[논문]특허유지기간이 특허인용에 미치는 영향

권오진; 노경란; 홍성화; 문영호

특허유지기간이 특허인용에 미치는 영향
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권오진 (한국과학기술정보연구원 미래기술분석센터) , 노경란 (한국과학기술정보연구원 미래기술분석센터) , 홍성화 (한국과학기술정보연구원 미래기술분석센터) , 문영호 (한국과학기술정보연구원 미래기술분석센터)

특허 등록 후 지재권에 대한 시장 가치를 알 수 있는 대리지표로 인용수와 패밀리수가 널리 활용되고 있다. 최근 특허 유지료와 소유권 정보를 이용한 연구가 일부 진행되고 있으나, 아직 초기 단계의 연구에 머물러 있다. 본 연구는 중소기업과 대기업의 특허 유지료와 인용과의 관계를 분석하고 의사결정 나무를 이용하여 특허유지료에 영향을 미치는 주요 변수를 탐색하였다.

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문제 정의

최근 특허 유지료와 소유권 정보를 이용한 연구가 일부 진행되고 있으나, 아직 초기 단계의 연구에 머물러 있다. 본 연구는 중소기업과 대기업의 특허 유지료와 인용과의 관계를 분석하고 의사결정 나무를 이용하여 특허 유지료에 영향을 미치는 주요변수를 탐색하고자 한다.

제안 방법

피인용수를 종속 변수로 하는 의사결정 나무 분석과 랜덤포레스트 분석을 수행하여 주요 변수를 탐색하였다.

대상 데이터

본 실험에 활용 된 데이터는 특허번호, 등록년도, USC_Main, 특허 심사 기간, 피인용수(이하, TC), 참고 문헌수, 비특허문헌 수, 독립항의 수, 종속항의 수, 융합의 정도('Originality' 지표 활용), Technology Cycle Time, IPC수, 발명자수, 패밀리 수와 특허의 유지년차에 따른 영향력을 확인하기 위해 특허가 등록된 이후 4년, 8년, 12년, 20년에 대한 피인용수, 공동발명여부, 소유권 변동횟수(미국등록 특허 소유권 변동 DB 활용), 유지년차, 중소기업 여부 판단을 위한 'SmallEntity'(Y/N) 변수를 활용하였다.
본 연구를 수행하기 위해 미국등록 특허(범위 :1981-2014) 3,056,083건을 활용하였다. 본 실험에 활용 된 데이터는 특허번호, 등록년도, USC_Main, 특허 심사 기간, 피인용수(이하, TC), 참고 문헌수, 비특허문헌 수, 독립항의 수, 종속항의 수, 융합의 정도('Originality' 지표 활용), Technology Cycle Time, IPC수, 발명자수, 패밀리 수와 특허의 유지년차에 따른 영향력을 확인하기 위해 특허가 등록된 이후 4년, 8년, 12년, 20년에 대한 피인용수, 공동발명여부, 소유권 변동횟수(미국등록 특허 소유권 변동 DB 활용), 유지년차, 중소기업 여부 판단을 위한 'SmallEntity'(Y/N) 변수를 활용하였다.
그림 4에서 점선은 25, 50, 75(percentile)를 나타낸다. 아웃라이어를 배제하기 위해 TC를 1에서 56이하의 값을 갖는 특허만을 분석대상으로 하였다. TC 56은 95 percentile을 나타낸다.

이론/모형

중소기업(Small Entity)과 대기업(Large Entity)의 특허 유지료와 피인용수와의 관계를 분석하기 위해 확률밀도 함수를 사용했다.

성능/효과

본 연구는 특허의 피인용수에 영향을 미치는 변수가 특허유지료와 종속항의 수임을 밝혀내었다. 중소기업과 대기업의 특허유지료와 피인용수와의 관계를 분석한 결과, 중소기업의 특허중 4년으로 유지기간을 종료하는 특허에 대한 정책적 지원을 모색할 필요가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 특허의 피인용수에 영향을 미치는 변수가 특허유지료와 종속항의 수임을 밝혀내었다. 중소기업과 대기업의 특허유지료와 피인용수와의 관계를 분석한 결과, 중소기업의 특허중 4년으로 유지기간을 종료하는 특허에 대한 정책적 지원을 모색할 필요가 있는 것으로 나타났다.
그림 5에서 중소기업과 대기업의 평균 피인용수에서 유의미한 차이가 나타났다. 즉 특허 유지기간이 4년 특허인 경우, 중소기업의 평균 피인용수는 대기업의 평균 피인용수보다 높게 나타났다. 이는 대기업에 비해 경제적 측면에서 열위에 있는 중소기업의 경우, 해당 특허가 중요하더라도 특허유지료 부담 등으로 4년으로 유지기간을 끝내는 경향이 있는 것으로 분석되었다.

후속연구

향후 본 논문에서 사용한 변수이외의 정적변수 및 파생 변수를 활용하여 좀 더 세밀한 분석을 수행할 예정이다. 또한 특허 유지료를 종속변수로 하는 의사결정 나무에 대한 분석과 딥러닝을 활용한 주요특허 분류 방법에 대한 연구는 향후 과제로 남겨 두었다.
향후 본 논문에서 사용한 변수이외의 정적변수 및 파생 변수를 활용하여 좀 더 세밀한 분석을 수행할 예정이다. 또한 특허 유지료를 종속변수로 하는 의사결정 나무에 대한 분석과 딥러닝을 활용한 주요특허 분류 방법에 대한 연구는 향후 과제로 남겨 두었다.

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