An analysis was conducted to predict technical trends for the highly efficient absorption refrigeration system. The study was based on submitted patent during January 1981 and December 2000 in Korea, Japan and U.S.A. The analysis are divided with two categories as component technology and refrigeration type technology. The analysis was focused on component technologies rather than the absorption cycle or system technologies.
자연어 처리에서 기계번역은 가장 많이 사용되고 빠르게 발전하고 있다. 기계번역에 있어서 사람의 평가가 가장 정확하고 중요하지만 많은 시간과 비용이 발생된다. 이에 기계번역을 자동 평가하는 방법들이 많이 제안되어 사용되고 있지만, 한국어 특성을 잘 반영한 자동평가 방법은 연구되지 않고 있다. BLEU와 같은 자동평가 방법을 많이 사용하고 있지만 언어의 특성 차이로 인해 원하는 평가결과를 얻지 못하는 경우가 발생하며, 특히 특허나 논문과 같은 기술문서의 번역에서는 더 많이 발생한다. 이에 본 논문에서는 단어의 정밀도와 어순이 평가에 영향이 있는 RIBES를 가지고 특허 기계 번역에서 영어→한국어로 기계 번역된 결과물의 자동평가에 대해 사람의 평가와 유사한 결과를 얻기 위해 tokenization 과정에서 복합 형태소 분리를 통한 평가방법을 제안하고자 한다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
특허권은 처음 새로운 아이디어를 생각해낸 창작자에게 독점권을 제공하여 꾸준한 창작에 도움을 주기 위한 권리이지만, 때로는 창작의 자유를 침해하는 결과를 낳기도 한다. 본 연구는 아케이드 게임기 분야에서의 음악게임 분야의 특허를 살펴보고, 이 분야의 주요 업체인 코나미사가 특허 소송을 반복함으로써 경쟁사를 견제하고 시장을 정체시킨 사례를 통해서 게임 분야에서의 기술 특허권의 남용 문제를 밝히고자 한다. 아이디어 산업인 게임 분야에서 새로운 기술에 대한 특허권을 보장하는 것은 타당하지만, 조작 장치 등 일부 하드웨어의 기술적 특허만을 근거로 소송을 반복하는 것은 새로운 창작의 가로막아 시장 전체에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 것을 살펴본다. 한국, 일본 등 세계 각지에서 진행된 여러 소송 사례를 살펴보고 그로 인한 시장의 변화를 통해서 분석해 보았다.
최근 들어 지식재산권의 확보는 기업의 기술 경쟁력 확보를 위해 점점 더 중요하게 되었다. 특히 특허는 기업의 핵심 기술 및 요소 기술을 포함하고 있기 때문에 특허 분석을 통한 기업 가치 측정 및 경쟁 기술 분야 분석 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 국제특허분류(IPC)를 기반으로 다양한 특허 분석 연구가 진행되었으나, IPC는 최신의 기술 분야를 포함하고 있지 않으며 기술의 상세 분류가 충분하지 않아 기술 분류 정확도가 낮아진다. 이를 보완하기 위해 최신의 기술 분야를 포함하고 상세한 기술 분류를 위한 선진특허분류(CPC)가 개발되었으나 이러한 특징을 고려한 특허 분석 연구가 아직 미흡하다. 본 논문에서는 CPC의 상세 분류체계를 이용하여 특허에 포함된 기술 분류 분석 모델을 제안한다. CPC의 상세 분류체계간의 연관관계 중요도 및 효율성을 고려하여 출원인의 특허를 분석하여 핵심 기술 분류 추출을 통해 기존 IPC 기반의 방법보다 상세하고 정확한 분석이 가능하다. 기존의 IPC 기반의 특허 분석 방법과 비교 평가를 통해 제안 모델이 출원인의 핵심 기술 분류를 분석함에 있어 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
This study investgates Korean water technology through the water market perspective and analyses its competitiveness. Based on the water technology classification, water technology competitiveness is analysed through the technological influence index and market dominance index which are based on the extracted water technology patents from the US, Europe, Korea, and Japan for the last decade. As a result, the Korean water technology patents were lack in influence and competitiveness in global market considering the large volume of patents. There are two most tech-influential industries in Korea; manufacturing industry consisting pipes, sterilization, disinfection, and advanced water purification equipment, and construction industry including seawater desalination and water resource development. Due to the domestic usage of the patents, the Korean water technology patents scored low in global market PFS(Patent Family Size) index compared to their CPP(Cites Per Patent) index. The study is meaningful in a way that the analysis on Korean water technology competitiveness using water technology classification system and patent analysis was conducted based on the perspective of the global water market.
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.
본 논문에서는 LED의 지식 맵 구성을 위한 자료 수집 단계로서 특허 출원을 기반으로 데이터를 분석을 위해 국가별 출원 현황, 출원인별 출원 현황을 통하여 주요 특허 포지셔닝을 분석한다. 또한 기술 분야별 특허 출원 현황과 분석하며 출원인 국적별 기술 분포 분석을 통하여 지식 맵 작성을 위한 기본 자료를 제시한다.
The valuation of patents is very important, since technology competitiveness is crucial for firms to maintain global competitiveness. But, the patent valuation is difficult and challenging because of the uncertainty affecting their returns. Hence, we propose a patent valuation method by incorporating game theory into the real option model, which can not only potentially recognizes the effect of uncertainty on patent value, but also consider investment decision in a competitive market, as a game between firms. With the model, we can consider dynamic strategy involving an option of patent leveraging strategies enabling the firm to switch among compete, cooperate, or wait modes under different demand or competitive advantage condition.
특정 분야의 특허출원수는 기술의 수명주기 및 산업의 활성화 정도와 밀접한 관계를 가지고 있다. 따라서 사전에 사업을 준비하는 기업들과 미래 유망 기술을 초기 단계에서 선발하여 투자하고자 하는 정부 기관들은 미래의 특허 출원수 예측에 대해 큰 관심을 가지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 적합한 RNN의 기법 중 하나인 양방향 LSTM 기법을 이용하여 기존 예측 방법들보다 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 5개 분야의 대한민국 특허 출원 데이터에 대해서 제안된 방법은 기존에 사용되던 확산 모델 중 하나인 Bass 모델과 비교하여 평균 절대 백분율 오차(MAPE)의 값이 약 16퍼센트 향상된 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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