로지스틱 확산·융합 모델을 이용한 기술의 확산 및 융합 패턴 실증 연구: 양자컴퓨터 기술을 중심으로

• Published in: 지식재산연구 Vol. 20; no. 2; pp. 145 - 165
• Main Authors: 류기호, Giho Ryu, 김태훈, Taehoon Kim
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국지식재산연구원 30.06.2025
• Subjects: Patent information; Quantum computer; Technology convergence; Technology convergence pattern; Technology diffusion; Technology diffusion pattern; 기술융합; 기술융합패턴; 기술확산; 기술확산패턴; 법학; 양자컴퓨터; 특허정보
• ISSN: 1975-5945; 2733-8487
• DOI: 10.34122/jip.2025.20.2.145

최근 기술의 발전 속도는 너무나 빠르다. 기술은 확산과 융합을 통하여 계속 발전해 나가는데 기술 확산과 융합에 대한 시기별 패턴을 비교하기 위한 객관적인 데이터(특허) 기반 방법론과 이를 통한 실증연구는 매우 필요성이 높은 주제이다. 본 논문은 특허 피인용지수와 동시분류부여 정보를 기반으로 기술 확산 및 융합 패턴을 비교하기 위한 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 특허의 피인용 정보와 동시분류부여 정보를 로지스틱 확산·융합모델에 적용하여 최대 기술의 확산 시기와 한계값을 측정한다. 실증은 양자컴퓨터 분야 특허 데이터 7,173건으로 진행하였다. 실험 결과 기술의 최대 확산·융합 시기는 11.58년과 17.98년으로 산출되었고 확산 한계값은 46.21년과 35.45년으로 산출되었다. 즉, 양자컴퓨터분야는 기술 확산이 융합보다 선행되어 최대값에 도달하는 반면, 한계값은 기술 융합이 확산보다 선행되어 도달하는 것을 실증할 수 있었다. 이러한 실증을 통해 기술 확산 및 융합 방법론을 활용하면 기술확산 및 융합의 패턴을 확인하고 상호 패턴간의 비교 연구가 가능하기 때문에 다양한 기술 분야의 R&D 정책 입안자들이 해당 방법론을 활용하여 기술 발전의 방향성에 대한 객관적인 정보를 확보하고, 과학적 원천 기술과 시장 중심의 융합 기술을 분리하여 시기별 핵심 기술에 대한 투자 방향과 R&D 투자의 우선순위를 효과적으로 설계할 수 있을 것이다. Technological advancement is accelerating rapidly. Technology continues to evolve through diffusion and convergence, making the development of objective data-driven methodologies based on patents to compare temporal patterns of technology diffusion and convergence essential. This paper proposes a methodology for comparing technology diffusion and convergence patterns using patent citation indices and co-classification information. The proposed method applies patent citation data and co-classification information to a logistic diffusion-convergence model to measure the peak diffusion time and saturation threshold of a given technology. For empirical validation, 7,173 patent records from the field of quantum computing were analyzed. The experimental results indicated that the peak diffusion and convergence times were calculated as 11.58 and 17.98 years, respectively, whereas the diffusion and convergence saturation thresholds were determined to be 46.21 and 35.45 years, respectively. This implies that in quantum computing, technology diffusion reaches its peak earlier than convergence, whereas the saturation threshold is reached earlier for convergence than for diffusion. Through this empirical analysis, we demonstrated that applying the proposed methodology enables the identification and comparison of diffusion and convergence patterns across technologies. Consequently, R&D policymakers across various technological domains can leverage this methodology to obtain objective insights into the direction of technological advancement. Additionally, by distinguishing between fundamental scientific technologies and market-driven convergent technologies, policymakers can strategically design investment directions and prioritize R&D funding more effectively at different stages of technological development.