A primary concern of national R&D plans is to encourage technological development in private firms and research institutes. For effective R&D planning and program support, it is necessary to assess technological impacts that may exist both directly and indirectly among technology areas within the whole technology system; however, previous studies analyze only direct impacts among technologies, failing to capture both direct and indirect impacts. Therefore, this study proposes an approach based on decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) to identifying specific characteristics of technology areas, such as technological impact and degree of cause or effect (DCE). The method employs patent co-classification analysis to construct a technological knowledge flow matrix. Next, to capture both direct and indirect effects among technology areas, it incorporates the modified DEMATEL process into patent analysis. The method helps analysts assess the technological impact and DCE of technology areas, and observe their evolving trajectories over time, thereby identifying relevant technological implications. This study presents a case study using Korean patents registered during 2003-2012. We expect our analysis results to be helpful input for R&D planning, as well as the suggested approach to be incorporated into processes for formulating national R&D plans.
Patent analysis is the extracting knowledge which is needed for the company's research and development strategy through accumulated worldwide patent database. In order to set the future direction corresponding technology which is scheduled to be developed, the technology trends and deployment processes are identified by analyzing results of present patent applications. The patent analysis provides the required results for analyzing present patent applications. In this paper, technology classification for related patent analysis methods and system, and patent analysis for desalination technology using solar energy development was carried out as well. The patents in Korea, USA, Japan, China, and Europe were searched. The technology trend desalination technology using solar energy was analyzed based on patent application year, countries, main applications, and each technologies. The application status of desalination patents showed a tendency to increase slightly. It was found that the number of patent for applied desalination was USA patent 21.0%, Japan patent 27.0%, China 24.8%, EU 2.7% and Korea patent 24.5%, respectively.
Most research about patent data analyzes the trend of technologies using a Patent Map(PM), and suggests the frequencies and trend of patents in a certain topic using tables or graphs in Excel. However, more advanced analysis tools are recently needed to compare the trends among national and international industries. This research discussed why statistical analysis is needed to improve the reliability in PM analysis, and the research compares the trends of patents in Korea between 1990 and 2004 by years, International Patent Classification(IPC) sections, and countries using the frequencies and Poisson regression model. The statistical analysis is also suggested and applied to R&D studies.
With the rise of internet of things (IoT), there have been several studies to analyze the technological trend and technological convergence. However, previous work have been relied on the qualitative work that investigate the IoT trend and implication for future business. In response, this study considers the patent information as the proxy measure of technology, and conducts a quantitative and analytic approach for analyzing technological convergence using patent co-classification analysis and text mining. First, this study investigate the characteristics of IoT business, and characterize IoT business into four dimensions: device, network, platform, and services. After this process, total 923 patent classes are classified into four types of IoT technology group. Since most of patent classes are classified into device technology, we developed a co-classification network for both device technology and all technologies. Patent keywords are also extracted and these keywords are also classified into four types: device, network, platform, and services. As a result, technologies for several IoT devices such as sensors, healthcare, and energy management are derived as a main convergence group for the device network. For the total IoT network, base network technology plays a key role to characterize technological convergence in the IoT network, mediating the technological convergence in each application area such as smart healthcare, smart home, and smart grid. This work is expected to effectively be utilized in the technology planning of IoT businesses.
Kang, Ji Ho;Kim, Jong Chan;Lee, Jun Hyuck;Park, Sang Sung;Jang, Dong Sik
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.3
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pp.306-311
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2015
This study aims at analyzing the convergence of Internet-of-Things and wearables technologies using cooperative patent classification(CPC). CPC, introduced to an increasing number of technological fields of Korean patents, is expected to be widely used in Patent Informatics because the classification codes in CPC are more specific than those of IPC, which reflect the characteristics of technologies in detail with accuracy. CPC has seldom been used up to date and most of the previous researches on technological convergence used IPC. As a pre-analysis step for analyzing the trend of technological convergence of IoT and wearables, CPC and IPC codes assigned to each patent were compared. By applying association rule mining to the analysis of CPC codes, we identified the technological fields where convergence frequently takes place and examined the trend of technological convergence over time.
Patent analysis is the extracting knowledge which is needed for the company's research and development strategy through accumulated worldwide patent database. In order to set the future direction of corresponding technology which is scheduled to be developed, the technology trends and deployment processes are identified by analyzing results of present patent applications. The patent analysis provides the required results for analyzing present patent applications. In this paper, we will carry out technology classification for related patent analysis methods and systems. Moreover we will investigate and analyze related domestic patents, U.S. patents and IEEE papers. Due to the characteristics of technology sector, not only patents are applied but also research papers are released actively about patent analysis system. We will analyze patents according to the technology classification by using the final searching results which come from the selected search words in this study. To find necessary niche technology which is needed for patent analysis system, matrix analysis was performed to all of valid patents and papers. Identifying the technology development trends of registered patent analysis systems, and presenting the future direction of technology development which is related to patent analysis system. To figure out the technology which is developed relatively weak based on domestic patents, U.S patent and research papers by analyzing the valid patents and papers with statistical test and self-organizing map quantitatively. Then, presenting the necessity of this technology development.
This study attempts to develop a methodology that analyzes patent applications to identify future skills, in particular in the sector of information security, recently into the spotlight. Matching skill elements from the International Patent Classification (IPC) with skill units from job analysis, the study tries to track trends in the skills needs based on IPC time-pattern. It then verifies the validity of the outlook for future skills needs by addressing the situation through the use of patents. The research assesses the usability of patent information for this type of analysis. While this study is limited to the information security sector by using Korean patent information, it can be expanded in the future to other areas and patents in the United States and Europe.
Kim, Daejung;Jeong, Joong-Hyeon;Ryu, Hokyoung;Kim, Jieun
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.25-32
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2019
With the rapid development of artificial intelligence technology, the patenting activities related to the fields of AI is increasing worldwide. In particular, a share of patent filed in China has exploded in recent years and overtakes the numbers in the US. In the present study, we focus our attention on the patenting activity of China and the US. We analyzed 6,281 and 13,664 patent applications in the US and China respectively between 2008 and 2018, and belonging to the "G06F(Electric Digital Data Processing)", "G06N(Computer Systems Based on Specific Computational Models)", "H04L(Transmission of Digital Information)" and nine more relevant technological classes, as indicated by the International Patent Classification(IPC). Our analysis contributes to: first, the understanding of patent application trends from foreign countries filed in the US and China, 2) patent application status by applicants category such as companies, universities and individuals, 3) the development direction and forecasting vacant technology of AI according to main IPC code. Through the analysis of this paper, we can suggest some implications for patent research related to artificial intelligence in Korea. Plus, by analyzing the most recent patent data, we can provide important information for future artificial intelligence technology research.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.848-851
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2019
이미지 형식으로 등록되는 상표의 특성상 상표의 검색에는 어려움이 따른다. 특허청은 도형 상표의 검색을 용이하게 하기 위해 상표가 포함하고 있는 구성요소에 도형분류코드를 부여한다. 하지만 도형 상표에 포함된 이미지를 확인하고 분류코드를 부여하는 과정은 사람이 직접 수행해야 한다는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 자동으로 도형 상표 내 객체를 인식하고 분류코드를 부여하는 방안을 제안한다. DenseNet을 이용하여 중분류를 먼저 예측한 후 각 중분류에 해당하는 Faster R-CNN 모델을 이용하여 세분류 예측을 수행하였다. 성능평가를 통해 비엔나분류 중분류별 평균 74.49%의 예측 정확도를 확인하였다.
Jung, Chang Jin;Lee, Yu Jung;Kim, Jaeuk U.;Kim, Keun Ho
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.17
no.2
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pp.77-89
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2013
Objectives Tongue diagnosis is an important diagnostic method in traditional Eastern medicine, and it has a high potential to be used in the future healthcare because of easy, quick, and non-contact measuring features. Recently, research and development efforts on computerized tongue diagnosis systems (CTDS) have been active that led to the technical advancements in the field of photographing techniques, image extraction and classification algorithms. In this study, we analyzed the trends in the CTDS patents. Using the WIPS search engine (www.wipsglobal.com), quantitative and qualitative patent analyses were performed through Korea, China, Japan, U.S.A and Europe. Methods For a systematic search and data analysis, we defined patent categories based on the application area and technical details. By applying thus-obtained categorical key words, we obtained 360 relevant patents on photographing techniques, image extraction and classification algorithms for the purpose of diagnosis or security. Results As a result, companies related to image acquisition, medical imaging and mobile devices and research groups of universities in East Asia were major patent applicants. In all the five countries, the number of patents have been increasing since 1980. In particular, technology related to color correction and image segmentation were most actively patented categories, and expected to continue a high application rate.
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