국제특허분류(IPC) 네트워크 분석을 통한 전력-Digital Transformation 기술간의 융복합 혁신동향 연구 (A Study on Convergence Innovation Trends of Power-Digital Transformation Technology through IPC Network Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국경영학회
· 수록지 정보 : Korea Business Review / 24권 / 87 ~ 103페이지
· 저자명 : 정지준, 이덕희

초록

4차 산업혁명 기반 기술들이 전력산업에 접목되면서 전력산업의 Digital Transformation이 진행되고 있으며, 이로 인해 에너지 생산-발전-송배전-고객까지 전력산업 내 전 가치사슬 전체에 대전환이 벌어지고 있다. 이 연구는 국내 전력산업 전분야를 총괄하는 한국전력공사와 자회사 특허분석을 통하여 전력산업 내의 Digital Transformation 핵심기술들의 융복합 혁신동향을 분석하고, 운영효율성에 미치는 영향을 파악하여 올바른 전략을 세우는 것이 이 연구의 목표로 한다.
문헌고찰을 통해 전력-Digital Transformation 기술 융복합 영향에 관한 2가지 연구가설을 도출하였다.
이 연구에서는 1998년부터 2018년까지의 20년간 9,669개의 전력산업 특허를 분석하고 Digital Transformation 의 핵심기술(AI, Big data, IoT, Cloud)의 영향을 IPC코드들의 네트워크 분석방법을 통해 알아보고, 다중회귀분석을 통하여 전력산업에 어떻게 영향을 끼치는지 분석하였다.
이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 전력산업에 IoT–AI–Bigdata-Cloud 관련 기술순으로 융복합을 주도하는매개중심성이 크게 나타났다. 둘째, 전력설비 운영 효율화 활동을 평가하다고 평가되어지는 전력손실률과의 회귀분석을 통해 IoT기술의 연결성이 전력효율성과 유의미한 음의 상관관계를 가진다고 분석되었다.
이 연구를 통해 향후 올바른 정책방향을 수립하고 향 후 Digital Transformation 지표를 만들어 동종, 이종산업간 정도를 비교분석 할 수 있을 것이다.

영어초록

As the technology based on the Fourth Industrial Revolution is applied to the power industry, the digital transformation of the power industry is proceeding. The energy production – power generation, transmission, and distribution – customers are going through the entire value chain in the power industry. This study aims to establish a proper strategy by analyzing the trends of fusion and innovation of the core technologies of digital transformation within the power industry through a patent analysis of the Korea Electric Power Corporation (KEPCO) and its subsidiaries, which cover all fields of the Korean power industry due to its monopoly.
Through a literature review, we derived two research hypotheses on the effect of the powerdigital transformation technology fusion.
This study analyzed 9,669 power industry patents over 20 years from 1998 to 2018 and examined the influence of the core technologies of digital transformation (AI, Big data, IoT, Cloud) through the network analysis method. It then investigated the effects on the power industry through multiple regression analysis.
The results of this study are as follows. First, there was high betweenness centrality leading convergence in the power industry regarding Big data, AI, Cloud, and IoT, in this order.
Second, through regression analysis with power loss rate, which is determined to evaluate power plant operation efficiency activities, we found that connectivity of IoT technology has a significant negative correlation with power efficiency.
This study will enable the establishment of appropriate policy directions for the future power industry and a comparative analysis of the degree of homogeneity and heterogeneity by creating a digital transformation index.

참고자료

· 없음