• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.2
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• pp.251-257
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• 2018

As the use of big data is necessary for increasing business value, the size of the big data market is getting bigger. Accordingly, it is important to apply competitive patents in order to gain the big data market. In this study, we conducted the patent analysis based keyword network to analyze the trend of big data patents. The analysis procedure consists of big data collection and preprocessing, network construction, and network analysis. The results of the study are as follows. Most of big data patents are related to data processing and analysis, and the keywords with high degree centrality and between centrality are "analysis", "process", "information", "data", "prediction", "server", "service", and "construction". we expect that the results of this study will offer useful information in applying big data patent.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.406-411
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• 2013

Big data issue has been considered in diverse fields. Also, big data learning has been required in all areas such as engineering and social science. Statistics and machine learning algorithms are representative tools for big data learning. In this paper, we study learning tools for big data and propose an efficient methodology for big data learning via legacy data to practical application. We apply our big data learning to patent analysis, because patent is one of big data. Also, we use patent analysis result for technology forecasting. To illustrate how the proposed methodology could be applied in real domain, we will retrieve patents related to big data from patent databases in the world. Using searched patent data, we perform a case study by text mining preprocessing and multiple linear regression of statistics.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.2
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• pp.33-41
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• 2014

본고에서는 한국을 비롯하여 미국, 일본, 유럽의 최근 빅데이터 특허시장을 분석하였다. 분석결과 빅데이터 특허시장은 미국이 세계시장을 독과점하는 구조로 나타났다. 전 세계적으로 가장 활발한 특허 활동을 전개하고 있는 미국 특허를 대상으로 빅데이터 연구개발 트렌드를 조망해 보면 과거에는 다수 기업들에 의하여 많은 특허출원이 이루어지는 경향을 보였으나, 최근 들어 기존 기업들 간의 경쟁이 심화되면서 대기업 위주로 특허출원시장이 재편되어 가는 경향을 보이고 있다. 한편 과거에는 데이터 분석 및 처리기술에 많은 특허출원이 이루어졌으나 최근에는 데이터 운영 및 관리기술로 옮겨가는 것으로 조사되었으며, 특허출원 건수도 과거에 비하여 대폭 증가하고 있는 경향을 보이고 있다. 우리나라의 경우 실시간 처리기술, 저장기술, 표현기술은 상대적으로 높은 출원 점유율을 보이고 있으나, 데이터 수집 및 분석기술은 상대적으로 점유율이 낮게 나타나 관련 기술 강화를 위한 대책 마련이 시급한 것으로 조사되었다. 정부는 이를 위하여 데이터 사이언티스트 양성을 위한 정책적 지원을 확대할 필요가 있다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.2
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• pp.351-357
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• 2021

At the time when interest in the use of big data is rising in the face of the technological paradigm shift of the 4th industrial revolution, interest in the use of patented big data is increasing, especially as the proportion of intangible assets of companies increases. In addition to quantitative information, patent data contains various information such as unstructured text such as title, abstract, claim, citation and citation relations, drawings, and technology classification. It is judged that the use of treatment is important. Therefore, in this study, in order to systematically operate the innovative patent strategy framework and to secure a competitive advantage by strengthening the fundamental technological competitiveness of the company, we propose a method of using patent big data centering on the case of Company A, and verify its validity. I would like to suggest some implications. Through this, it is intended to raise awareness of the use of patent big data, and to suggest ways to use patent big data in connection with the company's company-wide strategy, business strategy, and functional strategy.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.470-476
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• 2015

Big data has been used in diverse areas. For example, in computer science and sociology, there is a difference in their issues to approach big data, but they have same usage to analyze big data and imply the analysis result. So the meaningful analysis and implication of big data are needed in most areas. Statistics and machine learning provide various methods for big data analysis. In this paper, we study a process for big data analysis, and propose an efficient methodology of entire process from collecting big data to implying the result of big data analysis. In addition, patent documents have the characteristics of big data, we propose an approach to apply big data analysis to patent data, and imply the result of patent big data to build R&D strategy. To illustrate how to use our proposed methodology for real problem, we perform a case study using applied and registered patent documents retrieved from the patent databases in the world.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.542-543
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• 2024

특허심사절차는 짧지 않은 과정으로 이루어져 있는데, 현재 모든 절차가 사람이 직접 관여하여 진행되고 있다. 특허심사절차의 효율적 시간 분배를 위해, 특허문서 분류 과정의 자동화 처리 필요성을 느끼게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 해당 분류기 생성을 위한 데이터의 전처리 과정을 다루었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.9
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• pp.169-175
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• 2014

The ICT (information and communication technology) paradigm shift, including the burgeoning use of mobile, SNS, and smart devices, has resulted in an explosion of data along with lifestyle changes. We have thus arrived at the age of big data. In the meantime, a number of difficulties have arisen in terms of cost or on the technical side with respect to the use of large quantities of data. However, big data has begun to receive attention with the advent of efficient big data technologies such as Hadoop. In this paper, we discuss the patent analysis of big data platform technology research and development in major countries. Especially, we analyzed 2,568 patent applications and registered patents in four countries on December 2010.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.367-368
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• 2023

4차 산업혁명으로 다양한 기술과 아이디어가 생겨나고 있고, 이를 보호하기 위한 특허는 그 등록 건수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 현재 특허문서를 분류하는 과정을 수동으로 진행하고 있기에 이를 자동으로 진행할 수 있는 분류기를 생성할 필요를 느꼈고, 본 논문에서는 특허문서를 분류기에 적용할 데이터의 전처리 과정 중 데이터 변환과 통합 과정을 다루었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.393-396
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• 2022

본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.41 no.9
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• pp.64-72
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• 2014