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영어

Nowadays, technology innovation is the important resource of national and industrial competitiveness. Forecasting correct technology R&D direction is very important for establishing correct technology strategy. Technology forecasting is an effective method for setting technology strategies. Technology forecasting method can help the decision makers to select promising technologies. In this study, we proposed a integrated Delphi, analytic hierarchy process (AHP) and patent analysis model to forecast promising technology and select optimal promising technology. In the proposed model, Delphi method is used to select the technology alternatives which have high ratings at importance and urgency. AHP is used to prioritize the selected technology alternatives considering importance, specialty and urgency. In the meantime, patents of the technology alternatives are collected. Then, keywords of the collected patents are clustered by K-means algorithm, registration date of the collected patents are compared to create the patent maps which can display the technology’s development trend. Finally, the proposed model compares the technology alternative’s priority and the patent map, considers the association between the alternatives and the keywords, and select alternatives which have high priority and meet the future development trend as the promising technologies. For illustration, we applied the proposed model to the automobile parts industry’s electric apparatus technology to forecast and select promising electric apparatus technologies. The application result showed that the proposed model can effectively forecast promising technologies and select optimal promising technologies.

한국어

산업과 기술이 발달함에 따라 국가, 지방 자치단체 또는 국가 산업차원에서 기술 및 지식가치의 역할이 증대되고 기술보호주의가 심화되고 있다. 국가 및 산업 경쟁력을 좌우하는 중요한 원천으로 기술혁신이 부각됨에 따라, 기술 수요조사 및 예측, 자원 배분과 같은 기술 개발 및 관리에 대한 사전 기획의 역할이 점차 확대되고 있다. 기술 혁신은 국가와 산업 경쟁력의 중요한 자원이다. 기술 R&D 방향을 올바르게 선택하는 것은 기술 전략 수립에 중요하다. 올바른 기술 R&D 방향 및 기술 전략을 설정하기를 위하여 기술 예측이 많이 활용되고 있다. 한 산업이 고 부가가치 전략 산업으로 발전 할 수 있도록, 특히, 산업의 생산성과 성장을 유지하기 위해서는 관련 기술의 우선순위를 결정하기를 통해 유망 기술을 예측하고 선정할 필요가 있다. 특히, 세계 자동차산업의 경쟁 심화와 구조조정에 대응하기 위하여 자동차부품 산업관련 기업은 구조조정과 기술개발에 나서는 등 완성차 기업체의 경쟁구조 및 납품시스템에 직접적인 영향을 받고 있으며, 자동차 생산 기업의 생존 전략에 따라 가격경쟁, 새로운 모델 개발, 신기술 개발 및 선진국의 환경규제 등에 대응하기 위하여 많은 노력이 필요하다. 자동차 생산 기업의 가격 경쟁력 확보를 위하여 부품 생산 기지를 세계화하고, 글로벌 소싱(global sourcing) 전략이 확대 적용됨에 따라 자동차부품기업의 대형화 및 모듈화 기술 개발이 점차 확대 되고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여, 자동차부품 기업은 기술개발능력, 자금력, 우수한 인적자원 확보 등을 추진하는 한편, 향후 새로운 자동차 개발을 병행하여 추진하거나 환경규제에 대응하기 위한 독자적 기술 개발을 위해 어떤 방향으로 기술을 개발해야 하는지 기술예측 작업을 통해 기업의 생존 전략을 수립해 가고 있다. 자동차부품산업이 생산성과 성장성을 지속적으로 유지하여 미래에 유망한 기술을 예측ㆍ발굴하는 등 핵심기술의 수요를 파악하고 우선순위를 설정하고 국내 및 해외 특허출원의 경향을 분석하여 비교ㆍ분석하여 향후 효율적인 연구개발 예산의 배분과 산업차원의 정보 공유와 공동연구개발을 촉진할 수 있는 방안을 마련할 필요가 제기 되고 있다. 본 연구는 미래 유망한 기술을 예측하고 최적의 유망 기술을 선택하기 위하여 델파이 방법, 계층 분석 방법 (AHP) 및 특허 분석을 통합적으로 활용하는 분석 모델을 제시하였다. 제시한 모델은 델파이 방법을 통해 다수의 기술 대안들에 대해 설문 조사를 하여 1차로 기술 대안들을 평가한다. 델파이 기법은 미래를 예측하는 질적 예측 방법의 하나로, 여러 전문가의 의견을 되풀이해 모으고, 교환하고, 발전시켜 미래를 예측하는 방법이다. 델파이 방법을 통해서 중요성과 시급성이 상대적으로 높은 기술 대안들을 선정한다. 중요성과 시급성외에 추가적으로 전문성을 고려하여 1차 선별된 기술 대안들에 대해 개발 우선순위를 AHP로 결정했다. AHP 방법은 복수의 대안에 대하여 복수의 평가기준이 존재하는 이른바 다기준 의사결정(multiple criteria decision making : MCDM)의 문제를 작은 문제로 나누어 계층화함으로써 단순화시켜 합리적인 의사결정을 가능하게 하도록 체계적으로 분석하는 기법이다. 한편, 기술 분야 전문가들이 추천한 키워드들에 근거해 관련 기술의 특허문서를 수집하고 수집된 특허문서에서의 키워드들을 K-means 알고리즘으로 그룹화하고 특허 등록 날짜 등을 비교하여 기술 개발의 흐름을 파악할 수 있는 특허 맵을 산출하였다. 특허 인용부분이 존재하지 않기 때문에 특허 인용 분석에서 얻을 수 있는 다양하고 풍부한 정보들을 분석할 수 없는 문제를 해결하기 위하여 특허문서에서 특허의 특징을 설명할 수 있는 주제어를 텍스트 마이님을 통해 추출하고, 이를 토대로 각 특허간의 관련성 정도를 판단하여 네트워크 분석을 통해 특허간의 연결 관계를 분석하여 도시할 수 있는 방법으로는 특허 인용 분석, 특허 네트워크 분석, 특허 데이터 마이닝 분석 방법 등이 활용 되고 있다. 본 연구에서 제시한 모델에서는 기술 대안의 우선순위 및 특허 맵을 상호 비교하고 대안들과 키워드 사이의 연관관계를 고려하여 높은 우선순위를 가지며 향후 발전 추세에 부합하는 기술들을 유망한 기술로 선정하였다. 본 연구에서 제시한 모델을 자동차 부품산업의 전기 장치 관련 유망 기술을 선정하는 사례에 적용하였다. 먼저 15가지 대상기술을 델파이 방법으로 8기준들을 교려해서 중요성과 시급성 높은 기술 대안들을 선정하였다. 선정된 13가지 기술 대안들을 중요성, 시급성과 특수성 기반으로 AHP 방법으로 우선순위를 결정하였다. 그 다음에, 관련 특허들이 수집됐고 키워드의 빈도를 분석하고 시멘틱 네트워크를 구성하였다. 구성된 시멘틱 네트워크에 근거해 특허의 등록 날짜를 비교하고 특허 맵을 구성하였다. 특허 맵을 통해 기술 발전의 흐름을 파악할 수 있다. 특허 맵을 구한 다음에 3명 자동차 산업 분야 전문가들이 15가지 기술 대안들과 관련 기술 특허의 키워드들 간의 관련성을 평가하였다. 마지막으로 기술 대안의 우선순위 결과, 특허 분석결과하고 기술 대안과 특허의 키워드 간의 관련성결과를 통합적으로 교려하고 비교하기를 통해 15가지 기술 대안 중에 3가지 기술 대안들이 유망한 기술 대안으로 선정되었다. 그래서 본 연구에서 제시한 모델을 자동차 부품산업의 전기 장치 관련 유망 기술을 선정하는 사례에 적용한 결과가 제시한 모델이 효율적으로 유망한 기술을 예측하여 최적의 기술을 선정할 수 있음을 확인하였다.