A Study on Efficient Noise Filtering of Patent Data Analysis and Level Assessment of Patent Technology which improve reliability

특허 데이터 분석시 효율적인 노이즈 제거와 신뢰도가 향상된 특허 기술수준 평가에 관한 연구

This paper proposes the technological level assessment which improved reliability and the efficient noise elimination methods in the process of establishing patent map analysis data. In order to eliminate efficiently noise (removed by the manual process in the past), the paper applies the Logical Operator 'AND', makes it a program in excel VBA(Visual Basic Application), and obtains the valid data. For the improved reliability technological level assessment of the patents, the study calculates average number of claims, Patent Family Size(PFS), Cites Per Patent (CPP), Triad Patent Families, Standardization Patent Diversification Index (stdPCPI), and haF-index(Hirsch a Family index). The result which applied noise exclusion work showed less than 10% of acquired patent data ratio and confirmed high reliability. The result that apply proposed technological level assessment index makes sure that balanced technological level assessment which improved reliability by producing synthetic technological level assessment.

본 논문에서는 특허맵 분석 데이터 구축 과정에서 필요한 효율적인 노이즈 제거방법과 신뢰도가 향상된 기술수준 평가를 제안한다. 과거 수작업으로만 진행하였던 노이즈 제거 과정을 논리 연산자 AND를 활용하여 엑셀 VBA(Visual Basic Application)에서 프로그램화 하여 효율적으로 제거하여 유효 데이터를 획득할 수 있게 된다. 신뢰도가 향상된 특허의 기술수준 평가를 위하여 평균 청구항 수, 특허 패밀리 사이즈(PFS: Patent Family Size), 특허당 인용도 지수(CPP: Cites per Patent), 삼극특허, 규격화 특허경쟁력 지수(stdPCPI: Standardization Patent Diversification Index), haF-index(Hirsch a Family index)등을 사용하게 된다. 제안된 효율적인 노이즈 제거 작업을 적용한 결과는 획득된 특허 데이터의 노이즈 비율이 10% 미만으로 나타나서 데이터의 신뢰도가 높음이 확인되었다. 제안된 기술수준 평가 지수를 적용한 결과는 공통적으로 확인할 수 있는 정보에 의해 기술수준 평가를 산출함으로써 신뢰도가 향상된 균형적 기술수준 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.