[논문]특허정보를 활용한 디지털 트윈 기술 동향 분석 및 기술융합기회 발굴

유경영; 송지훈

doi:10.21289/ksic.2023.26.3.471

특허정보를 활용한 디지털 트윈 기술 동향 분석 및 기술융합기회 발굴
Exploring Technology Development Trends and Discovering Technology Convergence Opportunities in the Digital Twin using Patent Information 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.26 no.3, 2023년, pp.471 - 481

유경영 (경상국립대학교 대학원 기술경영학과) , 송지훈 (경상국립대학교 대학원 기술경영학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Digital twin is considered as a key technology of industry 4.0, thus being essential for the future of industrial production. Despite the significance, a systematic analysis of its technological landscape is lacking. This study aims to investigate the technological development trends and newly emerging technological convergence opportunities in the domain of digital twin by exploiting patent information derived from U SPTO. For this purpose, this study visualized and predicted the convergence dynamics among patent classification codes by adopting patent co-classification analysis and link prediction approach. The findings show that the number of digital twin-related patent applications has increased significantly since 2018. The CPC code G06F showed the highest eigenvector centrality, while G05B was characterized by highest betweenness centrality. According to the predictive model, 41 novel links were revealed, acting as potential technology convergence opportunities. These links were then categorized into 11 different domains. The most dominant category was "digital data processing and artificial intelligence", which could play a foundational role in the diffusion of digital twin technology. The presence of digital twin technology is dominant in manufacturing, but its applications are expected to expand, including "climate change", "healthcare" and "aerospace engineering". The derived insights can support R&D managers and policy makers in formulating R&D strategies and directing future R&D investment decisions.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1 Overview of the data analytics procedure
표 Table 1. Patent search query
그림 Fig. 2 Patent development trend of digital twin technology
표 Table 2. Frequency analysis of CPC codes (at subclass level)
그림 Fig. 3 Visualization of patents by country of origin and assignee distribution
그림 Fig. 4 Visualization of network based on CPC co-classification analysis
표 Table 3. Network centrality scores (at subclass level)
그림 Fig. 5 Visualization of network based on link prediction
표 Table 4. Classification of link prediction results

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구는 선진특허분류 체계인 CPC (cooperative patent classification) 코드의 동시 출현(co-occurrence) 네트워크 분석을 통해 디지 털 트윈 분야 기술융합의 구조적 특성을 도출하고 자 한다. 또한, 네트워크상 존재하는 노드(node) 간 링크(link) 정보에 의거해 미래에 출현 가능성 이 큰 잠재적 링크의 존재 여부를 예측함으로써 이를 새로운 기술 융합 기회로 제시하고자 한다.
따라서 본 연구는 선진특허분류 체계인 CPC (cooperative patent classification) 코드의 동시 출현(co-occurrence) 네트워크 분석을 통해 디지 털 트윈 분야 기술융합의 구조적 특성을 도출하고 자 한다. 또한, 네트워크상 존재하는 노드(node) 간 링크(link) 정보에 의거해 미래에 출현 가능성 이 큰 잠재적 링크의 존재 여부를 예측함으로써 이를 새로운 기술 융합 기회로 제시하고자 한다. 이를 위해 미국 특허청(USPTO)에 2010년부터 2022년 사이 출원된 디지털 트윈 기술 분야 특허 정보를 기반으로 동시분류(co-classification) 분석 및 링크 예측(link prediction) 기법을 활용해 기 술 융합 기회를 예측한다.
이를 위해 미국 특허청(USPTO)에 2010년부터 2022년 사이 출원된 디지털 트윈 기술 분야 특허 정보를 기반으로 동시분류(co-classification) 분석 및 링크 예측(link prediction) 기법을 활용해 기 술 융합 기회를 예측한다. 본 연구는 단순 특허의 서지정보 또는 동시 분류 분석이 아닌 링크 예측 을 통해 디지털 트윈 분야 미래 유망 기술 융합 기회를 발굴할 수 있는 모델을 제시한다는 측면에서 의의가 있다. 또한, 본 연구에서 도출된 결과 는 향후 디지털 트윈의 적용 범위 확대에 있어 그 잠재성을 정략적으로 제시함에 따라 디지털 트윈 분야 의사결정권자들의 R&D 기획 수립을 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

제안 방법

본 연구에서는 Fig. 1에 제시된 데이터 분석 절 차를 따라 연구를 수행하였으며, 이는 링크 예측 을 바탕으로 새로운 기술 융합 기회 발굴을 위한 총 4단계의 절차로 구성하였다. 예측 모델을 생성 하고 이를 이용해 구체적인 기술융합기회를 도출하기에 앞서, 특허분류코드의 동시 출현 빈도 측 정을 기반으로 다양한 기술 분야 간 지식흐름의 특성 분석을 통해 타 분야에 미치는 영향력이 높 은 세부기술에 대해 논하고자 한다.
본 연구에서는 디지털 트윈 관련 특허데이터 분석을 통해 전반적인 기술 동향을 파악하고, 링 크 예측 기법의 적용을 통해 새로운 기술융합기회 를 도출하였다. 그 결과 기술 간 융합에 미치는 파급력이 큰 기술 분야를 네트워크 중심성 분석을 통해 확인하였으며, 이들은 향후 기술 융합 기회 를 예측하는 데 있어 선도적인 역할을 맡는다.
1에 제시된 데이터 분석 절 차를 따라 연구를 수행하였으며, 이는 링크 예측 을 바탕으로 새로운 기술 융합 기회 발굴을 위한 총 4단계의 절차로 구성하였다. 예측 모델을 생성 하고 이를 이용해 구체적인 기술융합기회를 도출하기에 앞서, 특허분류코드의 동시 출현 빈도 측 정을 기반으로 다양한 기술 분야 간 지식흐름의 특성 분석을 통해 타 분야에 미치는 영향력이 높 은 세부기술에 대해 논하고자 한다. 이번 장에서 는 단계별 분석 프로세스와 적용된 분석 기법에 대해 간략히 서술한다.
또한, 네트워크상 존재하는 노드(node) 간 링크(link) 정보에 의거해 미래에 출현 가능성 이 큰 잠재적 링크의 존재 여부를 예측함으로써 이를 새로운 기술 융합 기회로 제시하고자 한다. 이를 위해 미국 특허청(USPTO)에 2010년부터 2022년 사이 출원된 디지털 트윈 기술 분야 특허 정보를 기반으로 동시분류(co-classification) 분석 및 링크 예측(link prediction) 기법을 활용해 기 술 융합 기회를 예측한다. 본 연구는 단순 특허의 서지정보 또는 동시 분류 분석이 아닌 링크 예측 을 통해 디지털 트윈 분야 미래 유망 기술 융합 기회를 발굴할 수 있는 모델을 제시한다는 측면에서 의의가 있다.

성능/효과

그 결과 기술 간 융합에 미치는 파급력이 큰 기술 분야를 네트워크 중심성 분석을 통해 확인하였으며, 이들은 향후 기술 융합 기회 를 예측하는 데 있어 선도적인 역할을 맡는다. 예 측 모델을 통해 도출된 기술융합기회는 총 11개 의 도메인으로 정의할 수 있으며, 이는 디지털 트 윈 기술이 여러 산업 분야로 전파되며 발전할 수 있음을 시사한다. 이러한 연구 결과는 향후 디지 털 트윈 기술의 확산에 기여할 뿐만 유망 신산업 분야의 R&D 담당자들이 기술정보 활동을 수행하 고 정책적 의사결정을 내리는 데 있어 도움이 될 것으로 기대된다.

후속연구

본 연구에서는 디지털 트윈 관련 특허데이터 분석을 통해 전반적인 기술 동향을 파악하고, 링 크 예측 기법의 적용을 통해 새로운 기술융합기회 를 도출하였다. 그 결과 기술 간 융합에 미치는 파급력이 큰 기술 분야를 네트워크 중심성 분석을 통해 확인하였으며, 이들은 향후 기술 융합 기회 를 예측하는 데 있어 선도적인 역할을 맡는다. 예 측 모델을 통해 도출된 기술융합기회는 총 11개 의 도메인으로 정의할 수 있으며, 이는 디지털 트 윈 기술이 여러 산업 분야로 전파되며 발전할 수 있음을 시사한다.
이러한 연구 결과는 향후 디지 털 트윈 기술의 확산에 기여할 뿐만 유망 신산업 분야의 R&D 담당자들이 기술정보 활동을 수행하 고 정책적 의사결정을 내리는 데 있어 도움이 될 것으로 기대된다. 나아가 본 연구는 데이터 마이 닝 방식의 접근을 통해 보다 객관적인 시선에서 기술환경에 대한 이해를 제고한다.
따라서, 향후 연구에서는 더욱 세밀한 기 술분류체계 또는 기술 특성을 반영한 예측 모델을 제시함으로써 기업 또는 기관의 R&D 기획역량 향상 및 경쟁우위 확보에 도움이 되는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다
또한, 본 연구에서 도출된 결과 는 향후 디지털 트윈의 적용 범위 확대에 있어 그 잠재성을 정략적으로 제시함에 따라 디지털 트윈 분야 의사결정권자들의 R&D 기획 수립을 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이는 동시 에 제안한 연구 방법론에 관한 검증사례가 될 것 으로 기대된다. 마지막으로 딥러닝 기반의 모델을 적용한 연구를 통해 더 정확한 기술 융합 기회에 대한 단서를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 한계점으로는 미국 특허청의 데이터 만을 활용함으로써 국가 간 기술 발전 전개에 대 한 직접적 비교가 어렵다는 부분이다. 또한, 기술 적 의미가 다소 모호할 수 있는 CPC 코드의 서 브클래스를 기준으로 기술 융합 기회를 도출함으 로써 구체적인 기술적 의의를 도출하지 못한다는 점이다.
이에, 후속연구 에서는 한국에 특화된 사례연구를 통해 디지털 트 윈의 융합가능성을 예측하거나 기존의 재래식 산 업분야(기계, 자동차, 조선 등)의 융합 방향성을 제시하는 연구가 필요하다고 판단한다. 이는 동시 에 제안한 연구 방법론에 관한 검증사례가 될 것 으로 기대된다. 마지막으로 딥러닝 기반의 모델을 적용한 연구를 통해 더 정확한 기술 융합 기회에 대한 단서를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
디지털 전환에 관한 관심과 투자가 증가하면서 디지털 트윈이 물리적 세계와 가상 세계를 연결하 는 새로운 기술 수단으로 다양한 산업 분야의 디 지털 및 지능형 혁신을 실현하는 데 중요한 역할 을 맡고 있다. 이러한 배경에서 디지털 트윈과 관 련된 기술의 수요가 증가할 것으로 기대되는데, 이는 이종 기술 간 융합을 바탕으로 새로운 산업 생태계 조성에 긍정적인 기여를 할 것으로 판단된 다. 이에 따라 디지털 트윈 기술 내 잠재적 기술 기회 발굴에 관한 연구의 필요성이 대두되었다.
이러한 연구 결과는 향후 디지 털 트윈 기술의 확산에 기여할 뿐만 유망 신산업 분야의 R&D 담당자들이 기술정보 활동을 수행하 고 정책적 의사결정을 내리는 데 있어 도움이 될 것으로 기대된다
이러한 배경에서 디지털 트윈과 관 련된 기술의 수요가 증가할 것으로 기대되는데, 이는 이종 기술 간 융합을 바탕으로 새로운 산업 생태계 조성에 긍정적인 기여를 할 것으로 판단된 다. 이에 따라 디지털 트윈 기술 내 잠재적 기술 기회 발굴에 관한 연구의 필요성이 대두되었다.
따라서, 향후 연구에서는 더욱 세밀한 기 술분류체계 또는 기술 특성을 반영한 예측 모델을 제시함으로써 기업 또는 기관의 R&D 기획역량 향상 및 경쟁우위 확보에 도움이 되는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 이에, 후속연구 에서는 한국에 특화된 사례연구를 통해 디지털 트 윈의 융합가능성을 예측하거나 기존의 재래식 산 업분야(기계, 자동차, 조선 등)의 융합 방향성을 제시하는 연구가 필요하다고 판단한다. 이는 동시 에 제안한 연구 방법론에 관한 검증사례가 될 것 으로 기대된다.

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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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