[논문]지능정보기술 분야에서의 글로벌 기술 지식 경쟁력 분석 : 한국을 중심으로

곽기현; 윤정섭

doi:10.5392/jkca.2021.21.01.024

지능정보기술 분야에서의 글로벌 기술 지식 경쟁력 분석 : 한국을 중심으로
Global Technical Knowledge Flow Analysis in Intelligent Information Technology : Focusing on South Korea 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.21 no.1, 2021년, pp.24 - 38

곽기현 (한국벤처투자) , 윤정섭 (과학기술정책연구원)

초록
AI-Helper

본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 기술인 지능정보기술에 있어 한국의 글로벌 경쟁력을 측정하였다. 분석을 위해 PATSTAT Online을 사용하여 미국특허청에서 2010~2018년 사이에 출원된 각 분야의 특허 및 이들이 인용한 선행특허를 수집하였고, 인용·피인용 관계를 국가 수준에서 블록화하여 글로벌 지식 흐름 네트워크를 구축하였다. 각 기술 분야별로 다음과 같은 방식으로 한국의 글로벌 경쟁력을 평가하였다. 먼저 새로운 기술적 지식을 생성하기 위해 기존의 기술적 지식을 재조합하는 과정인 기술수용을 평가하기 위해 입선-연결 중심성을, 다음으로 새로운 기술적 지식 창출의 밑거름인 원친지식 보유 정도를 나타내는 기술파급을 평가하기 위해 출선-연결 중심성을, 그리고 마지막으로 국가 간 지식 흐름의 양적 측면과 질적 측면을 모두 고려할 수 있는 PageRank 중심성을 사용하였다. 분석 결과, 자료의 수집 및 축적, 그리고 확보한 대용량 자료의 처리 분야에 해당하는 사물인터넷·클라우드 및 빅데이터 분야에 비해, 이를 활용하는 인공지능 분야에서 한국의 경쟁력이 상대적으로 가장 열위에 있음이 사용된 모든 지표들을 통해 확인되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to measure Korea's global competitiveness in intelligent information technology, which is the core technology of the 4th industrial revolution. For analysis, we collect patents of each field and prior patents cited by them, which are applied at the U.S. Patent Office (USPTO) between 2010 and 2018 from PATSTAT Online. A global knowledge transfer network was established by grouping citing- and cited-relationships at a national level. The in-degree centrality is used to evaluate technology acceptance, which indicates the process of absorbing existing technological knowledge to create new knowledge in each field. Second, to evaluate the impact of existing technological knowledge on the creation of new one, the out-degree centrality is investigated. Third, we apply the PageRank algorithm to qualitatively and quantitatively investigate the importance of the relationships between countries. As a result, it is confirmed through all the indicators that the AI sector is currently the least competitive.

주제어

표/그림 (22)

표 표 1. 사물인터넷·클라우드, 빅데이터, 인공지능 분야별 네트워크 구축에 사용한 출원특허 수
표 표 2. 사물인터넷·클라우드, 빅데이터, 인공지능 분야별 네트워크 구축에 사용한 인용특허의 수
표 표 3. 추출데이터 예
그림 그림 1. 국가 별 사물인터넷·클라우드 분야 기술수용 지표
그림 그림 2. 국가 별 사물인터넷·클라우드 분야 기술파급 지표
그림 그림 3. 국가 별 사물인터넷·클라우드 분야 PageRank 지표
그림 그림 4. 국가 별 빅데이터 분야 기술수용 지표
그림 그림 5. 국가 별 빅데이터 분야 기술파급 지표
그림 그림 6. 국가 별 빅데이터 분야 PageRank 지표
그림 그림 7. 국가 별 인공지능 분야 기술수용 지표
그림 그림 8. 국가 별 인공지능 분야 기술파급 지표
그림 그림 9. 국가 별 인공지능 분야 PageRank 지표
그림 그림 10. 미국 대비 한국의 상대적 경쟁력 비교
표 표 1. 국가 별 사물인터넷·클라우드 분야 기술수용 지표 (전체기간)
표 표 2. 국가 별 사물인터넷·클라우드 분야 기술파급 지표 (전체기간)
표 표 3. 국가 별 사물인터넷·클라우드 분야 PageRank 지표 (전체기간)
표 표 4. 국가 별 빅데이터 분야 기술수용 지표 (전체기간)
표 표 5. 국가 별 빅데이터 분야 기술파급 지표 (전체기간)
표 표 6. 국가 별 빅데이터 분야 PageRank 지표 (전체기간)
표 표 7. 국가 별 인공지능 기술수용 지표 (전체기간)
표 표 8. 국가 별 인공지능 분야 기술파급 지표 (전체기간)
표 표 9. 국가 별 인공지능 분야 PageRank 지표 (전체기간)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구는 전술하였듯이, 지능정보기술 분야에 있어 국가 간 지식 흐름을 확인한 후 각 분야에서 한국의 경쟁력을 측정하고자 한다. 전술하였듯이 지능정보기술은 사물인터넷을 통해 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 클라우드에 축적한 후, 축적된 빅데이터를 인공지능을 통해 분석 및 활용하여 경제·사회 전반에 파급효과를 미치는 기술이다.
이를 위해 본 연구는 대표적인 기술적 지식의 산출물인 특허 자료를 활용하여, 우리의 지능정보기술에 대한 글로벌 경쟁력을 파악해보고자 한다. 본 연구는 특허 문서가 제공하는 다양한 정보들 중 ‘기술분류코드’ 및‘인용정보’를 활용한다.

제안 방법

그러므로 자료를 수집·축적하는 사물인터넷 및 클라우드를 하나의 범주로, 수집 및 축적된 광대한 데이터의 분석·처리·시각화 연관된 빅데이터를 또 하나의 범주, 그리고 이 데이터를 활용하는 인공지능을 마지막 범주로 하여 특허 자료를 수집하였다
본 연구는 특허 문서가 제공하는 다양한 정보들 중 ‘기술분류코드’ 및‘인용정보’를 활용한다. 기술분류코드를 활용하여 지능정보기술에 속하는 특허를 식별한 후 해당 특허들의 인용정보를 활용하여, 국가 수준에서의 지식의 이전을 확인할 수 있는 네트워크를 구축한 후 사회연결망분석에서 주로 활용하는 지표들을 통해서 지능정보기술에 있어 한국의 글로벌 경쟁력을 평가하였다.
본 연구는 특허 문서에서 제공하는 정보 중 기술분류 코드 및 인용정보를 활용하여, 국가 수준에서 지능정보기술군에 해당하는 기술적 지식의 흐름을 확인하고자 한다.

성능/효과

PageRank의 관점에서 한국의 지능정보기술 분야의 경쟁력을 평가한 결과, 분석기간 전체에 걸쳐 사물인터넷·클라우드, 빅데이터, 인공지능 순서로 상대적인 경쟁력이 낮아지는 것으로 확인되었다
특히 인공지능 분야에서의 경쟁력 하락이 타분야에 비해 두드러지고 있다. 기술수용의 측면에서 타분야 들은 1구간에 비해 3구간에서 순위 상승이 발생하였으나, 인공지능 분야는 오히려 순위가 하락하였다. 기술파급의 측면에서도 마찬가지로, 타분야들은 1구간에서 3구간에 이르면서 순위 상승을 경험하였으나, 인공지능 분야는 순위 변동이 발생하지 않았다.
마지막으로 PageRank 지표를 보면, 인공지능 분야의 최근 3개년 순위는 9위를 기록하여 ‘Top 10’의 자리에서 밀려날 위기에까지 놓여있다.
사물인터넷·클라우드 분야와 빅데이터 분야의 기술수용 지표는 2015년까지 증가 하는 추세를 보였으며, 인공지능 분야의 기술수용 지표는 2013년까지 증가하는 추세를 보였다
사물인터넷·클라우드(3위, 4위), 빅데이터(3위, 6위), 인공지능(4위, 6위)의 모든 분야에서 분서기간동안 기술수용의 세계 순위가 기술파급에 비해 더 높은 것으로 나타났다
PageRank의 관점에서 한국의 지능정보기술 분야의 경쟁력을 평가한 결과, 분석기간 전체에 걸쳐 사물인터넷·클라우드, 빅데이터, 인공지능 순서로 상대적인 경쟁력이 낮아지는 것으로 확인되었다. 즉, 지능정보기술 경제적 활용을 위한 순차적 흐름의 하단으로 내려갈수록 한국의 기술적 경쟁력이 낮아지고 있는 것으로 나타났다.
한국의 경우 지능정보기술 분야에서의 기존의 기술적 지식을 재조합해 새로운 지식을 창출해내는 기술수용의 역량이, 새로운 지식의 원천이 되는 원천기술의 보유정도를 나타내는 기술파급의 역량에 비해 우월한 것으로 나타났다. 사물인터넷·클라우드(3위, 4위), 빅데이터(3위, 6위), 인공지능(4위, 6위)의 모든 분야에서 분서기간동안 기술수용의 세계 순위가 기술파급에 비해 더 높은 것으로 나타났다.

후속연구

다만, 그럼에도 불구하고 특정 국가의 특허청을 포함시키게 된다면, 그 역시 해당 국가에 편향된 결과를 낳을 수밖에 없다. 그러므로 추후 연구에는 지식재산권 활동이 활발한 IP5(한국, 미국, 일본, 중국, 유럽) 등으로 한정하여 분석을 수행할 필요가 있다. 또 다른 한계는 국가의 글로벌 경쟁력을 평가함에 있어 규모 효과를 통제하지 못했다는 점이다.
또한 추후 연구로 지능정보기술이 타산업에 미친 영향을 분석하여 타산업과의 공진화방안을 제시할 필요가 있다. 특허청의 IPC-KSIC 매핑코드를 활용하여 지능정보기술을 포함하는 산업과 지능정보기술에 영향을 받은 산업의 비중을 분석하여, 지능정보기술을 기반으로 디지털전환이 발생할 때, 효과적인 융합이 발생할 수 있는 분야를 도출할 필요가 있다.
하지만, 아직까지 지능정보기술 분야에 있어 글로벌 수준에서 표준화에 활용할 수 있는 통계치를 발견하지 못했기에, 본 연구에서는 이를 반영하지 못하였다. 이는 이전 한계점과 연결이 될 수 있는데, 추후 연구에서는 분석 대상 국가의 범위를 필요한 자료에 대한 접근 가능성이 높은 국가들로 좁힐 필요가 있다.
또한 추후 연구로 지능정보기술이 타산업에 미친 영향을 분석하여 타산업과의 공진화방안을 제시할 필요가 있다. 특허청의 IPC-KSIC 매핑코드를 활용하여 지능정보기술을 포함하는 산업과 지능정보기술에 영향을 받은 산업의 비중을 분석하여, 지능정보기술을 기반으로 디지털전환이 발생할 때, 효과적인 융합이 발생할 수 있는 분야를 도출할 필요가 있다.
연구목적 및 분석의 활용 수준에 따라 차이가 있을 수 있으나, 규모 효과를 통제한 연구 결과는 또 다른 차원의 함의를 제공할 수 있다. 하지만, 아직까지 지능정보기술 분야에 있어 글로벌 수준에서 표준화에 활용할 수 있는 통계치를 발견하지 못했기에, 본 연구에서는 이를 반영하지 못하였다. 이는 이전 한계점과 연결이 될 수 있는데, 추후 연구에서는 분석 대상 국가의 범위를 필요한 자료에 대한 접근 가능성이 높은 국가들로 좁힐 필요가 있다.

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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].

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