기술성숙도와 산업연계도 분석을 기반으로 국가별 기술경쟁력 분석 - 인공지능 의료 특허를 중심으로 = Analysis of National Technological Competitiveness Based on Technology Maturity and Industrial Linkage — Focusing on Artificial Intelligence Medical Patents

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 의료 인공지능(AI) 기술의 성숙 정도와 산업적 확산 수준을 함께 고려해 국가별 기술경쟁력을 진단하고자, 특허 기반 기술성숙도(TRL)와 산업연계도(IND)를 결합한 통합 분석 프레임워크를 제안하였다. 분석 대상은 2010–2024년 의료 AI 특허이며, LDA 토픽모델링을 통해 5개 기술군을 도출한 뒤, S-curve 기반 TRL 지표와 산업경제 보정형 산업연계도(IND″) 지표를 산출하였다. 두 지표를 교차하여 국가·토픽·기간(3년 단위)별 변화를 비교하고, IND=0.2와 TRL=6.5를 기준으로 통합 사분면 분석을 수행하였다.
분석 결과, 2022–2024년 구간에서 의료 AI는 다수 기술군이 TRL 6.5 이상으로 상승하며 상용화 단계로 진입하는 경향을 보였다. 반면 IND″는 국가별 편차가 크게 나타나, 기술 성숙이 곧바로 산업 확산으로 이어지지 않는 경우가 확인되었다. 통합 사분면 분석에서 중국·미국·유럽은 일부 토픽에서 제1사분면(고성숙–고연계)으로 이동해 성숙과 확산이 함께 강화되는 양상을 보였다. 반면 인도와 한국은 TRL이 높은 조합에서도 IND가 상대적으로 낮아 제2사분면(고성숙–저연계)에 반복적으로 위치하는 패턴이 나타났다. 일본은 특정 토픽에서 선도 영역에 위치했으나, 전반적으로는 기술 성숙 대비 확산이 지연되는 과도기적 구조가 관찰되었다. 특허량 중심의 비교를 넘어, TRL과 IND의 결합 구조를 통해 국가별 경쟁력의 유형과 전환 제약 구간을 진단할 수 있음을 보여준다. 이는 규제·보상체계·데이터 표준 및 인프라, 기업 참여와 협력 구조 등 전환체계 요인을 함께 고려할 필요가 있음을 시사한다. 또한 본 분석틀은 의료 AI뿐 아니라 디지털 치료제, 원격의료, 스마트병원 등 인접 의료기술 분야로 확장 가능하다는 점에서 정책 및 전략 분석의 기초 자료로 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes an integrated analysis framework that synergizes patent-based Technology Readiness Level (TRL) and Industrial Linkage (IND) to assess national technological competitiveness by simultaneously examining maturity and industrial diffusion. Utilizing Medical AI patents from 2010 to 2024, the study identified five core technology clusters via LDA topic modeling and calculated S-curve-based TRL indices alongside industry-adjusted IND (IND″) metrics. By cross-analyzing these indicators, shifts across nations, topics, and three-year periods were evaluated using an integrated quadrant analysis with thresholds set at IND=0.2 and TRL=6.5. The results indicate that during the 2022–2024 period, the TRL for most Medical AI clusters exceeded 6.5, signaling a distinct shift toward the commercialization phase. However, the IND″ values exhibited significant national variance, confirming an "asynchrony of transition" where technological maturity does not automatically trigger industrial expansion. In the quadrant analysis, China, the USA, and Europe transitioned into Quadrant I (High Maturity–High Linkage) for specific topics, demonstrating a synergistic reinforcement of maturity and diffusion. In contrast, India and South Korea were consistently clustered in Quadrant II (High Maturity–Low Linkage), where industrial linkage remained stagnant despite advanced TRL. While Japan achieved leadership in certain domains, it generally maintained a transitional structure where industrial diffusion was decoupled from technological maturity. Beyond conventional patent volume comparisons, this research demonstrates that the coupling of TRL and IND can characterize national competitiveness archetypes and identify transition constraint zones. These findings emphasize the importance of "transition system" factors, including regulatory and reimbursement frameworks, data infrastructure, and corporate collaborative structures. Furthermore, as this framework is extensible to adjacent fields such as Digital Therapeutics (DTx), telehealth, and smart hospitals, it serves as a robust empirical basis for future policy-making and strategic planning.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 연구의 배경 1
• 2. 연구 목적 2
• II. 이론적 배경 3
• 1. 토픽모델링을 활용한 특허분석 3
• 2. 특허지표를 활용한 기술성숙도(TRL) 분석 5
• 3. 특허지표를 활용한 산업연계도(IND) 분석 6
• III. 연구방법 9
• 1. 연구 절차 및 프레임워크 9
• 2. 데이터 수집 및 전처리 과정 11
• 3. Phase 1. 토픽모델링 기반 기술군 도출 절차 12
• 4. Phase 2. 기술성숙도(TRL) 산정 방법 13
• 5. Phase 2. 산업연계도(IND) 산정 방법 15
• 6. 기술성숙도(TRL)-산업 연계도(IND) 통합 분석 및 사분면 분류 기준 18
• IV. 연구결과 20
• 1. Phase 1. 토픽모델링 결과 및 주요 기술군 도출 20
• 2. Phase 2. 기술성숙도(TRL) 분석 결과 24
• 3. Phase 2. 산업연계도(IND) 분석 결과 31
• 4. 기술성숙도(TRL)-산업연계도(IND) 사분면 분석 42
• V. 결 론 46
• 1. 결론 및 시사점 46
• 2. 제언 및 한계점 47