미래의 성장동력에 대한 관심은 전 세계 모든 국가나 기업의 영원한 화두일 것이다. 특히 인공지능 등 4차 산업혁명의 본격화로 기술과 산업의 구조가 급변하는 상황에서 정확한 미래의 예측과 이에 대한 적절한 대응은 국가와 기업의 경쟁력 확보를 위한 필수적인 요소이다. 본 논문은 미래 성장동력이 될 수 있는 유망기술에 대해 특허정보를 활용하여 발굴해 보고자하는 시도이다.
본 연구에서는 통계적 정보와 서지적 데이터를 모두 활용하여 거시적 관점에서 미래 유망기술을 도출하는 방법을 제안한다. 기존 연구들은 대부분 특허 건수와 같은 단일의 통계적 데이터 또는 서지적 정보만을 활용해 유망 기술을 도출하고 있다는 점에서 정밀성·예측력이 미흡하거나 상당한 비용이 수반된다는 한계가 있다. 본 연구에서 제안하는 방법은 우선 국제특허분류(IPC)에서 서브그룹으로 세분화되지 않은 메인그룹을 데이터 수집 대상으로 설정한다. 통계적 데이터를 활용하는 주성분 요인분석 및 상관관계 분석으로 과거에 유망했던 기술분야들과 유사한 특징을 보이는 유망기술 분야 후보군을 도출한 후, 특허의 서지적 데이터를 활용하는 텍스트마이닝 분석을 통해 최종적으로 유망기술을 확정한다는 점에서 선행연구의 방법과 차이가 있다. 본 연구에서는 미국특허청(USPTO)의 데이터를 활용하였다. IPC 기준으로는 8개의 섹션 중 H섹션(전기전자) 분야와 바이오 분야인 A61, C07 및 C12 클래스를 대상으로 분석하였다.
최종적으로 전기전자 및 바이오 분야 각각 2개씩의 유망기술을 발굴하였다. 전기전자 분야는 '차세대 통신 기술'과 '전자기파 차폐 기술'이 선정되었고, 바이오 분야는 '바디 케어 기술'과 '피부노화 방지 기술'이 선정되었다.
또한, 본 연구에서는 과거에 유망했던 기술들의 공통적 특징을 추출하기 위해 '특허출원 건수', '청구항 수', '발명자 수' 및 '피인용 수' 각각에 대해 주성분 요인분석을 실시하였다. 이를 통해 전기전자 및 바이오 분야 특허들의 과거 25년간 시계열적 변화 특성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 복수의 분석기법을 결합함으로써 유망기술 발굴의 효율성·객관성을 높일 수 있는 새로운 방법론을 제안한다는 점에서 학술적·실무적 의의가 있다고 하겠다.