In this study we analyzed factors affecting the life cycle of technology, quantified the evaluation criteria that will affect the life of the individual technologies, and finally proposed the improvements to calculate technology life cycle that the properties of individual technologies are reflected based on cited-patent life time(CLT). It is expected that the methodology proposed improves the limits of the existing standard model, presents more reasonable criteria and ease of persuasion on the results derived by appraisers, and finally gives a lot of the feasibility and the usability of technology life cycle derived by the improved method to appraisers.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.5
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pp.999-1011
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2013
In this research, we propose a document recommendation method which can find documents that are relatively important to a specific document based on citation information. The key idea is parameter tuning in the Neumann kernal which is an intermediate between a measure of importance (HITS) and of relatedness (co-citation). Our method properly selects the tuning parameter ${\gamma}$ in the Neumann kernal minimizing the prediction error in future citation. We also discuss some comutational issues needed for analysing large citation data. Finally, results of analyzing patents data from the US Patent Office are given.
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.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.8
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pp.2835-2839
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2010
This paper estimated the technical specialization of UAV system by analyzing related patents. For that, variable indicators such as patent numbers regarding country, subsystem technic, periods and revealed number of patents are used in this paper. RPA and PII index are also used to estimate technical specialization of the coutry. Positive RPA value means superior competitiveness, and vice versa. PII means the quality of the patent. PII value more than 1 means that the quality of the patent is better than others, Otherwise the quality of the patent is worse. This paper estimated the specialization of technologies among countries using above two index.
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.
We selected core documents from enormous number of documents by analyzing citation relation of papers or patents including direct citation and indirect citation. Then we tried to creat the technology evolution path from citation network tree. By applying the method to the patent DB of OLED (Organic Light Emitting Diode), we obtained genealogical citation network of core patents of OLED. We analyzed how the one of OLED technology was transferred to the semiconductor related technology and we named the process of transition as 'technology evolution path' of OLED technology. And we also analyzed the genealogical citation network of papers on graphene. From the analysis, we found that the weight count method including indirect citation was better in evaluating the value of technology of a paper than the times cited method.
In this paper, I study to determine the effect on patent applicants across the network characteristics of innovation in the ICT sector in Korea. For that, I use the Social Network Analysis(SNA) and the Negative Binomial Regression(NBR). The results about the innovation network in Korea ICT is very dense type. And the degree centrality and the closeness centrality had such a positive effect on innovation performance. Also, the efficiency had not reached a significant effect and the constraint was found to have a negative effect on innovation performance. In the future, based on these results, we need to plan a proper policy of the Korea Technology Innovation Policy.
This study aims to measure Korea's global competitiveness in intelligent information technology, which is the core technology of the 4th industrial revolution. For analysis, we collect patents of each field and prior patents cited by them, which are applied at the U.S. Patent Office (USPTO) between 2010 and 2018 from PATSTAT Online. A global knowledge transfer network was established by grouping citing- and cited-relationships at a national level. The in-degree centrality is used to evaluate technology acceptance, which indicates the process of absorbing existing technological knowledge to create new knowledge in each field. Second, to evaluate the impact of existing technological knowledge on the creation of new one, the out-degree centrality is investigated. Third, we apply the PageRank algorithm to qualitatively and quantitatively investigate the importance of the relationships between countries. As a result, it is confirmed through all the indicators that the AI sector is currently the least competitive.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.239-242
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2015
본 논문은 스마트카 기술의 동향을 조사하기 위하여 2013년 7월까지 한국, 미국, 유럽, 일본 등의 스마트카 분야에서 출원된 특허 9306건을 분석하였다. 특허 출원이 많은 국가별 순위는 미국, 일본, 한국, 유럽 순이며 2000년 초반에 들어서 미국, 일본, 한국을 중심으로 출원이 증가하였다. 주요 기업의 특허 출원을 살펴보면 국내 기업의 경우 현대 자동차를 제외 하고는 대부분 국외 기업들이 특허를 출원하고 있으며, 대부분의 국외 기업들의 피인용지수가 높은 것으로 보아 원천 특허를 보유 하고 있을 것으로 판단된다. 향후 국내 기업들이 스마트카 분야에 진출 하기 위해서는 국외 기업에 많은 라이센싱 비용 소요 될 것으로 보이며, 특허분쟁 또한 빈번히 이루어 질 것으로 판단되어, 국가적인 관심과 국내 기업들의 다양한 연구가 필요하다고 판단된다.
As corporate management enters the era of informatization or knowledge management, the level of patent quality, which is the fruit of R&D and technical innovation, is an important element of corporate competitiveness in this age of unbridled competition. This study analyzes the relevance between R&D stocks and 6 types of knowledge stock (patent quality) and corporate market values in utilization of related research models. With Tobin Q model utilized, 108,851 U.S. patents (observed value per year: 2,795) registered by 402 domestic enterprises were analyzed. As the Hall model was analyzed, it turned out that the R&D stock/asset, claim stock/patent stock, and citation stock/patent stock had positive effect on corporate market values. The inventor stock/patent stock also show positive effect on corporate market values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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