Purpose Artificial Intelligence (AI) is a core technology, leading the 4th industrial revolution. This study aims to diagnose the Korean's national competitiveness for AI technologies through patent analyses. Design/methodology/approach In this study, KIWEE and Derwent Innovation databases were used as data source of patents. we extracted 10,510 AI patents data with keywords and classified them into 15 subcategories of AI technology. We executed patent analyses for activity index, patent intensity index, technology strength, and patent family size and diagnosed Korea's national competitiveness in AI industry. Findings The results showed that Korea is less competitive than the United States and Japan in AI industry. However, patent amount has increased since 2010, which is encouraging result. This study has implication on the need for human and R&D investment in AI industry.
The objective of this study is to investigate patent trends of Daegu city which tries to introduce environment friendly energy and to develop new technology or new industry sprung from technology convergence on smart decentralized energy technology and other technologies. After applying network analysis to corresponding groups of technology or industry convergence, strategy for future energy convergence industry is provided. Patent data applied in Daegu city area are used to obtain research goal. The technology which contains several IPC codes (IPC Co-occurrence) is considered as a convergence technology. Path finder network analysis is used for visualizing and grouping by using IPC codes. The analysis results categorized 13 groups in energy convergence industry and reclassified them into 3 cluster groups (Smart Energy Product Production Technology Group, Smart Energy Convergence Supply Technology Group, Smart Energy Indirect Application Technology Group) considering the technical characteristics and policy direction. Also, energy industry has evolved rapidly by technological convergence with other industries. Especially, it has been converged with IT industry, and there is a trend that energy industry will be converged with service industry and manufacturing industry such as textile, automobile parts, mechanics, and logistics by employing infrastructure as well as network. Based on the research results on core patent technology, convergence technology and inter-industry analysis, the direction of core technology research and development as well as evolution on decentralized energy industry is identified. By using research design and methodology in this study, the trend of convergence technology is investigated based on objective data (patent data). Above all, we can easily confirm the core technology in the local industry by analyzing the industrial competitiveness in the macro level. Based on this, we can identify convergence industry and technology by performing the technological convergence analysis in the micro level.
글로벌 폴더블 디스플레이 시장은 최근 업체들 간 치열한 경쟁이 벌어지고 있어, 정확한 기술 동향 분석을 통한 전략적 기술기획이 요구되고 있다. 기술기획을 위한 분석 방법으로서의 특허분석은 그 개방성, 정형성, 기술에 대한 상세정보 등의 데이터 특성으로 인해 현장에서 자주 활용되고 있다. 그런데 이 가운데 정성분석은 특허의 내용을 건별로 파악하여야 하는 관계로 시간과 비용의 문제가 발생하며, 전통적인 정량분석은 주로 특허의 수에 의존함으로써 특허의 내용 및 기업별 핵심기술을 파악하는 데 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 특허의 동시분류 네크워크 분석 방법을 활용하여 기업별 핵심기술을 분석해 보고자 하였다. 분석 결과, 폴더블 디스플레이 관련 특허 출원은 2014년부터 급격히 성장하여 출원 기업의 92%가 한국의 2개 패널 제조사(SDC 및 LGD)와 2개 세트 제조사(SEC 및 LGE)의 출원으로 확인되었다. 동시분류 네트워크를 분석해 본 결과, 패널 제조사인 SDC와 LGD는 핵심기술 분야가 서로 유사한 반면, 세트 제조사인 SEC와 LGE는 눈에 띄는 차별성이 존재함을 확인하였다. 이러한 결과는 본 분야 기업의 기술전략에 대한 시사점을 제공한다. 또한 특허 동시분류 네트워크를 통해서만 확인이 가능한 것으로, 이 분석이 기업 기술전략에 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
Due to sudden transition to intellectual society corresponding with fast technology progress, companies and nations need to focus on development and guarantee of intellectual property. The possession of intellectual property has been the important factor of competition power. In this paper we developed the efficient patent search process with big data analysis tool R. This patent search process consists of 5 steps. We result that at first this process obtain the core patent search key words and search the target patents through search formula using the combination of above patent search key words.
This study suggests a new approach for identifying core robot tech-nologies based on technological cross-impact. Specifically, the approach applies data mining techniques and multi-criteria decision-making methods to the co-classification information of registered patents on the robots. First, a cross-impact matrix is constructed with the confidence values by applying association rule mining (ARM) to the co-classification information of patents. Analytic network process (ANP) is applied to the co-classification frequency matrix for deriving weights of each robot technology. Then, a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) is employed to the derived cross-impact matrix and weights for identifying core robot technologies from the overall cross-impact perspective. It is expected that the proposed approach could help robot technology managers to formulate strategy and policy for technology planning of robot area.
최근 사회는 아날로그 시대를 거쳐 디지털, 스마트 시대로 접어들었고, 모든 분야의 기술은 끊임없는 변화와 매우 빠른 발전을 하고 있다. 이러한 경쟁사회에서 지식재산, 특히 특허분석을 통한 R&D 전략 수립은 기술경쟁력 향상에 많은 도움이 될 수 있다. 특허문서는 명칭, 요약, 상세한 설명, 청구항, 기술분류정보 등 서지정보, 기술문헌과 권리문헌으로 이루어져 있어 대중은 이를 통해 해당 기술에 대한 많은 정보를 수집할 수 있다. 특허문서의 특징을 정량적으로 활용하고 기술 분석을 실시함으로써 분석대상 기술의 동향을 파악하는 것뿐만 아니라, 해당 기술 분야의 핵심기술과 특허를 탐색하여 경쟁력을 향상시키는 것이 가능하다. 본 논문은 특허 데이터에 대한 정량적인 방법을 기반으로 한 핵심 기술과 핵심 특허의 도출 방법을 제안한다. 특허문서에 포함되어 있는 기술분류정보, IPC 코드에 통계분석과 사회네트워크분석을 적용하여 연구개발이 활발한 분야와 중심성이 높은 기술을 탐색한다. 그 후 특허의 인용정보와 패밀리정보 분석을 통해 핵심 기술 분야에서 중요성이 높은 특허를 추출하여, 최종적으로 기술경영 및 특허경영 전략 수립 방법을 제안한다.
Artificial intelligence and robot technology have been received attention as core technologies of the 4th industrial revolution. This paradigm change of science technology raises the importance of unmanned technology field. This paper categorizes unmanned technology as unmanned ground system, unmanned maritime system, and unmanned aircraft system, And it analyzes 557 cases of open patents and classifies each sort of specific technology elements. After then patent information, which were classified by technology, by patent assignees, and by IPC codes, covers unmanned technology maturity, development direction of research and core technology trends. This research provides directions of unmanned technology research and diverse field technology development through cooperation with various perspectives of quantitative analysis of patents.
As technologies' life-cycle shortens and their development directions are uncertain, firms' technology planning capability becomes increasingly important. Prior patent-based studies using technology growth curves identify developmental stages of technologies, thereby formulating technology development directions from an overall perspective. However, a technology generally consists of multiple sub-technologies and accordingly their development stages are likely various. In this regard, the prior studies failed to identify core sub-technologies and their specific development directions. Therefore, we suggest an approach consisting of 1) identifying core sub-technologies of a given technology using patent co-classifications and social network analysis, and 2) identifying each sub-technology's development stage and thereby determining its further development direction. We apply our approach to patents related to augmented reality to examine its applicability. It is expected that our approach will help identify evolving development stages for the core sub-technologies of a given technology, thereby effectively assisting technology experts in technology planning processes.
As the safety fields are expanding to a variety of industrial fields, safety technology has been developed by convergence between industrial safety fields such as mechanics, ergonomics, electronics, chemistry, construction, and information science. As the technology convergence is facilitating recently advanced safety technology, it is important to explore the trends of safety technology for understanding which industrial technologies have been integrated thus far. For studying the trends of technology, the patent is considered one of the useful sources that has provided the ample information of new technology. The patent has been also used to identify the patterns of technology convergence through various quantitative methods. In this respect, this study aims to identify the convergence patterns and fields of safety technology using association rule mining(ARM)-based patent co-classification(co-class) analysis. The patent co-class data is especially useful for constructing convergence network between technological fields. Through linkages between technological fields, the core and hub classes of convergence network are explored to provide insight into the fields of safety technology. As the representative method for analyzing patent co-class network, the ARM is used to find the likelihood of co-occurrence of patent classes and the ARM network is presented to visualize the convergence network of safety technology. As a result, we find three major convergence fields of safety technology: working safety, medical safety, and vehicle safety.
Park, Inchae;Park, Gwangman;Yoon, Byungun;Koh, Soonju
ETRI Journal
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제38권2호
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pp.405-415
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2016
This research proposes the use of a patent analysis methodology that can suggest promising technology in the ICT sector at the micro-level. This approach identifies core patents from the technology field, groups them as research frontiers (RFs), and develops a visualized network based on the citing relationships to monitor the relationship among RFs. In addition, it calculates a "promising index" based on the growth potential, impact, and marketability of patents to ultimately derive promising RFs. To illustrate the proposed approach, this research presents analysis results for a chosen area, which is the user interface and user experience (UI/UX) technology field. By proposing promising technological fields at the micro-level, the proposed methodology will serve as a useful decision-making support tool in selecting R&D projects, technology planning, and determining technology policy direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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