Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.1
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pp.72-78
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2017
Prior art search is a core process of technology management performed by inventors and applicants, patent examiners, and employees in the patent industry. As a result of insufficient academic research on a systematic prior art search methodology, the process has been often carried out depending on the subjective judgment of researchers. Previous studies on exploring prior arts based on semantics have also have the risk of underestimating the similarity of major prior arts due to the nature of patent documents where the same technical ideas are expressed in various terms. In this study, we propose an effective prior art search methodology based on hierarchical citation analysis, which provides a clear criterion for selecting core prior arts by calculating weights according to the relative importance of the collected patents. In order to verify the feasibility of the proposed methodology, a case study was conducted to explore the core prior art of one patent in the display field. As a result, 10 core prior art candidates were selected out of the 206 precedent patents.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.1
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pp.63-81
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2021
The advent of the convergence era led to the convergence of industries while increasing the uncertainty of R&D. R&D uncertainty can be addressed by identifying and addressing industrial innovation patterns, which Neo-Schumpeterian suggested can be identified through the process of identifying the technical characteristics of a particular industry, which can be embodied in the concept of technology trajectory. Thus, this study considered and proposed a method to track the technology trajectory of the convergence industry through topic modeling and patent citation network analysis, and applied it to the micro medical robot industry, which is a representative convergence industry, to track the technology trajectory of active catheter. In particular, it is intended to identify the unique characteristics of the industry by identifying the industry before the promotion of the national-led medical robot industry support policy. Therefore, we tried to understand the innovation pattern of the industry by tracking the technology trajectory of the industry before 2017, the time of full-scale support for the medical robot industry in the United States. Through tracking technology trajectories, the role of each technology classification, the development path, and the knowledge flow between applicants were analyzed empirically. The results of this study are expected to contribute to resolving the remaining uncertainties in the process of establishing an active catheter R&D strategy, one of the leading convergence industries, and furthermore, it is expected to be available for tracking technology trajectories in other industries.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.42
no.1
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pp.1-19
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2016
Recently, the emergence of smartphone foster the technological convergence. This convergence no longer takes place within technologies only. Rather, convergence phenomena happen as a form of embodied services. However, previous research on convergence has been subject to the technology-oriented studies, including suggesting patent-based indexes or analyzing technological characteristics. However, investigating technology-service convergence is critical since most of new smart services are technology-based convergence services. Therefore, we analyze the pattern of technology-service convergence which occurs in the smartphone application services. We divided the smatphone application services into four categories, and employ a network analysis to represent the convergence phenomena of each category. Our study is expected to provide meaningful implication in new service development practice.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.34-47
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2018
As interest in advanced countries regarding the convergence technology development increases, a methodology for identifying the core convergence technology that has a large spill-over effect on the technology and industry is required for the nation's competitiveness enhancement in the convergence technology field. Based on patent citation network analysis using 1,124 USPTO patents in the ICT convergence technology field of the smart factory, this study examined the proposed heterogeneous technology convergence index as a tool for measuring the convergence characteristics of the spillovers compared to other indexes (i.e. other sector ratio index and homogeneous technology convergence index). The proposed heterogeneous technology convergence index was used to investigate core technology sectors among ICT technology sectors of smart factory identified by government ministries. Results found 6 core ICT convergence technology sectors including the manufacturing execution analysis application sector. Also, this study conducted blockmodeling analysis using the IPC codes of patents in the manufacturing execution analysis application sector, and identified that the blocks representing the electronic communication and electric digital data processing technology sectors (Block 3 & 4) are related technology sectors which can be converged with core technology. Based on the findings, the implications for the convergence technology development planning of the smart factory field are discussed.
In this paper, the structural characteristics of Industry-University cooperation networks are analyzed using network analysis. Recent studies have shown that technological cooperation and joint research has a positive effect on R&D performance. In order to boost innovation performance, various types of cooperative activities and governmental policy supports for major R&D stakeholders(i.e. universities, laboratories, etc.) are provided. However, despite these efforts, the outcome is still insufficient, so it is time to prepare for a plan to build an innovative network to strengthen university-centered Industry-University cooperation activities. Specifically, this study builds the networks according to the form of Industry-University cooperations(i.e. patent, paper, joint research, and technology transfer), and different types of Industry-University cooperation networks are analyzed from a statistical viewpoint by using QAP correlation and regression analyses. The analysis results show that joint research network is closely related to paper network, and is related to other Industry-University cooperation networks. This study is expected to shed a light on supporting innovation activities such as establishing Industry-University cooperation strategies and discovering cooperative partners necessary for creating new growth engines for universities.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.5
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pp.493-498
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2019
This study deals with the analysis of the technology association rules between CPC codes of the Internet of Things(IoT) patent, the core of the Fourth Industrial Revolution ICT-based technology. The association rules between CPC codes were extracted using R, an open source for data mining. To this end, we analyzed 369 of the 605 patents related to the Internet of Things filed with the Patent Office until July 2019, with a complex CPC code, up to the subclass-level. As a result of the technology association rules, CPC codes with high support were [H04W ${\rightarrow}$ H04L](18.2%), [H04L ${\rightarrow}$ H04W](18.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04L](17.3%), [H04L ${\rightarrow}$ G06Q](17.3%), [H04W ${\rightarrow}$ G06Q](9.8%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04W](9.8%), [G06F ${\rightarrow}$ H04L](7.9%), [H04L ${\rightarrow}$ G06F](7.9%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ G06F](6.2%). After analyzing the technology interconnection network, the core CPC codes related to technology association rules are G06Q and H04L. The results of this study can be used to predict future patent trends.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.4
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pp.19-28
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2017
Companies and Governments have Mainly used the Delphi Technique to Understand Research or Technology Trends. Because this Technique has the Disadvantage of Consuming a Large Amount of Time and Money, this Study Attempted to Understand and Predict Science and Technology Trends using the Topic Modeling Technique Latent Dirichlet Allocation (LDA). To this end, 20 Specific Artificial Intelligence (AI) Technologies were Extracted From the Abstracts of the US Patent Documents on AI. With Regard to the Extracted Specific Technologies, Core Technologies were Identified, and then these were Divided into Hot and Cold Technologies though a Trend Analysis on their Annual Proportions. Text/Word Searching, Computer Management, Programming Syntax, Network Administration, Multimedia, and Wireless Network Technology were Derived From Hot Technologies. These Technologies are Key Technologies that are Actively Studied in the Field of AI in Recent Years. The Methodology Suggested in this Study may be used to Analyze Trends, Derive Policies, or Predict Technical Demands in Various Fields such as Social Issues, Regional Innovation, and Management.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.11
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pp.2507-2517
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2015
In this research, we aim to analyze the trend of Huawei's PCT patent applications. As a result of analyzing Huawei's PCT patents by dividing temporal spans into three periods - the early 2000s, the late 2000s, and the early 2010s -, the following characteristics have been observed. First, the number of PCT patent applications has conspicuously increased from the early 2000s to the late 2000s and this trend has continued during the early 2010s. Second, in terms of a core technological field, whereas Huawei focused on the development of technologies in the 'H04L: transmission of digital information' sector during the early/late 2000s, it changed this field to the 'H04W: wireless communication networks' sector during the early 2010s. Lastly, in the case of the patent maps, it was found that while general communications technologies, as expressed with such keywords as 'user' and 'network,' were actively developed during the early/late 2000s, mobile phone-related technologies grasped this leading position, as shown with the keywords including 'user equipment,' 'base station,' and 'MME,' during the early 2010s. It was also noticeable that Huawei filed LTE-related patent applications more actively than Apple and Samsung Electronics, which implies that it will presumably pioneer the global market more aggressively than its competitors in the future.
Today, according to the increased importance of industry-university cooperation in the knowledge-based economy, support and the number of researches involved in industry-university cooperation has also steadily increased. But it is true that profits from the outcome of patents resulting from such cooperation, such as technology transfer and royalty fees, are lower than they are supposed to be, because of excessive patents applications, although some of them have little commercial potential. Therefore, this research aims to suggest a way to analyze and recognize patents, which enable efficient industry-university cooperation and technology transfer. For the analysis, data on 1,061 patents was collected from 4 different universities. With the data, a quality-strategy matrix was arranged targeting the industry-university cooperation foundations', US patents owned by universities, text mining, and social network analysis were carried out, particularly focusing on the patents in the advanced quality technology section of the matrix. Then core key words and IPC codes were obtained and key patents were analyzed by universities. As a result of the analysis, it was found that 4 key patents, 2 key IPC codes were drawn for University H, 4 key patents, 2 key IPC codes for University K, 6 key patents, 1 key IPC code for University Y, 14 key patents, and 2 key IPC codes for University S. This research is expected to have a great significance in contributing to the invigoration of industry-university cooperation based on the analysis result on patents and IPC codes, which enable efficient industry-university cooperation and technology transfer.
Objectives : Trend of R&D of herbal medicine for dementia treatment was examined based on the quantitative information analysis for establishing the national strategy of research on dementia treatment with oriental medicine. Methods : Definition was made to clarify the technology for development of herbal medicine for dementia treatment. Based on the initial keyword provided by experts in the field, queries were compounded to conduct search in the search engines of WoS and DWPI. The raw data (papers or patents) extracted from the initial search were examined by expert-review before objects of analysis were determined. Then, the accumulated data was analyzed in terms of year, country and organization, which led to examination of the trend of R&D. And the research performance evaluation for dementia treatment technologies was also made in terms of country, organization and researcher based on the forward citation analysis. The international cooperation intensity was examined on the basis of analysis of network by researcher before analysis results were put together to select lead researchers. Results : According to the quantitative information analysis of 1,330 articles that were selected as analysis objects, the number of papers on natural products research for dementia treatment has increased by around 4.6 times in recent five years. This indicates that the intensive studies have been underway recently. It was found to be the US that had the highest level in research filed of herbal medicine for dementia treatment and the highest capacity of international cooperation for that purpose. On the contrary, Korea had the share of papers at 5.1%, the number of countries in cooperation research at 8, and the article quality index at 0.40, showing that the qualitative level was insufficient, compared to the quantitative outcome. In particular, Korea was found to have no intensity of international cooperation among researchers. In case of patent, the results of information analysis of 305 patents selected as analysis objects demonstrated that China had the highest share while Korea had the very low frequency of patent application quantitatively. Conclusions : In this study, the research to develop herbal medicine for dementia treatment has recently drawn much attention that has spread around the globe. Therefore, these results suggest establishing the strategy to develop technology for dementia treatment with oriental medicine in the future based on quantitative information analysis.
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