본 논문에서는 차세대 디스플레이 기술에 대해서 기술의 추세를 예측하였다. 차세대 디스플레이 기술은 최근에 급부상 하는 기술로 연구개발을 수행하는데 있어 추후 연구 방향을 설정하고 기술전략을 세우는데 불확실성을 줄여주기 위해 기술의 미래 발전 방향이나 추세에 대해서 예측을 해 보는 것이 중요하다. 이렇게 함으로써 연구개발 목표를 좀 더 명확히 설정할 수 있고 불필요한 투자를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 디스플레이 기술에 대해서 특허 데이터를 사용하여 정량적인 예측을 수행하였다. 예측 방법으로는 Gompertz, Logistic, Bass모형을 사용하였다. 이 세 모형들은 과거 시장에서의 제품의 확산과정을 설명하는데 사용되었던 모형이다. Gompertz, Logistic모형은 시장의 수요예측 뿐만 아니라 기술의 수요예측에도 주로 쓰였기 때문에 본 논문에서도 이 두 모형을 적용하였다. 하지만 Gompertz, Logistic 모형은 시장에서의 내부 효과에 의한 확산만을 반영한 모형이고 성장의 상한 값을 추정하는 데 있어 추정이 쉽지 않다는 단점이 있다. 기술의 수요도 시장에서의 제품의 확산처럼 기술혁신에 의한 외부 효과와 산업으로 전파될 때의 내부효과가 함께 수요의 확산에 영향을 끼칠 것이라고 판단하여 본 논문에서는 시장에서의 제품 확산의 외부효과와 내부효과를 동시에 고려한 Bass모형도 함께 적용하여 예측을 수행하였다. 또한 Gompertz, Logistic 모형의 상한 값을 Bass모형을 통해 객관적으로 추정하여 예측을 수행함으로써 두 모형의 단점을 보완하였다.
조명기기는 일반적으로 램프벌브 내에 수은을 포함하고 있기 때문에 그대로 폐기하면 환경오염 등을 야기하는 우려가 있다. 한편, 조명기기의 수명은 방전특성의 저하 등에 근거하기 때문에 형광체층의 구성 재료인 형광체는 회수, 재생함으로써 재생형광체로서 재이용할 수가 있다. 또한, 유리벌브를 구성하는 유리재료에 관해서도 재이용이 가능하다. 본 연구에서는 폐조명기기의 재활용기술에 대한 특허와 논문을 분석하였다. 분석범위는 1977년~2011년까지의 미국, 유럽연합(EU), 일본, 한국의 등록/공개된 특허와 SCI 논문으로 제한하였다. 특허와 논문은 키워드를 사용하여 수집하였고, 기술의 정의에 의해 필터링하였으며 특허와 논문의 동향은 연도, 국가, 기업, 기술에 따라 분석하여 나타내었다. 폐조명기기로부터 금속을 회수하는 방법으로 산에 침지시켜 희토류 금속을 회수하는 기술이 주종이었으며 무해화 기술은 필터를 이용하여 수은을 제어하는 기술이 대부분이었다.
과학이 기술발전을 이끄는 주요 추진력이며 기술혁신이 궁극적으로 경제발전에 기여한다는 것이 밝혀짐에 따라 선진국은 과학과 기술간 상호작용을 중요하게 다루고 있다. 그러나 한국의 기술발전을 이끈 과학적 기반에 관한 연구가 거의 이루어지지 않았으며 한국의 기술과 강력한 연계를 맺고 있는 학문분야에 대한 연구도 미약한 실정이다. 따라서 이 연구는 특허에 인용된 과학논문을 이용하여 과학기술자의 인용행태를 추적하고, 인용행태 이면에 놓인 과학과 기술간 상호작용을 측정하고자 하였다. 과학논문이 특허의 혁신가치에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 살펴봄으로써 기술개발에 있어 과학논문의 중요도를 밝히고자 하였다.
This research paper advances our understanding of complex interdependence among countries. Existing research has found that total factor productivity (TFP), the residual from the economic growth function, is hindered in the absence of a country's strong political and legal institutions or if a country does not already have a sufficiently high level of TFP. We also know that regional efforts to eliminate pollution are complex. Bridging these two areas while focusing on a high polluting yet high innovating region, the following research questions are posed: Are Northeast Asian countries key collaborators in pursuit of green R&D? Are Northeast Asian countries collaborating extensively with each other? What are the implications for other regions' attempts to establish these kinds of relations? To answer the above questions, biofuels-related technology as defined in the International Patent Classification's "green inventory" of environmentally sound technologies is examined. Patent data is drawn from the USPTO and inventors' country origin as the unit of analysis. For the 1990-2013 period, the Northeast Asian countries are in the core of a small set of collaborating countries. There is evidence that their centrality has increased in recent years. Most importantly, East Asia is becoming a singular research hub in terms of biofuels-related R&D, offering a counter in the foreseeable future to the dominance of the American and European research network hubs.
지난 10여년 동안 새로운 내생적인 경제성장의 동력으로서의 지식창출활동에 대한 관심이 크게 고조되면서, 지식기반경제에서 지식창출을 측정하는 지표로서 특허의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 선진국의 경우 지식창출활동은 공간상에 특정지역으로 집중되거나 클러스터를 형성하는 것으로 분석되고 있다. 본 연구는 1981-2000년 동안 국내 특허 데이터를 토대로 하여 지식창출활동의 성장에 따른 공간분포패턴을 분석하는데 목적을 두었다. 등록된 특허 원시자료를 데이터베이스로 구축하여 공간통계와 지리정보체계를 활용하여 지식창출활동 패턴의 공간적 연관성을 분석하였다. 우리나라의 경우 지식창출량의 68.5%가 단지 상위 10개 도시에 집중되어 있을 정도로 매우 불균등하게 지식창출활동이 이루어지고 있으며, 지식창출활동의 공간분포 패턴은 유의미한 공간적 자기상관을 보이는 것으로 나타났다. 실제로 서울과 수원을 중심으로 하는 지식창출량이 많은 H-H형 클러스터는 수도권내에서만 형성되어, 지식창출활동의 확산은 공간의 제약성을 받고 있는 것으로 나타났다.
폐플라스틱 관련 재활용 기술 동향을 조사하기 위하여 특허 검색을 실시하였다. 특허 검색 테이터베이스는 국내 WIPS사의 특허 검색 사이트를 이용하였으며, 특허검색범위는 2009년 9월까지 미국, 유럽연합, 일본과 한국에서 출원 및 공개된 특허로 제한하였다. 본 연구에서는 검색된 특허의 요약문을 분석하여 최종 4,795건의 특허를 대상으로 분석하였으며, 폐플라스틱 재활용 기술동향을 연도별, 국가별, 출원인별로 분석하여 조사하였다. 일본의 특허 출원점유율은 65%으로 전체 특허의 과반수 이상을 차지하고 있었으며, 화학적 재활용 기술에 높은 출원 집중률을 보였다. 한국의 경우, 폐플라스틱 재활용 관련 특허는 물질 재활용에 집중되어 있었다.
Employing firm-level data during the period of 1980-2006, this paper analyzes the R&D efficiency of IT SMEs. We focus on comparing the R&D efficiency of IT SMEs with that of large-sized IT firms and non-IT SMEs. The results are summarized as follows. First, the R&D investment of IT SMEs has not been increased since 2000. In IT manufacturing industry, the portion of the R&D investment of IT SMEs is no more than 10.6% in 2005. Second, we analyze the innovation capacity of SMEs with the number of the patent application. The result is similar with the trend of R&D investment. The portion of the patent application of SMEs has not been increased since 2000. Third, the R&D efficiency of non-IT firms is higher than that of IT SMEs regardless of the firm size. The R&D efficiency of non-IT SMEs is over three times as large as that of IT SMEs. Meanwhile, The R&D efficiency of the large-sized non IT firms is 1.86 times as large as that of IT large-sized firms. Finally, we estimate the R&D elasticity and compare between IT manufacturing and service industry. The result shows that the R&D elasticity of IT service industry is higher than that of IT manufacturing industry, regardless of firm size.
금융상품의 가치평가는 다양한 기술의 변화에 따라 계속 발전하고 있다. 최근에는 머신러닝과 인공지능 기술을 활용한 가치평가에 대한 관심이 높아지면서 금융시장의 변화에 신속하게 대응하고 있다. 이러한 기술적 발전은 실시간 데이터 처리에 대한 요구와 금융시장의 다양한 특성을 고려하여 정확하고 효과적인 가치평가를 가능케 한다. 수치해석 기법은 금융기관과 투자자들 사이에서 중요한 의사 결정 도구로 사용되며, 투자의 성과 예측과 리스크 관리를 위한 필수 도구로 인식되고 있다. 본 연구에서는 금융시장의 다양한 변화와 자산 데이터를 고려하여 정확한 예측을 제공하는 수치해석 기반 금융 시스템의 특허 동향을 분석한다. 이를 통해 실질적인 산업현장에서의 금융 기술의 발전을 살펴보고 금융시장에서의 기술적 수준을 가늠할 수 있을 것이다.
유사 특허를 검색하는 방법으로 기존에는 키워드 검색 방법을 사용하고 최근에는 머신러닝을 활용한 자동분류 방법을 사용하고 있다. 키워드 검색은 데이터 정제를 통해 정형화된 데이터 분석 방법으로 단문일 경우 검색에서는 정확도는 높지만 문서와 같이 여러 단어로 이루어진 장문일 경우 문장에 내포된 의미 분석을 할 수 없었다. 의미 분석 단계에서의 자동 분류 방법은 비정형 데이터 분석 방법으로 여러 단어로 이루어진 문장을 분류하는데 사용되고 있다. 그 동안 두 가지 방법을 결합하여 유사 문서 검색을 하려는 시도가 있었지만 비정형 데이터와 정형 데이터의 동시 사용에는 분석하는 방법이 다르기 때문에 동시 적용에는 알고리즘 상의 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 문서에서 함축된 키워드를 검출하고 잠재 의미 분석(LDA) 방식을 사용하여 사람이 개입하지 않고 문서를 효율적으로 자동분류하고 유사 특허를 검색할 수 있는 방법을 연구하였다.
자연어처리 기술은 사람이 말하는 언어를 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것을 의미한다. 이것이 중요한 이유는 인공지능의 기본인 인간과 디바이스 간 커뮤니케이션을 위한 핵심기술이기 때문이다. 본 논문에서는 자연어처리, 특히 의미분석과 관련된 기술동향을 확인하기 위해 미국과 한국의 특허정보에 대해 분석하였으며, 본 연구를 통해 향후 자연어처리 관련 연구에 의미있는 정보제공을 그 목적으로 한다. 결론적으로, 국내 특허 수는 미국 대비 7.9% 수준이며, 주요 Keyword의 상이한 빈도는 기술적 방향성에 국가별로 차이가 있음을 확인하였다. 또한 상향 또는 하향 성향의 Keyword가 한국 대비 미국이 2배로 나타나 시대적 흐름을 상대적으로 더 반영한 것으로 분석되었다. 향후 연구에서는 실질적인 기술예측을 위해 상향 성향의 Keyword가 특허에서 어떻게 기술되고 있는지 구체적으로 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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