• Title/Summary/Keyword: 특허 데이터

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Time Series Analysis of Patent Keywords for Forecasting Emerging Technology (특허 키워드 시계열 분석을 통한 부상 기술 예측)

  • Kim, Jong-Chan;Lee, Joon-Hyuck;Kim, Gab-Jo;Park, Sang-Sung;Jang, Dong-Sick
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.3 no.9
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    • pp.355-360
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    • 2014
  • Forecasting of emerging technology plays important roles in business strategy and R&D investment. There are various ways for technology forecasting including patent analysis. Qualitative analysis methods through experts' evaluations and opinions have been mainly used for technology forecasting using patents. However qualitative methods do not assure objectivity of analysis results and requires high cost and long time. To make up for the weaknesses, we are able to analyze patent data quantitatively and statistically by using text mining technique. In this paper, we suggest a new method of technology forecasting using text mining and ARIMA analysis.

Patent and Statistics, What's the Connection? (특허와 통계학, 그 연결은?)

  • Jun, Sung-Hae;Uhm, Dai-Ho
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.17 no.2
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    • pp.205-222
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    • 2010
  • A patent is a right of intellectual properties to an inventor or its assignee for a limited period under an international law. Not only in an invention of new machines, but it is competitive for using and creating technology in the world based on the patents. Most of the business models are good examples for patented technology, however a statistical analyzing model could be another one. In this paper we study and analyze the patents for the statistical analyzing and data mining models which are currently applied and registered, and suggest a statistical tool for analyzing and categorizing patent data. For this study all the patents in Korea and U.S. are listed and searched to sample the only cases concerning statistics.

Patent Tokenizer: a research on the optimization of tokenize for the Patent sentence using the Morphemes and SentencePiece (Patent Tokenizer: 형태소와 SentencePiece를 활용한 특허문장 토크나이즈 최적화 연구)

  • Park, Jinwoo;Min, Jae-Ok;Sim, Woo-Chul;Noh, Han-Sung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.441-445
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    • 2020
  • 토큰화(Tokenization)는 사람이 작성한 자연어 문장을 기계가 잘 이해할 수 있도록 최소 단위인 토큰으로 분리하는 작업을 말하여, 이러한 토큰화는 자연어처리 전반적인 태스크들의 전처리에 필수적으로 사용되고 있다. 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이며, 다양한 딥러닝 모델에 많이 활용되고 있는 SentencePiece 토큰화는 여러 단어에서 공통적으로 출현하는 부분단어들을 기준으로, BPE 알고리즘을 이용하여 문장을 압축 표현하는 토큰화 방법이다. 본 논문에서는 한국어 기반 특허 문헌의 초록 자연어 데이터를 기반으로 SentencePiece를 비롯한 여러 토큰화 방법에 대하여 소개하며, 해당 방법을 응용한 기계번역 (Neural Machine Translation) 태스크를 수행하고, 토큰화 방법별 비교 평가를 통해 특허 분야 자연어 데이터에 최적화된 토큰화 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허 초록 한-영 기계번역 태스크에서 성능이 향상됨을 보였다.

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A Study on Patent Data Analysis and Competitive Advantage Strategy using TF-IDF and Network Analysis (TF-IDF와 네트워크분석을 이용한 특허 데이터 분석과 경쟁우위 전략수립에 관한 연구)

  • Yun, Seok-Yong;Han, Kyeong-Seok
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.19 no.3
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    • pp.529-535
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    • 2018
  • Data is explosively growing, but many companies are still using data analysis only for descriptive analysis or diagnostic analysis, and not appropriately for predictive analysis or enterprise technology strategy analysis. In this study, we analyze the structured & unstructured patent data such as IPC code, inventor, filing date and so on by using big data analysis techniques such as network analysis and TF-IDF. Through this analysis, we propose analysis process to understand the core technology and technology distribution of competitors and prove it through data analysis.

산업기술정보원의 특허정보 데이타베이스

  • 소대섭
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 1994.09a
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    • pp.255-287
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    • 1994
  • 산업재산권 정보는 각국의 특허청에서 발행되는 공개공보와 공고공보에 수록되어 있다. 산업기술정보원은 특허청과 긴밀한 협조하에 산업재산권정보 전량을 입수하여 데이터베이스화하여 산업기술정보유통망(KINITI-IR)을 통하여 일반 이용자에게 서비스하고 있다. 산업재산권 DB제작은 1986년부터 시작되었으며 그 당시 한국 공고특허 DB가 처음으로 제작되었다. 지금은 한국공고특허ㆍ실용신안, 한국공개특허ㆍ실용신안, 의장 등 산업재산권 정보전반에 걸친 DB제작 활동이 수행되고 있다. 우리나라의 산업재산권 정보 발생량은 <표 1>과 같다.

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A study on the efficient extraction method of patent search key words using big data analysis tool R (빅데이터 분석 도구 R을 활용한 효율적인 특허 검색어 추출에 관한 연구)

  • Jang, Jung-Hwan;Zhang, Jing-Lun;Li, Lian;Gwon, Hyeok-Cheol;Lee, Chang-Ho
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.387-391
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    • 2013
  • 디지털 기술의 발달로 세계가 정보 및 지식이 주도하는 사회로 급변하고, 지식 재산권의 발전이 급속하게 진행되면서, 각 기업 및 국가들은 그들의 경쟁력을 키우기 위해 지식재산권에 대한 중요성을 강조하고 있다. 이와 같이 지식재산권의 중요성이 강조되는 현실에서 지식재산권의 확보는 기업의 경쟁력을 좌우하는 요소라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빠른 시간 안에 사용자가 목적으로 하고 있는 특허검색 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 검색어 추출에 관한 연구를 진행하였다. 이를 위해 다섯 단계의 특허 검색 프로세스를 제안하였고 프로그램으로 구현하여 검색목적에 맞는 특허의 검색에 필요한 시간을 대폭 단축시키면서 목표로 하는 특허 검색을 효율적으로 할 수 있었다.

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Study of formulation of research strategy based on paper/patent data : Case Study of Next Generation Semiconductor Manufacturing Process (논문·특허 데이터 기반 연구전략 수립 연구 : 차세대 반도체 제조공정 사례를 중심으로)

  • Cho, Ki-hwan;Yoon, Jung-sik;Song, Jung-ho;Lim, Jin-ho
    • Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.763-777
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    • 2017
  • 기술집약적 산업의 급격한 기술혁신 속도 및 환경변화에 따른 기술수명 주기의 단축, 기술간 경쟁을 통한 시장지배력의 우위를 선점하기 위해 기술융합을 통한 연구전략 수립은 중요한 이슈가 되고 있다. 최근 4차 산업혁명 기반의 반도체산업이 이러한 예이며, 이와 같은 기술집약적 산업의 기술융합이 매우 중요해짐에 따라, 관련 전략수립을 위한 다양한 방법이 시도되고 있다. 본 논문에서는 데이터 기반의 논문 특허 분석을 통해 반도체산업의 플라즈마 기술이슈의 기술융합 동향 및 특허 동향 분석과 이를 통한 특허 전략 수립 사례를 제시하고자 한다.

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