KRIVET 한국직업능력연구원 국무총리 산하 정부출연 연구기관

요 약 
제1장 서 론 1
 제1절 연구의 필요성 및 목적 3 
 제2절 연구의 내용 및 방법 5 
제2장 미래 숙련수요 분석체계 11 
 제1절 융합지식생산양식 13
 제2절 지식네트워크 18 
 제3절 특허정보를 이용한 지식네트워크 분석 23 
제3장 이차전지 기술변화 35 
 제1절 이차전지 개요 37 
 제2절 이차전지 기술경쟁 43 
 제3절 기술변화와 지식단위 48 
제4장 특허분석과 지식변화 59 
 제1절 특허분석 자료 구축 61 
 제2절 정태적 분석 67
 제3절 동태적 분석 72  
 제4절 소결 79 
제5장 응용사례: 대학 교육과정 분석 81 
 제1절 분석방법 83 
 제2절 기술별 분석 86 
 제3절 미래 숙련수요에 대한 대응 122 
제6장 결론 및 제언 137
 제1절 연구 결과 139 
 제2절 활용과 제언 143 
SUMMARY 147 
참고문헌 151 

  본 연구는 앞서 황규희 외(2009, 2010a)에서 제기한 그린카 인력양성을 좀 더 구체화하여 이차 전지를 중심으로 한 미래숙련수요 분석에 집중하며, 황규희 외(2011)에서 제시한 특허분석을 발전시키고자 한다. 즉, 본 연구의 목적은 특허분석을 통한 지식베이스를 도출하여 미래 숙련수요를 분석하는 기법을 체계화하고, 이를 기초하여 교육과정을 시범적으로 분석하고자 하는 것이다. 앞서 황규희 외(2011)에서 철강산업을 대상으로 특허정보라는 구체적 근거를 가지고 검증 가능성을 보완하는 연구가 수행되었는데, 이는 새로운 지식의 등장에 따른 숙련 수요 분석을 도모하며 특허분석을 이용한 미래 숙련수요 분석방법을 모색한 것이었다. 본 연구에서는 이를 발전시켜 특허정보를 통한 네트워크 분석을 적용하며, 자동차용 이차전지에 대하여 분석하였다. 
  이차전지산업은 정보통신산업, 자동차산업, 부품소재산업 등 다양한 산업적 관점에서 그 발전 필요성이 제기되는 가운데, 우리나라가 현재 갖고 있는 산업의 특성에 비추어 진출이 비교적 쉽고, 기존 기반 산업의 경쟁력 유지 및 강화에 반드시 필요한 산업이다. 최근 지식경제부에서 에너지산업 新성장동력화에 필수적인 우수전문인력 양성을 위해 ’10년도 신규사업 16과제 중 이차전지기술에 해당하는 ‘그린카 전력기술’, ‘전력저장용 리튬이차전지 핵심소재’ 고급인력 배양을 위한 지원을 하고 있다. 본 연구의 미래숙련수요 분석과 이에 기반한 교육과정 분석은 이러한 대학 교육과정 개선 및 관련 인력정책 개발의 기반이 될 것이다. 

 This study aims to develope a methodology for the future skills needs analysis through the patent analysis on the basis of knowledge theory and knowledge network theory. It will carry out patent data analysis for automobile rechargeable battery and extract knowledge unit as future skills demand. And then apply it to curriculum analysis.
  It claims the possibility of knowledge network analysis through patent analysis in theoretical debate for convergence knowledge production mode. It also analyzes the trends of detailed technology and related required knowledge and functions according to the migration of major rechargeable battery market to mobile, automobile and energy storage purposes through network analysis on rechargeable battery related patents. 
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<표 1-1> 분석 단위별 전문가 활용	 9
<표 2-1> 이차전지 주요 키워드의 연도별 집계분석 사례	 25
<표 2-2> 이차전지 관련 SCI 논문 분류코드의 집계분석 사례	 26
<표 3-1> 이차전지 세부기술의 실현 시기 전망	 40
<표 3-2> 이차전지 종류별 활용 분야	 42
<표 3-3> 주요 국가 리튬이온 개발 지원	 46
<표 3-4> 주요 기업 리튬이온 개발 노력	 47
<표 3-5> 전기자동차용 전고체 리튬 이차전지 관련 핵심기술	 51
<표 3-6> 전기자동차용 리튬공기 이차전지 관련 핵심기술	 52
<표 3-7> 에너지저장장치 개발에 요구되는 기술	 54
<표 3-8> 에너지저장장치용 배터리 관련 핵심기술	 55
<표 4-1> 특허군의 기초정보	 62
<표 4-2> IPC에 대한 기초정보	 63
<표 4-3> 각 특허군의 IPC 7digits 분포	 66
<표 4-4> 특허군의 연도별 추세	 68
<표 4-5> 특허군별 지식단위 비율	 70
<표 4-6> 특허군별 HH 지수	 72
<표 4-7> 특허군별 IPC 7 digits Closeness Centrality	 75
<표 4-8> 지식단위의 밀도와 중심성 간 상관계수	 77
<표 5-1> 교육과정 분석표 양식	 85
<표 5-2> 작성지침	 86
<표 5-3> 기술별 관련학과 연계	 87
<표 5-4> 보강 필요 사항	 123
<표 5-5> 패러다임 전환과 교과목 보강 필요 정도	 129
<표 6-1> 교과목 보강 필요 정도 종합	 141
[그림 1-1] 연구 추진 체계	 7
[그림 2-1] 네트워크 접근의 다양성	 19
[그림 2-2] Scharnhorst(2003)의 Semantic map	 20
[그림 2-3] 분석 프로세스	 24
[그림 2-4] 분자생물학 관련 논문 분류코드의 관계분석 사례	 30
[그림 2-5] 네트워크 분석프로그램 NodeXL 활용 사례	 32
[그림 2-6] 신경과학 분야 동적 추세 분석 사례	 33
[그림 3-1] 전지의 형태	 38
[그림 3-2] 리튬계 이차전지의 구조 및 구동원리	 39
[그림 3-3] 이차전지의 전․후방 산업	 41
[그림 3-4] IIT의 리튬이온전지시장 전망	 44
[그림 3-5] J.P.Morgan의 리튬이온전지시장 전망	 45
[그림 4-1] 특허군의 연도별 추세	 67
[그림 4-2] 특허군별 지식단위 분포의 시각화	 71
[그림 4-3] D1 특허군의 IPC 7digits Co-occurrence Matrix	 73
[그림 4-4] D1 특허군의 IPC 7digits Closeness Centrality	 74
[그림 4-5] 특허군별, 중심성 지수별 차트	 76
[그림 4-6] 지식단위밀도와 중심성 지수 간 상관관계	 78
[그림 5-1] 융합인력 양성을 위한 트랙 구성	 134