특허 네트워크 기반 기술기회 탐색과 기업별 기술기회 활용 준비도 평가

Abstract

본 연구는 치과 의료기기 산업에서 잠재 기술조합을 단순히 산업 수준의 유망 후보로 제시하는 것만으로는 기업 전략적 의미를 충분히 설명하기 어렵 다고 보았다. 동일한 잠재 기술조합이라도 기업이 보유한 8자리 CPC 기술포 트폴리오, 기존 조합 경험, 최근 특허 활동, 경쟁 구조에 따라 활용 가능성이 달라질 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 특허 네트워크를 통해 산업 수준 의 잠재 CPC 조합을 도출한 뒤, 이를 기업별 기술포트폴리오와 연결하여 기 술기회 활용 준비도（Opportunity Readiness, OR）를 평가하는 분석 프레임워 크를 구성하였다. 기존 특허 기반 기술기회 탐색 연구는 주로 산업 수준에서 유망 기술영역이나 잠재 기술조합을 식별하는 데 초점을 두어 왔다. 그러나 산업 수준에서 도출된 기술기회가 특정 기업에게 실제로 활용 가능한 기술기 회가 되는지는 기업의 기존 기술포트폴리오, 구성기술 보유 여부, 인접 기술 조합 경험, 최근 활동성, 경쟁구조에 따라 달라질 수 있다. 본 연구는 이러한 문제의식에 따라 산업 수준의 잠재 기술조합 탐색과 기업 수준의 기술기회 활용 준비도 평가를 연결하고자 하였다. 본 연구는 이러한 문제를 실증적으로 검토하기 위해 2010년부터 2024년까 지 미국, 유럽, 한국에 출원된 치과 의료기기 관련 특허를 분석대상으로 설정 하였다. 본 연구가 먼저 4자리 CPC 공동출현 네트워크를 구성한 이유는, 세 부 기술조합을 바로 분석하기보다 치과 의료기기 산업에서 어떤 상위 기술영 역이 반복적으로 결합되어 왔는지를 확인할 필요가 있었기 때문이다. 이에 따 라 특허 데이터의 중복 제거, CPC 코드 정제, 출원인명 정제를 수행한 뒤, 4 자리 CPC 수준에서는 가중연결중심성과 Louvain 군집분석을 활용하여 산업 수준의 핵심 기술분야와 기술군집 구조를 파악하였다. 이후에는 선정된 4자리 CPC 분석범위 안에서 8자리 CPC 코드를 확장하고, 이미 관측된 8자리 CPC 조합을 제외함으로써 아직 특허 데이터에서 함께 등장하지 않은 미관측 8자 리 CPC 후보군을 구성하였다. 본 연구에서 Node2Vec과 코사인 유사도는 이 후보군 중 기존 네트워크 구조 안에서 구조적 근접성이 높은 조합을 선별하 기 위한 탐색 지표로 사용되었다. 기업 수준 분석에서는 ALIGN TECHNOLOGY, DENTSPLY SIRONA, OSSTEM IMPLANT, 3SHAPE, MEDIT, DIO의 6개 기업을 분석대상으로 선정하였다. 본 연구가 이들 기업을 대상으로 삼은 이유는 치과 의료기기 산 업 안에서도 교정, 임플란트, CAD/CAM, 구강스캐너, 수술가이드 등 서로 다른 기술 활용 영역을 대표하기 때문이다. 기업별로 8자리 CPC 기술포트폴 리오와 관측 8자리 CPC 조합 경험을 구성한 뒤, 최종 929개의 잠재 기술조 합 후보군을 6개 기업의 기술포트폴리오와 연결하여 총 5,574개의 OR 값을 산출하였다. OR은 단순한 기술 유망성 점수가 아니라, 특정 잠재 CPC 조합 이 개별 기업의 기존 기술기반과 어느 정도 연결되는지를 평가하기 위한 지 표로 설계하였다. 이를 위해 포트폴리오 유사도（PS）, 구성기술 보유도（CC）, 인접 기술조합 경험（ACE）, 최근 활동성（RA）, 경쟁 접근성（CI）의 다섯 구성요 소를 설정하고, 전문가 AHP 기반 가중치를 적용하여 기업별 상위 10개 평균 OR과 상위 3개 잠재 기술조합을 도출하였다. 분석 결과, 치과 의료기기 산업의 기술융합은 전통적 치과기술을 단독으로 고도화하는 방향보다는 진단·수술기술, 영상처리, 의료정보, 인공지능, 데이터 처리, 적층제조와 결합하는 방향으로 전개되고 있었다. 본 연구는 이러한 결 과를 치과 의료기기 산업이 치료 장치 중심 산업에서 데이터 기반 진단·계획· 제조가 결합된 디지털 융합 산업으로 이동하고 있음을 보여주는 증거로 해석 하였다. 또한 Node2Vec 기반 구조적 근접성은 기존 특허 데이터에서 아직 함께 관측되지 않은 8자리 CPC 조합 중 구조적으로 가까운 후보를 식별하는 데 유용하였다. 그러나 본 연구는 이 구조적 근접성을 미래 출현 확률이나 사 업화 가능성으로 직접 해석하지 않는다. 이 값은 어디까지나 기존 CPC 공동 출현 네트워크 안에서 두 8자리 CPC 코드가 유사한 구조적 맥락을 공유하는 정도를 보여주는 탐색 지표로 한정하여 해석해야 한다. 기업별 OR 분석 결과는 본 연구의 핵심 문제의식을 뒷받침한다. 산업 수 준에서 동일하게 도출된 잠재 8자리 CPC 조합이라도 기업의 기존 기술포트 폴리오와 연결되는 방식에 따라 활용 준비도는 다르게 나타났다. 기업별 상위 10개 평균 OR은 각 기업이 상위 기술기회 후보군 전반에 대해 어느 정도의 준비도를 갖는지를 비교하게 해주며, 기업별 상위 3개 잠재 기술조합은 해당 기업의 기술포트폴리오와 가장 강하게 접속되는 구체적 기회 영역을 보여준 다. 따라서 본 연구는 잠재 기술조합을 산업 전체의 유망 후보로만 해석하는 것은 불충분하다고 판단한다. 잠재 CPC 조합은 기업의 기존 기술기반, 조합 경험, 최근 활동성, 경쟁 접근성과 결합될 때 비로소 기업별 기술기회로 해석 될 수 있다. 본 연구는 Node2Vec 기반 잠재 CPC 조합과 OR 결과를 단일 정량지표만 으로 확정적으로 주장하는 것은 적절하지 않다고 보았다. 이에 따라 분석결과 의 타당성을 보완하기 위해 시간기반 예측 타당성 검토와 전문가 내용타당도 검토를 병행하였다. 시간기반 검토는 학습기간에는 관측되지 않았던 기술조합 이 이후 검토기간에 실제 신규 조합으로 등장하는지를 확인함으로써, Node2Vec 구조적 근접성이 단순한 구조적 유사도에 머무르지 않고 일정 수 준의 예측적 의미를 가질 수 있는지를 검토하기 위한 절차이다. 전문가 내용 타당도 검토는 정량분석으로 도출된 잠재 CPC 조합과 OR 해석이 치과 의료 기기 산업의 기술·제품·임상 맥락에서 해석 가능한지를 확인하기 위한 보완 절차로 활용하였다. 본 연구의 의의는 단순히 새로운 분석기법을 적용한 데 있지 않다. 첫째, 본 연구는 기술기회 탐색의 분석 초점을 산업 수준의 유망기술조합 탐색에서 기업별 활용 가능성 평가로 확장하였다. 이는 잠재 기술조합이 산업적으로 유 망하더라도 모든 기업에게 동일한 전략적 의미를 갖지는 않는다는 문제의식 에 기반한다. 둘째, 4자리 CPC 기반 산업 수준 분석과 8자리 CPC 기반 기 업 수준 분석을 연결함으로써, 산업 구조를 해석할 수 있는 상위 수준의 설명 력과 기업별 기술기회를 평가할 수 있는 세부성을 함께 확보하였다. 셋째, Node2Vec은 잠재 CPC 조합을 식별하는 탐색 도구로 활용하고, OR은 해당 조합의 기업별 활용 준비도를 평가하는 후속 지표로 구성함으로써 특허 네트 워크 분석의 활용 범위를 확장하였다. 넷째, 시간기반 검토와 전문가 내용타 당도 검토를 결합하여 정량분석 결과를 무조건적인 예측값이 아니라 해석 가 능한 기술기회 후보로 검토할 수 있는 절차를 제시하였다. 종합하면, 본 연구는 치과 의료기기 산업의 특허 네트워크에서 잠재 CPC 조합을 도출하고, 이를 기업별 기술포트폴리오와 연결하여 기업별 기술기회 활용 준비도를 평가하는 분석적 접근을 제시하였다. 본 연구의 결과는 기업별 R＆D 전략, 특허 포트폴리오 관리, 기술협력 후보 탐색, 신규 제품 개발 방 향 설정에서 우선 검토할 기술조합을 선별하는 기초자료로 활용될 수 있다. 그러나 본 연구의 결과를 곧바로 사업화 성공 가능성이나 시장성과로 해석해 서는 안 된다. OR은 특허분류와 특허활동에 기반한 상대적 준비도 지표이며, 실제 사업화 판단을 위해서는 기업 내부 역량, 규제 승인 가능성, 임상적 유 효성, 시장 수요, 생산 역량과 같은 추가 자료가 결합되어야 한다. 이러한 한 계를 명확히 전제할 때, 본 연구의 프레임워크는 산업 수준의 잠재 기술조합 을 기업별 전략 검토 대상으로 전환하는 데 의미가 있다. 주제어: 기술기회 탐색, 특허 네트워크, CPC 공동출현 네트워크, Node2Vec, 잠재 기술조합, 기업 기술포트폴리오, Opportunity Readiness, 치 과 의료기기 산업|This study proposes an analytical framework for identifying latent technology combinations at the industry level and evaluating firm-level Opportunity Readiness （OR） by linking those combinations to firm-specific technology portfolios. Prior studies on patent-based technological opportunity discovery have mainly focused on identifying promising technology fields or potential technology combinations at the industry level. However, whether an industry-level opportunity can be translated into an actionable opportunity for a specific firm depends on the firm’s existing technology portfolio, component technology ownership, prior recombination experience, recent technological activity, and competitive accessibility. To address this gap, this study connects industry-level latent technology combination discovery with firm-level opportunity readiness assessment. The empirical analysis focuses on the dental medical device industry and uses patents filed in the United States, Europe, and Korea from 2010 to 2024. After removing duplicates, standardizing CPC codes, and cleaning assignee names, this study constructs a CPC4 co-occurrence network. At the industry level, core technological fields are identified using weighted degree, and technological clusters are examined using the Louvain algorithm. Subsequently, lower-level CPC8 codes are expanded within the selected CPC4 analytical scope, and CPC8 combinations already observed in the patent data are excluded to construct a set of unobserved CPC8 candidate combinations. Node2Vec embeddings and cosine similarity are then used to identify structurally proximate latent technology combinations from this candidate set. At the firm level, six firms are analyzed: ALIGN TECHNOLOGY, DENTSPLY SIRONA, OSSTEM IMPLANT, 3SHAPE, MEDIT, and DIO. For each firm, a CPC8 technology portfolio and a set of observed CPC8 combination experiences are constructed. The final set of 929 latent technology combination candidates is linked to the CPC8 portfolios of the six firms, resulting in 5,574 firm–candidate units for OR assessment. OR is operationalized through five components: Portfolio Similarity （PS）, Component Coverage （CC）, Adjacent Combination Experience （ACE）, Recent Activity （RA）, and Competitive Accessibility （CI）. Expert AHP-based weights are applied to calculate firm-level weighted OR, and the results are presented using each firm’s Top10 average OR and Top3 latent technology combinations. The results show that technological convergence in the dental medical device industry is formed around combinations of traditional dental technologies with diagnostic and surgical technologies, image processing, medical information technology, artificial intelligence, data processing, and additive manufacturing. Node2Vec-based similarity is shown to be useful for exploring structurally proximate latent CPC8 technology combinations that have not yet been observed in existing patent data. However, this similarity should not be interpreted as a probability of future occurrence. Rather, it represents structural proximity within the existing patent co-occurrence network. The firm-level OR results indicate that the same latent technology combination can have different levels of opportunity readiness across firms, depending on each firm’s CPC8 technology portfolio. The Top10 average OR summarizes the overall readiness of each firm for its highest-ranked opportunity candidates, while the Top3 latent technology combinations provide a more detailed interpretation of the core opportunities most closely aligned with each firm’s portfolio. These findings suggest that industry-level latent technology combinations do not have the same strategic meaning for all firms. Instead, they become firm-specific technological opportunities only when linked to the firm’s existing technological base, prior combination experience, recent activity, and competitive accessibility. To complement the validity of the analytical results, this study conducts temporal predictive validity assessment and expert content validity review. The temporal assessment examines whether technology combinations that were unobserved during the training period appear as newly observed combinations in a later validation period. This provides supporting evidence for the predictive relevance of Node2Vec-based latent technology combination discovery. The expert content validity review examines the technological meaning of latent technology combinations, the appropriateness of the OR components, and the interpretability of firm-level OR results in the context of the dental medical device industry. This study makes several contributions. First, it extends technological opportunity discovery from industry-level identification of promising technology combinations to firm-level evaluation of opportunity readiness. Second, it connects CPC4-based industry-level technological convergence analysis with CPC8-based firm-level technology portfolio analysis, thereby securing both industry-level interpretability and firm-level specificity. Third, it combines Node2Vec-based latent technology combination discovery with OR-based firm-level assessment, expanding the use of patent network analysis beyond observed technological relationships. Fourth, it complements the quantitative analysis through temporal predictive validity assessment and expert content validity review. In summary, this study provides an analytical approach for identifying latent technology combinations in the dental medical device industry and evaluating their firm-specific opportunity readiness. The proposed framework can support R＆D planning, patent portfolio strategy, technology collaboration search, and new product development direction-setting. Nevertheless, the findings should be interpreted within the limits of patent data and CPC-based analysis. Additional firm-level internal data and market data are required to assess commercialization potential and market performance more direc