DEMATEL을 활용한 특허분석 기반의 기술융합

분석 연구

서 원 철(Seo, Wonchul)

국문요약

기술융합은 개별적인 기술개발의 한계를 극복하고 혁신적인 기술과 제품을 도출해낼 수 있는

방향성을 제시해주는 수단으로서 인식되고 있다. 기술융합은 다양한 기술적 요소들의 결합을 바탕

으로 혁신적 기능을 창출해내는 과정으로 정의되며, 이러한 융합을 기반으로 하는 실제적인 R&D가

국가 차원에서 활발하게 시행되고 있다. 기술간 경계를 허무는 형태의 기술융합을 기반으로 하는

국가 R&D의 중요성이 증가함에 따라 R&D의 전략을 수립하고 방향성을 설계할 수 있도록 기술융합

동향에 대한 분석 방법론이 필요로 하게 되었다. 기술융합은 서로 다른 기술영역 사이에서 기술지

식이 지속적으로 교류됨으로 인하여 발생되기 때문에 기술융합의 동향을 파악하기 위해서는 다양

한 기술분야 간 기술지식흐름의 수준을 살펴보고 이를 체계적으로 분석하기 위한 방안이 필요하

다. 따라서 본 연구에서는 특허분석과 DEMATEL을 기반으로 산업 간 기술지식흐름에 대한 분석을

시행하고 이를 통해 국가 R&D에서의 기술융합 동향을 분석하기 위한 방법론을 제시하고자 한다.

기술지식흐름의 현황을 바탕으로 기술융합의 특징을 도출할 수 있도록 중요도-인과도 맵을 도입하

고, 중요도-인과도 맵을 특성에 따라 3개의 영역으로 구분하여 각 영역에 대한 기술융합 관점의

의미를 부여한다. 이러한 의미기반의 중요도-인과도 맵을 활용함으로써 기술융합 관점에서 각 산

업의 역할과 추후 R&D 기획 시 고려해야 하는 전략적 요소를 도출할 수 있다. 본 방법론의 실제적

적용과 분석적 결과 도출을 위하여 한국 국가 R&D를 통한 산출물인 국가 R&D 특허정보를 활용한

다. 본 연구의 방법론은 국가 R&D의 기술융합 동향을 기술지식흐름의 관점에서 계량적으로 분석할

수 있도록 지원하며, 나아가 추후 국가 R&D 기획 시 전략적 방향을 도출하기 위한 기반으로서 활

용될 수 있다. 또한 본 방법론은 계량적 분석을 기반으로 하고 있기 때문에, 향후 자동화된 기술

융합 동향분석 시스템을 구현하기 위한 기반을 제공할 것이며, 이는 국가 R&D 기획 프로세스의 효

율적 실행을 지원하는 요소기술로서 활용될 수 있을 것이다.

│주제어│ 기술융합, 기술지식흐름, 특허 공동분류 분석, DEMATEL, R&D 기획

I. 서 론

기술융합은 특정 기술분야 내에서의 개별적인 기술개발의 한계를 극복하고 혁신적인 기술 및

제품을 도출해낼 수 있도록 명확한 길을 제시해주는 방안으로서 인식되고 있다(서원철 외, 2012).

서로 다른 분야의 지식을 융합하여 새로운 지식을 창출하기 위한 시도는 단순히 기술간 관계를

뛰어넘어 기업간 융합(이갑두, 2012), 업무간 융합(박경미·황재원, 2012), 산업간 융합(김치호·라공

우, 2010) 등 다양한 형태로 이루어지고 있다. 이 중, 기술융합은 다양한 기술적 요소들의 결합을

바탕으로 혁신적 기능을 창출해내는 과정으로 정의되며(Kodama, 1986), 이러한 융합을 기반으로

하는 실제적인 R&D가 정부 차원에서 다양하게 시행되고 있다. 이처럼 기술간 경계를 허무는 형

태의 기술융합을 기반으로 하는 국가 R&D의 중요성이 증가함에 따라 R&D의 방향성을 설계할

수 있도록 기술융합의 동향에 대한 분석을 바탕으로 유망한 융합 기술분야를 도출하는 과정이

필요로 하게 되었다. 기술융합은 서로 다른 기술영역 사이에서 기술지식이 지속적으로 교환 및

교류됨으로 인하여 발생되기 때문에 기술융합의 동향을 파악하기 위해서는 다양한 기술분야 간

기술지식흐름의 수준을 살펴보고 이를 체계적으로 분석하기 위한 방안이 필요하다.

다양한 기술분야간 기술지식흐름을 분석하기 위한 대표적인 방안은 특허에 대한 인용관계를

이용하는 것이다. 국가 R&D 과제를 통한 산출물인 특허는 기술적 신뢰도가 높은 발명의 결과물

로서 기술혁신 및 기술개발의 동향을 대변하는 것으로서 인식되고 있다(윤장혁·김광수, 2011; 박

현석 외, 2012). 이러한 특허정보에 대한 분석은 새로운 기술기회 발굴(Yoon and Park, 2005;

Yoon and Kim, 2011; Lee et al., 2009; Park et al., 2013) 및 기술발전에 대한 동향과 수준 파악

(서원철 외, 2012; Cozzens et al., 2010) 등 다양한 연구에서 활용되고 있다. 따라서 특허정보에

대한 분석은 국가 R&D를 통한 기술융합의 추세를 도출함으로써 R&D 기획을 위한 기초자료를

생성할 수 있는 특징을 지닌다. 특허 간 인용정보는 인용(기술지식 활용) 및 피인용(기술지식 제

공) 관계를 기반으로 기술지식의 선후관계를 명확하게 나타낼 수 있기 때문에 다양한 분야에서

기술지식 네트워크를 구축하고 분석하기 위한 목적으로 활용되고 있다(Liu et al., 2011;

Trajtenberg et al., 1997).

하지만 특허 인용정보에 대한 분석은 최근의 기술 동향을 반영하기 어려운 한계를 지니고 있

다. 최근에 등록된 특허는 다른 특허들로부터 피인용될 수 있는 시간적인 기회가 충분하지 못하

기 때문이다. 또한, 한국 및 일본과 같이 특허 내 인용정보가 충분하게 반영되어 있지 않은 경우

에 대해서는 적용 자체가 불가능하다(Yoon and Kim, 2011). 따라서 기술개발의 흐름이 빠르게

변화하는 오늘날의 환경에서는 특허 인용정보 만을 활용하는 분석을 통해서는 기술지식흐름 및

기술융합의 현 수준과 동향을 명확하게 도출해낼 수 없게 된다.

특허정보로부터 기술지식흐름을 도출하기 위한 또 다른 방안으로서 특허의 공동분류

(co-classification) 분석을 활용할 수 있다. 이는 국제특허분류(International Patent Classification:

IPC) 코드를 활용하여 하나의 특허가 여러 개의 기술 클래스에 포함되는 특성을 이용하는 분석

방안으로서(박현석 외, 2012), 직관적인 기술지식 간 흐름을 가시화할 수 있을 뿐만 아니라 앞에

서 언급한 인용정보 분석의 단점도 회피할 수 있는 특징을 지니고 있다. 따라서, 본 연구에서는

이러한 특허 공동분류 분석을 활용하여 기술지식흐름을 가시화하고 이를 네트워크로서 분석하여

기술분야 간 지식흐름의 추세를 도출하며 궁극적으로 산업 간 기술융합의 동향을 분석할 수 있

는 방법론을 제안한다. 기술지식흐름은 직접적인 관계 외에도 간접적인 영향을 발현하는 특성을

지니고 있기 때문에, 직∙간접의 지식흐름 연관성을 복합적으로 분석할 수 있어야 한다. 본 연구

는 이와 같은 기술지식흐름의 복합적 분석을 위하여 그래프 이론 기반의 요인들 간 인과관계 계

량화 측정 기법인 DEMATEL(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory)을 활용한다.

본 연구의 방법론은 1) 특허 공동분류 분석을 통한 기술 클래스 간 기술지식흐름 행렬 작성, 2)

기술 클래스 및 산업분류 간 연계관계를 통해 기술지식흐름을 산업단위로 확장, 3) DEMATEL

적용을 통해 중요도-인과도 맵(impact-causality map)을 도출하고 이를 바탕으로 산업단위에서의

직∙간접 기술지식흐름 연관성 분석의 3단계로 구성된다. 실질적인 기술지식흐름 동향 분석을 위

하여 본 연구는 2008년-2011년 사이에 등록된 한국의 국가 R&D 특허 20,108건을 활용한다. 본

연구에서 제시되는 방법론은 국가 R&D의 기술융합에 대한 동향 및 특성을 기술지식흐름의 관점

에서 계량적으로 분석할 수 있도록 하며, 나아가 핵심적인 기술융합 기반의 국가 R&D 정책을

수립할 수 있도록 지원하는 역할을 수행할 것이다. 또한 본 연구의 방법론은 계량적 분석을 바탕

으로 하고 있기 때문에, 추후 자동화된 기술융합 동향분석 시스템의 구현을 위한 기반이 될 것이

며, 이는 국가 R&D 기획 프로세스의 효율적 실행을 지원하는 요소기술로서 활용될 수 있을 것

이다.

2장에서는 본 연구의 기반이 되는 특허 공동분류 분석 및 DEMATEL에 대한 배경개념과 관련

연구들을 살펴본다. 그리고 3장에서 수집된 국가 R&D 특허 데이터를 활용하여 4장에서는 산업

관점에서 기술지식흐름 분석을 위한 방법론 및 실제적인 분석결과를 제시한다. 마지막 5장에서는

본 연구의 결론과 추후연구에 대해 논의한다.

II. 관련연구

특허 공동분류 분석은 특허문서 내 존재하는 국제특허분류 기준인 IPC 코드를 활용한다. 일반

적으로 하나의 특허에는 다수의 IPC 코드가 부여되며(Schmoch et al., 2003), 이들은 메인

IPC(primary IPC)와 서브 IPC(supplementary IPC)로 구분 가능하다. 메인 IPC는 특허의 기술적

발명요소가 직접적으로 청구되는 기술 클래스를 지칭하며, 서브 IPC는 발명요소가 활용될 수 있

는 관련 기술 클래스를 의미한다(Verspagen, 1997). 하나의 특허가 A라는 메인 IPC를 지니고 B

와 C라는 서브 IPC를 지니고 있으면, 기술 클래스 A에서 직접적으로 실행 가능한 해당 특허의

기술적 요소가 기술 클래스 B 및 C에서도 연관성을 바탕으로 적용될 수 있음을 나타내는 것이

다. 따라서 개별 특허의 IPC에 대한 공동분류 분석을 바탕으로 기술지식의 흐름을 추정하고 분석

할 수 있게 된다. 특허 공동분류 분석을 활용하여 기술지식흐름 네트워크 상에서의 중개자 역할

을 하는 기술 클래스 도출(Lim and Park, 2010), 한국 국가 R&D에 대한 학제적 분석(박현석 외,

2012) 등의 다양한 연구들이 수행되어 왔다.

그래프 이론 기반의 DEMATEL은 복잡하게 연결되어 있는 요인들의 인과관계를 도식화하고

계량화하여 분석하는 기법이다(Chen and Chen, 2012). 의사결정에 관여하는 다양한 요인들을 다

른 요인들에 영향을 미치는 요인과 다른 요인들에 의하여 영향을 받는 요인으로 구분하고 이를

방향성이 있는 네트워크로 구성함으로써 요인들 간 직·간접적인 인과관계를 정량적으로 도출해

낸다(조현기·김우제, 2012). 또한, 이러한 인과관계를 바탕으로 요인들 간 중요도를 도출함으로써

의사결정에 있어서 요인들의 우선순위를 산출해낼 수 있도록 한다(Shieh et al., 2010; Li and

Xie, 2009; Rezaie et al., 2010). DEMATEL은 다음의 3단계를 통해 수행된다.

첫 번째 단계는 직접 영향관계 행렬(Direct Relation Matrix: DRM)을 도출하는 것이다. n개의

요인에 대해 각 요인 간 영향관계의 수준을 전문가의 의견을 바탕으로 산출한다. H명의 관련 전

문가는 각 요인이 다른 요인에게 미치는 영향정도를 5점 척도에 따라 쌍대비교를 수행하게 된다.

0점은 전혀 영향관계가 없는 경우를 나타내고, 평가값이 증가할수록 영향도도 커짐을 의미한다.

각 전문가에 의한 쌍대비교 결과는 n x n 비음수 행렬을 생성하게 되고, H개의 비음수 행렬을

식 (1)에 따라 합산함으로써 DRM을 도출하게 된다. 는 k번째 전문가가 판단한 요인 i가 요인 j

에 미치는 영향도를 의미한다.

(1)

두 번째 단계는 앞선 단계에서 산출한 DRM을 정규화하는 것이다. DRM A의 정규화를 위하여

DRM A의 모든 열합과 행합을 산출하고 이들의 최대값(s)을 구한다(식 (2)). DRM A의 열합은

해당 열의 요인이 다른 요인들로부터 받게 되는 직접적인 영향도의 총 수준을 의미하며, 행합은

해당 행의 요인이 다른 요인들에게 미치게 되는 직접적인 영향도의 총 수준을 의미한다. 그리고

DRM A의 모든 값을 s로 나누어줌으로써 최종적으로 정규화된 DRM D를 산출한다(식 (3)).

(2)

(3)

세 번째 단계는 종합 영향관계 행렬(Total Relation Matrix: TRM)을 도출하는 것이다. 직접적

영향관계를 나타내는 DRM D로부터 직·간접적인 영향관계를 포괄하는 TRM T를 도출하고,

TRM 행렬의 행합과 열합을 통해 각 요인들의 포괄적 영향도를 산출한다 (식 (4), (5)). ri는 요인

i가 다른 모든 요인들에게 직·간접적으로 미치는 영향도를 나타내며, cj는 요인 j가 다른 모든 요

인들로부터 직·간접적으로 받게 되는 영향도(즉, 피영향도)를 나타낸다. 여기서 ri와 ci의 합은 요

인 i의 영향도에 대한 합으로서 시스템 내에서 차지하는 요인 i의 중요도를 의미하고, ri와 ci의

차이는 시스템 내에서 요인 i의 인과도를 의미한다. 양수를 나타내게 되면, 요인 i는 시스템 내에

서 주로 다른 요인들에게 영향을 미치는 역할을 수행하고 있는 것으로 해석되며, 음수의 경우에

는 다른 요인들로부터 영향을 받고 있는 것으로 해석된다. 즉, 요인들의 인과성의 양상을 정량적

으로 표현해주는 것이다.

(4)

(5)

DEMATEL은 의사결정에 복합적으로 관여하는 다양한 요인들 간의 직·간접적인 영향도를 바

탕으로 각 요인의 중요도와 인과도를 정량적으로 측정할 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 기능

에 기반하여 DEMATEL은 서비스 품질에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 (Shieh et al., 2010;

Tseng, 2009), SWOT 분석에서의 4개 영역에 대한 전략 창출방안(Rezaie et al., 2010), 특허 인용

정보 기반의 기술파급효과분석(정선구 외, 2012), 편의성 평가속성 선정(신현봉·김태균, 2008), 의

사결정 요인분석(박상중·고찬, 2012), 프로젝트 기획의 구조모델 분석(윤형건·우흥룡, 1998) 등의

다양한 연구들에서 적용되고 있다.

DEMATEL은 기본적으로 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인들 간의 영향관계를 관

련분야 전문가의 정성적 평점평가에 기반하여 산출한다. 하지만 본 연구에서는 기술 클래스 간의

기술지식흐름에 의한 영향관계를 특허 공동분류 분석을 통해 정량적으로 도출해내기 때문에 이

러한 정성적 평가작업이 불필요 하다. 따라서 정량적으로 도출된 기술지식흐름에 존재하는 직·간

접 영향을 포괄적으로 분석하기 위한 목적으로 DEMATEL이 활용되며, 앞서 언급한 DEMATEL

실행단계 중 2단계 및 3단계에 대해서만 적용한다.

III. 데이터

변화의 속도가 매우 빠른 현대의 기술개발 환경에 있어서, 국가 R&D 동향에 대한 분석은 명

확한 R&D 방향성을 설정한다는 측면에서 R&D 기획의 필수적인 선행조건으로 인식되고 있다.

본 연구에서는 특허 데이터를 활용하여 기술지식흐름 관점에서의 R&D 동향을 분석하기 위한 방

법론을 제안하며, 이는 주요한 기술융합의 추세와 현황을 분석할 수 있는 기반을 제공함으로써

융합형 국가 R&D에 대한 전략을 수립할 수 있도록 지원하는 강점을 지닌다. 본 연구에서 제안

하는 기술지식흐름 분석 방법론을 실제적으로 적용하고 분석적 결과를 도출하기 위하여 국가

R&D를 통한 산출물로서 2008년부터 2011년까지 등록된 20,108개의 특허 데이터를 활용한다. 특

허 데이터는 국가 R&D 특허성과 현황을 종합적으로 관리하고 제공하는 정부 R&D 특허성과관

리시스템 (www.rndip.or.kr)으로부터 수집되었다.

IV. 분석 방법론

산업 간 기술지식흐름을 분석하기 위한 본 연구는 1) 특허 공동분류 분석을 통해 기술 클래스

간 기술지식흐름 행렬 도출, 2) 기술 클래스와 산업분류 간 연계기준을 활용하여 기술 클래스 단

위의 기술지식흐름 행렬을 산업단위로 확장, 3) DEMATEL 적용을 통해 중요도-인과도 맵을 도

출하고 이를 바탕으로 산업 간 기술지식흐름의 중요도 및 인과관계에 대한 복합적 분석의 단계

로 이루어진다(<그림 1>). 본 연구에서 중요도-인과도 맵은 각 산업이 다양한 산업들과의 기술

지식흐름 구성에 있어 어떠한 역할을 수행하고 있는지를 분석하기 위한 도구로서 정의된다.

<그림1> 분석절차

1. 기술 클래스 간 기술지식흐름 도출

특허 공동분류 분석을 통해 IPC로 대변되는 기술 클래스 간 기술지식흐름의 현황을 도출한다.

우선, 수집한 국가 R&D 특허정보로부터 메인 IPC와 서브 IPC를 추출하고, 이들 간 방향성 있는

연관관계를 생성한다. IPC는 기본적으로 계층화된 구조를 지니고 있다. 8개의 섹션을 상위로 하

여, 하위에 클래스, 서브클래스, 메인그룹 및 서브그룹을 두고 있으며 서브그룹은 약 7만여 개

(IPC 제 9판 기준)로 세분화되어 있다. 기술 클래스 단위의 기술지식흐름을 분석하기 위해서는

적정한 수준의 클래스 구분이 필요하게 되는데, 메인그룹 및 서브그룹은 세분화의 수가 지나치게

많아 의미있는 분석결과를 도출하기에는 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 IPC를 서브클래스

(4자리 형태) 단위에서 구분하여 활용한다. 개별 특허별로 IPC 간 연관관계를 생성한 후, 이를 해

당하는 IPC 단위로 그룹화하여 기술 클래스 간 기술지식흐름 현황을 도출한다. 이러한 과정을 거

쳐 총 510개의 기술 클래스와 이들 간 8,910 수준의 기술지식흐름을 산출하였다(<그림 2>). 일반

적으로 개별 특허는 IPC 메인그룹 단위에서 다양한 기술분야를 포괄할 수 있도록 메인 IPC와 서

브 IPC로 지정하고 있지만, 본 연구에서는 IPC 서브클래스를 기준으로 그룹화를 시도하였기 때

문에 많은 특허에서 동일한 IPC 서브클래스를 메인 IPC와 서브 IPC로 지정하고 있는 것으로 나

타난다. 따라서 동일한 기술 클래스 내에서의 기술지식흐름이 다수 도출되게 되는데, 본 연구의

목적은 다양한 산업 간 기술지식흐름을 분석하여 산업단위에서 이루어지는 기술융합 현황을 도

출하고자 함이다. 따라서 이와 같은 동일 기술 클래스 내에서의 기술지식흐름은 모두 제외하고

분석을 진행한다.

<그림 2> 기술 클래스 간 기술지식흐름 행렬(일부)

2. 기술지식흐름의 산업단위 확장

본 연구는 산업단위의 기술지식흐름에 대한 분석을 목표로 하기 때문에 기술 클래스 단위에서

산출한 기술지식흐름 정보를 산업단위로 확장한다. 이를 위해서는 기술 클래스와 특정한 산업분

류 간의 연계관계를 정의하는 기준이 필요하다. 특허정보로부터 추출한 기술개발의 현황수준을

산업단위의 경제적 관점에서 복합적으로 분석하고자 하는 수요가 증가하면서, 이를 지원할 수 있

도록 IPC와 산업분류 간 연계표가 다양하게 개발되어 활용되고 있다. IPC와 캐나다 산업분류 간

연계기준을 정의하고 있는 예일 연계표(Yale concordance)(Evenson and Putnam, 1988), 미국 특

허청의 기술평가예측국(The Office of Technology Assessment and Forecast: OTAF)에 의해 개

발된 미국 특허분류체계(US Patent Classification: USPC)와 미국 표준산업분류(Standard

Industrial Classification: SIC) 간 연계기준을 수립한 OTAF 연계표(Hirabayashi, 2003), IPC와 국

제 표준산업분류(International Standard Industrial Classification: ISIC) 간 연계기준을 정의한

FOS 연계표(Schmoch et al., 2003), USPC와 ISIC 간 연계표 등이 대표적이다. 이 중, 본 연구에

서는 IPC와 국제 표준산업분류 기준을 활용하여 연계기준을 수립하고 있는 FOS 연계표를 활용

한다. 한국의 특허분류는 기본적으로 IPC를 기준으로 이루어지고 있으며, 국제 표준산업분류는

가장 일반적으로 널리 활용되고 있는 산업분류 기준이다. 따라서 한국 국가 R&D 특허의 분석에

있어서 FOS 연계표가 가장 적합성이 높다고 판단할 수 있다. FOS 연계표는 625개의 IPC 서브클

래스와 44개의 ISIC 산업분류 간의 연계기준을 제시하고 있으며, 하나의 IPC 서브클래스는 반드

시 한 개의 산업분류와 연계되어 있기 때문에 분석의 용이성을 증가시키는 장점도 지니고 있다.

FOS 연계표를 바탕으로 기술 클래스 단위에서 수립된 기술지식흐름 행렬을 산업단위로 확장

하여 산출한 산업 기준의 기술지식흐름 행렬은 <그림 3>과 같다. FOS 연계표를 활용하기 때문

에 산업분류는 ISIC에 기반하고 있으며, 구체적인 산업분류는 <부록 A>에 나타내었다. 기술 클

래스 단위의 기술지식흐름 행렬에서 동일 클래스 간 지식흐름을 제거하였더라도, 산업 단위로 그

룹화를 하게 되면 동일 산업에 속한 다양한 클래스 사이의 지식흐름이 다시 나타나게 된다. 따라

서 산업 단위에서 이루어지는 기술지식흐름 동향과 기술융합 현황을 도출하고자 하는 본 연구의

목적에 따라 이들을 다시 제외하고 분석을 진행한다.

<그림 3> 산업분류 간 기술지식흐름 행렬(일부)

3. 산업 간 기술지식흐름 분석

DEMATEL을 적용하여 산업 간 기술지식흐름의 중요도와 인과도를 도출하고, 이를 도식화하

기 위한 중요도-인과도 맵을 작성한다. <그림 3>의 산업 간 기술지식흐름 행렬은 DEMATEL

적용을 위한 시작점인 DRM으로 고려 가능하다. DRM을 바탕으로 2장에서 소개한 DEMATEL

실행단계에 따라 최종적으로 TRM을 도출할 수 있다(<그림 4>). TRM은 산업 간 발생하고 있는

기술지식흐름을 바탕으로 각 산업이 다른 산업에게 직·간접적으로 미치고 있는 영향의 정도를 포

괄하여 나타낸다. 따라서 TRM을 바탕으로 산업 간 기술지식흐름 네트워크를 구축할 수 있다. 기

본적으로 모든 산업은 다른 산업에게 최소한 0 이상의 영향을 미치고 있는 것으로 나타나기 때

문에, 네트워크의 복잡도를 줄이고 가시성을 높일 수 있도록 기준 값을 설정하고 기준 값 이상의

영향도만을 바탕으로 네트워크를 작성한다(<그림 5>). 기준 값은 개별 산업 간 영향도 수치 중

누적하위 5% 수준에서 설정하였다. 기술지식흐름 네트워크가 포괄하는 정보 중 95% 수준이면,

네트워크에서의 산업 간 중요도 및 인과도를 분석하기에 적절한 수준으로 판단되었기 때문이다.

<그림 5>에서 노드의 크기는 네트워크에서 각 노드에 대한 가중 연결정도 중앙성(weighted

degree centrality)을 나타낸다. 즉, 노드의 크기가 클수록 산업 간 기술지식흐름 네트워크에서 가

지는 연결성이 높음을 의미한다. TS28(사무 기계류 및 컴퓨터)와 TS35(전기통신)이 가장 높은

연결정도 중앙성을 지니는 것으로 보이는데, 이는 해당 산업들이 기술지식흐름 네트워크에서 가

장 많은 산업들과 많은 양의 기술지식을 교류하며, 기술융합에 대한 시도를 진행하고 있음을 나

타낸다.

앞 단계에서 동일 산업 간의 영향수준을 제외하고 분석을 시행하더라도 TRM은 직·간접적인

영향수준을 복합적으로 계량화하여 나타내기 때문에 동일 산업 간 영향도가 다시 산출되게 된다.

이는 하나의 산업이 타 산업에게 미치는 영향력이 다른 산업들을 중간 매개체로 하여 다시 자기

자신에게 돌아오는 구조를 지니고 있기 때문이다. 즉, 직접적인 영향도는 존재하지 않지만, 중간

에 다른 산업들을 거침으로써 발생하는 간접적인 영향도가 발생하는 것이다. 여전히 본 연구의

목적은 상이한 산업 간 기술지식흐름의 연관관계를 분석하는 것이므로, 최종적으로 산업 간 영향

도와 인과성을 산출할 때 동일 산업에서의 간접적인 영향도는 제외하게 된다.

<그림 4> TRM(일부)

<그림 5> 산업 간 기술지식흐름 네트워크

TRM을 활용하여 DEMATEL에서 제시하는 영향도(r), 피영향도(c), 중요도(r+c) 및 인과도

(r-c)에 대한 분석지표를 산출한다. 영향도는 각 산업이 산업 전체에 미치는 영향력의 수준으로서

기술지식흐름을 제공하는 정도를 의미하며, 피영향도는 각 산업이 산업 전체로부터 영향을 받는

수준으로서 기술지식흐름을 제공 받는 정도를 의미한다. <표 1>은 각 산업에 대하여 영향도 및

피영향도를 산출한 결과를 나타낸다. 영향도와 피영향도의 합으로 산출되는 중요도는 각 산업이

기술지식흐름 네트워크에서 얼마나 활발한 역할을 수행하고 있는지를 나타낸다. 중요도가 클수록

해당 산업은 산업 간 기술지식흐름에 적극적으로 참여하고 있는 것으로 해석되며, 이는 국가

R&D에서 기술융합에 깊게 관여하고 있는 것으로 볼 수 있다. 영향도와 피영향도의 차이로 산출

되는 인과도는 각 산업의 역할을 구체화한다. 인과도가 양수의 값을 가지게 되면 해당 산업은 기

술지식의 보유자 또는 보급자의 역할을 수행하고 있는 것이며, 인과도가 음수의 값을 가지게 되

면 해당 산업은 기술지식의 흡수자 또는 활용자의 역할을 수행하고 있는 것이다.

산업 간 기술융합의 동향을 파악하기 위해서는 기술지식흐름 네트워크에서 각 산업에 대한 중

산업분류 영향도 (r) 피영향도 (c) 산업분류 영향도 (r) 피영향도 (c)TS01 0.110 0.273 TS24 0.349 0.256

TS03 0.059 0.031 TS25 0.465 0.565

TS04 0.008 0.018 TS26 0.034 0.016

TS06 0.028 0.039 TS27 0.337 0.317

TS07 0.027 0.044 TS28 1.855 1.815

TS09 0.154 0.094 TS29 0.121 0.093

TS10 1.490 0.908 TS30 0.044 0.083

TS11 0.020 0.051 TS31 0.264 0.230

TS12 0.004 0.002 TS32 0.029 0.064

TS13 0.633 0.649 TS33 0.795 0.431

TS14 0.005 0.011 TS34 0.963 1.359

TS15 0.039 0.042 TS35 1.441 1.714

TS16 0.037 0.025 TS36 0.737 0.588

TS17 0.198 0.239 TS37 0.485 0.500

TS18 0.213 0.394 TS38 1.281 1.041

TS19 0.280 0.287 TS39 0.241 0.246

TS20 0.872 0.799 TS40 0.564 0.607

TS21 0.111 0.227 TS42 0.366 0.381

TS22 0.437 0.589 TS43 0.174 0.163

TS23 0.065 0.108 TS44 0.066 0.102

요도와 인과도를 복합적으로 살펴보아야 하기 때문에 이들을 중심으로 기술지식흐름 수준을 가

시화하기 위한 중요도-인과도 맵을 작성한다. 맵은 중요도와 인과도를 각각의 축으로 하는 2차원

의 가시적 평면으로 구성되며, 중요도 및 인과도의 크기에 따라 4개의 영역으로 구분 가능하다.

하지만 중요도가 낮은 영역에 대해서는 인과도의 특성이 명확하지 않기 때문에 이 영역은 통합

하여 분석에 활용한다. 즉, 중요도-인과도 맵을 1) 높은 중요도와 높은 영향도, 2) 낮은 중요도와

높은 피영향도, 3) 낮은 중요도와 같이 3개의 영역으로 구분하고 각 영역이 지니는 의미를 기술

지식흐름에 의한 기술융합의 동향분석 관점에서 정의한다(<그림 6>).

<표 1> 산업별 기술지식흐름 영향도 및 피영향도

<그림 6> 중요도-인과도 맵의 영역별 의미

<표 1>의 영향도 및 피영향도 지표를 활용하여 산업별 중요도와 인과도를 산출하고 이를 바

탕으로 중요도-인과도 맵을 작성하면 <그림 8>과 같다. 영역 A, B, C에 속하는 산업의 비율은

각각 15%(6개), 17.5%(7개), 67.5%(27개)으로 나타났다. 이는 한국의 국가 R&D는 대부분 독립적

인 산업 내에서의 기술개발에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 약 30% 수준에 해당하는 일부의

산업만이 다른 산업과의 활발한 기술지식 교류를 바탕으로 기술융합을 주도하고 있음을 의미한

다. 한국은 주로 IT 관련 기술 및 산업을 중심으로 국제적 경쟁력을 향상시키는 형태의 발전을

이루어왔으며, 이러한 측면이 국가 R&D의 기술융합의 추세에도 그대로 반영되고 있는 것이다.

따라서 새로운 기술 기회를 발굴해내고 신성장동력을 창출해내기 위해서는 융합적 활동을 위한

산업의 범위를 넓히는 과정이 필요하다.

<그림 7> 중요도-인과도 맵

영역 A는 높은 중요도와 강한 영향도를 인과도로 가지는 산업들을 포함한다. 이러한 산업들은

내부 기술지식을 다양한 산업들에게 파급함으로써 기술융합 R&D를 주도하는 성격을 지닌다.

TS10(기초 화학물)은 화학적 프로세스를 통해 유기물 또는 무기물의 변환 및 제품개발과 관련된

산업으로서 영역 A의 대표적인 산업이다. 다른 산업의 기술영역에서 TS10의 기초화학물질과 관

련한 기술지식을 활용하여 새로운 형태의 기술기회를 도출하기 위한 R&D 활동이 활발하게 이루

어지고 있음을 의미한다. 기초화학은 그 성격상 석유화학, 천연수지, 가스, 염료, 유연제 등을 포

괄하는 다양한 기술영역과 접점을 강하게 지니고 있어 기술융합을 위한 재료로서 활발하게 활용

되고 있다. 특히, 한국 국가 R&D에서는 조립금속제품(TS20), 전자부품(TS34) 및 기계류(TS22)

등 제조업과의 융합시도가 다양하게 이루어지고 있는 것으로 나타난다. TS33(기타 전기장비)은

강한 양의 인과도를 나타내는 것에 비해 상대적으로 낮은 수준의 중요도를 보인다. 이는 TS33이

다른 산업의 기술지식을 흡수하기 보다 방출하여 다른 산업의 기술개발에 대한 파급력을 강하게

지님을 의미한다. 따라서 한국은 TS33 산업 관련 원천기술의 보유 수준이 높다고 판단할 수 있

으며, 이러한 파급 수준을 보다 활발하게 할 수 있는 전략의 수립이 TS33 관련 R&D 기획단계에

서 반드시 반영되어야 한다. TS28(사무 기계류 및 컴퓨터)은 한국 국가 R&D의 기술융합 관점에

서 가장 중요도가 높은 산업으로 나타난 반면, 인과도는 중립적인 성격을 띄는 것으로 보인다. 이

는 TS28의 기술지식이 다른 산업에서 활발하게 활용되고 있을 뿐만 아니라 TS28 자체적으로도

다른 산업의 기술지식을 폭넓게 활용하고 있음을 의미한다. 따라서 TS28은 다양한 산업들과 많

은 양의 기술지식 교류를 시행함으로써 한국 국가 R&D에 있어서 기술적 매개자의 역할을 하고

있는 것으로 해석할 수 있으며, 이러한 해석은 <그림 5>의 산업 간 기술지식 네트워크에서 연결

정도 중앙성에 대한 분석결과와 일치한다. 이처럼 영역 A에 속하는 산업들은 다양한 형태의

R&D 활동을 위한 기반의 역할을 수행하고 있기 때문에, 추후 기술융합 R&D 방향을 수립하는

데 있어서 해당 산업들을 기초 도메인으로 하는 전략을 고려해볼 필요가 있다.

영역 B는 높은 중요도와 강한 피영향도를 인과도로 가지는 산업들을 포함한다. 이러한 산업들

은 다양한 외부 기술지식을 도입함으로써 기술융합 R&D를 주도하는 성격을 지닌다. TS35(전기

통신), TS34(전자부품)은 이러한 특성을 강하게 지닌 영역 B의 대표적인 산업이다. 따라서 영역

B에 속하는 산업들은 다양한 외부의 기술지식을 적극적으로 활용하여 새로운 융합 R&D를 위한

시도를 활발하게 수행하고 있기 때문에, 해당 산업들을 기술융합 R&D를 위한 적용 도메인으로

서 고려하는 전략이 필요하다. TS34는 TS35에 비해 낮은 중요도를 나타내지만 강한 피영향도의

인과도를 보이고 있다. 이는 외부의 기술지식을 활용한 융합형 R&D가 TS34에서 보다 활발하게

이루어지고 있음을 의미한다. 그러므로 인과도가 강한 피영향도의 수준을 나타내는 산업일수록

기술융합 R&D의 활성화를 위하여 새로운 기술지식을 외부에서 발굴하고 이를 해당 산업에 적용

하기 위한 노력을 증진시키는 것이 중요하다.

영역 C는 낮은 중요도를 가지는 산업들로서 중요도가 낮다는 의미는 다른 산업들과의 기술지

식 교류에 대한 참여도가 낮다는 것을 나타내기 때문에, 특별한 인과도의 성격을 보이지 않는 것

이 일반적이다. 따라서 이러한 산업들은 외부의 기술지식에 대한 탐색보다는 내부의 기술지식에

대한 활용성을 증진시키는 방향의 R&D 전략을 수립할 필요가 있다. 하지만 TS24(공구기계)와

TS18(비금속 광물제품)은 여타의 산업들에 비해 약간이나마 강한 수준의 영향 또는 피영향의 인

과도를 나타내고 있기 때문에, 이들 산업에 대해서는 각각의 인과도 수준을 강화하기 위한 전략

을 수립하고 실행함으로써 기술융합의 기회를 발굴하기 위한 노력을 진행하여야 한다.

￭ 논문투고일 2013. 09. 25

￭ 논문 최종심사일 2013. 11. 29

￭ 논문게재확정일 2013. 12. 05

V. 결 론

본 연구는 특허분석과 DEMATEL을 기반으로 산업 간 기술지식흐름에 대한 분석을 시행하고

이를 통해 국가 R&D에서의 기술융합 동향을 분석하기 위한 방법론을 제시하였다. 기술지식흐름

의 현황을 바탕으로 기술융합의 특징을 도출할 수 있도록 중요도-인과도 맵을 도입하였고, 맵을

특성에 따라 3개의 영역으로 구분하여 각 영역에 대한 기술융합 관점의 의미를 부여하였다. 이러

한 의미기반의 중요도-인과도 맵을 활용함으로써 기술융합 관점에서 각 산업의 역할과 추후

R&D 기획 시 고려해야 하는 전략적 요소를 도출할 수 있게 된다. 본 방법론의 실제적 적용과

분석적 결과 도출을 위하여 한국 국가 R&D를 통한 산출물인 국가 R&D 특허정보를 활용하였다.

본 연구의 방법론은 국가 R&D의 기술융합 동향을 기술지식흐름의 관점에서 계량적으로 분석할

수 있도록 지원하며, 나아가 추후 국가 R&D 기획 시 전략적 방향을 도출하기 위한 기반으로서

활용될 수 있다. 또한 본 방법론은 계량적 분석을 기반으로 하고 있기 때문에, 향후 자동화된 기

술융합 동향분석 시스템을 구현하기 위한 기반을 제공할 것이며, 이는 국가 R&D 기획 프로세스

의 효율적 실행을 지원하는 요소기술로서 활용될 수 있을 것이다.

하지만 이러한 궁극적인 목적을 달성하기 위해서는 여전히 해결해야 하는 이슈들이 존재하기

때문에 이에 따른 추후 연구방향을 제시하고자 한다. 우선, 본 방법론은 특허분석을 통해 도출한

기술 클래스 간 기술지식흐름을 산업단위로 확장하기 위하여 IPC와 ISIC 간 연계기준을 활용하

였다. 하지만 ISIC는 국제 산업분류표준으로서 개별국가의 특성을 반영하지 못하는 한계점을 지

니고 있다. 따라서 분석 대상이 되는 국가의 산업분류 기준을 활용하기 위한 시도가 필요하다. 한

국의 경우에도, 한국 표준산업분류(Korea Standard Industrial Classification: KSIC)가 존재하기

때문에 기술지식흐름을 KSIC에 따라 분석하고 기술융합 동향을 도출할 수 있어야 한국 국가

R&D를 위한 전략수립이 가능하게 될 것이다. 두 번째로, 본 방법론은 특허분석을 통해 기술지식

흐름을 도출할 때 특허 공동분류 분석을 활용하였다. 하지만 이는 특허의 서지정보에 해당하는

기술분류정보만을 활용하는 것으로서 개별 특허가 포함하고 있는 기술적 내용에 대해서는 고려

하지 못하게 된다. 실제적인 기술지식의 흐름을 파악하기 위해서는 특허에서 다루고 있는 기술적

요소를 반영하는 것이 필요하기 때문에, 텍스트마이닝과 같은 내용적 분석을 위한 기법을 접목하

여 기술지식흐름에 대한 분석을 보다 깊이있게 실행할 수 있도록 하여야 한다. 마지막으로, 본 방

법론은 산업단위에서의 기술융합에 대한 분석에 초점을 맞추고 있다. 하지만 R&D 기획을 위한

실제적인 가이드를 제공해주기 위해서는 개별 산업의 특성분석과 함께 기술융합을 활발하게 진

행하고 있는 산업 간 조합에 대한 분석이 필요하다. 그러므로 기술융합의 특성이 강한 산업 간

조합에 대한 분석방안을 개발하여 본 방법론에 연계시킬 수 있어야 한다.

산업분류 산업명칭 산업분류 산업명칭

TS01 Food, beverages TS24 Machine-tools

TS03 Textiles TS25 Special purpose machinery

TS04 Wearing apparel TS26 Weapons and ammunition

TS06 Wood products TS27 Domestic appliances

TS07 Paper TS28 Office machinery andcomputers

TS09 Petroleum products, nuclear fuel TS29 Electric motors, generators,transformers

TS10 Basic chemical TS30Electric distribution, control,wire, cable

TS11 Pesticides & agro-chemicalproducts.

TS31 Accumulators, battery

TS12 Paints, varnishes TS32 Lighting equipment

TS13 Pharmaceuticals TS33 Other electrical equipment

TS14 Soaps, detergents, toiletpreparations TS34 Electronic components

TS15 Other chemicals TS35 Signal transmission,telecommunications

TS16 Man-made fibres TS36 Television and radio receivers,audiovisual electronics

TS17 Rubber and plastics products TS37 Medical equipment

TS18 Non-metallic mineral products TS38 Measuring instruments

TS19 Basic metals TS39 Industrial process controlequipment

TS20 Fabricated metal products TS40 Optical instruments

TS21 Energy machinery TS42 Motor vehicles

TS22 Non-specific purpose machinery TS43 Other transport equipment

TS23Agricultural and forestrymachinery TS44 Furniture, consumer goods

부록 A

<표 A1> 본 연구의 분석에서 활용된 ISIC 기반 산업분류 명칭

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A study on analyzing technology fusion using patent analysis and

DEMATEL*

Seo, Wonchul**

ABSTRACT

Recently, technology fusion is becoming a mainstream phenomenon which leads to

breakthrough functions by providing a definite path to innovation. There have been

many attempts to generate practical R&D initiatives by merging several technologies

beyond industrial boundary. As national R&D based on technology fusion which can blur

technological boundaries becomes more important, it is required to analyze the trends

of technology fusion to establish R&D strategies and directions. Since technology

fusion is fundamentally generated by technological knowledge flow between different

technology classes, to analyze the trends of technology fusion a systematic

methodology is imperative which examines the extent of technological knowledge flow.

Therefore, this paper presents a procedural method to analyze the trends of

technology fusion in national R&D programs by exploring technological knowledge flow

based on patent co-classification analysis and DEMATEL. We introduce a concept of

impact-causality map and divide the map into three dimensions. Based on the meanings

of the map, we draw technological implications of each dimension. Using the map with

technological implications helps identify role of each industry in the perspective of

technology fusion and moreover draw R&D strategies in the R&D planning processes. To

show the applicability of the presented method, we conduct an empirical study using

Korean national R&D patents granted between 2008 and 2011. This paper is expected to

contribute to offering an alternative to identify the phenomena of dynamic technology

fusion. Moreover, it holds the potential to become a useful tool in the national R&D

planning processes since it can help provide future R&D directions corresponding to

features of technology fusion of each industry sector.

Keywords : Technology fusion, Technological knowledge flow, Patent

co-classification analysis, DEMATEL, R&D planning

* This work was supported by a Research Grant of Pukyong National University(2013 year).** Assistant Professor, Division of Systems Management and Engineering, Pukyong NationalUniversity, Korea(wcseo@pknu.ac.kr)

1. 주저자

서 원 철(Seo, Wonchul) : wcseo@pknu.ac.kr

POSTECH 산업경영공학과에서 학사 및 박사학위를 취득하고, 삼성

디스플레이, 한국지식재산연구원을 거쳐 현재는 부경대학교 시스

템경영공학부 조교수로 재직 중이다. 주요 연구관심분야는 특허

마이닝, 기술지능, 기술기회 발굴방법, 기술가치평가 등 이다.