Currently, The budget expenditure for national R&D has been on the rise, and the quantitative performance in national R&D programs has been increasing accordingly. However, a growth of qualitative performance can not reach to an upward trend of quantitative performance. For a poor qualitative performance such as patent grades and technologies with low efficiency of technology transfer, the performance evaluation centered on "number of cases" is necessary to improve and start to introduce various "qualitative performance indicators". This paper focuses on "Triadic Patent Families" being measurable the overseas competitiveness of patent applied in major countries(the US, Europe and Japan). It analyzes the influencing factors to evaluate the quality of qualitative performance of R&D program. The result of this analysis shows a significant effect on the creating of triadic patent families within factors of R&D scale and project characteristics. This paper is significantly meaningful to expand insufficient triadic patent families to the target of interest rather than early study relatively, and to analyze the influencing factors of the creation of triadic patent families.
Seo, Jin-Ny;Kwon, Oh-Jin;Noh, Kyung-Ran;Kim, Wan-Jong;Jeong, Eui-Seob
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2006.11b
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pp.397-409
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2006
연구결과는 학술적인 논문, 기술의 기반이 되는 특허, 기술이 체화된 상품 등 다양한 방법으로 도출되고 있다. 현재까지 연구 성과를 측정하는데 있어서 수치로 표시되는 정량적인 평가는 용이하게 활용하고 있다. 하지만 질적인 우수성을 평가하기 위한 정성적인 방법은 많은 연구를 필요로 한다. 각기 다른 목적이나 용도로 만들어진 평가지표나 방법론이 적절하게 적용하여 평가지표로 적용되어 지기는 힘든 상황이다. 특히 연구자나 기관 등의 평가 시 연구논문을 활용한 계량정보기법을 근간으로 하는 다양한 방법이 많은 연구자들을 통해 제시되고 있다. 또한 학술적인 논문뿐아니라 산업으로 대표되는 특허의 평가시도 유사한 방법을 활용하고 있다. 문헌의 경우는 SCI DB를 활용하여 정성적인 부분을 대체하고 있다. 하지만 산업으로 대표되는 특허의 정성 평가는 많이 활용하지 못하고 있다. 이에 특히 문헌 및 특허의 인용정보를 대상으로 최근 제안되고 있는 연구 성과 지표인 h-지수 등을 활용하여 사례를 분석하여 보고자 한다.
The number of citations in a patent is one of the indicators of the qualitative value of a patent. In this study, negative binomial regression model analysis was performed focusing on 47,354 US patents of 14 global top automotive makers in order to examine the major factors affecting the number of patent citations. As a result of the review, it was found that, elapsed years since filing, the number of patent claims, the number of claim letters, the number of inventors, the number of patent family countries, and the number of patent families, as well as IPC diversity, had a positive and significant effect on the number of citations. The results of this study are expected to provide a basic basis for considering the IPC diversity index together in analyzing and evaluating future patents and establishing strategies for creating excellent patents.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.1
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pp.1-15
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2022
This study analyzes the relationship of citations appearing in the patent data to understand knowledge transfers and impacts between patent documents in the field of pharmaceutical research. Patent data were collected from a website, Google Patents. The top 25 assignees were selected by searching for patent documents related to pharmaceutical research. We identify the citation relationships between assignees, then calculate and compare the values of h-index and derived indicators by using the number of citations and rank for each document of each assignee. As a result, in the case of pharmaceutical research, the assignee, such as 'Pfizer, MIT, and Abbott' shows a high impact. Among the five bibliometric indicators, the g-index and hS-index show similar results, and the indicators are the most related to the rankings of Total Citation Frequency, Cites per Patents, and Maximum Citation Frequency. In addition, it is highly related to the five indicators in the order of Total Citation Frequency, Cites per Patents, and Maximum Citation Frequency. In some cases, it is difficult to make an accurate comparison with Cites per Patents alone, which is previously known to indicate the technological influence of patent assignees.
With the development of artificial intelligence technology, competition for artificial intelligence technology patents around the world is intensifying. During the period 2000 ~ 2021, artificial intelligence technology patent applications at the US Patent and Trademark Office have been steadily increasing, and the growth rate has been steeper since the 2010s. As a result of analyzing Korea's artificial intelligence technology competitiveness through patent indices, it is evaluated that patent activity, impact, and marketability are superior in areas such as auditory intelligence and visual intelligence. However, compared to other countries, overall Korea's artificial intelligence technology patents are good in terms of activity and marketability, but somewhat inferior in technological impact. While noise canceling and voice recognition have recently decreased as topics for artificial intelligence, growth is expected in areas such as model learning optimization, smart sensors, and autonomous driving. In the case of Korea, efforts are required as there is a slight lack of patent applications in areas such as fraud detection/security and medical vision learning.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1414-1419
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2019
Patent indicators were used to analyze the movements of local industries in order to derive blank technologies due to rapid changes in technology in the 4th Industrial Revolution and to discover promising technologies. Currently, Changwon-si is gathering a lot of technical information to develop hydrogen electric vehicle technology as a future regional flagship industry to discover it as a promising technology in the future. Collecting technical information has many problems in terms of time and cost due to classification methods, technical trends, and similar technologies. Therefore, a systematic classification of technical information and a method for easily deriving technical trends are needed. In this paper, we analyzed the blank technology and promising technology trends for the future core industries of the region through the method of measuring the growth rate of patents and the frequency of patent application through the patent indicators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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