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5개국 바이오헬스 산업의 기술융합과 트렌드 분석 : 특허 동시분류분석과 텍스트마이닝을 활용하여

원문정보

Technology Convergence & Trend Analysis of Biohealth Industry in 5 Countries : Using patent co-classification analysis and text mining

박수현, 윤영미, 김호용, 김재수

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초록

영어

The study aims to identify convergence and trends in technology-based patent data for the biohealth sector in IP5 countries (KR, EP, JP, US, CN) and present the direction of development in that industry. We used patent co-classification analysis-based network analysis and TF-IDF-based text mining as the principal methodology to understand the current state of technology convergence. As a result, the technology convergence cluster in the biohealth industry was derived in three forms: (A) Medical device for treatment, (B) Medical data processing, and (C) Medical device for biometrics. Besides, as a result of trend analysis based on technology convergence results, it is analyzed that Korea is likely to dominate the market with patents with high commercial value in the future as it is derived as a market leader in (B) medical data processing. In particular, the field is expected to require technology convergence activation policies and R&D support strategies for the technology as the possibility of medical data utilization by domestic bio-health companies expands, along with the policy conversion of the "Data 3 Act" passed by the National Assembly in January 2019.

한국어

본 연구는 IP5국가(KR, EP, JP, US, CN)의 바이오헬스 분야 특허데이터를 기반으로 기술의 융합과 트렌드를 파악하여 해당 산업 분야의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기술융합 현황 파악을 위해 특허 동시분류분석 기반의 네트워크분석과 TF-IDF 기반의 텍스트마이닝을 주요 방법론으로 활용하였고, 분석 결과 바이오헬스 산업의 기 술융합 클러스터는 크게 (A)치료용 의료기기, (B)의료데이터프로세싱, (C)생체계측용 의료기기의 세 가지 형태로 도출 되었다. 또한 기술융합 결과를 토대로 한 트렌드 분석의 결과에서 우리나라는 (B)의료데이터프로세싱 분야에서 시장선 도국으로 도출됨에 따라 향후 상업적 가치가 높은 특허로 시장 우위를 선점할 수 있는 가능성이 높다고 분석되었다. 특히 해당 분야는 2019년 1월 국회에서 통과된 ‘데이터3법’이라는 정책적 변환과 더불어, 국내 바이오헬스 기업들의 의료데이터 활용 가능성이 확대됨에 따라 해당 기술에 대한 기술융합 활성화 정책 수립과 R&D 지원 전략이 필요할 것으로 전망된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론 및 선행연구
2.1 동시분류분석 기반의 기술융합 연구
2.2 특허데이터 기반의 텍스트마이닝 연구
3. 연구방법
3.1 분석대상
3.2 분석모형
3.3 분석방법
4. 연구결과
4.1 기술융합 분석결과
4.2 기술동향 분석결과
5. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 박수현 Soo-Hyun Park. 과학기술연합대학원대학교(UST) 과학기술경영정책학과 박사과정, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 학생연구원
  • 윤영미 Young-Mi Yun. 과학기술연합대학원대학교(UST) 과학기술경영정책학과 석사과정, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 학생연구원
  • 김호용 Ho-Yong Kim. 광주과학기술원(GIST) AI대학원 박사과정
  • 김재수 Jae-Soo Kim. 과학기술연합대학원대학교(UST) 과학기술경영정책학과 교수, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 책임연구원

참고문헌

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