Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.2
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pp.179-186
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2017
Technology forecasting is predict future trend and state of technology by analyzing the results so far of developing technology. In general, a patent has novel information about the result of developed technology, because the exclusive right of technology included in patent is protected for a time period by patent law. So many studies on the technology forecasting using patent data analysis has been performed. The patent keyword data widely used in patent analysis consist of occurred frequency of the keyword. In most previous researches, the continuous data analyses such as regression or Box-Jenkins Models were applied to the patent keyword data. But, we have to apply the analytical methods of discrete data for patent keyword analysis because the keyword data is discrete. To solve this problem, we propose a patent analysis methodology using Bayesian Poisson discrete model. To verify the performance of our research, we carry out a case study by analyzing the patent documents applied by Apple until now.
In this study, we studied solar cell and fuel cell. To estimate the technology competitiveness, we used patent analysis using patent information and delphi method. For patent analysis, PII indicating the impact of patent was used. Also to analysis PII, citations data of registered and published patent were used from 2001 through 2010 in the United States, Japan, South Korea and the European Patent Office. And the delphi method results of the 'International trend analysis on the Green Energy Technology and the establishment of international cooperation models(2009)' were cited to estimate the technology level. According to the analysis results, Korea's patent registration growth rate was fairly high, but the patent impact and technology levels were significantly lower than in the United States, Japan and Germany. Especially in the solar cell, United States's PII is 1.8, but Korea's PII is 0.2. And the technology level of United States is 7 to 8, but Korea's is 5 to 6. Therefore, to improve technology competitiveness, Korea need to enhance the core technology R&D, and set up the consumer-oriented R&D strategy for commercialization from R&D planning phase. In this study, we analysed competitiveness of renewable energy which is not actively discussed. But there are limitations of the study because we used the result of past research and patent data in the past 10 years. Therefore to accurate research the period of patent data should be extended. Finally diverse indicators for measuring the technology competitiveness should be researched and developed.
Interest of unconventional Oil and Gas, which is produced in a different way, has been increasing due to exhaustion of traditional oil and gas. However production of unconventional Oil and Gas is closely related to its technology level. Accordingly in this research, we can analyze technology level of unconventional Oil and Gas with country/sector/year patent analysis. Through the result of this research, U.S is highest patent application national, patent application in oil sand is increasing. In addition, oil sands-realated patents and shale oil-realated patents applying actively in early 1970's and since the mid-1980's showed a decreasing trend. And patent application in unconventional oil and gas has been increasing due to the rise in the oil price 2000's.
Che-Yeon Kim;Ki Su Kim;Sang-Hyun Lee;Man-Suk Hwang
The Journal of Korean Medicine
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v.43
no.3
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pp.27-35
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2022
Objectives: The purpose of this study is to investigate and analyze Korean domestic patents on aconiti ciliare radix and to identify the trend of aconitum tuber technology. Methods: To analyze the patent, a combinations of words such as "aconitum" or "korean aconite root" were used in search engine Kipris(www.kirpis.or.kr). The patents of aconiti ciliare radix were analyzed in three ways: year trend analysis, internatonal patent classification (IPC) code analysis related to content classification, and patent registration status analysis. Results: Among the patents found in the search results, 17 patents with significant contents were analyzed. Results showed that, first, patents were steadily registered until 2018, but recently there has been no new patent registration. Second, there were many patents related to efficacy verification and decoction method, and the number of IPC codes related to them was also high. Third, there are five patents maintaining the registration status, and they are patents related to the aconiti ciliare radix extraction method, toxicity removal, and combination method. Conclusions: In this study, the domestic patents of aconiti ciliare radix were analyzed. The analysis results of this study are expected to be exploited as basic data for the development of Korean medicine analgesics with fewer side effects by suppressing tuber toxicity and the creation of new medical technologies.
Many LCD manufacturers continue to develop the technologies of LCD manufacturing processes for the reduction of production cost, power consumption and high-resolution. The LTPS (Low Temperature Polycrystalline Silicon) crystallization technology is important for rearranging the internal structure of liquid crystal grain by adding certain energy to amorphous silicon and turning it into poly-silicon in order to manufacture LCD with better performance. We consider 14 existing technologies of LTPS crystallization in the LCD manufacturing and present an intelligent analysis methodology using patent map and AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis for determining an optimal LTPS crystallization technology. By using patent map analysis, we easily understand the development process and mega-trend of LTPS crystallization technologies and their relationship. By using AHP analysis, we evaluate 14 LTPS technologies. Through the use of proposed methodology, we determine the Continuous Wave Laser Lateral Crystallization technology as an optimal one.
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.
This study relates to develop a quantitative method through which promising technology-based business items can be discovered and selected. For this study, we utilized patent trend analysis, technology-industry concordance analysis, and keyword co-occurrence analysis of US patents. By analyzing patent trends and technology-industry concordance, we were able to find out the emerging industry trends : prevalence of bio industry, service industry, and B2C business. From the direct and co-occurrence analysis of newly discovered patent keywords in the year, 2000, 28 promising business item candidates were extracted. Finally, the promising item candidates were prioritized using 4 business attractiveness determinants; market size, product life cycle, degree of the technological innovation, and coincidence with the industry trends. This result implicates that reliable discovery and selection of promising technology-based business items can be performed by a quantitative, objective and low- cost process using knowledge discovery method from patent database instead of peer review.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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