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초록·키워드
본 연구는 2016년 출원되어 등록된 정부 R&D 성과 특허를 대상으로 인공지능 관련 기술을 포함하는 국제특허분류(IPC) G section(물리학)을 기준 기술영역으로 설정하여 기술융합 구조에 따른 특허 생존특성과 기계 학습 기반 예측요인을 분석하였다. 생존곡선 분석에서 기술유형별 생존분포는 유의하게 달랐으나(p<0.01), R&D 과제 융합구조의 차이는 유의하지 않았다(p>0.05). 생존요인 분석에서는 민간부담 비율(HR=0.846), 연계 과제 수(HR=0.912) 및 과제-특허 간 의미적 유사도(HR=0.861) 등이 특허 소멸위험 감소와 유의한 관련성을 보였으며, 주요 관련요인은 집단별로 달랐다. 기계학습 모형에서는 Random Survival Forest가 상대적으로 가장 높은 예측성능을 보였으나 전반적인 성능은 제한적이었으며, 영역내 기술에서 C-index가 0.6168로 가장 높았다. 따라서 특허 생존분석에서는 기술구조, R&D 특성 및 과제-특허 연계성을 함께 고려할 필요성이 있다.
본문·목차
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