• 정보관리연구
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• 제42권2호
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• pp.151-165
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• 2011

특허정보는 산업 및 과학기술활동의 혁신지수로서 국가, 지역, 기술, 기업 등 발명의 성과를 반영하고, 기술의 확산 및 R&D의 성과를 측정하는 도구로서 활용가능하다. 본 연구에서는 특허분석을 통하여 기술생산성, 혁신성 및 기술활동성을 분석할 수 있는 지수를 발굴하여 기술성을 평가할 수 있는 방법을 제시하고, 국가적으로 핵심기술로 관심이 모아지고 있는 의약, 운수, 바이오, 섬유, 건설, 기계부품, 정보매체, 전자/통신 산업에 대해 적용하여 기술성을 평가하였다. 기술활동성에 있어서 삶의 질과 생명연장에 대한 관심이 늘어나는 추세를 반영하여 건설, 의약 바이오분야에서 활발한 기술활동이 이루어진 반면에 섬유와 정보매체 분야의 기술활동은 떨어진 것으로 분석되었다. 의약, 바이오, 건설분야가 평균보다 높은 혁신성을 나타내고 있으며, 정보매체 및 전자통신분야의 혁신성이 떨어지는 것으로 분석되었다. 기술생산성에 있어서 특허기술 1건당 발명자가 약 2인 정도로 나타났으며, 최근 들어 기술의 고도화로 인해 기술 개발에 참여하는 연구원의 수가 늘어나면서 기술생산성이 떨어지는 것으로 분석되었다.

• 지질공학
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• 제26권2호
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• pp.223-233
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• 2016

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.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.