특허정보를 활용한 R&D 과제의 기술융합 및 산업적 범용성 측정방법에 관한 연구 = Quantitative Assessment of Technological Convergence and Cross-industry Generality in R&D Projects: A Patent-Based Analytical Framework

국문 초록 (Abstract)

미래사회를 선도할 성장동력 확보와 4차 산업혁명에 대한 대응 등을 위해서는 지속적인 융합연구가필요하며, 이에 정부에서도 융합연구 과제를 발굴하여 지원하고 있다. 본 연구는 R&D 과제의 융합정도를 측정할 수 있는 분석 프레임워크를 마련하고, 수집된 데이터를 이용하여 실증분석한다.
연구데이터는 한국산업기술기획평가원이 2023년도 신규과제 지원을 위해 과제기획 단계에서 실시한특허분석 결과(선행특허 데이터)를 활용하였다. 먼저, 기획 대상과제의 선행특허가 갖는 국제특허분류를 이용하여 해당과제의 기술집중도와 기술융합도를 측정한다. 다음으로는 지식재산처에서 제공하는표준산업분류(KSIC)와 특허분류(IPC)간 연계표를 이용하여 해당과제의 표준산업분류를 특정하여 산업적 범용성을 측정한다. 도출된 기술융합도와 산업적 범용성을 각각 수평축과 수직축으로 매핑하여분석대상과제 전체의 융합정도 분포를 구하고, 특정 R&D 사업 및 R&D 과제의 융합수준을 비교할 수있는 프레임워크를 제공한다.
이러한 연구는 기존에 전문가 및 담당자가 주관적으로 R&D 과제의 융합여부를 판단하는 관행에서 벗어나, 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 한다. 또한, R&D 기획 단계에서부터 기획과제의 기술측면의 융합정도, 산업측면의 융합정도를 예측하고, R&D 과제를 지원할 수 있다. 본 연구의 프레임워크 및프로그램을 R&D 전문기관이 관리하는 기획시스템에 적용한다면, 보다 효과적인 융합과제 관리가 가능하고, 융합연구 촉진에 기여할 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes an analytical framework to quantitatively measure the degree of convergence in R&D projects using patent-based indicators. This framework uses patent data collected during the R&D planning stage to evaluate both technological convergence and cross-industry generality.
First, patents related to each R&D project are identified, and technological concentration and convergence are measured using the International Patent Classification (IPC). Next, by applying the linkage table between the Korea Standard Industrial Classification (KSIC) and IPC provided by the Korean Intellectual Property Office (KIPO), the industrial classification of each project is determined, and its cross-industry generality level is assessed. The derived technological convergence and cross-industry generality values are mapped to the x- and y-axes, respectively, to visualize the convergence distribution across all projects, providing a comparative framework for analyzing the convergence characteristics among projects.
This study moves beyond conventional qualitative approaches by enabling data-driven assessment and prediction of convergence levels at the R&D planning stage. Integrating this framework into the information systems managed by specialized R&D organizations can enhance convergence-oriented project management and promote more effective convergence research.