Big Data Technology R&D Trend through Patent Analysis

(1)

본고에서는 한국을 비롯하여 미국, 일본, 유럽의 최근 빅데이터 특허시장을 분석 하였다. 분석결과 빅데이터 특허시장은 미국이 세계시장을 독과점하는 구조로 나 타났다. 전 세계적으로 가장 활발한 특허 활동을 전개하고 있는 미국 특허를 대상 으로 빅데이터 연구개발 트렌드를 조망해 보면 과거에는 다수 기업들에 의하여 많은 특허출원이 이루어지는 경향을 보였으나, 최근 들어 기존 기업들 간의 경쟁 이 심화되면서 대기업 위주로 특허출원시장이 재편되어 가는 경향을 보이고 있 다. 한편 과거에는 데이터 분석 및 처리기술에 많은 특허출원이 이루어졌으나 최 근에는 데이터 운영 및 관리기술로 옮겨가는 것으로 조사되었으며, 특허출원 건 수도 과거에 비하여 대폭 증가하고 있는 경향을 보이고 있다. 우리나라의 경우 실 시간 처리기술, 저장기술, 표현기술은 상대적으로 높은 출원 점유율을 보이고 있 으나, 데이터 수집 및 분석기술은 상대적으로 점유율이 낮게 나타나 관련 기술 강 화를 위한 대책 마련이 시급한 것으로 조사되었다. 정부는 이를 위하여 데이터 사 이언티스트 양성을 위한 정책적 지원을 확대할 필요가 있다.

특허분석을 통한 빅데이터 기술개발 동향

Big Data Technology R&D Trend through Patent Analysis

2014

Electronics and Telecommunications Trends

창조경제 시대의 기술·시장 전망 특집

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 빅데이터의 정의 및 시장동향

Ⅲ. 빅데이터 기술의 특허동향

Ⅳ. 빅데이터 연구개발의 방향성

Ⅴ. 결론

김방룡 (P.R. Kim) 경제분석연구실 책임연구원

홍재표 (J.P. Hong) 경제분석연구실 UST 연구생 고순주 (S.J. Koh) 경제분석연구실 실장

(2)

34

전자통신

Ⅰ. 서론

2010년대 로 빅데이터 Tank들도 할 주요 트 근 ICT의 비 면서 대용량 있는 기반이 이터의 등장 최근 들어 전, 클라우드 의 끊임없는 및 M2M(M 디바이스 차 네트워크와 방대한 디지 쿼터스 네트 림 1) 참조)

민간 조사 료의 양은

＝ 2천 엑사

<자료>: 日本總

신동향분석 제29권

대에 들어와 ICT 터 비즈니스를

빅데이터를 20 트렌드 또는 전략

비약적 발전으로 량의 데이터를 축 이 마련되었다는 장 배경으로 작용 어 선진국들을

드 및 소셜 서비 는 진화가 이루 Machine to Ma 차원에서의 진화 와 디바이스의 쌍 지털 자료를 생 트워크 환경 실

).

사기관의 추계에 2011년, 약 2 사 바이트)에서

總務省, “平成 24

권 제2호 2014년

T 산업의 커다 들 수 있다. 세 012년 이후의 략적 기술로 인

로 전자화 및 축적, 가공하고 는 점이 기업 작용하고 있다[1 을 중심으로 무 비스의 확대로 루어지고 있다.

achine) 통신의 화도 급격히 이 쌍방적 진화는 생성·유통·축적 실현의 가능성을

에 의하면 국제 2 제타 바이트(

2016년에는 약

4年版情報通信白書

4월

다란 조류 중 하 세계 주요 Thi

ICT 산업을 선 인식하고 있다.

자동화가 촉진 고 이를 분석할

측면에서의 빅 ].

무선통신기술의 네트워크 서비 한편 스마트 의 확대 보급으

이루어지고 있 는 네트워크상에

시킴으로써 유 을 높이고 있다(

제적인 디지털 (2조 기가 바이

약 4배인 약 8

(그림 1) 스

書,” 2012, p. 140

하나 ink 선도

최 진되 할 수

빅데

발 비스 폰 으로 있다.

에서 유비

((그

자 이트 8 제

타 바이 이와 통·축적 한편, 어 향후 이를 계 은 다 분석·활 한 서비 능해지 이 비용 로운 비 용하고 원을 넘 랫폼으 는 전망

본고 해 국 트렌드 롯하여 터 수집 표현의

스마트 혁명의

0.

이트로 증가될 와 같이 인터넷 적되는 디지털 국경을 초월한 향후 스마트 혁명

계기로 네트워크 양한 빅데이터 활용을 통해 외 비스 제공, 내부 지고 있다. 이미

용절감 및 효율 비즈니스모델을 고 있다. 빅데이 넘어 상품기획 으로 발전하여

망까지 나오고 고의 목적은 빅 국내 기술경쟁력

드를 파악하는 여 미국, 일본,

집, 저장, 실시 의 여섯 가지 기

이미지

것으로 예상된 넷 사회 인프라는 털 정보의 폭발적 한 재화 및 서비

명을 초래할 것 크 서비스의 운 터의 생성·수집·축

외부적으로는 이 부적으로는 사 미 국내외 시장 율성 개선, 광고 을 창출하는 과 이터는 한 걸음 이나 R&D의 기 세계산업의 패

있다.

빅데이터 기술에 력을 조명하고 향

데 있다. 본고 유럽의 빅데이 시간 처리, 분산 기술로 분류하여

된다[2].

라는 네트워크상 발적인 증가를 가

비스 유통의 기 것으로 기대되고 운용 주체 및 이

·축적은 물론 데 이용자의 수요 사무운용의 효율 장에서는 다수의 고 등의 마케팅 과정에서 빅데이 음 더 나아가 서 기반이 되는 지 패러다임을 바꿀

에 대한 특허분 향후 빅데이터 고에서는 우리나 이터 관련 특허 산처리, 데이터 여 이에 대한 분

상에서 유 가져오는 기반이 되

고 있다.

이용 기업 데이터의 요에 대응

율화가 가 의 기업들 활용, 새 이터를 활 서비스 차 지능형 플 꿀 것이라

분석을 통

터의 기술

나라를 비

허를 데이

분석 및

분석을 실

(3)

시한다. 검색된 빅데이터 관련 기술 유효 특허 2,049건 을 대상으로 빅데이터 시장의 현황과 전망을 개관한 후, 빅데이터 기술의 특허동향을 연도별, 국가별, 세부 기술 별로 구체적으로 살펴본다. 마지막으로 미국 특허기술 의 동향을 토대로 빅데이터 기술의 연구개발 방향성을 전망한다.

Ⅱ. 빅데이터의 정의 및 시장동향

1. 빅데이터의 정의

최근 ICT 기술의 발전으로 저렴한 가격으로 시스템의 구입이 가능해지고, 대용량 데이터를 신속하게 처리하 는 것이 가능해지면서 정부는 물론 민간부문에서도 빅 데이터에 대한 관심이 커지고 있다. 특히 스마트폰 도입 확대와 모바일 인터넷 서비스의 활성화로 데이터 이용 이 폭증하고 있다. 그럼에도 불구하고 아직까지 빅데이 터와 관련하여 합의된 정의가 존재하지 않는다. ICT 산 업의 대표적 리서치 기관인 Gartner, McKinsey Global Institute, IDC가 제시한 기존의 논의를 소개하면 <표 1>과 같다.

Gartner는 빅데이터를 ‘통찰력 향상 및 의사결정에 높은 비용대비 효율과 혁신적인 도움을 주는 엄청난 양 과 빠른 속도, 그리고 다양성을 갖춘 정보’라고 정의하 였다[3]. McKinsey Global Institute는 데이터의 규모에

초점을 맞추어, ‘기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 역량을 넘어서는 데이터’라고 정 의하였으며, IDC는 가치와 업무수행에 초점을 맞춰, ‘다 양한 형태로 구성된 방대한 크기의 데이터로부터 경제 적으로 필요한 가치를 추출할 수 있도록 디자인된 차세 대 기술’로 정의하였다[4][5].

상기의 정의들은 모두 데이터 이용을 지원하는 기업 입장에서 파악한 것이라는 점에서 한계점이 존재하기는 하나, 이들 정의를 토대로 빅데이터의 특성을 정리하면 빅데이터는 복수의 데이터 소스에도 대응 가능한 다원 성, 스트리밍 처리가 지연 없이 실시간으로 대응 가능한 고속성, 구조화된 데이터는 물론 비구조화 데이터까지 도 대응 가능한 다종별의 특징을 지닌다. 하지만 데이터 이용자의 관점에서는 이들 특징 이외에도 고해상 및 고 빈도의 특징도 요구된다[6].

2. 빅데이터 시장동향

최근 빅데이터가 ICT 산업의 메가트렌드로 급부상함 에 따라 세계 유수의 ICT 리서치 기관에서 빅데이터를 전략적 핵심기술로 선정하였으며, 빅데이터에 대한 기 업들의 관심이 증폭되면서 관련시장도 가파르게 성장하 고 있다. 하지만 빅데이터 산업은 수명 주기상 태동기에 위치해 있기 때문에, 시장조사 기관마다 시장규모 전망 에는 큰 편차를 보이고 있다.

IDC는 빅데이터 산업의 시장규모가 2011년 74억 달 러에서 연평균 27.9% 성장하여 2017년에는 324억 달 러로 증가할 것으로 전망했다. IDC는 빅데이터 산업이 ICT 산업 전체의 성장보다 6배 더 빠르게 성장할 것으 로 전망하였으며, 인프라스트럭처, 서비스, 소프트웨어 중 특히 인프라스트럭처 시장이 가장 크고 빠르게 성장 할 것으로 전망했다[7].

Wikibon은 빅데이터 산업의 시장규모가 2011년 73억 달러에서 연평균 37.1% 성장하여 2017년에는 485억 달러로 증가할 것으로 전망했다. Wikibon은 빅데이터

<표 1> 빅데이터의 정의

기 관 정의

Gartner

통찰력 향상 및 의사결정에 높은 비용대비 효율과 혁신적인 도움을 주는, 엄청난 양과 빠른 속도, 그리고 다양성을 갖춘 정보 McKinsey 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집,

저장, 관리, 분석 역량을 넘어서는 데이터

IDC

다양한 형태로 구성된 방대한 크기의 데이터 로부터 경제적으로 필요한 가치를 추출할 수 있도록 디자인된 차세대 기술

<자료>: Gartner(2012), McKinsey Global Institute(2011), IDC(2011)

(4)

36

전자통신

산업을 Xa DB, SQL D 스토리지, 컴 중 전문가 서 장과 어플리 로 전망했다 (그림 2) 시장규모 전 있음을 알 로, Wikibo 양 자의 평균 에서 보는 바 74억 달러에 달러로 증가

Ⅲ. 빅데이

1. 특허분

본고에서

<표 2>에서 처리, 분산 로 크게 분류 분화하였다

(그림 2)

aas, 전문가 서 DB, 인프라스 컴퓨터 시장으 서비스 시장규모 리케이션 시장이 다[8].

)에서 보는 바와 전망치는 최대

수 있다. IDC on의 전망치를 균값을 중립적 바와 같이 빅데 에서 연평균 3 가할 것으로 전망

이터 기술의 특

분석을 위한 기

는 빅데이터 기 서 보는 바와 같

처리, 데이터 류하였으며, 이 다.

IDC와 Wikibo 전망치 비교

권 제2호 2014년

서비스, 어플리 스트럭처 소프트 으로 세분하여 추 규모가 가장 크고

이 가장 가파르

와 같이 빅데이 1.9배 까지 C의 전망치를 를 낙관적 예측값

예측값으로 상 데이터 세계 시장

32.9% 성장하여 망된다.

특허동향

기술 분류 및

기술에 관한 기 같이 데이터 수

분석 및 표현의 이들 기술들을 다

on의 빅데이터

4월

리케이션, NoSQ 트웨어, 네트워

추정하였는데, 고, NoSQL DB 르게 성장할 것

이터 산업의 세 차이가 발생하 보수적 예측값 값으로 가정한 상정하면 (그림 장규모는 2011 여 2017년 405

검색 DB

기술 분류 체계 수집, 저장, 실시 의 여섯 가지 기 다시 2~4개로

세계 시장규모

QL 킹, 이 B 시 것으

세계 하고 값으 한 후

림 3) 1년 5억

계를 시간 기술 로 세

분석 이터 기 된 특허 2,049 보는 <

모

대분

데이 수집

저장

실시 처리

분산 처리

데이 분석

표현

석대상은 1976년 기술에 관한 특 허들이다. 정량 9건이며, 특허

<표 3>과 같다 (그림 3) 빅

<표 2

류 소분류

터 집

크롤링 (crawlin ETL(Extra Transform Loadin

장

NoSQL Databas

Storag Server

간 리

In-Mem computi

데이터 스 처리

산 리

Cloud computi Hadoo

터 석

NLP (Ne Linguis Programm

Machin Learnin Data Min Serializa

현 Visualiza Acquisit

년 1월부터 20 특허로 한국, 미 량분석에 사용된

조사범위에 관 .

빅데이터 세계 시 2> 빅데이터 기

류 검

링 ng)

검색엔진 터 수집 ction, ation, ng)

소스 데이 환, 적재 L

ses

비정형 데 터베이스 ge 빅데이터 rs 초경량 서 mory

ing

In-Memo 메시징, In (DBMS, D 스트림 DSMS,

Hstream Event P d

ing 클라우드 op HDFS, M euro

stic ming)

자연어 처

ne ng

기계학습 테이터의 ning 데이터마 ation 데이터 간 ation 데이터를

시각화, R tion 데이터의

013년 9월까지 미국, 일본, 유럽 된 유효 특허 건 관한 보다 구체 시장규모 전망 기술 분류

검색개요(기술범위 진의 로봇을 이용

이터의 추출, 전 재

데이터 관리, 분 스(Not only SQL 터 저장, High Perf

서버

mory 플랫폼, In-M In-Memory 데이터

Data Grid) Storm, ESPER ming CEP(Com Processing) 드컴퓨팅, 분산처

MapReduce 처리

습을 통한 의 패턴 발견 마이닝

간의 순서화 를 도표나 그래픽으로

R, 시뮬레이션, 수 의 획득 및 재해석

지의 빅데 럽에 출원 건수는 총 체적인 정

위) 용한 데이

전송, 변

분산 데이 L) formance

Memory 터 관리 R, S4, mplex

처리

로 표현, 수치해석

석

(5)

2. 빅

가.

빅데이 국가별 특허출원 빅데이터 나타났다 미국의 빅데이터 을 기점 까지도 한국의 는 추세 출원인 대한 연

대상

검색

정량분석 건 사용

빅데이터 특허출

국가별 특허

이터 기술과 관 특허출원 동향 원이 지속적으 터 관련 특허출 다((그림 4) 참조 의 경우 2000년 터 기술의 특허 점으로 급증하였 가파른 상승세 의 경우 2001년 세를 보이고 있으 수와 출원 건수 연구개발 활동이

<표

상국가

기간

한국 미국 미국 일본 일본 유럽 석 특허

수 용 DB

(그림 4)

출원 동향

허출원 동향

출원 활동이 정 조).

년대 초반에는 허출원 활동이 였고, 미국의 특 세를 보이고 있다

년 이후 출원 건 으며, 미국과 마 수가 크게 증가 이 활발하게 이

3> 특허 조사범

한국, 미국, 국 특허 1983.3 국 등록 1976.1 국 공개 2001.3 본 특허 1989.1 본 PAJ 1976.10 럽 특허 1978.12 2,04 Wisdomain

국가별 특허출

1년부터 최근까 미국, 한국, 유 있으나, 일본의 정체되어 있는

한국과 일본에 저조했으나 2 특허출원 활동은

다.

건수가 꾸준히 증 마찬가지로 최근 가해 빅데이터 이루어지고 있음

범위

일본, 유럽 .25 ~ 2013.9.3 .06 ~ 2013.9.3 .15 ~ 2013.9.3 .01 ~ 2013.9.3 0.01 ~ 2013.9.

2.20 ~ 2013.9.

49건 Focust DB

원 동향

근까지의 유럽은 의 경우 것으로

에 비해 2005년 은 최근

증가하 근 들어

기술에 음을 짐

작

다 허 의 나

원

30 30 30 30 30 .30

※

작할 수 있다.

반면, 일본은 다가 2004년을 허출원 활동이 정 의 경우 전 기간 나, 최근 들어 조

(그림 5)에 도시 원 건수와 출원인

(그

분석 구간: 2001 2010년~2012년

2000년대 초반 기점으로 최근 정체되어 있는 간에 걸쳐 특허출 조금씩 증가하는 시된 각 국별 포 인 수 변화의 상

그림 5) 각 국별

년~2003년, 2004 (출원 연도)임.

반에는 왕성한 근까지 빅데이터 는 것으로 나타났 출원 활동이 미 는 추세이다.

포트폴리오 기본 상관관계를 일

포트폴리오

4년~2006년, 200

활동을 보이 터 기술의 특 났으며, 유럽 미한 수준이

본모형은 출 정한 시간간

07년~2009년,

(6)

38

전자통신

격으로 나누 는데 도움이 시간의 흐름 준 그래프의 하게 된다.

이와 같은 럽은 기술혁 인 특허출원 하는 것으로 출원인 수와 거쳐 퇴조기

나. 세부

빅데이터 (그림 6)과 건수가 가장 (18%), 데이 (14%), 데이 156건(9%)의 빅데이터 근까지 꾸준 실시간 처리 는 데이터 수 및 관리기술

(그림

누어 살펴봄으로 이 된다. 그래프 름을 나타내며, 의 모양을 비교

은 포트폴리오 혁신의 주체인 원 건수가 모두 로 나타났다. 하 와 출원 건수가 기에 접어들고

부 기술별 특

특허출원 동 같다. 저장기술 가장 많고, 이어 이터 분석기술

이터 수집기술 의 순으로 나타

기술의 특허출 준히 증가하고 리기술에 대한

수집 및 분석, 술에 대한 출원이

6) 세부 기술별

권 제2호 2014년

로써 기술의 변 프 상에서 화살표

화살표 진행방 교하여 기술의 발

오 기본모형에서 출원인 수와 두 증가세를 보여

하지만 일본의 가 모두 감소세를

있는 것으로 보

특허출원 동향

동향을 세부 기술 술이 468건(28 어서 실시간

305건(17%), 술 241건(14%

타났다.

출원은 2000년 있으며, 과거 출원이 주를 이 표현기술과 같 이 가파르게 증가

별/연도별 특허

4월

변화추세를 파악 표의 진행 방향 방향의 모양과 발전 추세를 판

서 한국, 미국, 기술혁신의 결 여 발전기에 해 경우 최근 들 를 보여 성숙기 보인다.

술별로 살펴보 8%)으로 특허출 처리기술 306 표현기술 251

%), 분산처리기

년대 초반부터 에는 저장기술 이룬 반면 최근 같은 데이터 운 가하는 추세이다

허출원 동향 악하 향은 과 기

판단

유 결과 해당 들어 기를

보면 출원 6건 1건 기술

최 술과 근에 운영

다.

(그림 가별로 이상의 기술에 났다.

며, 데 활발한

한국 원 활동 야에서 술에 출 경우 중되어 및 관 보이고 한 출원 술에 대 한편 한 것으 저장기 표현기 활동은

IV. 빅 본 장

림 7)은 빅데이 로 나타낸 것이 의 점유율을 보 에 대한 특허출 미국의 경우 데이터 분석과 실

한 것으로 나타났 국은 미국 다음

동이 활발한 국 서 비교적 고른

출원이 집중되 빅데이터 기술 어 있으며 데이 관리기술에 대한

고 있다. 반면 일 원 건수는 저조 대한 출원 활동 편, 유럽은 모든 으로 나타났으 기술의 출원 건 기술과 같은 데 은 취약한 편으로

빅데이터 연구 장에서는 빅데 (그림 7) 세부

이터 세부기술의 다. 미국은 모 보여 비교대상 국 출원 활동이 가장

저장기술의 출 실시간 처리기 났다.

음으로 빅데이터 국가로 나타났다 른 출원을 보이는

어 있는 경향을 술의 특허출원이 터 수집 및 분석 한 출원은 상대적 일본은 한국과 조한 반면 데이 동은 비교적 활발 든 기술에 걸쳐 으며, 한국과 마 건수는 많은데 반

이터 운영 및 로 나타났다.

개발의 방향성 데이터 기술에서

기술별/국가별

의 특허출원 동 모든 기술분야에 국가 가운데 빅 장 활발한 것으 출원 건수가 가 기술에 대한 출원

터 기술에 대한 다. 하지만 모든 는 미국에 비해 을 보이고 있다 이 주로 저장기

석과 같은 데이 적으로 저조한 반대로 저장기 이터 수집기술과 발한 것으로 나 특허출원 활동 마찬가지로 상대

반해 데이터 수 관리기술에 대

성

서 전 세계적으 별 특허출원 동

동향을 국 에서 40%

빅데이터 으로 나타 가장 많으 원활동도

한 특허출 든 기술분 해 특정기 다. 한국의

기술에 집 이터 운영 한 경향을 기술에 대 과 분석기 나타났다.

동이 저조 대적으로 수집기술, 대한 출원

으로 가장

향

(7)

활발한 로 빅데 출원 연 근 구간 따른 연 관련 연 살펴본다

(그림

(그림 8

※ 2001~

(그림

※ 2007~

특허활동을 전 데이터 연구개발 연도를 기준으로 간(2007년~201 연구개발 트렌드 연구개발이 어떠

다.

8) 및 (그림

8) 빅데이터 기술

~2006년 간 출원된

9) 빅데이터 기

~2012년 간 출원된

전개하고 있는 발 트렌드를 전 로 과거 구간(20 12년)으로 구분 드의 변화를 비교

떠한 방향으로

9)에 도시되어

술의 연구개발

된 미국 공개·등록

기술의 연구개발

된 미국 공개·등록

미국 특허를 전망한다. 미국특

001년~2006년 분하여 시간의

교함으로써 빅 로 추진되고 있는

어 있는 특허분포

방향 변화(미국

등록 특허를 통합하

방향 변화(미국

등록 특허를 통합하

대상으 국특허청

년)과 최 경과에 데이터 있는지를

분포도는 분 하 키 도

sy 데 사 은 로 에

발 었 se 영 이 로 M IB 타 기 의 업 는

V

빅 근 로 본 를 국특허)

하여 분석

국특허)

하여 분석

분석 대상 기술의 하는 데 의의가 키워드의 고밀도 도를 나타낸다.

2001년~2006 ystem, storage 데이터 분석 및 사되었다. 또한 은 상위 출원인의 로 조사되어 많은 에 대해 연구한

2007년~2012 발이 2001년~2 었으며, comput earch result, o 영 및 관리와 관 이 기간에는 IBM 로그램 개발업체 Microsoft는 com BM은 program 타났다((그림 9) 기업들 간의 특허 의 시장으로 시장 업들이 시장 점유 는 것으로 판단된

. 결론

본고에서는 빅 빅데이터의 기술 근까지 주요국의 로 정리하면, 한국 본은 정체 또는 를 반영하여 국가

의 세부분야별 있다. 고도 등 도를 의미하고

6년에는 prog e system, mas 처리에 관련된

IBM, Microso 의 출원 점유율

은 기업들이 경 것으로 조사되 2년에는 빅데이 2006년에 비하 ting device, m online social n 관련된 키워드가 M, Microsoft, 체의 점유율이 mputer imple m code 기술에

참조). 빅데이 허출원 경쟁이 장이 재편되어가 유를 위한 R&D 된다.

빅데이터 기술에 술 트렌드를 파악 의 빅데이터 기술 국을 비롯한 미

감소 추세를 보 가별 포트폴리

특허분포를 한 등고선 이미지에

선의 근접성은

ogram code, assively paralle 된 키워드가 많은

oft, Yahoo, 삼 율이 상대적으로

경쟁적으로 빅데 되었다((그림 8)

이터 기술에 대 하여 더욱 활발하 mobile device, u

network와 같은 가 많은 것으로

Yahoo, Googl 이 높은 것이 emented meth

집중하고 있는 이터 기술분야에 이 심화되면서 대 가고 있는 가운 D를 활발하게

에 관한 특허분 악하였다. 200 술의 출원동향 미국, 유럽은 증

보이고 있다.

리오 기본모형에

한 눈에 조망 에서 고도는 은 관련성 정

operating el 등과 같은 은 것으로 조 삼성전자와 같 로 적은 것으 데이터 기술

참조).

대한 연구개 하게 진행되 user profile, 은 데이터 운

조사되었다.

le과 같은 프 이 특징이며,

hod 기술에, 는 것으로 나

에서는 기존 대기업 위주 운데, 상기 기 추진하고 있

분석을 통해

01년 이후 최

향을 개략적으

증가 추세, 일

이러한 추세

에서도 한국,

(8)

40

전자통신동향분석 제29권 제2호 2014년 4월

미국, 유럽은 발전기, 일본은 성숙기를 거쳐 퇴조기에 접어들고 있는 것으로 나타났다.

빅데이터 기술분야에서 전 세계적으로 가장 활발한 특허 활동을 전개하고 있는 미국 특허를 대상으로 빅데 이터 연구개발 트렌드를 전망해 보면 과거(2001년

~2006년)에는 다수의 기업들에 의하여 많은 특허출원 이 이루어지는 경향을 보였으나, 최근(2007년 ~2012 년)들어 기존 기업들 간의 경쟁이 심화되면서 대기업 위 주로 특허출원 시장이 재편되어 가는 경향을 보이고 있 다. 한편 과거에는 데이터 분석 및 처리기술에 많은 특 허출원이 이루어졌으나 최근에는 데이터 운영 및 관리 기술로 옮겨가는 것으로 조사되었다. 그리고 특허출원 건수도 과거에 비하여 대폭 증가하고 있으며, IBM, Microsoft, Yahoo, Google과 같은 프로그램 개발업체의 점유율이 높은 것이 특징이다.

빅데이터 기술의 세부기술별 점유율은 모든 기술분야 에서 미국 특허가 40% 이상의 점유율을 나타내고 있는 것이 특징으로, 미국이 세계시장을 독과점하는 구조로 나타났다. 우리나라의 경우 실시간 처리, 저장, 표현기 술은 높은 점유율을 보인데 반해, 데이터 분석 및 수집 기술은 상대적으로 낮게 나타나 관련 기술에 대한 연구 가 시급한 것으로 조사되었다. 따라서 대량의 데이터를 수집하고 이를 심층적으로 분석함으로써 새로운 비즈니 스 가치를 발굴하는 데이터 사이언티스트의 양성이 조 속히 이루어져야 할 필요가 있으며, 정부는 절대적으로 부족한 교육인프라 확충, 실무능력 배양을 위한 지원강 화를 통해 데이터 사이언티스트 양성을 위한 정책적 지 원을 확대해야 할 것으로 사료된다.

한편 특허출원 시 미국 특허와 일본 특허를 참조하여 회피설계 방안을 마련한 후 신규 출원절차를 진행하는 것이 바람직할 것으로 보인다. 또한 기술이전 및 크로스 라이센싱을 위한 주변 특허출원을 강화하고, 표준화를 대비한 전략적 특허출원을 고려해야 할 것으로 판단된 다. 향후 빅데이터의 neuro linguistic programming 기

술전개를 고려한 응용서비스 기술개발을 위한 방향을 설정하고 그에 따른 지식재산권 획득전략을 수립해야 할 필요가 있다.

약어 정리

M2M Machine to Machine DaaS Desktop as a Service IaaS Infrastructure as a Service PaaS Platform as a Service XaaS Everything as a Service

참고문헌

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일본PAJ(Patent Abstract of Japan) 일본특허청에서 발행하는 1967년 10월 이후의 일본 공개특허 영문초록 검색

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용어해설

(9)

ータの活用の在り方について,” 2012. 5.

[7] “IDC Big Data Predictions 2014: Beyond Irrational Exuberance – Oppurtinities in the Big Data and Ana- lytics Markets,” IDC Research Web Conference, Dec.