• 한국한의학연구원논문집
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• 제11권2호
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• pp.67-96
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• 2005

This Study focused on IPC (International Patent Classification) for TKM (Traditional Korea Medicine) Paper. The results processed for 9,000 TKM paper by using 8th in IPC Classification. The name of Herbal Medicine assigned to IPC Classification, we assigned to two part for main-Classification(A61K) and sub-Classification (A61P). The results obtained about 77% for A61K and about 96% for A61K36 among them. And also analysed about 23% for sub-Classification(A61P) additionally. Main-Classification is distributed A61K > A61H37 > A61B5 > A61N > A61M1. Detailed Main-Classification for A61K is distributed A61K36 > A61K35 > A61K33 among Main-Classification. TKM Paper mainly analysed A61K36 and A61H37 in Main-Classification. According to the results. 'The Korean Journal of Herbology' has high-valued for Utilization as a Non Patent Document. we should constructed Database system for protection of intellectual property rights. And after We will registered minimum documentation of PCT.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.443-452
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• 2018

최근 들어 지식재산권의 확보는 기업의 기술 경쟁력 확보를 위해 점점 더 중요하게 되었다. 특히 특허는 기업의 핵심 기술 및 요소 기술을 포함하고 있기 때문에 특허 분석을 통한 기업 가치 측정 및 경쟁 기술 분야 분석 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 국제특허분류(IPC)를 기반으로 다양한 특허 분석 연구가 진행되었으나, IPC는 최신의 기술 분야를 포함하고 있지 않으며 기술의 상세 분류가 충분하지 않아 기술 분류 정확도가 낮아진다. 이를 보완하기 위해 최신의 기술 분야를 포함하고 상세한 기술 분류를 위한 선진특허분류(CPC)가 개발되었으나 이러한 특징을 고려한 특허 분석 연구가 아직 미흡하다. 본 논문에서는 CPC의 상세 분류체계를 이용하여 특허에 포함된 기술 분류 분석 모델을 제안한다. CPC의 상세 분류체계간의 연관관계 중요도 및 효율성을 고려하여 출원인의 특허를 분석하여 핵심 기술 분류 추출을 통해 기존 IPC 기반의 방법보다 상세하고 정확한 분석이 가능하다. 기존의 IPC 기반의 특허 분석 방법과 비교 평가를 통해 제안 모델이 출원인의 핵심 기술 분류를 분석함에 있어 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.103-110
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• 2019

A patent contains detailed information of the developed technology and is published to the public. Thus, patents can be used to overcome the limitations of traditional technology trend research and prediction techniques. Recently, due to the advantages of patented analytical methodology, IP R&D is carried out worldwide. The patent is big data and has a huge amount, various domains, and structured and unstructured data characteristics. For this reason, there are many difficulties in collecting and researching patent information. Patent research generally writes the Search formula to collect patent documents from DB. The collected patent documents contain some noise patents that are irrelevant to the purpose of analysis, so they are removed. However, eliminating noise patents is a manual task of reading and classifying technology, which is time consuming and expensive. In this study, we propose a model that automatically classifies The Noise patent for efficient patent information research. The proposed method performs Patent Embedding using Word2Vec and generates Noise seed label. In addition, noise patent classification is performed using the Random forest. The experimental data is published and registered with the USPTO among the patents related to Ocean Surveillance & Tracking Network technology. As a result of experimenting with the proposed model, it showed 73% accuracy with the label actually given by experts.

• 복식문화연구
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• 제11권6호
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• pp.835-851
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• 2003

This study analyses patent information of apparel design using computer technology and researches the trend of patent application focused on International Patent Classification. In terms of trend by filling data, Patent application started first in 1974 and increased sharply in 1993 with 14 cases and increased to 25 cases in 2000. In case of Korea, they began somewhat late in 1996, but reached a similar level with the leading country in 2000. In terms of trend by applicant, Gerber Garment Technology, Inc. filed 7 cases TORAY IND INC, filed 6 cases Levi Strauss & Co. filed 4 cases, NEC HOME ELECTRONICS LTD filed 3 cases, TOYOBO CO LTD filed 3 cases. Japanese companies occupied 52% and United States's companies occupied 48%. In terms of trend by country, foreigner occupied 47% of the patents filed by United State. Japanese take up 10% of total patent of United States. Korean occupied 84% of total patent of Korea and foreigner, american occupied 16% of the patents filed by Korea. In regared to International Patent Classification, in the section level G filed 92 cases(53%). In class level, G06 marked the first place in United States, Japan, and Korea. In subclass level, G06F marksed the first place with 74 cases. G06T and A61B were regarded as the new technologies. The new technologies are representing the dimensions of garment or computer-rendered model, providing the virtual reality through the texture mapping, digital dressing room or virtual dressing, and performing or retriving display on a screen for the result of changing pattern ao dress design, The technologies of core patent are designing or producing custom manufactured item, providing or prealtering the data for pattern making and visually displaying, interactively generating or previewing of various articles.

• International Journal of Contents
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• 제13권2호
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• pp.66-74
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• 2017

Patent classification is becoming more critical as patent filings have been increasing over the years. Despite comprehensive studies in the area, there remain several issues in classifying patents on IPC hierarchical levels. Not only structural complexity but also shortage of patents in the lower level of the hierarchy causes the decline in classification performance. Therefore, we propose a new method of classification based on different criteria that are categories defined by the domain's experts mentioned in trend analysis reports, i.e. Patent Landscape Report (PLR). Several experiments were conducted with the purpose of identifying type of features and weighting methods that lead to the best classification performance using Support Vector Machine (SVM). Two types of features (noun and noun phrases) and five different weighting schemes (TF-idf, TF-rf, TF-icf, TF-icf-based, and TF-idcef-based) were experimented on.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-88
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• 2017

최근 지식과 정보가 가치를 생산하는 지식기반사회로 접어들면서 지식재산권의 대표적인 형태인 특허에 대한 중요성이 매우 높아지고 있으며 출원되는 특허의 양도 매년 증가하고 있다. 방대한 양의 특허정보를 효과적으로 이용하기 위해서 특허문서를 그 발명의 기술적 주제에 따라 적절하게 분류하는 것이 필요하며 이를 위해 IPC(International Patent Classification)가 주로 사용되고 있다. 현재 주로 사람의 손으로 이뤄지는 특허문서의 IPC 분류과정의 효율성을 높이기 위하여 다양한 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 기반으로 IPC 자동분류에 관한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 기존의 IPC 자동분류에 관한 연구의 대부분은 특허문서의 구조적 특징과 같은 특허문서 고유의 데이터 특성에 대한 고려보다는 다양한 기계학습 알고리즘을 특허문서로 적용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 이에 본 논문에서는 IPC 자동분류를 위해 특허문서의 특징과 구조적 필드의 역할을 기반으로 특허문서 분류에 영향을 끼치는 두 가지 필드, 기술분야 및 배경기술 필드의 활용을 제안한다. 그리고 특허문서가 동시에 다수의 IPC 분류코드를 가지는 점을 반영하여 다중 레이블 분류(multi-label classification) 모델을 구축한다. 또한 IPC 다중 레이블 분류의 실제 현장에서의 적용 가능성 확인을 위해 630개의 범주를 가지는 IPC 서브클래스 레벨까지 분류 가능한 수법을 제안한다. 이를 위해 국내에서 등록된 564,793건의 특허문서를 대상으로 특허문서의 구조적 필드의 영향을 확인하기 위한 IPC 다중 레이블 분류 실험을 수행하였고, 그 결과 제목, 요약, 청구항, 기술분야 및 배경기술 필드를 활용한 실험에서 87.2%의 싱글매치 정확도를 얻었다. 이를 통해 기술분야 및 배경기술 두 필드가 IPC 서브클래스 레벨까지의 다중 레이블 분류의 정확도를 향상시키는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제10권4호
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• pp.271-274
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• 2012

Whereas a vast amount of new information on bioinformatics is made available to the public through patents, only a small set of patents are cited in academic papers. A detailed analysis of registered bioinformatics patents, using the existing patent search system, can provide valuable information links between science and technology. However, it is extremely difficult to select keywords to capture bioinformatics patents, reflecting the convergence of several underlying technologies. No single word or even several words are sufficient to identify such patents. The analysis of patent subclasses can provide valuable information. In this paper, I did a preliminary study of the current status of bioinformatics patents and their International Patent Classification (IPC) groups registered in the Korea Intellectual Property Rights Information Service (KIPRIS) database.

• 대한예방한의학회지
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• 제18권2호
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• pp.147-154
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• 2014

Objective : The purpose of this study is to analyze for the patent application tendency in Korean Oriental Pediatric Medicine. Recently, many studies are published in Korean Oriental Pediatric Medicine. However, in the patent area, the research results are few. Method : For patent analysis, we searched the database kipris (http://www.kipris.or.kr) which managed in the Korean Intellectual Property Office by keywords about Korean Oriental Pediatrics. They are technically analysed by year and IPC, patent's contents, main applicant and organization. Results : 1. Patents by year have been on the rise 2 in 1997 to 32 in 2011. 2. Our findings are Section A61;182, A23;46 in IPC analysis 3. In classification of content, 'application-food' is 67 cases, 'application-functional cosmetic' is 18 cases, 'application-clothes' is 5 cases. 4. Korea Institute of Oriental Medicine have 14 patent cases, that is the most patent agency in possession. Main applicants are person > company > university > laboratory > state or local government. Conclusion : This study shows that it has high frequency of daily necessity in patent cases about oriental pediatrics. The results are more distributed 'applied' field than 'treatment' field. The patent information should be connected research achievement results in Korean Oriental Medicine.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1499-1505
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• 2015

본 연구는 국제특허분류(IPC) 코드 기반의 특허 기술내용 분류를 통해 관련 기업과 기술의 특허 정보 분석에 관한 연구로 국내 최대 인터넷 기업인 네이버주식회사의 전자상거래(G06Q) 분야 출원 902건을 대상으로 하였다. 먼저 IPC 코드별 출원 및 등록건수를 조사하여 핵심 기술 분야와 특허 출원 현황을 분석하였다. 또한 IPC 코드의 주분류-부분류 상호 연결성을 조사하여 기술 융복합을 조사하였다. 마지막으로 연도별 IPC 코드별 출원 현황을 조사하여 특허 기술 변화를 살펴보았다. 본 연구에서 활용한 IPC 코드 기반 특허 정보 분석을 통해 기업과 기술의 트렌드를 보다 심층적으로 예측할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.9-16
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• 2018

In this paper, we propose wide range of categorizes Artificial Intelligence technology as Learning, Inference, and Cognitive. Also, it analyzes 758 cases of open patents. For an analysis, target technologies were selected and categorized into specific areas to collect information about the patents. After removing noise, the patent information for each technology such as patent assignees and IPC code, was analyzed to evaluate the maturity of technology, the way ahead for research and development and the trends in core technology. This research presents directions of Artificial intelligence technology research and trend analysis of core Artificial Intelligent technology using quantitative analysis of patent information. Also Artificial intelligence technology requires technological development necessity through close cooperation in diverse fields.