본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모형을 이용한 인공지능(AI) 기술 분석을 제안한다. AI 기술은 이제 우리 사회의 대부분의 영역에 영향을 미치고 있다. 따라서 이 기술에 대한 정확한 이해가 필요하게 된다. AI 기술을 분석하기 위하여 전 세계 특허 데이터베이스로부터 AI 관련 특허 문서를 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 수집된 특허 문서에서 AI 기술 키워드를 추출한다. 본 연구에서는 추출된 AI 키워드 데이터를 PLS 회귀 모형으로 분석한다. 바이오정보학, 사회과학 및 공학 등 다양한 분야에서 고급 데이터 분석을 위하여 사용되는 PLS 회귀 모형은 부분 최소 제곱 기법을 기반으로 한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위하여 AI 특허 문서를 사용하여 분석 실험을 수행하고 제안하는 연구가 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여 준다. 본 논문은 AI 기술뿐만 아니라 다른 기술 분야에도 적용 할 수 있다.
This study analyzes current technologies in personal protective equipment (PPE) and mechanisms that can be used in the agricultural field to provide data for research and development on PPE for farmers. There is growing awareness of the importance of PPE as part of efforts to reduce agricultural accidents, but data remain rare for developing PPE tailored to the farm work environment. In this regard, patent data on PPE can provide useful insights for facilitating relevant technologies and research. This study examines patents and utility models classified under the IPC code in Korea and other countries to analyze patented technologies and recent trends for the period from January 2003 to October 2014. Here Korea, the U.S., Japan, and Europe were considered. The results show that the number of patent applications for PPE remained steady without any sharp fluctuations. KIPO applications accounted for 43.5% of all cases, reflecting the highest proportion among the countries considered. Domestic applicants accounted for 94% of all cases. In Korea, patent applications were concentrated in safety gear for the face and eyes, indicating a high level of technology. The highest level of competition was observed for safety goggles in all countries. Some PPE technologies were dominated by a particular manufacturer. The analysis results for farming-related technologies show the current state of technologies and areas lacking technological development. This study analyzes patented technologies for PPE in Korea and other countries and recent research trends as part of the effort to develop PPE for workers in the farming and livestock industry. This study represents an early-stage effort to develop PPE for workers in the farming and livestock industry, and the results are expected to be useful for tailoring PPE to Korea's farming and livestock environment.
Artificial Intelligence (AI) is to assumed to be one of next generation technology which determine technological competitiveness and strategic advantage of a certain country. By using the patent data, this study aims to have a comparative analysis of the technological competitiveness of evolving artificial intelligence at different stages of development among the five largest intellectual property offices in the world (IP5). For the analysis data, all AI technology patent data from 1956 to 2019 were utilized according to the classification system presented in the "WIPO 2019 Technology Trend: Artificial Intelligence" report published by the World Intellectual Property Organization (WIPO) in 2019. The results shows that China has already surpassed the United States in terms of the number of patent applications in the field of artificial intelligence technology. However, in the domains of the United States, Europe, Japan, and Korea, the technology competitiveness of the United States is far ahead of China. Interestingly, the rate of increase of Korea's technology competitiveness is also very fast, and it has been shown that the technology strength is ahead of China in non-Chinese domains. The significance of this study can be found in the fact that the temporal and spatial change process of technological competitiveness of significant countries in the field of artificial intelligence technology artificial intelligence was viewed as a macro-framework using the technology index (TS) the differences were compared.
최근 지식재산권의 모방과 권리 침해는 국가 산업발전의 저해요소로 인식되고 있다. 많은 연구자들은 이러한 저해요소로 인하여 발생하는 막대한 손실을 막기 위해 지식재산권의 보호와 효율적 관리에 관한 연구를 다양하게 진행 중이다. 특히, 특허 등록 예측은 지식재산권 보호와 권리 주장을 위해 매우 중요한 연구이다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 이용한 특허문서 분석을 통하여 특허 등록 및 거절 여부를 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 거절된 특허문서들의 단어 빈도수를 이용하여 데이터베이스를 생성한다. 그리고 생성한 데이터베이스와 다른 특허문서들을 비교하여 각 문서와 데이터베이스와의 유사한 정도를 판단하는 유사치를 도출한다. 본 논문에서는 특허 거절 기준 값을 선정하기 위하여 분할 군집화 알고리즘인 k-means 사용하였다. 그 결과로 거절된 특허 문서와 유사한 특허 문서는 거절될 가능성이 높다는 결론을 얻을 수 있었다. 실험을 위한 데이터는 현재 미국에 출원되어 있는 블루투스 기술, 태양전지 기술 그리고 디스플레이에 관한 특허 문서를 이용하였다.
본 연구는 우리나라의 과학기술 분야의 국가경쟁력을 확보하기 위한 차원에서 기업의 R&D Source로서의 역할을 수행하는 대학의 산학협력 시스템의 효과적인 활용방안 모색을 목적으로 하였다. 이에 대학 산학협력단의 연구개발 성과물인 특허실적이 기술이전에 미치는 영향을 살펴보았으며, 교육과학기술부 한국연구재단(2013)이 발표한 패널데이터를 이용하여 통계분석을 실시하였다. 특허실적을 독립변수로, 기술이전을 종속변수로 투입하고 다중회귀분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 분석결과 기술이전 전체 건수에 긍정적인 영향을 미치는 특허실적 요인은 국내 특허출원수와 해외특허등록수, 미래기술(6T)특허 출원 등록수, 과학기술특허출원수로 나타났고, 기술료를 높이는데 긍정적인 영향을 미치는 요인은 기술이전 전체 건수이며, 특허실적으로는 국내 특허출원수와 미래기술(6T)특허출원수, 과학기술특허출원수인 것으로 조사되었다. 그리고 시사점으로 많은 특허가 출원될 수 있도록 연구개발할 필요가 있으며, 특허의 주요대상을 미래기술(6T)과 과학기술분야에 집중해야 함을 제안하였으며, 특허출원에 많은 노력을 기울임과 동시에 계약기간에 대한 협상대책을 별도로 기획하여야 함을 시사하였다. 그러나 본 연구는 대학 산학협력단의 1차적인 연구성과인 특허실적만을 고려했다는 데에서 한계가 있을 수 있으므로 향후 연구에서는 근본적인 요인으로 제시될 수 있는 인적, 물적자원과 운영시스템 요인을 포함하여 연구할 필요성이 제기된다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
지금까지 특허분석에 관한 연구는 특허지도(Patent Map; PM)분석을 수행하여 기술동향을 분석하고 있으나, 주제에 대한 검색결과를 엑셀 등을 이용하여 그래프화하여 출원빈도에 대한 추이를 나타내는 것이 대부분이다. 이러한 분석은 특정주제에 대한 것으로 국가의 산업이나 국제적인 산업의 동향을 직접 비교 분석하기에는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 PM분석의 신뢰성을 높이기 위해 통계분석의 필요성을 제시하고, 1990년부터 2004년에 출원된(출원번호 기준) 한국특허 전체를 대상으로 연도별, 분류별(IPC Section 분류)로 각 국가(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 통계적으로 유의한 수준을 분석하였다. 또한 국가 및 기술 분류에 대한 출원빈도에 대해 포아송 회귀분석을 수행하고, 통계 적으로 유의한 수준에 따른 평가를 R&D에 활용할 수 있도록 하였다.
2011년에 촉발되어 전 세계 20여 건에 이르는 Apple과 Samsung의 특허분쟁은 경쟁적 기술전략의 첨예한 양상을 보여준 대표적 사례이다. 두 기업 간 특허소송은 스마트폰 시장에서의 치열한 경쟁구조를 잘 보여준다. 반면, 두 기업은 ICT 및 하이테크 시장 선두기업으로서의 서로 긴밀한 협력적 관계에 있다. 그러나 기존 연구들은 경쟁 또는 협력의 한 부분만을 고려한 나머지 실제 기술경영의 현상을 제대로 진단하지 못했을 뿐 아니라 어떠한 패턴을 보이면서 진화하는지 규명하지 못하였다. 이에 본 연구는 경쟁-협력 동시적 공존의 코피티션(Coopetition) 산업생태계를, Apple과 Samsung의 스마트폰 분쟁사례를 중심으로 분석하고 그 함의와 방향성을 도출하고자 한다. 경쟁관점에서는 두 기업 간 소송자료 및 일지를 활용하여 분쟁의 흐름을, 협력관점에서는 소송에서 쟁점이 된 특허들의 인용정보를 활용하여 핵심기술을 구성하는 지식의 경향과 이전방향을 네트워크 분석방법론을 통해 분석한다.
Wu, Chuanrong;Tan, Ning;Lu, Zhi;Yang, Xiaoming;McMurtrey, Mark E.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3068-3085
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2021
The economics of big data knowledge, especially cloud computing and statistical data of consumer preferences, has attracted increasing academic and industry practitioners' attention. Firms nowadays require purchasing not only external private patent knowledge from other firms, but also proprietary big data knowledge to support their new product development. Extant research investigates pricing strategies of external private patent knowledge and proprietary big data knowledge separately. Yet, a comprehensive investigation of pricing strategies of these two types of knowledge is in pressing need. This research constructs an overarching pricing model of external private patent knowledge and proprietary big data knowledge through the lens of firm profitability as a knowledge transaction recipient. The proposed model can help those firms who purchase external knowledge choose the optimal knowledge structure and pricing strategies of two types of knowledge, and provide theoretical and methodological guidance for knowledge transaction recipient firms to negotiate with knowledge providers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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