An Exploratory Study on the Determinants of Technology Transfer Royalty Levels: Focusing on Patent Attribute Information

본 연구는 기술이전 특허의 기술료 수준을 예측하기 위한 분류 모형을 구축하고, 특허 속성 정보가 기술료 결정에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, 기술료를 Low–Mid–High의 세 가지 범주로 구분하고, 청구항 수, 발명자수, 출원인수, IPC수, CPC수, 인용문헌수 등의 특허 특성 변수를 독립변수로 설정한다. 실험에 사용할 모형은 다항 로지스틱 회귀 분류 모델과 K-최근접이웃 분류 모델 알고리즘을 사용한다. 기술료 수준에 각 모델과 특정 변수들이 미치는 영향을 비교 실험하였으며, 두 개의 모델 모두 양호한 예측력을 보였으나 특히, 다항 로지스틱 회귀모델이 비교 모델보다 우수한 예측 정확도를 나타냈다. 이것으로 기술의 파급력을 나타내는 인용 문헌수, 기술 분류의 다양성을 나타내는 IPC 수 및 CPC 수, 기술 복잡성을 나타내는 청구항 수와 같은 특허 속성 변수가 기술료를 결정하는데 영향이 있음을 알 수 있다.