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본 연구는 2004년부터 2024년까지 Web of Science에 등재된 학술연구를 대상으로, 특허데이터 기반유망기술 연구의 동향을 분석하였다. 이를 위해 선행연구를 검토하고, 연구 방법론을 체계적으로 분류및 분석하기 위해 PATC 분석 프레임워크(Preprocessing & Representation - Analysis algorithms - Technology Insight - Context to action)를 제안․적용하였다. 총 268편의 논문을 수집하여 시기별, 방법론별, 네트워크 구조를 중심으로 심층 분석을 수행하였다. 분석 결과, 연구는 2010년대 이후 급격히증가했으며 특히 2018~2024년 사이 관련 연구가 급증하였다. 초기에는 통계분석과 네트워크 분석이주를 이루었으나, 최근에는 텍스트 마이닝, 토픽 모델링, 임베딩, 딥러닝 등 인공지능 기반 방법론의 활용이 두드러졌다. PATC 세부 분류에 대한 공출현 네트워크 연결 중심성 분석을 통해 텍스트 처리, 통계분석, 네트워크 분석 연구 방법이 중심 허브 역할을 하는 것과, 매개중심성 기반 분석에서는 신기술탐지, 공백기술 탐색, 차원축소 연구 방법이 중개적 역할을 하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 특허 데이터 기반 유망기술 연구가 전통적 방법론에서 AI 기반 분석과 같은 최신 연구 방법과 접목되거나 전환되고 있으며 그로인해 연구 방법의 다양성이 증가하고 있음을 실증적으로 확인하였으며, 향후 기술예측 연구의 확장과 국가 정책·기업 전략 수립에 중요한 기초자료를 제공한다는 점에서 학문적이며 실무적 의의를 가진다.

This study examines research trends in patent data-based forecasting of promising technologies, using academic publications indexed in the Web of Science from 2004 to 2024. To systematically classify and review methodological developments, the study proposes and applies the PATC analytical framework, which includes Preprocessing & Representation, Analysis Algorithms, Technology Insight, and Context to Action. The analysis covers 268 papers, reviewed in depth by period, methodological approach, and network structure.

The analysis shows a sharp increase in related studies after the 2010s, with a significant rise between 2018 and 2024. Early studies mainly used statistical and network-based analyses, while recent research increasingly uses AI-driven techniques such as text mining, topic modeling, embedding, and deep learning. The co-occurrence network centrality analysis of PATC sub-classifications identifies text processing, statistical analysis, and network analysis as key methodological hubs. In addition, the betweenness-centrality analysis highlights the intermediary roles of new technology detection, vacant technology exploration, and dimensionality reduction techniques. These findings show that patent-based forecasting studies are moving from traditional analytical methods to AI-based approaches, leading to greater methodological diversity. This research offers both academic and practical value by providing an empirical basis for the development of technology forecasting research and for the creation of national policy and corporate R&D strategies.

권호기사

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복수구성의 특허발명에 대한 직접침해 판단 기준 = Criteria for determining the direct infringement of patent inventions with multiple components : based on Supreme Court decisions 2019Da222782 and 2019Da222799 : 대법원 2019다222782, 2019다222799 판결 기준 정재용 p. 1-30
용도 한정 물건 발명의 청구범위 해석 = Claim interpretation in use-limited product inventions : focusing on Seoul Central District Court case 2018GaHab579509 : 서울중앙지방법원 2018가합579509 판결을 중심으로 좌승관 p. 31-57
제조방법이 기재된 물건발명(PBP)의 명확성 판단기준 및 권리범위 해석에 대한 고찰 = A study on the clarity and scope of product-by-process claims 홍기석 p. 59-85
지리적 표시제의 국제규범과 아시아 국가의 제도적 수용 = Geographical indications in Asia and Europe : international norms and national adoption : 유럽과의 비교를 중심으로 김현정 p. 87-109
디자인심사관행과 열린디자인심사 = Examination practices in design patent and participatory examination 김종균 p. 111-129
지식증류 기술에 대한 지식재산법적 관점에서의 검토 = A review of knowledge distillation technology from an intellectual property law perspective 문명섭 p. 131-146
‘예방주의 원칙’ 기반 EU AI 법과 프랑스의 대응 = The EU AI Act based on the precautionary principle and France’s response : focused on the protection of the right to one’s image : 초상권 보호를 중심으로 최희진 p. 147-163
특허 데이터 기반 유망기술 연구 동향 분석 = Patent-based trend analysis of research on promising technologies : a PATC framework approach : PATC 기반 분석을 중심으로 노한성, 노동훈, 김태중 p. 165-199

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