성공하는 IP-R&D 전략 02 - 이제는 연구개발의 우선순위를 특허로 결정해 보자!
진정한 흙속의 진주는 누가 찾을 수 있나?
Information Pollution이라는 말이 있다. 정보는 곧 힘이 되고, 돈이 되던 시대가 있었다.
하지만, 이제는 그 유입이 거대해져서 정보공해로 일컬어질 만큼 폭발적으로 많은 정보가 지금 이 순간에도 넘쳐나고 있다.
방대한 정보의 양이 중요하기보다는 그 중 무엇이 가장 핵심인지를 찾는 것이 무엇보다도 중요해졌으며, 단순한 Big Data는 정보가 아닌 쓰레기가 될 수 있다는 방증이 아닐까.
이는 일반 ‘정보’에 한정된 문제가 아니다. 이제는 연구개발의 핵심인 ‘기술’분야에까지 그 파장이 미치고 있어, 옥석을 가려야 할 때가 온 것이다.
거대한 정보의 바다에서 그 트렌드를 파악하기 위해 최근 몇 년 전부터 Big Data 분석이 이슈가 되었으며, 이는 우리 삶 전반에 활용되고 있다.
그렇다면 연구개발에서 그 옥석을 어떻게 가릴 수 있을까?
객관적이고, 신뢰성 있으며, 사업화로 연계 가능한 연구개발의 우선순위 결정에 대한 고려는, 매년 쏟아져 나오는 특허에서 그 답을 찾을 수 있다.
다만 그 적용 및 분석 방법이 얼마나 신뢰도가 있는가가 관건이 될 것이다.
연구개발 우선순위결정을 위한 Key는
바로 특허
연구개발 우선순위를 결정하기 위해 연구자들이 가장 먼저 생각할 수 있는 부분은 무엇보다도 델파이법01 이라고 할 수 있다.
이는 관련 연구를 하는 해당분야 연구자들의 의견을 모아 종합적 방향을 전망하는 것으로 현재 한국산업기술평가관리원(KEIT), 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 미래 유망기술 예측, RAND연구소02 의 “The Global Technology Revolution2020”, MIT가 매년 발표하는 “Technology Review” 등이 가장 대표적인 예라 할 수 있다.
그러나, 델파이조사에 동원된 전문가의 자질과 역량에 대한 신뢰성 부족과 익명성으로 인한 불성실한 응답 및 분석된 결과의 조작가능성 등을 생각하면 델파이를 통한 기술예측이란 참으로 ‘주관적이다’라고 할 수밖에 없다.
이러한 주관성을 배제하고, ‘기술’을 가장 잘 대변해 줄 수 있는 Key는 그럼 무엇인 가? 아마 이러한 물음을 받으면 누구든 주저함 없이 ‘특허’, 더 나아가 ‘지식재산권’이라는 단어를 언급할 것이다.
특허는 실시간으로 각국 특허청에 축적되는 DB로 주관성을 배제하며, 등록되는 특허는 그 이전 기술과의 중복성이 없다고 공식적으로 인정한 자료이므로 기술의 흐름과 발전 트렌드를 읽을 수 있는 훌륭한 재료가 될 수 있다.
1) 우선순위 결정을 위한 준비
이와 같이 연구개발 우선순위 결정을 위해 특허를 활용하는 이유는 무엇보다도 데이터의 객관성 확보 때문이다.
단, 특허 하나하나에 대해 의미를 부여하기에는 특허의 계량학적 수치가 너무 방대하므로 분석을 위한 Factor를 선정하고, 선정된 Factor에는 가중치를 적절하게 부여하는 준비 작업이 필요하다.
또한 선별된 분석 Factor간의 가중치를 부여하는 과정에서의 신뢰성이 중요하므로, 가중치 산정을 위해 특허분석 관련 종사자들의 의견을 토대로 합리적 의사결정을 이룰 수 있도록 계층화분석법(AHP: 다수척도간 통합 비교의 어려움을 해소하고 다수 의사결정권자 간의 합리적 의사결정을 이루기 위해 활용한 방법으로 1970년대 미국 펜실베니아 대학의 Thomas L.saaty박사에 의해 고안)을 활용한다면 우선순위를 선별할 수 있는 준비가 되는 것이다.
2) 특허기반의 우선순위결정을 위한
기본 자료 모으기
특허 원문에는 발명자, 출원인, 권리관계, 출원일, 패밀리, IPC(국제특허분류) 등 객관적 분석의 기본 자료가 되는 여러 가지 Field가 존재한다.
이러한 이유에서 특허정보는 가장 신뢰할만하고 객관적인 분석 DB라고 할 수 있다.
3) 우선순위 선정을 위한 기준을 세우자!
기술 개발이 필요한 많은 기술 중 가장 시급하게 개발해야 하는 기술이 어느 분야인지를 정하기 위한 재료로 특허라는 데이터를 활용하고, 그 수단으로 특허지표를 활용할 것으로 정했다면, 그 다음으로는 정해진 지표에 동등하게 의미를 부여할 것인지, 아니면 기술성이나 파급성 혹은 사업성에 그 중요도를 둘 것인지 기준을 세울 필요가 있다.
우선순위 결정을 위한 기준을 세우고, 그 평가 기준에 가중치를 부여하면 보다 정확한 기술개발 우선순위 선정으로 이어질 수 있다.
과거 다수의 특허분석 전문가를 대상으로 한 계층화 분석결과에 따르면, 화학분야의 특허분석 전문가들은 기술의 파급성에 가중치를 많이 두고, 기계·전기전자·정보통신 분야는 모두 사업성에 가중치를 많이 두는 것으로 나타났다.
이와 같은 결과가 나온 이유는 기계금속분야와 정보통신 분야의 경우 기술 사업화를 목적으로 기술 개발하는 경우가 많으므로, 기술의 중요도 산정 시 기술의 상업성을 판단하는 PFS(Patent Family Size)에 가장 높은 가중치를 산정하기 때문이며, 화학생명분야는 응용기술 개발 외에 원천기술 개발 및 기초기술 개발을 통한 기술 파급력을 중요한 판단 근거로 하기 때문이다.
기술분야별 특이성에서 나온 결과라고 할 수 있다.
특허기반의 연구개발 우선순위결정 VS.
연구자 우선순위 결정
인간을 대신하여 위험한 환경(또는 전쟁)에서 작업을 할 수 있는 모바일 로봇의 활용도가 나날이 높아지는 상황에서 모바일 로봇관련 특허는 계속적으로 증가하고 있는 추세에 있다.
이와 관련하여 산업계를 대표하는 특허 쪽 주요 키워드와 학계를 대변하는 논문의 키워드 도출 트렌드를 비교해보면 전체적인 비율은 유사하나 관심도를 나타내는 영역의 순위가 다소 다름을 알 수 있다.
아래 그림과 같이 사업화를 목적으로 하는 특허에서는 Position을 Camera보다 우위에 두나, 논문에서는 Camera가 Position보다 우위에 위치한다.
이처럼 연구자의 순수 연구를 위한 부분과 특허는 약간의 Gap이 존재한다.
기술 개발 분야의 나열과 선별
스마트 모바일 로봇의 구성요소는 운동능력(이동/보행)과 감지·식별능력, 추리·논증능력, 의사소통능력, 계획수행능력 등으로 이루어진다.
이러한 기술의 결합체인 스마트 모바일 로봇을 개발하고자 할 때 각 구성요소에서 구체적으로 어떤 부분을 우선적으로 개발해야 시장에서 살아남을 수 있을까?
연구자 1인이 이 모든 것에 전문가가 될 수는 없고, 그렇다고 수백 명의 연구자에게 SOS하는 것도 불가능하므로, 특허지표를 바탕으로 정해진 가중치에 맞게 기술분야에 따른 세부 개발 우선 분야를 선별하기 위해 우선 개발하고자 하는 테마에 대한 큰 분류를 정하고 그 하부를 나열할 필요가 있다.
이렇게 나열한 기술 중 개발 가능한 영역과 그렇지 않은 부분으로 나눈 후, 개발 가능 영역 중 가장 우선적으로 개발해야 하는 영역이 어디인지 판단함에 있어 개인연구자의 의견과 특허를 바탕으로 한 우선순위결과를 함께 고려하는 것이다.
특허 VS 연구자
국내 한 정부출연연구소의 연구자는 운동기구에서는 2족 보행, 구동기에서는 유압모터, 컨트롤러에서는 제어 하드웨어, 주행시스템 분야에서는 무선통신과 주행시스템이 기술개발 우선순위에 있는 것으로 의견을 주었다.
한편, 기술성, 파급성, 사업성에 배치된 6가지 Factor를 바탕으로 한 연구개발 우선순위결정 결과에서는 구동기분야에서 완전 유압모터보다는 전기유압 복합식 쪽인 Special Motor쪽이 기술개발 우선순위에 있는 것으로 결과가 나왔다.
이와 같은 실증에서 우리가 얻을 수 있는 부분은 해당분야 연구자의 의견과 특허를 바탕으로 한 연구개발 우선순위의 결과가 크게 다르지 않다는 점이다.
이러한 점에서 대기업이 아닌 일반 중소기업 입장에서 연구개발을 함에 있어 다양한 분야의 연구자를 고루 갖추기란 쉽지 않은 바, 특허를 기술개발 우선순위 선정에 적극적으로 활용해 보는 것은 어떨까?
단일기술로는 상품화가 어려운 현 상황에서, 융복합 기술을 개발하여 사업화로 연결하고자 할 때, 현 기업이 보유하고 있는 적은 수의 전문가 의견에 의존하기보다는 특허라는 객관적 DB와 해당 기업이 보유하고 있는 연구자의 개발의지를 함께 고려한다면 단순한 기술의 개발이 아닌 ‘기술의 경영’을 이룰 수 있다.
더 나아가, 방대한 유망기술 분야 중 연구개발 우선순위를 결정하고 기술개발 후의 유망성과 사업성을 판단함에 있어, 현재까지 축적된 전 세계 특허를 활용함과 동시에 실제 연구개발을 할 연구자의 의사결정에 반영한다면 연구자들의 개발 분야 선정의 오류 감소와 R&D가 Product로 연계되는 기간을 단축할 수 있을 것이다.
01 델파이법(Delphi method): 일반적으로 통계 모형으로 분석이 어려울 때 활용하는 방법으로 해당분야 전문가들의 의견을 모아 종합적 방향을 전망해 보는 기법을 말한다.
02 미국의 RAND 연구소는 2006년에 발표한 'The Global Technology Revolution 2020'을 통해 2020년까지 실행 가능한 56개 미래 애플리케이션 중 태양에너지, 유비쿼터스 RFID, 웨어러블 컴퓨터 등 가장 상용화 가능성이 높고 시장수요가 존재하며, 다양한 산업으로의 파급효과가 큰 16개 애플리케이션을 선정했다.