최근 지식재산권의 모방과 권리 침해는 국가 산업발전의 저해요소로 인식되고 있다. 많은 연구자들은 이러한 저해요소로 인하여 발생하는 막대한 손실을 막기 위해 지식재산권의 보호와 효율적 관리에 관한 연구를 다양하게 진행 중이다. 특히, 특허 등록 예측은 지식재산권 보호와 권리 주장을 위해 매우 중요한 연구이다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 이용한 특허문서 분석을 통하여 특허 등록 및 거절 여부를 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 거절된 특허문서들의 단어 빈도수를 이용하여 데이터베이스를 생성한다. 그리고 생성한 데이터베이스와 다른 특허문서들을 비교하여 각 문서와 데이터베이스와의 유사한 정도를 판단하는 유사치를 도출한다. 본 논문에서는 특허 거절 기준 값을 선정하기 위하여 분할 군집화 알고리즘인 k-means 사용하였다. 그 결과로 거절된 특허 문서와 유사한 특허 문서는 거절될 가능성이 높다는 결론을 얻을 수 있었다. 실험을 위한 데이터는 현재 미국에 출원되어 있는 블루투스 기술, 태양전지 기술 그리고 디스플레이에 관한 특허 문서를 이용하였다.
4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
A citation-based method of estimating the life span of a patented technology is proposed In this study. The suggested framework Includes : (1) estimation of citation frequency of an individual patent within a technology group. (2) calculation of a mutual citation frequency between citing patent and cited patents, (3) calculation of the period for cited patents from the year of registration to the year of being cited most recently and (4) description for technology group using descriptive statistics such as mean, median, mode, etc. The framework suggested in this study was applied to the US patent data between 1976 and 2004 for 5 communications areas.
지식기반사회에서는 국가 경쟁력은 핵심원천기술의 보유여부가 크게 좌우한다. 국내 기업들이나 국가출연연구원들은 우수특허를 많이 확보하고 있으나 이러한 특허들은 대개 경쟁적인 등록으로 인해 상용화되기 어렵다. 또한 관리대상 특허들이 많아 매년 많은 유지비용을 부담한다. 따라서 체계적인 산업재산권의 관리에 대한 연구의 필요성에 따라 웹상에서 전문평가위원들의 특허 평가와 관리자의 효율적 관리가 가능한 특허관리시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 지식재산의 일종인 특허와 관련된 비즈니스 영역에서 스토리텔링을 융합한 특허 연계 스토리텔링의 모델을 새롭게 제안하였다. 특허와 관련된 스토리텔링의 대상고객, 목적, 응용분야의 다양성이라는 관점에서 기존의 OSMU 모델, 트랜스미디어스토리텔링 및 크로스미디어 스토레텔링과의 차이를 살펴보았다. 비즈니스에서는 특허 기술의 발명에서부터 특허 출원과 등록, 무효소송과 침해소송 및 손해배상소송 등의 법적분쟁, 특허를 이용한 상품화, 홍보 및 마케팅 등의 다양한 과정이 존재한다. 또한 하나의 특허가 다양한 응용분야에 융복합적으로 활용되는 점과 각각의 과정에서 요구되는 목적에 따라 갖가지 스토리의 원천이 다양하게 존재할 수 있고 설득하고자 하는 대상과 목적에 따라 스토리텔링을 다양하게 활용할 수 있다. 이러한 관점에서 다중출처-다중활용 또는 멀티소스-멀티유즈(MSMU, Multi-Source Multi-Use)의 특징을 가지는 특허 연계 스토리텔링의 모델을 새롭게 제안하였다. 또한 특허 연계 스토리텔링 사례를 통해 MSMU 모델의 효용성과 유용성을 제시하였다.
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.
Purpose The purpose of this study is to analyze the trend of patent technology in textile materials using text mining methodology based on Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model. It is expected that this study will have positive impact on revitalizing and developing textile materials industry as finding out technology trends. Design/methodology/approach The data used in this study is 866 domestic patent text data in textile material from 1974 to 2020. In order to analyze technology trends from various aspect, Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model mechanism were used. The word embedding technique used in DETM is the GloVe technique. For Stable learning of topic modeling, amortized variational inference was performed based on the Recurrent Neural Network. Findings As a result of this analysis, it was found that 'manufacture' topics had the largest share among the six topics. Keyword trend analysis found the fact that natural and nanotechnology have recently been attracting attention. The metadata analysis results showed that manufacture technologies could have a high probability of patent registration in entire time series, but the analysis results in recent years showed that the trend of elasticity and safety technology is increasing.
특허권은 강력한 자산이다. 삼성과 애플의 특허 소송이 대표적인 사례이다. 따라서 각국에서 지식재산권이 강화되고 특허가 강조되고 있다. 특허분석의 기본은 특허정보를 활용하는 것이다. 특허정보는 새로운 기술을 제공하고 국제코드인 국제특허분류에 의해 구분되어 있다는 것이다. 논문에서는 국제특허분류코드를 이용하여 제올라이트 기술 분석에 대한 국내외 특허를 분석하였다. 1992년부터 2011년까지의 한국, 미국, 일본, 중국 및 유럽에서 출원된 특허에 대하여 출원국별, 출원인별, 연도별, 세부기술 분야로 분류하여 비교함으로써 기술개발 현황을 분석하였다.
Purpose: This study addressed the relationship between technological innovation activity and management efficiency of Korean automobile firms. We tested the hypothesis of non-liner relationship of innovation activity in relation to management efficiency. Methods: We discussed prior literature in the firm innovation strategy and management efficiency studies to provide better understanding of relationships between technological innovation activity and management efficiency. As a result, we developed develop and tested a model (Inverted-U shaped) capturing the non-linear impact of technological innovation activity. While we used R&D expenditure and patent registration data for measuring firms' innovation activity, management efficiency was evaluated by using DEA(Data Envelopment Analysis). Results: Main findings of our empirical analysis indicated that the relationships between technological innovation activity and management efficiency was inverted U shaped. This implied that the relationship between technological innovation and management efficiency is inverted U-shaped non-linear, with management efficiency increasing up to a point, beyond which higher levels of R&D and patent registration activities led to a decrease in management efficiency. Conclusion: This study empirically assessed the inconclusive findings of previous research in the area of effects of innovation activities in relation to firm performance. The paper also provided theoretical and practical implications for firms who explore efficient strategy to promote the management performance through technological innovation activities. Future research directions with the limitation of the study was discussed.
The present study analyzes the relationship between research and development (R&D) inputs and performance of a national technology innovation R&D program using successive binary Logistic regression models based on a typical R&D logic model. In particular, this study focuses on to answer the following three main questions; (1) "To what extent, do the R&D inputs have an effect on the performance creation?"; (2) "Is an obvious relationship verified between the immediate predecessor and its successor performance?"; and (3) "Is there a difference in the performance creation between R&D government subsidy recipient types and between R&D collaboration types?" Methodologically, binary Logistic regression models are established successively considering the "Success-Failure" binary data characteristic regarding the performance creation. An empirical analysis is presented analyzing the sample n = 2,178 R&D projects completed. This study's major findings are as follows. First, the R&D inputs have a statistically significant relationship only with the short-term, technical output, "Patent Registration." Second, strong dependencies are identified between the immediate predecessor and its successor performance. Third, the success probability of the performance creation is statistically significantly different between the R&D types aforementioned. Specifically, compared with "Large Company", "Small and Medium-Sized Enterprise (SMS)" shows a greater success probability of "Sales" and "New Employment." Meanwhile, "R&D Collaboration" achieves a larger success probability of "Patent Registration" and "Sales."
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[게시일 2004년 10월 1일]
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