[논문]특허기반의 산학협력 유망분야 도출 방법 연구: 미활용 특허 사례

박상영; 이성주

doi:10.5762/kais.2020.21.6.51

특허기반의 산학협력 유망분야 도출 방법 연구: 미활용 특허 사례
A Study on the Method of Deriving Prospective Patent for Industrial-Academic Cooperation: A Case of Expired Patents 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.6, 2020년, pp.51 - 61

초록
AI-Helper

2003년 '산업교육진흥 및 산학협력촉진에 관한 법률'에 따라 국내대학은 기업 및 정부 기관과 협업을 통하여 기초연구에서 산업에 응용할 수 있는 상업화 연구에 집중하고 있다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 산학협력을 통한 기술이전 및 기술사업화의 비율은 낮은 실정이다. 대부분의 기술이전 및 기술사업화 연구는 권리가 존재하는 특허를 분석하여 핵심기술을 도출하였다. 반면, 본 연구에서는 권리가 소멸된 특허를 기반으로 산학협력 유망기술을 도출하는 방법론을 제안한다. 이를 위해 첫째 국내 주요 대학의 미활용 등록 특허를 수집하고, 둘째 미활용 특허와 활용 특허의 품질 특성을 비교하여 미활용 특허의 가치를 검토하며, 최종적으로 미활용 특허 중 핵심특허를 발굴하여 해당 특허가 활용될 수 있는 기업과 활용 분야를 발굴하고자 하였다. 본 연구는 대학의 미활용 특허에 초점을 맞추어 지속적인 산학협력 및 기술이전이 가능한 특허를 발굴하고 이를 잠재수요기업과 매칭하는 전략 틀을 제시한 연구로, 대학의 산학협력 활성화와 기업의 기술사업화의 효율성 증대에 기여 할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Ever since the Act on the Promotion of Industrial Education and Industry-Academic Cooperation (IAC) was enacted in 2003, domestic universities have been focusing on commercialization research that can be applied to basic research industries by collaborating with industry and government agencies. Despite these efforts, the ratio of technology transfer and commercialization through IAC is low. Most technology transfer and technology commercialization studies have derived core technologies by analyzing the applied patents. First, this study collected expired patents from major domestic universities, compared quality characteristics of the expired and live patents, and finally found key patents among expired patents in order to identify companies and fields of application to which the patents can be utilized. The results of the study focus on expired university patents in terms of methodology and present a framework to identify patents capable of continuous IAC and technology transfer and match them with those in need. The results of this study are expected to contribute to increasing the efficiency of technology commercialization.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Theoretical Framework
그림 Fig. 2. Research Procedure
그림 Fig. 3. Expired patent status by year
표 Table 1. Patent Value Verification Index
그림 Fig. 4. Patent Importance – Patent Similarity Matrix
그림 Fig. 5. Alive and Expired Patents by Registered Year
표 Table 2. Results of the Patent Value Verification
그림 Fig. 6. Generality Index and Originality index by Year
표 Table 3. Results of the Patent Value Verification
그림 Fig. 7. Technology Cooperative Strategy Matrix
표 Table 4. Top 20 Key Patents
표 Table 5. Main Technical Field of Key Expired Patent
표 Table 6. Patent Strategy List

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

해당 연구에 의하면 대학연구는 기본적으로 기초성(basicness)을 가지며 이를 반영한 지표가 일반성(generality)과 독창성(originality)이다. 따라서 본 연구에서는 일반성과 독창성 관점에서 활용 특허와 미활용 특허 두 집단의 특허 특성에 유의미한 차이가 있는지를 비교해 보았다.
대학마다 특허를 관리하는 규정이 다르지만, 통계적으로는 특허등록 후 5년까지는 특허를 유지하고 5년 이후부터는 특허권리를 포기하고 있다[13]. 따라서 본 연구에서는 최근 5년을 제외한 2015년 이전 미활용 특허를 대상으로 잠재적 활용가치가 높은 특허를 발굴하고자 한다.
둘째, 미활용 특허의 가치가 검증되면 특허지표를 이용하여 미활용 특허 중 활용 가능성이 높은 핵심특허를 도출하였으며 이를 필요로 할 것으로 기대되는 기업을 선정하였다. 마지막으로 대상기업의 특허와 핵심특허를 비교하여 기술협력 방안을 도출하고자 한다. 이러한 미활용 특허의 활용을 통해 중복 기술투자를 방지하고 협업을 통한 시너지가 발생할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 미활용 특허가 활용가치가 있는지 검증하기 위해 현재까지 권리가 유지되는 특허 집단(활용 특허)과 현재 권리가 만료된 특허 집단(미활용 특허) 간의 비교분석을 두 가지 방법으로 수행하였다.
본 연구에서는 국내 각 대학 산학협력단의 등록 특허를 검색하여 수집하였다. 선진국과 비교하면 국내의 특허 활용률은 매우 저조하고 기술이전 및 기술사업화의 수익성이 떨어지기 때문에[12] 국내대학의 미활용 특허의 활용률을 높이고 국내 기업과 대학의 기술협력 기회를 모색할 수 있는 특허분석 방법론을 제안하고자 국내 특허에 초점을 맞추고자 하였다.
이에 본 연구는 산학협력 활성화를 위한 미활용 특허 기반의 유망기술발굴 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 미활용 특허가 활용 특허와 비교하여 유사한 수준의 기술적, 경제적 가치가 존재하는지를 확인하였다.
또한, 산학협력을 통해 도출된 결과물이 기술이전 및 기술사업화 성과로의 연결이 부족한 실정인데 그 이유에 대해서 서중해[7]는 특허등록이 교원업적 평가에 반영되면서 기술이전 및 기술사업화에 연결되지 못하는 특허를 대학에서 과도하게 출원하였기 때문이라고 지적하였다. 이에 본 연구에서는 미활용 특허 중, 활용 가능한 특허를 분석한 다음 기업과 새로운 기술협력을 통해 기술이전 및 기술사업화에 기여할 수 있는 특허분석 방법론을 연구하였다.
이 중 Y축은 대학특허의 특성지표인 일반성 지표와 독창성 지표를 사용하였으며, X축은 기업 보유 특허와 미활용 대학특허 간의 IPC 코드를 바탕으로 유사성을 분석하여 사용하였다. 즉 본 연구에서는 미활용 특허가 갖는 기초기술로의 특성과 잠재협력대상 기업들이 보유하고 있는 기존 특허와의 유사성 정도에 따라 협력전략이 달라져야 함을 가정하고, 특히 미활용 특허 중 일반성이 높아 적용영역이 다양하며 독창성이 높아 발전 가능성이 높은 특허를 중요한 특허로 판단한다.
이러한 산학협력의 문제점을 해결하고자 기존연구에서는 산학연 관계자들을 설문하여 산학협력 성공과 성과에 영향을 미치는 요인들을 분석하거나, 통계학적 모델을 통해 산학협력을 통한 경제적 효과를 검증하였다[6,7]. 최근에는 대표적인 기술정보인 특허정보를 대상으로 텍스트마이닝(text mining), 사회연결망분석(social network analysis) 등을 적용함으로써, 기술사업화 가능한 기술을 분석하고자 하였다[8,9]. 그러나 대부분의 기존 문헌에서는 활용되고 있는 35%의 특허에 주로 초점을 맞추고 있 으며, 활용되지 못하는 65%의 특허에 관한 관심은 상대적으로 부족한 실정이다.

가설 설정

이러한 기여점에도 불구하고 본 연구에는 몇 가지 한계점이 존재한다. 우선, 본 연구에서는 미활용 특허를 권리 소멸 특허로 정의하여 활용의 위험이 낮을 것으로 가정하였다. 그러나 권리소멸 특허의 경우에도 후속연구에 의한 특허출원 등으로 활용의 제한이 있을 수 있다.
패밀리 특허가 존재할수록 해당 특허의 시장성이 높다는 가정이며, 이 중 상대적으로 기술적 파급력이 높은 PCI 값이 기술성이 높다고 판단하여 PCI 값에 따라 재정렬 한뒤 상위 20개의 특허를 핵심특허로 정의하였으며, 그 결과는 Table 4.와 같다.

제안 방법

IPC-IPC 관계 매트릭스로 도출된 값은 IPC를 포함 여부로 이진값(0 or 1)을 가지기 때문에 유사도를 측정하는 다양한 도구 중 개체 유사도를 계산하는 대표적인 수식인 자카드 유사도를 사용하였다. Y축은 미활용 핵심특허의 일반성(generality) 지표와 독창성(originality) 지표에서 산출된 값을 합하여 특허의 중요성(importance)을 산출하였다.
셋째, 미활용 특허 중 새로운 기술협력을 통한 사업화 가능성이 높은 특허를 탐색하고자, 피인용도(patent citation index)와 패밀리 특허수(family patent size)를 분석하였으며, 이를 통해 핵심특허(key patent)를 도출하였다. 넷째, 미활용 핵심특허와 기업이 최근 등록한 특허를 대상으로 특허 포트폴리오(patent portfolio) 맵을 작성하여 기술협력전략을 제시하였다.
과 같이 이론적 프레임워크를 구성하였다. 대학의 미활용 특허 중에 추후 활용 가능한 특허기술을 분석하여 해당 기술이 도움이 될 것으로 판단되는 기업을 선정한 뒤, 산학협력 및 기술개발이 이루어지도록 기술협력 전략을 제안한다.
대학의 핵심 미활용 특허를 적용하고 기업과 기술협력전략이 가능한지 검증하기 위해 국내 주요기업을 조사하였고 하나의 기업을 선정하였다. 기업은 H 자동차 회사로 선정하였는데 그 이유는 현재 자율주행 자동차 및 전기 자동차 등 미래모빌리티 관점에서 기술개발을 주력하고 있었고, 또한 최근 3년 동안 출원한 특허(9,758건)의 기술 분야(IPC)를 분석해보니 전통적으로 기계, 제조기술에 집중하던 것이 전자, IT 기술에 집중하고 있었다.
미활용 특허가 가지고 있는 잠재 가능성이 있지만, 잠재적인 위험도 존재하기 때문에 활용 및 미활용 특허 간의 가치를 검증하였고, 검증된 특허 중 핵심특허를 도출하기 위해 피인용도와 패밀리 특허 수를 통해 기술협력이 가능한 특허를 도출하였다. 도출된 특허는 기술 중요성과 기술 유사성 측면에서 특허 포트폴리오를 작성하여 대학이 기업과의 기술협력 전략모델을 확인하였다. 따라서, 본 연구는 다음과 같은 기여점을 가진다.
이를 위해 첫째, 미활용 특허가 활용 특허와 비교하여 유사한 수준의 기술적, 경제적 가치가 존재하는지를 확인하였다. 둘째, 미활용 특허의 가치가 검증되면 특허지표를 이용하여 미활용 특허 중 활용 가능성이 높은 핵심특허를 도출하였으며 이를 필요로 할 것으로 기대되는 기업을 선정하였다. 마지막으로 대상기업의 특허와 핵심특허를 비교하여 기술협력 방안을 도출하고자 한다.
첫째, 특허 데이터베이스에서 국내대학의 활용 및 미활용 특허를 수집하였다. 둘째, 미활용 특허의 활용 가능성을 파악하기 위해 특허 특성지표인 일반성 지표(generality index)와 독창성 지표(originality index)를 기반으로 특허 가치를 검증하였다. 셋째, 미활용 특허 중 새로운 기술협력을 통한 사업화 가능성이 높은 특허를 탐색하고자, 피인용도(patent citation index)와 패밀리 특허수(family patent size)를 분석하였으며, 이를 통해 핵심특허(key patent)를 도출하였다.
따라서 활용 위험도를 반영할 수 있도록 특허지표들을 추가 또는 개선할 필요성이 있다. 둘째, 본 연구에서는 기술협력 전략모델을 구성하는 요소를 기술 중요성과 기술 유사성으로 설정하였다. 그러나 협력대상 기술을 선정하는데 있어서는 특허의 시장성, 권리성, 활용성 등 추가적인 다양한 측면에 고려되어야 한다.
시간에 따라 활용 특허와 미활용 특허의 분포패턴이 상이하기 때문에 전체 활용 및 미활용 특허를 비교할 경우 상이한 분포패턴에 의해 지표값이 영향을 받을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 연도를 제한하여 두 집단의 비교분석을 수행하였다. 이를 위해 두 집단 간 특허 수의 차이가 가장 적은 2014년을 기준으로 가치검증을 수행하였으며, 해당 시기 출원 후 등록된 활용 특허 총 159건과 미활용 특허 총 42건을 대상으로 Table 1.
전체 미활용 특허(7,798건) 중 활용 가능성이 큰 핵심특허 분석을 위해 단계적 특허 스크리닝 절차를 진행하였다. 먼저 특허의 일반성과 독창성이 우수한 특허 100개를 핵심특허 후보군으로 도출하였다. 이를 위해 두 지표의 가중치를 동일하게 주어 두 지표의 산술 합을 기준으로 상위 100개의 특허를 1차 선정하였다.
먼저, 국내대학의 미활용 특허 현황을 분석하고자 2000년부터 2019년까지의 산학협력단 특허를 검색하였다. Fig.
본 연구에서는 미활용 특허를 특허분석 측면에서 활용방안에 대한 정량적인 방법을 제시하였고, 이를 기업에 적용하여 전략적인 기술협력 전략을 제안하였다. 미활용 특허가 가지고 있는 잠재 가능성이 있지만, 잠재적인 위험도 존재하기 때문에 활용 및 미활용 특허 간의 가치를 검증하였고, 검증된 특허 중 핵심특허를 도출하기 위해 피인용도와 패밀리 특허 수를 통해 기술협력이 가능한 특허를 도출하였다. 도출된 특허는 기술 중요성과 기술 유사성 측면에서 특허 포트폴리오를 작성하여 대학이 기업과의 기술협력 전략모델을 확인하였다.
본 연구에서는 미활용 특허를 특허분석 측면에서 활용방안에 대한 정량적인 방법을 제시하였고, 이를 기업에 적용하여 전략적인 기술협력 전략을 제안하였다. 미활용 특허가 가지고 있는 잠재 가능성이 있지만, 잠재적인 위험도 존재하기 때문에 활용 및 미활용 특허 간의 가치를 검증하였고, 검증된 특허 중 핵심특허를 도출하기 위해 피인용도와 패밀리 특허 수를 통해 기술협력이 가능한 특허를 도출하였다.
둘째, 미활용 특허의 활용 가능성을 파악하기 위해 특허 특성지표인 일반성 지표(generality index)와 독창성 지표(originality index)를 기반으로 특허 가치를 검증하였다. 셋째, 미활용 특허 중 새로운 기술협력을 통한 사업화 가능성이 높은 특허를 탐색하고자, 피인용도(patent citation index)와 패밀리 특허수(family patent size)를 분석하였으며, 이를 통해 핵심특허(key patent)를 도출하였다. 넷째, 미활용 핵심특허와 기업이 최근 등록한 특허를 대상으로 특허 포트폴리오(patent portfolio) 맵을 작성하여 기술협력전략을 제시하였다.
수집된 17,054건의 활용 및 미활용 특허 간의 가치검증을 위해 출원된 시점을 기준으로 분석 기간을 설정한다. 시간에 따라 활용 특허와 미활용 특허의 분포패턴이 상이하기 때문에 전체 활용 및 미활용 특허를 비교할 경우 상이한 분포패턴에 의해 지표값이 영향을 받을 수 있다.
포트폴리오의 두 축은 특허의 중요성(Y축, patent importance)과 특허의 유사성(X축, patent similarity)으로 구성된다. 이 중 Y축은 대학특허의 특성지표인 일반성 지표와 독창성 지표를 사용하였으며, X축은 기업 보유 특허와 미활용 대학특허 간의 IPC 코드를 바탕으로 유사성을 분석하여 사용하였다. 즉 본 연구에서는 미활용 특허가 갖는 기초기술로의 특성과 잠재협력대상 기업들이 보유하고 있는 기존 특허와의 유사성 정도에 따라 협력전략이 달라져야 함을 가정하고, 특히 미활용 특허 중 일반성이 높아 적용영역이 다양하며 독창성이 높아 발전 가능성이 높은 특허를 중요한 특허로 판단한다.
따라서 본 연구에서는 연도를 제한하여 두 집단의 비교분석을 수행하였다. 이를 위해 두 집단 간 특허 수의 차이가 가장 적은 2014년을 기준으로 가치검증을 수행하였으며, 해당 시기 출원 후 등록된 활용 특허 총 159건과 미활용 특허 총 42건을 대상으로 Table 1.의 지표를 이용해 분석을 진행하였다. 활용 및 미활용 특허 간의 시장성, 기술성 관점에서의 차이를 분석하기 위해 T 검정을 수행한 결과는 아래 Table 2.
이에 본 연구는 산학협력 활성화를 위한 미활용 특허 기반의 유망기술발굴 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 미활용 특허가 활용 특허와 비교하여 유사한 수준의 기술적, 경제적 가치가 존재하는지를 확인하였다. 둘째, 미활용 특허의 가치가 검증되면 특허지표를 이용하여 미활용 특허 중 활용 가능성이 높은 핵심특허를 도출하였으며 이를 필요로 할 것으로 기대되는 기업을 선정하였다.
전체 미활용 특허(7,798건) 중 활용 가능성이 큰 핵심특허 분석을 위해 단계적 특허 스크리닝 절차를 진행하였다. 먼저 특허의 일반성과 독창성이 우수한 특허 100개를 핵심특허 후보군으로 도출하였다.
첫째, 특허 데이터베이스에서 국내대학의 활용 및 미활용 특허를 수집하였다. 둘째, 미활용 특허의 활용 가능성을 파악하기 위해 특허 특성지표인 일반성 지표(generality index)와 독창성 지표(originality index)를 기반으로 특허 가치를 검증하였다.
특허의 특성분석을 위해 일반성(generality) 지표와 독창성(originality) 지표로 활용 및 미활용 특허의 특성을 비교해 보았다. 인용 정보를 이용하여 일반성과 독창성 지표를 계산한 결과는 Fig.

대상 데이터

을 살펴보면 지난 20년을 기준으로 총 28,017건의 미활용 특허가 수집되었는데 이 중 상위 10개 대학이 60%를 점유하고 있었다. 다시 상위 10개 대학의 2000년에서 2015년 동안 출원된 등록 특허를 살펴보면 총 13,681건이 수집되었다. 이 중 본 연구에서는 최근 2010년~2014년 출원된 미활용 등록 특허를 집중 분석하였다.
이를 위해 두 지표의 가중치를 동일하게 주어 두 지표의 산술 합을 기준으로 상위 100개의 특허를 1차 선정하였다. 다음으로 선정된 100개의 후보군 특허 중 패밀리 특허를 보유한 특허를 2차 선정하였다. 패밀리 특허가 존재할수록 해당 특허의 시장성이 높다는 가정이며, 이 중 상대적으로 기술적 파급력이 높은 PCI 값이 기술성이 높다고 판단하여 PCI 값에 따라 재정렬 한뒤 상위 20개의 특허를 핵심특허로 정의하였으며, 그 결과는 Table 4.
본 연구에서는 국내 각 대학 산학협력단의 등록 특허를 검색하여 수집하였다. 선진국과 비교하면 국내의 특허 활용률은 매우 저조하고 기술이전 및 기술사업화의 수익성이 떨어지기 때문에[12] 국내대학의 미활용 특허의 활용률을 높이고 국내 기업과 대학의 기술협력 기회를 모색할 수 있는 특허분석 방법론을 제안하고자 국내 특허에 초점을 맞추고자 하였다.
분석 데이터는 특허 정보사이트인 ‘위즈도메인(WISDOMAIN)’을 통해 수집하였으며, 2010년부터 2014년까지 미활용 특허를 가장 많이 보유하고 있는 상위 10개 국내대학을 대상으로 활용 및 미활용 등록 특허를 수집하였다.
다시 상위 10개 대학의 2000년에서 2015년 동안 출원된 등록 특허를 살펴보면 총 13,681건이 수집되었다. 이 중 본 연구에서는 최근 2010년~2014년 출원된 미활용 등록 특허를 집중 분석하였다. 앞서 기술한 바와 같이 대학은 특허출원 후 5년 시점을 기준으로 추가적인 권리 유지 여부를 판단하여 최근 5년을 제외하였다[12].
먼저 특허의 일반성과 독창성이 우수한 특허 100개를 핵심특허 후보군으로 도출하였다. 이를 위해 두 지표의 가중치를 동일하게 주어 두 지표의 산술 합을 기준으로 상위 100개의 특허를 1차 선정하였다. 다음으로 선정된 100개의 후보군 특허 중 패밀리 특허를 보유한 특허를 2차 선정하였다.

데이터처리

둘째, 대학의 연구 활동의 목적이나 본질이 특허의 특성에 반영된다는 Trajtenberg et al.[16]의 연구를 기반으로 대학특허의 특성을 반영한 질적 지표를 추가로 도출하여 동일한 방식으로 t-test 검증을 수행하였다. 해당 연구에 의하면 대학연구는 기본적으로 기초성(basicness)을 가지며 이를 반영한 지표가 일반성(generality)과 독창성(originality)이다.
귀무가설은 활용 특허와 미활용 특허 집단 간 지표 평균의 차이가 없는 것으로 설정하였으며, 지표 값이 정규성을 만족하지 못하여서 Wilcoxon’s Rank Sum test를 수행하였다.
귀무가설은 활용 특허와 미활용 특허 집단 간 지표 평균의 차이가 없는 것으로 설정하였으며, 지표 값이 정규성을 만족하지 못하여서 Wilcoxon’s rank sum test를 수행하였다.
하지만 특허의 인용은 연도별로 차이가 매우 크기 때문에 전체 평균으로 일반성과 독창성 측면에서 큰 차이가 있는지를 판단하기 어렵다. 따라서 두 집단 간의 유의한 차이를 분석하기 위해 T 검정을 수행하였다. 귀무가설은 활용 특허와 미활용 특허 집단 간 지표 평균의 차이가 없는 것으로 설정하였으며, 지표 값이 정규성을 만족하지 못하여서 Wilcoxon’s Rank Sum test를 수행하였다.
첫째, Table 1.에서와같이 일반적으로 특허의 질적 우수성을 평가하는데 활용되는 지표를 시장성과 기술성 관점에서 도출하여 활용 특허와 미활용 특허 집단을 대상으로 t 검증을 수행하였다.

성능/효과

먼저 2005년부터 2014년까지 10년 동안에 연도별 일반성 및 독창성 지수를 살펴보니, 일반성 지수는 시간이 갈수록 점점 하락하는 경향을 보였고 독창성 지수는 시간이 갈수록 점점 상승하는 경향을 보였다. 전체 기간 평균으로 살펴보면, 일반성 지수는 활용 특허가 0.
귀무가설은 활용 특허와 미활용 특허 집단 간 지표 평균의 차이가 없는 것으로 설정하였으며, 지표 값이 정규성을 만족하지 못하여서 Wilcoxon’s Rank Sum test를 수행하였다. 분석 결과 유의수준 0.05에서 두 집단 모두 유의한 차이가 없는 것으로 나왔다. 즉, 특허의 가치 측면에서 미활용 특허가 활용 특허와 통계적으로 유의미한 차이가 관측되지 않기 때문에 미활용 특허의 잠재성을 확인할 수 있다.
귀무가설은 활용 특허와 미활용 특허 집단 간 지표 평균의 차이가 없는 것으로 설정하였으며, 지표 값이 정규성을 만족하지 못하여서 Wilcoxon’s rank sum test를 수행하였다. 분석결과로는 유의수준 0.05에서 미활용 특허가 시장성, 기술성 관점에서 활용 특허들과 통계적으로 유의한 차이가없는 것으로 나타났다.
둘째, 특허 심사단계에서 기술적으로 이미 검증된 기술이기 때문에 기술의 가치가 높다. 셋째, 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 기술영역에 있어 활용이 용이하다. 마지막으로, 해당 기술을 보유한 전문가를 쉽게 검색할 수 있다.
먼저 2005년부터 2014년까지 10년 동안에 연도별 일반성 및 독창성 지수를 살펴보니, 일반성 지수는 시간이 갈수록 점점 하락하는 경향을 보였고 독창성 지수는 시간이 갈수록 점점 상승하는 경향을 보였다. 전체 기간 평균으로 살펴보면, 일반성 지수는 활용 특허가 0.41로 미활용 특허인 0.38보다 높은 것으로 추정된다. 그리고, 독창성 지수에서는 미활용 특허가 0.
권리가 소멸한 특허 활용의 장점은 다음과 같다. 첫째, 기존기술을 활용할 수 있어 중복 기술투자를 방지할 수 있다. 둘째, 특허 심사단계에서 기술적으로 이미 검증된 기술이기 때문에 기술의 가치가 높다.
따라서, 본 연구는 다음과 같은 기여점을 가진다. 첫째, 일반적으로 대부분 활용 특허에 대한 특허분석이 이루어지는데, 본 연구에서는 대학의 미활용 특허를 활용하면서 대학의 IP 전략에 새로운 기술기회를 탐색에 도움을 줄 수 있다. 둘째, 미활용 특허 중 핵심특허를 분석하는 정량적 특허분석 방법을 제안하여 대학과 기업의 협력에 대한 실증적 분석에 기여 할 수 있다.

후속연구

우선, 본 연구에서는 미활용 특허를 권리 소멸 특허로 정의하여 활용의 위험이 낮을 것으로 가정하였다. 그러나 권리소멸 특허의 경우에도 후속연구에 의한 특허출원 등으로 활용의 제한이 있을 수 있다. 따라서 활용 위험도를 반영할 수 있도록 특허지표들을 추가 또는 개선할 필요성이 있다.
두 지표는 대학특허의 관점에서 그 질적 특성을 측정하되 정규화 된 두 지표의 합이 높은 특허일수록 특허의 활용 가치가 높다고 판단하였다. 단, 발굴하고자 하는 핵심특허의 특성에 따라 추가적인 지표가 적용될 수 있을 것이다. 마지막으로 중요성과 유사성을 평균값이 0이 되도록 정규화하여 각 사분면에 나타낸 결과는 Fig.
첫째, 일반적으로 대부분 활용 특허에 대한 특허분석이 이루어지는데, 본 연구에서는 대학의 미활용 특허를 활용하면서 대학의 IP 전략에 새로운 기술기회를 탐색에 도움을 줄 수 있다. 둘째, 미활용 특허 중 핵심특허를 분석하는 정량적 특허분석 방법을 제안하여 대학과 기업의 협력에 대한 실증적 분석에 기여 할 수 있다. 셋째, 기업의 기술수요를 파악하여 산학협력을 유도하고 더 나아가 기술이전 및 기술사업화로 확장되어 선순환 경제구조에 기여 할 것으로 기대된다.
추후연구에서는 전략모델의 구성요소를 확대할 필요가 있다. 마지막으로 본 연구에서 제안하는 방법론의 타당성을 검증하기 위해서는 실제 사례에의 적용이 필요하다. 즉, 실제 기업과 기술협력이 가능한 부분과 미활용 특허를 통해 기업의 경제적 성과가 제안된 기술협력 전략모델에 따라 어느 정도 개선될지에 대한 분석이 이루어져야 한다.
이러한 기존연구들은 특허분석을 통해 산학협력전략을 제시하고자 하였다는 점에서는 가치가 있으나 활용 특허와 미활용 특허의 특징에 대해서는 고려하지 못하고 있다. 본 연구는 산학협력 활성화를 목표로 한다는 점에서는 기존연구와 그 맥락을 함께 하지만 미활용 특허를 대상으로 정량적 특허분석 방법론(특허지표)을 적용한다는 점에서는 차별화되며, 기존연구 결과와 보완적으로 활용될 수 있을 것이다.
와 같다. 본 연구에서는 20개를 기준으로 핵심특허를 선정하였으나 지표의 분포 값에 따라 핵심특허의 수는 유연하게 설정될 수 있을 것이다.
둘째, 미활용 특허 중 핵심특허를 분석하는 정량적 특허분석 방법을 제안하여 대학과 기업의 협력에 대한 실증적 분석에 기여 할 수 있다. 셋째, 기업의 기술수요를 파악하여 산학협력을 유도하고 더 나아가 기술이전 및 기술사업화로 확장되어 선순환 경제구조에 기여 할 것으로 기대된다.
즉, 실제 기업과 기술협력이 가능한 부분과 미활용 특허를 통해 기업의 경제적 성과가 제안된 기술협력 전략모델에 따라 어느 정도 개선될지에 대한 분석이 이루어져야 한다. 추후연구에서는 미활용 특허의 기술위험도를 분석하기 위한 특허지표를 추가하고, 기술협력 전략모델을 정교화하며, 특허 데이터의 정략 분석과 함께 기술전문가의 정성분석을 추가하여 제안된 모델의 유용성을 판단할 필요가 있을 것이다.
그러나 협력대상 기술을 선정하는데 있어서는 특허의 시장성, 권리성, 활용성 등 추가적인 다양한 측면에 고려되어야 한다. 추후연구에서는 전략모델의 구성요소를 확대할 필요가 있다. 마지막으로 본 연구에서 제안하는 방법론의 타당성을 검증하기 위해서는 실제 사례에의 적용이 필요하다.

참고문헌 (21)

D. P. Connell, S. E. Cross, "Realizing the Value of Industry-University Innovation Alliances", Research-Technology Management, Vol.62, No.2, pp.40-48, Mar.2019. DOI: https://doi.org/10.1080/08956308.2019.1563437

상세보기
M. F. Rad, M. M. Seyedesfahani, M. R. Jalilvand, "An effective collaboration model between industry and university based on the theory of self organization: A system dynamics model", Journal of Science & Technology Policy Management, Vol.6, No.1, pp.2-24, Mar.2015. DOI: http://dx.doi.org/10.1108/JSTPM-08-2014-0035

상세보기
H. Xu, "A Regional University-Industry Cooperation Research Based on Patent Data Analysis", Asian Social Science, Vol.6, No.11, pp.1911-2017, Nov.2010. DOI: http://dx.doi.org/10.5539/ass.v6n11p88
W. J. Park, E. H. Yoo, Y. M. Sung, Innovation Plan for Patent Utilization of University and Performance, Meeting Report, Minister of Science and Technology Relations, Korea, pp.2.
K. S. Yoo, "Academic-Industrial Cooperation Status and University Role", The Korean Ceramic Society, Vol.11, No.1, pp.19-25, Feb.2008.
H. K. Jung, "A Study on the Activation of Industry-University Cooperation", Korea Academy Industrial Cooperation Society, Vol.15, No.4, pp.2023-2028, Apr.2014. DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2014.15.4.2023

원문보기 상세보기
J. H, Suh, "Empirical Analysis of University Patenting in Korea", Korea Development Institute, Vol.32, No.4, pp. 115-151, Dec.2010. DOI: https://doi.org/10.23895/kdijep.2010.32.4.115
J. E, Kim, Y. J. Hyeon, Y. J. Choi, "Discovery of Market Convergence Opportunity Combining Text Mining and Social Network Analysis: Evidence from Large-Scale Product Databases", Korea Intelligent Information Systems Society, Vol.22, No4, pp.87-107, Dec.2016. DOI: https://doi.org/10.13088/jiis.2016.22.4.087

원문보기 상세보기
J. H. Lee, J. W. Kim, "Text Mining and Social Network Analysis-based Patent Analysis Method for Improving Collaboration and Technology Transfer between University and Industry", Society for e-Business Studies, Vol.22, No.3, pp.1-28, Aug.2017. DOI: https://doi.org/10.7838/jsebs.2017.22.3.001
K. H. Lim, Seoul National University is the No. 1 importer of industry-academic cooperation. [Internet]. Hankyung[cited 2014 September 02], Available From: https://www.hankyung.com/society/article/2014090297981 (accessed Nov 01, 2019)
N. Palomeras, "Sleeping patents: any reason to wake up", IESE Business School Working Paper, pp.1-28, Apr. 2003.
J. H. Han, D. H. Choi, J. H. Shin, Y. B. Kim, "The Causes of Sleeping Patents and the Effect of Firms Patent Management Activities", Korea Technology Innovation Society, Vol.14, No.4, pp.761-790, Dec.2011.
H. S. Yoo, A Study on Status Analysis and Enhancing the Utilization of the Unused Patents in Universities and Public Research Institutes, Technical Report, Korea Institute of Science & Technology Evaluation and Planning, Korea, pp.25-27.
G. A. Stevens, J. Burley, "3,000 Raw Ideas 1 Commercial Success!", Research-Technology Management, Vol.40, No.3, pp.16-27, May.-June. 1997. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/08956308.1997.11671126

상세보기
M. Balconi, A. Laboranti, "University-industry interactions in applied research: The case of microelectronics", Research Policy, Vol.35, No.10, pp.1616-1630, Dec.2006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2006.09.018

상세보기
M. Trajtenberg, R. Henderson, A. Jaffe, "University Versus Corporate Patents: A Window On The Basicness Of Invention", Economics of Innovation and New Technology, Vol.5, No.1, pp.19-50, 1997. DOI: https://doi.org/10.1080/10438599700000006

상세보기
H. Y. Noh, Y. K. Song, S. J. Song, "Identifying emerging core technologies for the future: Case study of patents published by leading telecommunication organizations", Telecommunications Policy, Vol.40, No.10-11, pp.956-970, Oct.2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2016.04.003

상세보기
H. W. Kim, J. C. Kim, J. H. Lee, S. S. Park, D. S. Jung, "Extracting Core Technology Using IPC Code Analysis and Forward Citation", Korean Institute of Intelligent Systems, Vol.25, No.1, pp.7-8, Apr.2015.

원문보기 상세보기
H. Dernis, M. Khan, Triadic Patent Families Methodology, Working Paper, OECD, France, pp.7-8.
G. Littmann-Hilmer, M. Kuckartz, "SME tailor-designed patent portfolio analysis", World Patent Information, Vol.31, No.4, pp.273-277, Dec.2009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.wpi.2008.12.003

상세보기
H. Ernst, "Patent information for strategic technology management", World Patent Information, Vol.25, No.3, pp.233-242, Sep.2003. DOI: https://doi.org/10.1016/S0172-2190(03)00077-2

상세보기

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증