Business Ecosystem-focused Commercialization Strategy for Real-time Monitoring and Detection Technology for Landslides

실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에 대한 비즈니스 생태계 기반 기술사업화 전략 연구

Abstract

This study establishes a commercialization strategy for technology that can monitor and detect landslides in real time. An effective commercialization strategy was sought through both qualitative and quantitative analyses. The qualitative analysis considered the business environment in detail, while the quantitative analysis examined technologically strong and weak areas by visualizing the links between IPC (International Patent Classification) code structure and patent applicants. The results from both analyses are considered together, with particular attention paid to the business environment. The resulting integrated analysis comprehensively explores the degree of technological development and the current state of real-time monitoring and detection technology for landslides. The integrated analysis identified complementary assets in the business environment, as there is strong development and many research entities in this area. This suggests positive reinforcement for commercialization with two sub-strategies: (1) exploring demand with complementary assets, and (2) providing technology information for explored demand, which should facilitate successful commercialization. Exploiting this positive reinforcement for technology commercialization could reduce the high uncertainty of the technology and the market, and thus increase the probability of successful commercialization. It is also expected to contribute to long-term success by strengthening collaboration between the supply and demand sides.

본 연구는 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에 대한 기술사업화 전략 수립을 목적으로 수행되었다. 해당 기술의 가치를 극대화하고 성공적인 기술사업화 전략 도출을 위해 정성·정량적 방법을 활용하여 통합적인 분석을 수행하였다. 정성적 방법으로 해당 기술의 비즈니스 생태계를 분석하였고, 정량적 방법으로는 관련 특허를 수집하여 주요 출원인과 핵심기술 간 구조를 가시화하였다. 통합적 분석으로는 정성적 및 정량적 분석 각각의 결과를 비즈니스 생태계 관점에서 통합 표시하여 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 세부 생태계 영역과 기술의 발전강도 및 현황을 분석하였다. 분석 결과, 비즈니스 생태계 내 보완 재 영역의 기술이 발전정도가 높고 관련 주체의 수가 가장 많은 것으로 분석되었으며, 이를 토대로 기술사업화 선순환 시스템 구축을 사업화 전략으로 제시하였다. 기술사업화 선순환 시스템 구축을 위한 세부 전략으로 보완자산을 활용한 기술수요자 탐색과 탐색된 기술수요자를 중심으로 한 기술 예고제를 제시하였다. 도출한 사업화 전략을 활용하여 기술 및 시장의 불확실성이 높은 해당 기술의 사업화 성공가능성을 제고함과 동시에 기술공급자와 기술수요자 간의 연계를 강화하여, 장기적으로 지속적인 경제적 성과를 창출할 것으로 기대된다.

서 론

최근 발생하고 있는 자연재해 중 산사태와 관련된 재해는 막대한 피해를 발생시키고 있다. 산사태 재해는 자연적 혹은 인위적 요인으로 인해 산지가 일시에 붕괴되는 재해로써 산악지역이 많은 우리나라에 큰 피해를 야기한다. 또한 점차 심해지는 극한강우 현상으로 이러한 피해의 규모는 증가되고 있는 실정이다. 2012년 발생한 태풍 ‘산바’에 의한 산사태 피해는 약 971억 원, 국지성 집중호우에 의한 산사태 피해는 545억 원에 이르는 것으로 드러났다(Korea Forest Service, 2013). 이러한 산사태 재해 피해를 사전에 예방하고 피해 규모를 감소시키기 위해 정부는 관련 정책을 수립하였고 구체적인 내용으로는 산사태 취약지역의 사전예방 및 신속대응 체계를 구축, 재발 방지를 위한 원인조사 및 복구역량 강화 등을 주요 정책으로 내세우고 있다. 이와 더불어 관련 산하 기관에서는 사면재해 위험지구 선정과 급경사지 붕괴지역 선정을 통해 산사태 예방 사업을 추진하며 산사태 취약지역 파악을 중심으로 산사태 및 토석류로 인한 산사태 피해가 예상되는 지역을 선정하여 산사태 취약지역으로 관리하는 사업을 시행 중에 있다(Korea Forest Service, 2013).

그러나 이러한 각 부처의 노력에도 불구하고 산사태 피해는 지속적으로 발생하고 있으며 이를 극복하기 위한 근본적인 해결책이 요구되고 있다. 최근 산사태 재해 발생 원인으로 제시되고 있는 극한강우와 집중호우는 단시간 내 재해를 발생시키기 때문에 기존의 해결책인 산사태 발생지역 예측이 아닌 산사태가 발생할 시점을 예측하는 것이 실질적인 해결책으로 각광받고 있다(Chae et al., 2014). 이러한 점을 고려할 때, 우리나라 실정에 맞는 산사태 예방기술은 실시간 산사태 모니터링이 가장 효과적이지만 이에 대한 연구와 기술개발은 현재 진행 단계에 있다.

본 연구에서는 이러한 산사태 재해의 실질적인 해결 기술로 각광받는 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술이 상용화 되는 시점에 민간으로의 성공적인 기술이전 및 사업화 가능성을 제고하는 기술사업화 전략을 제시 한다. 전략 구축을 위해 정성적 분석으로 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 비즈니스 생태계를 분석을 수행한다. 정량적 분석으로 수행되는 특허 분석은 해당 기술 특허 출원인과 출원인이 속한 기술 분류 간의 연계 구조를 파악하고 이를 특허 네트워크로 가시화한다. 이를 통해 비즈니스 생태계 내 주요 기술의 출원인을 파악하고, 해당 기술의 특허 네트워크를 통해 발전 정도를 파악한다. 이후 정성적 분석인 비즈니스 생태계 결과와 정량적 분석인 특허 네트워크 분석을 동시에 고려한 통합적 분석을 수행하고 이를 기반으로 효과적인 기술사업화 전략을 제시하고자 한다.

 

이론적 배경

기술사업화 관련 문헌연구

기술사업화와 관련된 선행연구에서 기술사업화의 정의는 연구개발을 통해 창출된 기술 및 지식이 시장에서 사업화되는 일련의 과정을 의미하는 개념으로 정의되고 있다(Jolly, 1997). 기술사업화의 과정은 5단계 4전이로 구분할 수 있고, 각 단계별로 성공요인을 분석함으로써 각 단계별로 기술의 가치를 향상시킬 수 있다(Jolly, 1997). 이에 대한 구체적인 기술사업화의 단계는 아이디어의 착상(Imagining), 보육(Incubating), 시연(Demonstrating), 촉진(Promoting), 그리고 지속(Sustaining) 단계로 연구주체가 개발된 연구 성과를 사업화하기 위한 구체적인 방법이 다양하게 연구되고 있다.

국내의 연구에서는 기술사업화의 정의를 ‘기술혁신의 전주기적 관점에서 개발된 기술의 이전, 거래, 확산과 적용을 통해 부가가치를 창출하는 제반 활동과 그 과정’으로 정의하였다(Park, 2008). 기술의 급격한 발전과 개방형 혁신 등 새로운 과학기술 패러다임이 등장하면서 기술사업화의 중요성이 두드러졌고 이에 따라 기술의 비즈니스 생태계를 분석하고 이를 기반으로 기술공급자, 시장, 유통채널, 고객 등 비즈니스 생태계 내 주체들이 기술사업화의 가치를 극대화하기 위해 요구되는 역할에 대한 연구와 같이 생태계 측면에서 기술사업화를 고려한 연구가 활발히 진행되고 있다(Park et al., 2014).

특히 공공연구소의 기술사업화 성공을 위해 연구개발의 주체인 공공연구소가 기술사업화의 전주기적 과정에 적극적으로 참여하여 기술사업화 전략을 수립해야 하며, 이에 대한 구체적인 방안으로 시장 지향적 연구개발을 기획 및 실행이 강조되고 있다(ETRI, 2014).

비즈니스 생태계 관련 문헌연구

비즈니스 생태계 정의에 대한 연구에서는 비즈니스 생태계(Business Ecosystem)의 개념을 공동의 운명 하에서 하나 이상의 자원을 공유하고 공진화(Co-evolve)하는 기업체 및 개인의 집단으로 정의하면서, 생태계 내 요소들은 핵심 주체를 중심으로 생태계 내에서 창출된 부가가치에 의해 공생하는 유대적 관계임이 강조되었다(Moore, 1996). 비즈니스 생태계를 구성하는 5가지 요소로 핵심 기업, 비전 공유, 경제적 공동체, 공동의 가치 창출, 공진화가 제시되었고 각각 요소의 전략 및 중요성에 대한 연구가 수행되었다(Moore, 1996). 비즈니스 생태계를 정량적으로 측정하는 연구에서는 개별 기업, 경제적 주체에게 가치창출과 제공에 영향을 미치고 상호간에 영향을 주고받는 주체들의 느슨한(loose) 네트워크로 비즈니스 생태계를 정의하고, 비즈니스 생태계의 건강성을 측정을 위해 생산성(Productivity), 강건성(Robustness), 혁신성(Niche creation)을 주요 지표로 제시하였다(Iansiti. M., et al 2004). 비즈니스 생태계를 복잡성의 관점에서 연구한 학자들은 비즈니스 생태계에 대한 정의를 다수의 행위자가 상호 느슨하게 연결된 상태를 유지하면서 생존과 경쟁우위를 위해 상호 의존적인 입장을 취하고 있는 집단으로 설명하였다. 기존 연구와 차별점으로 복잡성(Complexity)을 제시하면서 기존의 이론적 연구와 달리 실제 비즈니스 생태계는 다양한 주체들이 얽혀 상호작용하는 복잡한 양상을 가진다고 설명하였다. 구체적인 복잡성의 요소로 자율성(Self-Organization), 생성(Emergence), 공진화(Co-evolution) 등을 제시하였고 이러한 3가지 복합성 요소를 통해 생태계 내 전략을 도출하고 가치창출을 실현시켜야 함을 강조하였다(Peltoniemi & Vuori, 2006).

 

분석 대상 기술 및 주요 현황 분석

실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술

실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술은 ‘신개념 산사태 모니터링 기술을 이용한 산사태 신속탐지기술 개발’을 목표로 정부출연연구원인 K연구원에서 개발하고 있는 기술이다. 기존에 수행되었던 연구개발과 달리 지질, 전자공학, 기계공학 분야가 합쳐진 융합기술로 관련 연구개발이 진행되고 있다. 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 주요 내용은 국내 강우조건을 고려한 산사태 신속탐지기준(threshold) 개발, 산사태 발생감시를 위한 일체형 멀티 모니터링 센서 및 이동식 관측 장치 개발, 실시간 모니터링 기반의 산사태 조기탐지융합시스템 개발이다.

K연구원은 해당 기술을 통해 2024년까지 산사태 조기경보시스템 구축 및 전국 산사태 조기경보체제 확보를 실현시키는 것을 미래 계획으로 수립하였다. 사전 단계로써, ‘14-'17년에는 실시간 모니터링 신기술 및 산사태 신속탐지 기술을 개발하고 ‘18-'20년은 지능형 조기경보 기술을 개발하는 것으로 진행된다. 해당 기술은 향후 정부의 산사태재해에 대한 근본적 해결책 수립 및 중소기업 및 민간기업의 재해시장 진출 정책 수립이 증가하는 추세로 해당 기술의 시장성 및 가능성은 장기적으로 유망하다.

 

분 석

연구 모형

본 연구의 목적은 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술과 K연구원을 대상으로 정성·정량적 분석을 수행하고 이를 기반으로 효과적인 기술사업화 전략을 수립하는 것이다. 정성적 분석에서는 해당 기술의 비즈니스 생태계를 분석과 주요 연구개발 주체인 K연구원이 해당기술을 이전·사업화함에 있어 직면하고 있는 문제점을 파악한다. 정량적 분석에서는 특허 네트워크 분석을 통해 주요 출원인과 주요 기술 간의 연계 구조를 파악한다. 이후 정성 및 정량적 분석 결과를 통합적으로 분석하여 효과적인 기술사업화 전략을 수립한다. 이를 위한 본 연구의 모형은 Fig. 1와 같다.

Fig. 1.Research model of the analysis.

정성적 분석(Qualitative Analysis)

정성적 분석을 위한 첫 번째 단계로 해당 기술의 비즈니스 생태계 분석을 수행한다. 구체적 분석으로는 비즈니스 생태계 내 주요 주체 및 세부 요소를 분석한다. 이를 통해 보완기술 및 기술공급자 등 주요 주체와 세부 요소를 파악할 수 있다. 두 번째 단계로 K연구원이 연구개발한 기술을 이전·사업화 수행 시 겪는 문제점을 분석하였다. 해당 문제점을 파악함으로써 문제점에 대한 원인과 해결과제를 파악할 수 있고 적합한 기술 이전·사업화전략 수립을 위한 세밀한 사전작업을 진행할 수 있다. 기술이전·사업화 문제점에 대한 분석은 기존에 수행된 설문조사 결과를 토대로 시도하였다.

실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술 생태계 분석

정성적 분석을 위한 첫 번째 단계로써 비즈니스 생태계 분석을 수행한다. 비즈니스 생태계 분석을 위해 Iansiti (2004)의 모형을 활용하였다. 해당 모형은 핵심 사업 및 기술을 둘러싼 공급자, 고객, 보완재 그리고 유통채널 등을 보다 정교하게 파악할 수 있다는 장점이 있다. 해당 생태계 모형에는 표준, 규제 등 다양한 요소가 있지만 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술은 현재 개발 단계에 있기 때문에 생태계 내 핵심 요소 파악에 초점을 맞추는 것이 보다 실질적인 분석으로 사료되어 핵심 요소 파악에 중점을 두었다. 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술을 위해 필요한 기술 및 자재, 장비를 공급하는 경제적 주체들을 기술공급자로 분류하였고, 이를 직접 공급자, 간접 공급자로 세부 분류 하였다. 고객은 기술을 직접적으로 구매하는 중소기업 및 민간기업과 정부기관 및 공공영역으로 선정하였으며, 보완재 영역은 앞서 언급한 바와 같이 전자·기계공학 등 융합기술에 필요한 전자 및 통신기술이 보완재 영역에 포함되었다. 유통채널은 해당 기술이 추후 민간에 이전 및 사업화되기 위해 경유하는 채널로 분류하여 분석을 수행하였다. 해당 분석은 관련 특허의 동향 및 연구원 자료 등을 토대로 수행하였다. 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 비즈니스 생태계는 Fig. 2과 같다.

Fig. 2.Redefined business ecosystem for real-time monitoring and detection technology for landslides.

실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술 사업화 분석

실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술은 지질, 기계공학, 정보통신 등 다양한 기술이 합쳐진 융합기술로서 기존 기술과 달리 시장의 불확실성이 높은 기술이다. 이로 인해 연구개발 주체인 K연구원 및 관련 주체들이 해당 기술을 사업화함에 있어 많은 문제를 겪고 있다. 국가과학기술연구회(National Research Council of Science & Technology, 2014)의 조사에 따르면 K연구원이 기술 이전·사업화함에 있어 겪는 어려움은 기술 이전·사업화의 각 단계에서 고르게 나타난다. 기술 이전·사업화의 결과에 영향을 미치는 주요 요인으로는 목표 시장의 수요 증가 및 감소, 판매 경로 확보, 관련 시장의 동향 등으로 주로 이전·사업화의 대상이 되는 고객 영역에서 도출되었다. 이러한 결과는 공공 연구기관이 연구개발을 수행하여 창출한 기술에 대하여 성공적인 기술사업화를 수행하기 위해서는 명확한 시장 설정과 고객 영역에 대한 분석이 필요하고 해당 기술의 시장 상황을 연구개발 기획단계에서부터 반영하는 것이 중요함을 시사하고 있다(ETRI, 2014). K연구원의 보유 기술에 대한 상용화 실태조사 결과는 Table 1 및 Table 2와 같다.

Table 1.Status for successful commercialization.

Table 2.Factors for successful commercialization.

정량적 분석(Quantitative Analysis)

본 연구의 정량적 분석은 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술 관련 특허 데이터 활용 및 특허 네트워크 분석을 수행하여 신뢰도 있는 분석을 수행하였다. 구체적인 특허분석 방법으로 해당 기술의 국제특허분류인 IPC (International Patent Classification)코드와 이를 보유한 출원인간의 연계 구조를 네트워크 분석을 통해 시각화한다. 이를 통해 기술환경 분석을 수행하고 네트워크 내 주요 출원인과 IPC코드별 발전 및 강도를 살펴 볼 수 있고, 이를 기반으로 효과적인 기술사업화 전략을 수립할 수 있다.

특허 분석범위 설정

특허 분석은 기술 분류를 기반으로 검색식 작성, 데이터 수집, 분석 범위 등을 설정한다. 본 연구의 특허 분석은 선행연구의 기술 분류를 활용하여 연구를 진행하였다. 특허 분석을 위해 필요한 데이터 검색은 특허청에서 제공하는 특허정보검색서비스(KIPRIS)를 활용하였으며, 특허 검색 기간은 2005년부터 2015년까지, 특허의 상태가 등록, 공개인 특허와 국내 특허를 대상으로 조사를 수행하였다.

특허의 검색을 위해 선행되어야 하는 작업은 해당 기술의 세부분야를 분류하는 작업이다. 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에 대한 특허분석은 기존 선행연구에서 이미 수행된 바 있다(Bae et al., 2014). 본 연구에서의 기술 분류는 기존 선행연구에서 분류한 기술 분류를 활용하여 특허 검색을 실시하였다. 구체적인 기술 분류는 Table 3과 같다.

Table 3.Technical classification.

특허 네트워크 분석을 위한 연구 과정

본 연구의 특허 네트워크 분석을 위해 수행한 연구 과정은 Fig. 3와 같다.

Fig. 3.Process for patent network analysis.

기술 분류에서 선정한 분류를 활용하여 특허 검색식을 작성하여 특허 검색을 수행하였으며 총 1,613개의 관련 특허 데이터를 확보하였다. 두 번째 단계로 특허 데이터 전처리 과정(Pre-processing)을 수행하였다. 전처리 과정은 연구의 목적에 따라 상이하다. 본 연구를 위한 데이터 전처리 과정은 2가지 방식으로 수행되었다. 첫 번째 방식으로 노이즈(Noise) 제거를 수행한다. 1,600여개의 특허 데이터에서 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술과 관련 없는 데이터와 중복되는 데이터를 일컫는 노이즈를 제거한다. 두 번째 방식으로 데이터 행렬을 생성한다. 노이즈를 제거한 233개의 데이터를 확정하고 출원인과 해당 기술의 IPC코드 간의 연계 구조를 파악할 수 있는 데이터 행렬로 만드는 전처리 방식이 요구된다. 노이즈 제거를 수행하기 위해 불필요하거나 관련 없는 키워드를 검색식에서 제거하였다. 연계 구조를 위한 데이터 행렬 생성은 출원인과 IPC코드를 열(Row)로 정렬하여 확보하였으며 전치리 과정을 거친 정제된 데이터를 분석 프로그램을 활용하여 네트워크 분석과 시각화 작업을수행하였다.

특허 네트워크 분석 방법

본 연구의 정량적 분석을 위해 수집된 특허 데이터를 활용하여 해당 특허의 출원인과 기술의 IPC코드 간의 연계 구조를 시각화하였다. 네트워크 분석을 위해 통계프로그램 R과 igraph패키지를 활용하였다. 특허 네트워크 분석을 통해 산사태 모니터링 및 탐지기술의 생태계 내 기술들의 특허 및 주요 출원인 현황을 파악하고 기술개발 정도가 높은 영역과 취약한 기술을 분석하였다. 이와 더불어 기술별로 주요한 출원인을 파악하고 이와 관련된 주요 IPC코드를 파악하였다. 네트워크 분석은 원(Circle)과 선(Edge)로 이루어진다. 원을 노드(Node)라 일컫는데, 노드(Node)는 기술 분류인 IPC코드와 출원인들을 나타내며 노드의 크기는 노드의 연결중심성(Degree Centrality)을 반영하여 나타내었다. 연결중심성은 각 노드가 연결된 선의 합(sum)을 의미하며, 연결중심성이 높을수록 네트워크 내에서 핵심적인 역할을 수행한다(Kim, 2012). 연결중심성은 해당 노드로 연결된 흡수(in-degree)와 해당 노드에서 다른 노드로 연결된 방출(out-degree)로 분류되는 데, 본 연구에서는 2가지를 합산한 값을 연결중심성으로 정의하여 노드의 크기를 표현하였다. 따라서 노드의 크기가 클수록 네트워크 내에서 핵심적인 역할을 수행한다. 선(Edge)은 출원인이 해당 IPC코드를 보유하고 있으면 연결된 형태로 나타나고, 선(Edge)의 유무와 방향을 통해 출원인과 IPC코드간의 연계 구조를 파악할 수 있다. 선(Edge)의 두께는 해당 출원인이 연결된 IPC 분류 기술을 보유한 건수를 의미하며 두께가 두꺼울수록 중요도가 높다.

데이터 구성 및 형태

Table 4는 본 연구에서 활용된 특허데이터의 IPC 분류별 구성을 보여준다. 특허데이터의 주요 IPC 분류는 G08B, H04N 등으로 나타났다. G08B의 경우 수신되는 데이터의 수치에 따라 경보가 작동하는 시스템으로 세부 분류에는 관측 지점에 대한 이상 접근 및 결합 등을 인지하거나 특정 상태를 점검 및 감시하여 이를 예·경보하는 시스템으로 기술이 분류되어 있다. H04N은 전기통신기술 분류로써 세부 분류는 송신된 데이터를 화상통신 및 영상으로 출력과 관련된 기술이다. 이는 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에서 활용되는 모니터링 및 관측 기술과 관련된 분류로 전기신호 및 주파수 형태로 수신된 데이터를 모니터링에 알맞은 형태로 변환하는 기술이다. 또한 출원인에 따른 특허 데이터의 구성은 Table 5와 같다. Table 5는 주요 출원인별로 보유한 관련 특허 건수를 보여준다. 특허 네트워크의 가시성을 위해 출원인의 경우 기업 및 출원인의 이름 대신 아라비아 숫자로 대체하여 표기하였다.

Table 4.List of IPC codes for this study.

Table 5.List of applicants for this study.

 

분석 결과

특허 네트워크 분석 결과, G08B, H04N, G06F, G06Q, H04L, G01S 등이 핵심적인 노드로 분석되었다. 해당 노드들은 주로 전자통신 및 데이터, 시스템, 전파의 송신 및 네트워크 등과 관련된 기술로 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에 활용되는 기술 집합이었으며, 이러한 노드들과 밀접한 관계를 맺고 있는 출원인은 10번 출원인, 즉 K연구원으로 기존 선행연구에서 분류한 기술 분류 및 관련 기술 현황에서 분석된 결과와 유사한 결과가 도출되었다. 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술 관련 IPC코드와 출원인들 간의 네트워크 구조는 Fig. 4와 같다. 본 연구의 특허 네트워크 상에서 노드의 크기는 연결중심성을 활용하여 나타내었고, 이에 대한 IPC코드들의 기초통계량은 Table 6과 같다.

Fig. 4.Patent network of real-time monitoring and detection technology of landslides.

Table 6.Descriptive statistics of patent network.

정성·정량 통합적 분석(Integrated Analysis)

본 연구의 목적인 기술사업화 전략 수립을 위해 앞서 분석한 정성·정량적 분석 결과를 종합적으로 고려하여 통합적 분석을 수행하고자 한다. 정량적 분석 결과인 특허 네트워크로부터 도출된 핵심 IPC코드들을 정성적 분석인 비즈니스 생태계 영역에 분류한 뒤, 해당 영역에서 해당 IPC코드의 연결중심성을 노드의 크기로 가중치를 표현하여 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 비즈니스 생태계 발전 정도와 성숙도를 통합적으로 분석한다.

본 연구의 대상인 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 기술의 수준 및 완성도는 성숙의 단계가 아닌 발전 초기 및 성장 단계 진입 전으로 분석된다(KIGAM, 2014). 따라서 기존의 생태계 분석 방법에서 활용되는 구체적인 수치 및 지표를 활용하는 것은 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 정성·정량 통합적 분석을 통해 생태계 내 동향 및 발전 정도 파악을 통합적 분석의 목표로 설정한다. 통합적 분석을 위해 특허 네트워크에서 도출된 핵심 IPC들의 속성에 따라 비즈니스 생태계 내 영역에 분류한다. 이후 분류된 IPC코드들을 연결중심성에 따라 가중치를 두어 나타낸다. 정량적 분석 결과에서 IPC코드를 노드로 나타내었고 해당 노드들의 연결중심성으로 가중치를 두어 네트워크에 나타내었다. 각 노드의 연결중심성 값에 상용로그를 취하여 이를 도식화하여 해당 값을 생태계 내 반영하는 방법을 수행하였다. 높은 연결중심성은 해당 IPC코드를 출원인들이 많이 보유하고 있으며, 많은 관련 기술 특허들이 공개 및 등록되어 있다는 것을 의미하고, 이를 통해 생태계 내 전·후방 산업 및 보완재 산업의 기술 성숙도를 분석할 수 있다. 특허 네트워크에서 도출된 핵심 IPC코드들을 비즈니스 생태계 영역에 분류한 결과는 Table 7과 같다.

Table 7.Classification IPC in the relevant business ecosystem.

Table 7과 같이 특허 네트워크에서 핵심적인 IPC코드들은 대부분 보완재(Complementary Asset) 영역에 속한다. 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 보완재 기술은 주로 ‘무선전송기술’, ‘센서네트워크’, ‘관련 장비’ 등으로 해당 IPC 코드와 연관된 영역임을 알 수 있다. 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 보완재 영역은 주로 ICT관련 기술로 해당 기술이 융합기술임과 ICT기술이 타 산업에 비해 성숙했음을 고려할 때, 보완재 영역이 생태계 내 다른 영역보다 관련 특허가 많은 것으로 파악된다. 또한 G06Q와 G06F은 주로 데이터 처리에 관련된 기술로써, 실시간 모니터링 및 탐지기술에 활용되는 ‘조기경보시스템’과 관련된 기술로 각각 직접공급자와 간접공급자의 영역에 분류되었다. 또한 비즈니스 생태계 내 공급자 영역과 보완재 영역을 중심으로 IPC코드가 주로 분포되어 있음을 알 수 있는데, 이는 특허를 출원하는 주체가 연구개발을 수행하는 연구소, 기업에 국한되어 있기 때문에 해당 기술에 대한 공급자, 보완재 영역에 집중 분포되었음을 알 수 있다.

통합적 분석 결과는 정성적 분석인 비즈니스 생태계와 정량적 분석인 특허 네트워크 분석 결과를 동시에 고려한 분석으로 이를 도식화하면 Fig. 5와 같다. Fig. 5에서 각 IPC 코드의 원 크기와 색은 연결중심성 정도를 나타내며, 원의 크기가 클수록, 색이 진할수록 생태계 내에서 핵심적인 역할을 수행한다고 판단할 수 있다. 또한 앞서 언급한 바와같이 특허데이터는 연구개발을 수행하는 주체들에 의해 등록 및 출원되기 때문에 생태계 내 수요자 영역과 해당 기술의 유통채널 등과 같은 영역을 분류할 수 없었다.

Fig. 5.Classifying IPC in business ecosystem for real-time monitoring and detection technology for landslides.

 

기술사업화 전략

기술사업화 선순환 시스템 구축

본 절에서는 정성적 분석인 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 비즈니스 생태계와 사업화 요인 분석 결과와 정량적 분석인 관련 특허 네트워크 분석의 결과를 토대로 기술사업화 전략을 제시하고자 한다. K연구원의 기술사업화 현황에서 도출된 문제점은 기술수요자 측면에 대한 이해 부족과 변화하는 니즈 파악 실패로 나타났다. 이와 더불어 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술은 융합기술이기 때문에 고객 측면과 목표 시장에 대한 불확실성이 높고 이를 파악하기 어렵다는 문제점이 있다.

이러한 문제점을 극복하고 성공적인 기술사업화를 수행하기 위해서는 기술공급자인 K연구원이 기술수요자 측면을 정확히 이해하고 이를 기획단계에서부터 반영하여 연구개발을 수행하는 기술사업화 선순환 시스템 구축이 필요하다. 기술사업화 선순환 시스템은 연구개발 부문과 사업화부문 간의 연계를 활성화하고 정확한 목표 시장 이해를 통해 연구개발 성과를 극대화하는 개념이다(ETRI, 2014). 따라서 본 연구에서는 앞서 분석한 정성·정량 분석 결과를 활용한 기술사업화 선순환 시스템을 제시하고자 한다. 이에 대한 구체적인 설명은 Fig. 6에 제시하였다.

Fig. 6.Positive structure for technological commercialization.

Fig. 6은 기술사업화 선순환 시스템을 도식화한 것으로 좌측에는 K연구원과 같은 연구개발 주체, 우측에는 기술이전·사업화 대상인 기술수요자가 위치한다. 해당 모형은 기존에 제시하였던 비즈니스 생태계 모형에서 기술공급자와 기술수요자 측면을 재구성하여 구축하였다.

기술사업화 선순환 시스템을 위한 구체적인 전략은 다음과 2가지로 구축된다. 첫 번째 단계로, 보완재 영역을 활용한 기술수요자를 선정한다. 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 비즈니스 생태계 내 발전 및 성숙도가 높은 영역은 보완재영역으로 많은 기술 및 특허가 개발되어 있고 해당 특허들을 둘러싼 다수의 출원인과 연구기관이 존재한다. 이를 기반으로 기술공급자인 연구주체는 보완재와 해당 기술을 공통으로 활용하는 집단을 기술수요자로 설정할 수 있다. 보완재 기술을 활용하면서 동시에 산사태 재해 및 방지에 관련된 산업, 기업 등이 해당 목표 시장이 된다. 두 번째 단계로, 설정된 기술수요자를 대상으로 한 기술 예고제를 실시한다. 목표 시장 및 기술수요자를 선정한 뒤, K연구원과 같은 연구개발 주체는 목표 시장 및 기술수요자를 대상으로 기술 예고제를 실시한다. 기술 예고제는 연구개발 주체인 공공연구소, 정부기관 등이 개발완료 예정인 기술에 대해 기술의 개요와 우수성, 그리고 시장성 및 기대효과 등을 분석하여 사전에 기술수요자에게 예고하는 제도이다(ETRI, 2014). 이를 통해 기술사업화 대상인 목표 시장, 즉 기술수요자는 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술과 같은 융합기술의 높은 불확실성을 낮출 수 있어 기술사업화 선순환 시스템에 참여가 용이해진다. 기술사업화 선순환 시스템에 참여한 기술수요자는 해당 기술에 대한 학습을 통해 기술적 지식과 역량을 습득하고 연구개발 성과를 극대화하기 위한 다양한 노력을 수행한다. 이에 대한 적합한 예로, 연구개발 주체가 개발하는 기술의 Pilot 단계부터 기술수요자들이 참여하여 해당 기술에 대한 이해도를 높이고 미리 필요한 장비 및 지식을 구비하여 향후 해당 기술의 이전 및 사업화의 가능성을 제고할 수 있다. 이러한 기술적 역량 습득은 기술수요자로 하여금 보다 진보된 기술습득을 가능케 하며 연구개발 기획의 질을 향상시킨다. 또한 기술공급자인 K연구원과 같은 연구주체와 연계된 연구개발 계획을 수립할 확률이 높기 때문에 일회성 기술이전·사업화에서 그치는 것이 아니라 지속적인 기술사업화가 이루어질 수 있다. 연구개발 기획을 마친 후, 기술수요자는 해당 기획을 미리 기술공급자에게 공지하여 기술공급자의 연구개발 기획단계에 적극적으로 반영하여 다시 선순환 구조에 참여하는 기술사업화 선순환 시스템을 형성해야 한다. 이러한 기술사업화 선순환 시스템 구축을 통해 연구개발 주체는 연구개발의 불확실성을 낮추고 연구개발 성과를 극대화하는 효과를 기대할 수 있으며, 기술수요자는 현재 역량과 자원에 맞는 적합한 기술을 공급받을 수 있으므로 기술사업화를 통한 부가가치를 극대화할 수 있다.

 

결 론

본 연구는 K연구원의 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술을 대상으로 정성·정량적 분석 및 통합적 분석을 수행하여 기술사업화 전략 수립을 목표로 연구를 수행하였다. 정성적 분석으로 산사태 모니터링 및 탐지기술의 비즈니스 생태계 분석과 K연구원의 기술사업화 문제점을 파악하고, 정량적 분석으로 특허 네트워크 분석을 시도하여 비즈니스 생태계 핵심 출원인과 IPC코드를 파악하고 상호 간의 연계 구조를 분석하였다. 이후 정성·정량적 분석을 동시에 고려한 통합적 분석을 통해 실질적인 기술사업화 전략 수립을 수행하였으며 궁극적으로 일회성 기술사업화 전략이 아닌 기술사업화를 위한 선순환 시스템 구축을 전략으로써 제시하였다.

본 연구의 한계점은 다음과 같다. 특허 데이터를 중심으로 분석을 수행한 결과, 기술수요자 및 시장 영역에 해당하는 데이터가 부재하였다. 특허데이터의 특성상 수요 측면보다 연구개발 주체인 공급측면의 데이터가 주로 반영된다. 그러나 기술수요자 및 시장은 기술을 소비하는 주체가 아니라 해당 기술을 활용하는 연구개발 주체일 수 있다. 따라서 해당 기술과 관련된 연구개발 주체들의 특허분석 외에도 고객 측면에서 가능한 기술 및 특허를 기술 분류에 포함시켜 분석의 범위를 확장시켜야 하며 이에 대한 새로운 기술 분류 구축이 필요하다.

본 연구의 기술사업화 선순환 시스템을 구축함으로써 K연구원의 기존 기술사업화의 문제였던 기술수요자 및 시장의 문제점 해소에 기여하고, 융합기술인 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 불확실성 감소가 가능할 것으로 판단된다.