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type: paper
slug: sihyung-joo-2010-technological-fields-relatedness
title: Measuring relatedness between technological fields
authors:
  - '[[sihyung-joo]]'
  - '[[yeonbaekim]]'
year: 2010
venue: '[[scientometrics]]'
volume: '83'
issue: '2'
pages: 435-454
doi: 10.1007/s11192-009-0108-9
categories:
  - '[[bibliometric-methods]]'
  - '[[innovation-economics]]'
methods:
  - '[[mantel-haenszel-odds-ratio]]'
  - '[[multi-dimensional-contingency-table]]'
  - '[[ipc-co-classification]]'
  - '[[cochran-mantel-haenszel-test]]'
themes:
  - '[[technology-convergence]]'
  - '[[technological-relatedness]]'
  - '[[techno-economic-paradigm]]'
  - '[[korean-patent-data]]'
  - '[[patent-classification]]'
aliases:
  - joo-kim-2010-relatedness
last_updated: '2026-05-20T01:41:32+09:00'
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# Measuring relatedness between technological fields

*[[sihyung-joo]], [[yeonbaekim]] (2010)* · [[scientometrics]] 83(2):435–454 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1007/s11192-009-0108-9)

> 기술 분야 (Technological Field, TF) 간 *relatedness* 측정 방법론을 새로 제안. 기존 co-classification analysis (Engelsman-Van Raan 1994, Breschi et al. 2003) 가 *face validity* (관찰되는 융합 경향과 측정값 불일치) 와 *confounder* (다른 TF 의 영향 미통제) 문제를 안고 있음을 비판. **Multi-dimensional contingency table 표현 + Mantel-Haenszel common log odds ratio** 로 두 문제 동시 해결. 한국 KIPO 특허 1980-2004 (30 개 TF) 데이터로 검증 — 기존 measure 는 *technology convergence 추세를 못 잡음*, 본 paper measure 는 *2000 년부터 본격적 융합 시작* 을 통계적으로 식별.

- **RQ**: 기술 분야 (TF) 간 *진정한 relatedness* — co-occurrence 의 pure pairwise interaction, 다른 TF 의 영향 제거 — 를 어떻게 측정할 것인가? 기존 co-classification 의 face validity 문제는 어떻게 해결되는가?
- **방법론**: [[multi-dimensional-contingency-table]] 표현 ($2^C$ binary classified/not-classified for each TF), [[mantel-haenszel-odds-ratio]] (common log odds ratio for pairwise pure relatedness, controlling other TFs), [[cochran-mantel-haenszel-test]] (통계적 유의성), [[ipc-co-classification]] (특허의 IPC code co-assignment) — 비교 대상: $S_{ij}$ (Salton's cosine), $R_{ij}$ (Engelsman-Van Raan), $\tau_{ij}$ (Breschi et al.)
- **데이터**: 한국 KIPO 특허 데이터 (1980-2004, granted by 2007). 30 개 TF reclassification (Fraunhofer-INPI-OST 분류). 4 period: t1 (1980-1989, 14,151 patents), t2 (1990-1994, 50,545), t3 (1995-1999, 148,451), t4 (2000-2004, 192,106). 평균 IPC 분류 수 1.013-1.016 per patent
- **주요 발견**: (i) **기존 measure ($S, R, \tau$) 는 1980-2004 의 technology convergence 추세를 못 잡음** — Engelsman-Van Raan (1994), Breschi et al. (2003) 의 "no significant change" 결과는 *방법론적 결함의 산물*. (ii) **Mantel-Haenszel common log odds ratio ($M_{ij}$) 는 t3 (1995-1999) → t4 (2000-2004) 의 *significant convergence* 식별** — 본격적 융합이 2000 년대 진입과 함께 시작. (iii) Network 구조 시각화: t1·t2 는 *core-periphery* (소수의 general purpose technology 가 dominance), t3 는 *embryonic 융합 단계*, t4 는 *peripheral TF 간 직접 연결 폭발*. (iv) **TF 별로 convergence 시기 다름** — Electrical device·engineering 은 1990 년대 중반부터, Biotechnology 는 2000 년부터. (v) Cochran-Mantel-Haenszel 통계로 *모든 유의한 관계는 양 (+)* (negative pair 없음, 최저 p-value 0.45).
- **시사점**: (a) Scientometrics 의 *technology convergence 측정 위기* 가 *방법론적* 원인이었음을 명시 — 향후 융합 연구의 표준 measure 변경 권고. (b) 한국 기술 시스템의 *2000 년 이후 본격 융합* 의 정량 evidence — IT-BT-NT 정책 (1990s 후반) 의 *효과가 t4 시기 가시화*. (c) Network analysis 와 결합한 *TF 별 differential convergence timing* 분석 가능 → 산업 정책의 *sector-specific timing* 권고.

![한국 KIPO 30 기술 분야의 4 period (t1 1980-89, t2 1990-94, t3 1995-99, t4 2000-04) 별 Mantel-Haenszel relatedness network. t1-t2 의 core-periphery → t3 의 embryonic convergence → t4 의 dense peripheral connectivity 의 *2000 년대 본격 융합* 시각화.](/papers/201005_JooSH_Measuring_relatedness_between_technological_fields/fig1.cropped.png)

## 요약

본 paper 는 [[yeonbaekim]] author page 의 *제2기 (2007-2017) 의 방법론 기여* 작업으로, *scientometric measurement* 의 face validity 문제를 진단·해결한 *technical paper*. 기존 *technology convergence 측정* 의 학계 inconsistency — *질적으로는 융합 인식, 양적으로는 변화 없음* (Engelsman-Van Raan 1994, Breschi et al. 2003) — 이 *측정 방법론* 의 결함에서 기인한다는 가설. 본 paper 의 conceptual move 는 — patent classification data 의 *전체 정보 보존* (multi-dimensional contingency table) + *다른 TF 의 confounder 통제* (Mantel-Haenszel common odds ratio) 의 두 device 로 *pure pairwise relatedness* 추정.

방법론 핵심은 — (i) $C$ 개 TF 에 대해 각 특허의 *binary classification* ($2^C$ 의 contingency cell), (ii) TF $a$ 와 $b$ 의 *pure relatedness* 를 *다른 $C-2$ 개 TF 의 fixed level* 조건부 odds ratio 의 가중평균으로 정의 — Mantel-Haenszel common log odds ratio $M_{ij}$, (iii) 통계적 유의성은 Cochran-Mantel-Haenszel χ² (df=1), (iv) 비-interactive cell ($m_{1211}, m_{2111}, m_{2211}$) 폐기는 *information loss 아님* — 두 focal TF 간 *relevant 정보 부재* 의 cell, (v) 4 period × 4 measure ($S, R, \tau, M$) × 30 TF pairwise 의 complete comparison.

발견은 두 layer. (a) **Methodological**: 기존 3 measure 가 *temporal trend 신호 부재*, 새 measure 가 *significant convergence* 식별 — 방법론 우위. (b) **Substantive**: 한국 기술 시스템에서 *2000 년 이후 본격적 융합*. 1980-1994 의 *general-purpose technology dominance* (electronics, machinery 가 hub) → 1995-1999 의 *embryonic convergence* (peripheral TF 간 some links) → 2000-2004 의 *dense peripheral connectivity* (mechatronics, optoelectronics, biopharma 등 hybrid TF 의 출현). 한계: (i) 한국 KIPO 특허 limited 인 점 — international 비교 미수행, (ii) 30 TF 의 *aggregation level choice* 가 결과에 민감 (finer level 에서 다른 패턴 가능), (iii) IPC co-classification 이 *technological similarity* 의 *imperfect proxy* — 특허 examiner 의 classification 행위 변화 가능성, (iv) Software 등 patent 안 되는 영역 누락.

## 핵심 결과

**제안된 measure 의 적용 결과 (한국 KIPO, 30 TF, Mantel-Haenszel log odds ratio)**

| 기간 | 특허 수 | Network 특성 | $M_{ij}$ pattern |
|---|---:|---|---|
| t1 (1980-1989) | 14,151 | Core-periphery, GPT dominance | 약한 dispersed connectivity |
| t2 (1990-1994) | 50,545 | Core-periphery, hub 강화 | 유사 |
| t3 (1995-1999) | 148,451 | **Embryonic convergence** | Peripheral 간 some links 출현 |
| t4 (2000-2004) | 192,106 | **Dense convergence** | Peripheral 간 직접 연결 폭발 |

> **정량 결론.** (i) 4 period 비교에서 $S, R, \tau$ 는 모두 *no significant trend*, $M$ 만 *significant convergence trend*. (ii) TF 별 differential timing — Electrical device·engineering 의 convergence 가 mid-1990s, biotechnology 의 convergence 가 2000 — 산업의 *technology life cycle* 과 일치. (iii) Cochran-Mantel-Haenszel χ² 로 *모든 유의 pair 가 양의 relatedness* — negative relatedness 의 통계적 부재.

## 방법론 노트

기존 co-classification analysis 의 핵심 결함은 — (i) Salton's cosine $S_{ij}$ 가 *두 TF 의 relatedness pattern 의 유사도* 만 측정 (pure pairwise 아님), (ii) 다른 TF 와의 co-occurrence 가 *confounder* 로 작용해 spurious relatedness 생성, (iii) face validity 부재 (convergence 인식과 measure 불일치). 본 paper 는 *Mantel-Haenszel common odds ratio* 가 epidemiology 에서 *covariate 통제 후 association 측정* 의 표준임을 응용.

핵심 식. TF $a$, $b$, ..., $C$ 의 $2^C$ multi-dimensional contingency table 에서 두 focal TF $i, j$ 의 partial table (다른 TF $k$ 의 level 고정) 에서 Mantel-Haenszel common log odds ratio:

$$
M_{ij} = \log \left( \frac{\sum_k \frac{m_{11k} \cdot m_{22k}}{m_{++k}}}{\sum_k \frac{m_{12k} \cdot m_{21k}}{m_{++k}}} \right)
$$

여기서 $m_{ijk}$ 는 $k$-th partial table 의 (i,j) cell count, $m_{++k}$ 는 총합. $M_{ij} > 0$ 이면 양의 relatedness, $M_{ij} = 0$ 이면 무관. 통계적 유의성:

$$
\text{CMH}_{ij} = \frac{\left[\sum_k (m_{11k} - \mu_{11k})\right]^2}{\sum_k \text{var}(m_{11k})} \sim \chi^2_1
$$

식별은 (i) partial table conditioning 이 *covariate-controlled association*, (ii) common odds ratio 가 *Cochran (1954)* 의 weighted geometric mean 으로 stratification 효과 통합, (iii) discarded cells ($m_{1211}, m_{2111}, m_{2211}$) 이 *non-interactive* — relatedness 식별과 무관 (Goodman 1968, Fienberg 1972).

## 연구 계보

본 paper 는 두 라인의 *결합* — (a) Carpenter-Narin (1980), Engelsman-Van Raan (1994), Breschi et al. (2003), Leydesdorff (2008) 의 *scientometric relatedness measurement* literature 와 (b) Mantel-Haenszel (1959), Cochran (1954), Goodman (1968), Fienberg (1972) 의 *categorical data analysis* (epidemiology) literature. 두 lit 의 cross-pollination 으로 *scientometrics 의 face validity 위기* 해결. [[yeonbaekim]] author page 의 *제2기 (SNU-TEMEP 확장기) 의 기술 분야·산업 분류 방법론* 분기로 분류 (author page) — 본 paper 가 [[yeonbaekim]] 그룹 의 *patent-based scientometric analysis* 의 출발점. Roco-Bainbridge (2003), Nordmann (2004) 의 *converging technologies (NBIC)* 패러다임 인식을 *empirical 정량 evidence* 로 뒷받침. 이후 [[temep]] 의 [[tai-yoo-kim-2014-industrial-classification-value-creation]] 의 *value-creation-based industrial classification* 같은 산업·기술 분류 라인과 연결된다 (sibling).

## See also

- [[mantel-haenszel-odds-ratio]]
- [[multi-dimensional-contingency-table]]
- [[ipc-co-classification]]
- [[technology-convergence]]
- [[scientometrics]]
- [[korean-patent-data]]
- [[sihyung-joo]]
- [[yeonbaekim]]
- [[tai-yoo-kim-2014-industrial-classification-value-creation]]
- [[patent-classification]]