(2010)은 유망 기술 발굴을 위한 특허기반의 시스템적이고 계량적인 방법론을 제시하였으며[7], Shin et al.(2013)은 논문의 핵심 키워드 간의 상호 연관관계를 계량분석하고, 국제 관계 네트워크 분석에 계량적 접근법을 활용하였다[8-9]. 그 외에도 많은 학자들이 유망 기술 탐색 및 예측에 과학계량학적 방법을 사용하고 있다.

따라서 특허와 같은 정량적 데이터를 분석하는 방법론이 최신 기술 동향을 이해하는 중요한 수단으로 인식되고 있으며[4], 다양한 정량적 접근법이 연구되어 왔다. Ernst(1999)는 유망 기술 탐색에 있어서 특허 정보의 활용 가능성에 대해 연구하였고[5], You(2004)는 특허를 기반으로 기술 수명을 측정하여 이를 유망 기술 탐색에 활용하고자 하였다[6]. Cozzens et al.(2010)은 유망 기술 발굴을 위한 특허기반의 시스템적이고 계량적인 방법론을 제시하였으며[7], Shin et al.(2013)은 논문의 핵심 키워드 간의 상호 연관관계를 계량분석하고, 국제 관계 네트워크 분석에 계량적 접근법을 활용하였다[8-9]. 그 외에도 많은 학자들이 유망 기술 탐색 및 예측에 과학계량학적 방법을 사용하고 있다.

미래 유망 기술 발굴 전략을 수립
미래 유망 기술 발굴 전략을 수립하기 위해 바탕이 되어야 하는 것은?
연구개발 의사결정이나 정책 의결 시 타당한 근거자료가 될 수 있는 객관적이고 정량적인 지표가 바탕이 되어야 한다

미래 유망 기술 발굴 전략을 수립하기 위해서는 연구개발 의사결정이나 정책 의결 시 타당한 근거자료가 될 수 있는 객관적이고 정량적인 지표가 바탕이 되어야 한다[2]. 이에, 미래 유망 기술 발굴을 위한 방법론으로 논문, 특허 등을 활용한 과학계량학적 방법론이 각광받고 있다.

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참고문헌 (11)

  1. 1. Presidential Committee on Regional Development, "The new local development policies leading national happiness and regional integration," Technical Report, Jun, 2013. 
  2. 2. S. Ahn, W. Shim, J. Lee, O. Kwon, and K. Noh, "Trends Detection of Display Research Areas by Bibliometric Analysis," J. of Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 7, no. 6, 2012, pp. 1343-1351. 
  3. 3. M. Yoon, H. Oh, W. Lee, G. Park, and S. Park., "Strategic Planning Methodology for National D&D Projects of Emerging Technology: Integrated Procedure of TRM and KM," Science and Technology Policy Institute(STEPI), Dec, 2004. 
  4. 4. M. Huang, "Constructing a Patent Citation Map Using Biblographic Coupling : A Study of Taiwan's High-Tech Companies," Scientometrics, vol. 58, no. 3, 2003, pp. 489-506. 
  5. 5. H. Ernst, Evaluation of Dynamical Technological Developments by means of Patent data. New York: Springer, 1999. 
  6. 6. S. You, "A Study on the Forecasting Model of Technology Life Cycles by Analysis of US Patent Citation," J. of Information Management, vol. 35, no. 1, 2004, pp. 93-112. 
  7. 7. S. Cozzens, S. Gatchair, J. Kang, K. Kim, H. Lee, G. Ordonez, and A. Porter, "Emerging technologies: quantitative identification and measurement," Technology Analysis & Strategic Management, vol. 22, no. 3, 2010, pp. 361-376. 
  8. 8. H. Shin, O. Kwon, J. Park, Y. Shon, and Y. Bae, "Analysis of International Relation through Analysis of Research Network of Nation and Organization in Micro Battery and Energy Harvesting," J. of Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 8, no. 10, 2013, pp. 1457-1466. 
  9. 9. H. Shin, O. Kwon, Y. Koo, Y. Shon, and Y. Bae, "Scientometric Analysis through Linkage Relation of Keyword," J. of Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 8, no. 10, 2013, pp. 1467-1476. 
  10. 10. Korea Institute of Science and Technology Information, "Analysis on Promising future technologies centered on Chungnam's focused and cooperative industries," Technical Report, Dec,, 2014. 
  11. 11. N. van and L. Waltman, "Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping," Scientometrics, vol. 84, no. 2, 2014, pp. 523-538. 

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