특허 빅데이터를 활용한
미래 먹거리 찾기

특허는 시장 수요에 민감하게 반응하는 기술정보로서 전 세계적으로 매년 300만 건 이상의 특허가 새로 출원되며, 누적 특허는 무려 4억여 건에 이르고 있다. 바야흐로 특허 빅데이터의 시대라고 말해도 무방할 수준이다.

특허는 기술의 권리를 취하려는 자가 스스로 비용과 노력을 들여 만들어내는 고급 기술정보 자료인데, 정보가 공개되어 있고 전 세계적으로 정형화된 형식을 갖추고 있어 정보 이용도 쉽다.

이에 따라 최근의 트렌드를 특허를 통해 점검하고 이를 통해 향후 시장과 기술의 방향을 예측하는 목적으로 특허 활용이 가능한데, 이런 특허정보의 장점에 따라 전통적으로는 특허 서지사항을 활용한 정량적 분석 기법이 빅데이터 분석을 위해 많이 활용되어 왔다.

가장 많이 사용하는 방법으로 출원 추이 분석을 통한 향후 예측 방법을 들 수 있다. 예를 들어 LCD 산업에서 우리나라 제품이 세계 시장에서 가장 높은 점유율을 유지하여 왔다가 2018년 처음으로 중국에 역전을 허용한 바 있는데, 이를 특허 빅데이터에서 찾아보면, 이미 7년 전인 2011년에 특허 출원량이 중국에 역전됨으로써 그 신호를 파악할 수 있었다. 또한 조선산업의 경우에도 유사한 경향이 도출된 바 있다.

또한 특허의 공백기술 영역을 찾아냄으로써 유망성 있는 R&D 방향을 수립할 수 있으며, 주요 출원인 및 그 특허를 선별하여 최근의 집중 기술 분야를 확인하는 방법, 기술분야별로 최근 해외 진출(해외 특허 패밀리) 추이를 분석하여 유망한 기술을 찾아내는 방법이나, 해당 분야 전체에서 주요 출원인의 특허 점유율을 산출하여 기술의 장벽도를 가늠하는 등 특허 빅데이터를 활용한 많은 산업 진단과 예측 방법이 존재한다.

그 외에 다각화된 특허 분석 방법으로 특허의 인용관계를 활용한 SNA 분석을 통해 특정 기술들이 생성되거나 발전되는 양상을 확인, 유망한 기술 분야를 찾는 방법도 활용할 수 있고, 전통적인 특허 서지사항 분석이 아닌, 발명의 상세한 설명과 같은 텍스트 기반의 특허 비정형 필드를 넣어 컴퓨터 자연어 처리 과정을 거쳐 워드클라우드나 등고선맵과 같은 형태로 텍스트 군집을 도식화 또는 도표화하여 최신 이슈를 찾아내는 방법도 활용 가능하다.

앞으로 AI를 활용한 고도화된 분석 기술이 특허에 더 많이 접목된다면 더욱 체계적으로 산업을 진단하고 미래를 찾아내는 기법이 더욱 발전할 것으로 판단된다.

글/ 이인희 전문위원
한국특허전략개발원 특허빅데이터센터

건국대학교에서 공업화학을 전공했다. 이후 ㈜케이씨씨에서 신수종사업 발굴 및 R&D 기획을 담당했으며, 현재는 한국특허전략개발원에서 ‘특허 빅데이터를 통한 산업혁신전략 수립’ 과제 PM(Project Manager)을 주로 담당하고 있다.

※ '전문 보기' 버튼을 누르시면 더 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.