Although the number of patent which is one of the core outputs of technological innovation continues to increase, the number of low-value patents also hugely increased. Therefore, efficient evaluation of patents has become important. Estimation of patent lifespan which represents private value of a patent, has been studied for a long time, but in most cases it relied on a linear model. Even if machine learning methods were used, interpretation or explanation of the relationship between explanatory variables and patent lifespan was insufficient. In this study, patent lifespan (number of renewals) is predicted based on the idea that patent lifespan represents the value of the patent. For the research, 4,033,414 patents applied between 1996 and 2017 and finally granted were collected from USPTO (US Patent and Trademark Office). To predict the patent lifespan, we use variables that can reflect the characteristics of the patent, the patent owner's characteristics, and the inventor's characteristics. We build four different models (Ridge Regression, Random Forest, Feed Forward Neural Network, Gradient Boosting Models) and perform hyperparameter tuning through 5-fold Cross Validation. Then, the performance of the generated models are evaluated, and the relative importance of predictors is also presented. In addition, based on the Gradient Boosting Model which have excellent performance, Accumulated Local Effects Plot is presented to visualize the relationship between predictors and patent lifespan. Finally, we apply Kernal SHAP (SHapley Additive exPlanations) to present the evaluation reason of individual patents, and discuss applicability to the patent evaluation system. This study has academic significance in that it cumulatively contributes to the existing patent life estimation research and supplements the limitations of existing patent life estimation studies based on linearity. It is academically meaningful that this study contributes cumulatively to the existing studies which estimate patent lifespan, and that it supplements the limitations of linear models. Also, it is practically meaningful to suggest a method for deriving the evaluation basis for individual patent value and examine the applicability to patent evaluation systems.
Kim, Dosung;Cho, Sung Han;Lee, Jungsoo;KIM, Min Seok;Kim, Nam-Hyun
Journal of Digital Convergence
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v.16
no.9
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pp.229-237
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2018
As IoT and AI have recently developed, interest in digital healthcare is increasing. Therefore, this study aims to identify technology trends through a patent analysis on digital healthcare and present future promising areas by analyzing domestic and foreign technology competitiveness and keywords. The detailed technologies to be analyzed were designated as Health Information Measurement Technology, Healthcare Platform Technology and Healthcare Remote Service Technology, and 61,166 patents were analyzed to identify the patent trends of the world's major patent offices and major patent applications. In addition, the analysis of the technological competitiveness of each detailed technology and Korea's technological competitiveness based on its patent activity, the rate of major market securing, and the uses of the patents showed that Korea's technological competitiveness was lower than global technology. In addition, the key keyword analysis showed that the core promising areas of digital healthcare were expected to require a focused strategy for fostering health care platform technologies in Korea.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.10B
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pp.1021-1030
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2009
Advanced countries, in recent, are trying hard to acquire intellectual properties on the promising technologies for prior occupation in the future market. The purpose of this study is to derive the IT-based Promising Technologies and find out their implications, focusing on the US patent market known as the most competitive in the world patent market. In this paper, We give a manipulated definition on the IT-based Promising Technologies and deduct the Promising Technologies based on the definition. To accomplish this purpose, we have utilized the US patents granted for the period 2001-2008 in the IT technology. As a result, we have found that 69 fields are classified as the Promising Technologies among 803 IT fields in a criterion of IPC main-group.
Lee, Byung Wook;Kim, Tae Hyung;Kim, Seon Kyu;Kim, Sang Soo;Ryu, Gee Chan;Bhak, Jong
Molecules and Cells
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v.21
no.2
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pp.269-275
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2006
A recent report of the Korean Intellectual Property Office(KIPO) showed that the number of biological sequence-based patents is rapidly increasing in Korea. We present biological features of Korean patented sequences though bioinformatic analysis. The analysis is divided into two steps. The first is an annotation step in which the patented sequences were annotated with the Reference Sequence (RefSeq) database. The second is an association step in which the patented sequences were linked to genes, diseases, pathway, and biological functions. We used Entrez Gene, Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), and Gene Ontology (GO) databases. Through the association analysis, we found that nearly 2.6% of human genes were associated with Korean patenting, compared to 20% of human genes in the U.S. patent. The association between the biological functions and the patented sequences indicated that genes whose products act as hormones on defense responses in the extra-cellular environments were the most highly targeted for patenting. The analysis data are available at http://www.patome.net
Jinho, Kim;Jaiill, Lee;Eunyoung, Yang;Seokjoong, Kang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.1
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pp.31-50
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2023
In the midst of dynamic industrial changes, companies need data analysis considering the effects of integration of various technologies in order to establish innovative R & D strategies. However, the existing technology forecasting model evaluates individual technologies without considering relationship among them. To improve this problem, this study suggests a new methodology reflecting the integration of technologies. In the study, a technology forecasting indicator was developed using the technology integration index based on social network analysis. In order to verify the validity of the proposed methodology, 'drone task performance technology' based on patent data was applied to the research model. This study aimed to establish a theoretical basis to design a research model that reflects the degree of integration of technologies when conducting technology forecasting research. In addition, this study is meaningful in that it quantitatively verified the proposed methodology using actual patent data.
Ji, Woojong;Lee, Dongmin;Lim, Hyunsu;Pyo, Kiyoun;Lee, Dongyoun;Lee, Hak-Ju;Park, Insung;Kang, Kyung-In
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.20
no.2
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pp.199-212
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2020
In evaluating the competitiveness of construction companies and their development strategies, patents are a useful and objective source of technical information. In this study, the cutting-edge technologies of construction industries of China, Japan, and South Korea were investigated based on the data of patent applications filed by a total of 15 construction companies (five companies from each country). The related technologies were classified into six core technology groups based on their keywords. After that, we used four patent analysis methods: time series analysis, IP (Intellectual Property) emergence level analysis, spiral module analysis, and OS (Object-Solution) Matrix analysis, to identify the promising technologies/vacant technologies for global construction companies in China, Japan, and South Korea, and to analyze the technical competitiveness of the three countries. The findings of this study showed that each country can claim a relative technological advantage over the others. Overall, 3D printing and offsite construction technology, data acquisition technology, AR and VR technology are expected to be promising in the Asian region. The present study contributes to the body of knowledge by expanding our understanding of technological innovation for the competitiveness of companies and the technology development strategies pursued by the construction industries of China, Japan, and South Korea.
Technology Analysis is advanced by the development of the analysis of technological information such as technological bibliometric analysis and patent analysis. Also, the advance of technology analysis has led the development of the family of techno-market analysis such as cost-benefit analysis, analysis for new item development, and the valuation of technology and technology business. Technology analysis mostly based on technological information analysis is confronted by new challenges from the development of information science and technology such as text mining.
In recent innovation trends, one notable feature is the merging and overlapping of technologies: in other words, technological convergence. A key technological convergence is the fusion of biotechnology (BT) and information technology (IT). Major IT advances have led to innovative devices that allow us to advance BT. However, the lack of data on IT-BT convergence is a major impediment: relatively little research has analyzed the inter-disciplinary relationship of different industries. We propose a systematic approach to analyzing the technological convergence of BT and IT. Patent analysis, including citation and co-classification analyses, was adopted as a main method to measure the convergence intensity and coverage, and two portfolio matrices were developed to manage the technological convergence. The contribution of this paper is that it provides practical evidences for IT-BT convergence, based on quantitative data and systematic processes. This has managerial implications for each sector of IT and BT.
With the arrival of the big data era, customer data and data mining analysis have gradually dominated the process of Customer Relationship Management (CRM). This phenomenon indicates that customer data along with the use of information techniques (IT) have become the basis for building a successful CRM strategy. However, some companies can not discover valuable information through a large amount of customer data, which leads to the failure of making appropriate business strategy. Without suitable strategies, the companies may lose the competitive advantage or probably go bankrupt. The purpose of this study is to propose CRM strategies by segmenting customers into VIPs and Non-VIPs and identifying purchase patterns using the the VIPs' transaction data and data mining techniques (K-means clustering and association rules) of online shopping mall in Korea. The results of this paper indicate that 227 customers were segmented into VIPs among 1866 customers. And according to 51,080 transactions data of VIPs, home product and women wear are frequently associated with food, which means that the purchase of home product or women wears mainly affect the purchase of food. Therefore, marketing managers of shopping mall should consider these shopping patterns when they build CRM strategy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.723-737
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2017
In order to decide the national technical standards policy for national policy/market economy activities, the people in charge commonly make policy decisions based on the current technology level/concentration/utilization by means of major common technology field analysis using patent data. One possible source of such patent data is the domestic mobile carriers through the Korea Intellectual Property Rights Information System (KIPRIS) of the Korean Intellectual Property Office (KIPO). Using this system, we collected 20,294 patents and 152 International Patent Classification (IPC) types and confirmed KTs (9,738 cases / 47.98%), which perform relatively high technology retention activities compared to other mobile carriers through the KIPRIS of KIPO. Based on these data, we performed three analyses (SNA, PCA, ARIMA) and extracted 30 IPC types from the SNA and 4 IPC types from the PCA. Based on the above analysis results, we confirmed that 4 IPC (H04W, H04B, G06Q, H04L) types are the major common technology field of the domestic mobile carriers. Finally, the number of 4 IPC (H04W, H04B, G06Q, H04L) forecast averages of the ARIMA forecast result is lower than the number of existing time series patent data averages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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