융합기술 개발전략 기획을 위한 특허 인용 네트워크 기반의 분석 방법론 : 스마트공장 ICT 기술을 중심으로 The Analysis Methods Based on Patent Citation Networks for the Convergence Technologies Development Planning : A Case of Smart Factory's ICT Technologies원문보기
융합기술 개발에 대한 선진국들의 관심이 고조되는 가운데 우리나라의 융합기술 분야의 경쟁력 강화를 위한 전략적 기술개발의 접근으로, 기술 및 산업분야에 미치는 후생적 파급효과가 큰 핵심융합기술을 발굴할 수 있는 방법론이 요구된다. 본 연구에서는 특허의 기술융합수준을 후생적으로 타기술분야들을 연계하는 파급효과 수준으로 정의하고, 스마트공장의 ICT 융합기술 분야 1,124개 미국출원특허를 이용한 특허 인용 네트워크 분석을 통하여, IPC 기술분야 네트워크로부터 산출한 IPC 기술분야 매개중심성 지수를 이용하여 해당 특허의 기술융합수준을 측정하는 이종분야 기술융합지수를 소개하였다. 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수와 중재자역할 지표와의 상관관계를 분석한 결과, 다른 지수들 (타분야비율지수 및 동종분야 기술융합지수) 대비 이종분야 기술융합지수가 후생적으로 다른 기술분야들을 연계하는 파급효과 차원의 융합특성을 측정하는 지수임이 확인되었다. 제안한 이종분야 기술융합지수를 이용하여 정부부처에서 제시한 스마트공장의 주요 ICT기술 전략분야들 중 핵심 ICT 융합기술분야들을 분석한 결과, '제조실행분석 애플리케이션'을 포함한 6개의 핵심 ICT융합 기술분야들을 도출하였다. 추가로 '제조실행분석 애플리케이션'에 속한 특허들의 IPC들을 대상으로 블록모델링 분석한 결과, '전자통신기술'과 '전자 디지털데이터 처리기술'로 대표되는 블록들(블록 3&4)이 핵심기술과 융합 가능한 관련 기술분야임을 확인하였다. 본 연구의 결과에 근거하여 스마트공장의 융합기술 개발방안에 대한 정책적 시사점을 제공하였다.
융합기술 개발에 대한 선진국들의 관심이 고조되는 가운데 우리나라의 융합기술 분야의 경쟁력 강화를 위한 전략적 기술개발의 접근으로, 기술 및 산업분야에 미치는 후생적 파급효과가 큰 핵심융합기술을 발굴할 수 있는 방법론이 요구된다. 본 연구에서는 특허의 기술융합수준을 후생적으로 타기술분야들을 연계하는 파급효과 수준으로 정의하고, 스마트공장의 ICT 융합기술 분야 1,124개 미국출원특허를 이용한 특허 인용 네트워크 분석을 통하여, IPC 기술분야 네트워크로부터 산출한 IPC 기술분야 매개중심성 지수를 이용하여 해당 특허의 기술융합수준을 측정하는 이종분야 기술융합지수를 소개하였다. 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수와 중재자역할 지표와의 상관관계를 분석한 결과, 다른 지수들 (타분야비율지수 및 동종분야 기술융합지수) 대비 이종분야 기술융합지수가 후생적으로 다른 기술분야들을 연계하는 파급효과 차원의 융합특성을 측정하는 지수임이 확인되었다. 제안한 이종분야 기술융합지수를 이용하여 정부부처에서 제시한 스마트공장의 주요 ICT기술 전략분야들 중 핵심 ICT 융합기술분야들을 분석한 결과, '제조실행분석 애플리케이션'을 포함한 6개의 핵심 ICT융합 기술분야들을 도출하였다. 추가로 '제조실행분석 애플리케이션'에 속한 특허들의 IPC들을 대상으로 블록모델링 분석한 결과, '전자통신기술'과 '전자 디지털데이터 처리기술'로 대표되는 블록들(블록 3&4)이 핵심기술과 융합 가능한 관련 기술분야임을 확인하였다. 본 연구의 결과에 근거하여 스마트공장의 융합기술 개발방안에 대한 정책적 시사점을 제공하였다.
As interest in advanced countries regarding the convergence technology development increases, a methodology for identifying the core convergence technology that has a large spill-over effect on the technology and industry is required for the nation's competitiveness enhancement in the convergence te...
As interest in advanced countries regarding the convergence technology development increases, a methodology for identifying the core convergence technology that has a large spill-over effect on the technology and industry is required for the nation's competitiveness enhancement in the convergence technology field. Based on patent citation network analysis using 1,124 USPTO patents in the ICT convergence technology field of the smart factory, this study examined the proposed heterogeneous technology convergence index as a tool for measuring the convergence characteristics of the spillovers compared to other indexes (i.e. other sector ratio index and homogeneous technology convergence index). The proposed heterogeneous technology convergence index was used to investigate core technology sectors among ICT technology sectors of smart factory identified by government ministries. Results found 6 core ICT convergence technology sectors including the manufacturing execution analysis application sector. Also, this study conducted blockmodeling analysis using the IPC codes of patents in the manufacturing execution analysis application sector, and identified that the blocks representing the electronic communication and electric digital data processing technology sectors (Block 3 & 4) are related technology sectors which can be converged with core technology. Based on the findings, the implications for the convergence technology development planning of the smart factory field are discussed.
As interest in advanced countries regarding the convergence technology development increases, a methodology for identifying the core convergence technology that has a large spill-over effect on the technology and industry is required for the nation's competitiveness enhancement in the convergence technology field. Based on patent citation network analysis using 1,124 USPTO patents in the ICT convergence technology field of the smart factory, this study examined the proposed heterogeneous technology convergence index as a tool for measuring the convergence characteristics of the spillovers compared to other indexes (i.e. other sector ratio index and homogeneous technology convergence index). The proposed heterogeneous technology convergence index was used to investigate core technology sectors among ICT technology sectors of smart factory identified by government ministries. Results found 6 core ICT convergence technology sectors including the manufacturing execution analysis application sector. Also, this study conducted blockmodeling analysis using the IPC codes of patents in the manufacturing execution analysis application sector, and identified that the blocks representing the electronic communication and electric digital data processing technology sectors (Block 3 & 4) are related technology sectors which can be converged with core technology. Based on the findings, the implications for the convergence technology development planning of the smart factory field are discussed.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 특허 인용 네트워크 분석을 통하여 파급효과가 큰 핵심융합기술을 발굴하기 위하여, 후생적 파급효과를 측정할 수 있는 기술융합지수를 소개하고 융합 가능한 관련 기술분야를 탐색할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법론을 스마트공장의 ICT 융합기술 분야에 적용하여 본 방법론의 정합성을 검증하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 특허 인용 네트워크 분석을 통하여 파급효과가 큰 핵심융합기술을 발굴하기 위하여, 후생적 파급효과를 측정할 수 있는 기술융합지수를 소개하고 융합 가능한 관련 기술분야를 탐색할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법론을 스마트공장의 ICT 융합기술 분야에 적용하여 본 방법론의 정합성을 검증하고자 한다.
본 연구는 특허인용정보를 이용하여 스마트공장 융합기술 및 융합가능한 분야의 규명을 위하여, 산업통상자원부[1]에서 정의한 스마트공장 주요 전략 기술트리를 이용한다. 그 중에서 기술 및 특허전문가를 통하여 스마트공장의 애플리케이션 및 플랫폼 기술분야 주요 특허키워드를 개발한 후, WIPS 데이터베이스를 이용하여 2010년~2015년 동안의 미국 출원특허 총 4,816개를 추출하고, 이중 피인용수 1회 이상인 특허 1,124개를 분석대상으로 선정하였다.
본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수의 정합성을 검증하기 위하여, 각 노드의 매개적 역할을 측정하는 중재자 역할 지수를 이용하여 기술융합지수 간 상관관계를 분석하고자 한다. 네트워크 중재자 역할 지수 산출을 위하여, 분석대상특허(i)와 이를 인용하는 특허(j) 간 1-mode 네트워크를 구성하고, 이때 분석대상특허가 속한 IPC분야를 속성변수(attribute data set)로 적용한다.
본 연구에서는 특허 인용 네트워크 분석에 기반하여, 핵심융합기술 분야를 발굴하고 융합가능한 기술분야를 탐색하는 방법론을 제시하고자 한다. 특히 융합화의 대표적인 분야인 스마트공장을 대상으로 방법론을 적용함으로써, 본 연구에서 제안한 방법론의 정합성을 검증한다.
상기에서 확인한 융합가능성이 높은 기술분야 <A2> 제조실행분석 애플리케이션(ni=506개)에서, 핵심 융합기술이 되는 IPC 기술분야와 융합가능한 기술분야를 파악하기 위하여, 간접적인 연결패턴의 상관관계에 근거하여 유사한 구조적 위치를 차지하는 노드들을 블록으로 그룹화 하는 방법론인 concor를 이용한 블록분석을 실행하였다. 이때, 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)를 이용하여 구분한 융합그룹(n=103)과 비융합그룹(n=403) 간 블록분석 결과의 차이를 비교함으로써, 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)의 정합성을 재확인하고자 하였다. 블록모델링 분석을 실행하기 이전에, 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)를 이용하여 분석대상특허를 융합그룹과 비융합그룹으로 구분하였다.
전술한 바와 같이, 본 연구에서는 제안한 방법론을 2015년 산업통상자원부의 스마트공장 기술로드맵에서 제시한 애플리케이션 및 플랫폼 기술분야의 특허 인용-피인용 데이터에 적용함으로써, 방법론의 유용성을 확인하고자 하였다. 본 연구 결과에 근거하여 기술개발을 위한 정부R&D 정책적 시사점은 다음과 같다.
선행연구에서 적용한 타분야비중 기술융합지수(CVindex_Ratio)와 비교를 위한 동종분야 기술융합지수(CVindex_Homo), 그리고 본 연구에서 제안하는 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero) 각각을 이용하여 스마트공장 애플리케이션 및 플랫폼의 분석대상특허(i)의 기술융합지수를 산출한 결과는 Table 2와 같다. 특히, 각 분석대상특허의 기술융합지수가 파급효과 관점에서 후생특허들 간 상호연계를 측정하는지, 그렇다면 어떠한 유형의 연계 관계를 측정하는가를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 기술융합지수의 정합성을 평가하기 위하여, 분석대상특허의 기술융합지수들과 중재자 역할 지수 간 상관관계를 분석하였다. Table 2와 같이 상관관계를 실행한 결과, 모두 동일한 기술분야들 간의 중재역할인 조정자(Coordinator)와의 관계에 있어, 타분야비중 기술융합지수(CVindex_Ratio)는 유의미하지 않지만 정의 방향성을 보이는 상관관계(rRatio=.
제안 방법
Table 5와 같이 상기와 동일한 방법으로 각 융합기술분야 내에서 IPC코드를 중심으로 각 특허의 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero) 평균값을 산출한 후, 평균치가 높은 상위 2개 IPC 기술분야들을 제시하였다. 제시된 IPC 기술분야들은 각 해당 기술분야에서 핵심융합기술로 규명할 수 있다.
본 연구에서는 Hacklin et al.[7]에서 제시한 프로세스 관점에서의 기술융합 개념에 근거하여, 핵심융합기술을 연속적 프로세스 관점에서 후생적으로 기술분야들 간 지식교류를 발생시키는 파급효과가 큰 기술로 정의하고, 후생적인 파급효과를 측정하는 기술융합지수를 제안한다. 이때, 후생적인 기술융합에 있어 동종기술들 간 융합과 이종기술들 간 융합으로 구분할 수 있다.
19)을 기준으로 분석대상특허들을 융합특허그룹(Convergence group, n=255)과 비융합특허그룹(Non-Convergence group, n=869)으로 구분하였다. 그리고 특허 인용-피인용 1-mode 네트워크를 구성하여 중심성 수치를 산출한 후 네트워크 중심성의 차이를 검증하였다.
다음으로, 핵심융합기술분야 내에서 융합가능한 기술분야를 탐색하기 위하여, concor 분석 기반의 블록모델링을 시행하였다. IPC 네트워크 내에서 같은 역할을 담당하거나 같은 구조적 위치를 갖는 IPC 수준의 노드들을 동일한 블록 혹은 역할집단으로 분류할 수 있다.
두 그룹 각각 인용-피인용 특허의 주요 IPC코드를 이용하여 192개의 IPC분야 간 인용관계를 1-mode 네트워크로 구성하였다. 먼저 융합그룹의 IPC 네트워크를 이용하여 concor를 이용한 블록분석을 실행한 결과, Table 6과 같이 6개의 블록으로 구분되었다.
먼저 원천적인 핵심융합기술 분야 발견을 위한 기술융합성 지수과 관련하여, 선행연구에서 적용하는 결과론적 관점에서의 기술융합성을 측정하는 지수와 달리, 본 연구에서는 후생적 파급효과를 측정하는 기술융합지수를 제안하고, 지수들 간 차이를 비교분석하였다.
먼저 핵심융합기술분야 규명을 위한 기술융합지수와 관련하여, 본 연구에서는 특허 인용 네트워크 분석을 적용하여, 분석대상 기술의 후생적 파급효과를 측정하는 기술융합지수를 산출하는 방법론을 제시하였다. 그동안 선행연구에서 제시한 융합화의 결과물로서의 기술융합개념을 측정하는 지수와 달리, 본 연구에서 제안하는 이종분야 기술융합지수는 프로세스적 관점에서의 기술융합 개념에 근거하여 분석대상기술이 이후의 기술분야들 간 융합에 미치는 파급효과를 측정할 수 있는 지수라는 점에서 의미가 있다.
본 연구에서는 UCInet 6.0 프로그램을 이용하여 네트워크 지수를 산출하고, Netdraw 2.160을 이용하여 네트워크를 시각화하였다. 후생특허(nj=5,729건)의 주요 IPC네트워크 분석을 위하여, 특허 인용-피인용 데이터를 이용하여 분석대상 특허들(ni=1,124건)과 이를 인용한 특허들 간 관계(총 6,853건)를 기반으로 분석대상특허와 인용한 특허의 주요IPC의 2-mode 네트워크 데이터를 입력한 후, IPC를 중심으로 1-mode로 전환하여 네트워크 분석을 실행하였다.
본 연구에서는 특허 인용 네트워크 분석을 이용하여 특허파급효과에 기반한 기술융합지수를 산출하고 원천적인 핵심융합기술을 발굴하는 방법론을 제안한 후, 이를 스마트공장 융합기술인 애플리케이션 및 플랫폼 기술에 적용하여 해당 기술분야를 분석하였다.
블록 간 정보의 흐름을 분석하기 위하여, Table 8에서 제시된 두 그룹 각각 밀도 매트릭스의 중앙값(Medianconv=.11; Mediannon-conv=.03)을 절취점으로 하고, 그 이상을 1로 치환하여 이미지 행렬을 구한 후, 각 블록간 기술정보의 전이관계를 확인하기 위하여 이미지 행렬을 기반으로 Figure 5와 같이 블록 그래프를 도식화하였다.
이때, 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)를 이용하여 구분한 융합그룹(n=103)과 비융합그룹(n=403) 간 블록분석 결과의 차이를 비교함으로써, 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)의 정합성을 재확인하고자 하였다. 블록모델링 분석을 실행하기 이전에, 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)를 이용하여 분석대상특허를 융합그룹과 비융합그룹으로 구분하였다.
상관관계 분석을 통하여 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수의 정합성을 검증한 후, 산업통상자원부[1]에서 제안한 전략기술분야들 중 핵심융합기술분야를 확인한다. 구체적으로, 각 분석대상 특허의 기술융합성 정도를 측정한 후, 특허가 해당되는 기술분야를 중심으로 평균치를 산출하면 기술분야 차원의 기술융합성 정도를 산출할 수 있으며, 다른 기술과의 비교를 통해 파급효과 차원의 융합성 수준이 높은 핵심융합기술분야를 확인할 수 있다.
상기에서 확인한 융합가능성이 높은 기술분야 제조실행분석 애플리케이션(ni=506개)에서, 핵심 융합기술이 되는 IPC 기술분야와 융합가능한 기술분야를 파악하기 위하여, 간접적인 연결패턴의 상관관계에 근거하여 유사한 구조적 위치를 차지하는 노드들을 블록으로 그룹화 하는 방법론인 concor를 이용한 블록분석을 실행하였다.
이중 제조실행분석 애플리케이션 기술분야에 대하여 융합그룹 여부를 구분한 후 각 그룹 내에서 융합가능한 분야를 탐색할 수 있는 블록모델링을 실행하였다.
정의에 근거하여 파급효과를 측정하는 기술융합지수 개발을 위하여, 본 연구에서는 특허 인용 네트워크 분석을 적용한다. 특허 인용-피인용 네트워크에서 매개중심성은 기술분야들 간 관계를 연결하는 매개적 역할을 의미하는 지표로서 후생적 융합에 미치는 파급효과를 측정하는 유용한 대리변수(proxy variable)가 된다[23].
추가적인 정합성 검증을 위하여, 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)를 이용하여 분석대상특허들(N=1124)의 기술융합지수의 평균값(m=.19)을 기준으로 분석대상특허들을 융합특허그룹(Convergence group, n=255)과 비융합특허그룹(Non-Convergence group, n=869)으로 구분하였다. 그리고 특허 인용-피인용 1-mode 네트워크를 구성하여 중심성 수치를 산출한 후 네트워크 중심성의 차이를 검증하였다.
본 연구에서는 특허 인용 네트워크 분석에 기반하여, 핵심융합기술 분야를 발굴하고 융합가능한 기술분야를 탐색하는 방법론을 제시하고자 한다. 특히 융합화의 대표적인 분야인 스마트공장을 대상으로 방법론을 적용함으로써, 본 연구에서 제안한 방법론의 정합성을 검증한다. 본 연구의 설계를 도식화하면 Figure 2와 같다.
또한, 블록모델링 분석의 결과물로 제공되는 블록간 밀도매트릭스를 중앙값(median)의 절취값(cut-point)을 기준으로 단순화하여 재구성한 이미지 매트릭스를 기반으로 블록들 간 상호작용의 유형을 분석함으로써 융합가능한 기술분야를 확인할 수 있다. 특히, 본 연구에서 제안한 분석대상특허의 기술융합지수의 평균값을 이용하여 융합그룹과 비융합그룹으로 구분하여 각 그룹 내에서 블록모델링을 시행함으로써, 융합그룹과 비융합그룹의 네트워크 특성의 차이를 비교분석하여 본 연구에서 제안한 기술융합지수의 정합성을 재검증하고자 한다.
160을 이용하여 네트워크를 시각화하였다. 후생특허(nj=5,729건)의 주요 IPC네트워크 분석을 위하여, 특허 인용-피인용 데이터를 이용하여 분석대상 특허들(ni=1,124건)과 이를 인용한 특허들 간 관계(총 6,853건)를 기반으로 분석대상특허와 인용한 특허의 주요IPC의 2-mode 네트워크 데이터를 입력한 후, IPC를 중심으로 1-mode로 전환하여 네트워크 분석을 실행하였다. 특히 전체 네트워크에서 연결중심성이 가장 높은 IPC분야 G06F(Electric digital data processing)의 자아중심 네트워크를 시각화한 결과는 Figure 4와 같으며, 이때 노드의 크기는 연결중심성으로 표시하였다.
대상 데이터
본 연구는 특허인용정보를 이용하여 스마트공장 융합기술 및 융합가능한 분야의 규명을 위하여, 산업통상자원부[1]에서 정의한 스마트공장 주요 전략 기술트리를 이용한다. 그 중에서 기술 및 특허전문가를 통하여 스마트공장의 애플리케이션 및 플랫폼 기술분야 주요 특허키워드를 개발한 후, WIPS 데이터베이스를 이용하여 2010년~2015년 동안의 미국 출원특허 총 4,816개를 추출하고, 이중 피인용수 1회 이상인 특허 1,124개를 분석대상으로 선정하였다.
성능/효과
Table 2와 같이 상관관계를 실행한 결과, 모두 동일한 기술분야들 간의 중재역할인 조정자(Coordinator)와의 관계에 있어, 타분야비중 기술융합지수(CVindex_Ratio)는 유의미하지 않지만 정의 방향성을 보이는 상관관계(rRatio=.025, p>.05)가 나타난 반면, 동종분야 기술융합지수와 이종분야 기술융합지수와는 부의 상관관계를 보였다(rhomo=-.012; rhetro=-.005, p>.05).
Table 3과 같이, 융합특허그룹의 모든 네트워크 중심성 수치가 비융합특허그룹 보다 유의미하게 높게 나타났으며 (연결성 Mconv=15.17 vs. Mnon-conv=4.45, z=12.2, p<.001; 근접성 Mconv=.003 vs. Mnon-conv=.001, z=10.5, p<.001; 매개성 Mconv=2.92e-08 vs. Mnon-conv=4.80e-09, z=5.33, p<.001), 이는 융합그룹의 특허들이 비융합그룹의 특허들 대비 다른 특허들과 가지는 중심성 관계가 유의미하게 더 높음을 의미한다.
먼저 융합그룹의 IPC 네트워크를 이용하여 concor를 이용한 블록분석을 실행한 결과, Table 6과 같이 6개의 블록으로 구분되었다. 각 블록의 중심성 특성에 근거한 전체 평균치 이상의 융합그룹의 대표 IPC분야를 보면, 전반적으로 G(물리)와 H(전기) 기술분야의 공급기술 중심으로 구성되어 있음을 확인할 수 있다. 이는 제조실행분석 애플리케이션 기술에서 G와 H분야와 같은 공급기술이 이종분야를 연계하는 주요 융합기술인 것으로 해석할 수 있다.
동일한 방법으로 비융합특허그룹의 블록 모델링을 실행한 결과, Table 7과 같이 6개의 블록으로 구분되었다. 각 블록의 중심성 특성이 전체 평균치 이상이 되는 비융합그룹의 대표 IPC분야의 경우, G(물리)와 H(전기) 기술분야 이외에 그룹3의 기계/엔진(A43D,F01K)과 같은 수요기업 기술이 포함되어 있음을 확인할 수 있다. 이는 제조실행분석 애플리케이션 기술에서 요구되는 수요기업기술의 경우 수요기업의 기술분야 내 고유특성으로 인하여 비융합특허그룹으로 분류된 것으로 해석할 수 있다.
05). 결과를 통하여 융합그룹의 기술이 중심성이 높은 네트워크 구조로 연계되어 있음을 해석할 수 있다.
상관관계 분석을 통하여 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수의 정합성을 검증한 후, 산업통상자원부[1]에서 제안한 전략기술분야들 중 핵심융합기술분야를 확인한다. 구체적으로, 각 분석대상 특허의 기술융합성 정도를 측정한 후, 특허가 해당되는 기술분야를 중심으로 평균치를 산출하면 기술분야 차원의 기술융합성 정도를 산출할 수 있으며, 다른 기술과의 비교를 통해 파급효과 차원의 융합성 수준이 높은 핵심융합기술분야를 확인할 수 있다.
네트워크 구조에서 알 수 있듯이, G06F를 중심으로 방사선 형태의 스타 연결망 구조의 네트워크 특성을 보이고 있으며, 이는 기술융합지수를 IPC 네트워크의 매개중심성(betweenness centrality)을 이용하여 다른 기술과 상호교류하는 파급효과로 측정할 수 있음을 확인할 수 있다.
085, p<05)를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)가 다른 기술분야 기술들을 연결하는 융합적 특성을 측정함을 확인할 수 있다.
따라서 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)가 융합그룹과 비융합그룹 간 다른 특허들과 가지는 중심성 차이를 분별함을 확인할 수 있다.
또한 각 블록들 중 디지털정보 전달 및 처리시스템(블록1’)과 전자데이터처리/측정기술(블록2’) 간 상호 정보교류가 강하여 융합가능한 기술분야임을 확인할 수 있었다.
IPC 네트워크 내에서 같은 역할을 담당하거나 같은 구조적 위치를 갖는 IPC 수준의 노드들을 동일한 블록 혹은 역할집단으로 분류할 수 있다. 또한, 블록모델링 분석의 결과물로 제공되는 블록간 밀도매트릭스를 중앙값(median)의 절취값(cut-point)을 기준으로 단순화하여 재구성한 이미지 매트릭스를 기반으로 블록들 간 상호작용의 유형을 분석함으로써 융합가능한 기술분야를 확인할 수 있다. 특히, 본 연구에서 제안한 분석대상특허의 기술융합지수의 평균값을 이용하여 융합그룹과 비융합그룹으로 구분하여 각 그룹 내에서 블록모델링을 시행함으로써, 융합그룹과 비융합그룹의 네트워크 특성의 차이를 비교분석하여 본 연구에서 제안한 기술융합지수의 정합성을 재검증하고자 한다.
본 연구 결과에 근거하여 기술개발을 위한 정부R&D 정책적 시사점은 다음과 같다. 미국특허청에 등록된 스마트공장 관련 특허들이 후생특허들에 미치는 파급효과가 큰 기술분야들은 A2, A5-A8, B1, B3, B6으로 나타나, 해당 기술분야에 관련하여 출원된 미국특허들에 대하여 기술개발 수요가 높게 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 반면, 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 스마트공장 관련 우리나라 R&D 투자현황 및 전략방향을 제시한 보고서[29]에서 과제 당 지원비가 평균보다 낮은 분야는 A5, A6, A8, B3, B6으로 제시하고 있어, A5, B3, B6의 통합운영시스템 기술분야에 대하여 우리나라가 기술경쟁력을 확보하도록 R&D투자를 확대할 필요성이 제기된다.
융합그룹의 네트워크에서는 ‘정보저장기술(블록1)과 전자통신기술(블록3), 그리고 전자 디지털데이터 처리기술(블록4)’이 상호 간 정보교류가 강한 기술들이며, 이들을 중심으로 유기적인 정보흐름 네트워크가 구성되어 있음을 확인할 수 있다. 반면, 비융합그룹에서는 네트워크전반적으로 각 블록 간의 연계강도가 상대적으로 낮으며, 네트워크 전체에서 유기적인 정보흐름을 보이는 융합그룹과 달리 비융합그룹에서는 두 영역 내에서 상대적으로 높은 연계강도를 보이는 정보전이의 패턴으로 나타났다. 또한 각 블록들 중 디지털정보 전달 및 처리시스템(블록1’)과 전자데이터처리/측정기술(블록2’) 간 상호 정보교류가 강하여 융합가능한 기술분야임을 확인할 수 있었다.
블록모델링 분석 및 네트워크 차이검증 결과를 통하여, 본 연구에서 제안한 기술융합지수에 따라 네트워크특성에 있어 유의미한 차이가 있으며, 따라서 이종분야기술융합지수(CVindex_Hetero)가 파급효과로 나타난 기술분야들 간 연계관계의 차이를 적합하게 측정하고 있음을 확인할 수 있다.
산업통상자원부[1]에서 정의한 스마트공장 주요 전략기술분야들에 대하여 각 기술융합지수의 평균값을 산출한 결과, 이종분야 기술융합지수(CVindex_Hetero)를 이용한 경우, Table 4와 같이 애플리케이션 분야 , ~ 및 플랫폼 분야 의 기술분야 융합수준이 기술분야 전체 평균값을 상회하는 기술분야로 나타났다.
융합그룹의 네트워크에서는 ‘정보저장기술(블록1)과 전자통신기술(블록3), 그리고 전자 디지털데이터 처리기술(블록4)’이 상호 간 정보교류가 강한 기술들이며, 이들을 중심으로 유기적인 정보흐름 네트워크가 구성되어 있음을 확인할 수 있다.
전술한 융합특허의 블록모델링 분석 결과에 근거하여, 제조실행분석 애플리케이션 기술분야에서는 정보저장기술(블록1)과 전자통신기술(블록3), 그리고 전자 디지털데이터 처리기술(블록4)이 주요 원천융합기술임을 확인할 수 있다.
제조실행 분석 애플리케이션 내 융합그룹과 비융합그룹 간 네트워크 중심성의 차이를 검증한 결과, Table 9와 같이 연결중심성과 매개중심성 간 차이는 유의미하지 않으나 융합그룹의 수치가 높게 나타났고, 근접중심성에 있어서는 두 그룹 간 유의미한 차이가 있는것으로 검증되었다(Mconv=.08, Mnon-conv=.06, z=1.99, p<.05).
즉, 한 영역 내에서는 디지털정보전달 및 처리시스템(H04L,G06Q)으로 대표되는 블록1’과 전자데이터처리/측정기술(G06F,G01C)로 대표되는 블록2’ 간의 상호 정보교류가 이루어지는 관계에서 주로 블록2’의 전자데이터처리/측정기술이 블록1’에게 전달되고 있음을 확인할 수 있다.
산업통상자원부에서 정의한 스마트공장 관련 애플리케이션 및 플랫폼의 소분류 기술분야 및 해당 특허수는 Table 1과 같다. 총 1,124개 출원특허 중 애플리케이션관련 기술이 71.4%를 차지하며 대다수를 차지했고, 특히 제조실행분석 애플리케이션 분야 특허가 전체 45.0% 출원되어 높은 비중을 차지하고 있으며, 그 다음으로 플랫폼 기술분야에서 생산프로세스 제어/관리 기술이 13.8%의 비중으로 출원되었음을 확인할 수 있다.
또한 각 블록들 중 디지털정보 전달 및 처리시스템(블록1’)과 전자데이터처리/측정기술(블록2’) 간 상호 정보교류가 강하여 융합가능한 기술분야임을 확인할 수 있었다. 추가적으로 네트워크 중심성 차이를 검증한 분석에서 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수에 근거하여 구분한 융합그룹과 비융합그룹 간 네트워크의 근접중심성 특성은 유의미한 차이가 있는 것으로 검증되었다. 이로써 본 연구에서 제안한 이종분야 기술융합지수가 Hacklin et al.
그동안 선행연구에서 제시한 융합화의 결과물로서의 기술융합개념을 측정하는 지수와 달리, 본 연구에서 제안하는 이종분야 기술융합지수는 프로세스적 관점에서의 기술융합 개념에 근거하여 분석대상기술이 이후의 기술분야들 간 융합에 미치는 파급효과를 측정할 수 있는 지수라는 점에서 의미가 있다. 특히, 스마트공장 특허인용데이터를 이용하여 제안한 이종분야 기술융합지수가 중재자 역할 유형들 중 타 분야 간 연결하는 역할을 측정하는 순환중재자(Itinerant brokers) 및 연락관(Liaison) 지표와 유의미한 상관관계가 나타남을 확인함으로써, 다른 지수들(타분야비율지수 및 동종분야 기술융합지수) 대비 이종분야 기술융합지수가 다른 기술분야 기술들을 연결하는 융합적 특성을 측정하고 있음을 검증하였다.
, <A5> 작업자 안전(증강) 애플리케이션, <A2> 제조실행분석 애플리케이션, <B1> 생산 빅데이터 애널리틱스, <B6> IIoT(Industrial IoT), <B3> 팩토리 자원/공정모델링/시뮬레이션, <B2> 사이버물리’로 나타났다. 해당기술분야들이 스마트공장의 고도화기술에 해당되는 만큼, 본 연구에서 제안한 특허 인용 네트워크에 기반하여 산출한 이종분야 기술융합지수가 융합기술분야를 발굴하는 유용한 방법론이 될 수 있음을 확인할 수 있다.
후속연구
또한 최근 기술개발이 활발했던 A2의 기술분야에 대하여 블록모델링 기반의 네트워크 분석 결과에 근거하여, 융합가능한 기술분야인 ‘정보저장기술과 전자 디지털데이터 처리기술, 그리고 전자통신기술’을 유기적인 관계가 형성되도록 기술개발, 나아가 산업생태계가 구성되도록 개발전략을 계획할 수 있을 것이다.
본 연구의 한계점으로는 본 연구에서 융합기술의 파급효과를 측정하는 기술융합지수를 특허인용네트워크 분석에 기반하여 제안하였으나, 파급효과가 특허와 같은 새로운 융합기술지식 개발 및 기술지식 간 융합 가능성 수준에 한정된다는 한계점이 있다. 파급효과가 기술지식수준에서 나아가 제품, 기업, 산업 혁신과 같은 범위로 확장될 수 있어 이러한 파급효과를 측정할 수 있는 지수개발에 대한 추가적인 연구가 요구된다.
상기와 같은 한계점에도 불구하고, 본 연구에서 파급효과를 측정할 수 있는 기술융합지수를 제안하고 지수의 정합성을 검증함으로써, 현재 지속적으로 증대하고 있는 융합기술 개발 및 투자전략 기획에 있어 프로세스적 관점에서 융합화의 특성을 고려 및 반영하는 계기가 될 수 있을 것이다.
파급효과가 기술지식수준에서 나아가 제품, 기업, 산업 혁신과 같은 범위로 확장될 수 있어 이러한 파급효과를 측정할 수 있는 지수개발에 대한 추가적인 연구가 요구된다. 아울러, 본 연구에서는 스마트공장의 기술에 적용하여 기술융합지수의 정합성을 검증하였으나, 이를 다양한 기술분야에 적용하여 지수의 신뢰성을 검증해 볼 필요성이 제기된다.
그러나 우리나라는 스마트공장에 대한 ICT융합기술의 공급에 있어 제조강국 대비 기술경쟁력이 미흡한 상황이다. 이에 융합기술 및 시장경쟁력을 확보하기 위한 효과적인 대응전략을 수립하기 위해서는, 거시적 관점에서 기술 및 산업분야에 미치는 파급효과가 큰 핵심융합기술을 발굴하여 개발할 필요성이 제기된다.
본 연구의 한계점으로는 본 연구에서 융합기술의 파급효과를 측정하는 기술융합지수를 특허인용네트워크 분석에 기반하여 제안하였으나, 파급효과가 특허와 같은 새로운 융합기술지식 개발 및 기술지식 간 융합 가능성 수준에 한정된다는 한계점이 있다. 파급효과가 기술지식수준에서 나아가 제품, 기업, 산업 혁신과 같은 범위로 확장될 수 있어 이러한 파급효과를 측정할 수 있는 지수개발에 대한 추가적인 연구가 요구된다. 아울러, 본 연구에서는 스마트공장의 기술에 적용하여 기술융합지수의 정합성을 검증하였으나, 이를 다양한 기술분야에 적용하여 지수의 신뢰성을 검증해 볼 필요성이 제기된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라에서 스마트공장에 대한 ICT융합기술의 공급에 있어 제조강국 대비 기술경쟁력이 미흡하기 때문에 필요한 것은?
그러나 우리나라는 스마트공장에 대한 ICT융합기술의 공급에 있어 제조강국 대비 기술경쟁력이 미흡한 상황이다. 이에 융합기술 및 시장경쟁력을 확보하기 위한 효과적인 대응전략을 수립하기 위해서는, 거시적 관점에서 기술 및 산업분야에 미치는 파급효과가 큰 핵심융합기술을 발굴하여 개발할 필요성이 제기된다.
스마트공장이란?
최근 전통적인 단일 기술 및 산업의 한계를 극복하기 위해 동종 및 이종기술을 융합하는 새로운 형태의 기술과 산업이 등장하고 있다. 대표적인 융합기술분야인 스마트공장은 첨단 ICT기술과 제조기술 간 융합의 결과로서, 보다 빠르고 자율적인 의사결정을 통해 최적화된 의사결정을 내릴 수 있는 지능형 ICT융합 제조시스템이다. 스마트공장 설립을 통하여 제조과정의 생산성 향상, 품질향상, 원가절감, 맞춤형 생산, 매출증대의 부가가치를 창출할 수 있어 수익성이 둔화된 기존 제조업의 재도약을 기대할 수 있으며, 특히 제조업 뿐만 아니라 ICT기술과의 융합을 통하여 신기술과 신산업을 창출할 수 있다.
스마트공장 설립을 통하여 기대할 수 있는 것은?
대표적인 융합기술분야인 스마트공장은 첨단 ICT기술과 제조기술 간 융합의 결과로서, 보다 빠르고 자율적인 의사결정을 통해 최적화된 의사결정을 내릴 수 있는 지능형 ICT융합 제조시스템이다. 스마트공장 설립을 통하여 제조과정의 생산성 향상, 품질향상, 원가절감, 맞춤형 생산, 매출증대의 부가가치를 창출할 수 있어 수익성이 둔화된 기존 제조업의 재도약을 기대할 수 있으며, 특히 제조업 뿐만 아니라 ICT기술과의 융합을 통하여 신기술과 신산업을 창출할 수 있다.따라서 제조선진국들은 ICT 융합을 통한 제조업 스마트화 정책(독일 ‘Industry 4.
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