본 연구는 국제특허분류(IPC)코드 기반의 특허 네트워크 비교 분석에 관한 연구로 식물공장(Smart farm) 관련 기술의 국제적인 추세 및 특성을 파악하기 위해 미국, 일본, 한국 특허출원을 비교대상으로 하였다. IPC 코드의 그룹 및 클래스수준 별 출원을 조사하여 핵심 기술 분야와 특허 기술변화를 분석하였고 Markov Chain Monte Carlo 네트워크 유의성 검정을 통하여 정책적 시사점을 도출하였다. 식물공장에 있어 미국 특허출원의 경우는 시스템제어 및 시설기술이, 일본 특허출원의 경우 양액과 컨베이어 등 재배기술이, 한국의 경우 조명과 Smart System 등 IoT 응용기술 중심의 연결관계 특성이 파악되었다. 본 연구에서 제시한 IPC코드 기반 특허 네트워크 비교분석을 통해 기술의 트렌드를 보다 심층적으로 예측할 수 있다. 이러한 분석결과를 기반으로 국내 기업들은 향후 각 분야별 기술로드맵에 따라 세계 주요국의 출원에서 중점적으로 진행되고 있는 분야에 관한 지식을 검토하여 지속적으로 관련기술을 연구개발 하여야 함을 제시하였다.
This study is about the Patent Network Comparitive analysis of relevant countries and technologies based on International Patent Classification (IPC) code. Totally 836 patent applications in the field of Smart farm are the subjects of this study. First, we investigated the number of applications and registrations per IPC code so that we could analyze the core technology areas and the status of patent application. In addition, we examined the convergence of technologies by investigating Patent Network from interconnections between main and subcategories of IPC codes. Lastly, we looked into the changes in patent technologies by investigating the status of application per IPC code in accordance with year. By analyzing the IPC code based patent information used in this study, we could further expect the trends of technologies.
1. 서론 2. 이론적 배경 3. 연구설계 및 특허자료 수집 4. IPC 코드 기반 특허 네트워크 비교분석 5. 관계적 변수값의 유의성 분석 6. 결론
