The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

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A Study on Technological Forecasting for Promising Alternative Technologies Using Fisher-Pry Modification Model

Fisher-Pry 수정모형을 활용한 유망대체기술 예측에 관한 연구

  • 홍성일 (단국대학교 글로벌지식재산학과) ;
  • 김병남 (단국대학교 글로벌지식재산학과)
  • Received : 2019.02.28
  • Accepted : 2019.04.02
  • Published : 2019.05.28
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Abstract

In the global market competition, countries and businesses are actively engaged in technology prediction activities to maximize their profits by attempting to enter and preempting the core technology of the future. In this paper, we propose a growth model based on patent application trends to predict the time to replace a product with a promising new technology to dominate the market. Although the Fisher-Pry model that Bhargava generalized to predict the emergence of promising alternative technologies was relatively satisfactory compared to the original Fisher-Pry model, it was difficult to predict the replacement rate behavior properly due to a parameter problem. The application of the Fisher-Pry Modification Model in the form of a quadratic equation through the patent trend analysis of the optical storage system for the purpose of verifying the time alternative to the light storage technology has resulted in satisfactory verification results. It is expected that small and medium-sized companies and individual researchers will apply this model and use it more easily to predict the time to replace the market for promising replacement technologies.

글로벌시장경쟁에서 국가와 기업은 미래 핵심유망기술에 진입을 시도하고 선점하여 기업의 이윤을 극대화하고자 기술예측 활동을 적극 전개하고 있다. 본 논문에서는 기존기술이 적용된 제품이 유망 신기술로 대체되어 시장을 지배하는데 소요되는 시장대체시간을 예측하고자 특허출원동향에 기반을 둔 성장모형을 제안한다. 유망대체기술 출현을 예측하기 위해 Bhargava가 일반화한 Fisher-Pry 모형은 최초 Fisher-Pry 모형에 비해 예측결과가 비교적 만족스러웠지만, 변수 문제로 대체율 거동을 제대로 예측하기가 쉽지 않았다. 이를 해결하기 위해 3개의 변수를 갖는 지수함수를 3개의 변수를 갖는 2차 방정식으로 수정하였고, 이 수정모형은 대체율 거동에 잘 부합되는 함수 거동을 보여주었다. 광저장장치기술에 대한 대체시간 예측 검증을 위하여 광저장장치의 특허동향분석을 통한 2차 방정식 형태의 Fisher-Pry 수정모형을 적용한 결과 만족스러운 검증결과를 얻을 수 있었다. 비록 1차 방정식 보다는 결정할 변수가 하나가 늘어 다소 복잡하여 졌으나, 대체율 거동 예측 정확도가 높아졌다. 이는 시장대체시간 예측 분석에 있어 종래 방법론에 비해 소요되는 인적, 시간적, 비용적인 측면에서 많은 효율성을 제고할 수 있게 되었다. 중소기업 및 개인 연구자들도 본 모형을 적용하여 유망대체기술에 대한 시장대체시간을 쉽게 예측할 수 있도록 간편성과 사용성을 높여 활용도가 높을 것으로 기대된다.

Keywords

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그림 1. 17가지 사례에 대한 대체모형 함수 그래프

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그림 2. 일본 내 컬러 TV에 의한 흑백 TV 대체 상황(최초,일반화 Fisher-Pry Model과 수정 Model 비교)

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그림 3. 광저장장치 세부기술별 미국 특허등록건수[26]

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그림 4. 연도별 특허활동을 Fisher-Pry 모형 변수로 표기한 도표[26]

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그림 5. Fisher–Pry 모형에 의한 미래예상특허건수[26]

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그림 6. Fisher-Pry 수정모형 적용 변수 결정을 위한 곡선맞춤

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그림 7. Fisher-Pry 수정모형에 의해 예측한 미래특허건수

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그림 8. 리튬이차전지용 양극 활물질 세부기술별 특허출원동향

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그림 9. 리튬이차전지용 Fisher-Pry 수정모형 변수결정을 위한 곡선맞춤

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그림 10. Fisher-Pry 수정모형을 이용한 리튬이차전지 미래 예상특허출원건수

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그림 11. 전자종이관련 세부기술별 특허출원동향

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그림 12. 전자종이용 Fisher-Pry 수정모형 변수결정을 위한 곡선맞춤

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그림 13. Fisher-Pry 수정모형을 통한 전자종이 미래 예상특허출원건수

표 1. 주요 기술예측 방법론 비교

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표 2. 적합 변수 결정(관련 표준오차는 괄호 안에 표기)

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표 3. Fisher-Pry 수정모형을 이용한 예측결과 비교

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표 4. 이차전지 코발트관련 SCI급 학술연구논문 발표 동향

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References

  1. Andrew L. Gulley, Nedal T. Nassar, and Sean Xun, "China, the United States, and Competition for Resources That Enable Emerging Technologies," Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Vol.115, No.16, pp.4111-4115, 2018.
  2. 박정환, 특허분석을 통한 유망기술 발굴을 위한 고찰 -특허추세분석을 통한 부상기술 도출 방법 중심으로-, 홍익대학교 대학원, 석사학위논문, p.1, 2014.
  3. Heiko Wongel, "Patent Information To Support Research," EU Science: Global Challenges Global Collaboration Conference, pp.4-5, 2013.
  4. 고병열, 노현숙, "기술-산업 연계구조 및 특허분석을 통한 미래유망 아이템 발굴," 기술혁신학회지, 제8권, 제2호, pp.874-878, 2005.
  5. 강희종, 특허분석을 통한 유망융합기술의 예측에 관한 연구, 국민대학교 대학원, 박사학위논문, pp.1-120, 2006.
  6. 과학기술부, 미래기술 모니터링 및 분석, 한국과학기술정보연구원, pp.270-298, 2007.
  7. 네이버 위키백과, 2019.1.12.
  8. 김방룡, 황성현, "특허 정보를 활용한 IT 유망기술도출에 관한 연구," 한국통신학회논문지B, 제34권, 제10호, pp.1021-1030, 2009.
  9. 장종인, "미래연구 방법론: 가례를 통해 살펴본 시나리오 방법론," 정보통신정책, 제19권, 제9호, 통권416호, p.5, 2007.
  10. 한국경영혁신연구회, "시나리오에 의한 전략수립," pp.1-58, 2010. http://www.seri.org/forum/costhalf/
  11. 최영재, 시나리오 방법론적 기법을 통해 IMS가 이동통신 서비스 사업자에 미치는 영향 분석, 경북대학교산업대학원, 석사학위논문, pp.1-59, 2009.
  12. 김신회, "성공 기업 뒤엔 '천리안' 전략기획실 있다," 아주경제신문, 2009.4.12.
  13. 조병선, 지경용, 김유진, 이봉규, 미래기술 예측방법 프로세스 , ETRI 기획보고서 09-01, pp.117-118, 2009.
  14. A. K. Firat, W. L. Woon, and S. Madnick, Technological Forecasting-A Review, Working paper CISL# 2008-15, pp.1-19, 2008.
  15. P. Miller and K. Swinehart, "Technological Forecasting: A Strategic Imperative," J.G.B.M., Vol.6, No.2, pp.1-5, 2010.
  16. J. D. Linton and J. S. Yeomans, "The Role of Forecasting in Sustainability," Technological Forecasting and Social Change, Vol.70, Issue.1, pp.21-38, 2002. https://doi.org/10.1016/S0040-1625(02)00181-6
  17. C. T. Lin and S. Y. Yang, "Forecast of the Output Value of Taiwan's Optoelectronics Industry Using the Grey Forecasting Model," Technological Forecasting and Social Change, Vol.70, Issue.2, pp.177-186, 2003. https://doi.org/10.1016/S0040-1625(01)00191-3
  18. A. M. Lamb, T. U. Daim, and T. R. Anderson, "Forecasting airplane technologies," Foresight, Vol.12, No.3, pp.38-54, 2010. https://doi.org/10.1108/14636681011049866
  19. S. Patino, J. Kim, and T. U. Daim, "Forecasting Wireless Communication Technologies," Int. J. Appl. Manag. Sci., Vol.2, No.2, pp.169-197, 2010. https://doi.org/10.1504/IJAMS.2010.031085
  20. T. U. Daim, I. Iskin, and D. Ho, "Technology Forecasting for Residential Energy Management Devices," Foresight, Vol.13, No.6, pp.70-87, 2010. https://doi.org/10.1108/14636681111179609
  21. T. D. Daim, P. Ploykitikoon, E. Kennedy, and W. Choothian, "Forecasting the Future of Data Storage: Case of Hard Disk Drive and Flash Memory," Foresight, Vol.10, No.5, pp.34-48, 2008. https://doi.org/10.1108/14636680810918496
  22. T. Daim, G. Harell, and L. Hogaboam, "Forecasting Renewable Energy Production in the US," Foresight, Vol.14, No.3, pp.225-241, 2012. https://doi.org/10.1108/14636681211239764
  23. Joseph Paul Martino, Technological Forecasting for Decision Making, McGraw-Hill Inc, p.57, 1993.
  24. J. C. Fisher and R. H. Pry, "A Simple Substitution Model for Technological Change," Technological Forecasting and Social Change, No.2, pp.75-88, 1971.
  25. S. C. Bhargava, "A Generalized Form of the Fisher-Pry Model of Technological Substitution," Technological Forecasting and Social Change, No.49, pp.27-33, 1995.
  26. Tugrul U. Daim, Guillermo Rueda, Hilary Martin, and Pisek Gerdsri, "Forecasting Emerging Technologies: Use of Bibliometrics and Patent Analysis," Technological Forecasting and Social Change, No.73, pp.981-1012, 2006.
  27. 김병남, 임용환, 이철태, "층상구조기반의 리튬이차 전지용 양극 활물질에 관한 특허정성분석," 공업화학, 제26권, 제3호, pp.294-305, 2015. https://doi.org/10.14478/ace.2015.1025
  28. SNE Research, "리튬 이온 2차 배터리용 양극활 물질(Cathode Material) : 기술 동향과 시장 예측," Global Information, Inc., pp.1-334, 2017(8). https://www.giikorea.co.kr/report/sne195715-cathode-material-li-ion-secondary-battery.html, 2019.1.13.
  29. 日本特許廳(平成23年度), 電子ペーパー", 2011, 特許出願技術動向調査報告書(概要), 2012(4).
  30. TechNavio, "세계의 전자종이 디스플레이(EPD) 시장(2017-2021년)," Infiniti Research Ltd., pp.1-76, 2017(8). https://www.giikorea.co.kr/report/infi123409-epaper-display.html, 2019.1.13.
  31. 김경호, "전자종이(e-paper) 디스플레이," 디지털밸리뉴스, 2014.7.8. http://www.dvnnews.com/news/articleView.html?idxno=11783, 2019.1.11.