Although patents have mainly been considered as the results of the invention process, of late their value as strategic assets have increasingly been emphasized. Consequently, the competition for patents among firms has intensified, and the number of patent disputes have been steadily increasing. Patent disputes, which cause enormous expense and resource utilization, increase uncertainty and have been considered as a threat or problem for the firms involved. Patent disputes are expected to have a significant impact on the decision making about subsequent innovation activities. This study attempts to analyze the effect of patent disputes on the subsequent innovative activities of the firms that are sued. After experiencing litigation as defendants, we examine their subsequent patenting strategies. According to the results of the study, firms who are experiencing patent litigation are more likely to achieve high-quality patents and cite recent technology when they apply for patents. Meanwhile, patent litigation experience has been shown to negatively affect the amount of subsequent patents applied. This study increases understanding by examining whether patent disputes, which have been mainly recognized negatively as obstacles, can be an opportunity that comes during a crisis.
On UX/UI fields, understanding emerging technology is important for preoccupancy of a future market. Most of emerging field searching methods are qualitative methods. However, it is suitable for large companies to adduce its milestone, not for small enterprises. Thus, this study aims at purposing the improvement of utilizability for research field searching processes. We draw core patents with modified patent citation data, apply the Girvan-Newman clustering method based on bibliographic coupling patent relationship and then, draw emerging technology research UX/UI fields. Finally, the results were validated in comparison with a report on emerging research.
In recent innovation trends, one notable feature is the merging and overlapping of technologies: in other words, technological convergence. A key technological convergence is the fusion of biotechnology (BT) and information technology (IT). Major IT advances have led to innovative devices that allow us to advance BT. However, the lack of data on IT-BT convergence is a major impediment: relatively little research has analyzed the inter-disciplinary relationship of different industries. We propose a systematic approach to analyzing the technological convergence of BT and IT. Patent analysis, including citation and co-classification analyses, was adopted as a main method to measure the convergence intensity and coverage, and two portfolio matrices were developed to manage the technological convergence. The contribution of this paper is that it provides practical evidences for IT-BT convergence, based on quantitative data and systematic processes. This has managerial implications for each sector of IT and BT.
Patent data have both properties of technological and industrial information. They satisfy explicit requirements for originality, technological validity, and commercial value. They comprise all fields of innovation for a long period of time. They show their own qualitative importance by forward citation of them. In this paper, we attempt to establish and apply an analytical model and process based on informetric approach using patent information in order to predict emerging technologies which have the possibility of industrial development in the future.
Hyun Mo Kang;Il Young Choi;Jae Kyeong Kim;Hyun Joo Shin
Asia pacific journal of information systems
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v.31
no.3
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pp.358-377
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2021
Knowledge drives business innovation. However, even if companies have the same knowledge element in the business ecosystem, innovation performance varies depending on the structural position of the technical knowledge network. This study investigated whether there is a difference in exploitative innovation according to the structural position of the AI technical knowledge network. We collected patents from the top 100 digital companies registered with the US Patent Office from 2015 to 2019 and classified the companies into knowledge producer-based brokers, knowledge absorber-based brokers, knowledge absorbers, and knowledge producers from the perspective of knowledge creation and flow. The analysis results are as follows. First, a few of the top 100 digital companies disseminate, absorb, and mediate knowledge, while the majority do not. Second, exploitative innovation is the largest, in the order of knowledge producer, knowledge absorber-based broker, knowledge absorber, and knowledge producer-based broker. Finally, patents for industrial intelligence occupy a large proportion, and knowledge producers are leading exploitative innovation. Therefore, latecomers need to expand their resources and capabilities by citing patents owned by leading companies and converge with existing industries into AI-based industries.
Tracing an evolutionary technological trajectory in the macroscopic viewpoint is useful for technology policy, but not for corporate technology and intellectual property strategy. Tackling this issue, recent bibliometric studies using patents and papers have made efforts to identify more specific and detailed technological trajectory. However, these studies cannot go beyond simple description of the past trajectory. Also, identification of technology fusion and evolution relies on experts judgments. We suggest a way of identifying microscopic evolutionary technological trajectories by combining patent citation network analysis with dynamic technology tree. Also, using new indicators of generality, diversity and novelty, we can detect key technologies that can be a starting point of next generation technology and derivative technology. HVDC(High Voltage DC transmission) system technology is exemplified.
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.
We selected core documents from enormous number of documents by analyzing citation relation of papers or patents including direct citation and indirect citation. Then we tried to creat the technology evolution path from citation network tree. By applying the method to the patent DB of OLED (Organic Light Emitting Diode), we obtained genealogical citation network of core patents of OLED. We analyzed how the one of OLED technology was transferred to the semiconductor related technology and we named the process of transition as 'technology evolution path' of OLED technology. And we also analyzed the genealogical citation network of papers on graphene. From the analysis, we found that the weight count method including indirect citation was better in evaluating the value of technology of a paper than the times cited method.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.32
no.2
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pp.143-164
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2006
This paper considers the technology spillover effects on industries by analyzing patents. Registered patents in the United States from Korea in 1990 and 1995 are compared by quantity of registrations as well as patent analysis indices, namely, cites per patent, technology cycle time and science linkage. Several regression models between these indices as predictor variables and the value added of an industry as a dependent variable were investigated. The results show that the value added of an industry positively correlates to the number of patent registrations and cites per patent.
This study is intend to analyze the cited patent life time of US patent data via more objective way. It is based on exploratory approach which is one of various methods for technology forecasting. The life spans of cited patents of specific technological field are deduced from using informetric analysis of USPA database of KISTI, which is composed of US patent data covered from 1972 to present. The statistics of the results may help to estimate the economic life span of the specific technological area for technology valuation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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