특허의 인용, 표준, 이전 예측을 위한 기술 인텔리전스 개발 - 노희용 (The Graduate School, Ajou University, 2018)
기술전략을 수립함에 있어서 기술혁신에 내재된 넓은 범위의 불확실성을 고려하는 것이 쉽지 않음에도 불구하고, 격화되는 기술경쟁 속에서 전향적인 기술기획의 필요성은 계속해서 증가하고 있다. 이에 최근 연구에서는 기술혁신의 불확실성을 기술발명과 상업적용의 불확실성으로 이분하고, 기술가치 예측에 완전히 기술적인 요인만을 고려해 그 잠재력을 확인한바 있다. 그러나 위 연구들은 기술 가치를 제한적으로 정의했을 뿐만 아니라 기술영역별 고유의 특성을 고려하지 않았다는 한계점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구는 이동통신기술영역을 대상으로 다양한 관점의 기술 가치와 발명‧기술특성 간의 동적인 관계를 밝히기 위한 특허분석을 수행했다. 다양한 관점에서 기술 가치를 고려하기 위해 전방인용 정보, 기술표준정보, 그리고 특허 소유권변동 정보를 바탕으로 유망특허를 정의했고, 특허 사전정보에 해당하는 발명특성지표와 기술특성지표로 각각의 유망특허 간 인관관계를 탐색했다. 이를 위해 인용시차분포, 전방 신경회로망, 토빗 절단회귀분석, 그리고 로지스틱회귀분석을 방법론으로 활용했다. 그 결과 유망특허 정의에 따라 특허 사전지표 간 관계에 차이가 있고 기술영역의 특성 역시 그 관계에 유의미한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과물은 발명특성과 그 효과에 대한 특허연구에서 기술 가치에의 관점을 다각화 했다는 점에서 이론적으로 기여했을 뿐만 아니라, 이동통신기술영역의 기술기획 전문가 또는 기술전략 수립의 의사결정자가 특허정보를 바탕으로 기술기획을 수행할 때 구체적인 가이드라인이 될 수 있다는 점에서 실무적인 활용도 역시 높다. 또한 방법론적 측면에서 기존 경영공학 또는 사회과학 영역에서는 아직까지 활용도가 높지 않은 딥 러닝을 기존 방법론과 함께 활용해 그 잠재력을 확인할 수 있었다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :산업공학과,2018. 2
Keywords: 특허분석; 기술인텔리전스; 딥러닝