2004. 7

R&D 성과의 파급효과측정에 관한 연구

머 리 말

공공 R & D를 비롯하여 미래를 위해 투자하는 모든 연구개발

과제에 있어서 향후 성과나 파급효과를 사전에 고려하는 것은 그

리 쉬운 일은 아닐 것입니다.

R & D는 그 속성상 미래에 대한 불확실성이 커서 실패 위험이

높지만 투자되는 자원은 막대한 경우가 많아, 기획 및 선정의 중

요성이 매우 부각되고 있고, 엄밀한 목적 부합성 평가와 더불어

다각적이고 복합적인 견지에서의 평가가 이루어져야 할 것입니다.

선진국의 경우에도 1 9 9 0년대 중반이후부터 R & D에 대한 평가

는 사후(ex-post) 평가 중심에서 유망한 기술을 분석하기 위한 사

전(ex-ante) 타당성 분석을 중심으로 전환되고 있습니다. 이를 위

해 연구기획시에 전문가 활용과 병행하여 1 9 9 0년대 이후부터는

계량정보학, 기술로드맵 등과 같이 객관적 정보를 근간으로 한 분

석이 연구기획 및 평가에 활용하는 사례가 증가하고 있습니다.

국내의 경우에도 R & D의 사전 기획시 객관적인 기준마련의 필

요성을 느끼고 있지만, 이를 위한 분석 모델, 분석 데이터베이스

및 이에 따른 측정지표의 개발이 거의 이루어지지 못한 형편이어

서, R&D의 성과 극대화를 고려한 기획이나 평가에 유용하게 활

용할 수 있는 과학기술관련 혁신지표 개발이 시급한 실정입니다.

따라서 본 연구는 연구개발에 있어서 우선순위 결정이나 주요

의사결정시 전문가의 직관적 판단과 병행하여 객관적인 참조 정

보로 활용할 수 있는 지표를 개발하고자 하였으며, 그 일환으로

어떤 기술군이 다른 분야에 미치는 기술적 파급효과에 대해 과학

기술정보를 근거로 하여 측정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하

였습니다.

여기에 제시된 내용은 객관적인 과학기술 데이터로부터 지수를

도출하고, 이를 활용하여 기술파급효과를 나타낼 수 있는 지표로

발전시킬 가능성이 있다는데 의의가 있으며, 향후 지표로의 활용

에 대해 좀더 연구가 필요하긴 하지만, 당해 분야에 관심이 있는

독자들에게 조금이나마 도움이 될 것으로 기대합니다.

본 연구를 위해 많은 도움을 주신 내외부 전문가 여러분과 그

리고 집필에 필요한 자료를 제공해 주신 분께 깊은 사의를 표합

니다.

끝으로 본 책자에 소개된 내용은 본 연구원의 공식적인 의견이

아니라 연구자들의 주관적인 견해가 포함되어 있음을 밝혀두고자

합니다.

2 0 0 4년 7월

한국과학기술정보연구원

원 장

제1장 연구배경및 목적 ……………………………………………………1

제1절 연구의 배경 ……………………………………………………………1

제2절 연구의 목적 ……………………………………………………………3

제2장 R&D 성과와기술파급효과 ………………………………………7

제1절 공공 R & D의 성과분석 ………………………………………………7

제2절 R&D 기술의 파급효과 ………………………………………………8

1. 기술확산의 정의와 개념 ……………………………………………………………………8

2. R&D 기술의 파급효과 ………………………………………………………………………1 0

제3장 기술파급효과측정 …………………………………………………1 3

제1절 기술파급효과 기존연구 ………………………………………………1 3

1. 기술확산 모형 연구 …………………………………………………………………………1 4

2. 기술지식확산 결정요인 연구 ………………………………………………………………2 4

3. 기술지식의 파급효과 추정분석 연구 ……………………………………………………2 6

4. 동태적인 네트워크 분석 연구 ……………………………………………………………2 8

제2절 기술파급효과의 측정방법 ……………………………………………3 1

1. 기술파급효과 측정을 위한 연구방법론 …………………………………………………3 1

2. 특허정보에 의한 기술확산의 평가 모형의 개발…………………………………………3 8

3. 기술확산의 평가를 위한 특허기술 요인 …………………………………………………4 2

i

목 차

제4장 특허정보의네트워크분석을통한기술파급효과측정 ………4 5

제1절 특허인용정보의 유용성 ………………………………………………4 5

1. 인용분석의 타당성과 유용성 ………………………………………………………………4 5

제2절 네트워크 분석 방법론…………………………………………………5 1

1. 네트워크 분석의 기본개념 …………………………………………………………………5 1

2. 네트워크 분석 소프트웨어 …………………………………………………………………6 6

제3절 특허인용분석을 통한 기술파급효과 측정방법 ……………………7 9

1. 인용특허분석을 통한 기술파급지표 개발 ………………………………………………8 2

2. 기술파급효과 측정 방법 ……………………………………………………………………8 6

제5장 사례분석 ……………………………………………………………9 1

제6장 결론및 활용방안…………………………………………………1 0 3

참고문헌……………………………………………………………………1 0 5

부 록 ………………………………………………………………………11 5

i i

표 목차

<표 2-1> 기술이전과 기술확산 ……………………………………………………………1 0

<표 3-1> 기업군별 기술확산 궤적의 차이 ………………………………………………2 2

<표 3-2> 네트워크의 유형과 특징…………………………………………………………3 0

<표 3-3> 기술지식 대용지표 관련 메뉴얼 ………………………………………………3 2

<표 3-4> 기술지식 및 기술지식흐름 추정 방법론………………………………………3 7

<표 3-5> 기술의 가치에 영향을 미치는 기술 내재요인 ………………………………4 1

<표 3-6> 기술의 확산에 영향을 미치는 외생변수………………………………………4 1

<표 3-7> 특허기술의 가치에 영향을 미치는 요인에 관한 연구………………………4 3

<표 3-8> 특허기술의 질적 수준과 영향력 평가를 위한 요소…………………………4 4

<표 4-1> 기술경제적 척도로서 특허인용분석의 활용 …………………………………4 9

<표 4-2> 네트워크 분석 소프트웨어 종류와 U R L ……………………………………7 7

<표 4-3> 네트워크 분석S/W 비교분석표 ………………………………………………7 8

<표 5-1> 455 네트워크 중심성 지수 결과 ………………………………………………9 6

<표 5-2> 중심성 지수 상위 기술군 ………………………………………………………9 7

<표 5-3> 455 네트워크의 주요 기술군……………………………………………………9 7

<표 5-4> 455 기술군과의 정보교환유형에 따른 분류 …………………………………9 8

<표 5-5> 기술군의 계층적 클러스터링……………………………………………………9 9

그림목차

<그림 2-1> 기술확산의 단계…………………………………………………………………9

<그림 3-1> 기술확산의 평가 모형…………………………………………………………4 2

<그림 4-1> 네트워크 연결 …………………………………………………………………5 9

<그림 4-2> 스타형 그래프와 라인형 그래프……………………………………………6 1

i i i

<그림 4-3> UCINET 구동화면 ……………………………………………………………6 7

<그림 4-4> Pajek 구동화면 ………………………………………………………………6 8

<그림 4-5> NetMiner 구동화면 ……………………………………………………………6 9

<그림 4-6> MultiNet 구동화면 ……………………………………………………………7 1

<그림 4-7> StOCNET 구동화면 …………………………………………………………7 2

<그림 4-8> VantagePoint 구동화면 ………………………………………………………7 3

<그림 4-9> Agna 구동화면…………………………………………………………………7 5

<그림 4-10> EgoNet 구동화면 ……………………………………………………………7 6

<그림 4-11> 연구분석 흐름도………………………………………………………………8 5

<그림 5-1> 455기술군의 인용관계분석에서 도출된 지식흐름 행렬 …………………9 3

<그림 5-2> 지식흐름행렬의 네트워크 분석………………………………………………9 4

<그림 5-3> 455기술군을 중심으로 한 기술군 네트워크 ………………………………9 5

<그림 5-4> 계층적 클러스터링을 이용한 기술군 덴드로그램…………………………9 9

i v

제1절 연구의배경

공공자원이 투입되는 각종 국가 R & D의 연구성과의 목표는 국

가 경쟁력 제고에 있으며, 이를 위해 국가에서 투자하는 연구개발

예산규모는 계속적으로 증대되고 있다. 따라서 R&D 예산을 어디

에, 어떻게 투자하고 그 성과를 어떠한 방식으로 어떻게 평가·관

리할 것인가 하는 것은 우리나라의 미래가 달린 중요한 문제라

할 수 있다.

우리나라의 R&D 투자는 경제규모에 비하면 결코 적지 않은

편이다. 선진 7개국(G7) 국가의 국내총생산( G D P )대비 R&D 투

자비율이 2 . 4 7 %에 비해 우리나라는 2 . 6 8 %에 이른다. 그러나 절대

규모로는 미국의 1/25, 일본의 1/13, 독일의 1/3 수준에 불과하므

로, 꾸준한 투자규모의 확대와 더불어 한정된 R&D 자원의 배분

에 있어서 선택과 집중을 하는 운영의 묘가 중요하다. 또한 R & D

는 그 속성상 불확실성으로 인한 실패 위험이 매우 높은 특성이

있다. 이러한 관점에서 본격적인 투자가 시작되기 이전인 연구기

획단계에서부터 기술적·경제적 타당성을 지속적으로 분석할 수

제1장 개 요 1

제1장

연구배경 및 목적

있는 방안이 강구될 필요가 있다. 선진국에 있어서도 1 9 9 0년대 중

반 이후부터 R & D에 대한 평가는 사후(ex-post) 평가 중심에서

조기에 신기술을 조기에 탐색하고 유망한 기술을 분석하기 위한

사전(ex-ante) 타당성 분석으로 그 중심이 전환되고 있다1 ).

또한 새로운 기술은 전문화와 융합화가 동시에 진행되고 있기

때문에 해당 기술에 대한 전문가를 찾기도 어려울 뿐 아니라 연

구기획에 참여할 충분한 전문가 동원에도 한계가 있다. 선진국에

서도 신규 R & D에 대한 사전 타당성 분석에 있어서 과거에는 전

문가의 직관에 의존하였으나, 1990년대 이후부터는 b i b l i o m e t r i c s ,

TRM(technology roadmap) 및 KDD(knowledge discovery in data

m i n i n g )등을 이용한 대량의 과학기술 정보의 분석에 근거하여 보

다 객관적으로 의사결정을 지원하면서 연구기획 및 평가에 활용

하는 사례가 증가하고 있다.

우리나라도 이러한 R&D 사전기획에 많은 노력을 기울이려 하

고 있으나, 전문가의 직관적 판단과 병행하여 객관적으로 참고할

수 있는 측정지표의 개발은 거의 이루어지지 못한 형편이어서

R & D의 성과 극대화를 고려한 기획이나 평가에 유용하게 활용할

수 있는 과학기술관련 혁신지표 개발의 중요성이 더욱 부각되고

있다.

2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

1) 윤문섭 외, “신기술 연구기획 사전 타당성분석을 위한 지식맵 작성 방법론 개발 및

활용방안”, STEPI, 2003

제2절 연구의목적

연구개발을 통해 확보된 기술은 제품수명주기와 마찬가지로 기

술 요소시장에서 기술적 우월성과 상업적 가치의 복합적인 경쟁

과정을 거치며 일정한 수명단계를 거쳐 쇠퇴하거나 사라지게 된

다. 그러한 일련의 기술적 현상은 기술확산(Technology Diffusion),

기술변화(Technology Change) 또는 기술진화(Technology Evolu-

tion) 등으로 개념화할 수 있다.

일반적으로 기술변화(Technology Change)의 과정은 슘페터의

삼분법(Schumpeterian triology)이라고 알려진 발명( I n v e n t i o n ) -혁

신( I n n o v a t i o n ) -확산( D i f f u s i o n )의 3단계로 구분할 수 있다

(Stoneman, 1983).

한 윤환 외( 2 0 0 2 )의 연구에 따르면, 신기술로부터의 생산성 및

국가 경쟁력의 향상은 궁극적으로 기술확산의 과정을 통해 실현

될 수 있다는 폭넓은 인식에도 불구하고 기술정책의 초점 및 기

본방향은 정책을 통한 기술확산 과정의 개선가능성을 무시 또는

우회하여 온 것이 사실이다.

이는 기술변화 과정에서 발명이나 혁신과 같은 기술변화의 투

입부분에서의 의사결정이 상대적으로 중요하며, 기술확산은 덜

중요하다는 인식 때문이라 할 수 있으며, 이는 기술의 확산은 제

품시장에서 기업간 경쟁에 따라 덜 우수한 기술이 보다 우수한

기술에 의하여 대체되는 경쟁과 생존의 원리에 따라 자연스럽게

이루어지리라는 가정에서 기인한다.

그러나 기술시장(market for technology)은 제품시장보다는 매우

제1장 연구배경 및 목적 3

불완전한 경쟁시장의 특성을 가지고 있으며, 특히 지식집약적이거

나 네트워크를 기반으로 하는 많은 산업에서 기술변화는 단순히

기술의 우월성에 의해서만 결정되지 않는 경향을 보이고 있다.

이러한 기술시장의 불완전성은 경우에 따라서는 기술확산의 속

도를 지나치게 빠르게 하거나 늦추는 역할을 하게 된다. Stoneman

& Diederen(1994)에 따르면 기술확산이 무조건 빨리 이루어질 수

록 좋다는 가정은 잘못된 것이며, 사회 전체의 효용을 극대화 할

수 있는 수준에서 기술확산이 이루어지는 것이 바람직하다는 견

해를 제시하였다.

그러므로 기술의 확산을 정확하게 평가하고 예측하는 것이 기

업과 연구소 및 정부 등 연구개발 관련 기관의 의사결정에 매우

긴요할 뿐만 아니라 그러한 의사결정을 위한 기본적인 연구개발

및 기술의 성과평가에도 중요한 요소가 된다.

또한 보편적인 제품수명의 단축과 그에 따르는 기술수명의 단

축으로 과거에 비하여 기술의 평가 또는 연구개발성과의 평가에

있어 시간이 그 어느 때보다 중요한 요인이 되고 있다는 점도 기

술확산의 정확한 평가와 예측의 필요성을 높이고 있다.

기술확산의 평가와 예측을 위해 다양한 방법들이 제기되고 있

으며 크게는 정량적인 접근방법과 정성적인 접근방법으로 구분된

다. 정성적인 접근방법은 전통적으로 전문가의 직관에 의한 방법

이고, 정량적인 접근방법은 다시 구조화된 방법과 비구조화된 방

법으로 구분할 수 있으며, 본 연구는 구조화된 방법을 통한 정량

적 기술확산 평가방법을 목적으로 한다.

구조화된 기술확산의 평가방법으로 특허정보 등을 이용한 계량

4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

서지학( B i b l i o m e t i r c s )의 유용성에 대해서는 기존 연구에서 제시하

고 있는데, Luwel 외( 1 9 9 9 )에 따르면 계량서지학은 과학기술문헌

에 대한 계량적인 분석을 이용하여 ①과학기술분야의 구조와 진

보를 분석하고 ②과학기술의 성과를 평가하는 것으로 정의하였

다. De Solla Price(1963)에 따르면 이러한 과학(지식)의 계량화는

매우 의미 있는 작업이라 하였는데, 예를 들면 특정한 연구자(또

는 연구기관)의 영향력이나 중요성을 평가하거나, 연구의 흐름을

파악하고 연구결과들 간의 유사성을 찾아내는데 계량서지학이 매

우 유용한 수단을 제공 한다고 하였다.

따라서 본 연구에서는 특허정보를 이용하여 기술의 확산을 추

정하는 방법론을 개발하고 실제 사례를 통해 적용 타당성을 제시

하고자 한다.

제1장 연구배경 및 목적 5

6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

제1절 공공R & D의 성과분석

2 1세기 지식기반 경제의 국제사회에서 경쟁할 수 있는 우리만

의 강점기술을 전략적으로 집중 개발할 필요성의 증대에 따라 국

가 연구개발의 연구기반을 최대한 활용한 미래 신기술개발을 위

한 장기 연구개발사업이 추진되어 오고 있다. 이에 따라 국가연구

개발사업에 대한 장기적인 평가 및 정책수립 연구가 연구개발사

업과 병행하여 추진되고 있다.

해외선진국의 경우 정부가 관여하는 기술개발에 대한 평가가

필요하다는 인식하에 8 0년대 후반과 9 0년대부터 확산되어, 현재

미국의 정부성과효율화법( G P R A : 1 9 9 3 )이나, EU의 F r a m e w o r k

평가체제, 영국의 ROAME(ROAME; Rationale, Objectives,

Appraisal, Monitoring and Evaluation)시스템 등이 설계되어 있다.

국내의 경우 성과평가에 대한 필요성이 제기되어 오고 있으나 정

부지원프로그램의 파급효과 정량화를 위한 직접적인 성과평가 및

파급효과분석을 위한 평가체계는 전무한 상태라고 할 수 있다. 이

는 기본적으로 설문중심의 평가체계와 성과파급효과에 대한 관심

7

제2장

R&D 성과와 기술파급효과

부족이었다고 생각되며, 특히 파급효과의 계량적 분석의 경우 아

직 이론적 초보단계에 있는 것으로 판단된다.

제2절 R&D 기술의파급효과

1. 기술확산의정의와개념

기술이전 또는 확산이란 어떤 집단이나 제도에 의해 발전된 체

계적으로 생산적인 지식이 다른 집단이나 제도에 이전, 체화, 활

용되는 것으로 정의된다(김선근, 2002). 기술확산과 기술변화의

개념은 연구자에 따라 정의가 상이하며, 두 가지 개념의 유사성에

대해서도 많은 논란이 있다.

보편적으로 기술확산 연구에서는 기술변화와 기술발전모형에

기술수용자( a d o p t e r )나 확산메커니즘(시장구조, 경쟁구조)을 고려

하는 것이 일반적이다. 따라서 특정 기술이 어떠한 확산메커니즘

을 가지고 있느냐 기술을 보유한 기업간, 또는 기술수용자간의 교

섭력 등은 어떠한가 등에 따라 다양한 모형이 존재하며 일반적인

이론보다는 사례중심적인 또는 사건중심적인 연구, 사전적인 예

측보다는 사후적인 설명 중심의 연구방법이 많이 사용된다.

기술확산 연구는 본질적으로 기술이 확산된 이후의 기술의 상

태보다는 어떻게 그러한 확산상태에 도달하게 되었는지에 관한

과정과 영향요인이 보다 중요한 연구대상이 되며 기존 연구들도

그러한 부분에 초점을 두고 있다. 따라서 기술적 측면(기술의 우

8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

월성, 독창성 등)과 아울러 기술요소시장 및 제품시장에서의 경쟁

구조(경쟁자간 교섭력, 자원 및 능력)나 기술경쟁자의 조직적 특

성이 주요한 연구변수로서 제시되고 있다.

반면에 기술변화 연구에서는 주로 기술 또는 기술적 경쟁상태

의 변화, 즉 기술의 발전, 신기술의 등장, 기존 기술의 쇠퇴 및 대

체 현상에 초점을 둔다. 따라서 기술의 대체나 변화를 어떻게 측

정하며 예측할 수 있을 것인지가 중요한 연구과제가 된다.

Douthwaite & Keatinge, Park(2001)에 따르면 기술확산은 개발

제2장 R&D 성과와 기술파급효과 9

자료：Douthwaite & Keatinge, Park, 2001

<그림 2-1> 기술확산의 단계

기술이전 기술확산

전달주체 일대일 일대다

행위의 특성 인위적 인위적, 자발적

전달의 대상 특허, 기술, 노하우 아이디어/지식/논문/기술

전달방법 계약, 거래 공식/비공식적 전달

행위의 수준 기업단위 산업단위

<표 2-1> 기술이전과 기술확산

( d e v e l o p m e n t ) -도입( s t a r t - u p ) -적응( a d a p t a t i o n ) -확장( e x p a n s i o n ) -소

멸( d i s a p p e a r a n c e )의 단계를 거쳐 이루어지는 것으로 제시되었다.

본 연구는 기업간의 거래를 통한 의도적 기술이전이나, 기술의

인위적인 확산을 위한 영향요인보다는 구조화할 수 있는 객관적

인 기술확산의 평가와 예측에 중점을 두고 있다.

2. R&D 기술의파급효과

일반적으로 파급효과는 순수한 파급효과, 국익에의 기여, 기술

개선효과에 기여 등의 요소항목으로 구분이 가능하다. 하지만 계

량화기법의 적용이 가장 필요한 부분은 이중에서도 순수한 의미

의 파급효과라고 할 수 있으며, 이는 다른 요소항목에 응용되어

활용가능한 지표가 될 수 있다.

일반적으로 R & D기술의 파급효과란 국가 R & D에 의하여 창출

된 기술이 외부적으로 활용되거나 획득되는 모든 메카니즘을 통

하여 발생되어진 총효과를 말한다. 일반적으로 이 같은 파급효과

는 체화되지 않은 파급(impact) 혹은 확산( d i f f u s i o n )과 체화된 파

급(embodied impact)으로 구분된다. 이 중 체화되지 않은 파급은

새로운 기계나 장비와 같은 매개체( m e d i u m )를 거치지 않고 기술

1 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

파급효과 국익기여 기술개선효과

- 타분야로의 파급효과

- 타기술(산업)로의 파급효과

- 지식확산효과

- 인력양성효과

- 사회적 인식의 전환효과

- 국제경쟁력

- 국가측면에서의 자원확

보에 대한 기여

- 수입대체효과

- 수출효과

- 기술의 유연성 확대

에 기여

- 기술의 고차적 활용

혹은 기술적 전문 지식이 전달되는 것을 의미한다. 반면 체화된

파급은 새로운 기술이 결합된 기계, 장비 혹은 생산요소를 생산과

정에 도입함으로써 이루어진다.

예컨대, Scherer(1982)는 기술특허를 한 단위의 발명이기보다는

R&D 투자의 운반자( c a r r i e r )로 정의하고 특허와 R&D 자료를 결

합하여 산업간 기술 흐름을 분석하였다. 한편, Pakes and Griliches

( 1 9 8 4 )와 Evenson and Puttnam(1988)은 산업간 이전특허에 관한

자료를 바탕으로 산업간 기술파급을 분석하였다. 이와같이 기존

의 연구에서는 산업연관모형을 바탕으로 어떤 산업이 타 산업의

기술혁신에서 영향이 큰 선도산업인지 혹은 어떤 산업이 타 산업

의 혁신활동을 이용하는 기술적 수혜자인지를 산업별 특허수를

바탕으로 분석하였으며, 이외에도 DeBresson et al.(1994)은 특허

대신 기술혁신지수를 사용하여 이탈리아의 기술혁신 흐름을 계측

하였다.

그러나 이들 특허 자료에 기초한 연구는 무엇보다도 산업간 기

술파급에서 가장 큰 비중을 차지하는 체화된 파급, 즉 중간재 혹

은 자본재를 통해 이전되는 R&D 흐름을 고려하지 못한다는 지

적이 많다. 그리고, 특허는 R&D 활동의 결과물이기는 하지만

R&D 활동(저량) 혹은 기술 수준을 정확하게 나타낸다고 보기

어렵다(Griliches, 1994).

체화된 파급에 대해서는 최근 O E C D를 중심으로 다양한 연구

가 행해졌다. 이중 Papaconstantinou et al.(1996)은 투입-산출 행

렬과 R&D 자료를 이용하여 OECD 10개국의 체화된 기술확산의

정도를 실증 분석하였다. 이 연구에서는 우선 산업간 중간재 혹은

제2장 R&D 성과와 기술파급효과 1 1

자본재의 거래가 기술의 운반자 역할을 한다고 가정하고 R & D

지출을 기술의 대리변수로 활용하여 산업간의 기술파급효과를 분

석하였다.

상기와 같이 기존의 연구는 사실상 기술간의 관계에 의한 순수

한 효과의 파악이라기보다는 산업간 분석에 초점이 맞추어져 있

다. 이는 입수 가능한 통계자료 때문인 것으로 판단된다. 하지만

사회적 연계망(social network)기법도입으로 이는 새로운 가능성

을 가지게 되었는데, 즉 기술간의 연계 효과를 파악할 수 있다는

것이다. 따라서 중간재(산업)가 아닌 중간 기술을 파악할 수 있으

며, 이론상으로는 2차- 3차 연계지도 작성도 가능하다. 따라서 이

러한 의미로의 R & D기술의 파급효과는 다수의 중간기술을 통해

이전되는 R & D흐름을 의미하게 된다.

한편, 넓은 의미의 기술파급효과는 다시 세분하여 기술집약효

과, 기술전달효과 및 기술파급효과로 구분가능하다. 즉 기술집약

효과는 수요측 모형(demand-driven model)에 의한 것으로, 해당

R & D기술이 타 관련 기술로부터 많은 기술요소를 전수받아(응용

하여：구체적으로는 기술인용) 이루어진 기술을 의미하며, 이는

해당기술의 유연성을 강조한 개념이다. 한편, 기술전달효과는 상

대적인 개념으로서 다수 기술간의 네트워크 구조에서 중간 매개

역할(carrier-driven model)을 하는 기술을 의미하며, 이러한 개념

은 네트워크 분석이 가능하다. 또한 공급측 모형( s u p p l y - d r i v e n

m o d e l )에 해당하는 기술파급효과는 전술한 바와 같은 기존의 기

술파급효과와 같은 내용이라고 할 수 있으며, 본 연구에서는 좁은

의미의 파급효과라고 칭하고자 한다.

1 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

제1절 기술파급효과기존연구

기술의 파급효과와 관련한 많은 제도적·실증적 연구들이 있

다. 예를 들어 B r o c k ( 1 9 7 5 )은 컴퓨터 산업에서 일어난 기술혁신의

대부분이 산업외부의 기술발전에서 비롯되었다는 것을 보였고,

P e c k ( 1 9 6 2 )은 알루미늄 산업의 기술혁신이 외부로부터의 파급효

과가 주요인임을 실증하였다. 산업 외부에서의 기술적 파급효과

는 해당 기업의 기술적 기회를 증대시킴으로써 기술혁신의 유인

으로 작용하게 되며, 산업 내부에서의 기술적 파급효과는 주어진

수준의 기술성과를 달성하는데 소요되는 자체 연구개발비용을 절

감시키는 효과가 있는 것으로 이야기된다.

기술파급효과의 추정과 관련하여 기존 연구를 살펴보면, 먼저

Grilliches(1979, 1992)가 파급효과에 대한 개념을 소개하고 측정방

법을 제시하였으며 이를 기반으로 Bernstein & Nadiri(1988, 1999),

Scherer(1982), Goto and Suzuki(1989) 등이 비용함수 혹은 생산함

수를 이용하여 파급 효과를 측정한 바 있다. 특히 J a f f e ( 1 9 8 6 )는

기술거리의 개념을 도입하여 파급효과를 추정하였다. Goto and

1 3

제3장

기술파급효과 측정

S u z u k i ( 1 9 8 9 )의 연구에서는 전자관련산업에 대하여 파급효과를

체화( e m b o d i e d ) /비체화된(disembodied) 파급효과로 나누어 측정

한 바 있다2 ).

이러한 기술파급효과와 관련한 연구는 연구의 목적에 따라 ①

기술의 확산과정을 추정하는 기술확산모형 수립에 관한 연구, ②

기술지식확산의 결정요인에 대한 연구, ③기술지식의 파급효과

추정 및 분석에 관한 연구, ④기업간 혹은 조직간의 상호관계를

바탕으로 동태적인 네트워크를 분석하는 연구로 나누어진다3 ).

1. 기술확산모형연구

기술 확산과정을 추정하는 기술확산모형 연구의 주 내용을 살

펴보면 기술확산의 속도, 분야별 기술확산모형 연구 및 향후 기술

의 발전, 쇠퇴 및 대체현상을 예측하는 것 등을 의미한다.

기술확산의 속도라는 것은 시장의 기술수용주기, 즉 기술채택

모형(technology adoption model)으로부터 그 개념을 찾을 수 있

다. 기술의 확산은 기술 자체(특허) 또는 기술적용제품이 시장 사

용자에 의하여 채택되는 과정(기술의 수요변화)과 동일하며 따라

서 기술 수요 곡선에 대한 모델을 사용하여 기술확산모델을 수립

할 수 있다는 것이다.

따라서 기술적용제품의 수요 데이터 또는 특허 출원 데이터를

1 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

2) 이회경, 김정우, “연구개발투자의 산업간 파급효과 : 한국제조업에 대한 실증연구”, 기

술혁신연구, 제4권, 제1호, 1996

3) 김문수, 오형식, 박용태, “한국 제조업 지식네트워크 구조변화의 특성, 기술혁신연구”,

제6권, 제1호, 1998

바탕으로 향후 확산 정도를 추정하는 모델로 제시된 모형이 기

술확산모형이 된다. 각 연구들의 내용은 기술확산의 속도, 분야

별 적합한 기술확산모형의 수립 또는 확산모델을 바탕으로 향후

기술의 발전 및 쇠퇴, 대체현상을 예측하는 연구 등이 주류를 이

룬다.

기술확산모형 추정과 관련한 국내의 연구로는, 기업 수준에서

의 첨단 생산장비 채택과정을 토대로 기술확산과정을 모형화한

연구4 ), 마이크로프로세서의 기술확산을 예측한 연구5 ) 등이 있다.

특히 손소영( 2 0 0 0 )의 연구에서 계량서지학을 이용한 마이크로

프로세서의 기술확산 예측연구를 수행한 바 있는데, 마이크로프

로세서의 핵심기술을 설명하는 핵심 키워드를 선정하고 이들이

연대별로 출현한 횟수를 카운트하여 이 데이터를 바탕으로 확산

모형(Bass 모형, 세대별 Fisher & Pry 모형, 다세대 모형( N o r t o n

& Bass 모형) )을 적용하여 향후 기술동향을 예측하였다.

이러한 기술확산모형은 크게 단일세대 확산 모형, 2세대 확산

모형, 다세대 확산 모형으로 나눌 수 있으며 Mansfield 모형,

Bass(1969) 모형, Fisher & Pry(1971) 모형, Norton & Bass(1987)

모형, Speece & Maclachan(1995) 모형, Mahajan & Muller(1996)

모형 등이 존재한다6 ).

제3장 기술파급효과 측정 1 5

4) 김연섭, 오형식, “첨단생산기술 확산모형”, 대한산업공학회 ＇98 춘계학술대회 논문집,

1 9 9 8

5) 손소영, 안병주, “B i b l i o m e t r i c s를 이용한 마이크로프로세서의 기술확산 예측”, 품질경영

학회지 제2 8권 제1호, 2000

6) B a s s모형은 단일세대 초기구매 모델, Fisher모형은 신세대로 인한 구세대의 대체효과를

표현, Norton모형은 B a s s모형을 확장한 다세대 모형, Speece모형은 가격요소 반영,

M a h a j a n모형은 세대간 건너뜀(leap frogging) 현상을 반영

기술확산을 평가하고 예측하기 위한 방법론을 구축하기 위해서

는 연구목적에 부합되는 기술확산의 개념적 이해와 함께 다양한

기술확산 모형에 대한 선택적 도입이 필요하다. 기술확산에 관한

주요한 개념적 모형을 소개하면 다음과 같으며, 이들에 대한 고찰

을 통해 본 연구목적에 가장 부합되는 잠정적인 모형과 구성개념

을 설정하고자 한다.

가. S-곡선 모형(S-curve model)

고전적인 기술확산 모형인 S -곡선 모형에 따르면 신제품 또는

신기술의 확산은 전형적인 S자 형태의 성장곡선을 그리며 또한

산업별 차이에 의한 영향이 크다는 가설을 제시하였다. 이 모형에

따르면 시장에 도입된 기술의 효용이나 성과가 경영환경 및 경쟁

기술과의 상호작용 과정을 통해 성장하고 성숙기에 접어든 이후

에 쇠퇴하는 전형적인 패턴(예를 들면 S - c u r v e )을 가지는 것을

의미한다. 물론 모든 기술이 이러한 패턴을 가지는 것은 아니지만

개별기술이 아닌 기술군으로 동질적인 기술들을 군집화하면 공통

적인 패턴을 쉽게 발견할 수 있다.

예를 들면 M e r i n o ( 1 9 9 0 )는 타이어코드에 사용되는 제품기술에

대한 5 0년간의 시계열 자료의 분석을 통해 이 제품기술이 S -곡선

의 형태를 띠며 발전하고, 더 이상의 기술적 개선이 불가능할 때

새로운 제품기술로 혁신이 일어남을 제시하고 있다. 그의 연구에

따르면 타이어코드는 면사에서 레이온과 나일론으로, 그리고 폴

리에스테르로 발전하여 왔으며 각각의 제품기술의 수명주기는 약

1 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

3 5년, 그리고 1 0 ~ 1 5년을 주기로 새로운 제품이 등장하고 있음을

발견하였다.

S -곡선 모형은 신제품이나 신기술의 확산을 설명하는 데에는

매우 유용하고, 비교적 거시적인 확산의 예측 및 평가에 적합하

며, 계량화된 함수로 구성하여 용이하게 사용할 수 있는 장점을

가진다.

손소영 & 안병주( 2 0 0 0 )의 연구에서는 변형된 Fisher & Pry

( 1 9 7 1 )과 Norton & Bass(1987) 수요확산모형을 비교하면서

M i c r o p r o c e s s o r의 기술추세를 예측하였는데 미국 특허정보를 이용,

4개 기술분야별로 2 0 2 0년까지 각 세대별로 기술예측을 실시하여

기술확산의 속도와 기술성장의 한계점을 추정하고 있다.

S -곡선 모형은 모형화 및 계량화가 용이하여 실증적인 연구가

가장 활발하게 이루어지고 있지만, 기존 제품과의 경쟁이나 대체현

상을 잘 설명하지 못하는 한계를 가진다. 또한 주로 시간만을 독립

변수로 사용하고, 기술의 특유성을 전혀 고려하지 못하고 있어 개

별 기술의 확산을 예측하고 평가하기 어렵다는 단점이 있다. 특히

이러한 수요확산모형에 계량서지학을 이용하는 경우는 자료의 건

수를 사용하기 때문에 자료의 질이 반영되지 않는다는 점과 많은

경우 기술에 대한 기밀성 때문에 개발된 기술이 출판물 또는 특허

의 형태로 공개되지 않는 경우가 있다는 것이 한계로 작용한다.

나. 기술진화 모형(technology evolution model)

기술진화 모형은 기술변화에 대한 Nelson & Winter(1982)의

제3장 기술파급효과 측정 1 7

연구가 주류를 이루며 기술확산을‘불확실하며 제한된 합리성 하

에서 움직이는 시장구조에 내재된 불균형 과정에서 기술과 신제

품이 확산되는 것’으로 정의하고 있다(Silverberg et al., 1990).

제한된 합리성이란 이익극대화를 추구하는 기술수용자(기업)들

이 기술의 선택에 있어 현재 시점에서 가장 나은 선택을 할 뿐이

며 최적의 의사결정을 내릴 수 있는 합리성을 충분히 갖추지는

못하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 기술적 진화의 방향이나 진

로에 대해서는 시장구조와 개별 기술에 내재된 복합적인 요소들

의 작용에 의하여 움직이므로 사전에 예측하기가 어렵다는 전제

를 담고 있다.

또한 기술의 점진적인 확산을 기본 모형으로 도입하여 기술적

균형상태에 초점을 두는 모형이라는 점에서 단절상태에 초점을

두는 균형-단절 모형과 구분된다.

다. 균형-단절 모형(punctuated-equilibrium model)

균형-단절 모형은 Abernaty & Utterback(1978)에 의해 처음

제시되었으며 신기술의 불확실성으로 인하여 발생하는 기술공급

자와 기술수요자의 불안정성으로 인하여 발생하는 것으로 제시되

었다. 균형-단절 모형은 물리학과 생물학에서의 균형모형과 기술

확산의 진화론적 모델을 연계하여‘기존 기술과 신기술이 동일한

시기에 지속적인 기술발전을 시도하게 되며 기술확산은 장기간에

걸친 기술의 점진적 개선과 단기간의 급격한 기술적 혁신이 반복

적으로 나타나는 현상’으로 이해하였다.

1 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

따라서 기술확산을 구성하는 2가지 요소 즉, 점진적인 개선과

급격한 혁신이 언제 발생하느냐 하는 점과 우수한 신기술의 도입

을 억제하는 요소에 대한 이해를 기술확산 메커니즘의 요체로 평

가하고 있다. 즉, 우월한 신기술이 등장하더라도 상당기간 기존

기술을 대체하지 못하거나, 커다란 위기에 직면하기 전까지는 기

술혁신 보다는 점진적 기술개선에 의존하게 되는 현상들은 세가

지 요소(기업조직의 타성(inertia), 산업내의 견고한 기업군, 사회

의 개방성이나 폐쇄성)에 의해 나타난다고 가정하였다.

기업조직의 타성은 기술확산이 장기간의 점진적 기술개선에 머

무르게 하며 다음과 같은 요소에 의해 나타난다.

- 기업조직이 위기에 직면하기 전까지는 업무수행방식이나 절

차를 변화시킬 수 있는 능력을 확보하기 어려움.

- 신기술의 도입이 기존의 업무수행방식이나 절차를 기반으로

하는 외부경쟁력을 약화시킬 수 있는 가능성

- 기업이 외부의 이해관계자와 맺고 있는 관계의 제약성으로

신기술의 도입을 어렵게 함.

균형-단절모형은 실증적인 연구로 제시되지는 못하고 있으며

사례연구를 중심으로 모형의 타당성을 간접적으로 제시하고 있다

(Low & Huberman, 1999).

- Digital Equipment사가 1 9 9 1년 출시한 Alpha microprocessor 제

품은 경쟁사인 I n t e l의 제품에 비하여 속도 면에서 우월하였

으나 1 9 9 6년까지도 시장점유율은 불과 0 . 1 % ( I n t e l은 9 2 % )에

그쳤다. 기술확산의 주요 실패요인은 I n t e l사의 칩에서 사용가

제3장 기술파급효과 측정 1 9

능한 많은 응용프로그램과 Digital Equipment사의 칩으로 전

환하기 위해서 컴퓨터 제조업체들이 부담해야 하는 설비투자

비용(기업당 $ 5천만)이 기술의 전환비용(Switching Cost)으

로 작용하였기 때문으로 밝혀졌다.

- 가스터빈은 증기터빈에 비하여 불과 2 0년 늦게( 1 9 0 0년경) 발

명되었으나 1 9 8 0년대까지 증기터빈이 시장점유율이나 설계의

우월성에서 절대적인 우위를 지켰다. 그러나 1 9 8 5년까지 1 5 %

의 시장점유율에 머무르던 가스터빈은 1 9 9 0년대 후반에는

50% 이상의 시장점유율을 확보하여 증기터빈과의 기술경쟁

에서 오랜 균형상태를 깨고 급격한 기술확산을 이루었다. 가

스터빈은 초기에는 소형화와 출력의 유연성이라는 이점을 이

용하여 증기터빈의 보조적인 제품으로서 세분시장을 중심으

로 혼재되는 단계를 거쳐 기술적 신뢰성을 높이고 전력생산

설비와의 호환성을 높이는 기술확산을 통해 주도 제품으로

자리잡았다.

- M i c r o s o f t사의 Excel 프로그램은 1 9 8 5년에 출시되었으나 1 9 8 7

년에 시장선도제품인 Lotus 1-2-3 제품의 시장점유율은 여전

히 7 4 %의 수준에 달하였다. 그러나 1 9 9 4년 Lotus 1-2-3의 시

장점유율은 1 4 %로 추락한 반면, Excel의 시장점유율은 5 2 %

로 증가하였다. 이러한 E x c e l의 성공은 새로운 운영체제인

Windows platform에 대한 호환성을 갖춤으로서 Lotus 1-2-3

제품이 가진 시장지배력을 약화시키고 동시에 E x c e l을 사용

하는 고객들의 상대적인 전환비용을 낮춤으로서 균형상태를

단절시키는데 성공한 것으로부터 기인한 것이었다.

2 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

라. 기술궤적 모형(technology trajectory model)

기술궤적 모형에 따르면 기술은 산업에 따라 상이하게 형성되

는 일정한 경로를 따라 발전하게 되는데 그러한 경로는 기술혁신

이나 자원의 투입 등과 같은 요소에 의해 결정된다고 보았다.

그러나 개별 산업은 요구기술을 결정하는 산업적 특성, 예를 들

면 경제적 규모의 적합성, 생산공정의 특성 등에 따라 일정한 기

술궤적이 형성될 가능성이 높기 때문에 안정적인 기술경로를 가

정할 수 있다. 따라서 기술확산에서 불연속성을 가져오는 혁신적

기술의 출현 이후에 기술의 발전 형태는 자연적인 궤적( n a t u r a l

t r a j e c t o r y )의 범위 안에서 이루어지게 된다.

예를 들면 Mowery(1983), Rosenberg(1976), Sahal(1981) 등의

연구에서 반도체, 공작기계, 항공기 등의 산업에 대한 실증연구를

통해 기술변화가 시장수요 또는 과학적 지식기반의 변화에 전적

으로 의존하기 보다는 해당 기술의 내면에 존재하는‘로직’의 움

직임을 반영하고 있음을 보인 바 있다.

거시적인 기술의 발전은 시간, 장소, 산업 및 기술분야에 따라

나타나는 독특한 규칙성에 따라 움직이며 미시적 단위, 즉 개별

기술과 같은 요소는 그러한 거시적인 규칙성에 종속적으로 연결

되어 있다(Johnson, 1992; Hodgson, 1988). 따라서 개별 기술의 확

산은 그 기술이 속한 기술군이나 기술분야의 일반적인 확산경로

에 따라 결정되는 것으로 전제할 수 있다.

A n d e r s o n ( 1 9 9 8 )은 특허데이터를 이용하여 기술적 진보가 매우

복합적이며 상호연관되어 발생한다는 점과, 거시적인 기술의 발

제3장 기술파급효과 측정 2 1

전 경로를 통해 개별 기술의 확산을 보다 잘 설명할 수 있다는

점을 실증적으로 제시하였다. Souitaris(2001)의 연구에서는 P a v i t t

( 1 9 8 4 )의 연구에서 제시된 4가지 유형의 산업군별로 기술확산 궤

적에 어떤 차이가 있는지를 실증하였다.

기술확산 궤적모형에 따르면 특정 기술의 기술확산을 평가하고

예측하는데 기술이 속한 기술군이나 산업군의 특성이 매우 중요

한 영향을 미치게 된다. 또한 개별 기술의 특이성이나 기술이 사

용되는 기업 및 산업환경이 기술확산에 미치는 영향이 산업 내에

서는 비교적 동질적으로 나타나므로 구조화된 방법으로 기술확산

을 평가하는데 유용한 이론적 틀을 제시하고 있다.

마. 기술파급효과 모형(technology spill-over model)

기술파급효과 모형에 따르면, 기술적 지식은 (또는 R & D투자

2 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

기 업 군상대적인 혁신의

속도기술혁신에 영향을 미치는 요인

기술적으로 특화된

공급기업빠 름

- 높은 성장률

- 해외 수출시장 접근성

- 혁신활동을 위한 훈련 및 인센티브

과학기술 집약적인

기업빠 름

- 종업원의 교육 및 경험

- 이익증가율

공급기업에

종속적인 기업느 림

- 경쟁환경 - 정보의 확보

- 기술전략 - 위험에 대한 태도

- 내부적 조정

대량생산기업 느 림- 자금조달능력

- 교육 및 인적자원의 경험

<표 3-1> 기업군별 기술확산 궤적의 차이

나 혁신활동을 통해 발생한 효용이나 가치) 그 기술을 개발한 기

업이나 소유자가 독점할 수 없으며 시간에 따라 기술의 파급효과

가 발생한다(Verspagen & Loo, 1999). 즉 어떤 기업이 개발한 기

술가치의 상당 부분은 본래 의도와는 무관하게 다른 기업이나 산

업 전반에 파급(매우 낮은 비용으로 또는 추가적인 비용부담이

없이)되어 타 기업이나 산업의 기술적 발전에 기여한다는 주장이

다. 때로는 기업 자체적인 R & D투자보다 산업전체의 기술파급효

과에 의한 기술적 가치가 훨씬 큰 경우도 있다(Nadiri, 1993).

특히 공공부문에서 투자된 R & D활동에 따른 기술파급효과가

민간부문의 R & D활동의 기술파급효과보다 매우 큰 것으로 나타

나고 있으며(Mamuneas, 1999), 이러한 파급효과는 R & D투자의

사회적 투자효율성(Social Rate of Return) 개념의 이론적 바탕을

제시하고 있다. 즉 공공부문의 R & D투자의 효율성을 평가할 때에

는 해당 기술로 인한 직접적인 제품매출액과 아울러 관련 산업

및 다른 기업들이 얻는 간접적인 기술적/경제적 성과를 같이 측

정해야 한다는 것이다.

기술파급효과 모형은 평가방법론이 명확하지 않아 아직까지는

사례연구나 부분적인 평가 수준에 머무르고 있다는 문제점을 가

지고 있으나, 전문가를 대상으로 한 설문조사와 같은 주관적인 평

가방법을 제외하고는 특허정보를 이용한 분석방법이 가장 활발한

객관적인 평가방법으로 사용되고 있다.

기술파급의 경로 또한 매우 다양하지만 다음과 같이 분류할 수

있다(Levin et al., 1983).

제3장 기술파급효과 측정 2 3

- 기술라이센싱

- 특허기술의 공개

- 출판물 및 기술회의/세미나

- 다른 기업 종업원과의 비공식적 대화

- 경쟁기업에서 퇴사한 종업원의 채용

- 경쟁제품 및 제품에 대한 역엔지니어링

(reverse engineering)

기술파급효과는 기업, 산업, 국가 및 세계시장 단위에서 발생할

수 있으며(Harabi, 1997), 특히 V e r s p a g e n ( 1 9 9 7 )은 산업간 또는 기

술분야간 기술파급효과 분석을 위하여 파급효과를 창출하는 기술

분야와 파급효과를 받아들이는 기술분야의 2가지 차원( d i m e n s i o n )

을 이용하여‘technology flow matrix’모형을 구축하고 특허정보를

이용하여 파급효과를 계량화하고 있다. 또한 Los (1997)는 산업분

야를 한 축으로 그리고 기술분야를 또 다른 축으로 놓고 기술적

연계성을 분석하였다.

특허기술의 인용관계를 이용하여 기술확산을 평가하는 연구방

법은 특허자료가 가지는 부분적인 한계에도 불구하고, 기존의 연

구자들이 기술적 파급효과를 분석할 때 활발하게 이용하는 자료

이다.

2. 기술지식확산결정요인연구

기술지식확산의 결정요인 분석은, 기술지식의 확산에 필요한

2 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

요인이 무엇인가를 탐색하는 연구로서, 초기의 확산이론에서는

신기술의 존재여부, 신기술채택이 가져올 이익, 신기술 도입의 비

용 등에 대한 정보의 보급여하에 따라 기술확산의 정도가 결정되

는 걸로 보았다. 그러나 최근 연구의 결론에 따르며 잠재적 채택

자의 수, 사용을 통한 학습효과, 연구성과 파급의 제도적, 체계적

특성, 흡수능력 수준, 기술과 지식의 형태, 연구개발 유형 등의 다

양한 요인들이 지식의 확산에 영향을 미치는 결정요인으로 파악

되고 있다7 ).

제3장 기술파급효과 측정 2 5

7) 김문수, 오형식, 박용태, 한국 제조업 지식네트워크 구조변화의 특성, 기술혁신연구, 제

6권 제1호, 1998.

비체화 기술확산 체화 기술확산

개념지식, 노하우, 정보 등이 사회 구성원

들에게 전파되는 과정

기계류, 장비, 부품 등이 생산과정에

도입되어 전파되는 과정

확산

경로

·과학자, 기술자들의이동, 교류, 접촉

·특허권 구입, 상호 라이센스

·Reverse Engineering

·회의, 세미나, 심포지엄

·기업간 M&A, 합작 투자, 협력 등

·시장 메카니즘(거래)

확산

결정

요인

·잠재적 채택자의 수

·사용을 통한 학습효과

·연구성과 파급의 제도적, 체계적

특성

·기업의 흡수 능력

·기술 및 지식의 형태

·연구 개발의 유형

(기초지식, 응용연구, 개발연구 등)

·시장구조

·기존기술의 수명 및 매몰비용

·혁신과 채택이 이루어지는 시점

·기술의 체계적 성격

·네트워크 외부성

기술확산의 결정요인은 비체화적 확산과 체화적 확산에 따라

달라질 수 있다. 구체적으로 비체화적 지식의 확산의 경우 잠재

적 채택자의 수, 사용을 통한 학습효과, 연구성과 파급의 제도

적·체계적 특성, 흡수능력 수준, 기술과 지식의 형태, 연구개발

의 유형 등과 같은 요인이 지식의 확산에 영향을 미친다는 것이

실증연구를 통해 밝혀졌다. 한편 장비를 통한 체화적 확산의 경

우에는 시장구조, 기존 기술의 수명 및 매몰 비용(sunk cost), 혁

신과 채택이 이루어지는 시점, 기술의 체계적 성격, 네트워크의

외부성 등과 같은 요인이 체화적 기술확산의 주요 결정인자로 알

려져 있다.

3. 기술지식의파급효과추정분석연구8 )

한 기업(혹은 산업)의 R & D활동에 의해 창출된 기술지식이 다

른 기업의 생산성 증가에 영향을 미치는 외부효과(경제적 측면의

효과)를 기술파급(spillover) 효과라 보면, R&D투자의 생산성 분석

이 기술파급효과의 분석연구가 될 것이다. 1960년대 이후 G r i l i c h e s

(1979), Mansfield(1980) 등을 비롯한 신고전파 경제학자들은 생산

함수를 이용하여 R&D 투자와 생산성 증가, R&D 투자의 수익성

분석에 관한 많은 연구를 수행한 바 있다. 대부분의 경우 R & D

투자와 생산성 증가는 통계적으로 유의성이 높은 정( + )의 상관

관계를 보이고 있으며, R&D 투자가 일반적인 자본투자에 비해

2 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

8) 홍순기, 홍사균, “산업간 기술흐름 구조와 연구개발투자의 파급효과 분석”, 과학기술정

책 제6권 제1호, 1994

보다 높은 수익성을 가져온다는 데 의견을 같이하고 있다. 또 이

러한 연구의 대부분은 R & D를 수행하는 산업에서의 R&D 투자

가 동산업의 생산성 증가를 가져왔다고 보고 있다(Hong, 1989).

또한 Scherer(1984) 등은 R & D의 수행을 통해 자기 산업의 생

산성 증가를 가져올 수 있을 뿐만 아니라 타 산업에서 수행되는

R&D 활동에 의해 창출되어 축적된 기술지식 혹은 기술이 체화

된 상품의 구입을 통해서도 자기 산업의 생산성 증가를 가져올

수 있다고 주장하였다. 즉, R&D 활동으로 인한 혜택이 R & D를

수행하는 기업에 전유되는 예가 드물고 R&D 결과인 신제품을

구입하여 활용하는 기업에 혜택의 일부 내지 상당부분이 이전된

다고 보았다.

R&D 투자는 자기 산업의 생산성 증가에 기여하는 직접효과는

물론 가격경쟁으로 인해 실제 지불된 가격보다 성능이 우수하거

나 오히려 가격이 싸진 중간재 또는 자본재의 형태로 타 산업에

투입되어 타 산업의 생산성 증가에 기여하는 간접효과도 매우 큰

것으로 추정되고 있다(Terleckyj, 1980).

기술지식확산의 파급효과를 측정하거나 분석하는 연구의 공통

된 결과는 다음과 같다9 ). 우선 확산에 따른 파급효과는 존재하며

사회적 수익률이 사적 수익률에 비해서 대략 5 0 ~ 1 0 0 %정도 더

많은데 이는 파급 혹은 확산의 외부경제효과(external economy)가

존재하는 것을 의미하는 것이다. 또한 파급효과에 따른 사회적 수

익이 산업부분 전체에 걸쳐 분포하고 또한 산업간 통합 수준

(aggregated level)에서도 존재하는 것으로 연구되고 있다.

제3장 기술파급효과 측정 2 7

9) P. Mohnen, “R&D Externality and Productivity Growth”, STI Review, no. 7, OECD, Paris, 1996

4. 동태적인네트워크분석연구

마지막은 네트워크 분석으로 미시적 수준에서는 기업간 또는

조직간의 상호관계를 대상으로 동태적인 네트워크의 분석에 초점

을 맞추고 있으며(Hakansso, 1989), 거시적인 수준에서는 교역을

통한 산업간 기술혁신의 확산구조를 네트워크로 파악하여 산업전

체 수준에서 국가간 시스템 특성을 비교·분석하는데 초점을 맞

춘다(Leoncini, Maggioni & Montressor, 1996).

R o g e r s ( 1 9 9 5 )는 기술확산은 기술혁신이 확산채널을 통해 일정

시간 사회시스템 내에서 교환, 유통되어 일어난다고 규정함으로

써 기술혁신의 구성요소들을 ① 혁신 그 자체, ② 정보교환의 채

널, ③ 확산이 일어나는 사회시스템, ④ 시간으로 파악하였다. 즉,

확산의 대상이 되는 기술혁신에 있어 중요한 것은 잠재적인 사회

구성원들에게 기술혁신의 내용이 얼마나 새롭게 인식되느냐이며

이러한 혁신의 내용이 확산되기 위해서는 정보의 교환이 이루어

져야 한다.

따라서 본 연구의 이해를 위해 정보가 교환되는 네트워크의 개

념을 살펴볼 필요가 있다. 네트워크란 작게 조각난 여러 부분이

모여 연결된 조직체를 말하여, 네트워크의 구체적 행동인 네트워

킹은 이러한 시스템을 통해 정보를 교환하고, 개인이나 그룹, 조

직체들간에 서비스를 제공하는 것을 의미한다1 0 ). 일반적으로 재화

와 용역관계를 통한 교역 네트워크(trade network)와 재화 흐름의

2 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

10) 서치종, 서의호, “knowledge network 구축수단으로서의 social network analysis에 관한 연

구”, 한국경영과학회 학술대회 논문집, 2002

유무와 상관없는 정보의 흐름과 지식의 교환 네트워크인 지식네

트워크(knowledge network)로 구분하며1 1 ), 상호작용의 내용은 국

가간, 산업간, 기업간 정보나 지식의 공유 혹은 흐름관계로 구현

된다.

네트워크는 기업규모 뿐만 아니라 기술 및 혁신의 유형에 따라

서, 산업부문별로, 그리고 국가혁신체제의 환경에 따라서 변화하

며 학습방법에 따라서 네트워크의 내용, 형태, 상호작용이 구분된

다. 네트워크의 유형론(typology) 혹은 분류론( t a x o n o m y )이 완전

히 정립되지는 않았으나 여타 기술 및 경제 환경과 기업생산체제

에 네크워크가 미치는 영향에 따라서 구분될 수 있다. 또한 기업

규모 뿐만 아니라 기술 및 혁신의 유형에 따라서, 산업 부문별로,

그리고 국가혁신체제의 환경에 따라서 변화하며 학습방법에 따라

서 달라진다. 여기서 환경은 네트워크에 보다 직접적으로 영향을

미치는 것으로 예를 들어 외부로부터 기술적 지식이나 조언, 연구

기관으로부터의 도움 등과 같은 기술적 환경과 정부의 규제제도

나 유인제도 그리고 경쟁기업 혹은 경쟁 네트워크의 경제적 환경

등을 포함한다.

네트워크의 유형은 기술 및 시장환경에 혁신이 미치는 영향,

네트워크 참가자의 전문화 정도, 네트워크 형성 및 유지를 위한

참여자간의 규칙과 기준, 지식의 공유정도, 환경의 영향을 근거로,

선도기업이 존재하는 네트워크(network with leader firm), 중심기

업군이 존재하는 네트워크(network with hub network) 그리고 합

제3장 기술파급효과 측정 2 9

11) L. Gelsing, “Innovation and the Development of industrial Networks, in B. A. Lundvall(eds),

National Systems of Innovation-Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning”,

London: Pinter Pub., 1992

의 네트워크(compact network)로 구분된다1 2 ).

3 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<표 3-2> 네트워크의 유형과 특징

네트워크

유형

혁 신 노동의 분화 규 칙 노하우 환경의 기능

기술 및 시

장환경에 미

치는 혁신의

영향

상대 파트너

의 전문화

정도

네트워크 형

성시 규칙의

공식화 정도

및 근원

새로운 지식

의 보유정도

아이디어 형

성 과정에서

의 네트워크

에 대한 환

경의 중요성

선도기업이

존재하는 네

트워크

( n e t w o r k

with leader

f i r m )

기존 제품에

서의 부품의

대체

엄격한 노동

전문화 및

분업화

쌍방 합의

(계약)에 의

한 규칙 혹

은 기준

새로운 지식

은 각자 소

유

외부환경의

기술능력을

이용

중심기업군

이 존재하는

네트워크

( n e t w o r k

with hub

n e t w o r k )

기존 제품의

변환

노동의 모듈

화

고객 규칙

( c u s t o m e r

r u l e s )

쌍방적 지식

의 확산 및

공유

외부환경의

혁신능력에

근거

합의 네트워

크( c o m p a c t

n e t w o r k )

신제품의 창

조

노동의 불완

전한 분화

공동체 의식

에 근거한

규칙의 확산

모든 파트너

에게로의 지

식 확산

외부환경은

다양한 참가

자를 위한

기회를 창조

12) D. Maillat, O. Crevoisier and B. Lecoq, “Innovation Networks and Territorial Dynamics: A

Tentative Typology, in B. Johansson, C. Karlsson, L. Westin(Eds.)”, Patterns of a Network

Economy, Springer&Verlag, 1994

제2절 기술파급효과의측정방법

1. 기술파급효과측정을위한연구방법론

기술지식흐름의 추정을 위해 필요한 두 가지 방법론은 첫째로

기술지식의 정의와 정의된 지식 자체에 대한 측정, 둘째로 기술지

식의 흐름( f l o w )을 추정하는 방법론이라 할 수 있다.

경제적으로 유용한 지식의 창출과 확산 여부가 중요해짐에 따

라 지식과 지식의 흐름을 측정할 필요가 증대되고 있으나 지식의

특성상 지식 자체 또는 지식의 확산을 정확히 측정하는 것은 거

의 불가능하다. 이는 지식이 기계, 장비 등의 자본재와 달리 실체

가 없어 통계로는 잘 잡히지 않는데 그 원인이 있다. 따라서 지식

의 총량이나 지적 자산의 감가상각율 등을 구한다는 것은 쉬운

일이 아니며 이 때문에 지식의 측정은 지식이 창출되고 확산되는

‘활동’(연구개발, 교육훈련, 지식 유통과 관련된 제반 시스템 등)

이나 지식이 포함된‘결과물’(과학기술논문, 특허 출원수(혹은 등

록수), 소프트웨어 관련 장비 등)을 통해 이루어진다.

O E C D에서는 기술지식의 크기를 측정하는 지표로서 연구개발

인력(기술자, 과학자 등의 수), 연구개발투자, 특허, 국제기술수지

(Technology balance of payments; licensing fees, direct purchase

of knowledge, etc.)등을 제안하고 지표와 관련한 매뉴얼을 작성,

제시하고 있다1 3 ).

제3장 기술파급효과 측정 3 1

13) OECD, “Knowledge-based Economy”, Industrial Dynamics, 1996

여러 한계에도 불구하고 연구인력, 연구개발비용 등이 지식의

창출을 위한 투입 지표(input measure)로 널리 사용되고 있다. 특

허 출원수나 등록수는 지식의 결과물을 나타내는 지표( o u t p u t

m e a s u r e )로서 형식화된 자료나 구성체로 존재하므로 새로운 지식

을 창출하는데 기초자료, 참고자료로 유용하다. 또한 국가간 기술

지식의 흐름을 측정하는 데는 기술사용료(payments of licensing

fees), 직접 지식을 구매(direct purchases of knowledge)하는 등의

기술수지를 보통 사용한다. 단, 이는 국가차원의 측정 지표로 사

용되는 경우가 대부분이다. 또한 일부 국가에는 조사하는데 한계

가 있어 국가별로 모두 조사하여 측정하는 데는 문제가 있다.

기술지식의 흐름을 측정하기 위한 연구 방법론으로 산업연관표

(I/O table)를 이용하는 방법, 기술흐름행렬표를 이용하는 방법

3 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<표 3-3> 기술지식 대용지표 관련 메뉴얼

데이터의 유형 메 뉴 얼

R & DProposed Standard Practice for Surveys of Research and

Experimental Development(Frascati Manual, 1993)

R & D

Main Definitions and Conventions for the Measurement of

Research and Experimental Development

(A Summary of the Frascati Manual, 1993)

T B PProposed Standard Method of Compiling and Interpreting

Technology Balace of Payments Data(TBP Manual, 1990)

I n n o v a t i o nOECD Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting

Technological Innvation Data(Oslo Manual, 1992)

P a t e n t sUsing Patent Data as Science and Technology

Indicators(Patent Manual, 1994)

Human ResourcesThe Measurement of Human Resources Devoted to Science

and Technology(Canverra Manual, 1995)

그리고 시간대별로 기술거리 또는 기술간 유사성 지수를 측정하

여 흐름관계를 밝히는 방법 등이 있다1 4 ).

산업연관표(Input-Output Table)를 이용하는 방법은 산업연관

표와 고정자본 흐름행렬표의 투입-산출계수를 이용하는 방법으로

타 산업으로부터 구입하는 중간재 또는 자본재의 양에 비례하여

타 산업의 기술지식(또는 R&D 투자)이 흘러 들어온다고 가정하

고 이에 따라 산업별로 가중치를 주고 합산하는 방식을 말한다.

기술흐름행렬표를 이용하는 방법은 S c h e r e r에 의해 제시되었는데

L e o n t i e f의 투입-산출분석 아이디어를 확장하여 행( r o w )에는 발명

산업을, 열( c o l u m n )에는 발명의 이용산업을, 그리고 대각행렬

( d i a g o n a l )에는 공정기술에 대한 발명을 나타내는 일종의 투입-산

출 행렬표를 이용하는 방법이다. Scherer(1982, 1984)는 미국 4 4 3

개 기업의 15,112 건에 달하는 특허자료를 이용하여 해당 특허의

산업간 발명-이용 관계를 추적하였으며, 이를 R & D지출과 연결시

켜 기술흐름 행렬표를 작성하고 R&D 투자의 수익률을 추정하였

다. 특허흐름 접근방법을 통해 얻어진 기술흐름 행렬표는 방법론

적으로 유망할 수 있으나 자료의 제약으로 이의 작성이 어렵고

특허를 출원하지 않는 R&D 결과에 대한 측정의 어려움이 있어

분석의 한계가 존재한다. 또한 발명의 효용성이나 생산원가절감

측면에서 발명의 가치는 매우 다양하기 때문에 단순히 특허건수

로 발명을 파악하여 생산성 증가와 같은 보다 넓은 범위의 기술

진보와 연관시키는 것은 연구결과를 해석함에 있어 상당한 주의

제3장 기술파급효과 측정 3 3

14) 홍순기, 홍사균, “산업간 기술흐름 구조와 연구개발투자의 파급효과 분석”, 과학기술

정책 제6권 제1호, 1994

가 필요하다. Scherer의 경우 개개 특허의 개발비용을 추산함으로

써 이상과 같은 문제점들을 어느 정도 극복하려고 노력하였다.

체화된 확산의 경우 그 흐름을 측정하기 위한 지표로 통상 산

업연관표(I/O table)에 근거하여 구성되는 경우가 많다. 앞서 언

급한 바와 같이 산업연관표 사용의 기본 개념은 기술지식이 중간

재나 자본재에 체화되어 산업간 흐름을 따라 이동한다는 것이며

이러한 방식의 기술지식 흐름 추정은 다른 산업으로 흘러가는 연

구개발 스톡( s t o c k )의 비율과 자체 산업에서의 연구개발 스톡의

추정으로 이어지게 된다.

체화 지식의 산업간 확산은 국가간에 상당한 차이를 보이고 있

으며, 또한 해외로부터 이전되어 오는 지식의 양과 국내에서 이전

되는 지식의 양과의 차이도 국가간에 매우 다양하게 나타난다1 5 ).

비체화 지식의 추정은 인용분석(citation analysis)에 기초하여

이루어진다. 여기서의 기본 개념은 개인이나 기업이 학술지 혹은

특허관련 데이터베이스에서 주요 관심 부분을 입력함으로써 지식

의 흐름이 발생한다는 것이다.

J a f f e는 특허정보를 대용지표로 이용하여 기업 또는 조직의 기

술지식흐름을 여러 가지 각도로 추정한 바 있다1 6 ). Jaffe(1986)의

연구에 따르면 R & D의 기술적 파급효과(R&D spillover) 추정을

위해 먼저 기업이 보유한 특허를 임의의 4 9개 분류로 나누고 이

를 위치벡터(positional vector)화하여 해당 기업의 기술적 위치를

3 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

15) G. Papaconstaninou, N. Sakurai and A. Wyckoff, “Embodied Technology Diffusion: An

Empirical Analysis for 10 OECD Countries”, STI Working Papers, OECD, 1996

16) A. Jaffe, M. Trajtenberg, “Patents, citations, and innovations; a window on the knowledge

e c o n o m y”, MIT, 2002

표현하였다. 이렇게 표현된 기업의 기술적 위치를 가지고 기업간

기술거리1 7 )를 계산한 후, R&D비용과 연계시켜 잠재적 기술 파급

효과를 표현하였다1 8 ). 다시 말해, Jaffe는 각 기업에 관해 해당기업

외의 모든 기업들의 연구개발비용을 기술적 연관성의 측도에 따

라 가중평균하고, 파급효과의 풀(spillover pool)이라는 변수를 만들

었으며 최종적으로 파급효과 풀의 크기가 각 기업의 특허수와 양

의 상관관계를 가진다는 결론을 도출하였다. ‘기술파급효과의 풀’

이 기술파급효과 추정의 대리변수로 활용되었다. 참고로 J a f f e의

연구에서 기술파급효과에 대한 기본전제는 산업간, 기업간 기술

거리가 가까울수록 지식의 흐름이 용이하다는 것을 기본 가정으

로 하고 있다.

반면에 Bernstein & Nadiri(1988, 1989)는 타 기업들의 연구개발

자본을 수혜기업 혹은 수혜산업의 비용함수에 포함시킴으로써 파

급효과의 크기를 측정하는 직접적인 접근방법을 사용하였다. 이

들은 여러 산업에서 산업간 및 산업내의 파급효과로 인해 상당한

효율성 증가가 있다는 것을 보였다1 9 ).

G o t o와 S u z u k i ( 1 9 8 9 )는 한 산업의 연구개발 투자가 특정 분야

에 얼마만큼의 비율로 구성되었는가를 기준으로 J a f f e와 유사한

기술 위치벡터를 구하여 지식흐름을 측정한 바 있다. 또한 이회경

제3장 기술파급효과 측정 3 5

17) 각 기업의 기술적 위치가 벡터로 표현되었으므로 기업간의 기술거리를 위치벡터간의

유클리디안 거리(euclidean distance)로 정의하여 계산하였다.

18) A. Jaffe, “Technological Opportunity and Spillovers of R&D: Evidence from Firms’P a t e n t s ,

Profits, and Market Value”, The American Economic Review, Vol. 7, issue 5, 1986

19) 기계산업의 경우, 평균비용의 산업 내 파급효과에 대한 탄력성은 -0.1, 석유화학산업

의 경우 -0 . 2정도였다. 산업간 파급효과 탄력성은 대부분의 산업에서 -0.05 내지 -0 . 1

정도였다.

등( 1 9 9 6 )은 각 산업의 연구인력들의 학문적 배경을 고려하여 유사

한 학문적 배경을 갖는 연구인력이 서로 다른 산업에 많이 존재

하는 경우 두 산업은 기술적 배경 혹은 지식 배경이 유사하며, 따

라서 두 산업 간의 지식흐름이 보다 용이하게 이루어진다는 가정

하에 역시 J a f f e가 구했던 방식으로 지식의 흐름을 측정하였다2 0 ).

국내의 연구 중 김문수( 1 9 9 8 )의 연구에서는 산업의 기술지식을

측정하는 대용지표로서 연구개발인력을 사용하여 기술파급효과를

추정하였다. 김문수( 1 9 9 8 )의 연구를 살펴보면 8 4년, 87년, 90년도

의 산업기술개발실태조사 내용 중 3 4개 산업을 중심으로 각 산업

의 연구인력과 연구인력들의 학문적 배경, 학위와 관련된 통계치

를 이용, 대상 산업들의 연구인력수를 대각행렬(diagonal matrix)

로 만들어 각 산업 기술지식의 총량의 대리변수로 사용하고, 대상

산업간 유사성 지수를 계산하여 산업간 기술흐름을 추정하였다.

김문수( 1 9 9 8 )의 연구에서 유사성 지수라는 개념은 두 개의 산

업이 있을 때 상대영역의 전공 연구인력이 교차되어 있는 수가

많을수록 산업간 유사성이 높고 유사성이 높은 산업들은 기술흐

름이 원활한 것으로 해석되는 개념이다. 이러한 전제에 따라 비체

화 지식 흐름은 앞서 언급한 바와 같이 산업연구개발인력을 사용

하여 추정하는 산업 기술지식 총량 행렬과 산업간 유사성 지수

행렬을 곱한 행렬로 표현된다. 이 때 행렬 원소들은 각각 의미를

갖게 되는데 대각 원소(diagonal elements；aii)는 해당 산업 지식

의 총량값이 되고 다른 원소들(off diagonal elements；aij)는 한 산

3 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

20) 이회경, 김정우, “연구개발투자의 산업간 파급효과 : 한국제조업에 대한 실증연구”,

기술혁신연구, 제4권 제1호, 1996

업에서 다른 산업으로 확산되는 지식의 양을 표현하게 된다. 최종

적으로 이를 바탕으로 기술지식의 흐름을 대상 산업별로 표현하

여 지식의 흐름을 규명하였다.

J a f f e ( 1 9 8 6 )의 연구와 김문수의 연구를 비교하여 보면 J a f f e는

특허정보를 사용하였다는 것과 특허를 사용하여 생성한 벡터를

기업의‘기술적 위치’로, 그 변화를 기업의‘기술위치의 변화’로

해석하였다는 것이며 기술적 파급효과에 대한 추정 내용은 대동

소이하다고 할 수 있다2 1 ).

지금까지 정리된 기술지식과 기술지식의 흐름과 관련된 방법론

을 정리하면 <표 3 - 4 >와 같다.

제3장 기술파급효과 측정 3 7

21) 기술분야 또는 산업간 기술흐름의 파급효과 추정 부문에 한하여 연구 방법론이 유사

하다는 것이며 연구의 주 목적과 이에 따라 사용되는 방법론에서는 상이한 차이를

보이고 있다.

<표 3-4> 기술지식 및 기술지식흐름 추정 방법론

추정대상 추정방식(방법론)

기술지식

대용지표

인적자원( R & D인력수, 전공분야, 학위정보)

R & D투자비용(연구개발비용)

특허정보(특허 출원수, 등록수, 인용정보)

국제기술수지(Technology Balance Payment, licensing fees, direct

purchase of knowledge)

혁신( i n n o v a t i o n )

기술지식

흐름

추정 방법론

산업연관표 분석, 기술흐름행렬표 분석, 기술거리(기술간 유사성 지

수) 추정, 네트워크 분석

2. 특허정보에의한기술확산의평가모형의개발

특허정보가 기술발전이나 기술변화를 설명할 수 있는 타당성을

가지고 있느냐, 즉 특허정보가 기술의 가치를 타당하게 나타내고

있느냐는 질문에는 다음과 같은 대응논리가 존재하게 된다.

- 특허정보 만큼 객관적이고 신뢰성이 있으며 포괄적인 데이터

가 존재하지 않음

- 특허를 출원하고 등록·유지하기 위해 기업이 부담하는 상당

한 기회비용을 고려할 때 기술적 가치를 예상할 수 있음

- 특허정보가 기업의 기술혁신활동을 설명하는 것은 분명하므

로, 기술혁신활동에 따른 기술발전이나 기술변화를 예측할

수 있음

보다 실증적인 연구에서는 기업의 R & D투자나 기업성과와 같

은 요인들이 특허기술과 인과관계가 있음이 검증되고 있으며, 이

는 특허정보가 기업의 R & D투자나 혁신활동과 기업성과를 연계

시키는 기술적 능력을 잘 나타내는 개념임을 제시하고 있다. 따라

서 기술의 가치라는 관점에서 특허기술이 기술확산을 효과적으로

설명할 수 있는 척도라고 볼 수 있다.

3 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

특허의 특징을 보면, 전세계 상위 7 0 0개 기업들이 특허기술의

6 0 %를 점유하고 있으며, 또한 민간부문 R & D의 약 6 0 %를 지출

하고 있다. 이러한 상관관계는 대부분의 개별 국가단위의 연구에

서도 유사한 결과를 얻을 수 있었으며(Patel & Pavitt, 1991;

Cason, 1991), 특허기술 및 R & D투자는 기업생산성 및 주식의 시

가총액과 정의 상관관계를 나타내고 있음(Griliches, 1984, 1990;

Griliches et al, 1991; Hall, 1993)이 보고된 바 있다.

따라서 특허정보를 활용하여 기술변화를 예측하거나 평가함에

따르는 이론적인 타당성을 도출하고 효율적인 평가방법을 도출하

는 것이 중요하리라 보인다.

특허정보를 활용하여 기술발전&변화를 예측하고자 한다면 분

석방법론의 관점에서는 기술궤적(technology trajectory) 모형, 그

리고 분석모형의 내용타당성에 있어서는 기술파급효과 모형

(technology spill-over model)에 기반을 두는 것이 가장 타당할 것

이며, 기술궤적이론에 따르면 기술은 기술 그 자체의 내부적인 논

리와 힘에 의해 일정한 경로를 밟아 진보하게 되는데, 그러한 경

로는 산업과 제품의 특성에 따라 상이하게 나타난다.

따라서 비교적 기술의 외적 환경요소, 경제적인 측면이나 경쟁

관계 등을 개별적으로 고려하기보다는 산업간 특성 차이로 일원

화하여 설명할 수 있고 구조화된 평가방법을 적용하기가 용이하

다는 장점을 가진다.

또한 R & D투자의 기술적 가치를 ①투자한 기업이 독점하는 기

술적 가치와 ②다른 기업이나 산업 전체에 미치는 파급효과라는

관점에서의 기술적 가치로 구분한다면 기술의 확산이나 그에 따

제3장 기술파급효과 측정 3 9

르는 기술의 가치를 보다 본질에 가깝게 평가할 수 있을 것이며,

더욱이 공공부문에서 개발된 기술이나 R & D투자의 가치를 평가

하거나 확산을 평가할 때 매우 유용한 모형으로 판단된다.

기술 가치 = 기술보유 기업의 독점가치 + 타 기업 및 산업전

체에의 파급효과

예를 들어 어떤 기술은 그 기술을 소유한 기업에게 높은 독점

적 가치를 주는 반면 또 다른 기술은 오히려 타 기업이나 산업

전체적인 혁신활동이나 R & D투자에 대한 기여가 상대적으로 높

은 기술도 있을 수 있다. 그러한 경우 기술의 확산이나 가치는 해

당 기업의 제품매출액이나 순이익만으로 측정할 수 없으며 기술

이 다른 기업이나 산업에 기여한 부분까지를 같이 고려하는 것이

타당하게 된다.

반면에 이러한 모형에 기반한 방법들은 기술적인 불연속성이

발생할 때, 기존 기술과는 완전히 상이한 혁신적인 신기술의 등장

을 설명하거나 예측하기에는 적합성이 떨어진다는 단점이 있다.

그러나 본 연구와 같이 구조화된 방법으로 기술변화를 설명하는

경우 그러한 불연속적인 신기술을 설명하기 어렵고, 그러한 불연

속적인 기술변화는 상당한 시간적 간격을 두고 발생하기 때문에

수 십년 이상의 장기 기술예측을 하는 것이 목적이 아니라면 큰

문제가 되지는 않을 것으로 여겨진다.

기술궤적모형과 기술파급효과 모형에 따라 기술 그 자체의 내

적논리를 중시하고 기술보유자 이외의 다른 경제주체가 얻는 가

4 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

치를 같이 고려하는 모형에 기반하여, 특허정보를 활용하여 기술

변화를 평가하고 예측하기 위한 분석기법으로서는 연결망분석

(Network Analysis)을 활용하는 것이 바람직할 것이다. 특히 개별

기술단위로 기술의 영향력이나 중요성을 도출하거나 기술의 영향

력이 변화하는 현상을 설명하기에 적합하다고 판단되기 때문이다.

기존의 이론적 연구를 종합하여, 기술의 가치와 기술수명단계

라는 관점에서 기술의 확산을 평가하기 위해 영향을 미치는 변수

들을 기술 내재요인과 외생변수로 분류하여 보았다.

기술확산은 본질적으로 기술의 한계 가치, 즉 신기술이 기존기

술에 비하여 얼마나 우월하거나 효용이 큰가에 따라 결정되며, 그

러한 차이는 기술의 내재요인에 의해 결정되며 이는 다양한 특허

정보를 이용하여 측정할 수 있다.

제3장 기술파급효과 측정 4 1

<표 3-5> 기술의 가치에 영향을 미치는 기술 내재요인

<표 3-6> 기술의 확산에 영향을 미치는 외생변수

정성적 지표 정량적 지표

- 특허 청구범위

- 특허 등록의 범위(등록국가의 수)

- 특허 이의신청에 따른 청구범위 기각

- 특허 인용빈도

- 특허 영역의 다양성

- 특허갱신 비용

정성적 지표 정량적 지표

- 신기술의 우월성

- 혁신기술에 대한 기술수용자의 성향

- 기존 기술기반요소와의 적합성

- 전환비용

- 경쟁 기술의 점유율

그러나 우월한 신기술이 곧바로 기존 기술을 대체하는 것은 아

니며, 그 이유는 기술 확산의 속도와 시기에는 외생변수가 상당한

영향을 미치는 것으로 여러 연구에서 나타나고 있다.

기술의 가치에 영향을 미치는 내재요인 중에서 특허인용정보는

구조화된 평가방법을 적용하기에 가장 적합한 지표로 판단되며,

확산의 속도와 시기에 영향을 미치는 외생변수는 측정하거나 계

산하기 어려우므로 인용정보를 이용하여 간접적으로 추정하는 것

이 바람직하리라 본다.

3. 기술확산의평가를위한특허기술요인

특허기술의 가치는 매우 높은 수준의 편향성, 즉 소수의 핵심

기술이 매우 높은 가치를 가지는 반면 대다수의 많은 기술들은

별다른 가치를 갖지 못한다는 특성을 나타낸다(Swann, 1993).

따라서 특허기술의 가치라는 관점에서 기술확산을 평가하고 예

측하기 위해서는 단순하게 특허의 빈도만을 이용해서는 정확한

평가가 어려우며 더욱이 개별 기술을 분석대상으로 삼는 경우에

4 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<그림 3-1> 기술확산의 평가 모형

는 동일하게 개별 기술단위에서 측정될 수 있는 변수의 도입이

요구된다.

H a r h o f f ( 2 0 0 3 )는 특허기술의 중요성이나 영향력 등을 고려하여

특허기술의 가치를 평가하는 것이 이론적으로 타당함을 제시하고

있고, 그의 연구에서는 특허기술의 가치, 또는 가치변화에 영향을

주는 요인에 대한 선행연구요인들이 제시되고 있다. 그의 연구에

따르면 이러한 영향요인들을 모두 특허의 기술적 가치와 정( + )

의 상관관계를 가지는 것으로 검증되고 있다.

- 특허기술이 IPC 분류와 같은 특허분류에서 여러 기술분야

에 속할수록, 즉 기술의 특허영역이 넓을수록 가치가 높을

것이다.

- 특허기술이 후속 특허 또는 다른 문헌에서 많이 인용될수록

가치가 높을 것이다.

제3장 기술파급효과 측정 4 3

<표 3-7> 특허기술의 가치에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

연 구 자 영향요인 개념(지표)

S c o t c h m e r ( 1 9 9 1 , 1 9 9 6 )

L e r n e r ( 1 9 9 4 )

특허의 영역

(patent scope)

IPC 분류코드에 따른 특허기술의 영

역의 범위

T r a j t e n b e r g ( 1 9 9 0 )

Harhoff et al.(1999)특허인용빈도 후속특허에 의한 인용빈도

S c h m o c h ( 1 9 9 3 )

M e y e r ( 1 9 9 9 )특허인용빈도 비특허 문헌에서의 인용빈도

P u t n a m ( 1 9 9 6 )

L a n j o u w ( 1 9 9 8 )특허의 범위 특허등록 국가의 수

van der Drift(1989) 특허이의신청특허이의신청에 대한 청구범위의 기

각정도

- 특허가 여러 국가에 등록될수록 가치가 높을 것이다.

- 특허기술에 대한 이의신청에 따른 청구범위의 기각의 정도가

낮을수록 기술의 가치가 높을 것이다.

또한 Archibugi & Pianta(1996)의 연구에 따르면 개별 특허기

술의 질적 수준이나 영향력을 평가하기 위해서 4가지 요인이 사

용될 수 있음을 제시하고 있다.

- 특허의 인용빈도가 높을수록 기술의 질적 수준이나 영향력이

높을 것이다.

- 특허등록 이후 출원인이 지불하는 정기적인 특허갱신비용이

특허의 가치와 상관관계가 있을 것이다.

- 특허가 다양한 국가에 출원/등록될수록 가치가 높을 것이다.

- 특허에서 청구하는 권리가 많을수록 가치가 높을 것이다.

4 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<표 3-8> 특허기술의 질적 수준과 영향력 평가를 위한 요소

영향요인 연 구 자

특허인용빈도Narin & Olivastro(1988)

T r a j t e n b e r g ( 1 9 9 0 )

특허갱신비용 Pakes & Simpson(1989)

특허의 범위G r u p p ( 1 9 9 3 )

Schmoch and Kirsch(1993)

특허청구 대상 Tong & Frame(1994)

제1절 특허인용정보의유용성

1. 인용분석의타당성과유용성

전세계적으로 매일 2 , 0 0 0건의 새로운 특허가 발간되고, 각각은

다수의 선행 특허 또는 출판된 정보를 인용하고 있다2 2 ). 특허는

또한 다른 특허, 단행본 및 저널 논문에 인용되고 있다.

그러나, 특허인용의 과정과 목적은 과학 문헌 인용과는 다소

다르다. 인용정보가 풍부하다는 것은 특허 인용분석에 기술적 문

헌 인용분석의 잘 구축된 기법을 적용하는 계량서지학 기법을 진

흥시켜 왔다.

어떤 특허 출원인이 그 특허의 본문에 선행기술을 인용하면,

그러한 인용은 출원인 인용이라 하고, 심사관이 미국특허 등록을

허여할 때, 등록 특허의 첫째 페이지 상에 핵심 선행기술을 인용

하게 된다. 이러한 인용을 심사관 인용이라 한다. 인용된 자료들

은 청구하는 아이디어와 유사하다. 비록 인용된 자료들에 외국특

4 5

제4장

특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정

22) Warr, W. (1985) “Patents in Competitive Intelligence”, Chem. Ind. Vol. 15, p.617

허, 저널 논문, trade publication에서 나온 아이템들이 있지만, 대

부분은 이전에 발표한 미국특허들이 인용되고 있다2 3 ). 일반적으로

미국 특허가 발간될 때 5개 내지 6개의 선행 미국특허를 인용한

다. 이러한 특허는 또한 평균적으로 하나의 비특허 문헌(과학 문

헌, 논문 등)을 인용한다.

특허가 어느정도 확대된 범위로 인용되기까지는 특허 발간후

약 5년 이상 걸리는 것이 일반적이다. 일반적으로 모든 특허의

7 0 %가 한번도 인용되지 않거나, 단지 한두번 인용되기 때문에 어

떤 특허가 5번정도 인용되면 인용정도가 상위에 있게되고2 4 ), 단지

소수의 특허만이 매우 많이 인용된다. 6번 이상 인용되는 특허는

전체 특허에서 인용되는 정도에 있어서 상위 1 0 %안에 들게 된다.

기술이라 표현할 수 있는 특허는 점점 쇠퇴하게 된다. 비록 시

간이 지나도 영향력이 있는 그러한 특허라 할지라도, 많이든 적

게든 인용된 특허는 같은 속도로 쇠퇴하게 된다. 이것은 인용이

자동적으로 더 많은 인용을 초래하지는 않는다는 것을 의미한다.

더욱이 인용수에 의한 특허의 분포는 시간이 지남에 따라 안정화

된다2 5 ).

특허인용 분석은 과학논문에서 인용관계를 찾는 것과 마찬가지

로 특허에서 인용관계를 분석하는 것이다. 선행기술로 인용되는

4 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

23) Narid, F. and Olivastro, D. (1988) “Technology Indicators based on Patents and Patent

Citations.: Handbook of Quantitative Studies of Science and Technology, A. F. J. Van Rann,

E d .”, North Holland, Elsevier Publishers

24) Smith, V. M. (1993) “W h o’s who in additives-a technological approach.”Chem. Weekly, Vol.

38, pp.137~142

25) Noma, E. and Olivastro, D. (1985) “Are these enduring patents?”, J. Amer. Soc. Inf. Sci. Vol.

36, No. 5, pp.297~301

것은 다음에 나오는 발명에서 선행기술이 중요하다는 것을 알려

주는 지표이다. 특허인용분석에 있는 주요 아이디어는 어떤 특허

가 매우 많이 인용된다면(즉, 5, 10, 20 또는 그 이상) 그 특허는

중요한 기술적 진보성을 갖고 있고, 그 진보성은 많은 후속 특허

를 발생하도록 한다는 것이다2 6 ).

지금까지 특허인용분석은 기술적 우수성과 영향을 측정하는데

사용되었고, 기술적 정보의 확산을 연구하는데 이용되었다. 특허의

공인용(Co-Citation) 분석은 기술적 분야의 상호 관계를 맵핑하는

데 이용되어왔다2 7 ). 특허인용은 또한 기술적 지표를 개발하는데 사

용되었으며, Engelsman과 Van Raan도 c o - w o r d와 c o -c l a s s i f i c a t i o n

기법을 이용하여 특허 지도에 대해 연구한바 있다2 8 ).

특허인용 정보를 연구하려는 아이디어는 새로운 것은 아니라,

1 9 4 9년에 S e i d e l에 의해 제안된 것이다. 그때 이후로 몇몇 산발적

시도가 문헌에 보고되었는데, 아마도 적절한 데이터베이스의 부

족이 그 분야의 발전을 저해한 것으로 보인다. 체계적인 특허인용

의 연구는 최근에서야 발전되고 있다. 최근에 특허인용분석은

CHI Research(Computer Horizon Inc., New Jersey, USA)의 F .

N a r i n에 의해 많이 발전되었다. 지금까지 특허인용분석에 대한 연

구는 미국특허를 사용하였다. 사실상 미국특허을 보유하고 있는

것은 국제적으로도 큰 우위에 설 수 있는 문제이다. 미국특허에

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 4 7

26) Smith, V. M. (1993), “W h o‘s who in additives-a technological approach.”Chem. Weekly, Vol.

38, pp.137~142

27) Pavitt, K. (1988), “Uses and abuses of patent statistics: Handbook of Quantitative Studies of

Science and Technology, A. F. J. Van Raan, Ed. North Holland”, Elsevier Publishers

28) Engelsman, E. C. and Van Raan, A.F.J. (1994), “A patent-based cartography of technology.”

Res. Policy, Vol. 23, pp.1~26

인용된 참조물은 대부분의 인용분석의 기초가 되었고, 단지 첫페

이지 (심사관)인용이 이용 되었다. 출원인 인용은 일반적으로 기

계 가독 형태로 가능하지 않아 결국, 얻는데 시간이 많이 들어 특

별한 연구에서만 사용되었다. 미국특허시스템이 제공하는 이점은

1 9 7 1년부터 간행된 미국특허에서 5 , 0 0 0 , 0 0 0개 이상의 인용을 컴퓨

터에 이용 가능한 형태로 제공한다는 점이다. 그리고 앞에서도 언

급했듯이, 특허 심사관에 의해 미국특허의 첫페이지에 있는 이러

한 인용정보는 다른 미국특허, 외국특허 및 과학문헌을 포함하고

있다.

특허정보를 위한 다양한 분석기법이 사용되지만 인용분석은 가

장 빈번하게 채택되는 기법 중의 하나이다(Narin, 1994). 인용분석

은 Bibliometircs Method의 가장 보편적인 분석모형으로서 여기에

는 Citation analysis, Co-citation coupling, Bibliographic coupling 등

이 포함되며, Citation analysis는 특정 연구자 또는 연구기관의 연

구성과가 후속 연구에서 얼마나 많이 인용되었는가 하는 정도를

측정하여 연구자 또는 연구성과의 영향력이나 중요성을 평가하는

방법이다. 이 기법들의 주 전제는 특정 논문이나 기술이 장점이

많고 영향력이 높을수록 더 많이 인용되리라는 것이다( M c M i l l a n

& Hamilton, 2000).

많은 비판에도 불구하고 기술경제적 분석에 있어 특허 데이터

의 우수성은 많은 연구자들에 의해 제시되고 있다. Kuznets(1962)

와 O E C D ( 1 9 9 4 )의 연구에서도 다음과 같은 점에서 특허데이터

가 다른 지표에 비하여 상대적으로 유용하다는 주장이 제기되고

있다.

4 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

- 데이터베이스의 확보가능성이 높음

- 특허데이터의 포괄범위가 넓음

- 개별 기술에 대한 정보량이 많음

특허 인용분석을 통해 구체적으로 다음과 같은 지표들이 도출

가능하며, 이러한 지표들은 기술자산의 질적 수준을 측정할 수

있는 척도로 사용할 수 있다는 점이 연구자들에 의해 제시되고

있다.

이처럼 특허데이터의 분석에 있어 인용분석은 가장 빈번하게

채택되는 분석기법 중의 하나지만 다음과 같은 결점을 가지고 있

다(Yoon & Park, 2004).

- 인용관계는 2개 특허간의 연관성만을 나타내므로 전체특허의

연결구조를 파악하기 어려움

- 2개 특허간의 연관성만으로는 분석의 범위와 깊이가 제한

적임

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 4 9

<표 4-1> 기술경제적 척도로서 특허인용분석의 활용

연 구 자 지 표

Hirschey & Richardson(2001)- 기술영향력지수(technology impact index)

- 특허기술의 수명주기

Mowery, Oxley & Silverman(1998) - 기업간 교섭력

Holl et al.(2000) - 혁신활동의 경제적 가치

T i j s s e n ( 2 0 0 1 )- 국가간 기술연계

- 국가간 지식이전

- 인용의 빈도와 같은 피상적인 분석으로는 특허기술간의 내재

적인 관계를 분석하기 어려움

- 인용분석을 위해서는 자료수집, 분석에 많은 시간이 소요됨

따라서 인용분석의 이러한 결점을 보완하기 위해 네트워크에

기반하는 분석방법이 대안적 방법론이 될 수 있다(Yoon & Park,

2 0 0 4 ) .

- 특허기술간의 연관성을 시각적으로 제시함으로서 특허기술의

구조를 직관적으로 이해할 수 있음

- 단순한 인용빈도의 계산 이외에 다양한 지표를 산출할 수 있

으므로 보다 풍부한 분석이 가능함

- 인용분석에 소요되는 시간과 비용이 작음

연결망 분석은 특허기술이 상호간의 인용관계로 구성하는 연결

망에 대한 구조를 파악하여 어떤 기술이 가장 중요한 기술인지를

평가하기 위한 것이다. 단순한 인용빈도와 달리 인용관계 구조의

중앙에 있는 기술일수록 파급효과가 크고 중요도가 높은 기술이

라고 평가할 수 있고, 그러한 중요도의 변화가 기술확산을 측정하

는 척도로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

5 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

제2절 네트워크분석방법론

1. 네트워크분석의기본개념

네트워크 분석은 그래프 기법을 이용하여 어떤 시스템에서의

구성요소( n o d e )간 상호작용( l i n k a g e )의 구조를 분석하는 정량적

분석기법이다2 9 ). 네트워크 분석은 수학, 통계, 전산학, 사회학 등

여러 학문이 복합적으로 종합되어 제안된 방법론으로, Freeman

( 1 9 8 4 )이나 Marseden & Laumann(1984)은 사회과학, 수학과 통

계학의 협력 연구가 더 풍부한 연구결과와 성장을 보일 것으로

보았다.

네트워크라는 용어는 본래 공학 분야에서 오랫동안 전기통신과

운송 등 복합 시스템의 관리와 관련하여 사용되어 왔다. 1950년대

이후, 네트워크라는 용어는 공학이나 기술 분야에만 한정하지 않

고 사회학자와 인류학자들에 의해 사회현상을 이해하기 위한 개

념으로 원용되기 시작하였다. 흔히 사회과학 분야에서 네트워크는

특정한 형태의 관계들로 연결된 행위자들의 집합으로 정의된다.

사회네트워크분석(Social Network Analysis)이란 사람, 집단, 조

직, 컴퓨터, 정보 및 지식 처리 매체간의 관계와 흐름을 측정하고

도면화하는 것을 말한다. 네트워크에서의 노드란 사람들 또는 집

단을 말하고, 노드들 사이의 관계나 흐름이 링크가 된다.

네트워크를 이해하기 위해서는 네트워크에서 행위자의 위치를

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 5 1

29) 윤병운, 백재호, 박용태(2001), “데이터 마이닝을 이용한 특허 인용 분석”, 한국경영과

학회/대한산업공학회 춘계 공동학술대회

평가해 보면 된다. 네트워크상의 위치를 측정하는 것은 노드의 중

심성을 찾는 것이다. 이러한 측정을 통해서 네트워크 상에서 한

노드의 중요도 등을 관찰할 수 있다3 0 ).

네트워크 분석의 목적을 간단히 말하면 구조나 네트워크 형태

의 특징을 도출하고, 관계성으로 체계의 특성을 설명하거나 체계

를 구성하는 단위의 행위를 설명하고자 하는 것이다. 연구 문제와

연구 대상에 따라 분석 대상이 되는 네트워크가 달라지지만, 네트

워크 분석의 연구 설계 단계에서 먼저 몇가지 요소를 고려할 것

이 있다3 1 ).

첫째, 샘플단위가 개인인지, 조직 아니면 국가와 같이 거시 단

위인지를 먼저 결정해야 한다. 네트워크 분석이 발전하기 시작한

초기에는 작은 규모의 조직 안에서 또는 친족집단 내에서의 인간

관계를 연구하였으나, 최근에는 조직간, 기업간 네트워크나 국가

간 네트워크 등의 거대 규모의 분석으로 확장되는 경향이 있다.

둘째, 모집단의 경계를 설정해야 한다. 희소한 사례를 연구하는

방법인 눈덩이 굴리기 샘플링(snowball sampling)은 응답자가 지

목한 사람을 찾아서 조사를 진행하는 것이다.

셋째, 조사할 관계의 내용을 정해야 한다. 사람 사이의 친구 관

계나 싫어하는 관계, 친족관계, 권력관계 등 동일한 대상에 대해

서도 다양한 상호 작용의 내용이 가능한 연구대상이 된다. 조직간

에서 거래관계, 투자관계, 전략적 동맹관계 등 수많은 관계가 존

재하는데, 연구 주제와 가장 밀접하고 중요하다고 생각되는 관계

5 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

30) 손동원(2002), “사회네트워크분석”, 경문사

31) 김용학(2003), “사회 연결망 분석”, 박영사

를 미리 제한하여 조사해야 한다. 조사대상 관계가 한가지 추가될

때마다 시간적 금전적 비용이 일반 조사보다 더 많이 들게되므로

신중히 결정해야 한다.

넷째, 분석 단위가 무엇인지 고려해야 한다. 예를 들어 사람들

이 인터넷 서핑을 하면서 사이트 사이를 오가는 교통 흐름의 구

조를 연구하려 할 때 분석단위를 개인으로 놓을 것인가 아니면

클릭으로 놓을 것인가에 따라 연구결과는 완전히 달라진다.

다섯째, 분석단위와 밀접하게 연관된 분석수준(levels of

A n a l y s i s )을 결정해야 한다. 일단 개인 사이의 관계에 대한 자료

를 모은 후에도 설명 대상이 개인인지 아니면 개인 사이의 쌍

( p a i r )인지, 또는 개인들이 속한 더 큰 단위인 지역 사이의 관계인

지 등을 결정해야 한다.

1) 사회네트워크 유형

네트워크 분석을 위해서는 먼저 분석 단위와 그에 맞는 자료의

형태가 정해져야 한다. 소집단이나 조직에 속한 사람들 사이의 관

계망을 분석할 때는 집단의 경계가 명확하게 설정되어야 한다. 또

한 모든 네트워크 자료는 궁극적으로 행렬의 형태를 띠며, 행렬의

각 셀은 i와 j사이의 관계를 나타낸다. 관계를 나타내는 자료의 형

태에는 크게 세가지 종류가 있다.

가. 완전네트워크(complete network)

분석하고자 하는 대상간의 직접적인 연결정보를 100% 내포하

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 5 3

고 있는 자료를 의미하며, 이것은 응답자가 선택할 대상이 명확하

게 한정되어 있을 경우에만 가능하고, (n×n) 행렬이 의미하는

것은 응답자와 응답자가 상호 작용하는 피응답자 대상의 숫자가

일치한다는 점이다. 완전네트워크는 경계선이 뚜렷한 학급이나

조직과 같은 경계가 명확한 집단에 대한 분석에 가장 적합하며,

특허인용정보와 같이 특허기술간의 관계가 모두 나타나는 경우가

여기에 해당된다.

나. 자아중심적 네트워크(ego-centric network)

대상간의 관계를 직접 조사할 수 없거나 대상의 수가 너무 많

아 전체 정보를 분석하기 어려운 경우, 또는 완전네트워크 중에서

대부분의 연결관계가 일부 대상간에 집중되어 있는 희귀한 사례

의 경우에 연결된 대상을 단계적으로 추적하여 분석한다. 무작위

로 추출된 응답자들로부터 그들이 맺고 있는 네트워크와 연결된

사람들에 관한 자료를 모아야 한다. 자아중심 자료는 한수준 높은

차원에서 ( k×k) 행렬을 만들 수 있다. 즉, 각 개인들의 정보로부

터 친구관계가 맺어지는 나이 행렬이나 인종행렬 등을 계산할 수

있는 것이다.

다. 준네트워크(quasi network)

대상간의 직접적인 연결관계에 관련된 정보가 없는 경우 공통

적인 속성을 갖거나 동일한 다른 대상과 연결관계에 관련된 정보

를 이용하는 방법으로, 기존 자료를 사용하여 분석이 가능하다는

장점을 가지고 있으므로 사회과학에서 활발히 사용되는 유형이

5 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

다. 책 구매 네트워크와 같이 책과 책사이에는 아무런 직접적 관

계가 없고, 단지 책을 구매한 사람들에 의해서 관계가 인위적으로

설정될 경우 준네트워크이라 한다. 또는 인용분석의 c o - c i t a t i o n기

법(co-citation coupling과 bibliographic coupling)을 통해 얻은 자료

가 여기에 해당된다.

준네트워크는 크게 두가지로 나뉘는데, 첫째는 상호 작용을 직

접 조사하기 어려운 경우에 이를 추론하여 ( n×n )행렬을 만드는

것과, 둘째는 분석 단위의 속성을 이용하여 단위 사이의 거리를

계산하여 ( n×n) 행렬을 만드는 것이다.

이러한 네트워크 유형을 정리하면, 네트워크 자료는 n 개의 행

위자들 사이의 직접적인 상호 작용을 나타내는 ( n×n) 행렬로 구

하는 것이 가장 좋지만, 이러한 자료를 구하기 어려울 경우에는

자아중심적 네트워크나 준네트워크 자료를 분석하는 방법도 있다.

실제로 사회과학의 네트워크 분석은 완전 네트워크보다는 자아중

심 네트워크나 준네트워크를 분석하는 경우가 더 일반적이다.

그러나 본 연구에서는 기술군간의 인용관계를 특허데이터베이

스의 변환 분석을 통해 직접적으로 ( n×n) 행렬을 얻어내는 점이

특징이라 할 수 있다.

참고로, 관계 모양에 따라서 네트워크 유형을 구분하면, 스타

형, Y형, 체인형, 서클형 등으로 나눌 수 있다. 스타형과 Y형이

체인형과 서클형보다 문제해결의 시간 측면에서 효과적이고, 스

타형과 Y형이 가장 적은 수의 메시지를 교환한다. 성과향상의 측

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 5 5

면에서 서클형 사람들은 좀 더 효율적이라고 볼 수 있는 반면, 문

제해결 측면에서는 시스템이 약하다고 볼 수 있다.

2) 네트워크의 효과와 가치

가. 정보획득효과

네트워크라는 관계망에 속하게 됨에 따라 이전에 가질 수 없

었던 정보를 얻게 되는 효과를 정보획득효과라고 한다. 이 효과

에는 정보탐색의 비용절감효과와 정보의 질이 높아지는 효과가

존재한다.

나. 지원효과

지원효과는 네트워크에 의해 맺은 다른 사람들로부터 정서적

지원, 물질적 지원, 조언 및 충고 등의 효과를 말한다.

개념들을 구체적으로 살펴보면, 관계의 정도에 따라‘약한 연

결’과‘강한 연결’로 구분하여 표현되고, ‘연결밀도’란 참여자들

간의 관계가 맺어지는 정도를 말한다. 밀도가 높다는 것은 참여자

들간 서로 연계관계가 많다는 점에서 보면 관계의 정도와 유사하

나, 밀도는 개인에 대한 지표가 아니고, 네트워크 전체에 대한 지

표라는 점이 차이이다. 연결밀도가 빽빽할수록 네트워크의 효과

가 높아진다는 주장이 있는데, 대표적인 선도학자가 제임스 콜맨

이다3 2 ).

Ronald Burt(1992)는‘구조적 틈새’라는 개념을 창안하였는데,

5 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

32) Coleman, J. S., Katz, E. and Menzel, H., “Medical Innovation: a diffusion Study”, Indianapolis:

Bobbs-Merrill, 1966

구조적 틈새란 한 사람이 다른 사람들과의 관계에서 중복되지 않

고 그 사람을 통해서만 다른 사람들이 연결되는 경우 구조적 틈

새에 위치한다고 표현한다. 로널드 버트는 네트워크에서 가장 효

과가 높은 위치를 바로 구조적 틈새의 위치라고 강조했다. 한 개

인이 누리는 네트워크 가치는 그 네트워크에서 불필요한 중복의

수에 반비례한다고 말할 수 있는데, 구조적 틈새의 입장에서 보면

밀도가 높은 네트워크는 불필요한 중복이 많다는 뜻이므로 비효

율적이다.

3) 사회 네트워크와 구조 및 행위

가. 네트워크와 구조

‘구조’는 인간의 행위를 사전적으로 결정하거나, 혹은 이끌거

나 아니면 제약하는 사회적 기제를 말한다. 사회 네트워크이론이

바라보는‘행위자 사이 관계망’의 관점에서 구조를 이해하면, 구

조는 참여자들로부터 만들어지고 동시에 참여자들의 행위에 영향

을 미친다는 점이 좀더 확연해진다.

나. 네트워크와 행위

조직이론가인 그레노베터는“인간행위는 사람들간 관계에 배태

되었다”라고 표현하였다. 이 배태라는 개념은 행위자의 선택은 그

들간‘관계’에서 나온다는 것을 부각시키는 계기가 된다.

사회 네트워크는 행위자들간 상호작용을 통해 구축되는‘구조’

인 셈이다. 이 구조는 행위자에게 주어진 것이 아니라 분명 행위

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 5 7

자들에 의해 구축되는 실체이며, 이는 다시 행위자들의 행위와 상

호작용을 제약한다.

4) 중심성 분석

사회네트워크 분석은 한 네트워크에서 중요한 역할을 하거나

주목받는 행위자가 누구인지, 또 각 행위자들은 그 중심에 어느

정도 접근한 것인지 등에 대해 체계적으로 접근하게 한다. 한 행

위자마다의 구조적 위치를 계량하고 이를 분석하는 작업이 바로

중심성 분석이다. 중심성 분석에서 핵심 이슈는 각 개인이 중심에

위치하는 정도를 어떻게 측정할 것인가이다.

한 행위자가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 정도를 표현

하는 지표가 중심성인데, 보는 관점에 따라서, 포인트중심성과

그래프중심성, 로컬중심성과 글로벌중심성, 연결정도중심성과 근

접중심성, 집중도 등 다양한 개념들이 있다. 중심성과 관련해서

중요한 개념인 내향중심성(Indegree Centrality)와 외향중심성

(Outdegree Centrality)을 먼저 소개하고, 매개중심성( B e t w e e n n e s s

C e n t r a l i t y )을 소개하며 그 외 다른 중심성의 개념을 간략히 소개

하기로 한다.

가. 내향중심성과 외향중심성

노드들이 연결된 네트워크에서 한 노드의 D e g r e e는 인접한 노

드의 개수를 말한다. 방향성이 있는 네트워크에서는 연결선의

방향에 따라 노드로 들어오는 선도 있고, 나가는 선도 있다. 따

5 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

라서 방향을 고려하게 되면 따로따로 고려할 필요가 있다. 한

노드의 I n d e g r e e는 그 노드로 들어오는 연결선의 개수를 말하며,

O u t d e g r e e는 그 노드에서 나가는 연결선의 개수를 말한다.

노드 1 의 I n d e g r e e와 O u t d e g r e e를 dI(n1)과 do(n1) 으로 표시

할 때, <그림 4 - 1 >에서 각 노드의 I n d e g r e e와 O u t d e g r e e는 다음

과 같다.

- 노드 1：dI(n1) = 0, dO(n1) = 2

- 노드 2：dI(n2) = 2, dO(n2) = 1

- 노드 3：dI(n3) = 1, dO(n3) = 1

- 노드 4：dI(n4) = 0, dO(n4) = 1

- 노드 5：dI(n5) = 2, dO(n5) = 0

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 5 9

<그림 4-1> 네트워크 연결

1

2

3

45

네트워크 분석에서 I n d e g r e e와 O u t d e g r e e는 매우 중요한데,

I n d e g r e e는 수용성 또는 인기도의 척도가 되고, Outdegree는 팽창

성 또는 확장성의 척도가 되기 때문이다.

네트워크 분석에서 I n d e g r e e와 O u t d e g r e e의 평균값을 이용할 때

가 종종 있는데, Indegree와 O u t d e g r e e의 평균값은 서로 같다.

평균 Indegree 값을 dI-- 로 표기하고, 평균 Outdegree 값을 dO

-- 로

표기할 때, 이 값들은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

여기서 g는 전체 연결선의 개수이고, Indegree 값들은 각 노드

로 들어오는 연결선의 개수이며, Outdegree 값들은 각 노드에서

나가는 연결선의 개수이므로 L로 값이

같고, 따라서 I n d e g r e e와 O u t d e g r e e의 평균값은 다음과 같이 간

단하게 된다.

d I = d O =L

g

dI (ni) = dO(ni) =i =1

g

∑i =1

g

∑

6 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

d I =dI (ni)

i=1

g

∑g

d O =dO(ni )

i=1

g

∑g

나. 매개중심성(Betweenness Centrality)

“커넥터들은 우리의 사회네트워크에서 극히 중요한 부분인데,

그들은 경향과 유행을 만들며, 중요한 거래를 성사시키고, 식당을

개업하는 것을 도와주기도 한다. 그들은 서로 다른 인종, 교육수

준, 가문들을 부드럽게 이어주는 사회의 실과 같은 존재이다3 3 )”.

위에 인용한 글과 같이 커넥터는 네트워크에서 중요한 역할을

하며, 휴먼네트워크에서 마당발로 불리는 사람들의 역할도 매우

중요하다. 이처럼 중요한 커넥터 또는 마당발의 중심성 정도를 측

정하는 개념이 매개중심성(Betweenness Centrality)인데, 한 점이

네트워크에서 담당하는 매개자 혹은 중재자 역할의 정도로서 중

심성을 측정하는 방법이다.

<그림 4 - 2 >의 왼쪽에 위치한 스타형 그래프에서 노드 1은 다른

노드들과 가장 많이 연결되어 있으면서 다른 노드들을 서로 연결

시켜주는 역할을 한다. 반면에 오른쪽에 있는 라인형 그래프에서

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 6 1

<그림 4-2> 스타형 그래프와 라인형 그래프

2

1

36

5 4

1 2 3 4

33) A. L. Barabasi, 강병남, 김기훈(역), “링크”, 동아시아, 2002

노드 1과 노드 4는 다른 노드를 연결시켜주는 역할을 하지 않고

있다.

네트워크에서 노드 j에서 노드 k로 연결되는 경로는 특별한 경

로를 취하게 되는데, 연결선의 비중 또는 중요도가 같다면, 그 경

로는 최단경로를 취한다고 생각할 수 있다. 노드 j와 노드 k 사이

에는 연결선의 숫자가 같은 최단경로가 다수 존재할 수 있으며,

각각의 최단경로는 동일한 비율로 선택되어질 것이다. Freeman은

최단경로의 선택확률을 다음과 같이 설명했다.

gjk를 네트워크내 특정 두 노드( j와 k) 사이에 존재하는 최단경

로의 경우의 숫자라 할 때, 이러한 최단경로들은 동일한 확률로

선택되어지므로, 하나의 최단경로가 선택될 확률은 이다. 여기

서 별개의 노드 i가 두 노드간 경로에 포함될 경우를 생각해볼 수

있는데, gjk(ni)를 두 노드( j와 k )의 최단경로들 중에서 노드 i를 포

함하는 경우의 수라고 하면, Freeman 은 최단경로들 중에서 노드

i가 포함될 확률을 gjk(ni) /gjk라고 하였다.

따라서 네트워크 내에서 노드 i의 매개중심성은 서로 다른 두

노드들에 대한 각각의 매개확률 값을 더한 값이 되며 다음과 같

이 표기할 수 있다.

매개중심성 값의 최소값은 0 인데, 이러한 경우는 두 노드들을

연결하는 최단경로 상에 특정한 노드가 존재하지 않는 경우이다.

만약 두 노드들을 연결한는 최단경로 상에 항상 특정한 노드가

CB(ni ) = gjk (ni) /g jkj< k∑

1gjk

6 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

존재한다면, 그 특정노드의 매개중심값이 최대가 될 것이며, 그

값은 (g-1)(g-2)/2 가 될 것이다. 이 값은 특정 노드 하나를 제외

한 노드쌍들의 개수를 말한다.

다. 중심성의 다른 개념들

(1) 포인트 중심성, 그래프 중심성

한 점의 입장에서 파악하면 포인트 중심성이고, 네트워크 전체

의 입장에서 파악하면 그래프 중심성이라고 한다. 보통 중심성이

라고 하면 포인트 중심성을 말하는데, 포인트 중심성은 특정 한

점(노드)이 네트워크 내의 중심에 위치하는 정도를 표현하는 지

표이다. 한편 그래프 중심성은 전체 그래프의 중심화 경향을 의미

하는 개념이다. 이 그래프 중심성의 의미는 집중도( c e n t r a l i z a t i o n )

라는 용어로 사용되는 편이다.

(2) 로컬 중심성, 글로벌 중심성

한 점의 중심성을 말하는 포인트 중심성은 다시 로컬 중심성

과 글로벌 중심성으로 구분된다. 로컬 중심성은 한 점을 중심으

로 주변의 점들과 얼마나 많이 연결되어 있는가에 의해 파악된

다. 이 로컬 중심성의 측정은 한 점과 직접적으로 연결되어 있는

점의 수만을 가지고 측정한다. 글로벌 중심성은 특정 한 점이 전

체 네트워크의 중심에 위치하는 정도를 나타내는 개념이다. 글로

벌 중심성은 한 점과 네트워크의 전체 점들간의 거리에 의해 측

정된다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 6 3

(3) 연결정도중심성, 근접중심성

연결정도중심성은 다른 점과의 연결된 정도를 중심으로 보는

개념이다. 이는 한 점에 연결된 다른 점의 수로 측정된다.

근접중심성은 한 점이 다른 점에 얼마만큼 가깝게 있는가를 말

하는 개념이다. 두 점 사이의 거리가 핵심개념이다. 다른 점과 가

깝게 있다면 그들과 쉽게 관계를 맺을 수 있다고 보고 그만큼 중

심적인 역할을 한다고 간주하는 것이다.

(4) 집중도

중심성( c e n t r a l i t y )이 한 점에 초점을 맞추어 그 점이 중심에 위

치하는지에 대한 정도를 표현하는 것이라면, 집중도( c e n t r a l i z a -

t i o n )는 한 네트워크 전체가 중심에 집중되는 정도를 표현하는 것

이라는 점에 차이가 있다.

연결정도 집중도는 전체 네트워크의 집중화 정도를 측정하기

위해, 각 점들간 연결정도에 의존하는 측정방법이다.

위의 식에서 CD( n * )는 네트워크에서 나올 수 있는 가장 높은

연결정도중심성 값을 지칭하며, 또한 CD( ni)는 행위자 i의 연결정

도중심성 값을 의미한다. 따라서 분자는 네트워크에서 가장 높은

중심성 지수에서 각 행위자들의 중심성 지수를 뺀 값을 모두 합

CD =[CD(n∗ ) − CD(ni)]

i=1

g

∑Max [CD(n∗ ) − CD(ni )]

i =1

g

∑

6 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

한 값이다. 한편, 분모는 이론적으로 발생할 수 있는 가장 높은

연결정도중심성 지수를 의미한다.

(5) 구조적 틈새(structural hole)

구조적 틈새란 한 노드가 다른 노드들과의 연계에서 중복되지

않고 그 행위자를 통해서만 다른 노드들이 연계되는 바로 그 위

치를 구조적 틈새라고 하는데, 미국의 사회학자인 로널드 버트에

의해서 주창된 개념이다.

구조적 틈새의 핵심은‘중복되지 않는 것’이다. 구조적 틈새

입장에서는‘중복’은 새로운 추가정보가 없기 때문에 중복된 연

결관계를 낭비로 간주한다. 네트워크 상에서 효율적인 위치는 이

러한 낭비가 없는 위치인 구조적 틈새로 본다. 가장 완벽한 틈새

는 어떠한 중복관계가 없고 오직 자신만이 다른 노드들과 연결된

지점이다. 구조적 틈새의 위치에 있을 경우, 중복이 없는 다른 노

드들과의 연계관계가 증가할수록 그 효과가 증가한다. 이렇게 보

면, 한 노드가 가질 수 있는 효용가치는 그 노드의 네트워크가 가

지는 불필요한 중복의 수에 반비례한다고 말할 수 있다.

구조적 틈새에 자리잡은 노드가 누리는 가장 중요한 효과는 정

보확보의 우월성으로 지적된다. 그 효과는 구조적 틈새에 위치한

노드는 다양한 연결을 가지기 때문에 다양한 정보를 접할 수 있

다는 점에 근거한다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 6 5

2. 네트워크분석소프트웨어

네트워크 분석에 사용되는 응용프로그램은 여러 가지가 있으

며, 그 중에 일부는 무료로 제공되는 것 들도 있다. 최근에 M a r k

H u i s m a n3 4 )는 사회네트워크 분석에 사용되는 다양한 소프트웨어를

비교분석하였다. Mark Huisman의 연구에서는 UCINET, Pajek,

NetMiner II, STRUCTURE, MultiNet 및 StOCNET 등의 6개 소

프트웨어를 집중적으로 연구하였다. 비교분석에서는 주로 기능성

(functionality), 데이터 조정여부(data manipulation options) 및 이

용가능한 지원기능(available support) 등을 논의하였다.

본 절에서는 여러 가지 네트워크 분석소프트웨어를 소개하면서

Mark Huisman의 연구결과도 언급하고자 한다.

가. UCINET

UCINET 6.0(Version 6.05; Borgatti, Everett, Freeman, 2002)은

사회네트워크 분석이나 다른 유사 데이터를 분석하는데 사용하는

종합적인 프로그램이다. 아마도 이 프로그램은 사회네트워크 데

이터를 분석하는데 있어서 가장 많이 알려지고 가장 자주 이용되

는 소프트웨어 패키지일 것이며, 다양한 분석 툴을 제공한다. 30

일짜리 평가판도 무료로 이용할 수 있다. UCINET은 매트릭스 기

반이며, scatterplot, dendrogram 및 tree diagram 등을 그리는 그래

픽 툴이 있지만 보통 데이터를 시각화하기 위해서는 K r a c k P l o t을

6 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

34) Mark Huisman, Marijtje A.J. van Duijn, “Software for social network analysis”

이용한다. cohesive subgroups(cliques, clans, plexes) 와 r e g i o n s

(components, cores)의 탐색, 중심성 분석, 자기 네트워크 분석, 구

조적 홀 분석 등의 다양한 네트워크 분석 툴을 제공한다.

F r e e m a n이 개발한 이 프로그램을 이용해 네트워크 분석에서 가

장 중요한 응집력(Cohesion), 하위집단(Subgroup), 자아 네트워크

(Ego Network), 중심성(Centrality), 중앙과 변방( C o r e / P e r i p h e r y ) ,

역할/위치(Roles & Positions) 등을 분석할 수 있다. 뿐만 아니라

자료를 자유롭게 변환할 수 있는 부분과 M D S (다차원 축적도) ,

Cluster, 2-Mode Scaling, Similitarities/Dissimilarities 등의 네트워크

분석과 밀접히 관련된 통계기법을 사용할 수 있다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 6 7

<그림 4-3> UCINET 구동화면

나. Pajek

Pajek(Version 0.94; Batagelj, Mrvar, 2003)은 대규모 데이터를

다루려고 고안된 네트워크 분석 및 시각화 프로그램이다. 이 프로

그램의 주된 목적은 첫째, 대규모 네트워크를 몇 개의 작은 네트

워크로 축소하여 정밀한 방법을 사용하고자 하는 것이고, 둘째,

이용자들에게 강력한 시각화 툴을 제공하는 것이며, 셋째, 효과적

인 네트워크 알고리즘을 수행하는 것이다. 이 프로그램은 무료로

다운로드 받을 수 있으며, 개발자들이 계속 프로그램을 업데이트

하고 있으나, 온라인 도움말을 제공받을 수 없으며, 네트워크 분

석에 관해서 비전문가인 사람이 이용하기에는 부적당하다.

P a j e k은 6개의 다른 데이터 구조를 이용하는데, 네트워크

(nodes, arcs/edges), 파티션, permutations(reordering of nodes), 클

러스터(subsets of nodes), 계층, 벡터 등이 그것이다.

6 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<그림 4-4> Pajek 구동화면

다. NetMiner II

2 0 0 1년에 정식으로 발표된 넷마이너( N e t M i n e r )는 U C I N E T과

K r a c k P l o t의 장점을 통합시킨 프로그램으로 국내회사인 (주)사이

람에 의해 개발되었다. 넷마이너는 자바언어로 개발된 프로그램

으로 윈도우 운영체제뿐만 아니라 리눅스, 유닉스 운영환경에서

도 사용할 수 있다는 점이 특징이다. 분석 가능한 네트워크 지표

들은 UCINET6 보다는 적지만 일반적으로 많이 사용되는 지표들

은 거의 대부분 포함되고 있으며, 오히려 U C I N E T에서는 제공되

지 않는 최신의 지표들이 다수 포함되어 있다. 무엇보다도 한글처

리가 완벽하게 된다는 점에서 국내 사용자들에게는 적합한 프로

그램이라고 할 수 있다.

2 1일 동안 무료로 사용할 수 있는 평가판을 제공받을 수 있다.

이 프로그램은 특히 탐구를 위한 네트워크 분석의 통합과 시각화

를 위해서 디자인 되었다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 6 9

<그림 4-5> NetMiner 구동화면

라. STRUCTURE

STRUCTURE(Version 4.2; Burt, 1991)는 복수의 네트워크 시

스템에서 사회관계를 측정하는 지표, 클릭, 구조적 및 기능적 동

의성, 밀도 테이블, 분포군, 자치권, 힘과 균형 등을 제공하는 프

로그램이다. 이 프로그램은 명령에 기반한 DOS 프로그램인데, 데

이터 관리와 네트워크 분석을 위한 명령을 포함하는 입력파일이

있어야 한다. 이 프로그램은 무료로 다운로드 받을 수 있으며, 네

트워크 분석, 네트워크 데이터, 네트워크 모델 등을 설명하는 설

명서도 같이 다운로드 받을 수 있다.

S T R U C T U R E는 autonomy, cohesion, contagion, equivalence,

power 등의 네트워크 분석 툴을 제공하고 있다.

마. MultiNet

Multinet(Version 4.24 for Windows; Richards, Seary, 2003)은

대규모 데이터와 산재된 네트워크 데이터를 처리하기에 적당한

프로그램이다. 이 프로그램은 문맥의 분석, 다시말하면, 노드의

특성을 가지고 네트워크 데이터를 분석하도록 설계되었다. 네트

워크 데이터 이외에 속성 데이터를 분석하는 방법도 포함하고

있다.

이 프로그램은 저자에게서 얻을 수 있는데, 완전한 사용자 설

명서는 없다.

7 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

바. StOCNET

StOCNET(Version 1.4；Boer, Huisman, Snijders, Zeggelink,

2 0 0 3 )은 윈도우 환경에서 사용되는 공개 소프트웨어이며, 고도의

통계적인 분석을 위한 사회네트워크 분석 소프트웨어이다. 이 프

로그램은 StOCNET 웹사이트에서 무료로 다운로드 받을 수 있

다. 사용자 설명서와 프로그램 개발자 설명서를 동시에 다운로드

받을 수 있다.

분석은 세션의 내부에서 이루어지는데, 데이터 정의, 변환, 선

택, 모형 서술 및 분석, 결과 점검 등으로 구성되어 있다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 7 1

<그림 4-6> MultiNet 구동화면

사. KrackPlot

K r a c k P l o t은 네트워크를 그래픽으로 표현하여 전체적인 모습을

한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 사용하기가 간편하고 K r a c k P l o t

을 통해 생성된 데이터가 Ucinet 등의 네트워크 분석 프로그램과

호환이 된다는 장점이 있다. 그러나 이 프로그램은 D O S용 프로

그램이라 그래픽 해상도가 나쁘고 W i n d o w s와 O L E ( O b j e c t

Linking and Embedding)가 되지 않는 단점이 있다. KrackPlot의

특징을 요약하면 다음과 같다.

① 노드를 새로 만들거나 지울 때, 노드를 하나하나 또는 집단

적으로 움직이고자 할 때, 그리고 새로운 선을 만들거나 지

울 때, 마우스를 사용해서 처리할 수 있다.

② 그래프의 세부 부분을 확대해서 볼 수 있다.

7 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<그림 4-7> StOCNET 구동화면

③ 각 노드들의 속성을 시각적으로 구분하여 보여 줄 수 있다.

가령 남자는 네모, 여자는 세모로 표시할 수 있다.

④ 그래프를 PostScript 또는 Hpgl 파일로 저장하거나 출력할

수 있으므로 다른 프로그램에서 그래프를 불러들이거나 편

집할 수 있다.

아. VantagePoint

V a n t a g e P o i n t는 서지적 데이터베이스에 있는 텍스트 데이터를

사용한다. 데이터베이스에서 정보를 검색하고 이 것을

VantagePoint 로 불러 들어와서 저자나 기술군 코드 등의 일반적

인 것 이외에도 자연언어처리 기술을 이용하여 의미있는 단어나

구절들을 만들어 낸다. 상위 1 0개의 리스트도 만들어 내고, Co-

occurence 매트릭스도 만들어 낸다. 예를 들면 작가와 출판년도

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 7 3

<그림 4-8> VantagePoint 구동화면

등을 매트릭스를 이용해서 표시할 수 있다. 또한 이렇게 생성된

데이터를 이용해서 엑셀 등을 이용해서 그림을 그릴 수도 있다.

노드들 사이의 correlation 맵도 만들 수 있다. <그림 4 - 8 >은 c r o s s -

relation 맵을 나타내고 있다.

V a n t a g e P o i n t는 퍼지 매칭 기술을 이용하여 데이터를 적절하게

식별하고 연관짓고 줄이는 작업을 할 수 있다. 이러한 기술을 이

용하여 오타를 찾아내고, 대표명화 등을 할 수 있다. 또한 마이크

로소프트 V B S c r i p t를 이용하여 이러한 일련의 연속작업을 자동화

할 수 있다.

자. Tech-Line

T e c h - L i n e은 특허 포트폴리오 분석을 기초로 하여 회사의 기술

강도에 관한 다양한 지표들을 제공한다. 이러한 정보들을 CHI 연구

소에서는 컨설팅업무에 이용하고 세계적인 기술을 찾는데도 이용

한다. Tech-Line의 특허기술분류는 I P C를 기반으로 분류되어 있다.

핵심특허를 식별하는 것이 중요한데 이 것을 위해서 특허인용분석

에서 사용한 기법을 이용한다. 핵심적인 지표들은 다음과 같다.

- Patent growth percent in area：특허수의 시간대별 변화를 백

분율로 표시한 값

- Percent of company patents in area :한 회사가 보유한 특허

들 중에서 특정기술분야의 특허수를 모든 특허수로 나눈 값

- Current Impact Index :한 기술분야에서 회사의 과거 5년동안

특허가 한 해동안 인용된 수를 그 기술분야에서 모든 미국특

7 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

허가 한해동안 인용된 수로 나눈 값

- Technology Strength：특허수×Current Impact Index

- Technology Cycle Time：회사의 특허에서 인용 참조문헌 들

의 중앙값 나이

- Science Linkage：특허 참조문헌의 과학 논문 평균수

- Science Strength：특허수×Science Linkage

차. Agna

A g n a는 사회네트워크 분석 및 계량사회학, 순차분석 등에 사

용하는 프리웨어이다. 특징을 살펴보면 플랫폼에 독립적이고, 쉽

게 익힐 수 있으며, 네트워크 편집을 시각적으로 보여주고, 무료

로 사용하는 프리웨어라는 점이다. 스프레드시트와 네트워크 편

집기를 이용해서 네트워크를 편집하고 변환할 수 있다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 7 5

<그림 4-9> Agna 구동화면

카. Egonet

E g o n e t은 자기중심적인 네트워크 데이터의 수집 및 분석에 사

용하는 소프트웨어이고, 자바로 쓰여진 프로그램이며 두개의 프

로그램으로 구성된다. EgoNetW는 연구를 수행하는 프로그램이

며, 4개의 모듈을 가지고 있는데 다음과 같다.

- 분석자가 답변자들에게 묻는 질문들

- 네트워크 도출 모듈

- 답변자들에게 각각의 변경사항에 관한 질문들

- 각각의 독특한 변경쌍의 관계에 관한 질문모듈

E g o N e t C l i e n t W는 인터뷰를 수행하는 프로그램이다.

이 외에도 다양한 프로그램들이 있는데, <표 4 - 2 >를 참고하여

해당정보를 얻을 수 있을 것이다.

7 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<그림 4-10> EgoNet 구동화면

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 7 7

<표 4-2> 네트워크 분석 소프트웨어 종류와 U R L

Program Ver. U R L

Agna 2.0.7 h t t p : / / w w w . g e o c i t i e s . c o m / i m b e n t a / a g n a / i n d e x . h t m

Blanche 4.6.4 h t t p : / / w w w . s p c o m m . u i u c . e d u / P r o j e c t s / T E C L A B / B L A N C H E /

FATCAT 4.2 h t t p : / / w w w . s f u . c a / ~ r i c h a r d s / P a g e s / f a t c a t . h t m

GRADAP 2.0 h t t p : / / w w w . a s s e s s . c o m / S o f t w a r e / G R A D A P . h t m

Iknow - h t t p : / / w w w . s p c o m m . u i u c . e d u / P r o j e c t s / T E C L A B / I K N O W /

InFlow 3.0 h t t p : / / w w w . o r g n e t . c o m /

KliqFinder 0.05 h t t p : / / w w w . m s u . e d u / ~ k e n f r a n k / s o f t w a r e . h t m

MultiNet 4.24 h t t p : / / w w w . s f u . c a / ~ r i c h a r d s / M u l t i n e t / P a g e s / m u l t i n e t . h t m

NEGOPY 4.30 h t t p : / / w w w . s f u . c a / ~ r i c h a r d s / P a g e s / n e g o p y 4 . h t m l

NetDraw 1.0 h t t p : / / w w w . a n a l y t i c t e c h . c o m / d o w n l o a d n d . h t m

NetMiner II 2 . 3 . 0 http://www.netminer.com/NetMiner/home 01.jsp

NetVis 2.0 h t t p : / / w w w . n e t v i s . o r g /

Pajek 0.94 h t t p : / / v l a d o . f m f . u n i - l j . s i / p u b / n e t w o r k s / p a j e k / d e f a u l t . h t m

PermNet 0.94 h t t p : / / w w w . m e i j i g a k u i n . a c . j p / ~ r t s u j i / e n / s o f t w a r e . h t m l

PGRAPH 2.7 h t t p : / / e c l e c t i c . s s . u c i . e d u / ~ d r w h i t e / p g r a p h /

ReferralWeb 2.0 h t t p : / / w w w . c s . w a s h i n g t o n . e d u / h o m e s / k a u t z / r e f e r r a l w e b /

SM LinkAlyzer 2.1 h t t p : / / w w w . m d - l o g i c . c o m / i d 1 4 2 . h t m

SNAFU 2.0 h t t p : / / i n n o v a t i o n i n s i g h t . c o m / n e t w o r k s . h t m l

Snowball - h t t p : / / s t a t . g a m m a . r u g . n l / s n i j d e r s / s o c n e t . h t m

StOCNET 1.4 h t t p : / / s t a t . g a m m a . r u g . n l / s t o c n e t /

STRUCTURE 4.2 h t t p : / / g s b w w w . u c h i c a g o . e d u / f a c / r o n a l d . b u r t / t e a c h i n g /

UCINET 6.05 http://www.analytictech.com/ucinet 5 description.htm

visone 1.0b1 h t t p : / / w w w . v i s o n e . d e /

JUNG 1.0 h t t p : / / j u n g . s o u r c e f o r g e . n e t / i n d e x . h t m l

MatMan 1.0 h t t p : / / w w w . n o l d u s . c o m / p r o d u c t s / i n d e x . h t m l ? m a t m a n / i n d e x

PREPSTAR 1.0 h t t p : / / k e n t u c k y . p s y c h . u i u c . e d u / p s t a r / i n d e x . h t m l

SNA 0.41 h t t p : / / l e g b a . c a s o s . r i . c m u . e d u / R . s t u f f /

SNAP 2.5 h t t p : / / w w w . s o c . u c s b . e d u / f a c u l t y / f r i e d k i n / S o f t w a r e / S o f t w a r e . h t m

yFiles 2.1 http://www.yworks.de/en/products yfiles about.htm

KrackPlot 3.0 h t t p : / / w w w . a n d r e w . c m u . e d u / ~ k r a c k /

Mage 2.1 h t t p : / / k i n e m a g e . b i o c h e m . d u k e . e d u / k i n e m a g e / k i n e m a g e . h t ml

Mark Huisman과 Marijtje A.J. van Duijn의 연구에서는 앞서

설명한 UCINET, Pajek, NetMiner II, STRUCTURE, MultiNet 및

StOCNET 등의 6개 소프트웨어를 대상으로 비교분석을 수행하

였다.

이 연구에서는 첫째, 기능성( f u n c t i o n a l i t y )을 점검하였는데, 데이

터 조정, 네트워크 시각화, 묘사 방법, 과정에 기반한 방법, 통계적

인 방법 등을 살펴보았다. 둘째, 지원기능을 살펴보았는데, 설명서

여부 및 온라인 도움말 기능을 점검해 보았다. 셋째, 사용자 편의

성을 점검해 보았다. 이러한 것들에 점수를 내었는데, <표 4 - 3 >에

서 살펴볼 수 있으며, 이 그림에서“+”는“좋음”을 나타내며,

“+ +”는“매우좋음”을 나타내고, “-”는“나쁨( s h o r t i n g s )”을, “0”은

“부족( l a c k i n g )”을, “+ -”는“결정안됨(장점과 단점을 지님)”을 나

타낸다.

다양한 묘사방법을 이용해서 네트워크를 측정하고자 한다면

UCINET 이나 N e t M i n e r가 좋은 선택안이 될 것이다. STRUCTURE

7 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<표 4-3> 네트워크 분석S/W 비교분석표

Functionality Support U s e r -

f r i e n d l i n e s sD a t a . V i s u a l . D e s c r . P r o c . S t a t . M a n u a l H e lp

M u l t i N e t +- + +- + +- +- ++ +

N e t M i n e r ++ ++ ++ ++ +- + + ++

P a j e k + ++ + ++ 0 - 0 +-

S t O C N E T +- 0 +- 0 ++ + + +

S T R U C T U R E - 0 +- ++ + ++ 0 +-

U C I N ET ++ +1 ++ ++ +- + + +

The prograrn NetDraw for network visualization is distributed with UCINET

의 설명서는 가장 좋은 것으로 평가되었는데, 실제적인 정보와 이

론적인 배경을 자세히 설명하고 있다.

제3절 특허인용분석을통한기술파급효과측정방법

기술지식의 흐름 관계를 계측하는 방법에는 특허흐름을 이용하

는 방법, 기술혁신의 흐름을 이용하는 방법, 산업연관표를 이용하

는 방법 등이 있다.

특허흐름을이용하는방법은특허의발명산업과이용산업의행렬표를

이용하여기술지식의흐름을측정하는방법이다. S c h m o o k l e r( 1 9 6 6 )는 레

온티에프의 투입-산출분석 아이디어를 확장시키면서 행에는 발명산

업을, 열에는발명의 이용산업을, 그리고대각행렬에는공정기술에대

한 발명을 나타내는 일종의 투입-산출 행렬표를 제안하였다.

S c h m o o k l e r는 기술의 발명-이용 관계를 파악하는데 있어 특허수

를 강조하였는데, 산업에 따라 특허경향과 내용이 다양하기 때문

에 산업별 기술개발 노력을 특허수에 의해 횡단적으로 측정하는

것은 한계가 존재한다. 그리고 특허흐름 접근방법을 통해 얻어진

기술흐름 행렬표가 산업연관분석 방법에서 얻어진 것보다 방법론

적으로 유망할 수 있으나 자료의 제약으로 이의 작성이 어렵고,

특허가 불가능한 R&D 결과의 측정과 정부와 대학연구소 연구결

과 측정의 어려움 등에 있어 분석의 한계가 존재한다.

기술혁신의 흐름을 이용하는 방법은 개별혁신에 대한 혁신의

창출부문, 이용부문, 혁신기업이 활동하는 주요부문을 이용하여 3

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 7 9

차원 행렬표를 구성하고 이를 기술지식의 흐름관계로 이용하는

방법이다(Pavitt, 1984). 특허 흐름을 이용하는 방법과 기술혁신의

흐름을 이용하는 방법은 기술지식의 흐름관계를 잘 반영하지만

계측이 어렵다는 현실적인 제약이 있다.

산업연관표를 이용하는 방법은 산업연관표의 산업연관 관계를

통해 기술지식의 흐름관계를 결정하는 방법이다. 투입-산출을 이

용한 지식의 흐름은 기본적으로 공급산업에서 수요산업으로의 중

간재 혹은 자본재의 거래량에 근거하여 그 크기에 비례해서 기술

지식의 흐름이 발생한다는 것이다(OECD, 1996a). 즉, 거래비율이

하나의 가중치로 적용된다.

한편, 투입-산출을 이용하여 가중치를 구하는 방법은 다음과

같이 세 가지로 구분될 수 있다. 첫째, 중간거래량의 합에 대한

각 산업간의 거래량, 즉 (Terleckyi weight)를 이용하는

경우이다. 둘째, 투입산출표에서의 투입계수( , 여기서

는 j산업의 생산액)를 이용하는 경우이다. 이 두가지 방법은 산

업간의 직접적인, 1차적인 효과만을 고려한다는 점에서 유사성이

존재한다. 셋째, 산업간 직·간접효과를 고려하는 생산자 유발계

수( ; 레온티에프 역행렬 즉, [I-A]- 1의 원소)를 이용하는 경우

이다. 생산자 유발계수는 산업간 일대일 흐름(직접 효과)이외에

여타 다른 산업에 의한 생산유발정도(간접 효과)가 포함되므로

앞의 두 경우보다 산업간 지식흐름을 보다 정확히 계측할 수 있

다는 장점이 존재한다(Mohnen, 1996).

그의 연구에서는 레온티에프 역행렬을 이용하여 다음과 같이

기술흐름관계를 도출하였다. 여기서는 기술흐름관계를 표현하는

ij

Qj

aij = Xij / Qj

Xij / Xijj

∑

8 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

행렬로서 다음과 같이 정의된다(Leoncini et al., 1996).

여기서, X는 각 산업의 생산액을 나타내는 대각행렬, [I-Ad]- 1는

국산거래 레온티에프 역행렬, D는 각 산업의 최종수요를 나타내

는 대각행렬이다.

그러면 특정년도의 기술지식흐름은 각 산업이 보유하고 있는

기술지식의 양과 당해년도의 기술지식 흐름관계의 결합으로서 표

현된다. 따라서 기술지식 흐름행렬 T는 다음과 같이 표현될 수

있다.

여기서, H는 각 산업의 연구개발스톡을 나타내는 대각행렬이

고, B는 기술지식 흐름관계를 나타내는 행렬이다. T행렬의 원소

는 i산업의 기술지식을 통한 자체 지식의 총량을, 는 j

산업에서 요구하는 i산업의 기술지식량을 의미한다. 결국 는 i

산업에서 j산업으로의 기술지식의 파급량을 의미한다. 그의 연구

에서는 정보기기 산업과 정보서비스 산업 그리고 기타 1 7개 산업

들간의 기술지식 흐름행렬을 구성하여 정보통신 기술지식의 타

산업으로의 파급량을 산출하였다3 5 ).

tij

tij (i ≠ j )tij

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 8 1

B = X −1 ⋅[I − Ad ]−1 ⋅ D = [bij ]

T = H ⋅ B = [t ij]

35) 조형곤 외, “정보통신 기술지식의 파급효과에 대한 실증분석”, 기술혁신연구, 8(1),

pp.73~94, 2003

1. 인용특허분석을통한기술파급지수개발

특허인용분석(Patent Citation Analysis)에서 특허인용은 어떤

특허가 다른 특허나 문헌을 인용된 횟수로 정의된다3 6 ). 특허 발명

자가 기존 특허들을 인용하는 의도에 대해 세부적 증거의 부족에

도 불구하고 타 특허에 인용된 횟수가 많은 특허가 높은 기술적

가치를 지닌다는 것은 다양한 연구를 통해 증명된 바 있다3 7 ).

특허인용분석은 특허들간의 인용관계를 분석하여 특허간 상호

연관관계 뿐만 아니라 상대적인 중요도를 파악하는 것을 의미한

다. 많은 연구자들이 이를 통해 기술의 질과 영향력, 기술정보의

확산 등을 분석하였다. Pavitt은 co-citation analysis를 이용하여 기

술영역의 관계를 m a p p i n g하였으며3 8 ), Narin과 N o m a는 생명공학에

서 과학과 기술사이의 지식 흐름의 구조를 특허인용분석을 통해

연구한 바 있다3 9 ).

특허인용분석이 활용되는 실용적 및 학문적 분야는 매우 다양

하며, 대표적으로는 기술의 영향력이나 기술의 우수성을 평가하는

기본적인 지표로 인용된 횟수를 고려하는 인용빈도가 있다. 이외

에도 특허인용분석을 통한 지표로는 미국 CHI (Computer Horizon

8 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

36) Karki, M., “Patent Citation Analysis: A Policy Analysis Tool”, World Patent Information, 19(4),

pp.269~272, 1997

37) Albert, M., Avery, D., Narin F. and McAllister, P., “Direct Validation of Citation counts as

Indicators of Industrially Import Patents”, Research Policy, 20, pp.123~134, 1991

38) Pavitt K., “Uses and Abuses of Patent Statistics”, Handbook of Quantitative Studies of

Science and Technology(edited by Van Raan), pp.239~256, 1998

39) Narin F. and Noma E., “Is Technology Becoming Science?”, Scientometrics, 7, pp.259~273,

1 9 8 5

Inc.) R e s e a r c h에서 제시하고 있는 CP(Cites per Patent), CII

(Current Impact Index), TS(Technology Strength), TCT

(Technology Cycle Time)가 있는데, 각각의 의미는 다음과 같다.

- CP(Cites per Patent): 특허의 피인용 횟수를 특허 건수로 나

눈 특허 피인용도를 의미한다. 이것은 특허의 기술적 영향을

평가할 수 있도록 해주는 지표로, 피인용횟수가 많다는 것은

일반적으로 중요한 발명이라는 것과 관계가 높고, 앞으로의

발명에 있어서 근간을 이룰 것임을 의미한다. 만일 회사가

피인용횟수가 많은 특허를 보유하고 있다면 다른 경쟁회사보

다는 더 앞서가 있고 더 가치가 높은 특허 포트폴리오를 갖

고 있는 것이다.

- CII(Current Impact Index): 최근 년도(분석하는 해당 년도)

에 발생된 특허가 과거 5년간의 특허를 인용하는 횟수를 의

미한다. 1.0은 평균 인용 횟수를 나타내고, 2.0은 평균값의 2

배, 0.25는 평균값의 2 5 %임을 나타냄. 어떤 회사에서 가장 우

수한 기술을 개발하고 있는지는 확인할 수 있고, 그 회사의

기술적 우수성을 경쟁회사에 대해 또는 그 기술의 평균에 비

해 비교할 수 있다. ( C I I는 기술에 따라 차이가 많다. 예를들

면, 반도체, 생명공학 및 약학은 기술특성상 높고, 유리, 시멘

트 및 섬유 등은 낮다.) CII는 회사의 주식시장 성과를 예측

하는데 이용할 수 있다는 것이 알려져 있다.

- TS(Technology Strength): CII를 특허의 수에 곱하여 기술적

우수성을 가중치로 사용한 포트폴리오 규모를 의미한다. TS

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 8 3

를 이용하여 어떤 회사가 더 많은 특허를 가짐에 불구하고,

더 우수한 특허를 적은 수 가진 회사가 기술적으로 더 영향

력이 있음을 알 수 있다.

- TCT(Technology Cycle Time): 혁신속도 또는 얼마나 빨리

기술이 변화되는지에 대한 지표로, 특허가 출원되었을 때 그

것이 인용하고 있는 특허들의 년수의 중앙값(median value)

에서 구한다. 경쟁자보다 더 짧은 cycle time을 갖는 회사는

선행기술에서 현재 기술까지 더 빨리 진보하고 있다는 것을

의미한다. 반도체의 경우 cycle time은 3 - 4년으로 짧은 반면에

조선의 경우는 1 0년이상으로 길다. 평균은 8년으로, 급속하게

변화하는 기술의 경우 T C T는 더 빨리 혁신하여 이익을 얻

도록 할 수 있다.

- TII(Technology Impact Index): 기술분야별로 피인용수가 상

위 1 0 %에 속하는 주요 특허만을 대상으로 타 특허로부터 인

용된 정도를 나타내어 지수화한 것으로 개별 특허당 평균피

인용 건수를 의미한다.

본 연구는 기술에 의한 여러 가지 파급효과 중에서도 특히 다

른 기술에 미치는 파급효과를 추정하고자 하고 있다. 기술확산 이

론에 있어서 기술은 제품이나 인력과 같이 체화된 형태로 파급되

는 경우와, 정보와 같이 비체화된 형태로 파급되는 경우로 크게

나눌 수 있는데 체화된 형태로의 파급에 대해서는 기존에 산업연

관표 등을 이용한 연구가 있어왔다. 한편, 특허와 같은 정보에 의

8 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

한 파급은 Schmookler(1966) 등의 연구가 있었지만 많은 한계를

내포하고 있었다.

본 연구는 지식의 흐름을 기존의 특허를 활용하는 데에서 측정

하고자 하는 것으로, 기존의 선행 기술특허가 후행 연구개발에 의

한 기술특허에서 인용될 경우, 기존의 선행 특허가 후발 특허로

지식이 흘러가는 것으로 보고 이를 측정하고자 하는 것이다. 이를

측정함에 있어서 개별기술의 흐름을 측정하는 것도 중요하지만,

우선 어떤 기술군이 다른종류의 기술군으로 인용되는지에 대해

파악함으로써 그 기술군의 타분야로의 기술적 파급효과가 어떠한

지에 대한 기술군 수준의 기술지식흐름을 추정하기로 한다.

이는 어떤 기술군의 특허가 다른 기술군의 특허에 인용되는 정

도를 본 연구에서 제시하는 지표를 통해 비교함으로써 기술군 간

파급도를 비교할 것이며 본 연구에서의 전체적인 연구분석의 흐

름을 도식화하면 <그림 4 - 1 1 >과 같다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 8 5

<그림 4-11> 연구분석 흐름도

기술군 분류

⇩

⇩

⇩

⇩

⇩

대상 기술군 데이터 수집

데이터 변환 및 처리

인용관계 분석 및 지식흐름 행렬 도출

기술군 연결망 분석

기술파급지수 추정

2. 기술파급효과측정방법

가. 기술군 분류

기술군은 미국의 특허분류를 기준으로 분류하였는데, 미국의

특허분류는 국제 특허분류( I P C )에 비해 기술의 용도별 분류에 해

당되어 기술군 분류 및 적용이 용이하다는 장점을 가지고 있다.

또한 본 연구는 인용된 개별특허를 분석한다기 보다는 인용된 기

술군이 타기술군으로 이용되는 것을 분석하는 것으로, 사전적으

로 분류된 코드를 활용하면 분석이 용이해진다.

사용된 기술군은 미국특허분류로 2 0 0 4년 9월의 기준을 부록에

첨부하였다.

나. 대상 기술군 데이터 수집

분석을 위한 데이터는 K I S T I의 미국특허 데이터베이스인

U S P A를 대상으로 하였으며, 최근 5년간( 2 0 0 0년~ 2 0 0 4년)의 데이

터 중 분석하고자 하는 기술군의 특허( 1 9 7 6 ~ 2 0 0 4년 대상)를 인

용하고 있는 모든 등록특허를 추출하여 데이터를 수집하였다.

분석을완전하게하기위해서는U S P A의 전체 연도범위( 1 9 7 6 ~ 2 0 0 4

년)의 특허 중에서 해당 기술군을 인용하고 있는 데이터를 수집할

필요가 있다고 볼 수 있으나, 기술의 수명주기가 있고, 같은 기술

군이라 하더라도 시간에 따라 기술의 속성이나 분류의 차이가

많을 수 있어 전체 데이터를 대상으로 하는 것은 도리어 최근

의 기술군의 특성을 나타내는데 노이즈를 가져올 가능성이 존

8 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

재할 것으로 판단되어, 최근 5년간으로 대상 범위를 한정하였다.

다. 데이터 변환 및 처리

분석을 위해서는 특허문서에서 인용된 정보에서 기술군을 도출

하여야 하고, 또한 이와 연관된 원본 특허문서의 기술군을 도출하

여 이것을 건수로 계측하여야 한다. 수집된 데이터의 양이 대량이

기 때문에 기술군을 기준으로 인용관계를 계측할 수 있도록 구조

화된 자료로 데이터를 변환하였다.

라. 인용관계 분석 및 지식흐름 행렬 도출

Y축에는 인용된(cited) 기술군을 X축에는 인용하고(citing) 있

는 기술군으로 하여 해당 관계가 있는 특허의 수를 계량하여 매

트릭스로 표현하기 위해 해당 셀( T Iij, i：Y축, j：X축)에 나타내

고, 인용한다는 것은 인용된 기술군에서 인용하고 있는 기술군으

로 자식이 흐른다고 가정할 수 있기 때문에 지식의 방향이 Y축

에서 X축으로 방향성을 정의하였다.

마. 기술군 네트워크 분석

네트워크 분석은 앞에서도 언급하였듯이 구성요소( n o d e )간 상

호작용( l i n k a g e )을 시스템적으로 시각화( v i s u a l i z i n g )함으로써 그

연결망(네트워크)의 구조를 분석하는 정량적 기법으로, 본 연구에

서는 구성요소를 기술군으로, 기술군간 인용관계를 상호작용으로

보았다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 8 7

이러한 과정을 통해 얻어진 각 기술군들간의 벡터는 기술군간

연관성의 정도를 측정하기 위해 활용될 수 있고, 또한 타분야로

기술군이 파급되는 정도를 측정하기 위해 활용될 수 있다.

먼저 연관성 정도를 파악하기 위해서는 벡터간 거리를 기준으

로 할 수도 있고, 일정한 정도( c u t - o f f )를 넘게 되면 그 두 기술군

은 네트워크 분석에서 상호작용이 존재하는 것으로 파악할 수 있

을 것이다.

또한 대상 기술군에서 자신이 아닌 타 기술군으로 파급되는 정

도를 측정하기 위해서 지식흐름 행렬에서의 나타낸 건수를 기준

으로 할 수 있으며, 마찬가지로 특정 기준값(cut-off value)을 넘는

데이터를 대상으로 네트워크 분석에 의해 그래프화함으로써 대상

기술군의 유형을 구분하는 것이 가능하다. 즉, 네트워크 분석에서

대상기술군 자신을 제외하고, 외향연결정도( o u t d e g r e e )값이 높은

다른 기술군은 지식 방출형으로 간주할 수 있고, 내향연결정도

( i n d e g r e e )값이 높은 기술군은 지식 흡수형으로 간주할 수 있다.

바. 기술파급지수 추정

본 연구에서 타분야로의 인용이 많으면 많을수록 파급효과는

크다고 가정하였고, 따라서 기술파급지수는 인용된 기술군의 파

급효과라고 말할 수 있으며, 이를 CTI(Cited-patent analysis for

Technology Impact) 지수로 표현하였다.

8 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

CTIi =TIj ≠ i

j∑

Si

여기서 C T Ii 지수는 인용된 기술의 파급지수를 의미하고, TIi j( i

≠j )는 i 기술군이 다른 종류인 j 기술군으로 인용된 건수, Si는 측

정시점까지 i 기술군의 총 등록특허건수를 의미한다. 즉, 기술파급

( C T Ii) 지수는 어떤 전체 발생된 특허 중에서 타분야로 인용된

건수의 총합을 전체 특허건수로 나눈값으로 개별 특허를 대상으

로 한 것이 아니라, 기술군내의 개별특허당 타분야로 인용된 정도

를 나타낸 것이다.

종합적으로는 CTI 지수는 해당 기술군의 타 기술군으로의 파

급지수를 나타내게 되고, 어느 기술군에 얼마나 영향을 미쳤는가

는 앞에서 언급한 네트워크분석을 통해 타 기술군의 내향연결정

도에서 의미를 찾을 수 있을 것이다.

제4장 특허정보의 네트워크 분석을 통한 기술파급효과 측정 8 9

9 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

1. 기술군분류

미국특허분류에 있어서 사전적으로 분류된 4 5 5 ( T e l e c o m m u n i c a -

tion) 기술군을 대상분야로 하여 사례연구를 수행하였다. 455기술

은 전기통신에 관한 것으로 방해 신호 전송, 무선전화기 시스템,

릴레이 시스템, 개별 단자에서의 전송기 및 수신기, 동일 단자에

서의 전송기 및 수신기, 아날로그 변조된 신호 주파수 변환기 등

의 기술이 포함된다.

2. 대상기술군데이터수집

K I S T I에서 보유하고 있는 미국특허 D B ( U S P A )를 대상으로

4 5 5기술군을 인용하고 있는 등록특허를 최근 5년간( 2 0 0 0 ~ 2 0 0 4년)

의 미국특허를 대상으로 하여 검색하여 데이터를 수집하였다. 수

집된 전체 건수는 2 0 , 8 3 4건이었다.

9 1

제5장

사례분석

- 원거리통신( T e l e c o m m u n i c a t i o n )분야의 기술파급 측정 사례 -

3. 데이터변환및 처리

분석을 위해서는 수집된 특허데이터에서 인용정보 항목( U R

f i e l d )에서 4 5 5기술군을 도출하여 이를 인용하고 있는 오리지날 특

허데이터의 분류정보 항목(IC field)에서 기술군을 도출하여 이의

관계를 건수로 계측하여야 한다. 수집된 데이터의 양이 대량이기

때문에 기술군을 기준으로 인용관계를 계측할 수 있도록 구조화

된 자료로 데이터를 변환하였다.

4. 인용관계분석및 지식흐름행렬도출

Y축에는 인용된(cited) 기술군을 X축에는 인용하고(citing) 있

는 기술군으로 하여 해당 관계가 있는 특허의 수를 계량하여 매

트릭스로 표현하기 위해 해당 셀( T Iij, i：Y축, j：X축)에 나타내

고, 인용한다는 것은 인용된 기술군에서 인용하고 있는 기술군으

로 지식이 흐른다고 가정할 수 있기 때문에 지식의 방향이 Y축

에서 X축으로 방향성을 정의하였다. 455기술군을 기준으로 추출

된 지식흐름 행렬은 다음의 <그림 5 - 1 >와 같다.

<그림 5 - 1 >에는 Y의 455 기술군( i = 4 5 5 )이 X축의 370 기술군

( j = 3 7 0 )으로 인용된 횟수( T Iij, i=455, j=370)가 3 , 6 2 9회라는 것을

알려주고 있다. 또한 인용관계에서 쉽게 유출할 수 있듯이 지식

의 흐름은 455 기술군에서 370 기술군으로 흐르고 있다고 할 수

있다.

9 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

5. 기술군네트워크분석

상기에서 도출된 지식흐름 행렬을 이용하여 기술군(노드)간 상

호연결(네트워크) 관계를 분석하기 위해 네트워크 분석을 수행하

였다. 본 분석은 앞에서 네트워크 분석 소프트웨어에서 언급된

(주)사이람의 NetMiner II를 이용하여 분석하였다.

본 데이터의 기술군간 인용관계를 살펴보면, 1의 인용관계를

갖는 기본적 기술군 관계에서부터 1,000~10,000 이상 인용관계를

갖는 기술군까지 그 인용수의 편차가 매우 큼을 알 수 있다. 또

한 대다수 기술군간 인용관계값이 0으로 구성되어 있다. 이러한

데이터는 그 편차가 워낙 커서 평균값이나 중앙값으로 데이터를

이분화( d i c h o t o m i z e )하더라도 원하는 크기의 네트워크를 얻기 어

렵다.

따라서 본 연구에서는 1 이상의 정보 흐름을 대상으로 적정한

제5장 사례분석 9 3

<그림 5-1> 455기술군의 인용관계분석에서 도출된 지식흐름 행렬

값(cut-off value)을 기준으로 데이터를 재변환( r e c o d e )하여 네트

워크를 구성하였다.

데이터 변환 후 정보 흐름이 없는 노드를 제거한 결과, 455 네

트워크는 4 0개 노드를 갖는 네트워크로 변환되었다. 이는 <그림

5 - 3 >과 같다. 간략히 살펴보면 중앙에 위치한 기술군은 4 5 5기술군

이며 그 주위에 379, 709, 375, 370 등의 기술군 등이 포진해 있음

을 알 수 있다.

네트워크 중심성 지수4 0 )를 분석하여 455 네트워크의 정보흐름

에 기여하는 주요 기술군 집합을 도출하기로 한다. 본 연구의 네

9 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<그림 5-2> 지식흐름행렬의 네트워크 분석

40) In-degree값을 기준으로 분석

트워크는 양방향이 존재하는 네트워크이므로 중심성 지수는 정보

의 흡수( i n - f l o w s )와 정보의 방출(out-flows) 양쪽에서 모두 산출

될 수 있다. 데이터 모집(data collection) 과정에 한계가 있지만

4 5 5에서 임의의 다른 기술군으로 가는 빈도수 값(455 → 타 기술

군)이 정확한 값을 가지고 있으므로 전체적으로 볼 때 i n d e g r e e값

을 기준으로 중심성을 산출하는 것이 비교적 타당할 것이다.

네트워크 중심성 지수 분석결과는 다음과 같다.

제5장 사례분석 9 5

(node 40, link 133)

<그림 5-3> 455기술군을 중심으로 한 기술군 네트워크

9 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<표 5-1> 455 네트워크 중심성 지수 결과

기 술 군degree centrality c l o s e n e s s n o d e

b e t w e e n n e s ss c o r ei n o u t i n o u t

3 4 0 . 0 2 6 0 0 . 4 3 0 0

3 7 0 . 1 0 3 0 0 . 4 4 9 0 0

4 5 0 . 2 0 5 0 0 . 4 5 5 0 0

1 7 9 0 0 . 0 5 1 0 0 . 4 2 3 0

2 3 5 0 . 0 2 6 0 . 0 5 1 0 . 4 1 7 0 . 4 1 1 0

3 2 4 0 0 . 0 2 6 0 0 . 4 1 7 0

3 2 5 0 0 . 0 2 6 0 0 . 4 1 7 0

3 2 7 0 . 0 5 1 0 . 0 2 6 0 . 4 1 7 0 . 4 0 4 0

3 2 9 0 0 . 0 5 1 0 0 . 4 2 3 0

3 3 0 0 . 0 7 7 0 . 1 0 3 0 . 4 1 7 0 . 4 1 1 0

3 3 1 0 . 0 2 6 0 . 0 5 1 0 . 4 1 7 0 . 4 1 1 0

3 3 2 0 0 . 0 2 6 0 0 . 4 1 7 0

3 3 3 0 . 0 5 1 0 . 0 2 6 0 . 4 1 7 0 . 4 0 4 0

3 4 0 0 . 3 8 5 0 . 4 3 6 0 . 4 7 0 . 4 5 6 0 . 0 0 7

3 4 1 0 . 0 2 6 0 . 0 2 6 0 . 4 1 7 0 . 4 0 4 0

3 4 2 0 . 3 0 8 0 . 3 5 9 0 . 4 7 0 . 4 4 0 . 0 0 5

3 4 3 0 . 1 2 8 0 . 1 0 3 0 . 4 2 3 0 . 4 1 1 0

3 4 5 0 . 1 5 4 0 . 0 7 7 0 . 4 3 6 0 . 4 1 8 0 . 0 0 1

3 4 8 0 . 1 5 4 0 . 2 0 5 0 . 4 3 0 . 4 4 0 . 0 0 2

3 5 8 0 0 . 0 7 7 0 0 . 4 3 0

3 5 9 0 . 0 2 6 0 . 0 2 6 0 . 4 1 7 0 . 4 0 4 0

3 6 1 0 . 0 5 1 0 . 0 2 6 0 . 4 1 7 0 . 4 0 4 0

3 6 4 0 0 . 2 5 6 0 0 . 4 6 9 0

3 7 0 0 . 7 4 4 0 . 6 1 5 0 . 5 2 0 . 4 7 4 0 . 0 3 9

3 7 5 0 . 4 8 7 0 . 3 8 5 0 . 4 8 6 0 . 4 4 8 0 . 0 0 9

3 7 9 0 . 4 3 6 0 . 4 6 2 0 . 5 0 2 0 . 4 5 6 0 . 0 1 2

3 8 0 0 . 0 2 6 0 . 1 2 8 0 . 4 1 7 0 . 4 1 8 0

3 8 1 0 . 0 2 6 0 . 0 2 6 0 . 4 1 7 0 . 4 0 4 0

3 9 5 0 0 . 2 0 5 0 0 . 4 3 8 0

4 5 5 1 . 5 9 2 0 . 7 8 0 . 7 9 5 0 . 5 7 4

7 0 1 0 . 2 3 1 0 . 1 0 3 0 . 4 3 6 0 . 4 1 8 0

7 0 2 0 . 0 2 6 0 0 . 4 3 0 0

7 0 4 0 . 0 2 6 0 . 0 5 1 0 . 4 1 7 0 . 4 1 1 0

7 0 5 0 . 0 2 6 0 . 0 5 1 0 . 4 1 7 0 . 4 1 1 0

7 0 7 0 . 0 7 7 0 . 0 5 1 0 . 4 4 2 0 . 2 8 0

7 0 9 0 . 6 6 7 0 . 1 7 9 0 . 5 4 9 0 . 4 2 5 0 . 0 6 7

7 1 0 0 . 0 2 6 0 . 0 2 6 0 . 4 2 3 0 . 2 8 3 0

7 1 3 0 . 0 2 6 0 . 0 2 6 0 . 4 2 3 0 . 2 8 3 0

7 1 4 0 . 0 5 1 0 . 0 2 6 0 . 4 3 0 . 3 0 1 0

7 2 5 0 . 1 0 3 0 0 . 4 4 9 0 0

중심성 지수 분석결과를 바탕으로 중심성 상위 1 0개 기술군을

추출하면 <표 5 - 2 >와 같다.

따라서 4 5 5를 중심으로 구성된 네트워크에서 자기 자신을 제외

하고 지식의 파급에 기여하는 주요 핵심 기술군은 709, 370, 379,

375, 340, 342 총 6개 기술군으로 나타났다. 이들 기술군명은 <표

5 - 3 >과 같다.

제5장 사례분석 9 7

<표 5-2> 중심성 지수 상위 기술군

중심성 지수 중심성 상위 기술군

DEGREE CENTRALITY 4 5 5 3 7 0 7 0 9 3 7 5 3 7 9 3 4 0 3 4 2 7 0 1 4 5 3 4 5

C L O S E N E S S

CENTRALITY 4 5 5 7 0 9 3 7 0 3 7 9 3 7 5 3 4 0 3 4 2 4 5 3 7 7 2 5

B E T W E E N N E S S

CENTRALITY 4 5 5 7 0 9 3 7 0 3 7 9 3 7 5 3 4 0 3 4 2 3 4 8 3 4 5 34

<표 5-3> 455 네트워크의 주요 기술군

1 4 5 5 T e l e c o m m u n i c a t i o n s

2 7 0 9Electrical computers and digital processing systems: multicomputer data

transferring or plural processor synchronization

3 3 7 0 Multiplex communications

4 3 7 9 Telephonic communications

5 3 7 5 Pulse or digital communications

6 3 4 0 Communications: electrical

7 3 4 2Communications: directive radio wave systems and devices (e.g., radar,

radio navigation)

결과적으로, 통신기술( t e l e c o m m u n i c a t i o n )기술은 통신분야 중 디

지털 처리시스템, 다중송신, 전화통신, 디지털통신, 전기통신 및 라

디오파 통신 등의 다른 분야에 주로 파급되어간다고 할 수 있다.

4 5 5기술군을 중심으로 기준치 이상의 정보를 교환하는 기술군

을 도출하고자 한다. 455 기술군과 임의의 기술군 A가 있을때 이

들의 정보흐름 유형은 크게 일방적인 정보 흐름 유형(455 → ∀A;

455 ← ∀A)과 상호정보교환 유형(455 ↔ ∀A)으로 나눌 수 있을

것이다.

구성된 네트워크 내 455 기술군과 타 기술군( 3 9개 기술군)과의

관계유형에 따라 대상 기술군을 조사하면 <표 5 - 4 >와 같다.

또한 계층적 클러스터링(ward method)를 이용하여 4 5 5기술군

을 기준으로한 기술군의 클러스터링을 다음 <그림 5 - 4 >와 같이

덴드로그램( d e n d r o g r a m )으로 나타내었다.

<그림 5 - 4 >를 그룹핑하면 다음과 같이 <표 5 - 5 >로 정리할 수

있다.

9 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

<표 5-4> 455 기술군과의 정보교환유형에 따른 분류

4 5 5와 타

기술군(∀A)간

정보교환 관계

∀A 합 계

455 → ∀A 34 37 45 702 707 710 713 714 725 9

455 ← ∀A 179 324 325 329 332 358 364 395 8

455 ↔ ∀A235 327 330 331 333 340 341 342 343 345 348 359

361 370 375 379 380 381 701 704 705 7092 2

합 계 39

제5장 사례분석 9 9

<그림 5-4> 계층적 클러스터링(ward method)을 이용한 기술군 덴드로그램

<표 5-5> 기술군의 계층적 클러스터링

미국특허분류 내 용

Cluster 1

037, 330, 725, 361, 327, 333, 358, 713, 705, 710, 329,

331, 704, 714, 235, 034, 324, 332, 341, 359, 381, 702,

701, 348, 343

응용제품 분야

Cluster 2 395, 380, 707, 345데이터 처리기술

분야

Cluster 3 370, 709, 375, 379, 340,3 42유사 통신기술

분야

따라서 원거리통신(455) 기술군을 중심으로 하여 타분야 기술

로의 파급효과를 단순하게 표현하면, 증폭기, 쌍방향비디오, 팩스,

컴퓨터주변기기, MIS 시스템, 오디오, 텔레비전, 안테나 등 응용

부품 및 제품분야 클러스터(cluster 1)와 정보처리, 암호기술, 데이

터베이스, 그래픽 인터페이스 등 데이터 처리분야(cluster 2) 및

디지털통신, 다중송신, 전화통신 등 유사 통신분야(cluster 3)로 구

분할 수 있다.

앞에서 분석한 바와 같이 4 5 5기술군 지식 파급에 핵심적으로

기여하는 기술군은 Cluster 3에 해당된다.

(Cluster 1)

0 3 7 E x c a v a t i n g

3 3 0 A m p l i f i e r s

725 Interactive video distribution systems

3 6 1 Electricity: Electrical Systems and Devices

3 2 7 Miscellaneous Active Electrical Nonlinear Devices, Circuits, and

S y s t e m s

3 3 3 Wave Transmission Lines and Networks

3 5 8 Facsimile and Static Presentation Processing

7 1 3 Electrical Computers and Digital Processing Systems: Support

7 0 5 Data Processing: Financial, Business Practice, Management, or

Cost/Price Determination

7 1 0 Electrical Computers and Digital Data Processing Systems:

I n p u t / O u t p u t

3 2 9 D e m o d u l a t o r s

3 3 1 O s c i l l a t o r s

7 0 4 Data Processing: Speech Signal Processing, Linguistics,

Language Translation, and Audio Compression/Decompression

1 0 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

7 1 4 Error Detection/Correction and Fault Detection/Recovery

2 3 5 R e g i s t e r s

0 3 4 Drying and Gas or Vapor Contact with Solids

3 2 4 Electricity: Measuring and Testing

3 3 2 M o d u l a t o r s

3 4 1 Coded Data Generation or Conversion

3 5 9 Optics: Systems (Including Communication) and Elements

3 8 1 Electrical Audio Signal Processing Systems and Devices

7 0 2 Data Processing: Measuring, Calibrating, or Testing

7 0 1 Data Processing: Vehicles, Navigation, and Relative Location

3 4 8 T e l e v i s i o n

3 4 3 Communications: Radio Wave Antennas

(Cluster 2)

3 9 5 Information Processing System Organization

3 8 0 C r y p t o g r a p h y

7 0 7 Data Processing: Database and File Management, Data

Structures, or Document Processing

3 4 5 Computer Graphics Processing, Operator Interface Processing,

and Selective Visual Display Systems

(Cluster 3)

3 7 0 Multiplex Communications

7 0 9 Electrical Computers and Digital Processing Systems: Multiple

Computer or Process Coordinating

3 7 5 Pulse or Digital Communications

3 7 9 Telephonic Communications

3 4 0 Communications: Electrical

3 4 2 Communications: Directive Radio Wave Systems and Devices

(e.g., Radar, Radio Navigation)

제5장 사례분석 1 0 1

6. 기술파급지수추정

455 기술군의 기술파급지수는 2가지 요소로 표현할 수 있다.

파급되는 타 기술군의 개수와 자기인용을 제외한 455 기술군 1개

당 타분야로 파급되는 정도를 나타내는 C T I로 455 기술군의 기술

적 파급효과를 나타낼 수 있다.

결론적으로 455 기술군에서 타분야로 파급되는 기술군의 개수

는 3 4 2개 분야이며, CTI4 5 5는 다음과 같이 0 . 8 3으로 측정되었다.

1 0 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

CTI455 =TI j ≠455

j∑

S455

=23,735

28,469= 0.83

본 연구에서는 특허기술의 인용관계를 네트워크분석을 통해 분

석하여 기술군의 중심도와 기술군집에 관련된 정보를 도출할 수

있으며, 비체화된 지식정보의 흐름을 기술군을 중심으로 가시화

할뿐만 아니라 영향을 미치는 기술군의 종류와 파급정도를 지수

화하는 방법을 연구하였고, 이를 이용한 사례를 보였다.

본 연구는 기술지식의 흐름에 대해서 기술군 단위로 기술지식

의 흐름을 측정하고자 한 것으로, 타 산업으로의 파급효과와 관련

도 있지만, 주로 기술적 파급효과를 측정하기 위한 것이다.

따라서 본 연구결과는 향후 거시적 관점에서 중점 R&D 기술

영역을 도출하고자 할 경우 기술적 파급효과에 대해 정량적으로

비교할 수 있는 근거를 제시할 것으로 기대되며, 타 기술군별로

대상 기술군이 미치는 영향의 비교도 가능하고, 분석대상 기술군

을 중심으로 한 기술의 융합 및 클러스터링에 관해서도 지식을

제공할 것으로 판단된다.

1 0 3

제6장

결론 및 활용방안

1 0 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

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1 1 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

부 록

U.S. Patent Classes (2004-09)

Source: USPTO

Utility Classes

1 1 5

C l a s s T i t l e

0 0 2 A p p a r e l

0 0 4 Baths, closets, sinks, and spittoons

0 0 5 B e d s

0 0 7 Compound tools

0 0 8Bleaching and dyeing; fluid treatment and chemical modification of textiles

and fibers

0 1 2 Boot and shoe making

0 1 4 B r i d g e s

0 1 5 Brushing, scrubbing, and general cleaning

0 1 6 Miscellaneous hardware

0 1 9 Textiles: fiber preparation

0 2 3 Chemistry: physical processes

0 2 4 Buckles, buttons, clasps, etc.

0 2 6 Textiles: cloth finishing

0 2 7 U n d e r t a k i n g

0 2 8 Textiles: manufacturing

0 2 9 Metal working

0 3 0 C u t l e r y

0 3 3 Geometrical instruments

0 3 4 Drying and gas or vapor contact with solids

0 3 6 Boots, shoes, and leggings

0 3 7 E x c a v a t i n g

0 3 8 Textiles: ironing or smoothing

0 4 0 Card, picture, or sign exhibiting

0 4 2 F i r e a r m s

0 4 3 Fishing, trapping, and vermin destroying

1 1 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

0 4 4 Fuel and related compositions

0 4 7 Plant husbandry

0 4 8 Gas: heating and illuminating

0 4 9 Movable or removable closures

0 5 1 Abrasive tool making process, material, or composition

0 5 2 Static structures (e.g., buildings)

0 5 3 Package making

0 5 4 H a r n e s s

0 5 5 Gas separation

0 5 6 H a r v e s t e r s

0 5 7 Textiles: spinning, twisting, and twining

0 5 9 Chain, staple, and horseshoe making

0 6 0 Power plants

0 6 2 R e f r i g e r a t i o n

0 6 3 J e w e l r y

0 6 5 Glass manufacturing

0 6 6 Textiles: knitting

0 6 8 Textiles: fluid treating apparatus

0 6 9 Leather manufactures

0 7 0 L o c k s

0 7 1 Chemistry: fertilizers

0 7 2 Metal deforming

0 7 3 Measuring and testing

0 7 4 Machine element or mechanism

0 7 5Specialized metallurgical processes, compositions for use therein, consolidated

metal powder compositions, and loose metal particulate mixtures

0 7 6 Metal tools and implements, making

0 7 9 Button making

0 8 1 T o o l s

0 8 2 T u r n i n g

0 8 3 C u t t i n g

0 8 4 M u s i c

0 8 6 Ammunition and explosive-charge making

0 8 7 Textiles: braiding, netting, and lace making

부 록 1 1 7

0 8 9 O r d n a n c e

0 9 1 Motors: expansible chamber type

0 9 2 Expansible chamber devices

0 9 5 Gas separation: processes

0 9 6 Gas separation: apparatus

0 9 9 Foods and beverages: apparatus

1 0 0 P r e s s e s

1 0 1 P r i n t i n g

1 0 2 Ammunition and explosives

1 0 4 R a i l w a y s

1 0 5 Railway rolling stock

1 0 6 Compositions: coating or plastic

1 0 8 Horizontally supported planar surfaces

1 0 9 Safes, bank protection, or a related device

1 1 0 F u r n a c e s

1 1 1 P l a n t i n g

1 1 2 S e w i n g

1 1 4 S h i p s

1 1 6 Signals and indicators

1 1 7Single-crystal, oriented-crystal, and epitaxy growth processes; non-coating

apparatus therefor

1 1 8 Coating apparatus

1 1 9 Animal husbandry

1 2 2 Liquid heaters and vaporizers

1 2 3 Internal-combustion engines

1 2 4 Mechanical guns and projectors

1 2 5 Stone working

1 2 6 Stoves and furnaces

1 2 7 Sugar, starch, and carbohydrates

1 2 8 S u r g e r y

1 3 1 T o b a c c o

1 3 2 T o i l e t

1 3 4 Cleaning and liquid contact with solids

1 3 5 Tent, canopy, umbrella, or cane

1 3 6 Batteries: thermoelectric and photoelectric

1 1 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

1 3 7 Fluid handling

1 3 8 Pipes and tubular conduits

1 3 9 Textiles: weaving

1 4 0 W i r e w o r k i n g

1 4 1 Fluent material handling, with receiver or receiver coacting means

1 4 2 Wood turning

1 4 4 W o o d w o r k i n g

1 4 7 C o o p e r i n g

1 4 8 Metal treatment

1 4 9 Explosive and thermic compositions or charges

1 5 0 Purses, wallets, and protective covers

1 5 2 Resilient tires and wheels

1 5 6 Adhesive bonding and miscellaneous chemical manufacture

1 5 7 Wheelwright machines

1 5 9 Concentrating evaporators

1 6 0 Flexible or portable closure, partition, or panel

1 6 2 Paper making and fiber liberation

1 6 3 Needle and pin making

1 6 4 Metal founding

1 6 5 Heat exchange

1 6 6 W e l l s

1 6 8 F a r r i e r y

1 6 9 Fire extinguishers

1 7 1 Unearthing plants or buried objects

1 7 2 Earth working

1 7 3 Tool driving or impacting

1 7 4 Electricity: conductors and insulators

1 7 5 Boring or penetrating the earth

1 7 7 Weighing scales

1 7 8 T e l e g r a p h y

1 8 0 Motor vehicles

1 8 1 A c o u s t i c s

1 8 2 Fire escape, ladder, or scaffold

1 8 4 L u b r i c a t i o n

1 8 5 Motors: spring, weight, or animal powered

부 록 1 1 9

1 8 6 M e r c h a n d i s i n g

1 8 7 Elevator, industrial lift truck, or stationary lift for vehicle

1 8 8 B r a k e s

1 9 0 Trunks and hand-carried luggage

1 9 1 Electricity: transmission to vehicles

1 9 2 Clutches and power-stop control

1 9 3 Conveyors, chutes, skids, guides, and ways

1 9 4 Check-actuated control mechanisms

1 9 6 Mineral oils: apparatus

1 9 8 Conveyors: power-driven

1 9 9 Type casting

2 0 0 Electricity: circuit makers and breakers

2 0 1 Distillation: processes, thermolytic

2 0 2 Distillation: apparatus

2 0 3 Distillation: processes, separatory

2 0 4 Chemistry: electrical and wave energy

2 0 5Electrolysis: processes, compositions used therein, and methods of preparing

the compositions

2 0 6 Special receptacle or package

2 0 8 Mineral oils: processes and products

2 0 9 Classifying, separating, and assorting solids

2 1 0 Liquid purification or separation

2 1 1 Supports: racks

2 1 2 Traversing hoists

2 1 3 Railway draft appliances

2 1 5 Bottles and jars

2 1 6 Etching a substrate: processes

2 1 7 Wooden receptacles

2 1 8 High-voltage switches with arc preventing or extinguishing devices

2 1 9 Electric heating

2 2 0 R e c e p t a c l e s

2 2 1 Article dispensing

2 2 2 D i s p e n s i n g

2 2 3 Apparel apparatus

2 2 4 Package and article carriers

1 2 0 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

2 2 5 Severing by tearing or breaking

2 2 6 Advancing material of indeterminate length

2 2 7 Elongated-member-driving apparatus

2 2 8 Metal fusion bonding

2 2 9 Envelopes, wrappers, and paperboard boxes

2 3 1 Whips and whip apparatus

2 3 2 Deposit and collection receptacles

2 3 4 Selective cutting (e.g., punching)

2 3 5 R e g i s t e r s

2 3 6 Automatic temperature and humidity regulation

2 3 7 Heating systems

2 3 8 Railways: surface track

2 3 9 Fluid sprinkling, spraying, and diffusing

2 4 1 Solid material comminution or disintegration

2 4 2 Winding, tensioning, or guiding

2 4 4 A e r o n a u t i c s

2 4 5 Wire fabrics and structure

2 4 6 Railway switches and signals

2 4 8 S u p p o r t s

2 4 9 Static molds

2 5 0 Radiant energy

2 5 1 Valves and valve actuation

2 5 2 C o m p o s i t i o n s

2 5 4 Implements or apparatus for applying pushing or pulling force

2 5 6 F e n c e s

2 5 7 Active solid-state devices (e.g., transistors, solid-state diodes)

2 5 8 Railway mail delivery

2 6 0 Chemistry of carbon compounds

2 6 1 Gas and liquid contact apparatus

2 6 4 Plastic and nonmetallic article shaping or treating: processes

2 6 6 Metallurgical apparatus

2 6 7 Spring devices

2 6 9 Work holders

2 7 0 Sheet-material associating

2 7 1 Sheet feeding or delivering

부 록 1 2 1

2 7 3 Amusement devices: games

2 7 6 T y p e s e t t i n g

2 7 7 Seal for a joint or juncture

2 7 8 Land vehicles: animal draft appliances

2 7 9 Chucks or sockets

2 8 0 Land vehicles

2 8 1 Books, strips, and leaves

2 8 3 Printed matter

2 8 5 Pipe joints or couplings

2 8 9 Knots and knot tying

2 9 0 Prime-mover dynamo plants

2 9 1 Track sanders

2 9 2 Closure fasteners

2 9 3 Vehicle fenders

2 9 4 Handling: hand and hoist-line implements

2 9 5 Railway wheels and axles

2 9 6 Land vehicles: bodies and tops

2 9 7 Chairs and seats

2 9 8 Land vehicles: dumping

2 9 9 Mining or in situ disintegration of hard material

3 0 0 Brush, broom, and mop making

3 0 1 Land vehicles: wheels and axles

3 0 3 Fluid-pressure and analogous brake systems

3 0 5 Wheel substitutes for land vehicles

3 0 7 Electrical transmission or interconnection systems

3 1 0 Electrical generator or motor structure

3 1 2 Supports: cabinet structure

3 1 3 Electric lamp and discharge devices

3 1 4 Electric lamp and discharge devices: consumable electrodes

3 1 5 Electric lamp and discharge devices: systems

3 1 8 Electricity: motive power systems

3 2 0 Electricity: battery or capacitor charging or discharging

3 2 2 Electricity: single generator systems

3 2 3 Electricity: power supply or regulation systems

3 2 4 Electricity: measuring and testing

1 2 2 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

3 2 6 Electronic digital logic circuitry

3 2 7 Miscellaneous active electrical nonlinear devices, circuits, and systems

3 2 9 D e m o d u l a t o r s

3 3 0 A m p l i f i e r s

3 3 1 O s c i l l a t o r s

3 3 2 M o d u l a t o r s

3 3 3 Wave transmission lines and networks

3 3 4 T u n e r s

3 3 5 Electricity: magnetically operated switches, magnets, and electromagnets

3 3 6 Inductor devices

3 3 7 Electricity: electrothermally or thermally actuated switches

3 3 8 Electrical resistors

3 4 0 Communications: electrical

3 4 1 Coded data generation or conversion

3 4 2Communications: directive radio wave systems and devices(e.g., radar, radio

n a v i g a t i o n )

3 4 3 Communications: radio wave antennas

3 4 5Computer graphics processing, operator interface processing, and selective

visual display systems

3 4 6 R e c o r d e r s

3 4 7 Incremental printing of symbolic information

3 4 8 T e l e v i s i o n

3 4 9 Liquid crystal cells, elements and systems

3 5 1 Optics: eye examining, vision testing and correcting

3 5 2 Optics: motion pictures

3 5 3 Optics: image projectors

3 5 5 P h o t o c o p y i n g

3 5 6 Optics: measuring and testing

3 5 8 Facsimile and static presentation processing

3 5 9 Optical: systems and elements

3 6 0 Dynamic magnetic information storage or retrieval

3 6 1 Electricity: electrical systems and devices

3 6 2 I l l u m i n a t i o n

3 6 3 Electric power conversion systems

3 6 5 Static information storage and retrieval

부 록 1 2 3

3 6 6 A g i t a t i n g

3 6 7 Communications, electrical: acoustic wave systems and devices

3 6 8 Horology: time measuring systems or devices

3 6 9 Dynamic information storage or retrieval

3 7 0 Multiplex communications

3 7 2 Coherent light generators

3 7 3 Industrial electric heating furnaces

3 7 4 Thermal measuring and testing

3 7 5 Pulse or digital communications

3 7 6 Induced nuclear reactions: processes, systems, and elements

3 7 7Electrical pulse counters, pulse dividers, or shift registers: circuits and

s y s t e m s

3 7 8 X-ray or gamma ray systems or devices

3 7 9 Telephonic communications

3 8 0 C r y p t o g r a p h y

3 8 1 Electrical audio signal processing systems and devices

3 8 2 Image analysis

3 8 3 Flexible bags

3 8 4 B e a r i n g s

3 8 5 Optical waveguides

3 8 6 Television signal processing for dynamic recording or reproducing

3 8 8 Electricity: motor control systems

3 9 2 Electric resistance heating devices

3 9 6 P h o t o g r a p h y

3 9 8 Optical communications

3 9 9 E l e c t r o p h o t o g r a p h y

4 0 0 Typewriting machines

4 0 1 Coating implements with material supply

4 0 2 Binder device releasably engaging aperture or notch of sheet

4 0 3 Joints and connections

4 0 4 Road structure, process, or apparatus

4 0 5 Hydraulic and earth engineering

4 0 6 Conveyors: fluid current

4 0 7 Cutters, for shaping

4 0 8 Cutting by use of rotating axially moving tool

1 2 4 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

4 0 9 Gear cutting, milling, or planing

4 1 0 Freight accommodation on freight carrier

4 1 1Expanded, threaded, driven, headed, tool-deformed, or locked-threaded

f a s t e n e r

4 1 2 Bookbinding: process and apparatus

4 1 3 Sheet metal container making

4 1 4 Material or article handling

4 1 5 Rotary kinetic fluid motors or pumps

4 1 6 Fluid reaction surfaces (i.e., impellers)

4 1 7 P u m p s

4 1 8 Rotary expansible chamber devices

4 1 9 Powder metallurgy processes

4 2 0 Alloys or metallic compositions

4 2 2Chemical apparatus and process disinfecting, deodorizing, preserving, or

s t e r i l i z i n g

4 2 3 Chemistry of inorganic compounds

4 2 4 Drug, bio-affecting and body treating compositions

4 2 5 Plastic article or earthenware shaping or treating: apparatus

4 2 6 Food or edible material: processes, compositions, and products

4 2 7 Coating processes

4 2 8 Stock material or miscellaneous articles

4 2 9 Chemistry: electrical current producing apparatus, product, and process

4 3 0 Radiation imagery chemistry: process, composition, or product thereof

4 3 1 C o m b u s t i o n

4 3 2 H e a t i n g

4 3 3 D e n t i s t r y

4 3 4 Education and demonstration

4 3 5 Chemistry: molecular biology and microbiology

4 3 6 Chemistry: analytical and immunological testing

4 3 8 Semiconductor device manufacturing: process

4 3 9 Electrical connectors

4 4 0 Marine propulsion

4 4 1 Buoys, rafts, and aquatic devices

4 4 2 Fabric (woven, knitted, or nonwoven textile or cloth, etc.)

4 4 5 Electric lamp or space discharge component or device manufacturing

4 4 6 Amusement devices: toys

부 록 1 2 5

4 4 9 Bee culture

4 5 0 Foundation garments

4 5 1 A b r a d i n g

4 5 2 B u t c h e r i n g

4 5 3 Coin handling

4 5 4 V e n t i l a t i o n

4 5 5 T e l e c o m m u n i c a t i o n s

4 6 0 Crop threshing or separating

4 6 2 Books, strips, and leaves for manifolding

4 6 3 Amusement devices: games

4 6 4 Rotary shafts, gudgeons, housings, and flexible couplings for rotary shafts

4 7 0 Threaded, headed fastener, or washer making: process and apparatus

4 7 2 Amusement devices

4 7 3 Games using tangible projectile

4 7 4 Endless belt power transmission systems or components

4 7 5 Planetary gear transmission systems or components

4 7 6 Friction gear transmission systems or components

4 7 7 Interrelated power delivery controls, including engine control

4 8 2 Exercise devices

4 8 3 Tool changing

4 9 2 Roll or roller

4 9 3Manufacturing container or tube from paper; or other manufacturing from

a sheet or web

4 9 4 Imperforate bowl: centrifugal separators

5 0 1 Compositions: ceramic

5 0 2 Catalyst, solid sorbent, or support therefor: product or process of making

5 0 3Record receiver having plural interactive leaves or a colorless color former,

method of use, or developer therefor

5 0 4 Plant protecting and regulating compositions

5 0 5 Superconductor technology: apparatus, material, process

5 0 7 Earth boring, well treating, and oil field chemistry

5 0 8

Solid anti-friction devices, materials therefor, lubricant or separant

compositions for moving solid surfaces, and miscellaneous mineral oil

c o m p o s i t i o ns

1 2 6 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

5 1 0Cleaning compositions for solid surfaces, auxiliary compositions therefor, or

processes of preparing the compositions

5 1 2 Perfume compositions

5 1 4 Drug, bio-affecting and body treating compositions

5 1 6Colloid systems and wetting agents; subcombinations thereof; processes of

making, stabilizing, breaking, or inhibiting

5 1 8Chemistry: fischer-tropsch processes; or purification or recovery of products

t h e r e o f

5 2 0 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 2 1 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 2 2 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 2 3 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 2 4 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 2 5 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 2 6 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 2 7 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 2 8 Synthetic resins or natural rubbers -- part of the class 520 series

5 3 0Chemistry: natural resins or derivatives; peptides or proteins; lignins or

reaction products thereof

5 3 2 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 3 4 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 3 6 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 4 0 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 4 4 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 4 6 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 4 8 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 4 9 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 5 2 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 5 4 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 5 6 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 5 8 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 6 0 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 6 2 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 6 4 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 6 8 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

5 7 0 Organic compounds -- part of the class 532-570 series

부 록 1 2 7

5 8 5 Chemistry of hydrocarbon compounds

5 8 8 Hazardous or toxic waste destruction or containment

6 0 0 S u r g e r y

6 0 1 Surgery: kinesitherapy

6 0 2 Surgery: splint, brace, or bandage

6 0 4 S u r g e r y

6 0 6 S u r g e r y

6 0 7 Surgery: light, thermal, and electrical application

6 2 3Prosthesis (i.e., artificial body members), parts thereof, or aids and

accessories therefor

7 0 0 Data processing: generic control systems or specific applications

7 0 1 Data processing: vehicles, navigation, and relative location

7 0 2 Data processing: measuring, calibrating, or testing

7 0 3 Data processing: structural design, modeling, simulation, and emulation

7 0 4Data processing: speech signal processing, linguistics, language translation,

and audio compression/decompression

7 0 5Data processing: financial, business practice, management, or cost/price

d e t e r m i n a t i o n

7 0 6 Data processing: artificial intelligence

7 0 7 Data processing: database and file management or data structures

7 0 8 Electrical computers: arithmetic processing and calculating

7 0 9Electrical computers and digital processing systems: multicomputer data

transferring or plural processor synchronization

7 1 0 Electrical computers and digital data processing systems: input/output

7 1 1 Electrical computers and digital processing systems: memory

7 1 2Electrical computers and digital processing systems: processing architectures

and instruction processing (e.g., processors)

7 1 3 Electrical computers and digital processing systems: support

7 1 4 Error detection/correction and fault detection/recovery

7 1 5 Data processing: presentation processing of document

7 1 6 Data processing: design and analysis of circuit or semiconductor mask

7 1 7 Data processing: software development, installation, and management

7 1 8Electrical computers and digital processing systems: virtual machine task or

process management or task management/control

7 1 9Electrical computers and digital processing systems: interprogram

communication or interprocess communication (ipc)

7 2 0 Dynamic optical information storage or retrieval

1 2 8 R&D 성과의 파급효과 측정에 관한 연구

7 2 5 Interactive video distribution systems

8 0 0Multicellular living organisms and unmodified parts thereof and related

p r o c e s s e s

9 0 1 R o b o t s

9 0 2 Electronic funds transfer

9 3 0 Peptide or protein sequence

9 6 8 H o r o l o g y

9 7 6 Nuclear technology

9 7 7 N a n o t e c h n o l o g y

9 8 4 Musical instruments

9 8 7Organic compounds containing a bi, sb, as, or p atom or containing a metal

atom of the 6th to 8th group of the periodic system

D 0 1 Edible products

D 0 2 Apparel and haberdashery

D 0 3 Travel goods and personal belongings

D 0 4 B r u s h w a r e

D 0 5 Textile or paper yard goods; sheet material

D 0 6 F u r n i s h i n g s

D 0 7 Equipment for preparing or serving food or drink not elsewhere specified

D 0 8 Tools and hardware

D 0 9 Packages and containers for goods

D 1 0 Measuring, testing, or signalling instruments

D 1 1 Jewelry, symbolic insignia, and ornaments

D 1 2 T r a n s p o r t a t i o n

D 1 3 Equipment for production, distribution, or transformation of energy

D 1 4 Recording, communication, or information retrieval equipment

D 1 5 Machines not elsewhere specified

D 1 6 Photography and optical equipment

D 1 7 Musical instruments

D 1 8 Printing and office machinery

D 1 9 Office supplies; artists` and teachers` materials

D 2 0 Sales and advertising equipment

D 2 1 Games, toys, and sports goods

D 2 2 Arms, pyrotechnics, hunting and fishing equipment

D 2 3 Environmental heating and cooling; fluid handling and sanitary equipment

부 록 1 2 9

D 2 4 Medical and laboratory equipment

D 2 5 Building units and construction elements

D 2 6 L i g h t i n g

D 2 7 Tobacco and smokers' supplies

D 2 8 Cosmetic products and toilet articles

D 2 9 Equipment for safety, protection, and rescue (1)

D 3 0 Animal husbandry

D 3 2 Washing, cleaning, or drying machine

D 3 4 Material or article handling equipment

D 9 9 M i s c e l l a n e o u s

P L T P l a n ts

R&D 성과의파급효과측정에관한연구2 0 0 4년 7월2 5일 인쇄

2 0 0 4년 7월 3 0일 발행

발 행 처

서울특별시동대문구 청량리동 2 0 6 - 9

◯우 1 3 0 - 7 4 2

전화 : 3299-6114

등록: 1991년2월 1 2일 제5 - 2 5 8호

발 행 인

조 영 화

인 쇄 처

이룸출판사

BF049