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[국내논문] 특허 등록 예측을 위한 특허 문서 분석 방법
Analysis method of patent document to Forecast Patent Registration 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.11 no.4, 2010년, pp.1458 - 1467  

구정민 (고려대학교 정보경영공학부) ,  박상성 (고려대학교 정보경영공학부) ,  신영근 (고려대학교 정보경영공학부) ,  정원교 (고려대학교 정보경영공학부) ,  장동식 (고려대학교 정보경영공학부)

초록
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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.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, imitation and infringement rights of an intellectual property are being recognized as impediments to nation's industrial growth. To prevent the huge loss which comes from theses impediments, many researchers are studying protection and efficient management of an intellectual property in va...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
최근까지 특허에 관한 연구의 주요 과제는? 최근까지 특허에 관한 연구는 출원날짜, 출원인, 인용관계와 같은 구조화된 정보를 기반으로 한 특허 분석이 주요 과제였다.[2,3,4,5] 이러한 구조화된 데이터들은 서지적인 방법(bibliographic method)들을 이용하여 분석할수 있다.
특허를 등록하여 그 권리를 소유하면 얻는 권리는? 이러한 과정을 통해수익을 창출할 수 있는 지식과 정보는 지식재산권이라고 하며 이를 법으로 보호하는 제도가 특허이다. 만약 특허를 등록하여 그 권리를 소유하면 그 기술을 사용하는 자로부터 로열티를 받을 수 있는 권리도 얻게 된다. 일례로 미국의 IBM의 경우 매년 라이선스료로 20억 달러의 추가적인 이익을 얻고 있다.
텍스트 마이닝을 이용한 문서 분석방법은? 따라서 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 특허의 등록 및 거절 여부를 예측하기위한 특허 문서 분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 거절된 특허문서들의 단어 빈도수를 이용하여 데이터베이스를 생성한다. 그리고 생성한 데이터베이스와 다른특허문서들을 비교하여 각 문서와 데이터베이스와의 유사한 정도를 판단하는 유사치를 도출한다. 이러한 특허문서에 대한 유사치를 구하는 방법을 다른 특허 문서들에 적용하고 k-means를 이용한 실험을 하였다.
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참고문헌 (13)

  1. http://en.wikipedia.org/wiki/Software_patents 

  2. Archibugi. D. and Pianta. M, " Measuring technological change through patents and innovation survey", Technovation, Vol.16, No.9, pp.451 - 468, 1996. 

  3. Be'de'carrax. C. and Huot. C, "A new methodology for systematic exploitation of technology databases", Information Processing & Management, Vol.30, No.3, pp.407 - 418, 1994. 

  4. Ernst. H., "Use of patent data for technological forecasting: the diffusion of CNC-technology in the machine tool industry", Small Business Economics, Vol9, No.4, pp.361 - 381, 1997. 

  5. Lai. K.-K. and Wu. S.-J, "Using the patent co-citation approach to establish a new patent classification system", Information Processing & Management, Vol.41, No.2, pp.313 - 330, 2005. 

  6. Fattori. M, Pedrazzi. G. and Turra. R. "Text mining applied to patent mapping: a practical business case", World Patent Information, Vol.25, No.4, pp.335 - 342, 2003. 

  7. Lent. B, Agrawal. R. and Srikant. R, "Discovering trends in text databases", In Proceedings of international conference on knowledge discovery and data mining, 1997. 

  8. B. G. Yoon and Y. T. Park, "A text-mining-based patent network: Analytical tool for high-technology trend", Journal of High Technology Management Research Vol.15, No.1, pp.37 - 50, 2004. 

  9. Y. S. Tian, Y. H. Kim, Y. J. Jeong, J. H. Ryu, and S. H. Myaeng, "A Language Model and Clue based Machine Learning Method for Discovering Technology Trends from Patent Text", Journal of Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol 36, No 5, pp.420-429, 2009. 

  10. Clifton. C. and Cooley. R, "TopCat: Data Mining for Topic Identification in a Text Corpus", Proceedings of the Third European Conference of Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, 1999. 

  11. Yang. Y, "An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization", Journal of Information Retrieval, Vol.1, No.1-2, pp.69-90, 1999. 

  12. Korea Intellectual Property Office, Patent and Information Analysis, Korea Intellectual Property Office, 2007. 

  13. 오일석, Pattern Recognition, 교보문고, 2008. 

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