본 연구는 혁신주체 간 협력이 기술혁신 성과에 미치는 영향을 알아보기 위해 사회네트워크분석 및 분산분석 그리고 회귀분석을 실시하였다. 2009년부터 2012년까지 한국 특허청의 공동 출원인 자료를 토대로 네트워크 구조 변수 및 특성 변수를 도출하였다. 이를 통해 전체 네트워크의 구조적 유형, 혁신주체 별 역할 그리고 혁신 성과에 영향을 미치는 네트워크 특성 변수가 무엇인지를 실증 분석하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 특허 공동출원 인 네트워크는 비교적 소규모 그룹들이 산재해 있는 분산집중형 좁은세상 네트워크 구조이며 혁신주체들이 비교적 느슨하게 연결되어 있었다. 둘째, 특허 공동출원인 네트워크에서 가장 중심적인 역할을 하는 것은 대학교로 밝혀졌으나 협력 파트너의 다양성은 모든 혁신주체가 비슷하였다. 셋째, 익숙한 몇몇 협력 파트너로부터 얻는 신속하고 정확성이 높은 지식이 다양한 분야의 협력 파트너로부터 얻는 생소한 지식보다 성과를 창출하는 데에 보다 긍정적이었다.

This study was conducted using social network analysis, variance analysis, and regression analysis to investigate the effects of cooperation between innovators on technical performance. Based on data of joint applicants filed with the Korean Intellectual Property Office from 2009 to 2012, we derive network structural variables and characteristic variables, and identify network characteristics that affect the overall network structural type, roles for each subject of innovation, and innovation performance. The findings are as follows: ⅰ) The network of this study is a distributed, small-world network within which relatively small groups of innovators are distributed. ⅱ) Universities were found to play the most important role in cooperation, but diversity of cooperating partners exhibited similar effects. ⅲ) It was shown that access to quick and accurate knowledge from familiar partners exhibits a more positive influence on generating innovative performance than unfamiliar knowledge from a variety of cooperating partners in non-familiar fields.

Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 기존연구
  1. SNA 이론
  2. SNA을 이용한 혁신관련연구
 Ⅲ. 자료 및 실증분석 모형
  1. 연구목적
  2. 연구가설의 설정
  3. 자료 및 변수에 대한 설명
 Ⅳ. 실증 분석 결과
  1. 네트워크 구조
  2. 혁신주체별 역할
  3. 혁신주체의 특성변수가 혁신 성과에 미치는 영향
 Ⅴ. 결론 및 향후 과제
 참고문헌

• 주성환(서울디지털재단 책임연구원) | Seong-Hwan JU
• 서환주(한양대학교 경상대학 경영학부 교수) | Hwan-Joo SEO 교신저자