Patents are system to promote the development of industry by disclosing technology. The importance of recent patent is being emphasized. For this reason, companies apply for many patents. And they analyze the patent. Patent analysis helps to protect and foster their technology. Previously this method has been carried out by experts. Expert-based patent analysis, however, has the disadvantage of being time-consuming and expensive. Consequently, we try to solve this problems by developing prediction model. Therefore, this paper proposes a data-based patent analysis method using quantitative indicator and textual information. We confirmed the practical applicability of the proposed method through 1,831 autonomous vehicle patents. As a result, it was possible to confirmed that safety and lane detection related technologies are important.
R&D(Research and Development) efficiency analysis is a very important issue in academia and industry. Although many studies have been conducted to analyze R&D(Research and Development) efficiency since the past, studies that analyzed R&D(Research and Development) efficiency considering both patentability and patent quality efficiency according to the financial performance of a company do not seem to have been actively conducted. In this study, measuring the patent application and patent quality efficiency according to financial performance, patent quality efficiency according to patent application were applied to corporate groups related to artificial intelligence hardware technology defined as GPU(Graphics Processing Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application Specific Integrated Circuit) and Neuromorphic. We analyze the efficiency empirically and use Data Envelopment Analysis as a measure of efficiency. This study examines which companies group has high R&D(Research and Development) efficiency about artificial intelligence hardware technology.
This study suggests new approach to identify core technologies through patent analysis. Specially, the approach applied data mining technique and multi-criteria decision making method to the co-classification information of registered patents. First, technological interrelationship matrices of intensity, relatedness, and cross-impact perspectives are constructed with support, lift and confidence values calculated by conducting an association rule mining on the co-classification information of patent data. Second, the analytic network process is applied to the constructed technological interrelationship matrices in order to produce the importance values of technologies from each perspective. Finally, data envelopment analysis is employed to the derived importance values in order to identify priorities of technologies, putting three perspectives together. It is expected that suggested approach could help technology planners to formulate strategy and policy for technological innovation.
본 논문에서는 특허맵 분석 데이터 구축 과정에서 필요한 효율적인 노이즈 제거방법과 신뢰도가 향상된 기술수준 평가를 제안한다. 과거 수작업으로만 진행하였던 노이즈 제거 과정을 논리 연산자 AND를 활용하여 엑셀 VBA(Visual Basic Application)에서 프로그램화 하여 효율적으로 제거하여 유효 데이터를 획득할 수 있게 된다. 신뢰도가 향상된 특허의 기술수준 평가를 위하여 평균 청구항 수, 특허 패밀리 사이즈(PFS: Patent Family Size), 특허당 인용도 지수(CPP: Cites per Patent), 삼극특허, 규격화 특허경쟁력 지수(stdPCPI: Standardization Patent Diversification Index), haF-index(Hirsch a Family index)등을 사용하게 된다. 제안된 효율적인 노이즈 제거 작업을 적용한 결과는 획득된 특허 데이터의 노이즈 비율이 10% 미만으로 나타나서 데이터의 신뢰도가 높음이 확인되었다. 제안된 기술수준 평가 지수를 적용한 결과는 공통적으로 확인할 수 있는 정보에 의해 기술수준 평가를 산출함으로써 신뢰도가 향상된 균형적 기술수준 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
Patent information describes the history of technological progress in the relevant field, so it can be usefully used to identify trends in technological development and change and to establish R&D development strategies. This study proposes a method to identify the needs and problems of technology development at the planning stage of the R&D process and to analyze core technologies through patent analysis using Natural Language Processing(NLP) technology. As a big data source, collected patent documents registered in Google Patents for foldable technology, the latest technology in the display industry, and then extracted keywords using NLP analyzer. By classifying the extracted keywords into needs and problems for technology development, developed technology and materials, identified the needs of the market and customers and analyzed the technologies being researched and developed. Unlike previous studies that performed patent analysis, this methodology is different in that it can quickly and conveniently analyze the latest technology trends from big data called patents even if you do not have specialized knowledge and skills in the text mining. This study contributes to the digitalization of the R&D process based on data analysis.
This study investigates the developmental conditions of functional clothes for the elderly. First, preceding studies and relevant web sites were analyzed along with a survey of commercial functional elderly clothes in Korea. A KIPRIS patent information database was used to study registered and disclosed patents and utility models in order to analyze patent application trends in relevant fields. Patents were searched by year of application from 1990 to 2013. Keywords used for searching included 'senior, aged, and elderly'. Among collected data, overlapping and irrelevant data were excluded to select 162 cases for analysis. Details of analysis are annual patent application trends of functional elderly clothes, topic analysis, shape and characteristics. An examination of commercially available functional clothing products for the elderly indicated that most of products were developed in the form of inner wear or protective clothing for seniors who have bodily discomfort. An annual patent application of functional elderly clothes showed slight fluctuations; however, there was an overall increase. For patent topics, technologies related to secretion and excretion were the most at 47 cases total (29%), followed by 23 cases (14%) on biometric information technology. However, the development of relevant technologies seems necessary in the future as therapeutic function and fiber technologies gradually stagnate.
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.
A patent contains detailed information of the developed technology and is published to the public. Thus, patents can be used to overcome the limitations of traditional technology trend research and prediction techniques. Recently, due to the advantages of patented analytical methodology, IP R&D is carried out worldwide. The patent is big data and has a huge amount, various domains, and structured and unstructured data characteristics. For this reason, there are many difficulties in collecting and researching patent information. Patent research generally writes the Search formula to collect patent documents from DB. The collected patent documents contain some noise patents that are irrelevant to the purpose of analysis, so they are removed. However, eliminating noise patents is a manual task of reading and classifying technology, which is time consuming and expensive. In this study, we propose a model that automatically classifies The Noise patent for efficient patent information research. The proposed method performs Patent Embedding using Word2Vec and generates Noise seed label. In addition, noise patent classification is performed using the Random forest. The experimental data is published and registered with the USPTO among the patents related to Ocean Surveillance & Tracking Network technology. As a result of experimenting with the proposed model, it showed 73% accuracy with the label actually given by experts.
본 논문은 2D3D 영상데이터 변환 기술에 관한 특허를 조사, 분석하여 핵심 기술 개발 방향 및 지재권 획득 전략 수립을 제시한 것이다. 특허 동향을 살펴본 결과 2D to 3D 영상데이터 변환 기술은 계속 성장중인 단계라 할 수 있으며, 향후 발전 가능성이 많은 분야라 할 수 있다. 특허 동향 연구를 통해 전략적 특허맵을 형성한다면, 2D to 3D 영상데이터 변환 시장경쟁에서 앞서 나갈 수 있을 것이다.
본 연구에서는 특허분석을 실시하여 빅데이터 분야의 기술 경쟁력을 분석하였다. 분석 결과 미국의 특허 활동이 가장 활발하며, 최근 들어 특허 출원 및 등록 특허수가 크게 증가한 것으로 나타났다. 하지만 미국의 특허 활동은 양적 측면에 치우쳐 있는 것으로 판단되는데, 왕성한 특허활동에도 불구하고 인용도 및 영향력지수는 오히려 하락한 것으로 나타났기 때문이다. 한국은 일본, 중국, 캐나다 등과 더불어 비교적 활발한 특허활동을 전개 중이나, 미국과 마찬가지로 양적 측면에 치우쳐 있어 향후 양질의 기술 확보를 위한 노력을 기울여야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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