The number of citations in a patent is one of the indicators of the qualitative value of a patent. In this study, negative binomial regression model analysis was performed focusing on 47,354 US patents of 14 global top automotive makers in order to examine the major factors affecting the number of patent citations. As a result of the review, it was found that, elapsed years since filing, the number of patent claims, the number of claim letters, the number of inventors, the number of patent family countries, and the number of patent families, as well as IPC diversity, had a positive and significant effect on the number of citations. The results of this study are expected to provide a basic basis for considering the IPC diversity index together in analyzing and evaluating future patents and establishing strategies for creating excellent patents.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.1
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pp.103-118
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2010
Recently, the valuation of patented technology has been greatly emphasized, and patent citation has been accepted as a very useful index of this technology. In this study, we performed correlation analyses between the patent citation counts and 17 explanatory variables of morphological, technological, and conceptual factors with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. Seven variables having 5% or more standardized variances($r^2$) with patent citation counts were identified; number of pages, number of claims, reference-average-citation rate, patent increase/decrease rate, strength of bibliographic coupling, co-citation counts and document similarity. The result of the ANOVA test shows that the mean values of these variables vary among most subject fields.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.33
no.2
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pp.103-133
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2016
The valuation of patented technology has been recently emphasized, and the patent citation is known as an important factor. This study performed a generalized linear model to find variables that effect the patent citation. We classified 13 variables as morphological, technological and conceptual factors and used them to find out effective variables in 14 medical devices classification. Through the empirical study, we found seven effective variables (assignee nationality, assignee character, the number of inventors, the number of application countries, the number of IPC, the number of references, the strength of bibliographic coupling). In order to apply to Korean industry, this study has significance that provides basic research to citation analysis model.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.4
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pp.239-258
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2010
The purpose of this study is to develop a prediction model of patent citation counts based on major factors which affect patent citation. To this end, we performed multiple regression analysis between the patent citation counts and five explanatory variables such as the number of pages, the number of claims, the reference-average-citation rate, the strength of bibliographic coupling, and the document similarity proved as having 5% or more standardized variances($r^2$) with patent citation counts, with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. As a result, our prediction models showed 58.3% to 89.6% predictability depending on subject fields and revealed the document similarity has the highest impact on citation counts among the five predictive variables in all the subject fields. The result of comparison between the predicted citation counts and the actual ones confirmed the usefulness of the citation prediction models built for each subject field.
This study presents a new method to evaluate patents by public R&D program using patent citation network analysis. I used forward citation, degree centrality, betweenness centrality and page rank as the dependent variables which represents the quality of patents. I used primary independent variable as a dummy of public R&D program and controlled patents characteristics, applicant characteristics, technological characteristics and year effect. The empirical result shows that the patents of public R&D program is superior to other patents in regard to the number of forward citation, the degree centrality, the betweenness centrality and the page rank. This empirical result implies that patents of public R&D program directly and effectively connects technologies. Also patents from public R&D program connects important technologies.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2009.02a
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pp.205-230
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2009
기술지식으로서의 특허가 과학지식으로서의 과학논문을 많이 인용하면 할수록 과학지식과 기술지식의 상호작용이 많다고 해석할 수 있고, 또한 인용까지의 평균시차가 짧으면 짧을수록 과학지식과 기술지식의 확산속도가 그만큼 빠른 것으로 해석할 수 있다. 과학논문과 특허를 대상으로 과학집약도가 높은 기술분야, 여러 학문분야를 가장 많이 인용하고 있는 기술분야, 그리고 여러 기술분야에서 가장 많이 인용되는 학문분야를 발견할 수 있다. 또한 하나의 특허가 다른 특허에 인용되는 관계를 통해 피인용특허의 기술분야와 인용특허의 산업분야에 대한 연계 매트릭스를 구성함으로써 기술지식이 파급 연계되는 산업분야를 확인할 수 있다. 여기에서는 이러한 과학기술 지식의 연계관계를 규명함으로써 어떤 유형의 지식이 기술혁신에 있어 가장 기초가 되는지, 어떤 기술 분야가 과학적 지식을 가장 역동적으로 활용하는지, 그리고 산업계의 요구와 가장 긴밀한 관계를 맺고 있는 학문분야는 어떤 분야인지를 분석하고자 한다.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.10
no.1
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pp.143-151
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2015
Technology convergence, recently accelerated in various technical fields, can be achieved by discovering a new technology while exchanging the knowledge among the different technologies and utilizing such knowledge into the existing fields of technology. In particular, technology convergence actively occurs in knowledge-intensive ICT. However, limited research is available on the routes of ICT technical knowledge diffusion because of insufficient data. Therefore, this study built a database on the citations of patent data applied from 2006 to 2013 in Korea and their cited patents. We drew a patent citation network, a technology citation network and an applicant citation network, after which we analyzed the routes of technical knowledge diffusion. Results showed that ICT played a leading role in knowledge citation among technologies and that such diffusion took a shorter time in technology citation when it occurred more frequently and when the citation occurred between ICTs. In addition, most of the ICT showed a strong citation relationship with the other ICTs or such technologies in the field of physics or electricity, whereas electric elements (H01) showed various citation relationships with technologies other than ICT. Furthermore, we found a strong technology diffusion relationship between domestic corporations and domestic natural persons. National organizations often cited the patents of other applicants, whereas the patents of domestic corporations were actively cited between domestic corporations or by other applicants. Thus, this study is expected to be useful in measuring the performance of technologies, including the diffusion to other technologies. As well as in considering the routes of technical knowledge diffusion in Korea.
In this study we analyzed factors affecting the life cycle of technology, quantified the evaluation criteria that will affect the life of the individual technologies, and finally proposed the improvements to calculate technology life cycle that the properties of individual technologies are reflected based on cited-patent life time(CLT). It is expected that the methodology proposed improves the limits of the existing standard model, presents more reasonable criteria and ease of persuasion on the results derived by appraisers, and finally gives a lot of the feasibility and the usability of technology life cycle derived by the improved method to appraisers.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.5
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pp.999-1011
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2013
In this research, we propose a document recommendation method which can find documents that are relatively important to a specific document based on citation information. The key idea is parameter tuning in the Neumann kernal which is an intermediate between a measure of importance (HITS) and of relatedness (co-citation). Our method properly selects the tuning parameter ${\gamma}$ in the Neumann kernal minimizing the prediction error in future citation. We also discuss some comutational issues needed for analysing large citation data. Finally, results of analyzing patents data from the US Patent Office are given.
This study aims to measure Korea's global competitiveness in intelligent information technology, which is the core technology of the 4th industrial revolution. For analysis, we collect patents of each field and prior patents cited by them, which are applied at the U.S. Patent Office (USPTO) between 2010 and 2018 from PATSTAT Online. A global knowledge transfer network was established by grouping citing- and cited-relationships at a national level. The in-degree centrality is used to evaluate technology acceptance, which indicates the process of absorbing existing technological knowledge to create new knowledge in each field. Second, to evaluate the impact of existing technological knowledge on the creation of new one, the out-degree centrality is investigated. Third, we apply the PageRank algorithm to qualitatively and quantitatively investigate the importance of the relationships between countries. As a result, it is confirmed through all the indicators that the AI sector is currently the least competitive.
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