Measuring Knowledge Diffusion in Water Resources Research and Development: The Case of Korea

Inkyung Cho, Jungkyu Park, 허은녕 (2018) · Sustainability 10:2944 · DOI ↗

한국 정부 주도 Sustainable Water Resources Research Program (SWRRP, 2001-2010, 총예산 1,264 billion KRW, 545 기관) 의 198 개 특허 + 인용 데이터로 특허 인용 분석 와 네트워크 분석 의 연결중심성 를 측정한다. 1 차 + 2 차 확산 (long-term) 까지 망 확장. 중심성 기준 우선순위 (C02 > E03 > G01 > G06) 와 신속성 (TCT) 기준 우선순위 (B08 > C12 > A63 > A61 > A01) 가 어긋난다. 2 차 확산까지 고려하면 신속성 순위가 추가 재정렬 (C12, C09 강등; B09, B25 승격).

RQ: 한국 수자원 R&D 프로그램의 지식 확산을 중심성·신속성 관점에서 어떻게 측정하고, 2 차 확산까지 포함할 때 정부 R&D 투자 우선순위가 어떻게 바뀌는가?
방법론: 특허 인용 분석, 네트워크 분석 (out-연결중심성), technology-cycle-time (TCT), Quadratic Assignment Procedure (QAP) 회귀
데이터: SWRRP 198 특허 (2001.8 - 2011.3 출원, 28 IPC 2 차 클래스, 239 cases, 인용 정보 가용 patents 만) + forward citation network. WIPSON 데이터.
주요 발견: 중심성 ranking 상위 — C02 (2.073), E03 (1.439), G01 (1.463), G06 (0.829). TCT (1 차 확산 신속성) — B08 (2 년), C12 (2.5), A63 (2.5), A61 (2.7), A01 (2.8). 1 차 평균 TCT = 4.4 년 (전자 영역 수준). 산업·학계·연구소 평균 TCT = 4.6 / 4.4 / 4.0 년 — 연구소 가장 빠름. 1↔2 차 망 out-degree 평균 0.223 → 0.288 (2 차에서 더 활발). QAP 상관 = 0.91 (5% 유의), MRQAP 회귀 계수 = 0.931 (1% 유의, $R^2$ = 0.828).
시사점: R&D 투자 우선순위는 중심성·신속성 모두로 평가해야 하며, 단일 지표 ranking 은 정보 손실 큼. 2 차 (mid-to-long-term) 확산까지 보면 순위가 다시 바뀜 — B08, A63, A61, C25 가 양 단계 모두 빠른 그룹.

요약

수자원처럼 공공성이 큰 R&D 분야는 시장 실패 (positive externality, 불확실성) 로 정부 주도 투자가 지배적이지만, 그 성과 평가는 어렵다 — knowledge diffusion 이 unobservable 한 disembodied flow 이기 때문 (Krugman 1991). 기존 측정 도구는 Scherer (1982) 의 technology flow matrix, Jaffe (1986) 의 technology distance, 그리고 1990 년대 이후 patent citation network analysis (Verspagen 2007 ; Jaffe-Trajtenberg 1999 ; Hu-Jaffe 2003) 가 mainstream. 그러나 (i) 대부분 민간 부문 (Appleyard 1996 ; Branstetter 2001 ; Kaiser 2002 ; Todo-Miyamoto 2002 ; Hajek-Stejskal 2018 ; Zhou-Pan-Urban 2018), (ii) 1 차 확산 path 만 추적이라는 두 한계가 있었다. 정부 R&D 의 spillover 분석 라인 (Park 1995 ; Park-Yoon 2014 ; Feldman-Kelley 2006 ; Ruegg-Thomas 2009) 은 소수이며, 2 차 확산을 포함한 mid-term 분석은 부재. 본 paper 는 SWRRP 라는 한국 정부 대형 R&D 프로그램을 사례로 1 차 + 2 차 확산을 모두 고려한 우선순위 평가 framework 을 제시.

분석은 3 단계. (1) WIPSON 에서 198 SWRRP 특허 + forward citation 수집, 42 × 42 one-mode IPC × IPC 매트릭스 구축 (citing patent 이 cited patent 의 IPC group 으로 knowledge 흐름 가정, self-citation 포함). (2) Out-연결중심성 $C_{D,OUT}(i) = \sum_j x_{ij}$ 계산. 중심성으로 어느 IPC 가 확산의 hub 인가 식별. (3) technology-cycle-time (TCT, 인용 시점 차이의 역수) 으로 신속성 측정. 1 차 망 (SWRRP → F1) 과 2 차 망 (F1 → F2) 분리 구성, QAP correlation·MRQAP regression 으로 두 망 간 관계 검정.

결과는 (1) 중심성 기준 — C02 (water treatment) 가 압도적 (2.073), E03 (water supply), G01 (measuring), G06 (computing) 순. 산업 평균 centrality 0.279 > 학계 0.238 > 연구소 0.159. 73% IPC class 가 centrality < 0.2 (저기여), 20% 만 > 0.6 (mid-term 확산 기여). (2) 신속성 (TCT) 기준 — B08 (2 년), C12 (2.5), A63 (2.5), A61 (2.7), A01 (2.8). 전체 평균 TCT 4.4 년 = 전자 영역 (rapid sector) 수준, 한국 수자원 기술이 급속 발전 중임 시사. (3) 1 차 vs 2 차 망 — 평균 out-degree 0.223 → 0.288 로 2 차에서 더 활발한 확산. QAP correlation 0.91 (5% 유의), MRQAP 회귀 계수 0.931 (1% 유의), $R^2$ 0.828 로 1 차가 2 차를 강하게 결정. C12 와 C09 는 1 차에선 신속 (rank 2, 7) 이나 2 차에선 둔화 (rank 23, 22). 역방향 — B09, B25 는 1 차 느림 (rank 17, 15) 이나 2 차 빠름 (rank 2, 4). 두 단계 모두 빠른 IPC = B08, A63, A61, C25. 이는 허은녕 의 3 기 (2018-2024) 자원·환경 R&D 의 정량 평가 라인의 첫 paper. 후속 Water resource R&D efficiency in Korea – toward sustainable integrated water resources management 가 동일 SWRRP 데이터를 DEA 의 Slack-based measure DEA 모형으로 효율성 측면에서 재분석.

핵심 결과

평가 기준	1 위 ~ 5 위 IPC
Centrality (knowledge hub)	C02 (2.073) > G01 (1.463) > E03 (1.439) > G06 (0.829)
Rapidity (1 차 TCT)	B08 (2.0 년) > C12 (2.5) ≈ A63 (2.5) > A61 (2.7) > A01 (2.8)
Rapidity (1+2 차 종합)	B08 > A63 > A61 > C25 > A01

기관별 평균 TCT (년): 연구소 4.0 < 학계 4.4 < 산업 4.6. 1 차 망 평균 out-degree 0.223, 2 차 0.288. QAP cor = 0.91 (5%), MRQAP 회귀 계수 = 0.931 (1%, $R^2$ = 0.828). SWRRP 2001-2010, 1,264 billion KRW 총예산, 198 특허, 545 기관 (139 산업 + 303 학계 + 103 연구소).

방법론 노트

특허 인용 분석 는 특허 인용 관계를 directed graph 로 보고 노드의 위치 속성을 측정한다. SWRRP 직접 산출 특허를 seed 로 두고, 1 차 (인용 특허) → 2 차 (그 인용 특허를 다시 인용) 까지 망 확장.

정규화 out-연결중심성:

C_{D,OUT}(i) = \frac{\sum_{j=1}^{N} x_{ij}}{N-1}

$x_{ij}$ = adjacency matrix, $N$ = 노드 수. technology-cycle-time (TCT) = 인용 patent 의 출원 연도 - 피인용 patent 의 출원 연도 평균. Quadratic Assignment Procedure (QAP, Krackhardt 1987) 로 두 망 간 correlation 통계 검정 — 일반 회귀가 가정하는 관측 독립성이 network data 에선 무너지므로 permutation test 기반. MRQAP 는 같은 framework 의 다중 회귀.

연구 계보

허은녕 의 3 기 (2018-2024) 자원·환경 R&D 정량 평가 라인의 첫 paper. 직접 선행: Park-Yoon (2014) 의 한국 국가 R&D 특허 cross-classification 분석 (가장 가까운 방법론 자매), Park (1995) 의 OECD 10 국 정부 R&D spillover, Ruegg-Thomas (2009) 의 미국 DOE 풍력 R&D historical tracing, Feldman-Kelley (2006) 의 미국 ATP 분석, Park-Heo-Lee (2017) 의 한국 R&D 기술 spillover 작업 (허은녕 그룹 내부 직접 선행). 방법론 뿌리: Scherer (1982) 의 technology flow matrix, Jaffe (1986) 의 technology distance, Jaffe-Trajtenberg (1999) 의 patent citation 국제 흐름, Verspagen (2007) 의 fuel cell 특허 trajectory, Choe-Lee-Seo-Kim (2013) 의 organic PV 특허 network. TCT 접근: Karki (1997), Park-Lee (2006), Park-Shin-Park (2006), Narine-Breitzman-Thomas (2004). Centrality 기반은 Freeman (1979), Wasserman-Faust (1994), Prell (2012) 의 social network analysis. 후속 Water resource R&D efficiency in Korea – toward sustainable integrated water resources management 가 동일 SWRRP 데이터를 DEA 효율성 분석으로 확장.

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